## Pemantauan Keberhasilan Reforestasi di Kawasan Pertambangan Melalui Model Indeks Tanah

## Reforestation Achievement Monitoring at Mining Area through Soil Index Model
Nining Puspaningsih 1* ,  Kukuh  Murtilaksono 2 ,  Naik  Sinukaban 2 ,  I  Nengah  Surati  Jaya 1 ,  dan Yadi  Setiadi 3
1 Departemen Manajemen Hutan, Fakultas Kehutanan IPB, Bogor
2 Departemen Ilmu Tanah, Fakultas Pertanian IPB, Bogor
3 Departemen Silvikultur, Fakultas Kehutanan IPB, Bogor

## Abstract
The achievement of the reforestation is expected to reach a climax forest ecosystem. The objectives of this study was to develop soil index model on monitoring of reforestation achievement. The study used a statistical approach to obtain  soil index model to determine the achievement level of reforestation in mining area. The achievement indices for each variable were derived from the best regression model developed, while the weights of each variable were computed based on magnitude of regression coefficient  for each indicator. The level of reforestation achievement index was initially developed by the use of 4 indicators, i.e. physical soil, biological soil, chemical soil, and litter index. Of those indicators,  the study revealed that the heights weight for reforestation monitoring was chemical soil, which is composed pH, cation exchange capacity (CEC), macro-micro nutrient, and base saturation.
Keywords: index model, chemical soil, mining area, litter index, reforestation
* Penulis untuk korespondensi, email: n_puspaningsih@yahoo.com

## Pendahuluan
Hutan hujan tropis primer merupakan suatu ekosistem yang sangat ideal dengan keanekaragaman hayati yang tinggi, siklus hara yang tertutup, stratifikasi tajuk yang  tinggi, selalu hijau  sepanjang  tahun,  dan  bersifat  konstan  yang  terus menerus ada serta tahan terhadap gangguan. Selain bersifat konstan, hutan hujan tropis primer juga mempunyai sifat self nutrient recovery, yaitu 2/3 nutrisi yang ada pada tanaman dilepas ke tubuh tanaman itu lagi sebelum tanaman tersebut menggugurkan daunnya (Setiadi 2005). Dengan karakteristik tersebut maka hutan hujan tropis mempunyai fungsi proteksi, konservasi, dan produksi. Fungsi proteksi yaitu melindungi sistem  penyangga  kehidupan  seperti  mengatur  tata  air, mengendalikan  erosi,  mencegah  banjir,  dan  menjaga kesuburan tanah. Fungsi konservasi yaitu mempertahankan keanekaragaman hayati, mempertahankan keseimbangan ekosistem tanah, air, vegetasi, serta menjaga keseimbangan iklim khususnya iklim mikro.  Dalam hal fungsi produksi, hutan hujan tropis sangat kaya akan sumber daya alam yang mempunyai nilai ekonomi yang tinggi.
Pemanfaatan sumber daya lahan untuk pertambangan, pembalakan  hutan,  pertanian  dan  lainnya  menyebabkan kerusakan hutan sehingga fungsi hutan menjadi terganggu. Fungsi hutan dimaksudkan sebagai fungsi lindung (hutan lindung) yang menjaga keseimbangan ekosistem air, tanah, vegetasi, dan mengatur keseimbangan iklim, maupun fungsi konservasi (hutan konservasi).
Kerusakan  lahan  pada  kawasan  pertambangan  yang menggunakan metode penambangan terbuka ( open pit min-
ing )  menyebabkan  kerusakan  lahan  yang  berat.  Barrow (1991)  menyatakan  bahwa  kegiatan  ini  menyebabkan hilangnya  hutan  primer.  Hilangnya  hutan  primer  dapat menyebabkan  perubahan  pada  iklim.  Hutan  hujan  tropis dapat menyimpan air hujan yang cukup besar sehingga dapat menjaga iklim di sekitarnya menjadi nyaman, mengurangi fluktuasi  temperatur  antara  siang  dan  malam,  menjaga kelembapan  udara,  dan  mengurangi  kecepatan  angin. Hilangnya hutan primer juga dapat menyebabkan kehilangan spesies, memberikan dampak terhadap hidrologi dan tanah seperti banjir, erosi, sedimentasi dan longsor, menimbulkan gangguan  kesehatan,  terjadinya  kehilangan  hasil  hutan, memberikan  dampak  terhadap  sektor  ekonomi,  dan hilangnya nilai estetika hutan.  Lebih jauh, Setiadi (2005) menyatakan  bahwa  proses  pertambangan  menyebabkan kerusakan pada vegetasi, binatang, dan tanah, serta ekosistem asli.  Dampak terhadap vegetasi yang hilang menyebabkan erosi,  sedimentasi,  kerusakan  pada  daerah  aliran  sungai (DAS), rusaknya habitat satwa yang berujung pada hilangnya biodiversitas.
Mengingat  bahaya  dampak  deforestasi  terhadap lingkungan  akibat  proses  pertambangan  maka  usaha reforestasi  hingga  terbentuknya  hutan  hujan  tropis  yang lestari  sangat  diperlukan.  Reforestasi  dilakukan  dengan menanam tanaman yang dapat bertahan pada degraded land dan  dapat  memperbaiki  kondisi  lahan,  serta  mendorong pertumbuhan tanaman. Pada reforestasi, pola penanganan yang diberikan harus ditujukan pada terjadinya percepatan pemulihan  hutan  dengan  mempercepat  terjadinya  proses
suksesi untuk membentuk hutan hujan tropis yang lestari (Setiadi 2005).
Keberhasilan  reforestasi  dapat  diketahui  melalui pemantauan  terhadap  keberhasilan  reforestasi  tersebut. Indikator tanah merupakan faktor yang sangat penting bagi pertumbuhan  tanaman  sehingga  mengkaji  indeks  tanah adalah  sangat  penting  untuk  memantau  keberhasilan reforestasi.  Tujuan  studi  ini  adalah  merumuskan  model indeks tanah untuk memantau keberhasilan reforestasi.

## Metode
Penelitian dilakukan di kawasan pertambangan nikel PT INCO di Desa Soroako Kabupaten Luwu Utara, Sulawesi Selatan.  Lokasi  penelitian  secara  geografis  terletak  pada 121  22  –121 ° 26  BT dan 2 ° 32  –2 ° 35  LS.  Penelitian dilakukan di  lokasi  tanaman  tahun  tanam  1985,  1990,  2000–2008 (3.172 ha), serta di hutan alam primer bukit Lembo (527,25 ha).  Pengambilan  data  lapangan  dilakukan  pada  bulan Januari–Maret  2008. Analisis data  tanah dilakukan pada bulan April–Oktober 2008 di Laboratorium Tanah Fakultas Pertanian IPB.
Perumusan  model  kuantitatif Pada  kajian  ini,  model indeks  tanah  untuk  memantau  keberhasilan  reforestasi didekati  dengan  salah  satu  peubah  tegakan  hutan  yang merepresentasikan  tingkat  kestabilan  ekosistem  hutan. Peubah yang digunakan untuk mengukur kestabilan tegakan adalah luas bidang dasar (m 2 ha -1 ). Luas bidang dasar (lbds) adalah rasio antara luas penampang diameter setinggi dada per satuan luas. Moran et al . (2000) menyatakan bahwa lbds dapat  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  pertumbuhan. Tingkat keberhasilan reforestasi berbanding lurus dengan lbds.  Semakin  besar  lbds  maka  semakin  tinggi  tingkat keberhasilan reforestasi.  Analisis regresi digunakan untuk mengetahui besar hubungan setiap indikator dengan lbds. Selan jutnya,  analisis  multikr iteria  dengan  metode pembobotan digunakan untuk merumuskan model indeks tanah untuk memantau keberhasilan reforestasi.
Estimasi  tingkat  keberhasilan  reforestasi Secara matematis, estimasi umur harapan pencapaian keberhasilan reforestasi  dinyatakan  dengan  hubungan  lbds  dan  umur tanaman. Adapun  estimasi  keberhasilan  reforestasi  pada setiap indikator dinyatakan dengan hubungan lbds dan nilai hasil  observasi  setiap  indikator.    Model  matematis diformulasikan dengan model linier dan nonlinier (Draper et al . 1992):
model linier
y = a x + b [1]
model polinomial y = a x 2 + b x + c [2]
model power
y = a x b [3]
model eksponensial y = ae b x
[4]
model logaritmik
y = aln( x ) + b [5]
keterangan: x = lbds
y = nilai hasil observasi setiap peubah
Penentuan skor tingkat keberhasilan reforestasi setiap indikator Peubah yang digunakan untuk analisis indeks keberhasilan reforestasi dipresentasikan dengan satuan nilai yang tidak sama. Satuan nilai yang tidak sama tersebut harus disamakan agar dapat dilakukan analisis kuantitatif terhadap tingkat keberhasilan reforestasi. Pada penelitian ini estimasi skor tingkat keberhasilan reforestasi setiap indikator dihitung dengan  analisis  interpolasi  pada  setiap  indikator  yang diberikan dengan nilai skor 10–100 (Jaya 2006). Dalam skor nilai estimasi keberhasilan reforestasi pada setiap indikator, nilai maksimum 100 diberikan pada hutan alam dan nilai 10 diberikan pada umur 1 tahun yang dirumuskan sebagai:
Skor = {[ x – N min ]/[ N max – N min]} × 90 + 10 [6] keterangan:
x = nilai estimasi keberhasilan reforestasi pada setiap peubah
N min = nilai minimum N max = nilai maksimum
Penyusunan  model  indeks  tanah  untuk  memantau keberhasilan reforestasi Tanah merupakan faktor yang sangat  penting  bagi  pertumbuhan  tanaman  sehingga mengetahui kondisi tanah sangat penting untuk memantau keber hasilan   reforestasi.  Sifat-sifat  tan ah   yan g mempengaruhi pertumbuhan tanaman antara lain adalah sifat fisik, sifat kimia, sifat biologi tanah, serta ketebalan serasah pada  lantai  hutan.  Pada  penelitian  ini  indeks  tanah  (T) ditentukan dengan menggunakan indikator indeks serasah (SR), fisika tanah (FT), biologi tanah (BT), dan kimia tanah (KT).
Penyusunan  model  indeks  tanah  untuk  memantau keberh asilan  reforestasi  dilakukan  den gan  metode pembobotan dengan nilai 1 untuk jumlah bobot pada semua peubah yang digunakan pada model (Jaya 2006). Penentuan bobot dilakukan secara empiris berdasarkan nilai koefisien regresi ganda hubungan antara lbds ( y ) dan nilai skor estimasi keberhasilan reforestasi pada setiap indikator ( x ). Rancangan model  untuk  merumuskan  model  indeks  tanah  untuk memantau keberhasilan reforestasi menggunakan analisis multikriteria dengan metode pembobotan.  Bobot dari setiap indikator dan pengesah ( verifier ) diperoleh secara kuantitatif menggunakan  analisis  regresi  ganda.  Bobot  dari  setiap indikator disebut bobot makro, sedangkan bobot dari setiap pengesah dalam setiap indikator disebut dengan bobot mikro. Secara matematis model matematis dari model indeks tanah untuk  memantau  keberhasilan  reforestasi  ini  dinyatakan dengan rumus:
y = FT  f i a i + BT  b i b i + KT  k i c i + SR  s i d i [7]
FT + BT + KT + SR = 1 [8]
keterangan:
y = indeks tingkat keberhasilan reforestasi
FT = bobot makro indeks fisika tanah BT = bobot makro indeks biologi tanah KT = bobot makro indeks kimia tanah SR = bobot makro indeks serasah
f i = bobot mikro indeks fisika tanah b i = bobot mikro indeks biologi tanah k i = bobot mikro indeks kimia tanah s i = bobot mikro indeks serasah a i = skor subfaktor indeks fisika tanah b i = skor subfaktor indeks biologi tanah c i = skor subfaktor indeks kimia tanah d i = skor subfaktor indeks serasah Penentuan  bobot  makro  dinyatakan  berdasarkan  nilai koefisien regresi ganda menggunakan rumus-rumus:
1  Indeks tanah (analisis regresi ganda)
y = a + b 1 BT + b 2 FT + b 3 KT + b 4 SR [9]
keterangan: y = lbds a = intercept b 1 , b 2 , b 3 , b 4 = koefisien regresi
BT = skor estimasi tingkat keberhasilan reforestasi indeks biologi tanah FT = skor estimasi tingkat keberhasilan reforestasi indeks fisika tanah KT = skor estimasi tingkat keberhasilan reforestasi indeks kimia tanah SR = skor estimasi tingkat keberhasilan reforestasi indeks serasah 2  Indeks tanah (penentuan bobot makro)
i i n i i b w b   [10]
keterangan: w i = bobot makro indeks ke- i b i = koefisien regresi indeks ke- i
3  Indeks FT (analisis regresi ganda)
y = a + b 1 Bd + b 2 Pr + b 3 Ps [11]
keterangan:
y = lbds a
= intercept b 1 , b 2 , b 3 = koefisien regresi Bd = skor estimasi tingkat keberhasilan reforestasi
indeks bulk density Pr = skor estimasi tingkat keberhasilan reforestasi indeks permeabilitas Ps = skor estimasi tingkat keberhasilan reforestasi
indeks porositas
4  Indeks BT (analisis regresi ganda)
Y = a + b 1 Res + b 2 MO [12]
keterangan:
Y = LBDS a
= intercept b 1 , b 2 = koefisien regresi Res = skor estimasi tingkat keberhasilan reforestasi indeks
respirasi MO = skor estimasi tingkat keberhasilan reforestasi indeks mikroorganisme
5  Indeks KT (analisis regresi ganda)
y = a + b
1 pH + b 2 KTK + b 3 unsur hara MM + b 4 KB [13]
keterangan: y = lbds a = intercept
b 1 , b 2 , b 3 , b 4 = koefisien regresi pH = skor estimasi tingkat keberhasilan reforestasi indeks pH KTK = skor estimasi tingkat keberhasilan reforestasi indeks KTK Unsur hara MM = skor estimasi tingkat keberhasilan reforestasi indeks unsur hara makro- mikro KB
= skor estimasi tingkat keberhasilan reforestasi indeks kejenuhan basa 6  Indeks KT (penentuan bobot mikro)
i i n i i b w b   [14]
keterangan: w i = bobot mikro indeks ke- i b i = koefisien regresi indeks ke- i

## Hasil  dan  Pembahasan
Indeks serasah (SR) Hasil kajian indeks SR dikelompokkan sebagai (1) serasah dengan ketebalan < 5 cm dengan jumlah sedikit diberikan skor 1, (2) ketebalan < 5 cm dan tersebar relatif merata diberikan skor 2, (3) ketebalan 5–10 cm yang terdiri  dari  berbagai  jenis  serasah  belum  terdekomposisi diberikan skor 3, (4) ketebalan  5–10 cm yang terdiri dari berbagai jenis serasah sudah terdekomposisi diberikan skor 4, dan (5) ketebalan > 10 cm dan terdiri dari berbagai jenis serasah sudah terdekomposisi diberikan skor 5.
Pada kawasan reforestasi dijumpai serasah yang sudah terdekomposisi yaitu di bukit Butoh (umur 23 tahun) dan di Debi (umur 6 tahun). Besarnya nilai indeks SR ini tergantung pada  jenis  tanaman  yang  ditanam  atau  sudah  dilakukan penyulaman  pada  bukit-bukit  reforestasi  tersebut,  selain mengikuti  perkembangan  pertumbuhan  menurut  umur vegetasi.
Perumusan model keberhasilan reforestasi indeks SR. Hasil model penduga hubungan antara lbds ( x ) dan indeks SR ( y ) mempunyai koefisien determinasi sangat tinggi (85%) mengikuti  persamaan [15]. Selanjutnya, model  tersebut digunakan untuk menghitung nilai estimasi skor pencapaian keberhasilan reforestasi pada indeks SR.
y = -0,00004 x 2 + 0,026 x + 0,813 [15]
Indeks fisika tanah (FT) Pada kawasan reforestasi, indeks
tertinggi permeabilitas (Pr) ditemukan di Bukit Sumasang (tahun tanam 2007, umur 1 tahun) dengan indeks Pr sebesar 50,29 mm  jam -1 .  Indeks Pr  terendah  ditemukan di  Bukit Watulabu (tahun tanam 2002, umur 6 tahun) dengan indeks Pr sebesar 1,13 mm jam -1 .  Indeks Pr di kawasan reforestasi lainnya, yakni  Bukit Butoh (tahun tanam 1985, umur 23 tahun) sebesar 25,27 mm jam -1 .  Sedangkan, indeks Pr untuk kawasan hutan alam Lembo sebesar 70,61 mm jam -1 .
Dengan mengabaikan data pencilan dan asumsi bahwa tujuan keberhasilan reforestasi adalah meningkatnya nilai indeks  Pr  sesuai  meningkatnya  umur  tanaman  hingga mencapai  kondisi  hutan  alam,  dapat  diprediksi  bahwa hubungan antara lbds dan indeks Pr adalah tinggi ( R 2 = 73%) mengikuti  persamaan [16] .  Selanjutnya,  model  tersebut digunakan untuk menghitung nilai estimasi skor pencapaian keberhasilan reforestasi indeks Pr.  Pada kawasan reforestasi, indeks tertinggi  porositas (Ps) ditemukan di  Bukit Butoh sebesar 62,03%.  Indeks terendah Ps ditemukan di  Bukit Ulva (tahun tanam 2004, umur 4 tahun) dengan indeks Ps sebesar 42,42%.  Adapun indeks Ps di Bukit Lembo hutan alam sebesar 67,32%.  Dengan mengabaikan data outlier dan asumsi bahwa tujuan keberhasilan reforestasi dari indeks Ps akan terus meningkat sesuai meningkatnya umur tanaman sampai  mencapai  pada  kondisi  hutan  alam  maka  dapat diprediksi hubungan antara lbds ( x ) dan indeks Ps ( y ) adalah tinggi ( R 2 = 93%) mengikuti persamaan [17] . Selanjutnya, model tersebut digunakan untuk menghitung nilai estimasi skor pencapaian keberhasilan reforestasi pada indeks Ps. y = 0,00007 x 2 + 0,188 x + 9,818 [16]
y = 0,0007 x 2 + 0,102 x + 47,15 [17]
Pada kawasan reforestasi, indeks terendah bulk density (Bd) ditemukan di Bukit Butoh dengan indeks sebesar 1,01 g cm -3 .  Indeks tertinggi Bd ditemukan di Bukit Koro North (tahun  tanam  2000,  umur  8  tahun)  sebesar  1,48  g  cm -3 . Sedangkan, indeks Bd di Bukit Lembo hutan alam sebesar 0,87 g cm -3 .
Dengan mengabaikan data outlier dan  asumsi  bahwa tujuan keberhasilan reforestasi adalah indeks Bd yang akan terus meningkat sesuai meningkatnya umur tanaman hingga mencapai kondisi hutan alam maka dapat diprediksi bahwa hubungan antara lbds ( x ) dan indeks Bd ( y ) adalah tinggi ( R 2 = 93%) mengikuti  persamaan [18]. Selanjutnya model tersebut digunakan untuk menghitung nilai estimasi skor pencapaian keberhasilan reforestasi pada indeks Bd.
y = 0,000003 x 2 + 0,002 x + 1,402 [18]
Perumusan  model  keberhasilan  reforestasi  indeks  FT Berdasarkan koefisien regresi dari  analisis regresi ganda antara lbds ( y ) dan skor estimasi keberhasilan reforestasi indeks Pr ( x 1 ), Ps ( x 2 ), dan Bd ( x 3 ), dihitung bobot masing- masing  indeks  dan  hasilnya  dapat  dilihat  pada  Tabel  1. Selanjutnya dengan menggunakan bobot indeks pada Tabel 1 dapat dirumuskan model untuk estimasi skor keberhasilan reforestasi  indeks FT [19].
Skor FT = 0,333Bd + 0,333Pr + 0, 333Ps
[19]
Indeks biologi tanah (BT) Pada kawasan reforestasi, indeks respirasi  (Res,  dihitung  per  kg  tanah  per  hari)  tertinggi ditemukan di Bukit Watulabu (tahun tanam 2002, umur 6 tahun)  sebesar  13,89  mg  C-CO 2 . Adapun  indeks  Res terendah ditemukan di Bukit Hasan North (tahun tanam 2000, umur 8 tahun) sebesar 6,68 mg C-CO 2 .  Sedangkan indeks Res di  Bukit  Butoh (umur 23 tahun,  7,89  tahun), dan di Lembo hutan alam yaitu sebesar 10,8 mg C-CO 2 .  Dengan mengabaikan data yang outlier dan asumsi bahwa tujuan keberhasilan  reforestasi  adalah  indeks  Res  akan  terus meningkat sesuai meningkatnya umur tanaman atau lbds hingga mencapai kondisi hutan alam maka dapat diprediksi bahwa terdapat hubungan yang erat ( R 2 = 82%) antara lbds ( x )  dan  indeks  Res  ( y )  yang  mengikuti  persamaan [20]. Selanjutnya model tersebut digunakan untuk menghitung nilai estimasi skor pencapaian keberhasilan reforestasi pada indeks  Res.  Pada  kawasan  reforestasi,  indeks  mikro organisme (Mo) yang tertinggi ditemukan di Hasan North (umur 8 tahun) sebesar 40,3 × 10 6 SPK g -1 .  Indeks Mo di Bukit Butoh (tahun tanam 1985, umur 23 tahun) ditemukan sebesar  9,8  ×  10 6 SPK  g -1 .   Adapun  indeks  Ps  terendah terdapat di Bukit Sumasang (umur 1 tahun, tahun tanam 2007) sebesar 1,65 × 10 6 SPK g -1 .  Sedangkan indeks Mo di Bukit Lembo hutan alam sebesar 11,5 × 10 6 SPK g -1 . y = 0,000004 x 2 + 0,015 x + 6,121 [20]
y = 0,000009 x 2 + 0,010 x + 7,877 [21]
Dengan  mengabaikan  data  yang outlier dan  asumsi bahwa tujuan keberhasilan reforestasi indeks Mo akan terus meningkat sesuai meningkatnya umur tanaman atau lbds hingga mencapai kondisi hutan alam maka dapat diprediksi bahwa terdapat hubungan erat antara umur lbds dan indeks Mo ( R 2 = 89%) mengikuti  persamaan [21]. Selanjutnya model tersebut digunakan untuk menghitung nilai estimasi skor pencapaian keberhasilan reforestasi pada indeks Mo.

## Perumusan model  keberhasilan reforestasi  indeks BT
Berdasarkan koefisien regresi dari  analisis regresi ganda antara lbds ( y ) dan skor estimasi keberhasilan reforestasi indeks Res ( x 1 ) dan Mo ( x 2 ), dihitung bobot masing-masing indeks (Tabel 2). Selanjutnya dengan menggunakan  bobot indeks pada Tabel 2 dirumuskan model untuk estimasi skor keberhasilan reforestasi indeks BT [22].
Skor BT = 0,500Res + 0,500Mo [22]
Indeks kimia tanah (KT) Unsur KT merupakan unsur hara

## Tabel 1  Bobot indeks FT
Indeks FT R Bobot Permeabilitas 2,6187 0,333 Bulk density 2,6187 0,333 Porositas 2,6187 0,333 Jumlah 7,856 1,000
tanah yang diperlukan untuk pertumbuhan tanaman. Pada penelitian ini indeks KT ditentukan dengan menggunakan indikator indeks unsur hara makro dan mikro (MM), pH tanah (pH), kejenuhan basa (KB), dan kemampuan tukar kation (KTK).
Indeks unsur hara MM Unsur hara MM ditentukan dengan menggunakan indikator indeks unsur hara makro (makro) dan  unsur  hara  mikro  (mikro).  Unsur  hara  makro  yang digunakan pada penyusunan model adalah unsur karbon (C), nitrogen (N), fosfor (P), kalsium (Ca), magnesium (Mg), kalium (K), dan natrium (Na). Hasil observasi indeks makro pada setiap tahun tanam disajikan pada Tabel 3.  Dari Tabel 3  dapat  diketahui  bahwa  indeks  unsur  hara  N  di  daerah penelitian berkisar antara sangat rendah–sedang dengan rata- rata sangat rendah (0,08%), sedang nilai terendah ditemukan di bukit Ponsesa (tahun tanam 2008) yaitu sebesar 0,02% dan tertinggi  di  bukit Debi  (umur 6  tahun) yaitu  sebesar 0,02%. Unsur hara C di daerah penelitian berkisar dari sangat rendah sampai tinggi dengan rata-rata sangat rendah yaitu sebesar 0,84%, sedang nilai terendah ditemukan di Bukit Watulabu (tahun tanam 2002, umur 6 tahun) yaitu sebesar 0,08% dan tertinggi di Bukit Debi umur 6 tahun yaitu sebesar 3,36.  Unsur hara P di daerah penelitian berkisar dari sangat rendah sampai tinggi dengan rata-rata sangat rendah yaitu sebesar 2,96 ppm, sedang nilai terendah ditemukan di Bukit Pakalangkai (tahun tanam 2004, umur 4 tahun) sebesar 1,40 ppm dan tertinggi di Bukit Lembo hutan alam sebesar 14,60 ppm.
Unsur hara Ca di daerah penelitian berkisar dari sangat rendah sampai rendah dengan rata-rata rendah yaitu sebesar 2,95  me  100g -1 ,  sedang  nilai  terendah  terdapat  di  Bukit
Ponsesa (tahun tanam 1999, umur 9 tahun) sebesar 0,94 me 100g -1 dan tertinggi di Bukit Debi umur 6 tahun yaitu sebesar 5,05 me 100g -1 .   Unsur hara Mg di daerah penelitian berkisar rendah–sangat tinggi dengan rata-rata sebesar 2,13 me 100g - 1 , sedang nilai terendah adalah di Bukit Koro Nort (tahun tanam  2000,  umur  8  tahun)  sebesar  0,35  me  100g -1 dan tertinggi di Bukit Butoh (umur 23 tahun) sebesar 8, 82 me 100g -1 .  Unsur hara K di daerah penelitian berkisar  sangat rendah–sangat tinggi dengan rata-rata  0,11 me 100g -1 , sedang nilai terendah terdapat di Bukit Konde Nort (tahun tanam 2007, umur 1 tahun) sebesar 0,01 me 100g -1 dan tertinggi di bukit Lembo hutan alam  sebesar 1,10  me 100g -1 .   Unsur hara Na di daerah penelitian mempunyai kategori rendah dengan  rata-rata  sebesar  0,12  me  100g -1 ,  sedang  nilai terendah ditemukan di Bukit Sumasang (tahun tanam 2007, umur 1 tahun) sebesar 0,04 me 100g -1 dan tertinggi di Bukit Ponsesa (tahun tanam 2008) sebesar 0,24 me 100g -1 . Dengan asumsi bahwa tujuan keberhasilan reforestasi adalah indeks unsur hara makro akan terus meningkat sesuai meningkatnya umur tanaman sampai mencapai kondisi hutan alam dan terdapat hubungan antara lbds dan indeks unsur hara  makro,  perumusan dan validasi model  keberhasilan reforestasi pada indeks unsur hara makro dilakukan dengan menggunakan analisis regresi hubungan antara lbds ( x ) dan indeks  C,  N,  P,  Ca,  Mg,  K,  dan  Na  ( y ).  Hasil  model pendugaan disajikan pada Tabel 4. Selanjutnya model ini digunakan  untuk  menduga  estimasi  skor  pencapaian keberhasilan reforestasi indeks unsur hara makro.
Perumusan model indeks unsur hara makro dilakukan menggunakan analisis regresi ganda antara lbds ( y ) dan skor estimasi keberhasilan reforestasi indeks C, N, P. Ca, Mg, K, dan Na serta berdasarkan koefisien regresinya dihitung bobot masing-masing  indeks  (Tabel  5).  Selanjutnya  dengan menggunakan bobot indeks pada Tabel 5 dapat dirumuskan model untuk estimasi skor keberhasilan reforestasi indeks unsur hara makro tanah [23].
Skor makro = 0,143C + 0,143N + 0,143P + 0,143Ca + 0,143Mg + 0,143K + 0,143Na [23] Tabel 3 Unsur hara makro hasil observasi Lokasi Umur (tahun) lbds (m 2 ha -1 ) N (%) C (%) P (ppm) Ca (me 100g -1 ) Mg (me 100g -1 ) K (me 100g -1 ) Na (me 100g -1 ) Koro North 1 7 0,09  0,80 1,70 2,92 1,34 0,06 0,08 Ponsesa 2 6 0,03  0,24 1,90 1,56 1,70 0,09 0,16 Petea 3 56 0,13  1,28 4,80 4,19 0,52 0,20 0,17 Olivia 3 56 0,12  1,12 2,20 2,82 1,70 0,06 0,12 Koro South 4 30 0,22  2,32 2,00 3,77 0,46 0,07 0,10 Triple A 4 28 0,16  1,52 2,20 1,88 1,92 0,05 0,08 Rante 2002 6 47 0,06  0,56 2,00 1,39 3,68 0,04 0,08 Debi 6 117 0,06  0,72 1,70 2,39 0,98 0,08 0,12 Hasan North 8 64 0,04  0,32 2,20 3,07 2,18 0,07 0,08 Ponsesa 9 120 0,03  0,08 3,70 0,94 1,32 0,08 0,12 Butoh 23 141 0,13  1,20 3,40 2,45 8,82 0,04 0,05 Lembo 75 284 0,16  1,60 1,60 3,20 2,32 1,10 0,12
Tabel 2 Bobot indeks BT Indeks BT R Bobot Respirasi 2,619 0,500 Mikro organisme 2,619 0,500 Jumlah 5,237 1,000
Unsur  hara  mikro  yang  digunakan  pada  penyusunan model adalah unsur  aluminium (Al), zat besi (Fe), tembaga (Cu), seng (Zn), mangan (Mn), dan bor (B). Hasil observasi indeks unsur hara mikro pada setiap tahun tanam disajikan pada Tabel 6. Tabel 6 menunjukkan bahwa indeks unsur hara Al di daerah penelitian berkategori sangat rendah yaitu < 1 me 100g -1 .  Analisis menunjukkan bahwa di semua kawasan reforestasi tidak terdeteksi adanya Al, sedang di hutan alam Lembo ditemukan kandungan Al sebesar 0,42 me 100g -1 .
Unsur hara Fe di daerah penelitian berkisar sangat rendah– sangat tinggi, tetapi nilai Fe rata-rata adalah tinggi (36,1 me 100g -1 ), sedang nilai terendah terdapat di Bukit Debi (tahun tanam  2002,  umur  6  tahun)  sebesar  1,1  me  100g -1 dan tertinggi di Bukit Ponsesa (umur 2 tahun)  yaitu sebesar 157,8
me 100g -1 .  Unsur hara Cu di daerah penelitian mempunyai kandungan lebih dari cukup untuk pertumbuhan tanaman dengan  nilai  rata-rata  sebesar  3,78  ppm,  dengan  nilai terendah terdapat di Bukit Konde North (tahun tanam 2007, umur 1 tahun) yaitu sebesar 1,52 ppm dan tertinggi di Bukit Ponsesa (umur 2 tahun) yaitu sebesar 8,0 ppm.  Unsur hara Mn di daerah penelitian mempunyai kandungan lebih dari cukup untuk pertumbuhan tanaman dengan nilai rata-rata sebesar 49,61 ppm, dengan nilai terendah terdapat di Bukit Koro South (tahun tanam 2001, umur 7 tahun) yaitu sebesar 7,80 ppm dan tertinggi di Bukit Petea (umur 2 tahun) yaitu sebesar  128,88  ppm.    Adapun  unsur  hara  B  di  daerah penelitian  mempunyai  nilai  rata-rata  sebesar  0,27  ppm, dengan  nilai  terendah  sebesar  0 ppm.    Nilai  ini  tersebar hampir di semua bukit dan nilai tertinggi terdapat di Bukit Pakalangkai (umur 4 tahun) yaitu sebesar 1,86 ppm.
Dengan asumsi bahwa tujuan keberhasilan reforestasi adalah indeks unsur hara mikro memiliki hubungan linier terhadap umur tanaman sampai mencapai kondisi hutan alam, dan terdapat hubungan yang linier antara umur dan lbds, maka hubungan antara lbds ( x ) dan indeks mikro ( y ) dapat diprediksi.    Perumusan  dan  validasi  model  keberhasilan reforestasi pada indeks unsur hara mikro dilakukan dengan menggunakan analisis regresi antara lbds ( x ) dan indeks Al, Fe, Cu, Zn, Mn, dan B ( y ). Hasil model digunakan untuk menduga estimasi skor pencapaian keberhasilan reforestasi indeks unsur hara mikro (Tabel 7).
Perumusan model indeks unsur hara mikro dilakukan menggunakan analisis regresi ganda antara LBDS ( y ) dan skor estimasi keberhasilan reforestasi indeks Al, Fe, Cu, Zn, Mn, dan B ( x ), dan berdasarkan koefisien regresinya dihitung bobot masing-masing indeks (Tabel 8). Selanjutnya dengan menggunakan  bobot indeks pada Tabel 8 dapat dirumuskan model untuk estimasi skor keberhasilan reforestasi indeks unsur hara mikro tanah [24].
Skor mikro = 0,289Cu + 0,289B + 0,207Al + 0,154Mn + 0,032Zn + 0,029Fe [24]

## Perumusan model keberhasilan reforestasi pada indeks
Tabel 6 Unsur hara mikro hasil observasi Lokasi Umur (tahun) lbds (m 2 ha -1 ) Al (me 100 g -1 ) Fe (me 100 g -1 ) Cu (ppm) Zn (ppm) Mn (ppm) B (ppm) Koro North 1 7 0,00 36,0 4,88 4,9 59,72 0,00 Ponsesa 2 6 0,00 157,8 8,00 35,8 10,00 0,00 Petea 3 56 0,00 3,0 2,88 3,6 80,44 0,00 Olivia 3 56 0,00 46,5 4,72 6,7 87,88 0,00 Koro South 4 30 0,00 1,9 4,32 4,8 89,52 0,00 Triple A 4 28 0,00 1,8 5,04 8,2 14,76 0,00 Rante2002 6 47 0,00 117,2 5,00 33,6 8,00 0,05 Debi 6 117 0,00 5,1 1,92 1,7 30,68 0,00 Hasan North 8 64 0,00 3,1 2,92 4,1 115,56 0,00 Ponsesa 9 120 0,00 147,6 5,00 40,8 8,00 0,00 Butoh 23 141 0,00 2,0 1,92 3,5 43,20 0,12 Lembo 75 284 0,42 9,6 2,56 3,4 14,64 1,05
Tabel 4 Model penduga keberhasilan reforestasi indeks unsur hara makro Indeks Persamaan regresi R 2 (%) C y = 0,000006 x 2 + 0,002 x + 0,422 74 N y = 0,000001 x 2 + 0,000 x + 0,037 94 P y = 0,000 x 2 – 0,022 x + 2,333 98 Ca y = 0,00003 x 2 – 0,002 x + 1,480 70 Mg y = 0,00007 x 2 + 0,008 x + 1,104 80 K y = 0,00002 x 2 – 0,003 x + 0,128 98 Na y = 0,000008 x 2 – 0,00009 x + 0,086 76 Tabel 5  Bobot indeks unsur hara makro Indeks R Bobot C 2,6187 0,143 N 2,6187 0,143 P 2,6187 0,143 Ca 2,6187 0,143 Mg 2,6187 0,143 K 2,6187 0,143 Na 2,6187 0,143 Jumlah 18,3309 1,000
un sur  h ar a  makro  mikro  (MM)  dilakukan   dengan menggunakan analisis pembobotan dari indeks unsur hara makro dan mikro. Berdasarkan nilai estimasi skor pencapaian keberhasilan  reforestasi  dari  indeks  makro  dan  mikro dilakukan analisis regresi ganda antara LBDS ( y ) dan indeks makro ( x 1 ) dan mikro ( x 2 ) dan berdasarkan koefisien regresi ini  dihitung  bobot  masing-masing  indeks  (Tabel  9). Berdasarkan bobot indeks pada Tabel 9 dapat dirumuskan model untuk estimasi skor keberhasilan reforestasi  indeks unsur hara makro dan mikro tanah [25].
Skor MM = 0,695makro + 0,305mikro [25]
Indeks KTK, pH, dan KB Hasil observasi indeks KTK, pH, dan KB pada setiap tahun tanam disajikan pada Tabel 10.  Dari tabel tersebut diketahui bahwa rata-rata indeks KTK
di daerah penelitian dikategorikan rendah (< 6,23 me 100g - 1 ). Nilai terendah KTK di kawasan reforestasi sebesar 3,40 me 100g -1 terdapat di Bukit Debi (umur 6 tahun) dan tertinggi sebesar 21,21 me 100g -1 yang terdapat di hutan alam Lembo. Indeks KB di daerah penelitian rata-rata dapat dikategori sebagai  sangat  tinggi  (sebesar  80,0%).    Nilai  terendah terdapat di Bukit Ulva  (tahun tanam 2004, umur 4 tahun) yaitu  sebesar 3,40  me 100g -1 dan tertinggi  sebesar 100% terdapat  di  beberapa  tempat  di  wilayah  reforestasi  yang memiliki kandungan pH agak masam (5,9–6,5) dan netral (6,5–6,9).
Dengan asumsi bahwa tujuan keberhasilan reforestasi adalah indeks unsur hara mikro linier terhadap umur tanaman sampai mencapai kondisi hutan alam, dan terdapat hubungan yang linier antara umur dan lbds maka dengan menggunakan beberapa tahun tanam dapat diprediksi hubungan antara lbds dan  indeks  KTK,  KB,  serta  pH.    Perumusan  model  dan validasi keberhasilan reforestasi pada indeks KTK, KB, dan pH dilakukan dengan menggunakan analisis regresi antara lbds  ( x )  dan  indeks  KTK,  KB,  dan  pH  ( y ).  Model  ini digunakan  untuk  menduga  estimasi  skor  pencapaian keberhasilan reforestasi  indeks KTK, KB, dan pH (Tabel 11).

## Perumusan model keberhasilan reforestasi indeks KT
Perumusan model keberhasilan reforestasi pada indeks KT dilakukan dengan menggunakan analisis regresi ganda antara LBDS ( y ) dan nilai estimasi skor pencapaian keberhasilan reforestasi dari indeks unsur hara makro dan mikro ( x 1 ) dan Indeks KTK ( x 2 ), KB ( x 3 ), dan pH ( x 4 ). Berdasarkan koefisien regresi  tersebut,  bobot  masing-masing  indeks  dihitung dengan hasil sebagaimana disajikan pada Tabel 12.
Tabel 10  Unsur hara KTK, KB, dan pH  hasil observasi
Lokasi Umur (tahun) lbds (m 2 ha -1 ) KTK (me 100g -1 ) KB (%) pH H 2 O Koro North 1 7 4,36 89,22 6,60 Ponsesa 2 6 7,18 31,75 6,20 Petea 3 56 4,71 10,.00 6,90 Olivia 3 56 4,52 100,00 6,30 Koro South 4 30 4,28 100,00 6,90 Triple A 4 28 5,16 74,22 6,30 Rante2002 6 47 4,86 66,05 6,60 Debi 6 117 4,17 100,00 6,80 Hasan North 8 64 4,17 100,00 6,80 Ponsesa 9 120 6,54 35,02 6,30 Butoh 23 141 1,61 71,72 6,90 Lembo 75 284 2,21 38,66 6,00 Tabel 8  Bobot indeks unsur hara mikro Indeks unsur hara mikro R Bobot Cu 11,890 0,289 B 11,890 0,289 Al 8,520 0,207 Mn 6,315 0,154 Zn 1,319 0,032 Fe 1,172 0,029 Jumlah 41,106 1,000 Tabel 7   Model penduga keberhasilan reforestasi indeks unsur hara mikro Indeks Persamaan Regresi R 2 (%) Al y = 0,000009 x 2 – 0,001 x + 0,025 98 Fe y = 0,001 x 2 – 0,439 x + 48,47 67 Cu y = 0,000 x 2 – 0,058 x + 6,920 71 Zn y = 0,00002 x 2 – 0,003 x + 0,128 86 Mn y = 0,00003 x 2 – 0,015 x + 5,100 83 B y = 0,00002 x 2 – 0,002 x + 0,051 73 Tabel 9 Bobot indeks MM Indeks unsur hara MM R Bobot Unsur makro 5,036 0,695 Unsur mikro 2,214 0,305 Jumlah 7,250 1,000
Berdasarkan  bobot  indeks  pada  Tabel  12  dapat dirumuskan  model  untuk  estimasi  skor  keberhasilan reforestasi indeks KT [26]. Model ini selanjutnya digunakan untuk menghitung skor keberhasilan reforestasi indeks unsur KT.
Skor KT = 0,343pH + 0,343KTK + 0,262MM +
0,052KB
[26]
Perumusan model keberhasilan reforestasi indeks tanah (T) Berdasarkan koefisien regresi dari analisis multikriteria dengan pembobotan dari indeks SR, BT, FT, dan KT dihitung bobot masing-masing indeks dengan hasil disajikan pada Tabel 13.  Berdasarkan bobot indeks pada Tabel 13 dapat dirumuskan  model  untuk  estimasi  skor  keberhasilan reforestasi indeks T [27].
Skor T = 0,493KT + 0,170FT + 0,328BT + 0,009SR [27]
Tanah merupakan semua tempat di atas permukaaan bumi yang terdiri dari komponen-komponen bahan organik, air, udara,  dan  mineral  yang  tercampur  dengan  merata  dan berfungsi sebagai tempat tumbuh.   Jamulya et al .  (1990)
menyatakan  bahwa  pada  umumnya  tumbuhan  dapat berkembang dengan sempurna apabila komponen-komponen penyusun tanah adalah bahan organik (5%), air (20–30%), udara (20–30%), dan mineral (45%).  Dalam penelitian ini in deks  T  yan g  digunakan   pada  model  monitoring keberhasilan reforestasi adalah komponen-komponen tanah yang mempengaruhi kesuburan tanah sebagai tempat tumbuh dan dikelompokkan pada komponen KT, FT, BT, dan SR yang menutupi lantai hutan.
Komponen kimia dikelompokkan menjadi unsur hara MM, KTK, KB, dan pH yang menghasilkan model [28] . Berdasarkan  model  tersebut,  bobot  pH  dan  KTK  adalah sama.  Hal ini dapat terjadi karena KTK dan pH mempunyai fungsi  yang sama  dalam penyediaan  hara  bagi  tanaman. Ketersediaan unsur hara MM dalam tanah memiliki bobot
lebih  kecil  dibandingkan  KTK  dan  pH,  karena  meski ketersediaan  unsur  hara  MM  dalam  tanah  tinggi,  tetapi apabila KTK redah dan pH sangat asam atau sangat basa maka ketersediaan unsur hara tanaman akan rendah.  Adapun, KB  memiliki  hubungan  yang  signifikan  dengan  pH. Penurunan  tingkat  kejenuhan  basa  akan  diikuti  oleh penurunan nilai pH (Jamulya et al . 1990).
Skor KT = 0,343pH + 0,343KTK + 0,262MM + 0,052KB [28]
Penanaman di daerah penelitian dilakukan pada  lubang tanam dengan ukuran lebar 60 cm, panjang 60 cm dengan kedalaman  60  cm.  Pada  setiap  lubang  penanaman  ini dilakukan  pengapuran  dengan  dosis  0,4  kg.  Proses pengapuran  dapat  meningkatkan  pH  dan  KTK  tanah. Suwarno et  al. (2003)  menyatakan  bahwa  KTK  dan  pH merupakan  faktor  yang  mempengaruhi  pengikatan, pengen dapan,  dan   pergerakan  ion  ke  akar,  ser ta mempengaruhi pencucian maupun imobilisasi unsur-unsur hara tanaman atau faktor yang mempengaruhi kemampuan penyediaan hara bagi tanaman. Proses pengapuran dengan memakai limbah pembakaran batubara dicampur dengan bahan organik tanah dapat meningkatkan pH tanah.  Pada ar ea  revegetasi  tamban g  proses  pen gapur an  dapat meningkatkan dan mempertahankan pH tersebut (Bem et al . 1998).
Unsur   pH  tanah   mer upakan   r eaksi  tan ah   yan g menyatakan derajat keasaman atau kebasaan tanah.  Unsur ini sangat mempengaruhi pertumbuhan tanaman karena pH tanah sangat mempengaruhi ketersediaan unsur-unsur hara tanaman (semua unsur hara dalam larutan tanah tersedia dalam pH normal). Pengaruh tidak langsung terjadi apabila tanah sangat masam, mengakibatkan tanah bersifat racun. Hal ini ditemukan pada tanah organosol di daerah rawa.  Pada tanah  organosol  tersebut  terdapat  endapat  pirit  yang mengandung  unsur  Al,  Mn,  dan  Fe,  sedangkan  KTK mencerminkan  kemampuan  (kapasitas)  partikel-partikel koloid tanah menukar atau mengabsorbsi kation-kation bebas dalam larutan tanah  (Jamulya et al . 1990).  Lebih lanjut, Moran dan Brondizio (1998) menyatakan bahwa pH, bahan organik, dan KTK mempengaruhi ketersediaan hara dalam tanah.
Setelah proses pengapuran, dilakukan pemupukan berupa campuran dari 0,4 kg urea, 0,4 kg KCl,  0,4  kg P,  0,4 kg pupuk  kandang,  dan  0,3  kg  kompos.  Proses  pemupukan bertujuan  meningkatkan  unsur  hara  dalam  tanah.  Hasil

## Tabel 11  Model penduga keberhasilan reforestasi indeks KTK, KB, dan pH
Indeks Persamaan regresi R 2 (%) KT y = 0,000 x 2 – 0,025 x + 5,393 92 KB y = -0,000 x 2 – 0,069 x + 80,34 83 pH y = -0,00001 x 2 + 0,001 x + 6,709
61

## Tabel 12  Bobot indeks  KT
Indeks KT R Bobot pH 32,840 0,343 KTK 32,840 0,343 Unsur kimia MM 25,080 0,262 KB 4,970 0,052 Jumlah 95,730 1,000
Tabel 13 Bobot indeks T Indeks T R Bobot KT 100,77 0,493 BT 67,11 0,328 FT 34,70 0,170 Sr 1,78 0,009 Jumlah 204,36 1,000
analisis laboratorium menunjukkan bahwa kandungan unsur hara  rata-rata  di  hutan  tanaman  sangat  rendah  dengan kandungan unsur hara N dan C sebesar 0,5%, kandungan unsur hara P sebesar 2,7 ppm, dan kandungan unsur hara Ca,  Mg,  K,  dan  Na  sebesar  1,3  me  100g -1 .    Apabila dibandingkan, tidak terdapat perbedaan yang nyata antara unsur hara di hutan tanaman dengan unsur hara di hutan alam, kecuali pada unsur hara P.  Kandungan unsur hara rata-rata yang ditemukan adalah 0,88% untuk unsur hara N dan C, dan 1,6 me 100g -1 untuk kandungan unsur hara Ca, Mg, K, dan Na.  Unsur hara P mempunyai nilai sangat tinggi yaitu 14,6 ppm.
Penanaman tumbuhan penutup tanah dilakukan untuk mempercepat pengembalian nutrisi organik ke tanah dari biomassa tumbuhan di sekitarnya, disamping untuk menjaga kelembapan tanah dan menekan laju pertumbuhan gulma di sekitar  pangkal  pohon,  serta  menahan  laju  erosi  dan sedimentasi.  Pada awalnya tumbuhan penutup tanaman yang dipergunakan di lokasi penelitian adalah uraso ( Sacharum sp), tetapi mulai tahun 2003 penggunaan uraso telah diganti oleh signal  grass ( Brachiaria  decumbens ).    Bersamaan dengan  proses  penggantian  tumbuhan  penutup  di  lokasi penelitian,  pada  lokasi  penanaman  juga  dilakukan penggantian secara bertahap untuk tegakan tahun 2003 ke atas. Signal grass digunakan karena memiliki sifat yang dapat cepat tumbuh menutupi lahan, dapat berkembang pada daerah yang miskin hara, dan dapat mengontrol erosi. Tetapi penutupan tanah yang rapat mempunyai kelemahan yaitu dapat menghambat terjadinya rekolonisasi. Pada tahun 2005, penggunaan signal  grass diganti  dengan  kombinasi  dari beberapa  tanaman  yaitu Leguminaceae ,  wynn  cassia ( Chamaecrista  rotundifolia) ,  burgundy  ( Macroptilium bracteatum ), bermuda ( Cynodon dactylon ), dan WF millet ( Panicum miliaceum ) . Hadjowigeno (1993)  menyatakan bahwa tanaman Leguminaceae dapat menambah N tanah, tidak berkompetisi dengan tanaman pokok, dan beberapa jenisnya sangat toleran terhadap tanah miskin.
Unsur hara dalam tanah yang paling sedikit diperlukan bagi pertumbuhan tanaman yang sehat adalah O, C, H, N, P, K, Ca, Mg, Na, Fe,  Mn,  Zn, Cu,  Mo, B,  Cl, Co, dan Si. Unsur  hara  yang  diperlukan  dalam  jumlah  banyak  pada umumnya disebut unsur hara makro yaitu N, P, K, Ca, Mg, dan Na. Sedangkan unsur hara yang diperlukan dalam jumlah sedikit pada umumnya disebut unsur hara mikro yaitu Al, Fe, Mn, Zn, Cu, Mo, B, Cl, Co, dan Si (Hardjowigeno 1993).
Monitoring keberhasilan reforestasi indeks unsur hara MM dalam penelitian ini memberikan hasil indeks unsur hara makro mempunyai bobot lebih besar dari indeks unsur hara mikro dengan model [29] .  Hal ini disebabkan unsur hara makro  lebih berperan  penting  (diperlukan dalam  jumlah besar) bagi pertumbuhan tanaman dibandingkan unsur hara mikro.  Sedangkan  unsur-unsur  hara  pentingnya  sendiri mempunyai peran yang sama dalam pertumbuhan tanaman. MM = 0,695makro + 0,305mikro [29] Skor BT = 0,500Res + 0,500Mo [30]
Dalam  aspek  komponen  BT,  dalam  penelitian  ini dilakukan analisis jumlah total Mo dan Res mengikuti model [ 30 ]. Pada model ini, jumlah total Mo dan Res mempunyai bobot yang sama.  Artinya, masing-masing sifat biologi tanah ini dapat digunakan bersama-sama, atau menggunakan salah satu dari sifat biologi tanah dalam model.  Jumlah total Mo yang diamati adalah jumlah total Mo yang aktif dan tidak aktif, sedangkan yang dianalisis dalam Res adalah jumlah C dalam  CO 2 pada  Mo  yang  aktif.  Karena  kedua  sifat  ini mempunyai bobot yang sama, maka indeks Res adalah indeks yang dipilih dalam model. Hal ini disebabkan respirasi lebih menggambarkan peranan aktivitas Mo dalam penyediaan nutrisi dalam tanah. Menurut Jamulya et al . (1990), peranan utama Mo tanah adalah menguraikan bahan organik. Bahan organik  yang mempunyai susunan yang kompleks diuraikan menjadi susunan-susunan senyawa yang sederhana, sebagai kation-kation bebas yang dapat diabsorbsi oleh tanaman.
Dalam  penelitian  ini,  hal  komponen  sifat  FT  yang dianalisis  adalah  Bd,  Pr,  dan  Ps  mengikuti  model [31]. Dalam  model ini, Bd, Pr,  dan Ps mempunyai bobot  yang sama.  Artinya masing-masing sifat tanah ini dapat digunakan bersama-sama, atau menggunakan salah satu dari sifat tanah dalam model. Bulk density atau bobot isi atau kerapatan isi dalam merupakan bobot kering tanah dalam keadaan utuh. Porositas merupakan persentase jumlah pori dalam tanah per  volume  massa  tanah,  sedangkan  per meabilitas merupakan  cepat  atau  lambatnya  pergerakan  air  kearah vertikal atau horontal melalui pori-pori tanah (Jamulya et al .  1990).  Ketiga  sifat  fisika  tanah  tersebut  mempunyai pengaruh yang sama dalam penyediaan nutrisi dalam tanah. Pada tanah yang porous atau tanah-tanah yang bertekstur pasir  terdapat  pori-pori  makro  yang  dominan,  bobot  isi rendah,  dan  san gat  cepat  meloloskan  air.    Hal  ini menyebabkan ketersediaan hara dalam tanah yang porous menjadi rendah.
Skor FT = 0,333Bd + 0,333Pr + 0,333Ps [31]
Hutan alam menghasilkan serasah secara terus menerus. Penguraian (dekomposisi) serasah akan membentuk humus yang memelihara dan memperkaya kandungan bahan organik dalam  tanah.    Dalam  model  monitoring  keberhasilan reforestasi diketahui bahwa bobot indeks SR adalah yang terkecil.   Artinya  nilai  indeks  SR memberikan  pengaruh paling  kecil terhadap  nilai  total  keberhasilan  reforestasi, karena dalam kandungan bahan organik hasil dari proses dekomposisi sebagian sudah terkandung dalam nilai C dalam tanah.

## Kesimpulan
Model  Indeks  Tanah  untuk  memantau  keberhasilan reforestasi yang mengarah pada kembalinya  struktur dan fungsi hutan pada rona awal adalah:
Skor tanah (T) = 0,493  KT  +  0,170  FT  +  0,328  BT
+ 0,009 SR
keterangan:
Skor KT = 0,343 pH + 0,343 KTK + 0,262 unsur hara MM
+ 0,052 KB,
Skor FT = 0,333Bd  + 0,333 Pr + 0,333 Ps, Skor BT = 0,500 Res + 0,500 MO, dan Skor SR = Skor estimasi keberhasilan indeks SR.
Hasil model hanya dapat digunakan di daerah penelitian atau pada daerah-daerah yang mempunyai karakteristik fisik yang sama dengan daerah penelitian diperlukan penelitian yang  sama  dengan  menggunakan  indikator  atau  indeks biofisik yang lain.

## Ucapan  Terima  Kasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada BPPS dan PT INCO khususnya kepada Aris Priyo Ambodo dan staf yang telah  memberikan  dukungan  data,  dana,  pemikiran,  dan tenaga dalam penyelesaian penelitian di lapangan.

## Daftar  Pustaka
Barrow  CJ.  1991. Land  Degradation .  Great  Britain: Cambridge University Press.
Bem EM, Wieczorkowski P. 1998. Studies of radionuclide concentrations  in  surface  soil  in  and  around  fly  ash disposal  sites. Journal  the  Science  of  the  Total Environment 220:215–222.
Draper  NR,  Smith  H.  1992. Analisis  Regresi  Terapan. Sumantri  B, penerjemah. Jakarta:  Gramedia Pustaka
Utama.  Terjemahan dari: Applied Regression Analysis.
Har djowigeno  S.  1993. Kesesuaian  Lahan  untuk Pengembangan  Pertanian Daerah  Rekreasi  dan Bangunan. Bogor: IPB Press.
Jamulyo, Suprodjo SW. 1990. Pengantar Geografi Tanah . Yogyakarta: Gama Press.
Jaya INS.  2006. Teknik-teknik Pemodelan Spasial dalam Pengelolaan  Sumberdaya  Alam  dan  Lingkungan. Bogor: Fakultas Kehutanan IPB.
Lathwell DJ, Grove TL.  1986. Soil-plant relationship in the tropics. Forest Ecology and Management 139:93–108.
Moran EF, Brondizio SE, Tucker JM, Forsberg Cracken SM, Falesi I. 2000. Effects of soil fertility and land-use on forest succession in Amazonia. Journal Forest Ecology and Management 139:93–108.
Setiadi Y. 2005. Restoration Degraded Land After Mining Operation . Bogor: Faculty of Forestry IPB.
Spurr SH. 1952. Forest Inventory . New York: The Ronald Press Company.
Suwarno,  Wahjudin  UM,  Leiwakabessy  FM.  2003. Kesuburan Tanah . Bogor: Fakultas Pertanian IPB.