## Journal of Science and Engineering
Full Paper

## A NALISIS K OMPARASI K LASIFIKASI  TUTUPAN

## V EGETASI M ELALUI C ITRA D RONE DAN S ATELIT D ALAM M ENENTUKAN T INGKAT K EBERHASILAN R EKLAMASI L AHAN B EKAS T AMBANG
Endy Thorino Juanda a
a Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral, Jakarta Indonesia *Corresponding author endythorino@outlook.com

## Graphical abstract

## Abstract
The final stage of mining activities is reclamation that has the purpose to recover environment quality and ecosystem so that it has suitability with pre-disturbed land use. One of the criteria for reclamation of revegetation on ex-mines if the canopy cover has reached ≥ 80%. The purpose of  this  study  is  to  perform  a  comparative  analysis  of  vegetation  cover  classification  methods with  drone  data  and  Sentinel-2  satellite  imagery  in  a  vegetation  state  from  a  reclaimed  area. Base on the calculation using drone imagery (acquisition On July 9 th , 2020) shows 94.43% of the vegetation  coverage  compared  by  Sentinel-2  satellite  imagery  (acquisition  On  June  6 th ,  2020) data processing shows 94.07% of the vegetation coverage. It can be concluded that using both datasets results in no significant difference in vegetation cover (less than 1%).
Keywords : Reclamation, Revegetation, Mining, vegetation Cover

## Abstrak
Tahapan akhir dari suatu kegiatan usaha pertambangan adalah reklamasi yang bertujuan untuk memperbaiki  kualitas  lingkungan  dan  ekosistem  sehingga  dapat  berfungsi  kembali  sesuai dengan  peruntukkannya.  Salah  satu  kriteria  keberhasilan  reklamasi  revegetasi  lahan  bekas tambang adalah apabila tutupan tajuk telah mencapai ≥ 80%. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk  mengalisis  komparasi  penggunaan  metode Vegetation  Cover  Cassification (Klasifikasi Tutupan  Vegetasi)  dengan  menggunakan  data drone dan  citra  satelit  Sentinel-2  dalam menentukan  persentase  vegetasi  dari  suatu  area  reklamasi.  Dari  perhitungan  dengan menggunakan  data  citra drone yang  akuisisi  pada  9  Juni  2020  didapat  persentase  vegetasi 94,43% sedangkan dari pengolahan data citra satelit Sentinel-2 yang di akuisisi tanggal 6 Juni 2020 di dapat persentase vegetasi 94,07%. Dapat disimpulkan bawah penggunaan kedua dataset ini menghasilkan perbedaan persentase tutupan vegetasi yang tidak signifikan (<1%).
Kata kunci : Reklamasi, Revegetasi, Penambangan, Tutupan vegetasi

## 1.0 PENDAHULUAN
Reklamasi  merupakan  tahap  akhir  suatu  kegiatan  usaha  pertambangan  [1]  yang  bertujuan  untuk  menata, memulihkan, dan memperbaiki kualitas lingkungan dan ekosistem agar dapat berfungsi kembali sesuai dengan peruntukkannya  [2].  Reklamasi  dapat  dilakukan  sesegera  mungkin  tanpa  harus  menunggu  keseluruhan kegiatan usaha pertambangan berakhir.
Remote sensing merupakan sumber data yang sangat penting dalam mengestimasi tutupan vegetasi untuk area yang  sangat  luas  [3],  indeks  vegetasi  berbasiskan  satelit  telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai  penelitian
Penambang Keberhasilan Reklamasi Klasifikasi Tutupan Vegetasi Citra Drone 94,43% Citra satelit 94,07% Accepted 5 Mei 2021
Article H istory Received
4 okt 2020
untuk mengestimasi tutupan vegetasi [4][5][6], indeks vegetasi ini mengukur radiometri spasial dan temporal aktivitas  fotosintesis  vegetasi  yang  berkaitan  dengan  variabel  biofisik  kanopi  seperti leaf  area  indeks (LAI), tutupan  vegetasi,  biomassa,  dan  lainnya. Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  [7], Ratio  Vegetation Index (yang juga dikenal sebagai Simple Ratio ) [8], Green Normalized Difference Vegetation Index [9] dan Green Difference  Vegetation Index [10] adalah  indeks  vegetasi  yang  umumnya  digunakan  untuk mengukur  kerapatan tanaman dan karakteristik biologi tutupan tajuk [11].
Tutupan  vegetasi  merupakan  indikator  yang  paling  sensitif  dalam  degradasi  lahan  [12] dan  mempunyai  efek yang  sangat  penting  dalam  pertukaran  energi  di  permukaan  bumi.  Penentuan  persentase  tutupan  vegetasi merupakan metode yang paling cocok dalam mengidentifikasi degradasi lahan [3].
Reklamasi  dinyatakan  berhasil  bila  telah  memenuhi  kriteria  keberhasilan  sesuai  dengan  yang  diatur  dalam Lampiran  V  Keputusan  Menteri  Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral  Nomor  1827.K/30/MEM/2018. Tutupan tajuk  adalah  salah  satu  parameter  penting  dalam  keberhasilan  reklamasi  lahan  bekas  tambang  [2].  Standar keberhasilan  tutupan  tajuk  apabila  telah  mencapai  ≥  80%  [2].  Berbagai  metode  telah  digunakan  dalam penelitian terdahulu untuk mengestimasi tutupan tajuk diantaranya line-poin intercept , grid-poin intercept , ocular estimate [13],  digital photography [14],  analisis  indeks  vegetasi  [15].  Analisis  tutupan  tajuk  dengan menggunakan data citra satelit telah banyak dilakukan namun untuk analisis tutupan tajuk melalui pengolahan data  foto  udara drone dengan  metode vegetation  cover  classification (klasifikasi  tutupan  vegetasi)  untuk mengevaluasi  keberhasilan  reklamasi  belum  banyak  dilakukan.  Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  studi komparasi untuk menentukan deviasi perhitungan tutupan tajuk dari kedua dateset tersebut.

## 2.0 METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  metode  kuantitatif  yang  berlokasi  di  Kabupaten  Tanah  Bumbu,  Provinsi Kalimantan  Selatan  pada  area  lahan  bekas  penambangan  batubara  yang  sudah  lakukan  reklamasi  dengan koordinat 115°36'23"E 3°23'36"S. Metode analisis yang digunakan yaitu analisis data foto citra drone yang di akuisisi pada 9 Juli 2020 dengan resolusi 0,69 meter dan citra satelit Sentinel-2 yang diakuisisi pada 6 Juni 2020 dengan resolusi 10 meter.
Prosedur kerja dalam penelitian ini terdiri dari studi literatur, analisis data foto udara drone , analisis citra satelit Sentinel-2,  foto geotagging sampling  kualitas  tanaman.  Studi  literatur  yaitu  berasal  dari  laporan,  makalah  dan jurnal.  Analisis  data  foto drone dilakukan  dengan  pengamatan  visual  dan  pengolahan  data  dengan  metode vegetation  cover  classification (klasifikasi  tutup  vegetasi)  menggunakan software ArcGIS  Pro  2.6  untuk menentukan persentase vegetasi.

## 3 .0 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Reklamasi Revegetasi
Kegiatan  reklamasi  dilakukan  pada  tahun  2014  dengan  luas  area  1,71  ha  yang  terdiri  dari  kegiatan penatagunaan  lahan,  revegetasi  dan  penyelesaian  akhir.  Kegiatan  penatagunaan  lahan  terdiri  atas  penataan lahan,  penebaran  zona  pengakaran,  pengendalian  erosi  dan  sedimentasi.  Revegetasi  dilakukan  dengan penanaman  tanaman  penutup  tanah  ( legume cover  crop )  terlebih  dahulu  yaitu centrocema  menguides , Centrocema pubescens , Peuraira javanica dan Mucuma prurines kemudian dilanjutkan dengan penanaman pionir spesies  lokal yaitu tanaman Sungkai ( Peronem canescens ), pionir jenis eksotik yaitu tanaman Johar ( Senna siamea ) dengan jarak tanam  4x4  meter  atau  625  tanaman/ha  dan  tanaman  sisipan  buah-buahan  rambutan  ( Nephelium spp),  durian ( Durio zibethinus ), cempedak ( Artocaprus integer ), Mangga ( Mangifera spp ) [16].
3.2   Analisis Foto Citra Drone, Foto Geotagging dan Citra Satelit Sentinel-2
Gambar 1. Foto Citra Udara Drone Area Reklamasi [16]
Dari  foto  citra  udara drone pada  Gambar  1  menunjukkan  area  reklamasi  tersebut  sudah  sebagian  besar  telah tertutupi vegetasi namun terdapat sebagian kecil area yang pertumbuhan vegetasi masih kurang baik (Gambar 1 area 4).
Pengambilan  foto geotagging (Tabel  1  dan  Gambar  2)  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  area  tersebut merupakan  area  yang  sudah  ditanamani  tanaman  pionir.  Dari  foto geotagging menunjukkan  bahwa  area reklamasi tersebut sebagian besar merupakan area tanaman dengan pertumbuhan baik dan telah terbentuk tajuk sehingga proses analisis vegetation cover classification (klasifikasi tutupan vegetasi) untuk menghitung persentase tutup vegetasi dapat dilakukan.
Tabel 1 . Foto Geotagging Tanaman Reklamasi [16] NO KOORDINAT FOTO
1 115°36'20"E 3°23'34"S 1 2 3 4
NO KOORDINAT FOTO 2 115°36'20"E 3°23'35"S 3 115°36'22"E 3°23'35"S 4 115°36'28"E 3°23'39"S
NO KOORDINAT FOTO 5 115°36'29"E 3°23'38"S
Gambar 2. Titik Koordinat Pengambilan Foto Geotagging Tanaman Reklamasi [16]
Analisis vegetation cover classification (klasifikasi tutupan vegetasi) dilakukan dengan metode unsupervisied dengan mengambil 50 training sample untuk mengklasifikasi area vegetasi dan non -vegetasi sehingga di dapatkan area luasan dan persentase area yang tertutupi vegetasi dan non -vegetasi.
Gambar 3. Vegetation Cover Classifications (Klasifikasi Tutupan Vegetasi) Area Reklamasi Dari analisis vegetation classification (klasifikasi tutupan vegetasi) pada Gambar 3 menunjukkan bahwa persentase tutupan tajuk mencapai 94,43% sedangkan area yang belum tertutupi vegetasi ( non -vegetasi) 5,58%.
Gambar 4. Clip Raster Citra Satelit Sentinel-2
Gambar 5. Vegetation Cover Classifications (Klasifikasi Tutupan Vegetasi) Area Reklamasi dari Citra Satelit Sentinel-2
Gambar 6. Grafik Persentase Luas Dengan Menggunakan Perhitungan Vegetation Cover Classifications (Klasifikasi Tutupan Vegetasi) Citra Satelit
Analis  terhadap  area  reklamasi  dilakukan  dengan  menggunakan  data  citra  satelit  Sentinel-2  dengan  resolusi 10 m yang di akuisisi pada tanggal 6 Juni 2020. Analisis ini dilakukan dengan menggunakan perhitungan indeks vegetasi Ratio Vegetation Index / Simple Ratio (SR) [8] yang memiliki akurasi yang lebih baik bila dibandingkan dengan Normalized Difference Vegetation Index [17].

## 𝑆𝑅 = 𝐵𝑎𝑛𝑑 𝑁𝐼𝑅 𝐵𝑎𝑛𝑑 𝑅𝑒𝑑
NIR = Near Infra Red (Infra Merah Dekat)

## Red = Infra merah
Dari  Gambar  5  persentase  luasan  area  vegetasi  mencapai  94,07%  atau  0.25%  lebih  rendah  bila  dibandingkan klasifikasi lahan dengan menggunakan data drone . Perbedaan ini disebabkan oleh pengambilan data pada bulan yang  berbeda  namun  perbedaan  ini  masih  di  bawah  1%  sehingga  dapat  disimpulkan  analisis  klasifikasi  lahan untuk menghitung tutup tajuk terhadap area reklamasi dengan menggunakan foto udara drone dan citra satelit mempunyai  tingkat  akurasi  yang  hampir  sama.  Perhitungan  persentase  tutupan  tajuk  dengan  menggunakan citra  satelit  Sentinel-2  dapat  diklasifikasikan  sesuai  dengan  kualitas  tanamannya  namun  untuk  perhitungan dengan data drone sangat tergantung pada ketelitian dalam menentukan training sample .
Tabel 2 . Perbandingan Vegetation Cover Classification (Klasifikasi Tutupan Vegetasi) Menggunakan  Data Drone dan Cita Satelit Sentinel-2
DATA METODE PENGOLAHAN KELEMAHAN KEUNGGULAN DRONE Klasifikasi Nilai Pixel Penentuan training sampel  vegetasi  dan non -
vegetasi
 Metode yang digunakan masih memerlukan intervensi manusia sehingga perlu ketelitian dalam menentukan training sampel sebelum di proses oleh mesin ( machine learning).
 Membutuhkan waktu yang lama terutama dalam menentukan training sampel
 Resolusi citra lebih tinggi bila dibandingkan dengan data citra satelit  Hasil yang didapat tidak berbeda jauh dengan pengolahan data citra satelit CITRA SATELIT Klasifikasi Nilai Pixel Penentuan  vegetasi  dan non -vegetasi  berdasarkan nilai indeks vegetasi  Metode yang digunakan adalah dengan melakukan perhitungan nilai indeks vegetasi (dalam penelitian ini indeks vegetasi yang digunakan adalah Ratio Vegetation Index / Simple Ratio (SR) [8]  Sangat tergantung ketersediaan data citra (tidak tersedia setiap waktu) dan dipengaruhi atmosfer.
 Proses lebih cepat
 Hasil yang didapat tidak berbeda jauh dengan pengolahan data drone

## 4.0 KESIMPULAN
Analisis Vegetation Cover Classification (Klasifikasi Tutupan Vegetasi) untuk menghitung tutup vegetasi terhadap area  reklamasi  dengan  menggunakan  foto  udara drone dan  analisis  citra  satelit  dengan  menggunakan Ratio Vegetation Index / Simple  Ratio (SR) menghasilkan  perbedaan  persentase  tutupan  vegetasi  yang  tidak signifikan (<1%). Penggunaan data citra satelit dapat gunakan dalam menghitung persentase tutupan vegetasi area  reklamasi  bila  data drone tidak  tersedia  begitupun  sebaliknya, data drone dapat  digunakan  bila  data citra satelit dipengaruhi atmosfer (misal tertutup awan).

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan terima kasih disampaikan kepada semua pihak khususnya PT X yang telah berperan dalam membantu dalam penelitian ini.

## Daftar Pustaka
[1] L. H. Howard and M. M. Jan, Introduction to mining , Second. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2002.
[2] Menteri  Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral, Keputusan  Menteri  Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral  nomor 1827 K/ 30/MEM/2018 tentang pedoman pelaksanaan kaidah teknik pertambangan yang baik . 2018.
[3] J. Xiao and A. Moody, “A comparison of methods for estimating fractional green vegetation cover within a desert-to-upland transition zone in central New Mexico , USA,” Remote Sens. Environ. , vol. 98, pp. 237– 250, 2005.
[4] F. J. Garcı and J. Melia, “A generalized soil-adjusted vegetation index,” Remote Sens. Environ. , vol. 82, pp. 303–310, 2002.
[5] Z. Jiang, A. R. Huete, K. Didan, and T. Miura, “Remote Sensing of Environment Development of a two- band  enhanced  vegetation  index  without  a  blue  band,” Remote  Sens.  Environ. ,  vol.  112, pp.  3833–3845, 2008.
[6] A.  Kallel,  S.  Le  Hégarat-mascle,  C.  Ottlé,  and  L.  Hubert-moy,  “Determination  of  vegetation  cover fraction by inversion of a four-parameter model based on isoline parametrization,” Remote Sens. Environ. , vol. 111, pp. 553–566, 2007.
[7] J. Rouse, J. W., R. H. Hass, J. A. Schell, and D. W. Deering, “Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS,” Third ERTS Symp. , pp. 309–317, 1973.
[8] G. S. Birth and G. R. McVey, “Measuring colour of growing turf with a reflectance spectrophotometer,” Agron. J. , vol. 60, pp. 640–649, 1968.
[9] C.  Buschmann  and  E.  Nagel,  “In  vivo  spectroscopy  and  internal  optics  of  leaves  as  basis  for  remote sensing of vegetation,” Int. J. Remote Sens. , vol. 14, pp. 711–722, 1993.
[10]  R.  P.  Sripada,  R.  W.  Heiniger,  J.  .  White,  and  A.  .  Meijer,  “Aerial  colour  infrared  photography  for determining early in-season nitrogen requirements in corn,” Agron. J. , vol. 98, no. 968–977, 2006.
[11]  A.  Abdollahnejad,  D.  Panagiotidis,  and  P.  Surový,  “Forest  canopy  density  assessment  using  different approaches - Review,” J. For. Sci. , vol. 63, no. 3, pp. 107–116, 2017.
[12]  Ts. Purevdorj, R. Tateishi, T. Ishiyama, and Y. Honda, “Relationships between percent vegetation cover and vegetation indices,” Int. J. Remote Sens. , no. September 2012, pp. 37–41, 2010.
[13]  J.  E.  Herrick,  M.  Mattocks,  D.  Toledo,  and  J.  Van  Zee,  “Comparison  of  three  vegetation  monitoring methods : Their relative utility for ecological assessment and monitoring,” vol. 9, pp. 1001–1008, 2009.
[14]  V.  Salas-aguilar  and  F.  Rojas-garc,  “Estimation  of  vegetation  cover  using  digital  photography  in  a regional survey of Central Mexico,” pp. 1–18, 2017.
[15]  H. Liu, L. Zheng, and S. Yin, “Multi-perspective analysis of vegetation cover changes and driving factors of long time series based on climate and terrain data in Hanjiang River Basin , China,” 2018.
[16]  PT X, “Laporan Pelaksanaan Reklamasi Tahun 2019,” Batulicin, Kalimantan Selatan, 2019.
[17]  S. Barati, B. Rayegani, M. Saati, A. Sharifi, and M. Nasri, “Comparison the accuracies of different spectral indices for estimation of vegetation cover fraction in sparse vegetated areas,” Egypt. J. Remote Sens. Sp. Sci. , vol. 14, no. 1, pp. 49–56, 2011.