## PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH UNTUK ESTIMASI STOK KARBON DI AREA REKLAMASI PT. ANTAM UBPE PONGKOR, KABUPATEN BOGOR
The Application of Remote Sensing for Estimating of Carbon Stock at Reclamation Area of PT. ANTAM UBPE Pongkor, Bogor Regency
Andini Tribuana Tunggadewi a, , Lailan Syaufina b dan Nining Puspaningsih c a Program Studi Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan, Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680  atreebutd@gmail.com b Departemen Silvikultur, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680 c Departemen Manajemen Hutan, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
Abstract. Mining is an environment-altering activity especially on land by reducing landcover and stored carbon. PT ANTAM, a prominent mining company in an industrial scale, is doing reclamation in order to restore the ability of the land to its optimum function. Reclamation in the relation with global warming, is an efforts to  mitigate climate change by increasing the ability of land to absorb carbon (revegetation). Therefore land cover monitoring at reclamation area becomes an important thing to do, one way to do it is by using remote sensing. Not only for land cover, remote sensing also can be used to estimate carbon stocks. Based  on  visual  interpretation  of  google  earth  image  data  in  2007,  there  were  five  classes  of  secondary  forest  at  reclamation area of PT ANTAM UBPE Pongkor : class A (tight forest) covering 8,65 ha; class B (medium forest) covering 0,88 ha; class C (sparse forest) covering 1,57 ha; and class D (shrubs) covering 0,92 ha. Meanwhile, the calculation of carbon stocks based on three sampling locations that representing secondary forest classes A, B, and C, resulting estimated average carbon stock in the whole reclamation area of PT ANTAM UBPE Pongkor is 113,79 tons/ha.
Keywords: mining, reclamation, google earth image data, carbon stock
(Diterima: 15-04-2014; Disetujui: 03-07-2014)

## 1. Pendahuluan
Kegiatan  pertambangan  sebagai  salah  satu  bentuk pemanfaatan lahan, dalam pelaksanaannya akan selalu menimbulkan  dampak  terhadap  lingkungan  (Kusuma 2009).  Seiring  dengan  adanya  isu  pemanasan  global, penurunan  luas  tutupan  lahan  yang  disebabkan kegiatan  pertambangan  secara  tidak  langsung  akan menurunkan  kemampuan  lahan  dalam  menyerap karbon  sehingga  GRK  di  atmosfer  kemudian meningkat.  Berdasarkan  itu  maka  kegiatan  reklamasi di  kawasan  pertambangan  dapat  dikatakan  sebagai salah  satu  upaya  mitigasi  perubahan  iklim,  melalui peningkatan  kemampuan  lahan  menyerap  karbon dengan revegetasi (Rahayu et al. 2008).
Peningkatan  kemampuan  lahan  menyerap  karbon dapat terlihat dengan menghitung carbon pool , dimana menurut  Sutaryo  (2009)  setidaknya  terdapat  empat, antara lain: biomassa atas permukaan, biomassa bawah permukaan,  bahan  organik  mati,  dan  karbon  organik tanah.  Biomassa  atas  permukaan  adalah  semua material  hidup  di  atas  permukaan,  seperti  batang, tunggul,  cabang,  kulit  kayu,  biji,  dan  daun  dari vegetasi  baik  dari  strata  pohon  maupun  dari  strata tumbuhan  bawah.  Biomassa  bawah  permukaan merupakan  semua  biomassa  dari  akar  tumbuhan  yang hidup hingga ukuran diameter tertentu yang ditetapkan.
Sutaryo  (2009)  juga  menyatakan  terdapat  empat cara  untuk  menghitung  biomassa,  antara  lain: sampling dengan  pemanenan  ( destructive  sampling ), sampling tanpa pemanenan ( non-destructive sampling ), pendugaan melalui penginderaan jauh, dan pembuatan model. Pendugaan biomassa menggunakan penginderaan  jauh  dilakukan  melalui  analisis  data yang  diperoleh  dari  waktu  tempat  tertentu  tanpa kontak langsung dengan objek atau daerah yang dikaji. Data yang umum digunakan dalam penginderaan jauh berupa  citra  digital  yang  direkam  melalui  sensor  non- kamera  berupa  satelit  seperti:  Landsat  ETM+,  SPOT, NOAA, Quickbird , dan Ikonos .
Pendugaan  stok  karbon  pada  lahan  yang  luas umumnya  menggunakan  data  citra  satelit  Landsat ETM+  atau  SPOT,  seperti  yang  dilakukan  Dahlan (2005) yang mengestimasi stok karbon tegakan Acacia mangium menggunakan  Landsat  ETM+  dan  SPOT-5. Dahlan  (2005)  mengembangkan  model  penduga kandungan  karbon  menggunakan  pendekatan  statistik berdasarkan  hubungan  antara digital  number dan indeks vegetasi yang diperoleh dari data citra, dimana untuk  kandungan  karbonnya  diukur  berdasarkan  plot contoh. Hasil penelitian  menunjukkan  model penduga kandungan  karbon  terbaik  diperoleh  dari  Landsat ETM+.
Berbeda dengan penelitian Dahlan (2005), kegiatan reklamasi  di  perusahaan  tambang  umumnya  tidak seluas lahan  hutan  tanaman, sehingga pendugaan stok karbon  dengan  penginderaan  jauh  menggunakan Landsat ETM+ atau  SPOT akan sulit dilakukan. Oleh karena itu, pendugaan stok karbon dengan penginderaan  jauh  pada  luasan  lahan  yang  kecil  akan lebih  baik  menggunakan  data  citra  satelit  dengan resolusi  spasial  yang  tinggi  seperti: Quickbird atau Ikonos .  Namun  terdapat  kendala  yang  ditemui  yaitu terbatasnya  akses  data  citra  dengan  resolusi  spasial tinggi (berbayar), maka diperlukan alternatif data citra lain yang mudah diakses dengan resolusi spasial yang juga tinggi.
Salah  satu  alternatif  data  citra  yang  mudah  diakses dengan  resolusi spasial  yang cukup tinggi adalah data citra Google  Earth .  Akan  tetapi  terdapat  kekurangan dari  data  citra Google Earth,  antara  lain  (Isnandar  N 2008):  tidak  ada  informasi  metadata  mengenai perolehan  data  citra  yang  digunakan  dan  seberapa besar  akurasi  citra  yang  diberikan,  serta    citra disimpan  dalam  format  JPEG  sehingga  belum georeference .  Selain  itu  data  citra  yang  ditampilkan pada Google  Earth berasal  dari  satelit  lain  seperti: Quickbird, Ikonos, atau Geoeye-1 , membuat ketersediaan  data  citra  pada Google  Earth terbatas pada waktu  tertentu saja.
PT  ANTAM  UBPE  Pongkor  merupakan  salah  satu perusahaan  tambang  nasional  yang  melakukan kegiatan  reklamasi  berupa  revegetasi.  Ini  dilakukan sebagai  salah  satu  bentuk  wujud  dari  pembangunan berwawasan  lingkungan,  yaitu  kegiatan  pemanfaatan sumber  daya  alam  dengan  turut  mempertimbangkan keseimbangan dan daya dukung lingkungan. Berdasarkan  uraian  sebelumnya,  makatujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  menduga  stok  karbon  di area  reklamasi  PT  ANTAM UBPE  Pongkor memanfaatkan  penginderaan  jauh  menggunakan  data citra Google  Earth melalui  interpretasi  visual  data citra berdasarkan kesamaan warna, bentuk, dan tekstur, sementara  untuk  kandungan  karbonnya  diukur berdasarkan plot contoh pada permukaan atas tanah.

## 2. Metodologi

## 2.1. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  di  lahan  reklamasi  PT. ANTAM  UBPE  Pongkor,  dengan  pengambilan  dan pengolahan  data  dilakukan  mulai  September  2012 sampai  April  2013  (+  8  bulan).  Adapun  lokasi penelitian ini secara jelas dapat dilihat pada Gambar 1.

## 2.2. Jenis dan Sumber Data
Jenis  dan  sumber  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini,  secara  ringkas  dapat  dilihat  pada  Tabel 1.

## Tabel 1. Jenis dan sumber data  penelitian
Jenis data Uraian data Sumber data Primer Biomassa dan karbon per- mukaan atas tanah
Observasi lang- sung
Deskripsi keterlibatan masyarakat Data plot atau sampling Sekunder Data citra dari Google Earth
Internet Peta rupa bumi
Biaya langsung dan tidak langsung kegiatan revegetasi Internet, studi literatur Kerapatan kayu Studi literatur Peta reklamasi PT. ANTAM Laporan AMDAL BLH  Kabupaten Bogor
2.3. Metode Pengumpulan Data
a. Interpretasi Visual Tutupan Lahan di Area Reklamasi
Data  citra  G oogle  Earth yang  digunakan  penelitian ini berasal dari satelit worldview, diunduh menggunakan aplikasi Terra incognita yang menjadikan  data  citra  bersangkutan  secara  geometrik sudah  langsung  terkoreksi.  Akuisisi  citra  yang digunakan  untuk  melihat  tutupan  lahan  adalah  data citra  tahun  2007  dan  2010,  sedangkan  untuk pendugaan kandungan karbon berdasarkan interpretasi visual  menggunakan  data  citra  tahun  2007. Pemilihan waktu  dilakukan  secara purpossive berdasarkan ketersediaan data yang ada.
Data citra Google Earth yang diperoleh diinterpretasi  secara  visual,  untuk  melihat  klasifikasi tutupan  lahan  di  area  reklamasi  PT  ANTAM  UBPE Pongkor.  Interpretasi  dilakukan  berdasarkan  unsur interpretasi  utama,  antara  lain:  warna,  bentuk,  dan tekstur. Hasil interpretasi awal menunjukkan klasifikasi  tutupan  lahan  di  area  reklamasi  PT ANTAM  UBPE Pongkor  terdiri  dari:  hutan  sekunder, tumbuhan  bawah  (termasuk  semak  dan  semai),  tanah terbuka, dan jalan.
Hasil  interpretasi  data  citra  tahun  2007  pada klasifikasi  tutupan  lahan  hutan  sekunder  kemudian diinterpretasi  kembali  secara  visual  (digitasi on screen )  juga  berdasarkan  kesamaan  warna,  bentuk, dan  tekstur.  Interpretasi  visual  terhadap  klasifikasi tutupan  lahan  hutan  sekunder  menghasilkan  empat kelas hutan sekunder, antara lain: kelas A (hutan rapat), kelas  B  (hutan  sedang),  kelas  C  (hutan  jarang),  dan kelas  D  (semak).  Data  lainnya  yang  digunakan  dalam penelitian  ini,  sebagian  ada  yang  diperoleh  melalui penelusuran internet dan ada juga  yang diperoleh dari instansi terkait PT ANTAM UBPE Pongkor.

## b. Estimasi Stok Karbon di Area Reklamasi Penentuan Lokasi Plot
Plot  estimasi  stok  karbon  tersebar  di  3  lokasi  yang mewakili  kelas  tutupan  lahan  hutan  sekunder  A,  B, dan C dengan jumlah total titik plot sebanyak tujuh.

## Bentuk dan Ukuran Plot
Bentuk  dan  ukuran  plot  yang  digunakan  pada penelitian  ini  berdasarkan  Standar  Nasional  Indonesia (SNI) 7724: 2011 (Gambar 2).
Gambar 2. Bentuk dan ukuran plot dan subplot pengamatan
Tahapan  pengolahan  data  citra,  secara  singkat  dan jelas  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Data  citra  yang sudah georeference, sebelum  dianalisis  disiapkan terlebih  dahulu  melalui  pra  pengolahan,  yang  terdiri dari tahapan berikut:

## Pemotongan citra
Pemotongan  citra  dilakukan  pada  data  citra  tahun 2007,  menggunakan software Arc  GIS  9.3  sebagai bagian  dari  citra  yang  akan  di- mosaic agar memudahkan  dalam  interpretasi  citra  hasil mosaic (Isnandar 2008).

## Mosaik citra
Mosaik  citra  dilakukan  menggunakan software Arc GIS  9.3.  Data  citra Google  Earth yang  sudah disiapkan  sebelumnya,  kemudian  diolah  dengan tahapan sebagai berikut:
Data citra google earth
(ter- georeference )
Pra pengolahan :
 Pemotongan citra
 Mosaic citra
Interpretasi visual :  Digitasi manual  Editing  Labelling/atributting
Penentuan plot sampling Pengukuran lapangan Analisis data biomassa dan karbon Peta area reklamasi Pemetaan biomassa dan karbon Estimasi stok karbon
(b) bentuk persegi panjang 40 atau 80 m 5 a tau 1 0 m 1 m 1 m (a) bentuk persegi 20 m 20 m 1 m 1 m

## Digitasi manual
Digitasi  adalah  pemasukan  data  yang  dilakukan dengan  mendeliniasi  secara  langsung  pada  layer  ( on screen  digitizing )  untuk  fitur  yang  berbentuk line/arc/polygon .  Ini  dilakukan  agar  dihasilkan beberapa  bentuk  tutupan  untuk  setiap  informasi tematik  berbeda  yang  akan  digunakan  sebagai database . Adapun kelas  tutupan lahan pada penelitian ini, secara jelas dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Kelas tutupan lahan hasil klasifikasi citra dari google earth
Klasifikasi tutupan lahan Interpretasi citra Deskripsi di lapang Hutan sekunder Warna hijau tua sampai muda, bentuk mengelompok, tekstur kasar Tumbuhan berkayu dengan D >20 cm atau 10 cm < D < 20 cm Tumbuhan bawah Warna hijau muda, bentuk mengelompok dan menyebar, tekstur halus Lahan yang ditumbuhi semak atau tumbuhan bawah, termasuk semai (anakan pohon) Tanah terbuka Warna coklat muda, tekstur halus Lahan yang tidak ditumbuhi vegetasi dan tidak digunakan untuk penggunaan lainnya Jalan Warna coklat muda, bentuk jalur panjang, tekstur halus Lahan terbuka yang digunakan untuk akses jalan
Tabel  3.  Interpretasi  citra  kelas  hutan  sekunder  A,  B,  C,  dan  D  di area reklamasi PT ANTAM UBPE Pongkor
Kelas hutan sekunder Nama kelas Interpretasi citra A Hutan rapat Warna hijau tua, tekstur kasar B Hutan sedang Warna hijau C Hutan jarang Warna hijau agak kecoklatan D Semak Warna hijau muda agak kecoklatan, tekstur halus

## Editing
Editing  dilakukan  untuk  mengoreksi  kesalahan- kesalahan pada saat digitasi.

## Labelling atau attributing
Labelling merupakan  proses  pemberian  identitas label  setiap polygon,  line ,  atau point yang  terbentuk dalam  tutupan,  sedang  atributing  adalah  proses memberi atribut atau informasi pada suatu tutupan.
Hasil  klasifikasi  data  citra  kemudian  diuji akurasinya  dengan  melihat  nilai Root  Mean  Square Error (RMSe)  dari  data  bersangkutan,  dimana  batas toleransi penyimpangan data citra yang dapat diterima dalam penelitian ini adalah 5 persen atau < 0,05. Hasil
interpretasi  citra  klasifikasi  hutan  sekunder  yang diinterpretasi  kembali  secara  visual  (digitasi on screen )  menghasilkan  empat  kelas  hutan  sekunder, yang secara jelas dapat dilihat pada Tabel 3.

## 2.4. Estimasi Stok Karbon di Area Reklamasi
Pendugaan  kandungan  karbon  di  area  reklamasi dilakukan  dengan  mengukur  kandungan  karbon  di lapang  berdasarkan  plot  contoh  dari  tiga  lokasi  titik sampling ,  yang  mewakili  kelas  hutan  sekunder  A  di arboretum, B di pasir jawa, dan C di ciurug level 600. Sementara  kandungan  karbon  pada  kelas  hutan sekunder D diduga berdasarkan hasil perhitungan stok karbon tumbuhan bawah pada kelas hutan sekunder C. Ini  dilakukan  dengan  asumsi  kondisi  lahan  di  kelas hutan  sekunder  D  sama  seperti  kondisi  tumbuhan bawah di kelas hutan sekunder C.
Data  untuk  pengukuran  kandungan  karbon  di lapang berdasarkan plot contoh dikumpulkan menggunakan  analisis  vegetasi,  agar  struktur  atau kondisi umum vegetasi di area reklamasi PT ANTAM UBPE Pongkor dapat sekaligus terlihat. Selain itu juga dilakukan  perhitungan  pada  keanekaragaman  jenis, sehingga  dapat  terlihat  pada  jumlah  stok  karbon tertentu  keanekaragaman  jenis  di  lahan  bersangkutan rendah, sedang, atau tinggi.

## 2.5. Kondisi Umum Vegetasi
Data  vegetasi  yang  terkumpul  kemudian  dianalisis, adapun  rumus  yang  digunakan  adalah  sebagai  berikut (Soerianegara dan Indrawan 2008):
Kerapatan suatu jenis (K) = Jumlah individu suatu jenis Luas petak contoh Kerapatan relatif suatu jenis (KR) = Kerapatan suatu jenis Total kerapatan seluruh jenis x 100 % Frekuensi suatu jenis (F) = Jumlah plot ditemukan suatu jenis Luas seluruh plot Frekuensi relatif suatu jenis (FR) = Frekuensi suatu jenis Frekuensi seluruh jenis x 100 % Dominansi suatu jenis (D) = Luas bidang dasar (LBDS) suatu jenis Luas plot Dominansi relatif suatu jenis (DR) = Dominansi suatu jenis Total dominansi seluruh jenis x 100 %
Indeks nilai penting (INP) =
KR + FR + DR
Besarnya  keanekaragaman  dihitung  menggunakan rumus Shannon-Wiener (H’) (Odum 1998), yaitu:
H ′ =   − ∑ ( ni N ) ln ( ni N )
dimana, ni adalah jumlah individu suatu jenis dalam plot dan N adalah jumlah keseluruhan individu.

## 2.6. Estimasi Stok Karbon
1)  Perhitungan Biomassa
 Biomassa dalam Tegakan
1. Menghitung LBDS (m 2 ) : LBDS =  ( 1/4  π d^2)/10000 2. Menghitung vol- ume pohon (De- phut 1997) : V =  1/4 π d^2  t  f
3. Menentukan ke- rapatan kayu (studi literatur)
4. Menghitung bio- massa batang pohon
:
Ws =  volume × wood density
Keterangan :
V =  volume pohon (m 3 ) t =  tinggi  pohon π =  konstanta (3,14) f =  bilangan bentuk (0,7) d =  diameter
pohon
 Biomassa Tumbuhan Bawah, Serasah, dan Ne- kromassa
1. Seluruh  tumbuhan  bawah,  serasah,  dan nekromassa  dalam  subplot  1  x  1  m  diambil secara  terpisah,  kemudian  masing-masing dipisahkan  antara  bagian  daun  dan  batang, lalu ditimbang berat basahnya.
2. Sample masing-masing  pada  tiap  bagian seberat  200  gram  per  lokasi  subplot  diambil untuk  dioven  selama  24  jam  pada  suhu  105
o C,  bobot  kering  hasil  dioven  merupakan  be- rat kering tanur atau biomassa.
Berat  kering  tanur  (BKT)  untuk  tumbuhan  bawah dan  serasah  dapat  dihitung  menggunakan  rumus (Haygreen dan Bowyer 1982) :
BKT = Berat basah (gram)
1 + % Kadar air 100 % Kadar air
= BBc − BKc BKc × 100%
2)  Perhitungan Potensi Karbon
Jumlah  karbon  yang  tersimpan  dari  tegakan, tumbuhan  bawah,  serasah,  dan  nekromassa  diestimasi menggunakan persamaan berdasarkan SNI 7724: 2011, yaitu: C = Biomassa (kg/ha) x 0,47.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Interpretasi  Visual  Tutupan  Lahan  di  Area Reklamasi
Hasil  interpretasi  pada  tutupan  lahan  hutan sekunder  menggunakan  data  citra  2007,  diperoleh luasan total tiap kelas hutan sekunder (Tabel 4).
Tabel 4. Luasan kelas hutan sekunder hasil klasifikasi citra google earth tahun 2007 di area reklamasi PT ANTAM UBPE Pongkor
Kelas hutan sekunder Luas (ha) Persentase (%) A 8,65 71,94 B 0,88 7,33 C 1,57 13,07 D 0,92 7,66 Jumlah 12,02 100

## 3.2. Estimasi Stok Karbon di Area Reklamasi
Hasil  estimasi  stok  karbon  menunjukkan  rata-rata jumlah  biomassa  di  area  reklamasi  sebesar  248,30 ton/ha  dan  rata-rata  stok  karbon  di  area  reklamasi sebesar  113,79  ton/ha,  dengan  keanekaragaman  jenis yang  sedang  berdasarkan  Shannon-Wiener  pada tingkat  pohon,  tiang,dan  pancang.  Adapun  jenis tanaman yang mendominasi pada tingkat pohon adalah Paraserianthes falcataria,  pada  tingkat  tiang  adalah Dalbergia  latifolia ,  dan  pada  tingkat  pancang  adalah Podocarpus  neriifolius .  Perhitungan  stok  karbon  di area reklamasi secara rinci dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Estimasi total stok karbon di seluruh area reklamasi PT ANTAM UBPE Pongkor berdasarkan data citra google earth tahun 2007 Area reklamasi/Kelas hutan Luas (ha) Biomassa (ton) Karbon (ton) Area reklamasi 1 Kelas hutan A 0,61 179,00 82,54 Kelas hutan B 0,02 6,21 2,78 Kelas hutan C 0,19 26,59 11,63 Kelas hutan D 0,09 0,32 0,12 Jumlah 0.92 212,12 97,07 Area reklamasi 2 Kelas hutan A 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan B 0,30 79,98 35,85 Kelas hutan C 0,19 26,45 11,57 Kelas hutan D 0,13 0,44 0,16 Jumlah 0,62 106,87 47,59 Area reklamasi 3
Area reklamasi/Kelas hutan Luas (ha) Biomassa (ton) Karbon (ton) Kelas hutan A 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan B 0,33 87,12 39,06 Kelas hutan C 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan D 0,15 0,51 0,19 Jumlah 0,49 87,62 39,24 Area reklamasi 4 Kelas hutan A 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan B 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan C 0,65 91,29 39,93 Kelas hutan D 0,04 0,12 0,04 Jumlah 0,69 91,41 39,98 Area reklamasi 5 Kelas hutan A 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan B 0,04 10,50 4,71 Kelas hutan C 0,26 36,32 15,89 Kelas hutan D 0,07 0,24 0,09 Jumlah 0,37 47,07 20,69 Area reklamasi 6 Kelas hutan A 1,45 423,61 195,33 Kelas hutan B 0,13 35,36 15,85 Kelas hutan C 0,12 17,20 7,52 Kelas hutan D 0,04 0,13 0,05 Jumlah 1,74 476,30 218,76 Area reklamasi 7 Kelas hutan A 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan B 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan C 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan D 0,06 0,20 0,07 Jumlah 0,06 0,20 0,07 Area reklamasi 8 Kelas hutan A 1,76 515,41 237,66 Kelas hutan B 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan C 0,02 2,69 1,17 Kelas hutan D 0,20 0,67 0,25 Jumlah 1,98 518,77 239,09 Area reklamasi 9 Kelas hutan A 0,08 24,02 11,08 Kelas hutan B 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan C 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan D 0,00 0,00 0,00 Jumlah 0,08 24,02 11,08 Area reklamasi 10 Kelas hutan A 0,16 46,34 21,37 Kelas hutan B 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan C 0,10 13,51 5,91 Kelas hutan D 0,00 0,00 0,00 Jumlah 0,26 59,85 27,28 Area reklamasi 11 Kelas hutan A 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan B 0,00 0,00 0,00
Area reklamasi/Kelas hutan Luas (ha) Biomassa (ton) Karbon (ton) Kelas hutan C 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan D 0,00 0,00 0,00 Jumlah 0,00 0,00 0,00 Area reklamasi 12 Kelas hutan A 1,05 308,53 142,26 Kelas hutan B 0,05 12,88 5,78 Kelas hutan C 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan D 0,00 0,00 0,00 Jumlah 1,11 321,41 148,04 Area reklamasi 13 Kelas hutan A 2,30 672,93 310,29 Kelas hutan B 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan C 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan D 0,12 0,40 0,15 Jumlah 2,42 673,33 310,44 Area reklamasi 14 Kelas hutan A 0,61 177,46 81,83 Kelas hutan B 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan C 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan D 0,00 0,00 0,00 Jumlah 0,61 177,46 81,83 Area reklamasi 15 Kelas hutan A 0,11 32,17 14,83 Kelas hutan B 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan C 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan D 0,00 0,00 0,00 Jumlah 0,11 32,17 14,83 Area reklamasi 16 Kelas hutan A 0,52 150,75 69,51 Kelas hutan B 0,00 0,00 0,00 Kelas hutan C 0,04 5,20 2,27 Kelas hutan D 0,02 0,05 0,02 Jumlah 0,57 156,00 71,81 Total 12,02 2772,79 1367,79 Rata-rata (ton/ha) 230,68 113,79

## 4. Kesimpulan dan Saran

## 4.1. Simpulan
Hasil  interpretasi  visual  terhadap  data  citra Google E arth tahun 2007, diperoleh lima kelas hutan sekunder yaitu:  kelas  A  (hutan  rapat)  seluas  8,65  ha;  kelas  B (hutan  sedang)  seluas  0,88  ha;  kelas  C  (hutan  jarang) seluas  1,57  ha;  dan  kelas  D  (semak)  seluas  0,92  ha. Sementara  ituperhitungan  stok  karbon  berdasarkan tiga  lokasi  plot  sampling  yang  mewakili  kelas  hutan sekunder  A,  B,  dan  C,  menghasilkan  dugaan  rata-rata stok  karbon  di  area  reklamasi  PT  ANTAM  UBPE Pongkor sebesar 113,79 ton/ha.

## 4.2. Saran
Pihak tambang harus memiliki citra resolusi tinggi, agar perkembangan kegiatan reklamasi dapat dipantau sejauh  mana  keberhasilannya.  Berdasarkan  hasil interpretasi  visual pada data citra G oogle  Earth tahun 2007,  terdapat  tutupan  lahan  yang  masih  perlu direvegetasi  yaitu  lahan  terbuka  dan  semak.  Terkait dengan itu, maka pihak tambang harus mengutamakan penanaman jenis vegetasi lokal yang bernilai ekonomi tinggi, agar sesuai dengan kondisi asli wilayahnya dan dapat dimanfaatkan oleh masyarakat lokal.

## Daftar Pustaka
[1] Dahlan,  2005.  Pendugaan  kandungan  karbon  tegakan  Acacia mangium Willd menggunakan Citra Landsat ETM+ dan SPOT- 5,  studi  kasus  di  BPKH  Parung  Panjang  KPH  Bogor  [tesis]. Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
[2] [DEPHAN]  Departemen  Pertahanan,  2005.  Satelit  Ikonos. http://www.balitbang.dephan.go.id/lain2/ikonos.html.
[3] Isnandar,  N.,  2008.  Kajian akurasi  pemanfaatan  citra quickbird pada google earth untuk pemetaan bidang tanah [tesis]. Program Magister  Teknik  Geodesi  dan  Geomatika  Bidang  Pengutamaan Adminstrasi Pertanahah, Institut Teknologi Bandung, Bandung.
[4] Kusuma, A. P., 2009.  Menambang tanpa merusak lingkungan.
Buletin Penataan Ruang . [terhubung berkala]. http://buletin.penataanruang.net-upload-data/artikel- Menambang%20Tanpa%20Merusak%20LngkunganAdang- %20P.Kusuma.pdf.
[5] Landsat,  2000.  Supplying  data  users  worldwide  with  low  cost, multi  purpose  land  remote  sensing  data  into  next  century. http://www.landsat.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/search.p?range.
[6] Odum,  1998.  Dasar-dasar  ekologi  (terjemahan),  Edisi  III. Gadjah Mada University Press, Yogyakarta.
[7] [PT ANTAM] PT Aneka Tambang, 2011. Revisi ANDAL unit bisnis  pertambangan  emas,  Desa  Bantarkaret,  Kecamatan Nanggung, Kabupaten Bogor. PT ANTAM, Bogor.
[8] Rahayu,  S.,  Lusiana  B.,  Noordwijk  M.,  2008.  Aboveground carbon  stock  assesment  for  various  land  use  systems  in Nunukan, East Kalimantan. Di dalam: Lusiana B, Noordwijk M, Rahayu S, editor. Carbon Stocks in Nunukan, East Kalimantan: A  Spatial  Monitoring  and  Modelling  Approach.  World Agroforestry Centre – ICRAF, Bogor, pp. 21-33.
[9] Soerianegara,  I.,  Indrawan  A.,  2008.  Ekologi  hutan  Indonesia. Laboratorium  Ekologi  Hutan-Fakultas  Kehutanan,  Institut Pertanian Bogor, Bogor.
[10] Sutaryo,  D.,  2009.  Penghitungan  Biomassa , Sebuah  pengantar untuk  studi  karbon  dan  perdagangan  karbon.  Wetland International Indonesia Programme, Bogor.
Lampiran 1. Sebaran karbon di area reklamasi PT ANTAM UBPE Pongkor
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 10 11 12 13 14 16