Journal of Natural Resources and Environmental Management 11 (1): 39-48. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.11.1.39-48
E-ISSN: 2460-5824 http://journal.ipb.ac.id/index.php/jpsl

## Pemanfaatan  penginderaan  jauh  dalam  penilaian  keberhasilan  reklamasi  di lahan pasca tambang PT Vale Indonesia
The use of remote sensing technology in assessing the success of reclamation in post-mining area at PT Vale Indonesia
Munajat Nursaputra a , Siti Halimah Larekeng b , Nasri c , Andi Siady Hamzah c , Andi Subhan Mustari d , Abdur Rahman Arif e , Aris Prio Ambodo f , Yohan Lawang f , Andri Ardiansyah f
a Program Studi Kehutanan, Fakultas Kehutanan, Universitas Hasanuddin, Kampus UNHAS Tamalanrea Makassar, 90245, Indonesia b Program Studi Rekayasa Kehutanan, Fakultas Kehutanan, Universitas Hasanuddin, Kampus UNHAS Tamalanrea Makassar, 90245, Indonesia
c Program Studi Konservasi Hutan, Fakultas Kehutanan, Universitas Hasanuddin, Kampus UNHAS Tamalanrea Makassar, 90245, Indonesia
d Departemen Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Hasanuddin, Kampus UNHAS Gowa, 91711, Indonesia
e Program Studi Kimia, Fakultas MIPA, Universitas Hasanuddin, Kampus UNHAS Tamalanrea Makassar, 90245, Indonesia
f PT Vale Indonesia, Sorowako, Luwu Timur ,92983, Indonesia
Article Info: Received: 03 - 12 - 2020 Accepted: 21 - 02 - 2021
Keywords: Reclamation assessment, Remote Sensing, Sentinel 2, NDVI, Vale Indonesia

## Corresponding Author:
Munajat Nursaputra Program Studi Kehutanan, Fakultas Kehutanan, Universitas Hasanuddin, Kampus UNHAS
Tamalanrea Makassar;
Tel. +628114151212 Email: munajatnursaputra@unhas.ac.id
Abstract . Mining  activities  with  an  open  system  trigger  land  degradation which  results  in  a  decrease  in  land  quality.  Decreasing  of  land  quality  is related to the level of fertility and soil chemical properties, so that in general ex-mining  land  contains  low  nutrients.  In  several  mining  companies  that implement environmental sustainability, these problems are resolved through reclamation  activities.  However,  this  reclamation  activity  needs  to  be assessed, to measure the success of reclamation in post-mining area. In this study we demonstrate an assessment of the success of mine reclamation in the largest  nickel  mining  area  in  South  Sulawesi,  using  remote  sensing technology.  Formulation  of  NIR  and  Red  bands  on  Sentinel  2  imagery  can produce Normalized Difference Vegetation Index index. From the vegetation index value, it is known that the observed reclamation area is close to the high vegetation index value (0.7-0.9). Actually, this value is close to the index value of vegetation around natural forest, but the coverage of the reclamation area with this index value is still less. From the planting period of reclamation land which  began  in  1996  to  2020,  the  results  of  the  assessment  of  higher vegetation were 22.42% of the total reclamation area.

## How to cite (CSE Style 8 th Edition):
Nursaputra M, Larekeng SH, Nasri, Hamzah AS, Mustari AS, Arif AR, Ambodo AP, Lawang Y, Ardiansyah A. 2021. Pemanfaatan penginderaan  jauh  dalam  penilaian  keberhasilan  reklamasi  di  lahan  pasca  tambang  PT  Vale  Indonesia.  JPSL 11 (1):  39-48. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.11.1.39-48.

## PENDAHULUAN
Reklamasi  lahan  bekas  tambang  merupakan  kegiatan  yang  tidak  dapat  dipisahkan  dengan  kegiatan penambangan  dan  menjadi  kunci  untuk  menjaga  kelestarian  lingkungan  pertambangan.  Reklamasi  lahan memiliki tujuan untuk memperbaiki atau memulihkan kembali lahan yang rusak (Munir dan Setyowati, 2017). Pada  umumnya,  kegiatan  penambangan  dengan  sistem  terbuka  memicu  terjadinya  degradasi  lahan  yang mengakibatkan  penurunan  kualitas  lahan  (Husen,  2018;  Aldiansyah  dan  Nursalam,  2019;  Sittadewi,  2019;
Nursaputra M, Larekeng SH, Nasri, Hamzah AS, Mustari AS, Arif AR, Ambodo AP, Lawang Y, Ardiansyah A
Yusmur et  al., 2019).  Penurunan  kualitas  lahan  ini  berhubungan  dengan  tingkat  kesuburan  dan  sifat  kimia tanah, sehingga pada umumnya lahan bekas tambang mengandung unsur hara yang rendah (Oktorina, 2017).
Di Indonesia, reklamasi pasca tambang diatur melalui kementerian teknis yaitu Kementerian Energi dan Sumber  Daya  Mineral  (Kementerian  ESDM)  dan  Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan (Kementerian LHK). Ada 3 (tiga) aturan teknis di tingkat kementerian yang mengatur baik pedoman reklamasi pasca  tambang  maupun  pedoman  penilaian  keberhasilan  pasca  tambang.  Khusus  di  Kementerian  ESDM, aturan teknis tersebut yaitu Peraturan Menteri ESDM Nomor 7 Tahun 2014 tentang Pelaksanaan Reklamasi dan  pasca  tambang  pada  Kegiatan  Usaha  Pertambangan  Mineral  dan  Batubara.  Pada  Kementerian  LHK terdapat Peraturan Menteri Kehutanan Nomor P.60/Menhut-II/2009 tentang Pedoman Penilaian Keberhasilan Reklamasi  Hutan  dan  Permenhut  Nomor  P.4/Menhut-II/2011  tentang  Pedoman  Reklamasi  Hutan.  Ketiga peraturan  menteri  tersebut  merupakan  peraturan  teknis  yang  disusun  untuk  menerjemahkan  prinsip-prinsip kegiatan reklamasi pada undang-undang, peraturan pemerintah dan peraturan presiden yang ada di atasnya.
Reklamasi lahan bekas tambang saat ini lebih sering ditujukan untuk tujuan revegetasi dengan tanaman- tanaman  kehutanan  yang  merupakan  jenis  lokal  pioner,  cepat  tumbuh  tetapi  tidak  memerlukan  biaya  yang tinggi, menghasilkan serasah yang banyak dan mudah terdekomposisi, sistem perakaran yang baik dan mampu bersimbiosis atau berhubungan timbal balik dengan mikroba tertentu, merangsang datangnya vektor pembawa biji, serta mudah dan murah dalam perbanyakan, penanaman dan pemeliharaan (Setyowati et al., 2017). Dalam pedoman Penilaian Kriteria Keberhasilan Reklamasi, Peraturan Menteri Energi dan Sumber Daya Mineral  No.  18  Tahun  2008,  reklamasi  yang  mengarah  kepada  revegetasi  lahan  bekas  tambang  dinilai  dari berbagai  aspek  yang  terkait  dengan  penataan  lahan  yang  berkaitan  dengan  pekerjaan  sipil,  persiapan  lahan untuk  dapat  ditanami  vegetasi  sesuai  peruntukannya,  dan  teknik  penanaman.  Keberhasilan  revegetasi  pada lahan bekas tambang sangat ditentukan oleh banyak hal, diantaranya aspek penataan lanskap, kesuburan media tanam serta penanaman dan perawatan tanaman.
Peraturan Menteri Kehutanan Nomor P.60/Menhut-II/2009 menguraikan bahwa penilaian reklamasi lahan merupakan  kegiatan  pengamatan  yang  dilakukan  secara  periodik  terhadap  kegiatan  reklamasi  hutan  untuk menjamin bahwa rencana kegiatan yang diusulkan, jadwal kegiatan, hasil yang diinginkan dan kegiatan lain yang diperlukan dapat berjalan sesuai dengan rencana dan dijadikan dasar perpanjangan, pengembalian izin penggunaan  kawasan  hutan  dan  untuk  mengetahui  kemajuan  pelaksanaan  reklamasi  hutan.  Penilaian keberhasilan  ini  dapat  dilakukan  dengan  mengecek  kondisi  di  lapangan.  Namun,  pengecekan  wilayah  yang luas mengharuskan perlunya sampling terhadap lokasi yang dikunjungi. Kondisi ini dapat menyebabkan tidak terwakilinya informasi yang akan dinilai sehingga bisa saja kondisi yang diperoleh tidak akurat. Akan tetapi, metode  tersebutlah  yang  sering  dilakukan  untuk  menilai  keberhasilan  suatu  rehabilitasi  hutan  dan  lahan. Kegiatan  penilaian  dan  pengawasan  seperti  itu  masih  jarang  menyentuh  kemampuan  teknologi  yang berkembang  sekarang,  misalnya  dengan  memanfaatkan  teknologi  penginderaan  jauh  dan  sistem  informasi geografis.  Penggunaan  citra  atau  foto  udara  yang  diperoleh  dari  kegiatan  penginderaan  jauh  saat  ini  dapat memonitor  kondisi  lingkungan  di  suatu  wilayah  secara  temporal,  akurat  dan  luasnya  langsung  diketahui (Shofiyanti, 2011; Widiyatmoko et al., 2017).
Penilai  atau  pengawas  dalam  penilaian  keberhasilan  rehabilitasi  hutan  dan  lahan  atau  reklamasi  lahan pasca tambang, sebenarnya dapat memanfaatkan teknologi ini untuk menilai keberhasilan tutupan vegetasi di suatu  wilayah,  sehingga kegiatan pemantauan keberhasilan reklamasi lahan pasca  tambang dapat dilakukan dengan mudah dan setiap tahun dapat diperoleh hasilnya. Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh melalui transformasi nilai indeks vegetasi pada citra menunjukkan hasil yang memuaskan, dimana tingkat kesehatan vegetasi pada lahan reklamasi tambang terbuka dapat dipantau dari tahun ke tahun melalui transformasi indeks vegetasi  (Karan et  al., 2016).  Oleh  karena  itu,  melalui  penelitian  ini,  akan  disajikan  penilaian  keberhasilan reklamasi  pada  kawasan  tambang  nikel  terbesar  di  Sulawesi  Selatan  yakni  PT  Vale  Indonesia  dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh.

## METODE
Penelitian ini dilaksanakan pada kawasan reklamasi lahan bekas tambang PT Vale Indonesia (PTVI) yang saat penelitian ini berlangsung telah dilaksanakan reklamasi mulai dari Tahun 1996-2020 dengan luas 2 928.42 ha  sebagaimana  yang  disajikan  pada  Gambar  1.  Kawasan  tambang  PTVI  secara  administrasi  berada  di Kabupaten Luwu Timur, Provinsi Sulawesi Selatan. Wilayah konsesi perusahaan ini memiliki luas sebesar 71 047.24  ha  dimana  terdapat  20  wilayah  administrasi  desa  di  dalamnya.  Berdasarkan  Keputusan  Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan Republik Indonesia No. 362 Tahun 2019 tentang kawasan hutan Provinsi Sulawesi Selatan, kawasan tambang PTVI terdiri dari 58.70% dari total wilayah konsesi merupakan kawasan hutan lindung, 24.22% merupakan kawasan hutan produksi terbatas, 0.67% merupakan kawasan konservasi dan 16.42% merupakan kawasan budidaya (areal penggunaan lain). Kawasan tambang ini juga dikelilingi oleh beberapa kawasan konservasi yakni taman wisata alam Danau Mahalona, Danau Matano dan Danau Towuti.
Tabel 1 Distribusi luasan lahan reklamasi per tahun No Tahun Reklamasi Luas (ha) 1 1996 48.13 2 1999 6.71 3 2000 2.67 4 2001 3.84 5 2002 503.05 6 2003 219.57 7 2004 418.48 8 2005 174.25 9 2006 179.03 10 2007 196.30 11 2008 158.06 12 2009 83.52 13 2010 147.92 14 2011 119.33 15 2012 97.69 16 2013 97.43 17 2014 85.30 18 2015 32.26 19 2016 97.93 20 2017 52.79 21 2018 89.58 22 2019 83.90 23 2020 30.69 Total 2 928.42
Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode penginderaan jauh. Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh yang dipadukan dengan analisis geospasial merupakan metodologi terpadu dalam memonitoring  vegetasi,  dimana  mampu  mengonversikan  nilai-nilai  kuantitatif  citra  menjadi  data-data  yang dapat  dibaca  secara  visual  dan  berisi  nilai-nilai  kualitatif.  Metode  penginderaan  jauh  digunakan  untuk memudahkan dan mengefisienkan waktu dalam pengambilan data berbasis spasial (Abdollahnejad et al., 2019; Nguyen et al., 2020) seperti memanfaatkan citra satelit Sentinel-2 yang dikembangkan oleh European Space Agency melalui program Copernicus European Initiative .
Nursaputra M, Larekeng SH, Nasri, Hamzah AS, Mustari AS, Arif AR, Ambodo AP, Lawang Y, Ardiansyah A
Gambar 1 Peta sebaran lokasi reklamasi lahan PT Vale Indonesia di blok sorowako (a) dan blok petea (b)
Citra  satelit  Sentinel-2  dapat  diakses  secara  gratis  pada Copernicus  Open  Access  Hub (https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home).  Data  Sentinel-2  terdiri  dari  13 band spektral  yang  dapat digunakan dalam analisis vegetasi, meliputi band dengan resolusi pixel 10 m sebanyak 4 band (B2- blue , B3- green , B4- red , B8-NIR), resolusi piksel 20 m sebanyak 6 band (B5- Vegetation Red Edge , B6- Vegetation Red Edge , B7- Vegetation Red Edge , B8A- Vegetation Red Edge , B11-SWIR, B12-SWIR) dan resolusi piksel 60 m sebanyak 3 band (B1- Coastal Aerosol , B9- Water Vapour , B10-SWIR Cirrus ).  Satelit ini  merupakan  satelit resolusi menengah dengan resolusi temporal  10 hari untuk  satu  satelit atau 5  hari dengan  dua satelit (ESA, 2015).
a
b
Kemudahan  dalam  akses  dan  tersedianya  data  citra  Sentinel-2  dalam  periode  yang  tidak  terlalu  jauh, menjadikan  data  ini  dapat  digunakan  oleh  seluruh  perusahaan-perusahaan  tambang  untuk  melakukan pengamatan operasional seperti kondisi tutupan lahan dan deteksi perubahan lahan dalam cakupan areal yang luas.  Penelitian  ini  menggunakan  citra  Sentinel-2  rekaman  bulan  Juni  2020.  Dimana  pemilihan  waktu perekaman hanya didasarkan pada citra yang bersih awan pada wilayah kajian agar tidak terdapat gangguan dari faktor  atmosferik yang cukup banyak. Proses pengolahan data melalui beberapa  tahapan yakni koreksi radiometrik, koreksi atmosferik, dan perhitungan indeks vegetasi. Seluruh proses pengolahan data citra satelit mulai dari koreksi nilai reflektan pada sensor, koreksi Top of Atmosfer (TOA) hingga pengolahan data indeks vegetasi menggunakan tool Semi-Automatic Classification pada software QGIS (Congedo, 2016; Sinaga et al., 2018; Cahyono et al., 2019).
Koreksi  radiometrik  dilakukan  untuk  mereduksi  distorsi  atmosferik  seperti  adanya  hamburan  maupun pantulan oleh gas-gas di atmosfer (Padró et al., 2017), sedangkan koreksi atmosferik dilakukan dengan melihat nilai  minimum  pada  tiap band ( dark substrat)  dan  menggunakan  nilai  tersebut  sebagai  nilai offset akibat pengaruh  atmosfer  (Fibriawati,  2016).  Hasil  akhir  dari  koreksi  atmosfer  adalah band dengan  nilai  pantulan minimal adalah nol. Setelah diperoleh citra yang terkoreksi, maka proses perhitungan indeks vegetasi dapat dilakukan. Indeks vegetasi adalah ukuran kuantitatif dari citra yang terkait dengan kerapatan, biomassa atau kesehatan vegetasi (Huete et al., 1997). Indeks vegetasi biasanya dibentuk melalui dua atau tiga saluran citra, dimana  saluran-saluran  tersebut  dapat  dihitung  melalui  pembagian,  penjumlahan  atau  perkalian.  Indeks vegetasi yang digunakan adalah indeks vegetasi Normalized Difference Vegetation Indeks (NDVI). Lufilah et al. (2017)  menjelaskan  bahwa  NDVI  merupakan  indeks  vegetasi  yang  dapat  mem band ingkan  tingkat kehijauan vegetasi pada data citra satelit yang dapat menggambarkan indikator biomassa,  tingkat kehijauan relatif,  dan  untuk  menentukan  status  (kesehatan/kerapatan)  vegetasi  pada  suatu  wilayah.  Sehingga  indeks vegetasi  ini  dapat  digunakan  untuk  menggambarkan  tingkat  keberhasilan  pertumbuhan  tanaman  pada  suatu wilayah.  Indeks  vegetasi  NDVI  pada  citra  Sentinel-2  dihitung  menggunakan  formula  sebagai  berikut (Lillesand et al., 2015).
NDVI  =   (ρnir  −  ρred)/(ρnir  +  ρred)
Keterangan: ρnir : nilai reflektan band NIR ρred : nilai reflektan band RED
Nilai  indeks  yang  dihasilkan  oleh  NDVI  berkisar  dari  nilai  -1  (bukan  vegetasi)  sampai  1  (vegetasi). Beberapa hasil penelitian mengungkapkan bahwa nilai indeks NDVI <0.3 dapat menunjukkan kondisi vegetasi yang jarang (rendah) dan nilai >0.6 menunjukkan vegetasi cukup rapat (tinggi) (Dasuka et al. , 2016; Zaitunah et al., 2018; Solihin dan Putri, 2021). Nilai indeks vegetasi yang dihasilkan dari formulasi NDVI perlu dibuat dalam  pembagian  klasifikasi  untuk  mengetahui  kondisi  vegetasi  pada  rentang  nilai  yang  ada.  Adapun pembagian  nilai  indeksnya  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  menentukan  tingkat  kerapatan  dan kehijauan vegetasi pada wilayah kajian sebagai berikut.
Tabel 2 rentang nilai indeks vegetasi NDVI Kode Index Kelas 1 -1-0.1 Tidak bervegetasi 2 0.1-0.3 Vegetasi rendah 3 0.3-0.5 Vegetasi agak rendah 4 0.5-0.6 Vegetasi sedang 5 0.6-0.7 Vegetasi cukup tinggi 6 0,7-0.9 Vegetasi tinggi 7 0.9-1 Vegetasi sangat tinggi Sumber: Modifikasi ( Vision of Technology , 2009)
Nursaputra M, Larekeng SH, Nasri, Hamzah AS, Mustari AS, Arif AR, Ambodo AP, Lawang Y, Ardiansyah A

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kegiatan reklamasi pada lokasi bekas tambang di PTVI yang telah dilakukan  sejak tahun  1996 sampai tahun 2020, telah memiliki luasan sebesar 2 928.42 ha yang tersebar pada blok tambang Sorowako dan blok tambang Petea. Kondisi vegetasi pada lahan reklamasi dapat diamati melalui pemanfaatan citra atau foto udara yang banyak berkembang untuk menilai kesehatan vegetasi di suatu wilayah, melalui analisis vegetasi yang memanfaatkan  formula-formula  matematis  dalam  menilai  panjang  gelombang  elektromagnetik  dari  setiap kanal yang disajikan oleh citra atau foto udara. Setelah pengolahan data citra Sentinel 2 dan perhitungan nilai NDVI,  diperoleh  informasi  nilai  NDVI  pada  kawasan  reklamasi  PTVI  yang  berkisar  dari  nilai  -0.56 (minimum) dan 0.85 (maksimum). Dari nilai indeks vegetasi ini dapat diketahui kondisi hasil reklamasi pada setiap tahunnya baik yang sudah berhasil menjadi tutupan hutan dan ada juga yang belum. Kondisi ini dapat dilihat dari nilai minimum dan maksimum NDVI pada setiap tahunnya sebagai berikut.
Tabel 3 Rentang nilai NDVI pada areal reklamasi tambang PT. Vale Indonesia tahun 2020 No Tahun Reklamasi Nilai NDVI Min Maks Rata-Rata Standar Deviasi 1 1996 -0.27 0.75 0.50 0.157 2 1999 0.09 0.77 0.58 0.156 3 2000 0.22 0.72 0.56 0.108 4 2001 0.04 0.73 0.45 0.202 5 2002 -0.49 0.82 0.58 0.171 6 2003 -0.56 0.82 0.62 0.184 7 2004 -0.52 0.82 0.63 0.141 8 2005 -0.23 0.81 0.64 0.142 9 2006 -0.35 0.82 0.60 0.165 10 2007 -0.38 0.82 0.60 0.141 11 2008 -0.39 0.82 0.53 0.172 12 2009 -0.09 0.85 0.59 0.157 13 2010 -0.21 0.81 0.52 0.178 14 2011 -0.05 0.82 0.45 0.190 15 2012 -0.03 0.79 0.41 0.181 16 2013 -0.56 0.76 0.42 0.163 17 2014 -0.01 0.80 0.38 0.141 18 2015 0.00 0.76 0.36 0.131 19 2016 -0.37 0.84 0.40 0.157 20 2017 -0.05 0.78 0.33 0.133 21 2018 -0.27 0.79 0.31 0.159 22 2019 -0.28 0.78 0.31 0.148 23 2020 -0.31 0.42 0.05 0.040
Berdasarkan nilai indeks NDVI maksimum yang diperoleh pada kawasan reklamasi tambang pada Tahun 2020  sebesar  0.85  telah  menggambarkan  hasil  reklamasi  tambang  oleh  PTVI  telah  mendekati  nilai  indeks vegetasi  tinggi  dengan  nilai  indeks  0.7-0.9,  khususnya  pada  reklamasi  pada  rentang  2002-2011.  Nilai  ini sebenarnya telah mendekati nilai hutan alam yang berada di sekitarnya (per band ingan NDVI pada plot hutan alam di sekitar blok tambang Sorowako (HA-SRW) dan hutan alam blok tambang Petea (HA-PTA). Namun dengan  luasan  wilayah  yang  belum  terlalu  besar.  Tren  perubahan  kerapatan  vegetasi  dari  tahun  ke  tahun mengalami peningkatan luasan ke arah kerapatan vegetasi yang tergolong vegetasi tinggi. Walaupun pada areal reklamasi  pada  tahun  1996-2001  yang  saat  ini  telah  berumur  sekitar  20  tahun,  nilai  persentase  kerapatan
vegetasi  yang  tergolong  vegetasi  tinggi  masih  sangat  rendah.  Salah  satu  penyebab  rendahnya  nilai  indeks vegetasi pada tahun 1996, dikarenakan lahan pada tahun reklamasi tersebut tidak menampakkan keberhasilan berdasarkan hasil pengamatan lapangan. Kondisi ini terjadi karena kegiatan reklamasi di PTVI meskipun sudah berlangsung  dari  tahun  1996,  namun  baru  dilakukan  perbaikan  tata  kelola  pada  tahun  2002.  Hal  ini  dapat dibuktikan dari persentase luasan lahan reklamasi yang mengalami peningkatan di tahun 2002 menjadi 503.05 ha.
Tabel 4 Kondisi vegetasi pada masing-masing tahun reklamasi berdasarkan data NDVI tahun 2020
No  Tahun Reklamasi T id ak B er v eg et as i (- 1 -0. 1)
V eg et as i R en d ah (0 .1 -0. 3) V eg et as i A g ak R en d ah (0 .3 -0. 5) Ve g et as i S ed an g (0 .5 -0. 6) V eg et as i C u k u p T in g g i (0 .6 -0. 7) V eg et as i T in g g i (0 .7 -0. 9) Total (ha) 1 1996 0.47 6.01 14.62 10.87 14.83 1.32 48,13 2 1999 0.02 0.63 0.94 0.86 3.05 1.21 6,71 3 2000 0.00 0.1 0.73 0.57 1.22 0.03 2,67 4 2001 0.14 1.01 0.59 0.65 1.38 0.07 3.84 5 2002 8.61 34.75 84.08 73.7 153.22 148.69 503.05 6 2003 4.65 9.57 29.33 21.43 55.62 98.96 219.57 7 2004 2.91 16.68 44.92 53.8 146.13 154.04 418.48 8 2005 1.42 6.8 16.37 20.4 53.35 75.92 174.25 9 2006 2.47 11.09 20.54 25.17 66.83 52.93 179.03 10 2007 0.96 9.5 27.34 32.31 78.31 47.88 196.3 11 2008 2.95 17.44 34.95 34.01 50.5 18.2 158.06 12 2009 0.69 4.87 13.9 13.35 27.53 23.18 83.52 13 2010 3.46 17.11 36.01 30.51 40.57 20.25 147.92 14 2011 7.50 19.88 38.47 23.93 22.35 7.2 119.33 15 2012 6.83 18.9 35.5 19.75 15.32 1.4 97.69 16 2013 2.49 20.24 42.61 19.48 11.59 1.02 97.43 17 2014 2.90 20.98 43.96 13.9 3.23 0.32 85.3 18 2015 0.74 11 15.25 4.29 0.92 0.06 32.26 19 2016 2.35 23.03 47.79 14.86 7.15 2.74 97.93 20 2017 2.29 20.25 25.4 3.16 1.3 0.38 52.79 21 2018 5.22 44.34 26.3 10.26 3.06 0.41 89.58 22 2019 4.06 39.75 30.68 6.66 2.28 0.47 83.9 23 2020 28.74 1.87 0.08 0.01 0 0 30.69 Grand Total (ha) 91.87 355.79 630.37 433.94 759.75 656.70 2 928.42 Persentase (%) 3.14 12.15 21.53 14.82 25.94 22.42 100
Aplikasi  teknologi  penginderaan  jauh  yang  dipadukan  dengan  analisis  geospasial  dapat  memberikan gambaran  estimasi  dan  perhitungan  secara  keruangan  wilayah-wilayah  yang  mengalami  perkembangan vegetasi dari tahun ke tahun. Oleh karena itu, berdasarkan hasil analisis NDVI, maka dapat dilihat persentase kondisi  perubahan  vegetasi  pada  areal  reklamasi  bekas  tambang  di  PTVI  sebagaimana  yang  disajikan  pada Gambar 4.
Nursaputra M, Larekeng SH, Nasri, Hamzah AS, Mustari AS, Arif AR, Ambodo AP, Lawang Y, Ardiansyah A

## Gambar 3 Peta kondisi vegetasi berdasarkan NDVI tahun 2020
Gambar 4 Persentasi kondisi perubahan kerapatan vegetasi berdasarkan analisis NDVI tahun 2020 pada areal reklamasi bekas tambang (1996-2020) dan hutan alam (HA-SRW dan HA-PTA)
Dari seluruh luasan areal reklamasi PTVI, hasil penilaian melalui NDVI pada tahun 2020 diperoleh bahwa terdapat  sekitar  22.42%  (656.70  ha)  memiliki  kerapatan  vegetasi  yang  tergolong  vegetasi  tinggi,  25.94% (759.75 ha) yang tergolong vegetasi cukup tinggi, 14.82% (433.94 ha) yang tergolong vegetasi sedang, 21.53% (630.37 ha) yang  tergolong  vegetasi agak rendah, 12.15% (355.79 ha) yang  tergolong  vegetasi rendah, dan
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Tidak Bervegetasi Vegetasi Rendah Vegetasi Agak Rendah
Vegetasi Sedang Vegetasi Cukup Tinggi Vegetasi Tinggi
3.14%  (91.87  ha)  yang  tergolong  tidak  bervegetasi.  Hasil  penelitian  ini  dapat  menggambarkan  bahwa penggunaan  citra  atau  foto  udara  yang  diperoleh  dari  kegiatan  penginderaan  jauh  saat  ini  dapat  memonitor kondisi lingkungan disuatu wilayah secara temporal, akurat dan luasnya langsung diketahui. Beratnya kegiatan pemantauan lapangan dan permasalahan ketersediaan  waktu dan SDM, yang merupakan  salah satu kendala selama  ini  oleh  perusahaan  pertambangan  dalam  menyediakan  data  dan  informasi  terkait  keanekaragaman hayati dan keberhasilan reklamasi tambang dapat terbantukan.
Analisis  indeks  vegetasi  dapat  memberikan  gambaran  terkait  kondisi  lingkungan  di  kawasan  konsesi tambang  seperti  kawasan  konsesi  PTVI,  dimana  melalui  informasi  indeks  vegetasi  tersebut  dapat  diperoleh kondisi tingkat kerapatan hutan yang masih ada saat ini yang menjadi habitat bagi flora dan fauna dan juga melalui indeks vegetasi tersebut dapat diketahui tingkat keberhasilan reklamasi tambang yang dilakukan saat ini  dari  tahun  ke  tahun  terkait  kondisi  reklamasi  yang  sudah  bervegetasi  atau  belum  bervegetasi.  Sehingga pendekatan ini juga dapat digunakan kedepannya untuk mengukur suksesi pada areal bekas tambang dengan mem band ingkan hasil pengukuran lapangan pada plot-plot pemantauan yang ditetapkan.

## SIMPULAN
Penelitian ini memberikan gambaran bahwa teknologi penginderaan jauh yang dipadukan dengan analisis geospasial  dapat  menggambarkan  kondisi  vegetasi  di  kawasan  reklamasi,  sehingga  dari  gambaran  tersebut dapat diukur tingkat keberhasilan pertumbuhan tanaman reklamasi dari tahun ke tahun. Melalui analisis indeks vegetasi  NDVI,  diketahui  bahwa  sekitar  22.42%  dari  total  kawasan  reklamasi  di  kawasan  tambang  PTVI memiliki kondisi kerapatan vegetasi yang tergolong vegetasi tinggi, yang mana kondisi ini secara suksesi telah mendekati kondisi hutan alam di sekitarnya. Pemanfaatan produk penginderaan jauh seperti Citra Sentinel-2 yang dapat diakses secara gratis dapat dijadikan data oleh perusahaan-perusahaan tambang dalam menganalisis wilayah konsesinya secara cepat dan tepat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  mengucapkan  terima  kasih  kepada Center  of  Technology (CoT)  Fakultas  Teknik  Universitas Hasanuddin dan PT Vale Indonesia Tbk atas fasilitas dan dukungan finansialnya dan kami juga berterima kasih kepada  M.  Yusuf  Hidayatullah,  Abd.  Rosadi,  Muhammad  Sigit,  Andi  Utami  Batara  Putri,  A.  Aulia  Iswari Syam'un,  Jumriah  Lira,  Siti  Islamiyah  Anggoro,  Bismiragandhy  Ahmad,  Maria  Imaculata  Beren  dan  Sri Wahyuni  Jufri  atas  dukungannya  sebagai  asisten  analisis  dan surveyor yang  mendukung  terselesaikannya penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[ESA] European Space Agency . 2015. Sentinel-2 User Handbook . Paris (FR): ESA.
Abdollahnejad  A,  Panagiotidis  D,  Bílek  L.  2019.  An  integrated  GIS  and  remote  sensing  approach  for monitoring harvested areas from very high-resolution, low-cost satellite images. Remote Sens . 11: 1-18. Aldiansyah S, Nursalam LO. 2019. Dampak pertambangan nikel PT. Ifishdeco terhadap kondisi lingkungan hidup  di  Desa  Roraya  Kecamatan  Tinanggea  Kabupaten  Konawe  Selatan. J  Penelit  Pendidik  Geogr . 4(1): 105-122.
Cahyono  BE,  Febriawan  EB,  Nugroho  AT.  2019.  Analisis  tutupan  lahan  menggunakan  metode  klasifikasi tidak terbimbing citra landsat di Sawahlunto, Sumatera Barat. Teknotan. 13(1): 8-14.
Congedo L. 2016. Semi-Automatic Classification Plugin Documentation Release 4.8.0.1 [Internet].  [dunduh 2018 Feb 10]. Tersedia pada: https://www.researchgate.net/profile/Luca-Congedo/publication/2650313 37_Semi-Automatic_Classification_Plugin_User_Manual/links/5789403f08ae59aa6675e247/Semi- Automatic-Classification-Plugin-User-Manual.pdf.
Nursaputra M, Larekeng SH, Nasri, Hamzah AS, Mustari AS, Arif AR, Ambodo AP, Lawang Y, Ardiansyah A
Dasuka  YP,  Sasmito  B,  Hani’ah.  2016.  Analisis  sebaran  jenis  vegetasi  hutan  alami  menggunakan  sistem penginderaan jauh (studi kasus: Jalur Pendakian Wekas dan Selo). J Geod Undip . 5(2): 1-8.
Fibriawati  L.  2016.  Koreksi  Atmosfer  Citra  SPOT-6  menggunakan  Metode  MODTRAN4. Semin  Nas Penginderaan Jauh . 98-146.
Huete AR, Liu HQ, Batchily K, Leeuwen WV. 1997. A Comparison of vegetation indices over a Global Set of TM Images for EOS-MODIS. Remote Sens Environ . 59: 440-451.
Husen  SRT.  2018.  Penyalahgunaan  pengelolaan  pertambangan  terhadap  kerusakan  lingkungan  hidup  di Kecamatan Kluet Tengah. Legitimasi . 7(1): 149-171.
Karan SK, Samadder SR, Maiti SK. 2016. Assessment of the capability of remote sensing and GIS techniques for monitoring reclamation success in coal mine degraded lands. J Environ Manage . 182: 272-283. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.jenvman.2016.07.070.
Lillesand TM, Kiefer WR, Chipman JW. 2015. Remote Sensing and Image Interpretation . New York (US):
John Wiley & Sons Inc.
Lufilah SN, Makalew AD, Sulistyantara B. 2017. Pemanfaatan Citra Landsat 8 untuk analisis indeks vegetasi di DKI Jakarta. J Lanskap Indones . 9(1): 73-80.
Munir M, Setyowati RRDN. 2017. Kajian reklamasi lahan pasca tambang di Jambi, Bangka, dan Kalimantan. Klorofil . 1(1): 11-16.
Nguyen  HH,  Nghia  NH,  Nguyen  HTT,  Le  AT,  Tran  LTN,  Duong  LVK,  Bohm  S,  Furniss  MJ.  2020. Classification methods for mapping mangrove extents and  drivers of change in Thanh Hoa  Province, Vietnam during 2005-2018. For Soc . 4(1): 225-242.
Oktorina  S.  2017.  Kebijakan  reklamasi  dan  revegetasi  lahan  bekas  tambang  (studi  kasus  tambang  batubara Indonesia). Al-Ard J Tek Lingkung .3(1): 16-20.
Padró JC, Pons X, Aragonés D, Díaz-Delgado R, García D, Bustamante J, Pesquer L, Domingo-Marimon C, González-Guerrero  Ò,  Cristóbal  J, et  al. 2017.  Radiometric  correction  of  simultaneously  acquired Landsat-7/Landsat-8 and Sentinel-2A imagery using Pseudoinvariant Areas (PIA): Contributing to the Landsat time series legacy. Remote Sens . 9(12): 1-26.
Setyowati  RDN,  Amala  NA,  Aini  NNU.  2017.  Studi  pemilihan  tanaman  revegetasi  untuk  keberhasilan reklamasi lahan bekas tambang. 87: 14-20.
Shofiyanti  R.  2011.  Teknologi  pesawat  tanpa  awak  untuk  pemetaan  dan  pemantauan  tanaman  dan  lahan pertanian. J Inform Pertan . 20(2): 58-64.
Sinaga SH, Suprayogi A, Hinayah. 2018. Analisis ketersediaan ruang terbuka hijau dengan metode normalized difference vegetation index dan soil adjusted vegetation index menggunakan  Citra Satelit Sentinel-2a (studi kasus: Kabupaten Demak). J Geod Undip . 7(1): 202-211.
Sittadewi EH. 2019. Mitigasi lahan terdegradasi akibat penambangan melalui revegetasi. J Sains dan Teknol Mitigasi Bencana . 11(2): 50-60.
Solihin  MA,  Putri  N.  2021.  Keragaman  penggunaan  lahan  eksisting  di  hulu  Sub  DAS  Cikapundung berdasarkan indeks vegetasi dan temperatur permukaan lahan. J Agrikultura . 31(3): 251-262.
Vision of Technology. 2009. Indicator: NDVI – Vegetation health dan density [Internet]. [diunduh 2020 Nov 28]. Tersedia pada: http://endeleo.vgt.vito.be/dataproducts.html#ndvi.
Widiyatmoko  R,  Wasis  B,  Prasetyo  LB.  2017.  Analisis  pertumbuhan  tanaman  revegetasi  di  lahan  bekas Tambang Silika Holcim Educational  Forest (Hef) Cibadak, Sukabumi. J Pengelolaan Sumberd Alam dan Lingkung (Journal Nat Resour Environ Manag) . 7(1): 79-88.
Yusmur A, Ardiansyah M, Mansur I. 2019. Mitigasi dan arahan pengelolaan air asam tambang melalui hutan rawa buatan di lahan pasca tambang. J Pengelolaan Sumberd Alam dan Lingkung (Journal Nat Resour Environ Manag . 9(3): 566-576.
Zaitunah A, Samsuri S, Ahmad AG, Safitri RA. 2018. Normalized difference vegetation index (ndvi) analysis for land cover types using landsat 8 oli in besitang watershed, Indonesia. IOP Conf Series: Earth and Environmental Science . 126: 1-9.