## MODEL PENDUGAAN BIOMASSA DI AREAL REVEGETASI BEKAS TAMBANG NIKEL
(Biomass Estimation Model in Revegetation Area of Nickel Post-Mining)
W ITNO 1) , N INING P USPANINGSIH 2) D AN B UDI K UNCAHYO 3)
1) Program Studi Ilmu Pengelolaan Hutan Fakultas Kehutanan, Jl. Lingkar Akademik Kampus IPB Dramaga Bogor 16680
2,3) Departemen Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan, Jl. Lingkar Akademik Kampus IPB Dramaga Bogor 16680
Email : witno_valovho@ymail.com

## Diterima 18 Oktober 2018 / Disetujui 31 Desember 2018

## ABSTRACT
Deforestation  and  forest  degradation  are  one  of  the  most  crucial  issues  in  the  forestry  sector.  The  impact  of  deforestation  and  forest degradation  due  to  the  opening  of  forest  areas  for  mining  activities  that  causes  damage  to  sustainable  forest  ecology.  This  condition  requires companies  as  miners  to  carry  out  revegetation  activities  in  post-mining  areas  to  restore  forest  existence.  PT. Vale  of  Indonesia  (PTVI)  is  a  nickel mining company located in Sorowako, South Sulawesi Province, which has carried out revegetation activities and is considered quite successful. This assessment has not included biomass as an indicator of forest productivity. Biomass is one of the determinants of forest productivity in post-mining areas needs  to be  further investigated to  maximized  revegation  management. The  objective  of  this  study  was  to  measure  and construct a  model for estimating biomass in the revegetation of the post-mining area in PTVI. The results of this study obtained a regression model of the rank as a biomass estimator  in  the  revegetation  of  the  post-mining  area  in  PTVI.  The  form  of  the  selected  model  equation  is  Y=  2,59505E-13  X 1 2,489 X 2 3,645 .  The independent  variable  is  X1  =  DVI  (vegetation  index)  and  X2  =  C%  (percentage  of  canopy).  The  regression  model  chosen  has  a  determination coefficient of 70,60% and a standard deviation of -0,33528.
Keywords: biomass, post-mining, regression model, revegetation

## ABSTRAK
Deforestasi dan degradasi hutan adalah salah satu isu paling krusial di sektor kehutanan. Dampak deforestasi dan degradasi hutan menyebabkan kerusakan  ekologi  berkesinambungan.  Kondisi ini  mewajibkan perusahaan  sebagai penambang untuk  melakukan kegiatan  revegetasi di  areal  bekas tambang untuk mengembalikan eksistensi hutan. PT.Vale  Indonesia (PTVI) adalah perusahaan tambang nikel  yang berlokasi di Sorowako, Provinsi Sulawesi Selatan yang telah melakukan kegiatan revegetasi dan dinilai cukup berhasil. Penilaian ini belum memasukkan biomassa sebagai indikator produktivitas hutan.  Sehingga dalam perencanaan pengelolaan hutan di areal revegetasi perlu diteliti dan diketahui jumlah kandungan biomassa dan pola sebaran spasial dari biomassa. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengukur dan membangun model pendugaan biomassa di areal revegetasi bekas tambang PTVI. Hasil penelitian ini diperoleh model regresi berpangkat sebagai penduga biomassa di area revegetasi bekas penambangan PTVI. Bentuk persamaan model terpilih adalah Y = 2,59505E-13 X 1 2,489 X 2 3,645 . Variabel bebas X1 = DVI ( indeks vegetasi) dan X2 = C% (persentase tajuk). Model regresi yang dipilih memiliki koefisien determinasi sebesar 70,60% dan standar deviasi -0,3528.
Kata kunci: bekas tambang, biomassa, model regresi, revegetasi

## PENDAHULUAN
Deforestasi  dan  degradasi  akibat  pembukaan wilayah hutan untuk aktivitas pertambangan menyebabkan kerusakan ekologi hutan berkesinambungan.  Aktivitas  pertambangan  ini,  juga mengakibatkan  kerusakan  lingkungan,  vegetasi  maupun kondisi biologis. PT. Vale Indonesia (PTVI) sebagai salah satu  perusahaan  tambang  nikel  yang  terletak  di Kabupaten  Luwu  Timur  Provinsi  Sulawesi  Selatan  telah melakukan  aktivitas  pertambangan  sejak  tahun  1970. Aktifitas  pertambangan  sebagai  bagian  dari  pembukaan wilayah  hutan  menyebabkan  terjadinya  degradasi  hutan dan  lahan.  Sehingga  upaya  dalam  agenda  pemulihan kualitas  hutan  yakni  melakukan  revegetasi  pada  areal bekas  tambang.  Menurut  Smith et  al. (2016),  salah  satu
upaya  pengendalian  dan  perbaikan  kerusakan  lahan akibat  aktivitas  pertambangan  adalah  optimalisasi kegiatan  reklamasi  hutan.  Wei et  al. (2011)  menyatakan bahwa  revegetasi  merupakan  serangkaian  komponen terpenting  dari  kegiatan  reklamasi.  Tujuan  revegetasi adalah  untuk  meningkatkan  biodiversitas,  tutupan  dan stratifikasi tajuk, kesuburan tanah, mempercepat terjadinya  kolonisasi  dan  masuknya  satwa  liar  serta memperbaiki  kondisi  lingkungan  hutan  (Setiadi  2005; Puspaningsih  2011).  Revegetasi  merupakan  bagian  dari kegiatan reklamasi yang melakukan  kegiatan penanaman kembali pada lahan bekas tambang (Adnyano 2016).
Revegetasi  lahan  pada  areal  bekas  tambang  PTVI yang  dilakukan  pada  tahun  1980  telah  mengalami perkembangan  yang  cukup  baik.  Menurut  Abubakar (2009);  Puspaningsih  (2011),  bahwa  areal  revegetasi
bekas  tambang  nikel  PTVI  dinilai  cukup  berhasil berdasarkan  pada  aspek  vegetasi,  indeks  kolonisasi  dan masuknya  satwa  liar,  indeks  keanaekaragaman,  indeks tajuk  dan  kesuburan  tanah.  Namun  demikian,  penelitian tersebut  belum  menilai  kandungan  biomassa  sebagai salah  satu  indikator  produktivitas  hutan  (Hilmi  2003). Menurut Pflugmacher et al. (2014), kandungan biomassa hutan menggambarkan keterkaitan kondisi tegakan hutan dengan  proses  pengelolaan  hutan  maupun  gangguan alami.  Struktur  tajuk  merupakan  properti  mendasar  dari ekosistem  hutan  yang  mempengaruhi  iklim  mikro, limpasan,  dekomposisi,  siklus  nutrisi,  gangguan  hutan, keanekaragaman  hayati  dan  penyimpanan  karbon (Hansen et al. 2014). Pendekatan pengukuran kandungan biomassa  karbon  dapat  digunakan  untuk  mengestimasi tingkat  kerusakan hutan akibat deforestasi dan degradasi hutan (Achmad et al. 2013).
Biomassa  adalah  komponen  penting  dalam  menilai perubahan  struktur  hutan.  Menurut  Jaya et  al. (2013), distribusi  biomassa  hutan  tergantung  pada  ekosistem hutannya.    Meningkatnya  kondisi  lingkungan  hutan  di areal revegetasi bekas tambang dapat dilihat dari jumlah kandungan  biomassa.  Syaufina  dan  Ikhsan  (2013), menilai  bahwa  semakin  tinggi  tingkat  keberhasilan kegiatan revegetasi di areal bekas tambang maka potensi penyerapan  biomassa  karbon  dari  lahan  juga  semakin besar.  Areal  revegetasi  bekas  tambang  memiliki  tingkat produktivitas  berbeda  berdasarkan  kandungan  biomassa. Besarnya  kandungan  biomassa  dipengaruhi  oleh  umur, jenis  tanaman,  kerapatan  dan  struktur  tegakan  serta kualitas  kesuburan  tanah  (Jaya et  al .  2017).  Kandungan biomassa  terletak  di  atas  maupun  di  bawah  permukaan tanah.  Menurut  Sutaryo  (2009),  biomassa  di  atas permukaan  tanah  mencakup  batang,  cabang,  ranting, daun,  bunga  dan  buah  baik  strata  pohon  dan  strata tumbuhan  bawah  di  lantai  hutan.  Biomassa  di  bawah permukaan  tanah  mencakup  semua  biomassa  dari  akar tumbuhan yang hidup.
Kandungan  biomassa  berkaitan  dengan  proses pengembangan,  praktik  pengelolaan  hutan,  proses regenerasi  tegakan  yang  kompleks  dan  berbagai gangguan  alam.  Areal  revegetasi  bekas  tambang  PTVI dinilai cukup berhasil dalam pengelolaannya berdasarkan pada  aspek  vegetasi  maupun  struktur  tajuk.  Namun demikian,  belum  diketahui  jumlah  kandungan  biomassa yang  terdapat  pada  areal  rvegetasi  bekas  tambang  nikel. Sehingga  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengukur  dan  membangun  model  pendugaan  biomassa di areal revegetasi bekas tambang nikel PTVI.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  areal  revegetasi  bekas tambang  nikel  PTVI,  Kabupaten  Luwu  Timur,  Propinsi Sulawesi  Selatan.  Pengambilan  data  dilakukan  pada bulan  Januari  sampai  Maret  2018. Alat  dan  bahan  yang digunakan dalam penelitian di lapangan adalah GPS , true pulse ,  peta  kerja,  meteran  roll, phi-band ,  timbangan
digital,  timbangan  gantung,  tali  rafia,  patok, tally  sheet , parang,  kompas  sunto,  alat  tulis,  gunting  stek,  kantong plastik, cutter, kalkulator, box spesimen,  label  spesimen, oven, software Arc-Gis  10.4 ,  Minitab  17,  Erdas  2014, kamera digital dan Citra SPOT 6 tahun 2017.
Penelitian  terbagi  menjadi  beberapa  tahap,  yaitu prapengolahan  citra,  pembuatan  indeks  vegetasi  dan persen  tutupan  tajuk  (C%),  pengambilan  data  lapangan, penghitungan  biomassa,  analisis  statistik,  perumusan model penduga biomassa, uji normalitas data, uji validasi dan  pemilihan  model  persamaan  terbaik.  Pengambilan data menggunakan dua metode yaitu metode terestris dan metode  penginderaan  jauh  (Foody et  al .  2003).  Metode terestris  digunakan  untuk  memperoleh  data  yang  akurat di  lapangan  sedangkan  metode  penginderaan  jauh digunakan  untuk  memudahkan  dan  mengefisienkan waktu  dalam  pengambilan  data,  dengan  menggunakan citra satelit SPOT 6 tahun 2017. Citra SPOT 6 memiliki 4  Band  yaitu  Band  1  ( Blue ),  Band  2  ( Green ),  Band  3 ( Red )  dan  Band  4  ( Near  Infra  Red ).  Penggunaan  citra satelit dalam menduga biomassa telah banyak dilakukan. Achmad et  al. (2013),  menduga  kandungan  biomassa menggunakan  citra  ALOS  PALSAR  pada  transisi ekosistem  hutan  dataran  rendah.  Metode  untuk menganalisa indeks vegetasi antara lain NDVI (Normalized  Difference  Vegetation  Index) ,  EVI-2 (Enhanced Vegetation Index-2) , dan SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) (Prameswari et al . 2015).
Selain itu, data SPOT/Vegetation banyak digunakan untuk  memantau  perubahan  lingkungan  dan  perubahan tutupan  vegetasi  dalam  domain  tematik  yang  berbeda seperti: pemantauan status vegetasi skala besar dan studi perubahan  iklim  jangka  panjang  (Atzberger  dan  Eilers 2011). Menurut Hall (2012),  pendugaan biomassa hutan dapat ditentukan dengan persamaan alometrik. Persamaan alometrik dapat digunakan untuk mengkonversi  data  inventarisasi  hutan  menjadi  dugaan biomassa  pada  tingkat  pohon,  maupun  pada  tingkat  plot (Alvarez et  al .  2012).    Penggunaan  rumus  alometrik menyesuaikan  dengan  kondisi  serta  tipe  ekosistem spesifik  yang  ada  di  daerah  penelitian  (KEMENHUT 2013; Krisnawati et al . 2012). Metode analisis data yang diterapkan  dalam  penelitian  ini  antara  lain,  metode klasifikasi  visual  citra  SPOT  6  tahun  2017,  metode penggunaan nilai indeks vegetasi yaitu NDVI
( Normalized Difference Vegetation Index ), TVI ( Transformed  Vegetation  Index ),  SRVI  ( Simple  Ratio Vegetation  Index ),  DVI  ( Difference  Vegetation  Index ), ARVI  ( Atmospherically  Resistant  Vegetation  Index ), GNDVI  ( Green  Normalized  Difference  Vegetation Index ),  IPVI  ( Infrared  Percentage  Vegetation  Index ), SAVI  ( Soil  Adjusted  Vegetation  Index )  dan  RVI  ( Rasio Vegetation  Index )  yang  digunakan  untuk  menduga biomassa.
Penelitian  ini  menggunakan  ukuran plot 20  m  x 20 m.  Jumlah  plot  contoh  yang  diambil  sebanyak  61  plot contoh  (Tabel  1)  yang  mewakili  sebaran  nilai  indeks vegetasi.  Sebanyak  41  plot  untuk  model,  20  plot  untuk
validasi  model.    Model  plot  mengacu  pada  Rusolono et al. 2015.  Model  plot  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar  1.  Menurut  Xue  dan  Su  (2017);  Puspaningsih
(2011), penghitungan nilai indeks vegetasi dan persentasi tajuk dari citra dapat  menggunakan rumus pada Tabel 2.

## Tabel 1 Sebaran plot dan nilai indeks vegetasinya
Lokasi dan tahun tanam C% RVI DVI GNDVI IPVI NDVI SAVI SRVI TVI ARVI PongsesaQuarry_1999 96 0,207661 717,32 0,492351 0,828047 0,656093 0,98369 4,815532 0,524497 0,954153 WatulabuSouth_2000 88 0,219411 649,2 0,467015 0,820068 0,640136 0,95973 4,55765 0,525124 0,963176 koroSouth_2001 88 0,241026 584,44 0,44826 0,805785 0,611569 0,916874 4,148922 0,525297 0,936331 KoroSouth_2002 93 0,249167 585,92 0,42443 0,800533 0,601067 0,901138 4,013372 0,524832 0,894722 Diana_2003 86 0,20642 654,64 0,475971 0,828899 0,657797 0,986201 4,844491 0,525709 0,976614 Elaine_0203_2003 90 0,174817 717,48 0,502419 0,851196 0,702393 1,053073 5,720263 0,526223 1,032255 Lamangka_paulina_dsp_2003 90 0,145352 877,04 0,578041 0,873094 0,746188 1,118807 6,879861 0,525196 1,031677 Debbie2004 94 0,164275 736,04 0,539559 0,858904 0,717808 1,076187 6,087365 0,526458 1,049616 Manggali_01_04022004 88 0,213055 818,36 0,500519 0,824365 0,64873 0,97271 4,693627 0,522677 0,857929 Anoa_02_05042005 93 0,184134 862,24 0,531075 0,844499 0,688998 1,033085 5,430832 0,523464 0,94058 Olivia_05042005 91 0,254242 596,04 0,431817 0,797295 0,594589 0,891439 3,933268 0,524355 0,882159 Anoa Valley_02_06012006 94 0,154845 1028,52 0,58479 0,865917 0,731834 1,097361 6,458077 0,52282 0,966645 Harapan_dsp_02_062006 93 0,200851 691,36 0,501579 0,832743 0,665486 0,997749 4,978821 0,52531 0,985404 Koro North_06042006 91 0,178799 845,64 0,537368 0,848321 0,696642 1,044533 5,592874 0,523956 0,961223 Anoa Valley_07012007 97 0,154051 1067,52 0,595227 0,866513 0,733026 1,099161 6,491358 0,522435 0,955192 Petea A Damar 4_2007 90 0,166274 763,56 0,543689 0,857432 0,714863 1,071794 6,014184 0,52587 1,026464 Harapan_HJ_08022008 89 0,219324 649,96 0,473453 0,820127 0,640254 0,959908 4,559474 0,525114 0,945325 Petea A Damar 2007 95 0,167179 802,24 0,540065 0,856767 0,713534 1,069825 5,981619 0,525192 0,998672 Petea_A_SS#102008 96 0,177375 622,76 0,512991 0,849347 0,698694 1,047454 5,637772 0,527998 1,092774 Petea B_dsp_02_092009 89 0,162743 802,36 0,541153 0,860035 0,72007 1,079621 6,144652 0,525421 1,006029 Pongsesa Dyke 07042009 96 0,240313 585,84 0,446232 0,806248 0,612496 0,918264 4,161235 0,525305 0,946194 Anoa dsp_02_102010 95 0,201856 761,918 0,515306 0,832047 0,664093 0,995706 4,954031 0,524059 0,937736 Manggali_dsp_6_102010 92 0,211174 766,96 0,500849 0,825645 0,651291 0,976522 4,735437 0,523517 0,894987 Petea _A_dsp_07_102010 90 0,190446 706,32 0,505938 0,840022 0,680043 1,019574 5,250843 0,525588 0,979041 Petea_A_Disp_4_09_B2010 98 0,142009 803,56 0,577656 0,87565 0,7513 1,126423 7,041805 0,526504 1,08653 Kathryn_01_102011 94 0,170827 827,68 0,541717 0,854097 0,708194 1,061836 5,853859 0,524616 0,977025 Petea_B_Dsp_17_112011 88 0,164244 782 0,547243 0,858926 0,717853 1,076285 6,088496 0,52567 1,013601 Anoa_dsp_13_122012 97 0,257981 619,2 0,439503 0,794925 0,589849 0,884352 3,876254 0,523704 0,856215 Harapan East_dsp_01_122012 97 0,280721 557,24 0,399827 0,78081 0,561621 0,842007 3,562259 0,523792 0,838443 petea_A_Face_102012 88 0,252209 517,92 0,417694 0,798589 0,597177 0,89525 3,964965 0,52624 0,934745 Latjuba_Dsp_01_20132013 87 0,237434 523,12 0,428809 0,808124 0,616247 0,923827 4,21169 0,526944 0,978085 Anoa_dsp_24_2014 96 0,390614 241 0,224927 0,719107 0,438214 0,656723 2,560073 0,528228 1,051032 Elaine_dsp_01_2014 96 0,199267 812,84 0,521965 0,833843 0,667685 1,001117 5,01839 0,523419 0,863426 Inalahi_dsp_05_2015 65 0,293333 621,16 0,424035 0,773196 0,546392 0,819227 3,409091 0,521923 0,715993 Anoa_North_dsp_29_2016 15 0,447532 405,6 0,300964 0,690831 0,381662 0,572224 2,234478 0,518951 0,479326 Petea_B_Dsp_27_20152016 15 0,241211 766,68 0,47849 0,805665 0,611329 0,916628 4,145741 0,522078 0,758869 Petea_B_Dsp_76_20162017 0 0,372028 446,84 0,354372 0,728848 0,457697 0,686193 2,687972 0,521652 0,591358 Manggali_Hutan Alam 94 0,228805 709,16 0,465948 0,813799 0,627597 0,94098 4,370532 0,523567 0,877879 Hutan Alam Petea 1_Hutan Alam 95 0,166477 702,56 0,531006 0,857282 0,714565 1,071302 6,006842 0,526959 1,079645 Manggali_2002 91 0,190964 749,2 0,527917 0,839656 0,679312 1,018507 5,236598 0,524818 0,969041 WatulabuSouth0303_2003 95 0,173318 877,44 0,544753 0,852284 0,704567 1,056427 5,769733 0,523786 0,968545 Manggali_02_04032004 88 0,236189 689,08 0,464498 0,808938 0,617876 0,926399 4,233903 0,523538 0,857672 Watulabu q4052005 92 0,205297 757,32 0,500819 0,829671 0,659342 0,988582 4,870988 0,523959 0,933766 Pongsesa_05042005 94 0,205352 696,08 0,495221 0,829633 0,659267 0,988432 4,869691 0,524988 0,975909 Petea_02_05042006 93 0,176275 692,72 0,520723 0,850142 0,700283 1,049894 5,672963 0,526607 1,039383 Watulabu_south_06032006 95 0,281391 508,2 0,392729 0,780402 0,560803 0,840741 3,553769 0,524877 0,905891 Petea Damar 06032006 86 0,187205 784,12 0,520681 0,842315 0,68463 1,026496 5,34175 0,524449 0,936567 Delaney_0404   2007 91 0,21713 506,36 0,43842 0,821605 0,643209 0,964201 4,605525 0,528584 1,128612 Watulabu_South_Flat_07012007 88 0,234386 569,28 0,444984 0,810119 0,620239 0,929852 4,266468 0,525995 0,996349 Petea_Quarry_KM_10_08032008 95 0,161106 878,96 0,574395 0,861248 0,722496 1,083299 6,207109 0,52437 0,970881 Watulabu_Tower_03_08032008 95 0,244992 517,12 0,422117 0,803218 0,606436 0,909121 4,081764 0,526668 1,02699 Petea_Helai3_07042008 93 0,168246 733,84 0,533333 0,855984 0,711968 1,067435 5,943681 0,526282 1,037034 Watulabu 05_082009 94 0,216291 686,56 0,494847 0,822171 0,644343 0,966061 4,62339 0,524591 0,939085 Delaney_dsp_03_20092010 89 0,296618 519,04 0,415375 0,771237 0,542475 0,813287 3,371345 0,523811 0,779922 Watulabu_Dsp_8_102010 91 0,229482 609,48 0,460919 0,813351 0,626702 0,93957 4,357647 0,525385 0,968837 Watulabu_Dsp_09_112011 91 0,259639 592,2 0,440654 0,793878 0,587757 0,881198 3,851502 0,524153 0,862265 Petea_B_Dsp_16_112012 94 0,237693 465,16 0,399413 0,807955 0,61591 0,923254 4,207115 0,528557 1,067213 Petea_B_dsp17_A_132013 88 0,123866 1128,32 0,642988 0,889786 0,779571 1,168953 8,07322 0,523208 1,000808 Petea_B_Dsp_20_2014 72 0,32788 318,8 0,287094 0,75308 0,50616 0,758638 3,049897 0,528348 0,988763 Petea_B_Dsp_25_20152016 15 0,248264 537,04 0,416786 0,801112 0,602225 0,902831 4,027966 0,525987 0,895564 Anoa_Dsp_12_2017 0 0,789317 138,68 0,170537 0,558872 0,117745 0,176542 1,266918 0,509999 0,02895
Gambar 1 Skema Plot

## Tabel 2 Metode pengambilan nilai indeks vegetasi
Rumus indeks vegetasi yang diambil dari citra SPOT 6 tahun 2017
Pengambilan data lapangan untuk kegiatan pendugaan potensi biomassa tegakan pohon menggunakan  metode purposive  sampling berdasarkan nilai indeks vegetasi. Selanjutnya, pelaksanaan pengukuran  biomassa  di  atas  permukaan  tanah  dimulai pada  pembuatan  plot  pengukuran,  pengukuran  biomassa pohon,  pengukuran  tumbuhan  bawah  dan  serasah  serta
pengukuran  nekromassa.  Metode  pengambilan  data lapangan  (SNI  2011),  dapat  dilihat  pada  Tabel  3. Selanjutnya data lapangan diolah menggunakan persamaan  allometrik  yang  sesuai  dengan  kondisi  hutan lahan kering campuran. Penghitungan biomassa menggunakan persamaan pada Tabel 4. Tabel 3 Pengambilan data di lapangan No  Komponen biomassa Definisi Cara Ukuran plot Jenis data yang dikumpulkan 1 Tiang Pohon berdiameter 2-10 cm Non- destruktif 5m x 5m, Nama jenis, diameter (dbh), tinggi (h). Pancang Pohon berdiameter 10-20 cm 10m x 10m, Pohon Pohon berdiameter >20 cm 20m x 20m 2 Tumbuhan bawah Semua vegetasi yang tumbuh di lantai hutan berupa herba, semak atau liana Destruktif 2m x 2m, 5m x 5m, 10m x 10m. (3 kali ulangan pada ukuran subplot 0,5m x 0,5m). (Rusolono et al. 2015) Berat basah total , berat basah contoh, berat kering contoh 3 Serasah Semua bahan organik di lantai hutan yang belum terdekomposisi secara sempurna Destruktif 2m x 2m, 5m x 5m, 10m x 10m, (3 Ulangan pada ukuran subplot 0,5m x 0,5m) Berat basah total , berat basah contoh, berat kering 4 Nekromassa Semua pohon mati yang berdiri maupun kayu mati atau bagian pohon yang telah rebah termasuk batang, cabang dan ranting Non- destruktif 20m x 20m Diameter (dbh), diameter ujung, diameter pangkal, panjang, berat jenis

## Tabel 4 Persamaam penghitungan biomassa
No Komponen biomassa Persamaan biomassa Keterangan Data yang dihasilkan Sumber 1 Pohon 0.976 Y: biomassa per pohon (kg); D: dbh (cm);  ρ: kerapatan jenis pohon: 0,574 gr/cm3 hutan alam campuran; H: tinggi (m). Biomassa per pohon (kg) (Chave et al. 2014) 2 Tumbuhan bawah Bo: berat bahan organik (kg); Bks: berat kering contoh (kg) Biomassa per plot (kg) (SNI 2011) 3 Serasah Bbt: berat basah total (kg); Bbs: berat basah contoh (kg) Biomassa per plot (kg) (SNI 2011) 4 Nekromassa (kayu mati berdiri dan kayu mati rebah) Bn: bahan organik pohon mati atau kayu mati (kg); Vn: volume pohon mati (m3); BJn: berat jenis kayu pohon mati atau kayu mati (kg/m3) Biomassa per plot (kg) ( BSN 2011)
Analisis  statistik  digunakan  untuk  membangun  dan menentukan model terbaik penduga biomassa tegakan di areal  revegetasi  bekas  tambang  PTVI.  Tahapan  analisis statistik dimulai dari uji koefisien korelasi, uji normalitas data,  penyusunan  model,  uji  validasi  model,  dan pemilihan  model  terbaik.  Uji  normalitas  dilakukan  pada taraf  uji  5%  atau  α  =  0,05.  Uji  normalitas  dilakukan dengan tujuan mengetahui distribusi variabel bebas yaitu indeks  vegetasi  apakah  menyebar  normal  terhadap variabel  terikat  (biomassa).  Uji  normalitas  dilakukan dengan  uji  normalitas  Kolmogorov-Smirnov  dengan software Minitab 17.
Pendugaan model biomassa dapat dilakukan dengan beberapa model regresi:
Regresi linier berganda: Y = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 + …+b n X n Regresi logaritmik: Y = b 0 + b 1 ln X 1 +b 2 lnX 2 + ... +b n X n Regresi kuadratik: Y = b 0 + b 1 X 1 2 + b 2 X 2 2 + … + b n X n 2 Regresi eksponensial: Y = exp ( b 0 + b 1 X 1 +b 2 X 2 + ... +b n X n ) Regresi berpangkat: Y = b 0 X 1 b1 + X 2 b2 + … + X n bn Keterangan:
Y   = variabel terikat (biomassa dalam ton/ha) b 0 = koefisien regresi x = variabel bebas
Variabel  bebas  yang  digunakan  adalah  peubah  dari citra  (indeks  vegetasi)  dan  C%  (Persentase  tajuk). Peubah  terpilih  ditentukan  berdasarkan  nilai  r  (koefisien korelasi), nilai R 2 (koefisien determinasi) dan VIF ≤ 5

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Korelasi  Pearson  (Biomassa,  Indeks Vegetasi,  dan C%)
Membangun  hubungan  antara  variabel  bebas  dan variabel  tak  bebas  dapat  dilakukan  dengan  analisis korelasi antar peubah pembangun. Hubungan ini disebut
sebagai hubungan keeratan. Hubungan korelasi yang baik dapat  dilihat  dari  nilai  koefisien  korelasi  yang  tinggi antar  peubah  terikat  terhadap  variabel  bebas.  Selain  itu, korelasi  yang  baik  dapat  dilihat  dari  nilai  hubungan antara  variabel  bebasnya.  Semakin  kecil  hubungan  antar variabel bebas, nilai multikolinearitas juga bisa dihindari. Hasil  korelasi  antara  biomassa,  indeks  vegetasi  dan  C% (persentase  tutupan  tajuk)  menggunakan  software minitab  17.  Variabel  bebas  yaitu  variabel  hasil transformasi  indeks  vegetasi  citra  SPOT  6  tahun  2017 terdiri dari indeks vegetasi NDVI ( Normalized Difference Vegetation  Index ),  TVI  ( Transformed  Vegetation  Index ), SRVI  ( Simple  Ratio  Vegetation  Index ),  DVI  ( Difference Vegetation  Inde x),  ARVI  ( Atmospherically  Resistant Vegetation Index ), GNDVI ( Green Normalized Difference  Vegetation  Index ),  IPVI  ( Infrared  Percentage Vegetation Index ), SAVI ( Soil Adjusted Vegetation Index ) dan  RVI  ( Rasio  Vegetation  Index )  dan  C%  (persentase tajuk).  Sedangkan  variabel  terikat  pada  penelitian  ini yaitu  variabel  data  lapangan  berupa  data  biomassa (pohon,  tumbuhan  bawah,  serasah  dan  nekromassa). Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  adanya  korelasi  antara biomassa  sebagai  peubah  tetap  dengan  indeks  vegetasi dan C% sebagai variabel bebas.
Pemilihan  variabel  untuk  menduga  biomassa  harus memiliki  nilai  korelasi  yang  tinggi  terhadap  biomassa dan  memiliki  nilai  korelasi  yang  kecil  terhadap  variabel bebas  lainnya.  Nilai  korelasi  antara  peubah  bebas  bisa dilihat  dari  nilai  VIF  agar  dalam  proses  penyusunan model  tidak  terjadi  multikolinearitas.  Nilai  batas  VIF yang digunakan pada penelitian yaitu VIF < 5. Sehingga berdasarkan  kriteria  tersebut  maka  variabel  yang digunakan  dalam  menduga  biomassa  pada  lokasi penelitian ini adalah SRVI, DVI dan C%.
Tabel 5 Korelasi antara biomassa lapangan, indeks vegetasi dan C% citra SPOT 6 tahun 2017.
Biomassa C% RVI DVI GNDVI IPVI NDVI SAVI SRVI TVI C% 0,494 RVI -0,562 -0,716 DVI 0,491 0,483 -0,817 GNDVI 0,604 0,573 -0,908 0,953 IPVI 0,619 0,711 -0,987 0,865 0,953 NDVI 0,619 0,711 -0,987 0,865 0,953 1 SAVI 0,619 0,711 -0,987 0,866 0,953 1 1 SRVI 0,682 0,568 -0,834 0,899 0,943 0,905 0,905 0,905 TVI 0,426 0,702 -0,752 0,264 0,447 0,691 0,691 0,691 0,454 ARVI 0,58 0,822 -0,894 0,558 0,694 0,872 0,872 0,872 0,711 0,932
Menurut  Huete et  al. (2011),  indeks  vegetasi merupakan  pengukuran  tingkat kehijauan  kanopi vegetasi,  sifat  komposit  dari  klorofil  daun,  luas  daun, struktur  dan  tutupan  kanopi  vegetasi.  Selain  itu,  indeks vegetasi pada pengembangannya telah banyak digunakan sebagai  algoritma  pengukuran  seperti  biomassa,  klorofil dan  LAI  ( Leaf Area  Index ). C%  atau  persentase  tajuk  di peroleh  dari  hasil  klasifikasi visual  dari  citra menggunakan citra SPOT 6 tahun 2017. Hasil klasifikasi ini  berupa  nilai  yang  menggambarkan  persen  tutupan tajuk pada areal revegetasi bekas tambang nikel PTVI.
Persentase  tajuk  merepresentasekan  nilai  kerapatan tajuk  atau  vegetasi  yang  merupakan  salah  satu  kriteria yang  dapat  diasumsikan  bahwa  areal  tersebut  memiliki kandungan biomassa. Semakin rapat suatu vegetasi maka dapat  diasumsikan  jumlah  kandungan  biomassa  juga semakin besar. SRVI adalah transformasi indeks vegetasi dari  NDVI  yang  paling  sederhana  yang  mampu merepresentasekan  nilai  kerapatan  vegetasi.  Sedangkan DVI adalah indeks vegetasi yang sangat sensitif terhadap kondisi tanah  yang bermanfaat dalam  memantau  kondisi lingkungan  ekologi  vegetasi  (Xue  dan  Su  2017). Pemilihan  DVI,  C%  dan  SRVI  sebagai  variabel  bebas dalam membentuk model persamaan pendugaan
biomassa  karena  nilai  korelasi  yang  cukup  tinggi terhadap variabel terikat. Selain itu, ketiga variabel DVI, C% dan SRVI  memiliki nilai VIF < 5 yang menunjukkan bahwa  variabel  tersebut  bebas  dari  multikolinearitas. Indeks vegetasi SRVI, DVI dan C% memiliki keterkaitan dalam  menggambarkan  kerapatan  vegetasi  yang  secara langsung berpengaruh untuk membangun model penduga biomassa

## 2. Model  Penduga  Biomassa  diareal  Revegetasi Bekas Tambang PTVI
Pada penelitian ini jumlah plot contoh yang diambil dilapangan  sebanyak  62  plot.  Jumlah  plot  yang digunakan  dalam  membangun  model  sebanyak  41  plot dan  untuk  validasi  sebanyak  21  plot.  Penyusunan  model penduga  biomassa  menggunakan  analisis  regresi  antara variabel  Y  (biomassa  lapangan)  dan  variabel  X  (nilai indeks  vegetasi  SRVI  dan  DVI  yang  didapatkan  dari transformasi  nilai  citra  SPOT  6  tahun  2017  dan  C% (persentase  tutupan  tajuk)  hasil  klasifikasi  visual  citra SPOT 6 tahun 2017. Model yang terbentuk dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Model persamaan pendugaan biomassa di areal revegetasi bekas tambang nikel PTVI.
Model Model Regresi Persamaan Regresi S R 2 (%) R 2 Adj (%) F-Hit M1 Linear Berganda Y= -27,4 + 0,0599 X 1 + 0,447 X 2 29,1174 32,76% 29,23% 9,26 M2 Linear Berganda Y= -39,3 + 0,210 X 2 + 15,39 X 3 25,5448 48,25% 45,53% 17,72 M3 Logaritmik Y = -348 + 44,0 lnX 1 + 25,7 lnX 2 29,4387 26,61% 22,54% 6,53 M4 Logaritmik Y= -113,7 + 76,6 lnX 2 + 10,9 lnX 3 26,0656 42,47% 39,27% 13,29 M5 Kuadratik Y=-6,8+0,000042 X 12 + 0,00477X 22 2,257 32,12% 28,55% 8,99 M6 Kuadratik Y= -8,9 + 0,00322 X 22 + 1,468 X 32 25,6628 47,77% 45,02% 17,38 M7 Eksponensial Y= exp(-5,764+(0,00433X 1 )+ (0,0699 X 2 ) 1,5147 71,32% 69,81% 47,24 M8 Eksponensial Y = exp (-5,623 + (0,0652 X 2 )+ (0,686 X 3 ) 1,49824 71,94% 70,46% 48,7 M9 Berpangkat Y= 2,59505E-13 X 1 2,489  X 2 3,645 1,16202 70,60% 68,97% 43,23 M10 Berpangkat Y= 2,05052E-07 X 2 3,062 X 3 3,394 1,07318 74,93% 73,53% 53,79 R 2 (%) = Koefisien determinasi; S = Simpangan baku; X 1 = DVI; X 2 = C%; X 3 = SRVI
Tabel  6    menunjukkan  model  pendugaan  biomassa bervariasi. Model yang baik adalah model yang memiliki nilai  koefisien  determinasi  yang  tinggi  dan  simpangan baku  yang  kecil.  Selain  itu,  harus  memiliki  nilai  yang lebih  besar  dari  P-Value  atau  taraf  uji  5%  (α  =  0,05). Tabel  6    menunjukkan  nilai  koefisien  determinasi  yang tinggi terdapat pada M10 yaitu sebesar 74,93% dan nilai
simpangan  baku  terkecil  yaitu  1,07318%  dengan  model regresi  berpangkat.  Krebs  (2014),  menyatakan  jika  nilai R 2 berada  pada  selang  0,75-0,99  maka  keterkaitan  yang dimiliki  sangat  kuat.    Tutupan  tajuk  tanaman  revegetasi merepresentasikan  vegetasi  yang  sehat.  Persentase  tajuk dipengaruhi  oleh  kondisi  tanam  dan  umur  vegetasi. Semakin  rapat  vegetasi  maka  nilai  persentase  tajuk  juga
semakin besar. Berdasarkan data lapangan umur tanaman revegetasi  periode  pertama  sudah  berumur  18  tahun. Variabel  bebas  SRVI  merupakan  transformasi  indeks vegetasi yang paling sederhana yang mampu menonjolkan aspek kerapatan vegetasi.

## 3. Uji Normalitas
Pada  penelitian  ini  menggunakan  uji  normalitas Kolmogorov-Smirnov  dan  metode  scatter  plot.  Setelah melakukan  uji  normalitas,  didapatkan  tiga  model  regresi yang  tidak  normal  meskipun  memiliki  nilai  koefisien
determinansi (R 2 ) yang tinggi.  Model yang tidak normal yaitu model yang memiliki nilai P-Value lebih kecil dari nilai taraf uji 5% (α = 0,05). Didapatkan pada M7 (model regresi  eksponensial),  M8  (model  regresi  eksponensial) dan  M10  (model  regresi  berpangkat).  Nilai  P-Value  dari masing-masing  model secara berurutan yaitu 0,041, 0,01 dan  0,03  <  0,05  (taraf  uji).  Nilai  ini  didapatkan  setelah melakukan  uji  normalitas  Kolmogorov-Smirnov  dan  uji Scatter  plot.    Hasil  uji  normalitas  dapat  dilihat  pada Tabel 7. Tabel 7 Hasil uji normalitas data model. Model Scatter plot P-Value M1 Normal >0,150 M2 Normal >0,150 M3 Normal >0,150 M4 Normal >0,150 M5 Normal >0,150 M6 Normal >0,150 M7 Tidak normal 0,041 M8 Tidak normal 0,01 M9 Normal 0,098 M10 Tidak normal 0,03
Selain  uji  normalitas Kolmogorov_Smirnov juga dilakukan  uji  normalitas  berdasarkan  scatter  plot  untuk melihat  apakah  data  menyebar  atau  terdistribusi  secara normal  atau  tidak.  Kenormalan  data  dapat  dilihat berdasarkan  garis  lurus  grafik.  Gambar  2  menunjukkan hasil  uji  normalitas  berdasarkan scatter  plot .  Hasil  uji normalitas  diperoleh  M7,  M8  dan  M10  menjauhi  garis lurus  sehingga  memperoleh  kesimpulan  data  tidak terdistribusi secara normal.

## 4. Validasi dan Pemilihan Model
Sebanyak  20  plot  data  validasi  dari  61  plot digunakan  untuk  uji  validasi  model.  Persamaan  model yang  baik  dan  layak  digunakan  dapat  di  lihat  dari  nilai simpangan  agregat  yang  memiliki  rentang  antara  -1 sampai +1 (Jaya et al . 2017).
Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  didapatkan rentang  nilai  simpangan agregat antara  -0,3528 sampai  - 0,0067.  Menurut  Spurr  (1952),  uji  validasi  model  dapat dilakukan  dengan  melihat  salah  satu  nilai  simpangan agregat  (SA),  simpangan  rata-rata  (SR).  Hasil  validasi model  diperoleh  M9  sebagai  model  terbaik  yang
memiliki  koefisien  determinasi  yang  tinggi  sebesar 70,60%  dan    nilai  simpangan  agregat  (SA)  sebesar  - 0,3528. Menurut Kuncahyo (2015), model terbaik adalah model  yang  memberikan  kesalahan  pendugaan  terkecil atau  mempunyai  koefisien  determinasi  yang  tinggi  dan mudah dalam penggunaannya.
Model  terpilih  (M9)  memiliki  persamaan  Y= 2,59505E-13 X 1 2,489 X 2 3,645. dengan variabel bebas X 1 = DVI  dan  X 2 =  C%  (persentase  tajuk).  Secara  teori,  DVI merupakan  transformasi  indeks  vegetasi  yang  mampu membedakan  antara  tanah  dan  vegetasi  juga  sangat sensitif  terhadap  jumlah  vegetasi.  Sedangkan  C% (persentase tajuk) merupakan hasil dari klasifikasi visual yang  mampu  menggambarkan  besaran  luas  diameter tajuk  pada  satu  kumpulan  vegetasi.  Sehingga,  kebaikan model  dalam  menggambarkan  kondisi  di  lapangan  dan untuk  menduga  kandungan  biomassa  di  areal  revegetasi bekas  tambang  bisa  digunakan.  Kedua  variabel  bebas DVI  dan  C%  bisa  dijadikan  sebagai  indikator  variabel pembangun  model  penduga  biomassa  di  areal  revgetasi bekas tambang nikel PTVI.
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6
Model 7
Model 8
Model 9
Model 10
Gambar 2 Uji normalitas berdasarkan scatter plot
Tabel 8 Hasil uji validasi model Model SA R 2 (%) M1 -0,0625 32,76% M2 -0,0069 48,25% M3 -0,0764 26,61% M4 -0,0067 42,47% M5 -0,0890 32,12% M6 -0,0135 47,77% M9 -0,3528 70,60%

## SIMPULAN
Model persamaan terbaik untuk menduga kandungan biomassa  (Y)  di  areal  revegetasi  bekas  tambang  nikel PTVI  yaitu  Y=  2,59505E-13  X 1 2,489 X 2 3,645. Variabel bebas  dari  persamaan  yaitu  X 1 =  DVI  ( Difference Vegetation Index ) dan X 2 = C% (persentase tajuk). Model persamaan  ini  merupakan  model  regresi  berpangkat dengan nilai simpangan baku  (s) sebesar 1,162 dan nilai koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 70,60%.

## DAFTAR PUSTAKA
Abubakar  F.  2009.  Evaluasi  tingkat  keberhasilan revegetasi  lahan  bekas  tambang  nikel  di  PT  Inco Tbk.  Sorowako,  Sulawesi  Selatan  [skripsi].  Bogor (ID). Institut Pertanian Bogor.
Achmad  E,  Jaya  INS,  Saleh  MB,  Kuncahyo  B.  2013. Biomass  estimation  using  ALOS  PALSAR  for identification of lowland forest transition ecosystem in  Jambi  Province. J.  Manaj. Hutan Trop.  (Journal
Trop. For. Manag. 19(2):145–
155.doi:10.7226/jtfm.19.2.145
Adnyano  AAIA.  2016.  The  assessment  of  the  level  the success  of  reclaiming  (Permen  ESDM  No.  7  Year 2014) former land mine pit 1 PT Pipit Mutiara Jaya In The District Tana Tidung North Borneo. Process.
Mine Environ. J. 4(7):34–39.
Alvarez  E,  Duque  A,  Saldarriaga  J,  Cabrera  K,  de  las Salas  G,  del Valle  I,  Lema A,  Moreno  F,  Orrego  S, Rodríguez  L.  2012.  Tree  above-ground  biomass allometries  for  carbon  stocks  estimation  in  the natural  forests  of  Colombia. For.  Ecol.  Manage. 267:297–308.doi:10.1016/j.foreco.2011.12.013.
Atzberger  C,  Eilers  PHC.  2011.  A  time  series  for monitoring vegetation activity and phenology at 10- daily  time  steps  covering  large  parts  of  South America. Int. J. Digit. Earth . 4(5):365–
386.doi:10.1080/17538947.2010.505664
Badan  Standarisasi  Nasional.  2011. Pengukuran  dan Perhitungan Cadangan Karbon, Pengukuran
Lapangan  Untuk  Penaksiran  Cadangan  Karbon Hutan  (Ground  Based  Forest  Carbon  Accounting) . Jakarta (ID): BSN
Chave  J,  Rejou-Mechain  M,  Burquez  A,Chidumayo  E,
Colgan  MS,  Deliti  WBC,  Duque  A,  Eid  T,
Fearnside  PM,  Goodman  RC,  Henry  M,  Martinez- Yrizar  A,  Mugasha  WA,  Muller-Landau  HC, Mencuccini  M,  Nelson  BW,  Ngomanda  A, Nogueira  EM,  Ortiz-Malavassi  E,  Pelissier  R, Ploton  P,  Ryan  CM,  Saldarriaga  JG,  Vieilledent  G. 2014.  Improve  allometric  models  to  estimate  the above  ground  biomass  or  tropical  trees. Global Change Biology . 20:3177-3190.
Foody  GM,  Boys  DS,  Cutler  MEJ.  2003.  Predictive relations of tropical forest biomass from LandsatTM  data  and  their  transferability  between regions. Remote ensing of Environment. 39(2). 119- 140.
Hall A. (2012). Forests and Climate Change. The Social
Dimensions of REDD in Latin America . Cheltenham  (UK):  Edward  Elgar  Publishing Limited.
Hansen AJ, Phillips LB, Dubayah R, Goetz S, Hofton M. 2014.  Regional-scale  application  of  lidar: Variation in  forest  canopy  structure  across  the  southeastern US. Forest  Ecology  and  Management. 329  (214- 226).
Hilmi  E.  2003.  Model  penduga  kandungan  karbon  pada pohon  kelompok  jenis Rhizopora  spp .  dan Bruguiera  spp .  dalam  tegakan  hutan  mangrove (Studi Kasus di Indragiri Hilir Riau) [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Huete  A,  Didan  K,  Leeuwen  WV,  Miura  T,  Glenn  E. 2011. MODIS  Vegetation  Indices . Land  Remote Sensing  and  Global  Environmental  Change. New York (US): Springer.
Jaya  INS, Agustina  TL,  Saleh  MB,  Shimada  M,  Kleinn C,  Fehrmann  L.  2013.  Above  ground  biomass estimation  of  dry  land  tropical  forest  using  ALOS PALSAR  in  Central  Kalimantan,  Indonesia. In: Proceedings  of  the  3rd  International  DAAD Workshop Forests in Climate Change Research and Policy:  The  Role  of  Forest  Management  and Conservation  in  a  Complex  International  Setting. 28thNovember  to  2nd  December  2012, Dubai  and Doha. Cuvellier Verlag Göttingen.
Jaya INS, Saleh MB, Kafabih F, AL-Hadad MF, Sufiana K,  Sardianto.  2017. Monograf  Dimensi  Kuantitatif Sengon  Tapak  kalimantan:  Kualitas  Tempat Tumbuh,  Riap,  Model  penduga  Biomassa  berbasis
terestris  dan  Penginderaan  Jauh .  Bogor  (ID):  IPB
Press. [KEMENHUT] Kementerian Kehutanan. 2013. Peraturan Kepala Badan Penelitian dan Pengembangan Kehutanan nomor: P.01/VIII- P3KR/2012  Tentang  Pedoman  Penggunaan  Model Allometrik Pendugaan Biomassa dan Karbon Hutan Indonesia . Bogor (ID): Puslitbang Kehutanan. Krebs  CJ.  2014. Ecological  Methodology .  Vancouver (CA): University of British Columbia.
Krisnawati  H.  Adinugroho  WC.  Imanuddin  R.  2012. Monograf Model-Model Alometrik untuk
Pendugaan  Biomassa  Pohon  Pada  Berbagai  Tipe Ekosistem  Hutan  di  Indonesia. Bogor  (ID):  Pusat Penelitian  dan  Pengembangan  Konservasi  dan Rehabilitasi, Badan Litbang Kehutanan.
Kuncahyo  B.  2015. Pemodelan  Sistem  Terapan .  Bogor (ID):  Departemen  Manajemen  Hutan  Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor.
Pflugmacher D, Cohen WB, Kennedy RE, Yang Z. 2014. Using  Landsat-derived  disturbance  and  recovery history  and  lidar  to  map  forest  biomass  dynamics.
Remote
Sens. Environ. 151:124–
137.doi:10.1016/j.rse.2013.05.033.
Prameswari AASR,  Hariyanto T,  Sidik  F.  2015. Analisis indeks vegetasi mangrove menggunakan citra satelit ALOS  AVNIR-2  (Studi  kasus:  Estuari  Perancak, Bali) . Geoid. 11 (1): 40-45.
Puspaningsih  N.  2011.  Pemodelan  spasial  dalam monitoring  revegetasi  Kawasan  Pertambangan Nikel  Pt.  Inco  di  Sorowako  Sulawesi  Selatan [disertasi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Rusolono  T,  Tiryana  T,  Purwanto  J,  Sumantri  H.  2015.
Panduan Survei Cadangan Karbon dan
Keanekaragaman Flora di Sumatra Selatan. Jakarta (ID): GIZ BIOCLIME.
Setiadi  Y.  2005. Restoration  Degraded  Land  After Mining  Operation .  Bogor  (ID):  Faculty  of  Forestry IPB.
Smith C, Bowie M, Hahner J, Boyer S, Kim Y-N, Zhong H-T, Abbott  M,  Rhodes  S,  Sharp  D,  Dickinson  N. 2016. Punakaiki Coastal Restoration Project: A case study  for  a  consultative  and  multidisciplinary approach  in  selecting  indicators  of  restoration success  for a sand  mining closure site, West Coast, New Zealand. Catena. 136: 91-103 SNI.  2011.  P engukuran  dan  Penghitungan  Cadangan Karbon  – Pengukuran Lapangan untuk Penaksiran Cadangan  Karbon  Hutan  (Ground  Based  Forest Carbon Accounting ). Jakarta (ID): Badan Standardisasi  Indonesoa:1–24.  doi:10.1186/1471- 2407-13-494.
Spurr  SH.  1952. Forest  Inventory. NewYork(US): The Ronald Press Company, Inc.
Sutaryo  D.  2009. Penghitungan  Biomassa  Sebuah Pengantar  Untuk  Studi  Karbon  dan  Perdagangan Karbon. Bogor  (ID):  Wetlands  International Indonesia Programme .
Syaufina  L,  Ikhsan  M.  2013.  Estimasi  simpanan  karbon di  atas  permukaan  lahan  reklamasi  pasca  tambang PT.  Antam  UBPE  Pongkar  Provinsi  Jawa  Barat. Jurnal Silvikultur Tropika . 4(2): 100-107
Xue J, Su B. 2017. Significant remote sensing vegetation indices: A review of developments and applications. J. Sensors ..doi:10.1155/2017/1353691.
Wei X, Wei H, Viadero RC. 2011. Post-reclamation water quality  trend  in  a  Mid-  Appalachian  watershed  of abandoned  mine  lands. Science  of  the  Total Environment. 409 (5): 941-948.