PEMETAAN POTENSI PANAS BUMI ( GEOTHERMAL ) UNTUK MENDUKUNG PROGRAM ENERGI NASIONAL JAWA TIMUR (Studi Kasus : G. Lamongan, Kab. Probolinggo)
Kukuh Danu Permadi, Yuwono
Program Studi Teknik Geomatika FTSP-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111 Email : kukuhdanu@yahoo.com, yuwono@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Kondisi  geologi  Indonesia  yang  terletak  pada  tiga  pertemuan  lempeng  tektonik  memberikan  kontribusi  nyata akan ketersediaan energi panas bumi di Indonesia. Manifestasi panas bumi yang berjumlah tidak kurang dari 244 lokasi,  dari  potensi  tersebut  baru  4%  yang  telah  dikembangkan.  Selain  itu  dengan  adanya  MP3EI  (Masterplan Percepatan  dan  Perluasan  Pembangunan  Ekonomi  Indonesia)  tahun  2011  diharapkan  bisa  digunakan  sebagai rencana jangka panjang.
Pemantauan  hasil  yang  terbaik  diperlukan  dalam  melakukan  analisa  untuk  pengamatan  daerah  potensi  panas bumi.  Analisa  tersebut  menggunakan  citra  satelit  Landsat  7.  Dengan    menggunakan  algoritma  NDVI,  spectral radiance,  brightness  temperature,  dan  laplacian  matrix  untuk  menentukan  suatu  anomaly  dari  adanya  potensi panas bumi pada daerah penelitian, dengan waktu penelitian pada bulan Jul 2009i. Dengan adanya MP3EI maka akan  ada  suatu  arahan  secara  nasional  dalam  pengembangan  menuju  Indonesia  yang  lebih  sejahtera.  Daerah penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah wilayah Kabupaten Probolinggo dan sekitarnya.
Dari  hasil  pengolahan  data  dan  analisa  didapatkan  korelasi  antara  indeks  vegetasi  dengan  ketinggian  bernilai 0.09, korelasi antara indeks vegetasi dengan  suhu permukaan bernilai 0.34, korelasi antara ketinggian dan suhu permukaan bernilai  -0.56. Dari penampakan secara geologi pun terdapat suatu patahan yang membelah lokasi penelitian  dan  berada  di  sebelah  timur  ke  utara  dimana  dari  anomaly  yang  terlihat  dari  4  variabel  ini menunjukkan adanya potensi panas bumi yang bisa dimanfaat untuk bidang makanan minuman, perkapalandan peralatan  transportasi  sesuai  dengan  MP3EI.  Uji  klasifikasi  yang  dilakukan  bernilai  83,67%,  yang  menunjukkan klasifikasi lahan pada citra mempresentasikan kondisi sesungguhnya. Data hasil analisis dapat dijadikan sebagai bahan referensi penelitian selanjutnya.
Kata Kunci : MP3EI, Panas bumi, NDVI, Suhu Permukaan Darat, Penginderaan jauh

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Indonesia  secara  geologis  terletak  pada pertemuan tiga lempeng tektonik utama yaitu : Lempeng Eropa-Asia, India-Australia dan Pasifik yang  berperan  dalam  proses  pembentukan gunung  api  di  Indonesia.  Kondisi  geologi  ini memberikan kontribusi nyata akan ketersediaan energi  panas  bumi  di  Indonesia.  Manifestasi panas  bumi  yang  berjumlah  tidak  kurang  dari 244  lokasi  tersebar  di  P.  Sumatera,  Jawa,  Bali, Kalimantan, Kepulauan Nusa Tenggara, Maluku, P.  Sulawesi,  Halmahera  dan  Irian  Jaya, menunjukkan betapa besarnya kekayaan energi panas  bumi  yang  tersimpan  di  dalamnya. (klasifikasi energi panas bumi di Indonesia, SNI, 1998)
Dari  potensi  tersebut  baru  4%  yang  telah dikembangkan  dan  dimanfaatkan  terutama untuk  pembangkit  listrik  tenaga  panas  bumi (PLTP)  di  wilayah-wilayah  dimana  kebutuhan energi listrik dari sumber pembangkit konvensional  sudah  tidak  memadai  lagi. (Kementrian Perencanaan Pembangunan
Nasional, 2010).
Dengan memanfaatkan kelebihan penginderaan jauh  yang  berupa  liputannya  yang  luas  dan berulang-ulang,  ketelitian  pengamatan  yang tinggi  dan  biaya  yang  relatif  murah  untuk persatuan  luas,  memberikan  kemungkinan untuk  mengintegrasi  tingkat  keakurasian  dan efisiensi  dalam  penyediaan  data  dan  informasi panas bumi ( geothermal) .
Saat ini pun sudah diadakannya program MP3EI (Masterplan Percepatan dan Perluasan
Pembangunan Ekonomi Indonesia) 2011 – 2025 yang  tujuannya  adalah  memberikan  acuan suatu  langkah  strategis  untuk  mewujudkan Indonesia mandiri, maju, adil dan makmur.

## Perumusan Masalah
Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah :
1. Bagaimana memetakan potensi panas bumi ( geothermal) dengan citra  Landsat ETM
2. Bagaimana cara mengolah data citra satelit
Landsat  ETM,  sehingga  dapat  digunakan untuk  memetakan  daerah  yg  berpotensi panas bumi
dengan
mengetahui kenampakan rupa bumi
3. Bagaimana  hubungan  antara  potensi  panas bumi  yang  ada  dengan  langkah  strategis MP3EI

## Batasan Masalah
Batasan masalahan dari penelitian ini adalah:
1. Data  citra  yang  digunakan  adalah  citra Landsat ETM tahun 2009
2. Wilayah penelitian meliputi Gunung Lamongan  dan  sekitarnya  yang  berada  di perbatasan  Kabupaten  Probolinggo  dan Lumajang
3. Informasi  yang  ditampilkan  dalam  peta panas bumi hasil inderaan jauh diantaranya adalah  titik-titik  dimana  daerah  tersebut memiliki potensi panas bumi

## Tujuan Penelitian
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  memetakan titik-titik  /  daerah  potensi  panas  bumi ( geothermal) , menganalisa hal-hal yang berkaitan  lainnya  dengan  menggunakan  citra Landsat  ETM  yang  diambil  pada  musim  panas yaitu bulan Juli 2009 sebagai upaya pengurangan  dampak  pemanasan  global  dan alternatif dalam mencari energi untuk mendukung program MP3EI.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  Tugas  Akhir  ini  mengambil daerah  studi  di  Kabupaten  Probolinggo  dan sebagian Kabupaten Lumajang. Secara geografis terletak  pada  koordinat  112 o 50’  –  113 o 30’  BT dan  7 o 40’  –  8 o 10’  LS,  dalam  penelitian  berada pada posisi pada Gambar 1.
Gambar 1. Lokasi Daerah penelitian

## Data Dan Peralatan
- Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Citra  Satelit  Landsat  7  tanggal  9  Juli 2009 Level 1G
2. Citra  Satelit  Landsat  7  tanggal  10 Agustus 2009 Level 1G
3. Citra  Satelit  Landsat  7  tanggal  29 Oktober 2009 Level 1G
4. Citra Satelit  Landsat  Orthometrik  tahun 2002 resolusi 15 meter
5. Peta  RBI  kabupaten  Probolinggo  skala 1:25000, lembar Tiris, Klakah,
Randuagung, Sumberbaru
6. Data  lapangan  diambil  secara  in-situ  di beberapa titik lokasi penelitian.
- Peralatan Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Perangkat Keras (Hardware)
a. Laptop
2. Perangkat Lunak (Software)
a. Sistem Operasi Windows 7 b. Microsoft Word 2007 untuk pembuatan laporan c. Microsoft Excel 2007 untuk pengolahan data tabular d. Microsoft Visio 2003 untuk pembuatan diagram alir
e. ArcGIS  9.3  untuk  pembuatan  layout peta.
f. ENVI  4.6.1  untuk  pengolahan    data citra  satelit  yaitu  proses  koreksi geometrik
g. Matlab 7.0 untuk proses perhitungan Strenght of Figure

## Diagram Alir Pengolahan Data

## Gambar 2. Diagram Tahap Pengolahan Data
Penjelasan untuk diagram alir diatas adalah:
1. Pengolahan Citra Algoritma MODIS untuk Klorofil
2. Konversi Nilai Digital Number ke Dalam Nilai
Spectral Radiance Suhu kecerahan dihitung dengan
menggunakan  nilai spectral  radiance yang diperoleh  dari  nilai digital  number USGS
(2002), persamaannya adalah :
min min min max min max ) ( ) ( ) ( L Q Q Q Q L L L cal cal cal cal       (1)
Keterangan:
Lλ = Spectral radiance pada band ke i (Wm-2sr-1μm-1) QCAL = Nilai digital number band l ke i
LMIN = Nilai minimum spectral radiance band ke i LMAX = Nilai maximum spectral radiance band ke i
QCALMIN   = Minimum pixel value
QCALMAX  = Maximum pixel value (255) 3. Konversi  Nilai Spectral  Radiance (Lλ)  ke Dalam Brightness Temperature (TB) Persamaan  yang  digunakan  mengikuti hubungan  yang  sama  dengan  persamaan Planck  dengan  dua  konstanta  kalibrasi. Konstanta kalibrasi data citra landsat dengan persamaan sebagai berikut (Qiming Qin, dkk 2011):
1 1 ln 2          L K K TB (2) Keterangan : untuk landsat ETM
K1  = 666.09 Wm -2 sr -1 μm -1
K2   = 1282.71K Landsat TM, K1  = 607,76 Wm -2 sr -1 μm -1

## K2   = 1260.56K
4. Menghitung Jarak
d = (1-0.01674.Cos(0.9856 (JD-4)))
(3)
Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)
     cos 2 Esun d L 
(4)
Keterangan : ρ = Unitless Planetary Reflectance
L 
= Spectral Radiance at The Sensor's Aperture
d 2 = Earth-Sun Distance in Astronomical Units ESUN  = Mean Solar Exoatmospheric Irradiances
 = Solar Zenith Angle in Degrees  = 3,141592654
NDVI = (5)
Keterangan :
Rnir  : Nilai Reflektan kanal inframerah dekat

## Rred : Nilai reflektan kanal merah

## HASIL DAN PEMBAHASAN Koreksi Geometrik Citra
Hasil  koreksi  geometrik  pada  citra  Landsat  7 adalah 0.684 dengan 21 titik kontrol. Hasil RMS rata-rata  citra  mempunyai  nilai  RMS  rata-rata kurang  dari  1  pixel  dan  SoF  mendekati  nol sehingga  dianggap  memenuhi  toleransi  yang diberikan (Purwadhi, 2001).
a. Hasil Peta
 Peta Persebaran Vegetasi
 Peta Suhu Permukaan Darat
 Peta Geomorfologi
 Peta Ketinggian Lahan
 Peta Klasifikasi Lahan
( Peta Terlampir)
b. Analisa
Konversi DN dilakukan  dengan  mengubah  nilai DN ke  dalam  nilai  radian,  kemudian  dari  nilai radian diubah kedalam nilai reflektan.
DN  Radian  Reflektan
c. Hasil Pengolahan Citra
Konversi  ini  bertujuan  untuk  mengurangi kesalahan  radiometrik  pada  citra,  serta    untuk mengolah  algoritma  indeks  vegetasi  yang menggunakan data nilai reflektan dari citra.

## Tabel 1. Metadata Citra Landsat 7
Band Panjang Gelombang (µm) Lmax Lmin Band 1 0,45 – 0,52 191,60 -6,20 Band 2 0,52 – 0,60 196,50 -6,40 Band 3 0,63 – 0,69 152,90 -5,00 Band 4 0,76 – 0,90 241,10 -5,10 Band 5 1,55 – 1,75 31,06 -1,00 Band 7 2,08 – 2,35 10,80 -0,35 Akuisisi Citra 9 Juli 2009 Qcalmax 255,00 Qcalmin 1,00 Sun Azimuth 45.5730211 Sun Elevation 47.1166690 Tabel 2. Solar Irradiance Citra Landsat 7 Band watts/(meter squared * µm) Band 3 1551 Band 4 1044
Dari  data  tersebut  dapat  dihitung  nilai Julian
Date dari masing-masing akuisisi citra.
Tabel 3. Julian Date Akuisisi Julian Date d 9 Juli 2009 2455021.601 1,0053
Dari  data  tersebut  juga  dapat  dihitung  nilai kuadrat jarak matahari.

## Tabel 4. Sun Elevation
Sun Elevation Sudut Zenith (θ) Cos (θ) 47.1166690 42.883331 0.732740909

## Ketinggian Lahan
Informasi  ketinggian  lahan  diperoleh  dari  data vektor  peta  RBI,  peta  vector  RBI    kemudian dibuat data DEM, file DEM tersebut dikonversikan  ke grid ,  Setelah  dikonversikan, data tersebut direklasifikasi sesuai dengan kelas ketinggian yang telah ditentukan
Tabel 5. Kelas Ketinggian No Kelas Ketinggian (m) 1 12,5 – 194.444 2 194.444 – 376.389
3 376.389 – 558.333 4 558.333 – 740.278 5 740.278 – 922.222 6 922.222 – 1104.167 7 1104.167 – 1286.111 8 1286.111 – 1488.056 9 1488.056 – 1650

## Indeks Vegetasi
Tabel 6. Kisaran Tingkat Kerapatan NDVI (Sumber Departemen Kehutanan, 2003)
Kelas Kisaran NDVI Tingkat Kerapatan 1 -1,0 s.d 0,32 Jarang 2 0,32 s.d 0,42 Sedang 3 >0,42 s.d 1 Tinggi Tabel 7. Hasil pengelompokkan nilai vegetasi No Kelas NDVI Kerapatan Vegetasi 1 -0,7868 - (-0,5807) Jarang 2 -0,5807- (-0,3747) Jarang 3 -0,3747- (0,1688) Jarang 4 -0,1688 - 0,0372 Jarang 5 0,0372 - 0,2432 Jarang 6 0,2432 - 0,4492 Sedang 7 0,4492 - 0,6552 Tinggi 8 0,6552 - 0,8611 Tinggi
Daerah  potensi  sumber  daya  panasbumi  di Indonesia  umumnya  berada  di  kawasan  hutan lindung,  hutan  konservasi,  dan  cagar  alam, dengan  permukaan  area  sebagian  besar tertutup  vegetasi.  Pantulan  vegetasi  secara umum menunjukkan nilai kecerahan yang tinggi pada  panjang  gelombang  inframerah  pantulan. Oleh  karena  itu  anomali  vegetasi  pada  area panas  bumi  perlu  dikaji  sebagai  indikator adanya  sumberdaya  panasbumi  di area tersebut. Indikator permukaan area panas bumi adalah
mineral permukaan,
alterasi hidrotermal,  vegetasi,  dan  anomali  termal. (Bujung, Cyrke A.N.  dkk. 2010)

## Gambar 3. Nilai density slice NDVI

## Suhu Permukaan Darat
Suhu permukaan darat merupakan kenampakan rata-rata  dari  suhu  yang  berada  di  permukaan tersebut.  Pada  umumnya,  semakin  tinggi daerah  tertentu,  maka  suhu  permukaan daratnya akan semakin menurun. Hal ini karena Karakteristik  dari adalah terjadinya penurunan suhu dengan adanya kenaikan altitude,  dengan adanya  penambahan  jarak  dari  radiasi  panas bumi.  ( vertical  thermal  structure  of  the atmosphere ).
Salah satu prospek dari manifestasi panas bumi adalah  terdapat  suatu  anomali  dari  hasil pengolahan  suhu  permukaan  dibandingkan dengan  daerah  disekitarnya.  Hal  ini  dicurigai sebagai kawasan tempat keluarnya fluida panas dari reservoir ke permukaan. (Wahyudi, 2005).

## Gambar 4. Nilai Density Slice Suhu Permukaan

## Struktur Geologi
Interpretasi  struktur  geologi  dilakukan  dengan analisis  kelurusan  pada  peta  topografi  serta mengambil data rekahan dan sesar di lapangan. Struktur  geologi  yang  berkembang  di  daerah penelitian  pada  umumnya  berarah  NW-SE (barat-laut  –  tenggara).  Struktur  sesar  naik mengiri (sinistral) dengan bidang N 163º E/ 79º SW, terdapat di daerah Tiris, tepatnya di Sungai Tancak.  Dari  hal  ini  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  manifestasi  dipengaruhi  oleh  struktur geologi  sehingga  bisa  mencapai  permukaan. Sesar  ini  memotong  satuan  piroklastik  (breksi) Argopuro  dan  piroklastik  Lamongan.  (Tim eksplorasi  gunung  api  lamongan  Dinas  ESDM, 2010)
Dari  hasil  convolution  laplace  band  4  maka terdapat  dua  sesar  patahan    besar  membujur dari utara ke selatan melewati kawasan Gunung Lamongan  dan  di  sebelah  utra  timur  yang diperkirakan merupakan struktur yang mengontrol  keberadaan  manifestasi  panas bumi di kawasan ini.

## Uji Klasifikasi
Uji  ketelitian  dilakukan  untuk  mengetahui ketelitian  hasil  klasifikasi,  metode  yang digunakan pada pengolahan ini yaitu perhitungan confusion matrix dengan
menggunakan software ENVI  4.6.  Sebelum melakukan uji ketelitian, dilakukan groundtruth atau  cek  lapangan  untuk  mengecek  kebenaran hasil klasifikasi citra dengan kenampakan obyek di lapangan.
Pada  penelitian  ini  jumlah  titik  sampel  yang dibandingkan  berjumlah  30  titik.  Selanjutnya titik sampel tersebut diproses confusion matrix .
Jika  hasil  perhitungan confusion  matrix ≥  80% maka  klasifikasi  citra  dianggap  benar  ((Short, 1982)  dalam  Purwadhi  2001).  Dari  hasil perhitungan confusion  matrix yang  sudah dilakukan,  didapatkan  hasil  ketelitian  seluruh hasil klasifikasi (KH) sebesar 83,67%.

## Uji Korelasi
Penentuan  analisis  korelasi  dilakukan  dengan cara  mengambil  secara  acak  sebanyak  15  titik sampel  yang  mewakili  penyebaran  indeks vegetasi  pada  berbagai  kelas  ketinggian  dan suhu permukaan
Tabel 8. Tingkat hubungan korelasi (Pedoman
Interpretasi Koefisien Korelasi (Sugiyono, 2007) Interval koefisien Tingkat Hubungan 0,00 – 0,199 Sangat rendah 0,20 – 0,339 Rendah 0,40 – 0,599 Sedang 0,60 – 0,799 Kuat 0,80 – 1,00 Sangat Kuat ...               (6) Keterangan: r = koefisien korelasi
n = banyaknya pengamatan X i = Nilai variabel untuk indeks vegetasi Y i =  Nilai  variabel  untuk  ketinggian  dan kemiringan   lahan.
(Usman dan Akbar,2006)

## Tabel 9. Korelasi Indeks Vegetasi dngan Ketinggian
Lahan Korelasi Ketinggian Lahan Landsat 7 ETM Pearson Correlation 0,09 Tabel 10. Korelasi Indeks Vegetasi dengan Suhu
Permukaan
Tabel 11. Korelasi Ketinggian dan Suhu Permukaan
Korelasi Landsat 7 ETM Pearson Correlation -0.56
Koefisien  korelasinya  bertanda  (+),  artinya hubungan  ketinggian  tempat  dengan  indeks vegetasi  satu  arah,  itu  berari  semakin  tinggi suatu  titik,  maka  vegetasinya  akan  semakin lebat.  Jika  koefisien  korelasinya  bertanda  (-), artinya  hubungan  suhu  permukaan  dengan ketinggian  berkebalikan  arah,  dimana  semakin tinggi  suatu  titik  maka  suhu  akan  semakin rendah.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  tentang  pemetaan hutan  menggunakan  algoritma  NDVI  dan  EVI, maka  didapatkan  beberapa  kesimpulan  akhir dari penelitian ini, yaitu:
1. Nilai  indeks  vegetasi  tersebar  hampir diseluruh  kelas  ketinggian,  nilai  indeks vegetasi  yang  mendominasi  untuk  NDVI Landsat  7  ETM  pada  rentang    -0,7868  - 0,8611.
2. Penutup  lahan  yang  ada  di  daerah penelitian  memiliki  8  jenis  tutupan  lahan, yaitu badan air, pemukiman, hutan, kebun, ladang,  semak,  sawah,  tanah  kosong dengan  nilai  uji  klasifikasi  83,67%  dengan nilai RMS error 0,6843 dan SOF 0,1594
3. Hasil korelasi antara indeks vegetasi dengan ketinggian termasuk korelasi sangat rendah (0,00  –  0,199).  Koefisien  korelasinya bertanda  (+),  artinya  hubungan  ketinggian tempat  dengan  indeks  vegetasi  satu  arah, sehingga  jika  ketinggian  semakin  tinggi, maka  nilai  indeks  vegetasi  juga  semakin tinggi.  Hasil  korelasi  antara  indeks  vegetasi dengan  suhu  permukaan  termasuk  tingkat korelasi rendah (0,20 – 0,399). Hasil korelasi antara  ketinggian  dengan  suhu  permukaan termasuk  tingkat  korelasi  sedang  (-0,40  –  - 0,599).
4. Hasil pemanfaatan panas bumi daerah jawa timur  digunakan  sesuai  dengan  MP3EI. Maka  Pulau  Jawa  dikhususkan  untuk pendorong  industri  dan  jasa  nasional dimana meliputi bidang peralatan transportasi,  perkapalan,  dan  makanan minuman
5. Terdapat  2  sesar/kelurusan  batuan  dimana menjadi  penanda  dari  potensi  panas  bumi ini  berada.  Selain  itu  ditambah  dengan adanya anomali dari suhu permukaan darat Korelasi Suhu Permukaan Landsat 7 ETM Pearson Correlation 0,34 r = n∑X i Y i -(∑X i )(∑Y i )
√{n∑X i 2 -(∑X i ) 2 }{n∑Y i 2 -(∑Y i ) 2 }
daerah  gunung  lamongan  di  bagian  utara dan di bagian utara timur dan nilai vegetasi.
Saran 1. Untuk penelitian selanjutnya dapat diketahui  bahwa  indikator  permukaan  area panas  bumi  adalah  mineral  permukaan, alterasi  hidrotermal,  vegetasi,  dan  anomali termal.  Oleh  karena  itu  perlu  melihat kembali  variabel  yang  belum  dianalisis seperti  semineral  permukaan,  alterasi hidrotermal,  titik  panas  (hot  spot),  dan penelitian secara geofisika
2. Saat  ini  untuk  menganalisis  adanya  potensi panas  bumi  hanya  terbatas  pada  survey geologi  dan  geokimia,  maka  kedepannya perlu diadakan survey secara geofisika

## DAFTAR PUSTAKA
LillesandT.M., and Kiefer R.W. 1994. Remote Sensing and  Image  Interpretation.  Second Edition. New York: John Willey & Sons.
Maryantika,  Norida.  2011.  Analisa  Perubahan Vegetasi  Lahan  Ditinjau  dari  Tingkat Ketinggian dan Kemiringan Lahan Menggunakan  Citra  Satelit  Landsat  dan Spot 4 Studi Kasus Kabupaten Pasuruan. Tugas  Akhir  Prgram  Studi  Teknik Geomatika  Fakultas  Teknik  Sipil  dan Perencanaan. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Badan  Standardisasi  Nasional.  1998.  Klasifikasi
Potensi Energi Panas Bumi di Indonesia.
SNI 13-5012-1998. Jakarta
Bujung, Cyrke A.N.  dkk. 2010. Karakteristik Spektral Permukaan  Daerah  Panas  Bumi  Studi kasus di Daerah Panas Bumi Patuha Jawa
Barat.
Kementrian  Koordinator  Bidang  Perekonomian.
2011.  Masterplan  Percepatan  dan Perluasan Pembangunan Ekonomi Indonesia. Jakarta: Kementrian Koordinator Bidang Perekonomian.
Peraturan Presiden RI. 2010. Rencana Pembangunan Jangka  Menengah  Nasional.  Jakarta:
Kementrian  Perencanaan  Pembangunan Nasional.
Purwadhi,  Sri  Hardiyanti.2001.  Interpretasi  Citra
Digital. Jakarta: PT Gramedia Widiasarana
Qin,  Qiming  dkk.  2011.  Geothermal  Area  using Landsat  ETM+  Thermal  Infrared  Data and  its  Mechanistic  Analysis,  case  study in Tengchong, China
Sugiyono.  2007.  Hipotesis  Statistik.  Bandung: Universitas Pendidikan Indonesia.
Usman,  Husaini  dan  Purnomo,  Setiadi  Akbar.  2006.
Pengantar  Statistik.  Jakarta:  PT.  Bumi Aksara.
Wahyudi.  2005.  Kajian  Potensi  Panas  Bumi  Dan Rekomendasi  Pemanfaatannya  Pada Daerah  Prospek  Gunungapi  Ungaran Jawa  Tengah.  Jurusan  Fisika,  FMIPA- UGM, Yogyakarta

## LAMPIRAN
Peta Persebaran NDVI
Peta Geomorfologi
Peta Ketinggian Lahan
Peta Suhu Permukaan Darat
Peta Klasifikasi Lahan

## LAMPIRAN

## Hasil Uji Klasifikasi
Overall Accuracy = (651/778)  83.6761%
Kappa Coefficient = 0.7864 Grountruth ( pixels ) Class Kebun Semak Hutan Ladang Tanah Kosong Pemuki man Sawah Badan Air Total Kebun 23 29 10 0 0 0 0 0 62 Semak 8 0 0 1 0 0 0 0 9 Hutan 4 0 276 29 0 0 0 0 309 Ladang 13 0 17 144 0 0 0 0 174 T. Kosong 0 0 0 0 20 0 0 0 20 Pemukiman 0 0 0 0 0 54 0 0 54 Sawah 15 0 0 1 0 0 87 0 103 Badan Air 0 0 0 0 0 0 0 47 47 Total 63 29 303 175 20 54 87 47 778 Grountruth ( percent ) Class Kebun Semak Hutan Ladang Tanah Kosong Pemuki man Sawah Badan Air Total Kebun 36.51 100 3.30 0 0 0 0 0 7.97 Semak 12.70 0 0 0.57 0 0 0 0 1.16 Hutan 6.35 0 91.09 16.57 0 0 0 0 39.72 Ladang 20.63 0 5.61 82.29 0 0 0 0 22.37 T. Kosong 0 0 0 0 100 0 0 0 2.57 Pemukiman 0 0 0 0 0 100 0 0 6.94 Sawah 23.81 0 0 0.57 0 0 100 0 13.24 Badan Air 0 0 0 0 0 0 0 100 6.04 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 Class Commission Omission Commission Omission Prod. Acc. User Acc Prod. Acc. User Acc. percent percent pixels pixels percent percent pixels pixels Kebun 62.90 63.49                 39/62 40/63 36.51 37.10 23/63 23/62 Semak 100.00 100.00 9/9 29/29 0 0 0/29 0/9 Hutan 10.68 8.91 33/309 27/303 91.09 89.32 276/303 276/309 Ladang 17.24 17.71 30/174 31/175 82.29 82.76 144/175 144/174 T. Kosong 0 0 0/20 0/20                  100 100 20/20 20/20 Pemukiman 0 0 0/54 0/54 100 100 54/54 54/54 Sawah 15.53 0 16/103 0/87 100 84.47 87/87 87/103 Badan Air 0 0 0/47 0/47 100 100 47/47 47/47 Keterangan : Omission : Jumlah kelas X yang masuk kelas lain Commission : Jumlah kelas X tambahan dari kelas lain