Abstrak— Di  Indonesia  terdapat  129  gunungapi  yang  masih aktif,  salah  satunya  adalah  Gunungapi  Sinabung.  Sepanjang tahun  2017  tercatat  Gunungapi  Sinabung  mengalami  erupsi- erupsi  kecil  akibat  aktivitas  magma.  Pada  gunungapi  yang sedang aktif akan terjadi perubahan bentuk permukaan tanah yang disebut  sebagai deformasi permukaan. Untuk memantau deformasi  dapat  digunakan  berbagai  macam  metode,  antara lain  metode  geodetik  dengan  menggunakan  pengamatan  GPS dan pengolahan data SAR dengan  teknik PS-InSAR. Penelitian ini  dilakukan  untuk  mengetahui  deformasi  yang  terjadi  pada gunungapi  menggunakan  metode  PS-InSAR  dengan    validasi menggunakan  data  GPS.  Data  SAR  yang  digunakan,  terdiri dari  27  citra  Sentinel  1A  tipe  SLC  dengan  tanggal  akuisisi  2 Januari  hingga  28  Desember  2017.  Hasil  dari  PS-InSAR menunjukkan  line  of  sight  (LOS)  velocity  rate  yang  terjadi berkisar  pada  -40,400  mm/tahun  sampai  dengan  30,800 mm/tahun  dengan  simpangan  baku  berkisar  pada  1,400 mm/tahun sampai dengan 31,800 mm/tahun.
Kata Kunci— Deformasi Gunungapi, StaMPS, PS-InSAR

## I. PENDAHULUAN
NDONESIA terletak pada pertemuan tiga lempeng utama dunia,  yaitu  Lempeng  Eurasia,  Australia,  dan  Pasifik. Interaksi  antar  lempeng-lempeng  tersebut  membentuk  jalur pegununganapi yang membentang dari Sumatera hingga Laut Banda,  serta  sampai  ke  perairan  Maluku  dan  Kawasan Sulawesi  Utara.  Di  Indonesia  terdapat  129  gunungapi  yang masih aktif dan 500 tidak aktif. Gunungapi aktif yang ada di Indonesia  merupakan  13%  dari  seluruh  gunungapi  aktif  di dunia,  yang  mana  70  gunung  diantaranya  merupakan gunungapi  aktif  yang  rawan  meletus  dan  15  gunungapi kritis[1].
Gunungapi Sinabung merupakan salah satu gunungapi  di dataran tinggi Kabupaten Karo, Sumatera Utara, terletak pada koordinat  puncak  03°  10’  LU  dan  98°  23,5’  BT  dengan puncak  tertinggi  gunungapi  ini  adalah  2.460  meter  dari permukaan  laut  yang  menjadi  puncak  tertinggi  kedua  di Sumatera  Utara.  Gunungapi  Sinabung  tercatat  selama  27 Agustus  2010  -  7  April  2011  terjadi  beberapa  kali  letusan yang  diantaranya  merupakan  letusan  freatik.  Status Gunungapi Sinabung berubah dari tipe-B menjadi tipe-A.
Pada gunungapi yang sedang aktif akan terjadi perubahan bentuk  permukaan  tanah  yang  biasa  disebut  deformasi.
Deformasi  yang  terjadi  adalah  akibat  adanya  perubahan tekanan  dalam  tubuh  gunungapi  karena  aktivitas  magma. Untuk  mengetahui  terjadinya  deformasi  tersebut  dapat dilakukan  dengan  beberapa  metode,  antara  lain  :  dengan menggunakan  theodolit  ataupun  sipat  datar, Global Positioning  System (GPS),  dan  dengan  menggunakan  Citra SAR ( Synthetic Aperture Radar ). Metode untuk pengolahan citra  SAR  antara  lain: Interferometry  Synthetic  Aperture Radar (InSAR), Differential InSAR  (D-InSAR), Multi Temporal InSAR  (MT-InSAR)  yang  meliputi, Permanent Scatterers InSAR  (PS-InSAR)  dan Small  Baseline  Subset (SBAS).
Pada  penelitian  kali  ini  dilakukan  penerapan  metode  PS- InSAR  untuk  mengetahui  deformasi  yang  terjadi  pada Gunungapi  Sinabung.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  bagaimana  penerapan  metode  PS-InSAR  untuk deformasi Gunungapi Sinabung dan hasil yang didapat dari pengolahan menggunakan metode tersebut.

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi  yang  dijadikan  studi  kasus  pada  penelitian  ini adalah Gunungapi Sinabung yang berada di Dataran Tinggi Karo,  Kabupaten  Karo,  Sumatera  Utara  dan  terletak  pada

## Penerapan Metode Permanent Scatterers Interferometry Synthetic Aperture Radar (Ps-InSAR) Untuk Analisis Deformasi Gunungapi (Studi Kasus: Gunungapi Sinabung)
Sajidah Salsabil 1 , Ira Mutiara Anjasmara 1* , Estu Kriswati 2
1 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS Kampus ITS, Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia
* e-mail: ira@geodesy.its.ac.id
2 Pusat Vulkanologi dan Mitigasi Bencana Geologi (PVMBG), Badan Geologi Jalan Diponegoro No. 57, Bandung, 40122, Indonesia
e-mail : estu.kriswati@esdm.go.id
I
Gambar 1. Lokasi Penelitian
koordinat puncak 03° 10’ LU dan 98° 23,5’ BT [3].

## B. Data dan Peralatan
Pada penelitian ini dibutuhkan beberapa data, antara lain:
1) Set Data Citra Satelit Sentinel-1A menggunakan tipe SLC level 1 dual polarisation (SDV)  pada  arah descending dengan polarisasi VV yang ditampilkan pada Tabel 1.;
2) Data  Orbit  Satelit  Radar  rentang  waktu  Januari  hingga Desember 2017;
3) DEM  SRTM  (Shuttle  Radar    Topography    Mission)  30 meter tahun 2017.
Pada  penelitian  ini  juga  dibutuhkan  beberapa  perangkat lunak antara lain : OS Ubuntu 16.04 LTS, SNAP [2] versi 6.0, StaMPS [3] versi 4.1b, QGIS dan Matlab .

## C. Tahapan  Penelitian
Berikut  diagram  alir  pengolahan  PS-InSAR  yang dilakukan  pada  penelitian  ini  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 2.
1) Pengolahan Dengan SNAP
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pemilihan  citra master yang merupakan  citra  yang  paling  optimal,  yakni  citra  yang memiliki  panjang spatial ( perpendicular )  dan temporal baseline terpendek diantara semua citra. Kemudian dilakukan pemilihan produk inti  Sentinel-1 IW SLC dan pembaharuan informasi orbit. Setelah itu, setiap pasangan citra master dan slave akan dilakukan pembuatan stack untuk kemudian di co- register dan  dibentuk  fase differential  interferogram nya. Debursting  stack diperlukan  untuk  mendapatkan  gambar berlanjut  secara  spasial.  Setelah  tahap-tahap  tersebut,  hasil data stack akan  diekspor  agar  sesuai  dengan  algoritma StaMPS.
2) Pemindahan ke dalam StaMPS
Setelah  data stack berhasil  diekspor,  skrip  mt_prep_snap di run menggunakan  terminal  pada  OS  Ubuntu  dengan menentukan parameter amplitude dispersion .
3) Pengolahan Dengan StaMPS
Hasil  pemindahan  ke  dalam  StaMPS  akan  menghasilkan folder berisi file-file yang kemudian diproses menggunakan
StaMPS package pada perangkat lunak Matlab. Pada proses ini,  hasil  PS candidate keluaran  SNAP  sebelumnya  akan diseleksi  sehingga  terpilih  PS  sesuai  dengan  parameter pengolahan yang telah ditentukan. Kemudian akan dilakukan plotting untuk menampilkan dalam bentuk time series . 4) Menampilkan Time Series Dengan QGIS
Hasil  ekstraksi time  series untuk  setiap  PS  yang  telah dipilih  ditampilkan  dengan  perangkat  lunak  QGIS menggunakan plugin PSI.

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Preprocessing
Metode  interferometri  data  SAR  terdapat  dua  parameter yang  dapat  mempengaruhi  kenaikan  derajat  dari  koherensi yang  merupakan  ukuran  langsung  untuk  menunjukkan kesamaan antara dua pengamatan, yakni: spatial ( perpendicular ) yang memberikan indikasi terkait sensitivitas  terhadap  tinggi  topografi,  banyaknya  dekorelasi akibat  gradien  fase,  dan  efektivitas  dari phase unwrapping , serta temporal baseline untuk  mereduksi  fase  sinyal  akibat topografi  dan noise akibat  gradien  fase,  yang  idealnya sesingkat  mungkin.    Pada  pengolahan  PS-InSAR,  jumlah minimum  citra  yang  diperlukan  adalah  5  [4],  namum direkomendasikan berjumlah 25 citra untuk hasil yang dapat dipercaya  [5].  Penelitian  kali  ini  digunakan  26  citra  SAR yang  kemudian  akan  menghasilkan  25  pasang  citra  dengan perpendicular dan temporal baseline yang ditunjukkan pada Tabel  2.  Seluruh  citra  mengacu  kepada  satu  citra  master, yakni citra tanggal 19 Juni 2017. Citra master ini merupakan citra  yang  paling  optimal,  yang  mana  terpilih  berdasarkan panjang baseline spasial ( perpendicular ) dan temporal yang terpendek  dari  seluruh  citra  yang  digunakan  yang  dapat dilihat  pada  menu  InSAR Stack Overview saat  pengolahan menggunakan perangkat lunak SNAP.
Tabel 1.
Daftar Set Data Citra Satelit Sentinel-1A yang Digunakan dalam Penelitian
ID File Citra Tanggal S1A_IW_SLC__1SDV_20170102T231158_20170102T231225_014659_017D86_300F 2 Januari 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20170126T231157_20170126T231225_015009_018846_5CBC 26 Januari 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20170219T231156_20170219T231224_015359_019324_857D 19 Februari 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20170303T231156_20170303T231224_015534_01986E_BD5F 3 Maret 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20170315T231159_20170315T231226_015709_019DAF_ACC8 15 Maret 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20170327T231159_20170327T231227_015884_01A2E9_ECC6 27 Maret 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20170408T231159_20170408T231227_016059_01A827_0C96 8-Apr-17 S1A_IW_SLC__1SDV_20170420T231200_20170420T231228_016234_01AD83_55E7 20-Apr-17 S1A_IW_SLC__1SDV_20170502T231200_20170502T231228_016409_01B2CF_7EE6 2 Mei 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20170514T231201_20170514T231229_016584_01B821_BC45 14 Mei 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20170526T231201_20170526T231229_016759_01BD82_7E8B 26 Mei 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20170607T231202_20170607T231230_016934_01C2F2_B2D0 7 Juni 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20170619T231203_20170619T231231_017109_01C859_33C5 19 Juni 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20170713T231204_20170713T231232_017459_01D2E8_B36F 13 Juli 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20170725T231205_20170725T231233_017634_01D843_05DA 25 Juli 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20170806T231206_20170806T231234_017809_01DD96_C65F 6 Agustus 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20170818T231206_20170818T231234_017984_01E2E5_7D6F 18 Agustus 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20170830T231207_20170830T231235_018159_01E82A_E70D 30 Agustus 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20170911T231207_20170911T231235_018334_01EDA3_923F 11-Sep-17 S1A_IW_SLC__1SDV_20170923T231208_20170923T231236_018509_01F300_1FCD 23-Sep-17 S1A_IW_SLC__1SDV_20171005T231208_20171005T231236_018684_01F857_F0E7 5 Oktober 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20171017T231208_20171017T231236_018859_01FDB1_1C41 17 Oktober 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20171110T231208_20171110T231236_019209_020866_FEE5 10-Nov-17 S1A_IW_SLC__1SDV_20171122T231208_20171122T231236_019384_020DF0_439A 22-Nov-17

## B. Pengolahan Dengan StaMPS
Pada metode PS-InSAR, PS didefinisikan oleh stabilitas fase  yang  dipilih  pada  PS candidates berdasarkan karakteristik  fase  yang  mana  bergantung  pada thresholding pixel amplitude  dispersion ,  sehingga  PS candidates dapat dipilih  dengan  menghiung amplitude  dispersion  index dan hanya  memilih  piksel  dengan  nilai amplitude  dispersion index kurang  dari  nilai threshold yang  telah ditentukan  [5]. Metode  tersebut  memiliki  tingkat  kesuksesan  tinggi  dalam pemilihan PS yang cerah, misalnya bangunan tertentu buatan manusia  yang  memiliki signal  to  ratio (SNR)  tinggi  (>10) [10]. Nilai amplitude dispersion ini bernilai tinggi (>0,400) pada  wilayah  yang  didominasi  oleh  vegetasi  dan  dapat bernilai  lebih  rendah  pada  wilayah  urban  [5].  Pada kebanyakan  medan  alam,  termasuk  kebanyakan  gunungapi, jarang  terdapat scatterer yang  cerah  dan  densitas reference PS  pada  umunya  rendah  untuk  membentuk  jaring  referensi yang berjarak rapat [6]. Pada teknik StaMPS, nilai amplitude dispersion yang  masuk  akal  berkisar  pada  0,400-0,420. Namun nilai tersebut dapat diatur setinggi yang diinginkan, karena  dengan  menggunakan  metode  ini  kebanyakan  PS candidate merupakan piksel PS [6].
Pada  wilayah  gunungapi  umumnya  menghasilkan  PS yang  kurang  rapat.  Hal  tersebut  dikarenakan  pada  wilayah tersebut umumnya didominasi oleh vegetasi dan tidak banyak terdapat struktur bangunan buatan manusia. Pada penelitian kali  ini  digunakan  nilai amplitude  dispersion sebesar  0,47
dengan  parameter  densitas  spasial  (per  km²)    piksel  yang terpilih  dengan  fasa  acak  pada  nilai  80.  Parameter  ini digunakan agar dapat menampilkan PS yang rapat, terutama untuk  wilayah  sekitar  puncak  Gunungapi  Sinabung. Penentuan  nilai amplitude  dispersion pada  penelitian  ini berdasarkan keterbatasan  kapasitas PC/Laptop yang digunakan untuk pengolahan. Sehingga didapatkan persebaran titik PS yang cukup rapat.
Dapat dilihat pada Gambar 3, persebaran PS lebih banyak dan  lebih  rapat    pada  daerah  urban  yang  memiliki  banyak bangunan  buatan  manusia.  Sedangkan  pada  daerah  yang banyak  terdapat  vegetasi  persebaran  PS  lebih  sedikit  dan kurang  rapat.  Hal  tersebut  dikarenakan  penggunaan amplitude analysis sangat baik pada daerah urban, sedangkan untuk kerapatan piksel PS yang diidentifikasi oleh amplitude dispersion  thresholding di  medan  alam  pada  umumnya cenderung rendah.
Dengan  pengolahan  StaMPS,  didapatkan  hasil  rata-rata kecepatan LOS displacement untuk setiap citra. Pada Gambar
Gambar 3 Hasil Plotting PS Pada Google Earth Pro
Gambar 2 Diagram Alir Data Orbit Set Data Citra SAR Sentinel 1A Preprocessing Backgeocoding Interferogram Formation Deburst Data DEM SRTM PS Selection Topo Phase Removal Estimate Phase Noise PS Weeding StaMPS Export TOPSAR Split Phase Correction Load Data Master Image Slave Image Set Lat Long Band StaMPS Import File data stack: *.SLC,*.hdr, *.img Data Interferogram Data Topo Phase Data StaMPS Export Unwrapping Estimate Spatially Output StaMPS Time Series Plotting Time Series LOS Displacement Tabel 2.
Perpendicular dan Temporal Baseline Pasangan Citra Tanggal Perpendicular Baseline (m) Temporal Baseline (hari) 19 Juni – 2 Januari 2017 22,300 168 19 Juni – 26 Januari 2017 13,320 144 19 Juni – 19 Februari 2017 -50,360 120 19 Juni – 3 Maret 2017 -105,510 108 19 Juni – 15 Maret 2017 6,800 96 19 Juni – 27 Maret 2017 -8,850 84 19 Juni – 8 April 2017 32,990 72 19 Juni – 20 April 2017 21,190 60 19 Juni – 2 Mei 2017 27,550 48 19 Juni – 14 Mei 2017 38,160 36 19 Juni – 26 Mei 2017 -57,460 24 19 Juni – 7 Juni 2017 29,700 12 19 Juni – 13 Juli 2017 -44,270 -24 19 Juni – 25 Juli 2017 -49,580 -36 19 Juni – 6 Agustus 2017 2,770 -48 19 Juni – 18 Agustus 2017 -14,750 -60 19 Juni – 30 Agustus 2017 -7,980 -72 19 Juni – 11 September 2017 15,690 -84 19 Juni – 23 September 2017 -26,740 -96 19 Juni – 5 Oktober 2017 -36,740 -108 19 Juni – 17 Oktober 2017 -43,880 -120 19 Juni – 10 November 2017 -30,410 -144 19 Juni – 22 November 2017 22,590 -156 19 Juni – 4 Desember 2017 -79,910 -168 19 Juni – 16 Desember 2017 -42,470 -180 19 Juni – 28 Desember 2017 -103,190 -192
4, Gambar 5, Gambar 6, dan Gambar 7, dapat dilihat bahwa rata-rata  kecepatan  LOS displacement pada  daerah Gunungapi  Sinabung  dan  sekitarnya  untuk  setiap  citranya berkisar pada -41,4 mm/tahun sampai dengan 32 mm/tahun.

## C. Besar Deformasi Gunungapi Sinabung Sepanjang Tahun 2017
Dari pengolahan StaMPS kemudian akan dihasilkan pola sebaran PS yang menunjukkan velocity rate dari perpindahan pada  arah  LOS  untuk  seluruh area  of  interest (AOI).  Pada Gambar  8, velocity  rate untuk  daerah  Gunungapi  Sinabung dan  sekitarnya  berkisar  pada  -40,400  mm/tahun  sampai dengan 30,800 mm/tahun. Pada Gambar tersebut velocity rate yang  menunjukkan  nilai  positif  terjadi  di  sekeliling  bagian
dari Gunungapi Sinabung, kecuali pada bagian barat dimana velocity rate menunjukkan nilai negatif.
Selain  itu  juga  didapatkan  rentang  simpangan  baku dari hasil  rata-rata  kecepatan.  Pada  Gambar  9,  dapat  dilihat simpangan  baku  berkisar  antara  1,400  mm/tahun  sampai dengan  31,800  mm/tahun.  Jika  hasil  tersebut  ditampilkan dengan  Google  Earth  Pro  dapat  dilihat  bahwa  simpangan baku  yang  nilainya  besar,  yang  ditunjukkan  dengan  warna biru, terjadi pada daerah vegetasi, sedangkan simpangan baku yang nilainya kecil, yang ditunjukkan dengan warna merah, terjadi  pada  daerah  urban  yang  memiliki  banyak  bangunan buatan manusia.
Dari hasil ini kemudian akan diekstraksi nilai velocity rate untuk  titik-titik  PS  yang  dipilih.  Pemilihan  titik-titik  PS  ini berdasarkan titik stasiun pengamatan GPS untuk Gunungapi Sinabung yang dimiliki oleh Pusat Vukkanologi dan Mitigasi Bencana  Geologi  (PVMBG)  Badan  Geologi,  Bandung. Namun  dikarenakan  PS  yang  dihasilkan  kurang  rapat,  hal tersebut  tidak  memungkinkan  untuk  mendapatkan  titik-titik yang tepat berada pada titik-titik pengamatan GPS. Sehingga pemilihan titik-titik berada pada radius 100 hingga 200 meter dari koordinat titik-titik pengamatan GPS. Hasil dari ektraksi ini  berupa  tabel  nilai velocity  rate dan  LOS displacement untuk  setiap  pasangan  citra.  Terdapat  4  stasiun  GPS  yang memantau pergerakan akibat aktivitas Gunungapi Sinabung, yakni : KBYK, LKWR, MRDG, dan SNBG. Persebaran titik- titik stasiun GPS dapat dilihat pada Gambar 10.
(a) (b) (c) (d)
(e) (f) (g) (h) (i)
(j)
(k) (l) (m) (n)
(o) (p) (q) (r) (s)
(t) (u) (v) (w) (x)
(y)
(z)
Gambar 5 LOS Displacement Velocity Rate untuk Citra (a) 2 Januari 2017; (b) 26 Januari 2017; (c) 19 Februari 2017; (d) 3 Maret 2017; (e) 15 Maret 2017; (f) ) 27 Maret 2017; (g) 8 April 2017; (h) 20 April 2017; (i) 2 Mei 2017; (j) 14 Mei 2017; (k) 26 Mei 2017; (l) 7 Juni 2017; (m) 13 Juli 2017; (n) 25 Juli 2017; (o) 6 Agustus 2017; (p) 18 Agustus 2017; (q) 30 Agustus 2017; (r) 11 September 2017; (s) 23 September 2017; (t) 5 Oktober 2017; (u) 17 Oktober 2017; (v) 10 November 2017; (w) 22 November 2017; (x) 4 Desember 2017; (y) 16 Desember 2017; (z) 28 Desember 2017
Gambar 4 Stasiun-stasiun Pengamatan GPS untuk Gunungapi Sinabung
Untuk  stasiun  KBYK  titik  PS  yang  dipilih  berada  pada koordinat 98,42679° LU dan 3,221249° BT. Pada Gambar 11, terlihat bahwa LOS displacement menunjukkan adanya tren naik. LOS displacement tertinggi terjadi pada pasangan citra tanggal 19 Juni dan 28 Desember 2017 sebesar  26,087 mm. Sedangkan LOS displacement terendah terjadi pada pasangan citra tanggal 19 Juni dan 4 Desember 2017 sebesar  -24,443 mm.
Untuk  stasiun  LKWR  titik  PS  yang  dipilih  berada  pada koordinat 98,3845° LU dan 3,191259° BT. Pada Gambar 12, terlihat bahwa LOS displacement menunjukkan adanya tren yang  cenderung  stabil.  LOS displacement tertinggi  terjadi pada pasangan citra tanggal 19 Juni dan 28 Desember 2017 sebesar  50,642 mm. Sedangkan LOS displacement terendah
terjadi pada pasangan citra tanggal 19 Juni dan 4 Desember 2017 sebesar  -71,368 mm.
Untuk  stasiun  MRDG  titik  PS  yang  dipilih  berada  pada koordinat 98,36595° LU dan 3,158215° BT. Pada Gambar 13, terlihat bahwa LOS displacement menunjukkan adanya tren turun. LOS displacement tertinggi terjadi pada pasangan citra tanggal  19  Juni  dan  3  Maret  2017  sebesar    37,221  mm. Sedangkan LOS displacement terendah terjadi pada pasangan citra tanggal 19 Juni dan 28 Desember 2017 sebesar  -20,466 mm.
Untuk  stasiun  SNBG  titik  PS  yang  dipilih  berada  pada koordinat 98,46391° LU dan 3,139653° BT. Pada Gambar 14, terlihat bahwa LOS displacement menunjukkan adanya tren naik. LOS displacement tertinggi terjadi pada pasangan citra
(a)
(b)
Gambar 10 Hasil Pengolahan StaMP (a) LOS Displacement Velocity Rate ; (b) Simpangan Baku
Gambar 9 Time Series LOS Displacement PS-InSAR untuk Stasiun KBYK
Gambar 8 Time Series LOS Displacement PS-InSAR untuk Stasiun LKWR
Gambar 7 Time Series LOS Displacement PS-InSAR untuk Stasiun MRDG
Gambar 6 Time Series LOS Displacement PS-InSAR untuk Stasiun SNBG
tanggal  19  Juni  dan  20  April  2017  sebesar  17,481  mm. Sedangkan LOS displacement terendah terjadi pada pasangan citra tanggal 19 Juni dan 26 Mei 2017 sebesar  -24,600 mm.

## IV. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  digunakan  nilai amplitude dispersion sebesar  0,470  dengan  parameter  densitas  spasial  (per  km²) dan  piksel  yang  terpilih  dengan  fase  acak  pada  nilai  80. Didapatkan  hasil  rata-rata  kecepatan  LOS displacement untuk  setiap  citra  yang  berkisar  pada  -41,400  mm/tahun sampai dengan 32 mm/tahun.
Dari  pengolahan  StaMPS  didapatkan velocity  rate untuk daerah  Gunungapi  Sinabung  dan  sekitarnya  yang  berkisar pada  -40,400  mm/tahun  sampai  dengan  30,800  mm/tahun dengan  nilai  simpangan  baku  yang  berkisar  antara  1,400 mm/tahun sampai dengan 31,800 mm/tahun.
Pada  stasiun  KBYK  LOS displacement tertinggi  terjadi pada pasangan citra tanggal 19 Juni dan 28 Desember 2017 sebesar  26,087 mm, sedangkan LOS displacement terendah terjadi pada pasangan citra tanggal 19 Juni dan 4 Desember 2017  sebesar    -24,443  mm.  Pada  stasiun  LKWR  LOS displacement tertinggi terjadi pada pasangan citra tanggal 19 Juni dan 28 Desember 2017 sebesar  50,642 mm, sedangkan LOS displacement terendah  terjadi  pada  pasangan  citra tanggal 19 Juni dan 4 Desember 2017 sebesar  -71,368 mm. Pada stasiun MRDG LOS displacement tertinggi terjadi pada pasangan  citra  tanggal  19  Juni  dan  3  Maret  2017  sebesar 37,221  mm,  sedangkan  LOS displacement terendah  terjadi pada pasangan citra tanggal 19 Juni dan 28 Desember 2017 sebesar  -20,466 mm. Pada stasiun SNBG LOS displacement
tertinggi terjadi pada pasangan citra tanggal 19 Juni dan 20 April 2017 sebesar 17,481 mm, sedangkan LOS displacement terendah terjadi pada pasangan citra tanggal 19 Juni dan 26 Mei 2017 sebesar  -24,600 mm.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  S.S.  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Pusat Vulkanologi  dan  Mitigasi  Bencana  Geologi  yang  telah memberikan  data  koordinat  stasiun  GPS  Gunungapi Sinabung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Basyid, “Pengembangan Peta Rencana Kontijensi Bencana Gunung Api,” J. Itenas Rekayasa , vol. 14, no. 4, 2010.
[2] M. Foumelis et al. , “ESA SNAP-StaMPS Integrated Processing for Sentinel-1 Persistent Scatterer Interferometry,” in IGARSS 2018-2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium , 2018, pp. 1364–1367.
[3] A. Hooper, D. Bekaert, K. Spaans, and M. Ar\ikan, “Recent advances in SAR interferometry time series analysis for measuring crustal deformation,” Tectonophysics , vol. 514, pp. 1– 13, 2012.
[4] A. Hooper, “A multi-temporal InSAR method incorporating both persistent scatterer and small baseline approaches,” Geophys. Res. Lett. , vol. 35, no. 16, 2008.
[5] C. Colesanti, A. Ferretti, F. Novali, C. Prati, and F. Rocca, “SAR monitoring of progressive and seasonal ground deformation using the permanent scatterers technique,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. , vol. 41, no. 7, pp. 1685–1701, 2003.
[6] and H. Z. A. Hopper, P. Seagall, Persistent scatterer interferometric synthetic aperture radar for crustal deformation analysis, with application to volcán alcedo, galápagos. Journal of Geophysical Research . 2007.