## PEMANFAATAN CITRA SATELIT QUICKBIRD UNTUK PEMETAAN POTENSI DAN KELAYAKAN TAMBANG BATUAN KAPUR (STUDI KASUS : KEC. SEMANDING, TUBAN)
Bangun Muljo Sukojo 1 , Sep Hamdan Rif’anuddin 2
1,2 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: 1 bangun_ms@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Batu  kapur  merupakan  salah  satu  barang  tambang  yang  banyak  terdapat  di  Indonesia.  .  Pegunungan  kapur  di Indonesia  menyebar  dari  barat  ke  timur  mulai  dari  pegunungan  di  Jawa  Tengah  hingga  ke  Jawa  Timur,  Madura, Sumatra dan Irian Jaya. Tuban berada dalam cekungan Jawa Timur bagian utara dan dimungkinkan sebagai wilayah potensial terdapatnya berbagai sumberdaya mineral, salah satunya adalah batuan gamping atau batuan kapur. Batu kapur  di  daerah  Tuban  tersebar  di  beberapa  kecamatan,  salah  satunya  yakni  di  kecamatan  Semanding.  Perlu dilakukan  pemetaan  potensi  untuk  mengetahui  seberapa  besar  peluang  untuk  melakukan  proses  penambangan. Selain itu, perlu juga dilakukan nalisa mengenai kelayakan area untuk dilakukan penambangan. Hal ini perlu dilakukan karena berpengaruh terhadap nilai ekonomis penambangan. Proses pemetaan dilakukan dengan menggunakan data tutupan  lahan  kerapatan  vegetasi  dan  geologi  lapisan  batuan  di  Kecamatan  Semanding.  Dari  ketiga  parameter dilakukan  proses  overlay  dengan  mempertimbangkan  bobot  setiap  parameter.  Berdasarkan  hasil  pengolahan, potensi kapur di kelaskan menjadi 5 kelas yakni potensi sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi. Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa di Kecamatan Semanding memiliki potensi tinggi, dengan besaran prosentase 41%. Pada pengolahan area layak tambang, didaptkan area seluas 5070.330 hektar potensi kapur layak tambang.
Kata kunci : Batu Kapur, Citra Satelit, Quickbird, Overlay, Layak Tambang

## Abstract
Limestone is one of the mining material Indonesia. The limestone mountains in Indonesia spread from west to east from the mountains of Central Java to East Java, Madura, Sumatra and Irian Jaya. Tuban is located in the northern part of East Java basin and is possible as a potential area of various mineral resources, one of them is limestone or limestone rock. Limestone in the Tuban area spread in several districts, one of them is in the Semanding district. It needs to potential mapping to find out how much opportunity to do the mining process. In addition, there should also be an analysis on the feasibility study for area mining. This needs to be done because it affects the economic value of mining.
The  potential  mapping  process  is  carried  out  using  land  cover  data,  vegetation  density  and  rock  layer  geology  in Semanding district. Meanwhile, the mineable area mapping is done with slope and road coverage. From the parameter do  overlay  process  by  considering  the  weight  of  each  parameter.  Then  the  mineable  limestone  potential  map  was obtained from the overlay of potential map data of limestone and mineable areas.
Based on the results of processing, limestone potential is classified into 5 classes, very low, low, medium, high, and very high potential. The results of data processing show that in Semanding district has a high potential, with a percentage of 41%. While the potential of mineable lime is obtained an area of 5070,330 hectares that divided into classes, namely the potential is feasible mine, high potential worthy of the mine, and very high potential worthy of mine.
Key word : Limestone, Image satellite, Quickbird, Overlay , potential worthy of mine
PEMANFAATAN CITRA SATELIT QUICKBIRD UNTUK PEMETAAN POTENSI DAN KELAYAKAN TAMBANG BATUAN KAPUR  (STUDI KASUS : KEC. SEMANDING, TUBAN)

## PENDAHULUAN
Indonesia.  merupakan  negara  yang  kaya  akan barang  tambang  mineral  dan  logam.  Batu  kapur merupakan  salah  satu  barang  tambang  yang banyak terdapat di Indonesia. Pegunungan kapur di Indonesia menyebar dari barat ke timur mulai dari pegunungan di Jawa Tengah hingga ke Jawa Timur,  Madura,  Sumatra  dan  Irian  Jaya  (Nowella 2017).  Besarnya  potensi  tersebut  juga  diiringi dengan besarnya permintaan di masyarakat akan kebutuhan  batu  kapur  karena  batu  kapur  dapat digunakan  untuk  berbagai  hal,  dalam  proses dengan fase tertentu baik langsung maupun tidak langsung,  baik  sebagai  proses  primer  maupun sebagai  bahan  tambahan.  Dengan  besarnya kebutuhan  tersebut,  maka  perlu  usaha-usaha untuk  medapatkan  informasi  mengenai  dimana saja  daerah  yang  berpotensi  memiliki  cadangan batu  kapur  yang  besar.  Selain  itu,  perlu  juga dilakukan  nalisa  mengenai  kelayakan  area  untuk dilakukan  penambangan.  Hal  ini  perlu  dilakukan karena  berpengaruh  terhadap  nilai  ekonomis penambangan.
Salah  satu  daerah  penghasil  utama  batu kapur  di  Jawa  Timur,  adalah  Kabupaten  Tuban. Berdasarkan  letaknya,  Tuban  berada  dalam cekungan  Jawa  Timur  bagian  utara  dan dimungkinkan sebagai wilayah potensial terdapatnya berbagai sumberdaya mineral, salah satunya  adalah  batuan  gamping  atau  batuan kapur  (Majid  2017).  Batu kapur  di  daerah  Tuban tersebar  di  beberapa  kecamatan,  salah  satunya yakni  di  kecamatan  Semanding.  Secara  geografis kecamatan Semanding terletak di sebelah selatan kota  Tuban  dengan  batas  wilayah  yakni  sebelah utara  berbatasan  dengan  kecamatan  Tuban, sebelah  timur  berbatasan  dengan  kecamatan Palang,  sebelah  selatan  berbatasan  dengan kecamatan  Plumpang  dan  kecamatan  Grabagan, dan sedangkan sebelah barat  berbatasan dengan kecamatan Merakurak.
Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan teknologi  penginderaan  jauh  citra  setelit Quickbird.  Data  citra  dapat  menghasilkan parameter-parameter  yang  dibutuhkan  dalam pengolahan  data  penelitian  ini.  Studi  kelayakan jalan menggunakan data jalan dari Peta Rupa Bumi Indonesia  skala  1  :  25.000.  Hasil  penelitian  yang
diperoleh  dapat  digunakan  dalam  penentuan  cara penambangan dan perkiraan waktu yang dibutuhkan untuk  melakukan  usaha  penambangan.  Serta diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  metode  yang lebih  cepat  dan  efisien  dalam  penentuan  estimasi potensi batuan kapur.

## METODE

## Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  dilakukan  di  Kecamatan Semanding Kabupaten Tuban, Jawa Timur dengan luas wilayah  1.209.800  Hektar  dan  secara  geografis terletak pada koordinat 111° 58'0"-112° 8' 45" BT dan 6° 53' 44"- 7°1'24" LS.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Data dan Peralatan
- Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini Citra Quickbird  13  Oktober  2013  (sumber:  Bappeda Tuban)  Peta  Geologi  tahun  2008,  Peta  DEM SRTM 2017 dan Peta  Digital RBI Skala 1:25.000 Lembar 1509-311
- Perangkat Sedangkan  peralatan  yang  digunakan  meliputi perangkat keras berupa Laptop serta perangkat lunak pengolah data yang terdiri dari ArcGIS 10.4 serta Envi.

## Pengolahan Data
1. Pengolahan Citra Quickbird
Koreksi  yang  digunakan  pada  pengolahan  citra ada  2,  yaitu  koreksi  geometrik  dan  koreksi radiometrik. Koreksi geometrik yaitu pembetulan citra secara geometrik sehingga proyeksi peta dan sistem  koordinat  yang  digunakan  sesuai  dengan dunia  nyata  [3].  Koreksi  radiometrik  dilakukan untuk memperbaiki nilai piksel agar sesuai dengan yang seharusnya yang biasanya mempertimbangkan  faktor  gangguan  atmosfer
sebagai  sumber  kesalahan  utama  [4].  Koreksi radiometrik meliputi kalibrasi radiometrik dan koreksi  atmosferik.  Kalibrasi  radiometrik adalah merubah atau mengkonversi nilai data citra asli hasil unduhan dari DN (Nilai Digital) ke nilai  radian  atau  reflektan  ToA  (Top  of Atmospheric). Koreksi atmosferik pada penelitian  ini  menggunakan  metode  FLAASH (Fast  Line-of-sight  Atmospheric  Analysis  of Spectral Hypercubes). Lalu melakukan
pemotongan  (cropping)  untuk  mendapatkan citra yang hanya meliputi daerah penelitian.
2. Pembuatan Peta Indeks Vegetasi Pembuatan peta
dilakukan dengan
menggunakan algoritma NDVI pada citra, serta dilakukan klasifikasi dan pengharkatan. Untuk melihat kualitas dari data dilakukan uji korelasi dari Ground Truth NDVI dengan data insitu di lapangan  dengan  menggunakan  kamera infrared.  Hasil  dari  pengolahan  dan  ground truth  harus  memiliki  nilai korelasi  lebih  sama dengan  0  dan  kurang  lebih  sama  dengan  1. Pembuatan  Peta  Tutupan  Lahan.  Pembuatan peta berasal dari data citra Quickbird, dimana dilakukan  dengan  menggunakan  metode supervised classification : maximum likelihood, serta  menghitung  matriks  konfusi.  Ketelitian yang  dihasilkan  harus  lebih  besar  dari  85% untuk memenuhi toleransi.
3. Overlay Dalam proses overlay, perlu dilakukan skoring terlebih  dahulu.  Skoring  bertujuan  untuk memberikan nilai pada setiap parameter yang dimiliki.  Setelah  dilakukan  skoring  maka dilakukan  proses  overlay  pada  empat  peta yang telah dilakukan pengharkatan yakni peta tutupan  lahan,  peta  indeks  vegetasi  dan  peta geologi. Overlay beberapa peta menghasilkan suatu informasi baru dalam bentuk luasan atau poligon  yang  terbentuk  dari  irisan  beberapa poligon dari peta-peta tersebut.

## Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan Data

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Koreksi Geometrik
Proses  koreksi  geometrik  merupakan  proses pembenaran lokasi dari setiap pixel terhadap kondisi sebenarnya di lapangan. Pixel yang tidak sesuai lokasi perlu dibenarkan karena jika terdapat kesalahan pada data  awal,  maka  data  yang  dihasilkan  tidak  dapat dipertanggung-  jawabkan  hasilnya  terhadap  lokasi yang sebenarnya.
Pada penelitian ini, proses koreksi geometric menggunakan data Ground Control Point (GCP) yang diukur  dengan  menggunakan  GPS  Geodetik. Peralatan  yang  digunakan  harus  memiliki  ketelitian yang tinggi untuk medapatkan hasil yang baik, dimana batasan toleransi kesalahan geometric adalah 1 pixel.
PEMANFAATAN CITRA SATELIT QUICKBIRD UNTUK PEMETAAN POTENSI DAN KELAYAKAN TAMBANG BATUAN KAPUR  (STUDI KASUS : KEC. SEMANDING, TUBAN)

## Gambar 3. Sebaran Titik GCP
Proses pengukuran GCP dilakukan setelah perencanaan telah diperhitungkan secara matang. Proses pengukuran menggunakan metode differential radial. Metode ini menggunakan 1 titik sebagai  acuan  koordinat  yang  sudah  benar,  dan rover  digunakan  untuk mengukur  titik  yang tidak diketahui koordinatnya.
Data yang diapatkan dari pengukuran GCP digunakan  untuk  melakukan  proses  koreksi geometrik.  Proses  ini  dilakukan  dengan  software pengolah  citra.  Pada  proses  koreksi  geometrik, koordinat horizontal dari data lapangan dimasukan sesuai  lokasi  titik  ukurannya  di  lapangan.  Dari proses ini dihasilkan data berupa nilai RMSe . Nilai RMSe memiliki toleransi sebesar 1 pixel. Data yang didapatkan  memiliki RMSe sebesar  0.33  sehingga data citra satelit telah terkoreksi secara geometrik dan  dapat  digunakan  untuk  melakukan  proses selanjutnya.

## Klasifikasi Tutupan Lahan
Klasifikasi  Citra  merupakan  proses  yang  berusaha mengelompokkan seluruh pixel pada suatu citra ke dalam  sejumlah class (kelas),  sedemikian  hingga tiap kelas merepresentasikan suatu entitas dengan properti yang spesifik. Data yang digunakan proses klasifikasi  ini  adalah  data  citra  satelit  yang  telah melalui  proses mozaiking ,  koreksi  geometrik, koreksi radiometrik, dan cropping .
Pembagian kelas menggunakan aturan SNI 7645:2010  skala  1:50.000.  Dalam  proses  ini kelasnya  adalah  permukiman,  sawah,  badan  air, semak belukar, lahan terbuka/tegalan. Setiap kelas mewakili  settiap  unsur  yang  berbeda.  Proses klasifikasi  dilakukan  menggunakan  software
pengolah  citra  dengan  menggunakan  metode Supervised  Classification  :  Maximum  Likelihood dimana  metode  ini  mengasumsikan  bahwa  statistik untuk  setiap  kelas  di  masing-masing  band  yang terdistribusi secara normal dan menghitung probabilitas  bahwa  setiap pixel yang  diberikan  milik kelas tertentu.
Berdasarkan hasil pengolahan data, didapatkan  hasil Peta  Tutupan  Lahan  seperti  gambar berikut. Terdapat area yang tidak terklasifikasi karena area tersebut tidak tercakup dalam citra yang tersedia.

## Gambar 4. Peta Tutupan Lahan
Peta  tutupan  lahan  yang  mewakili  5  kelas memiliki  luasan  yang  berbeda.  Luasan  paling  besar adalah  tutuppan  kelas  sawah  dan  paling  sempit adalah  kelas  kelas  perairan.  Berikut  ini  adalah  hasil luasan setiap kelas dari hasil pengolahan klasifikasi
Tabel 1. Luas Hasil Tuitupan Lahan Objek Luas (hektar) Badan Air 550,168 Hutan 818,796 Pemukiman 930,133 Sawah 4741,869 Tegalan 3893,272
Tutupan  lahan  merupakan  salah  satu  factor yuang  mempengaruhi  terbentuknya  karst.  Semakin besar kadar CO 2 yang terkandung semakin tinggi daya larut air terhadap batu gamping dimana pada  hutan yang  lebat  memiliki  kandungan  CO 2 yang  melimpah akibat dari hasil perombakan sisa-sisa organik (dahan, ranting,  daun,  bangkai  binatang)  oleh  mikro organisme.
Hasil  pengolahan  tutupan  lahan  perlu dilakukan proses uji ketelitian. Uji ketelitian tutupan lahan dilakukan dengan menggunakan uji confussion
Geoid Vol. 14 No. 2, 2019 (6-14)
matrix.  Untuk  melakukan  uji,  perlu  dilakukan sampling  data  tutupan  lahan  langsung  di lapangan.
Dari hasil keseluruhan didapatkan overall accuracy sebesar 88.608% yang dapat memenuhi toleransi  minimum  yakni  85%.  Hasil  klasifikasi dapat  dikatakan  benar  berdasarkan  hasil  uji ketelitian  sehingga  proses  pengolahan  dapat dilanjutkan.

## Peta Kerapatan Vegetasi
Indeks vegetasi merupakan saluran spektral yang menjadi  salah  satu  indikator  untuk  mengetahui tingkat  kekeringan  lahan  dan  mengukur  tingkat kehijauan  atau  kerapatan  vegetasi  pada  suatu wilayah.
Dalam  proses  pengolahan  peta  ini,  data yang  digunakan  adalah  data  citra  satelit  yang telah melalui proses mozaiking , koreksi geometrik,  koreksi  radiometrik,  dan cropping . Dimana  pengolahannya  menggunakan  algortima NDVI  ( Normalized  Difference  Vegetation  Index) yang  menggunakan  band  kanal  merah  dan infrared pada citra satelit.
Pengolahan  data  citra  satelit  terkoreksi menghasilkan  data  dengan  rentang  indeks maksimal  sebesar  -0.979210  ,  minimal  sebesar 0.929412  ,  dan  rata-rata  sebesar  0.349693. Berikut ini adalah gambar hasil pengolahan data peta kerapatan tutupan lahan.

## Gambar 5. Peta Kerapatan Vegetasi
Dari data hasil pengolahan juga didapatkan  luasan  area  untuk  setiap  kelasnya. Kelas yang memiliki area paling luas adalah kelas 1 dan yang paling kecil adalah kelas 5.
Tabel 2. Luas Kelas Keparatan Vegetasi Kelas Luas (hektar) Kelas 1 4412,003 Kelas 2 2999,808 Kelas 3 3301,850 Kelas 4 280,903 Kelas 5 0.068
Jika  ditinjau  dari  parameter  kerapatan vegetasi,  salah  satu  syarat  terbentuknya  kawasan karst  (dengan  dominasi  batu  kapur  dan  dolomit) adalah  memiliki  vegetasi  penutup  lahan  dengan kerapatan tinggi. Namun ketika dilakukan pengolahan di citra dan pengecekan dilapangan di dapatkan hasil bahwa  indeks  vegetasi  yang  ada  di  lokasi  tambang batu  kapur  tersebut  masuk  dalam  tipe  kerapatan vegetasi  yang  jarang  (range  -1  sampai  0,32).  Hal tersebut  dikarena  lokasi  tambang  yang  ada  sudah berubah  menjadi  dari  semak  belukar  menjadi ladang/tegalan. Range -1 sampai 0.32 memiliki luasan paling  besar  dalam  pembagian  tipe  indeks  vegetasi yaitu 8374,6 hektar.
Hasil  klasifikasi  indeks  vegetasi  yang dilakukan  perlu  dilakukan  uji  korelasi  dengan  data lapangan  untuk  menjamin  bahwa  data  yang didaptkan secara penginderaan jauh dapat dipercaya.
Proses  uji  korelasi  dilakukan  dengan menggunakan kamera yang dilengkapi dengan sensor infra  merah,  dimana  hasil  pemotretan  dari  kamera tersebut  dapat  diohitung  nilai  NDVI  sehingga  dapat dilakukan proses perhtiungan uji korelasi.
Gambar 6. Hasil Kamera Infrared
Berdasarkan  data  lapangan  yang  dioalah, didapatkan  nilai  uji  korelasi  sebesar  0.6951  dimana hasil tersebut tergolong dalam nilai yang kuat. Berikut ini adalah gambaran dari uji klasifikasi yang dilakukan.
PEMANFAATAN CITRA SATELIT QUICKBIRD UNTUK PEMETAAN POTENSI DAN KELAYAKAN TAMBANG BATUAN KAPUR  (STUDI KASUS : KEC. SEMANDING, TUBAN)

## Gambar 7. Grafik Korelasi NDVI Citra dan data insitu
Dalam hasil pengolahan data, didapatkan rata-rata hasil NDVI dari data insitu menghasilkan nilai  negatif  dengan  rata-rata  nilainya  adalah  - 0,086.  Data  insitu  di  lapangan  berupa  objek vegetasi,  sedangkan  hasil  rata-rata  NDVI menunjukkan bahwa objek yang dideteksi adalah tidak termasuk kategori vegetasi. Nilai NDVI yang dihasilkan  perlu  dilakukan  analisa  lebih  lanjut mengenai kamera yang digunakan. Kalibrasi nilai NDVI perlu dilakukan untuk menjamin nilai NDVI hasil  insitu.  Meskipun  data  korelasi  yang dihasilkan kuat, hasil insitu tidak dapat dipercaya.

## Peta Geologi
Peta  geologi  merupakan  ppetunjuk  tentang susunan  lapisan  batuan  yang  memberikan informasi  mengenai  formasi  apa  saja  yang terdapat pada suatu daearah.

## Gambar 8. Peta Geologi
Berdasarkan  data  yang  digunakan,  yakni Peta  Geologi  Lembar  Jatirogo  didapatkan  7 fomasi. Formasi-formasi tersebut adalah sebagai berikut :
Tabel 3. Luas Formasi Batuan Batuan Penyusun Luas(ha) Alluvium 879.5 Batulempung  Anggota  F. Kujung 370.2 Batugamping Prupu, Anggota F. Kujung 8085.9 Batulanau Anggota F. Kujung 703.6 Formasi Ngrayong 548.8 Formasi Paciran 189.5 Formasi Tuban 2328.2

## Peta Potensi Batuan Kapur
Peta  potensi  batuan  merupakan  peta  hasil pengolahan  dari  3  parameter,  yakni  ppeta  tutupan lahan, peta kerapatan vegetasi, dan peta geologi. Dari ketiga  data  tersebut  dilakukan  pproses overlay dengan menggunakan software pengolah citra.
Hasil dari proses intersect didapatkan seperti gambar  7.  Pada  hasil  tersebut,  didapatkan  hasil dengan kelas dengan area terluas adalah kelas sawah dengan  luas  4741,9  hektar  dan  kelas  paling  sempit adalah kelas perairan dengan luasan 550.2 hektar.

## Gambar 9. Peta Potensi Batu Kapur
Pada  hasil intersect pada  gambar  tersebut, didapatkan  hasil  dengan  kelas  dengan  area  terluas adalah  kelas  potensi  tinggi  dengan  luas  4579,654 hektar  dan  kelas  paling  sempit  adalah  kelas  potensi sangat rendah dengan luasan 536,169 hektar. Untuk luasan kelas yang lain dijabarkan pada tabel dibawah ini:
NDVI Citra Satelit Quickbird 0.300 0.200 0.100 0 -0.100 -0.150 -0.200
-0.05 0.000
Korelasi Nilai NDVI Citra Dengan Nilai NDVI Lapangan 0.050 0.000 Fo to Kamer a N DV I

## Tabel 4. Luas Potensi Batu Kapur
Kelas Luas (hektar) Potensi Sangat Rendah 536.170 Potensi Rendah 562.849 Potensi Sedang 2108.180 Potensi Tinggi 4579.654 Potensi Sangat Tinggi 3203.469

## Peta Area Layak Tambang Batu Kapur
Peta  Area  Kelayakan  merupakan  peta  yang menggambarkan daerah mana yang memiliki area yang layak untuk ditambang. Peta ini ditentukan atau dibuat dengan menggunakan dua parameter,  yakni  data  peta  cakupan  jalan  dan peta  kelerengan.  Jaringan  jalan  merupakan system  prasarana  utama  yang  menjadi  bagian dari system jaringan transportasi darat. Jaringan jalan  disebut  juga  sebagai  tonggak  penggerak perekonomian wilayah., karena dapat meningkatkan pertumbuhan perekonomian wilayah.
Dalam menentukan kelayakan jalan untuk tambang, perlu dibuat peta untuk cakupan jalan yang  ada  di  Kecamatan  Semanding.  Dalam pengolahan  peta  cakupan  jalan,  data  jaringan jalan  dilakukan  proses  buffer  untuk  mengetahui cakupan areanya.
Dalam peta ini, terdapat pembagian kelas untuk  cakupan  luasannya.  Berikut  ini  adalah pembagian kelasnya :
Tabel 5. Pembagian Kelas Cakupan Jalan Kelas Cakupan Kelas 1 0 -500 m Kelas 2 500-1000 m Kelas 3 1000-2000 m Kelas 4 >2000 m
Berikut  ini  adalah  hasil  dari  proses buffering  dari  data  jaringan  jalan  di  Kecamatan Semanding.
Gambar 10. Peta Cakupan Jalan

## Tabel 6. Luasan Cakupan Jalan
Kelas Luas (hektar) Kelas 1 8971.814 Kelas 2 3063.532 Kelas 3 1060.235 Kelas 4 10.111
Dalam  hasil  pengolahan  tersebut,  jalan dengan cakupan kelas 1 adalah yang paling dominan dimana  kelas  1  memiliki  luasan  8971.814  hektar. Kemiringan lereng  merupakan  sudut  yang  dibentuk oleh perbedaan tinggi permukaan lahan (relief), yaitu antara bidang datar tanah dan bidang  horizontal, dan  dihitung  dengan  prosentase.  Suatu  lereng mengalami  gerakan  karena  kestabilan  tanah/batuan pada  lereng  tersebut  terganggu,  baik  oleh  berbagai proses yang berasal dari dalam ataupun dari luar.
Peta  kelerengan  dibuat  menggunakan  data dem.  Data  dem  yang  digunakan  mencakup keseluruhan area di kecamatan Semanding. Data dem diproses  menjadi  data  slope,  kemudian  dilakukan proses  kreklasifikasi. Klasifikasi  dari  peta  kemiringan didasarkan  atas  penelitian  terdahulu  oleh  Suryana 2011 . Berikut ini adalah pembagian kelasnya :

## Tabel 7. Pembagian Kelas Kemiringan Lereng
Kelas Kemiringan (%) Kelas 1 0 – 8 Kelas 2 8 – 15 Kelas 3 15 – 40 Kelas 4 >40
Berikut ini adalah hasil pengolahan data dem yang  menghasilkan  peta  kemiringan  lereng.  Peta  ini memiliki  skala  100.000  dengan  area  yang  paling dominan adalah kelas 4 dengan luas 3972,416 hektar dan  area  yang  paling  sempit  adalah  kelas  5  dengan luasan 425,749 hektar.
PEMANFAATAN CITRA SATELIT QUICKBIRD UNTUK PEMETAAN POTENSI DAN KELAYAKAN TAMBANG BATUAN KAPUR  (STUDI KASUS : KEC. SEMANDING, TUBAN)
Proses  pembuatan  peta  area  kelayakan menggunakan metode intersect. Metode intersect dilakukan  dengan  generate  dua  data  parameter yang diolah sebelumnya. Hasil proses skoring dan intersect  didapatkan  Peta  Area  Layak  Tambang, dimana  berdasarkan  parameter  fisiknya,  area Semanding  dominasi  oleh  area  pada  kelas  tidak layak  dengan luas area 7627,591 hektar dan area yang  layak  ditambang  memiliki  luasan  5478,100 hektar. Nilai luas yang dihasilkan berdasarkan dua parameter  yang  digunakan  dalam  proses  overlay. Berikut  ini  adalah  gambaran  hasil  proses pengolahan data yang dilakukan.

## Gambar 12. Peta Area Layak Tambang

## Peta Potensi Batu Kapur Layak Tambang
Peta  ini  menggambarkan  area  yang  layak  untuk ditambang  berdasarkan  potensi  dan  area  yang layak ditambang. Data yang digunakan pengolahan  adalah  data  peta  potensi  dan  peta area layak tambang.
Proses  pengolahan  dilakukan  dengan metode clipping . Metode clipping membutuhkan data input dan data batas pemotong. Data input yang digunakan adalah peta potensi batu kapur, sedangkan untuk pemotongnya adalah peta area layak tambang.

## Gambar 13. Metode Clipping
Hasil  dari  proses  clipping  didapatkan berupa  peta  potensi  layak  tambang  yang  dibagi menjadi  3  kelas,  yakni  potensi  sedang  layak tambang,  potensi  tinggi  layak  tambang,  dan potensi  sangat  tinggi  layak  tambang.  Dari  data
hasil  didapatkan  kelas  yang  paling  dominan  adalah kelas  potensi  tinggi  layak  tambang  dengan  luasan area 2227.757 hektar.
Berikut ini adalah hasil luasan dan peta layak tambang.
Tabel 8. Luas Potensi Batu Kapur Layak Tambang Kelas Luas (hektar) Potensi Sedang Layak Tambang 937,895 Potensi Tinggi Layak Tambang 2227,757 Potensi Sangat Tinggi Layak Tambang 1904,677
Hasil  Peta  Potensi  Layak  Tambang  diwakili oleh  3  kelas,  yakni  potensi  sedang  layak  tambang, potensi  tinggi  layak  tambang,  dan  potensi  sangat tinggi layak tambang. Gambar 12 adalah gambar peta hasil pengolahan data yang telah dilakukan.

## Gambar 14. Peta Potensi Layak Tambang
Hasil yang didapatkan dari pengolahan perlu dilakukan  pengujian  dilapangan.  Untuk  melihat tingkat  akurasi  dari  hasil  penelitian,  dilakukan pengambilan titik sampel penambangan di Kecamatan  Semanding.  Peneliti  terjun  ke  lapangan untuk mengambil sampel lokasi tambang batu kapur.
Berdasarkan  dari  hasil  overlay,  terdapat  10 titik sesuai dengan data peta potensi layak tambang dan  1  titik  tidak  sesuai.  Dapat  dikatakan  tingkat akurasi dari hasil uji adalah 90.9% sesuai. Berikut ini adalah gambar dari overlay dari data sampel dan peta potensi layak tambang.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  berdasarkan analisis  terhadap  hasil  penelitian  tentang pemetaan  potensi  batu  kapur  dengan  teknologi penginderaan jauh ini sebagai berikut :
a. Kecamatan  Semanding  memilki  potensi kapur  yang  tinggi  dimana  terdapat 4579.654  hektar  lahan  dalam  kelas potensi  tinggi.  Secara  keseluruhan,  hasil pengolahan  data  menunjukkan  dimana pada  kelas  sangat  rendah  memiliki  luas 536.170  hketar,  kelas  spotensi  rendah memiliki  luas  562.849,  kelas  potensi sedang  memiliki  luas  2108.180  hektar, potensi tinggi luas 4579.654 hektar , dan potensi sangat tinggi luas 3203.469 hektar
b. Kecamatan  Semanding  memiliki  area potensi  layak  tambang  dengan  luasan 5070.330  hektar.  Hasil  tersebut  terbagi dalam 3 kelas, kelas potensi sedang layak tambang  dengan  luas  937.895  ,  kelas potensi tinggi layak tambang dengan luas 2227.757 , dan kela potensi sangat tinggi layak tambang dengan luas 1904.677

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Bappeda Kabupaten Tuban atas  dukungan data dan kemudahan selama penelitian ini berlangsung.

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin, H, Z. 2002. Penentuan Posisi dengan GPS dan Aplikasinya. Jakarta: PT Pradnya Paramita. Danoedoro,  Projo.  1996.  Pengolahan  Citra  Digital.
Yogyakarta  :  Fakultas  Geografi.  Universitas Gadjah Mada.
Majid, D. A., 2017. "Pemetaan Potensi Batuan Kapur menggunakan  Metode  Penginderaan  Jauh dan Sistem Informasi Geografis di Kabupaten Tuban".  Laporan  Tugas  Akhir.  Surabaya:
Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Novella,  M.  S.,  2017.  "Identifikasi  Batu  Kapur Berdasarkan Tekstur menggunakan Metode Learning  Vector  Quantization".  Yogyakarta:
Universita Mercu Buana.
Soenarmo,  S.  H.,  2009.  Penginderaan  Jauh  dan Pengenalan  Sistem  Infromasi  Geografi  Untuk Bidang  Ilmu  Kebumian.  Bandung  :  Institut Teknologi Bandung (ITB).