Variasi Teknik Synthetic Aperture Radar (SAR) Untuk Rekonstruksi Geologi Di Kabupaten Pidie Jaya, Aceh
Muhammad Budi a,* , Hartono Hartono a , Djati Mardiatno b a Magister Penginderaan Jauh, Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta
b Magister Geografi, Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta *Corresponding author, email address: muhammad.budi@mail.ugm.ac.id ARTICLE  INFO ABSTRACT Article History: Geologic  information  has  an  important  role  in  development  planning  in Indonesia  especially  in  physical  development  so  that  it  needs  to  be  well  laid out in order to give the complete information. The objectives of the study are: First,  to  integrate  result  of  the  SAR  technique  processing  to  image  fusion technique to identify geological structure, landform and litology in Pidie Jaya region, Aceh province and Second, to test ability of SAR technique and image fusion technique in geology reconstruction in Pidie Jaya region. This study was done in most parts of Pidie Jaya and Pidie region using the main data that are Sentine-1A with VH polarization and Landsat 8 OLI with 567 composite. The methods  used  are  digital  image  processing  and  field  observations.  Digital image processing uses some techniques including: SAR technique (calibration, multilook,  deburst,  median  speckle  filtering,  geometric  correction),  InSAR technique  to  create  DEM,  HSV  image  fusion  and  directional  spatial  filter technique  (3x3  and  5x5  windows)  to  identify  landform,  geological  structure and litology through visual interpretation. Field observation was done through strike and dip measurement with purposive sampling method. Results of HSV fusion  technique  visual  interpretation  can  map  structural  landform,  volcanic landorm, fluvial landform, drainage patterns and litology. Results of directional filter  visual  interpretation  can  map  lineament,  fault  and  fold.  Geological structure  in  study  region  has  dominant  direction  South  West-North  East  or 42.4o-223.63o. The study region is dominated by structural landform with an area  of  555.39  km2  or  59.56%  of  study  area  total  with  accuration  86.04%. Litology  which  dominates  in  study  area  is  sandstone  with  an  area  of  571.78 km2  or  61.31%  of  study  area  total  with  accuration  82.93%.  Result  of reconstruction  by  geology  identification  using  variation  of  radar  and  optic imagery processing can tell and describe about the current geologic setting in a region  so  it  can  be  a  new  data  in  seeking  the  geologic  information  renewal using technology state-of-the-art.
Received 15 February 2019
Revised 8 April 2019 Accepted 15 April 2019
Keywords: Synthetic aperture radar Geology reconstruction VH polarization Landsat 8 OLI Pidie Jaya Aceh
© 2019 Magister Teknik Sipil Unsyiah. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Geologi di Indonesia merupakan sesuatu yang perlu diungkapkan dengan baik karena memiliki peran penting  dalam  penataan  ruang  mulai  dari  perencanaan,  pembangunan  dan  evaluasi.  Dalam  perolehan informasi  geologi  diperlukan  data  dengan tingkat kedetilan  yang tinggi  dan  cara  pengolahan  yang  baik untuk  menghasilkan  informasi  geologi  yang  lengkap.  Mengikuti  perkembangan  teknologi  dalam mengatasi  permasalahan  tersebut,  maka  teknologi  penginderaan  jauh  aktif  atau  radar  merupakan  salah satu solusi yang baik untuk diterapkan dalam bidang geologi. Terdapat metode pengamatan geologi yang menggunakan  instrumen  pengukuran  yang  terletak  di  wahana  satelit  yang  disebut Synthetic  Aperture Radar (SAR).  SAR  merupakan  bagian  dari  radar  yang  dapat  menghasilkan  citra  dengan  kenampakan fenomena  geologi  yang  jelas  berupa  struktur  geologi  dan  bentuklahan.  Dalam  rangka  menghasilkan kenampakan objek dengan kualitas yang tinggi maka hasil teknik SAR dapat divariasikan dengan teknik

## Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan (JARSP)
Journal of Archive in Civil Engineering and Planning E-ISSN: 2615-1340; P-ISSN: 2620-7567
Journal homepage: http://www.jurnal.unsyiah.ac.id/JARSP/index

## ISSN: 2088-9860
Journal homepage: http://jurnal.unsyiah.ac.id/aijst
ISSN: 2088-9860
Journal homepage: http://jurnal.unsyiah.ac.id/aijst
fusi citra yang menggabungkan dua buah citra dengan membawa kelebihan masing-masing menjadi satu buah citra. Tujuan dari penelitian ini yaitu:
1. integrasi hasil pengolahan teknik SAR dengan teknik fusi dalam mengidentifikasi struktur geologi, bentuklahan dan litologi di daerah Pidie Jaya, Aceh.
2. menguji kemampuan teknik SAR dan teknik fusi dalam merekonstruksi geologi di Pidie Jaya. Manfaat yang dihasilkan dari penelitian ini yaitu dapat mengetahui karakteristik teknik SAR dan fusi dalam  mengidentifikasi  fenomena  geologi  di  suatu  wilayah  dan  hasil  yang  diperoleh  diharapkan  dapat menjadi data acuan dalam pembaharuan informasi peta geologi nantinya.

## 2. KAJIAN PUSTAKA Penginderaan Jauh Aktif dan SAR
Radar ( radio detection and ranging ) bekerja dengan menggunakan gelombang mikro untuk mendeteksi objek permukaan. Dikatakan “aktif” karena radar menghasilkan sumber energi sendiri dalam menyinari permukaan bumi dan menerima pantulan berbagai objek ( backscattering ) melalui sensor yang berisikan informasi  amplitudo  dan  fase.  Proses  pemancaran  dan  penerimaan  gelombang  oleh  sensor  disebut polarisasi yang dapat berbentuk vertikal (V) dan horizontal (H). SAR banyak digunakan dalam penelitian geologi  karena  resolusi  yang  tinggi  yang  berasal  dari  antena  berukuran  pendek  dan  sintetis  yang menghasilkan kombinasi overlap pada piksel yang berukuran sempit. Sistem SAR mewakili karakteristik geometri dan elektrikal dari permukaan hampir dalam berbagai kondisi cuaca (Rosen et al, 2000).

## InSAR
InSAR merupakan teknik dalam radar yang menggunakan dua atau lebih fase yang diperoleh pada waktu yang  berbeda  untuk  mendeteksi  perubahan  sifat  spasial  dan  elektrikal  permukaan.  Pembentukan  data DEM menjadi aplikasi awal dari teknik InSAR yang terbentuk melalui interaksi gelombang mikro dengan permukaan  bumi  yang  menghasilkan  fase  berisikan  informasi time  delay dan  amplitudo  sehingga memperoleh  informasi  jarak  dari  sensor  ke  permukaan  (Massonet  &  Feigl,  1998).  Informasi  pada  data DEM  memberikan  nilai  elevasi  pada  setiap  koordinat  di  permukaan  (x,  y,  z)  yang  dapat  dilihat berdasarkan  nilai  piksel  yang  merepresentasikan  nilai  ketinggian  sesuai  dengan  resolusi  vertikal  dan horizontalnya.
Fusi Hue, Saturation and Value (HSV) dan Filter Spasial Directional
Fusi citra merupakan teknik menggabungkan beberapa citra untuk memperoleh tambahan informasi yang lebih  baik  terhadap  sebuah  objek  yang  mana  informasi  tersebut  tidak  dapat  diperoleh  hanya  dari  satu sensor  citra  saja  (Gupta,  2018).  Fusi  HSV  bekerja  dengan  cara  mentransformasikan  data  multispektral dari ruang RGB ke ruang HSV dan ruang citra radar disubstitusikan menjadi saluran intensitas sebelum proses transformasi dikembalikan ke ruang RGB guna memperoleh citra multispektral beresolusi tinggi (Lillesand,  2004).  Teknik  fusi  HSV  dapat  diaplikasikan  dengan  tujuan  untuk  menajamkan  citra, meningkatkan  koreksi  geometrik,  meningkatkan  fitur-fitur  yang  tidak  terlihat  pada  data single ,  data pelengkap  untuk  peningkatan  klasifikasi,  mendeteksi  perubahan,  mengganti  informasi  yang  hilang  dan data yang rusak (Pohl dkk, 2017).
Filter  spasial  adalah  teknik  pengolahan  citra  untuk  mengubah  intensitas  dari  piksel  berdasarkan intensitas  piksel  tetangga  ( neighbouring ).  Filter  spasial  mengubah  nilai  variasi  dari  citra  awal  menjadi nilai variasi yang baru sehingga akan meninggalkan nilai yang berbeda dan jelas pada citra (Danoedoro, 1996). Filter directional menjadi dasar dalam pendeteksian batas tepi ( edge detection ). Eppes dan Rouse (1974) meningkatkan kualitas informasi struktur geologi melalui filter d irectional dalam satu arah. Batas tepi  pada  citra  terlihat  ketika  mengalami  perubahan  besar  (kemiringan  curam)  antara  nilai  piksel  yang berdekatan.

## Analisis Rekonstruksi Geologi
Rekonstruksi geologi dilakukan setelah melalui tahap pengolahan SAR dan fusi citra. Kualitas informasi yang dihasilkan sangat mempengaruhi proses rekonstruksi karena harus menghubungkan parameter yang saling  berhubungan  dalam  proses  pembentukan  permukaan  geologi.  Prinsip  dasar  rekonstruksi  geologi yaitu memiliki data topografi, struktur geologi dan litologi.
Wegner  dkk  (2009)  mengungkapkan  salah  satu  fungsi  dari  fusi  citra  yaitu  untuk  mengekstrak informasi ketinggian melalui topografi dan relief yang jelas. Batas topografi yang dibentuk melalui teknik fusi dapat menguatkan sifat-sifat dasar dari citra radar melalui bayangan dan kenampakan tiga dimensi yang  akan  mempertegas  aspek-aspek  topografi  dan  relief.  Identifikasi  struktur  geologi  termasuk  dalam aspek  yang  sangat  penting  untuk  rekonstruksi  geologi  dalam  menggambarkan  fenomena  geologi  yang terjadi  pada  masa  lampau.  Dalam  melakukan  interpretasi  geologi  pada  citra  radar,  terdapat  beberapa elemen  yang  digunakan  untuk  penafsiran  geologi  yaitu  kecerahan,  tekstur,  bentuk,  pola,  ukuran,  dan bayangan.

## Gambar 1. Tahap rekonstruksi geologi
Aspek  yang  memiliki  keterkaitan  dengan  struktur  geologi  yaitu  kenampakan  bentuklahan. Bentuklahan adalah susunan permukaan bumi dan segala kenampakan fisik yang dihasilkan dari proses alami yang memiliki bentuk khas dan dapat dikenali melalui sifat dan karakternya (Strahler, 1989). Citra hasil pengolahan SAR dan fusi diklasifikasi untuk menentukan bentuklahan agar dapat digunakan untuk interpretasi litologi. Interpretasi litologi memerlukan hasil dari klasifikasi geomorfologi yang terdiri dari bentuklahan,  fitur  lineasi  yang  termasuk  sesar  dan  lipatan,  anomali  vegetasi  serta  pola  aliran  dengan melibatkan jenis batuan dan formasi geologi. Klasifikasi bentuklahan menggunakan prinsip utama tentang pembentukan  morfologi  yang  mengacu  pada  proses  geologis.  Interpretasi  dan  penamaannya  mengikuti hasil  klasifikasi  bentuk  lahan  dari  Suharsono  (1999)  dan  Brahmantyo  &  Bandono  (2005).  Pembagian didasarkan kriteria genetik, bentuk, struktur, rona, tekstur, asosiasi dan proses geomorfologi dominan.

## 3. METODE PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilakukan di sebagian kabupaten Pidie Jaya dan Pidie yang berada pada koordinat geografis 95 o 54’1,824” BT 5 o 16’35,595” LU – 96 o 18’14,93” BT 5 o 4’50,741” LU.

## Gambar 2. Lokasi penelitian

## Tahap Pengumpulan Data
1. Data utama yang digunakan yaitu citra Sentinel-1A mode IW jenis SLC level 1, dan citra Landsat 8 OLI.
2. Data sekunder yang digunakan yaitu citra SRTM, peta geologi skala 1:50.000 lembar peta Keumala (0421-32),  Glumpang  Minyeuk  (0521-11),  Samalanga  (0521-12)  dan  Panteraja  (0521-13)  serta  peta rupabumi indonesia skala 1:50.000 lembar 0521-13 Panteraja dan 0521-11 Glumpang Minyeuk.

## Teknik Pengolahan Data
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengolahan  awal  dari  data  utama  yang  saling  berhubungan  untuk menghasilkan citra yang akan dianalisis. Berikut tahap pengolahan penelitian:
Survey Topografi Struktur Geologi
Batuan / Litologi
Analisis Rekonstruksi Geologi

## 1. Interferometric SAR (InSAR)
Dalam tahap pembentukan DEM melalui teknik InSAR, maka dibutuhkan dua buah citra dengan tanggal perekaman yang berbeda untuk menghasilkan citra dengan kenampakan tiga dimensi yang baik. Dalam kasus  ini  citra  dengan  perekaman  lebih  awal  berperan  menjadi slave dan  citra  kedua  sebagai master. Kedua  citra  akan  melalui  tahapan  estimasi baseline,  coregistration,  interferogram  formation,  phase unwrapping, geocoding, dan tahap akhir yaitu phase to elevation.
Tabel 1. Karakteristik citra Sentinel-1A yang digunakan pada tahap InSAR Data Acquisition Polarisasi Direction Master 14 Des 2016 VH + VV Descending Slave 20 Nov 2016 VH + VV Descending
2. Teknik  SAR  Sentinel-1A,  terdiri  dari  proses  kalibrasi, multilook dan  s peckle  filtering,  k oreksi geometrik 3. Pengolahan Multispektral Landsat 8
4. Fusi Hue, Saturation and Value (HSV)
5. Filter spasial directional

## Teknik Analisis Data
Adapun tahapan analisis data dari kedua citra utama meliputi:
1. Interpretasi Struktur Geologi
Citra radar dengan prinsip polarisasinya digunakan untuk meningkatkan potensial dalam menginterpretasi pola  struktur  geologi  melalui  pendekatan  salah  satunya  dari lineament /kelurusan.  Karakteristik  pola kelurusan  diinterpretasi  secara  manual  hasil  observasi  dari  topografi.  Interpretasi  struktur  geologi dilakukan berdasarkan kunci interpretasi citra yaitu rona/warna, bentuk/pola, tekstur dan bayangan. Rona pada citra menggambarkan intensitas yang diterima suatu objek sehingga menunjukkan perbedaan gelap terang yang menjadi pembeda topografi. Bentuk atau pola menghasilkan kenampakan yang jelas berupa sesar,  kekar  dan  lipatan  yang  masing-masing  memiliki  ciri  khas  tersendiri.  Tekstur  ditunjukkan  dalam tingkat kekasaran permukaan untuk diketahui kondisi permukaan sedangkan bayangan dalam interpretasi sebagai  pendukung  dalam  memberikan  informasi  mengenai  perbedaan  ketinggian  tiap-tiap  objek  di permukaan.

## 2. Interpretasi Bentuklahan
Interpretasi  bentuklahan  dapat  dikelaskan  menjadi  sub  satuan  bentuklahan  yang  tersusun  dari  struktur geologi. Sub satuan bentuklahan tersebut menciptakan parameter yang dapat diinterpretasi melalui kunci- kunci interpretasi berupa relief dan pola aliran yang sangat berhubungan dengan struktur geologi. Dalam identifikasi bentuklahan, dapat dilihat melalui kunci interpretasi citra yang paling dasar yaitu bentuk, lalu yang  sedikit  kompleks  yaitu  pola  yang  dapat  menunjukkan  bentuk-bentuk  spesifik  seperti  pola perulangan.  Pola  aliran  dapat  diidentifikasi  berdasarkan  kenampakan  tekstur  dan  mampu  memberikan informasi bentuklahan di suatu daerah tersebut.

## 3. Interpretasi Litologi
Sebaran litologi di permukaan dipengaruhi oleh kejadian dari struktur geologi dan menghasilkan beragam bentuklahan. Tiap bentuklahan memiliki kandungan litologi yang berbeda. Litologi yang umumya dapat dihubungkan terhadap fenomena gelogi yaitu litologi dari jenis bentuklahan struktural yang tersusun dari batuan sedimen dan dapat juga tertutupi oleh formasi dari vulkanik. Analisis litologi dilakukan pada unit yang kecil agar mendapatkan informasi yang detil.
Uji Akurasi Interpretasi Visual ( Confusion Matrix )
Uji  akurasi  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  untuk  mendapatkan  presentase  tingkat  keakuratan  hasil interpretasi visual bentuklahan dan litologi dari teknik SAR dan fusi terhadap sampel yang diperoleh dari lapangan dengan data acuan dari peta geologi yang memiliki informasi berupa formasi geologi yang di
dalamnya  terdapat  susunan  litologi  secara  umum.  Presentase  tingkat  akurasi  tiap-tiap  objek  diperoleh melalui uji akurasi omisi ( producer accuracy ) dan komisi ( user accuracy ).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Konstruksi DEM
Hasil  yang  diperoleh  melalui  informasi baseline antara  dua  sensor  perekaman  berupa normal  baseline sebesar 44,49 dan temporal baseline sebesar 24 hari. Hal ini dikondisikan dengan perekaman di beberapa bagian Indonesia terutama Sumatera yang memiliki temporal paling dekat 24 hari. Hasil estimasi baseline ini digunakan untuk menilai kelayakan data yang digunakan untuk tahap coregistration.

## Gambar 3. Tahap pembentukan DEM pada InSAR
Proses coregistration didukung  oleh  data  sekunder  DEM  SRTM  dengan  me- resample nilai  piksel yang  sama  dan  dilakukan  interpolasi  untuk  membentuk  interferogram.  Pembentukan  interferogram menghasilkan pola fringe yang berisikan informasi geometri. Hasil interferogram berupa nilai koherensi yang diukur melalui korelasi interferometrik. Interferogram yang dihasilkan mengalami filtering sehingga fase yang dihasilkan dapat lebih merepresentasikan piksel pada permukaan dan menunjukkan pola fringe dalam  nilai  1  siklus  fase. Geocoding atau  koreksi  geometrik  yang  dilakukan  menggunakan terrain geocoding dengan  menggunakan  DEM  sebagai  dasar  referensi  yang  ditransformasikan  ke  dalam  posisi yang  lebih  merepresentasikan  permukaan  bumi.  Ketika  data  fase  telah  menyesuaikan  posisi  geografis permukaan  bumi  maka  nilai  fase  tersebut  yang  masih  dalam  fase  absolut  diubah  menjadi  nilai  elevasi dalam bentuk DEM yang tetap menggunakan data SRTM untuk menghitung ketinggian referensi. Berikut DEM yang dihasilkan dari proses InSAR:

## Gambar 4. Citra DEM hasil pengolahan InSAR
Hasil dari pengolahan InSAR yaitu sebuah data DEM InSAR (gambar 40) yang memiliki resolusi 25 meter. Resolusi ini telah mengubah resolusi DEM SRTM sebelumnya yaitu 90 meter. Nilai elevasi yang dihasilkan dari pengolahan InSAR terhadap area penelitian yaitu antara 0 sampai 1738 meter. Nilai ini berbeda dengan nilai elevasi yang dimiliki DEM SRTM yaitu antara 0 sampai 1646 meter.

## Integrasi Teknik SAR terhadap Fusi Citra
Tahap  integrasi  dilakukan  dengan  melakukan  pengolahan  tersendiri  terlebih  dahulu  antara  teknik  SAR citra Sentinel-1A dan citra Landsat 8. Berikut pengolahan teknik SAR dan multispektral:
1. SAR Sentinel-1A
- Kalibrasi
Proses kalibrasi yang telah dilakukan menghasilkan nilai berupa angka dengan satuan fiskal yang telah  terkalibrasi.  Citra  awal  tidak  memiliki range nilai  yang  jelas  tanpa  satuan  fiskal  berupa digital  number sedangkan  citra  yang  telah  terkalibrasi  memperoleh  nilai  pantulan backscatter
mengikuti jenis polarisasi yang diterapkan. Tampilan yang dihasilkan tidak memiliki perbedaan antara citra awal dengan citra yang telah terkalibrasi.
- Multilook dan Speckle Filtering Multilook bekerja  dengan  merata-ratakan  nilai  piksel  awal  untuk  mengubah  resolusi  citra  dari resolusi slant range menjadi ground range.
Gambar 5. Perbandingan citra hasil multilook
Tahap multilook dan speckle filtering berada dalam satu tahapan karena tahap multilook bekerja dengan  melibatkan speckle sehingga  mengalami  sedikit  pengurangan speckle ,  berbeda  dengan tahap speckle  filtering yang  mengurangi  khusus  efek speckle di  citra  yang  menutupi  informasi objek permukaan yang meyulitkan proses interpretasi visual. Metode filter yang digunakan yaitu filter median 5x5  yang  menghasilkan  kenampakan  yang  cukup  stabil  berupa  tingkat  kehalusan gambar, ketajaman objek dan batas tepi dari topografi.
Gambar 6. Hasil filter median 5x5
Dari  hasil  antara multilook dan speckle  filtering, dapat  disimpulkan  bahwa  tahap multilook bersifat  merubah  resolusi  spasial  sedangkan speckle  filtering tetap  mempertahankan  resolusi spasial citra.
- Koreksi Geometrik
Pada gambar terlihat jelas letak objek pada citra yang belum mengalami koreksi gemetrik. Objek sinklinal  pada  citra  terlihat  terbalik  yang  melintang  dari  arah  Barat  laut-Tenggara  dan  puncak sinklinal berada di bawah melainkan yang seharusnya berada di atas.
Gambar 7. Hasil koreksi geometrik
Slant Range Gro und Ran ge a)sebelum filter
b)filter median 5x5 a) sebelum koreksi geometrik b) koreksi geometrik
Koreksi  geometrik  yang  dilakukan  yaitu  dengan  memasukkan  informasi  kordinat  kartografis dengan  metode back-geocoding yaitu  mengembalikan  kenampakan  asli  citra  dengan membalikkan secara 180 o dari arah kanan ke kiri sehingga dihasilkan perubahan pada gambar 7 b). Posisi acuan yang digunakan yaitu dari citra SRTM yang secara otomatis diperoleh melalui software SNAP.

## 2. Multispektral Landsat 8
Pada penelitian ini citra Landsat 8 berada pada level “L1TP” ( precision terrain-corrected products ) yang artinya telah terkoreksi secara geometrik dan posisi citra telah berada dalam koordinat geografis. Koreksi radiometrik  tetap  dilakukan  untuk  menyesuaikan  dengan  citra  SAR  yang  menggunakan  nilai  pantulan objek. Koreksi radiometrik melibatkan parameter seperti band radiance, band reflectance, sun elevation angle dan solar  zenith  angle yang  semuanya  dapat  diperoleh  melalui  metadata  citra.  Setelah  citra dilakukan  koreksi  radiometrik,  maka  dipilih  saluran  5,6,7  untuk  dikompositkan  menjadi  satu  citra sehingga memberikan tampilan yang kontras.

## 3. Filter Spasial Directional 3x3 dan 5x5
Informasi struktur berupa kelurusan terlihat sangat jelas dan rapi karena filter ini fokus kepada arah sudut tertentu.  Selain  pemberian  jumlah  kernel  3x3  dan  5x5,  proses  filter  mengalami  penambahan  nilai kecerahan  5  %  dan  sudut  pemfilteran  50  %  dengan  mempertimbangkan  secara  visual  sebagian  besar kelurusan  yang  berarah  demikian.  Kernel  3x3  dan  5x5  telah  diuji  dan  menujukkan  sedikit  perbedaan karena  masing-masing  filter  menghasilkan  objek  yang  dapat  dikenali  di  lokasi  yang  berbeda  sehingga kedua  filter  digunakan  untuk  menentukan  struktur  geologi  dan  arah  dominan.  Berikut  hasil  filter directional :
Gambar 8. Perbandingan filter directional 3x3 dan 5x5
4. Fusi Hue, Saturation and Value Citra SAR Sentinel-1A dan Landsat 8
Perbedaan resolusi antara kedua citra menjadi ciri khas teknik fusi. Resolusi yang lebih rendah pada citra Landsat  8  yaitu  30  meter  mengikuti  resolusi  citra  Sentinel-1A  yaitu  14  meter  sehingga  citra  hasil  fusi sekarang  memiliki  resolusi  14  meter.  Kenampakan  3  dimensi  pada  citra  Sentinel-1A  yang  baik  secara visual untuk daerah topografi dengan relief bergelombang dan pegunungan sesuai untuk digunakan dalam interpretasi citra seperti bentuklahan, morfologi, pola aliran, dan litologi.
a) Landsat 8 (30 m) b) Sentinel-1A (14 m) c) Citra fusi HSV (14 m) Gambar 9. Proses fusi HSV citra Sentinel-1A dan Landsat 8
Median 3x3 Median 5x5
Hasil  fusi  HSV  menunjukkan  tingkat  kejelasan  objek  pada  keseragaman  topografi  antara  dataran dengan topografi relief berbukit dan bergelombang. Salah satu pendekatan untuk identifikasi bentuklahan yaitu menggunakan keberadaan tutupan vegetasi yang diperoleh dari aspek spektral citra Landsat 8 seperti rona  atau  warna.  Parameter  vegetasi  yang  muncul  pada  citra  Landsat  8  berperan  besar  dalam mempengaruhi tingkat kejelasan dan kedetilan informasi topografi karena hubungan antar keduanya yang sangat  kuat  dengan  melihat  kerapatan  dari  vegetasi  yang  menutupi  objek  permukaan.  Keseragaman topografi maupun relief sangat terlihat jelas melalui gradasi warna yang diwakilkan oleh tutupan vegetasi.

## Identifikasi Struktur Geologi, Bentuklahan dan Litologi
Identifikasi  elemen  geologi  seperti  struktur  geologi,  bentuklahan  dan  litologi  dilakukan  melalui interpretasi visual pada citra dan pengamatan lapangan.

## 1. Identifikasi Struktur Geologi
Pola  kelurusan  yang  teridentifikasi  melalui  filter directional memperoleh  dugaan  kuat  sebagai  sesar dalam bentuk linear dan curvlinear . Kenampakan pola kelurusan pada gambar 10 menunjukkan bahwa hasil  citra  yang  diperoleh  tanpa  mengalami  filter  spasial  sulit  mengungkapkan  objek  yang  tertutupi vegetasi. Terdapat tiga titik pengamatan hasil interpretasi visual dengan hasil pengamatan lapangan.
Gambar 10. Identifikasi kelurusan dari citra dan pengamatan lapangan
Objek a merupakan kelurusan sungai yang diindikasikan sebagai sesar geser dan objek b merupakan sesar naik dan objek c menunjukkan kelurusan di lembah perbukitan. Sesar geser pada citra dapat dikenali melalui adanya perubahan pada susunan objek yang secara tiba-tiba seperti objek a. Pada sesar naik dapat dikenali  melalui  kenampakan  batas  yang  tegas  antara  dua  bidang  yang  memiliki  beda  ketinggian, warna/rona, tekstur dan bayangan yang menghasilkan nilai piksel berbeda seperti objek b. Kelurusan pada objek c diidentifikasi melalui pola lurus memanjang dan tekstur permukaan yang halus yang menandakan adanya penurunan dengan menyertai batas tegas dengan sisi lainnya di permukaan.
Pola  lipatan  ditandai  dengan  struktur  geologi  yang  membentuk  satuan  bentuklahan  yang  memiliki arah  perlapisan.  Penentuan  arah  lipatan  melalui  citra  berdasarkan  arah  kemiringan  beberapa  lapisan, seperti hasil identifikasi sinklinal pada gambar 11.
a b 96 o 6’42,673” BT 5 o 13’46,25” LU 96 o 10’22,5” BT 5 o 15’33,079” LU 96 o 6’26,723” BT 5 o 14’34,678” LU
c
Gambar 11. Perlapisan struktur sinklinal
Hasil  identifikasi  struktur  geologi  menunjukkan  informasi  pola  lipatan,  perlapisan  serta  indikasi umur  lapisan.  Garis  panah  yang  saling  mendekati  merupakan  sinklinal.  Area  yang  berwarna  kuning menunjukkan  lapisan  batuan  yang  paling  muda  karena  lapisan  tersebut  terbentuk  paling  terakhir  dan mengalami pengikisan sehingga berada pada strata paling atas. Garis merah memanjang yang melintang di  lembah  sinklinal  menunjukkan  keberadaan plunge yang  dapat  diidentifikasi  melalui  citra  dengan menganalisis pola lapisan pada kedua sisi yang melengkung di ujung lipatan.

## 2. Identifikasi Bentuk lahan
Hasil  pengamatan  secara  visual  mengenai  penentuan  satuan  bentuklahan  menggunakan  citra  fusi  HSV menunjukkan  bahwa  daerah  penelitian  terdiri  dari  bentuklahan  struktural,  vulkanik  dan  fluvial. Bentuklahan  struktural  dan  vulkanik  menjadi  yang  paling  dominan  di  daerah  ini.  Hal  ini  dapat  dilihat pada daerah pegunungan di sisi selatan Pidie Jaya memiliki komposisi bentuklahan vulkanik mulai dari yang masih resisten sampai dengan yang sudah terdenudasi. Dari dataran tinggi ke sedang,  sangat jelas bahwa  bentuklahan  yang  terdapat  di  wilayah  tersebut  tergolong  dalam  bentuklahan  struktural.  Berikut beberapa hasil identifikasi bentuklahan struktural (a), vulkanik (b) dan fluvial (c).
Gambar 12. Hasil identifikasi bentuklahan dari citra dan pengamatan lapangan
Dari  hasil  interpretasi  visual  HSV  terhadap  bentuklahan,  diperoleh  luasan  bentuklahan  struktural  yaitu 555,39 km 2 , bentuklahan vulkanik 123,27 km 2 dan bentuklahan fluvial 253,8 km 2 .
a
a
96 o 2’18,827” BT 5 o 12’32,583 LU
95 o 59’17,474” BT 5 o 9’32,876” LU
96 o 14’2,119’ BT 5 o 12’21,676’ LU
96 o 10’40,594” BT 5 o 15’36,039” LU

## 3. Identifikasi Litologi
Penentuan jenis litologi melalui penginderaan jauh didasari dari beberapa parameter seperti bentuklahan, pola  aliran  dan  kerapatan  aliran  yang  merepresentasikan  jenis  litologi.  Maka  dari  itu  telah  dilakukan identifikasi  pola  aliran  yang  juga  diperoleh  tingkat  kerapatan  aliran  sehingga  dapat  ditentukan  jenis litologi berdasarkan formasi geologi dari peta geologi.
Melalui pengolahan citra untuk menentukan pola aliran sampai dengan tingkat kerapatan aliran, telah diperoleh data tingkat kerapatan aliran di daerah penelitian. Penyebab kemunculan dari berbagai tingkat kerapatan aliran yaitu kemiringan lereng pada tiap bentuklahan yang meningkatkan gaya gravitasi pola aliran  dan  permeabilitas  lapisan  batuan.  Dari  kenampakan  seperti  itu  maka  akan  memudahkan  proses identifikasi litologi karena karakteristik litologi yang memilki perbedaan tekstur pembentuk pola aliran. Proses penentuan litologi menggunakan sistem overlay antara identitas bentuklahan terhadap jenis pola aliran dan tingkat kerapatan aliran sehingga diperoleh informasi yang memuat jenis litologi berdasarkan luasan dari masing-masing pola aliran.
a) kerapatan tinggi b) kerapatan sedang
c) kerapatan rendah
Gambar 13. Perbandingan tingkat kerapatan aliran pola aliran dari citra fusi HSV
Gambar 14. Litologi mafik dari citra dan pengamatan lapangan
Dari hasil interpretasi visual, diperoleh sebaran luasan litologi di daerah penelitian yang terdiri dari jenis batuan sedimen dengan luas 571,78 km 2 dengan litologi batupasir yang mendominasi seluas 192,46 km 2 , lalu litologi jenis vulkanik dengan luas 116,4 km 2 dengan litologi sekis hijau yang mendominasi seluas 92,84  km 2 dan  litologi  endapan  seluas  244,29  km 2 dengan  litologi  endapan  aluvial  resen  yang mendominasi seluas 107,54 km 2 .

## Uji Akurasi
Total  akurasi  yang  diperoleh  dari  hasil  interpretasi  bentuklahan  yaitu  86,04%  dengan  nilai producer accuracy terbaik  ditunjukkan  oleh  bentuklahan  fluvial  dengan  87,83%  dan user  accuracy terbaik ditunjukkan  oleh  bentuklahan  struktural  dengan  92,68%.  Hal  serupa  juga  dilakukan  terhadap  hasil interpretasi  litologi  dengan  total  akurasi  keseluruhan  yaitu  82,93%  dengan  nilai producer  accuracy terbaik  ditunjukkan  oleh  litologi  batuan  sedimen  dengan  85,93%  dan  nilai user  accuracy terbaik  juga ditunjukkan oleh litologi batuan sedimen dengan 87,70%. Hasil ini menunjukkan bahwa daerah penelitian didominasi oleh bentuklahan struktural yang mengindikasikan litologi dari batuan sedimen.
Interpretasi kelurusan yang telah dilakukan pada kernel 3x3 dan 5x5 menghasilkan jumlah kelurusan yang berbeda yang mana kernel 3x3 menghasilkan 346 buah kelurusan dan kernel 5x5 menghasilkan 221
96 o 19’19.001” BT 5 o 11’3.82” LU
buah  kelurusan.  Kernel  3x3  lebih  baik  dalam  menghasilkan  kelurusan  yang  sulit  dikenali  melalui  citra biasa namun kedua kernel dikombinasikan untuk menghasilkan peta densitas dan diagram rose seluruh kelurusan daerah penelitian.
Gambar 15. Peta densitas seluruh kelurusan di daerah penelitian
Gambar 16. Diagram rose filter directional kombinasi 3x3 dan 5x5
Gambar 15 dan 16 menunjukkan sebuah bukti bahwa arah dominan dari kelurusan dan dugaan sesar di daerah penelitian berkisar antara 42,4 o atau 223,42 o . Hasil tersebut sesuai dengan sumber gaya utama daerah penelitian yang berarah oblique dari arah Barat Daya dan struktur kelurusan yang diindikasikan sebagai sesar menghasilkan arah dominan yang berarah BD-TL.
Hasil  pemodelan  rekonstruksi  penampang  dua  dimensi  telah  diuji  di  beberapa  lokasi  penelitian dengan menggabungkan data topografi dari DEM, hasil identifikasi litologi dan struktur geologi. Berikut contoh model rekonstruksi penampang dua dimensi lokasi penelitian:
Gambar 17. Model rekonstruksi penampang dua dimensi (dipadukan dengan formasi batuan)

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari penelitian yang telah dilakukan, dapat dihasilkan beberapa kesimpulan yaitu:
1. Teknik  SAR  polarisasi  VH  memperlihatkan  kemampuan  yang  baik  dalam  menghasilkan kenampakan  objek  yang  jelas  pada  daerah  dengan  relief  bergelombang  dan  pegunungan  namun kurang baik untuk daerah datar dan topografi rendah. Teknik fusi HSV dengan citra SAR Sentinel- 1A dengan Landsat 8 sangat membantu dalam meningkatkan kualitas citra pada berbagai topografi.
2. Filter directional sangat  baik  dalam  mengidentifikasi  sesar  di  Pidie  Jaya  dan  sesar  yang  dapat diidentifikasi yaitu sesar geser, sesar naik dan sesar normal.
3. Berdasarkan hasil analisis struktur geologi dapat diketahui bahwa pada daerah penelitian memiliki arah dominan dugaan sesar 42,4 o -223,63 o atau berarah Barat Daya-Timur Laut.
4. Untuk  membuat  pemodelan  rekonstruksi  geologi  dua  dimensi,  dapat  dilakukan  tanpa  pengukuran lapangan  melainkan  dengan  menggunakan  data  yang  dihasilkan  dari  penginderaan  jauh  yaitu topografi, litologi dan struktur geologi.
5. Kabupaten  Pidie  Jaya sebagian besar  ditutupi oleh  bentuklahan  struktural  dengan  luas  555,39  km 2 atau 59,56 % dari total luas daerah penelitian dengan akurasi 86,04 %.
Low High Sesar Naik Sesar Normal Sumbu Lipatan Antiklin Sinklin Sesar Naik Sesar Normal Sumbu Lipatan Antiklin Sinklin
6. Kabupaten Pidie Jaya sebagian besar ditutupi oleh litologi batuan sedimen dengan luas 571,78 km 2 atau  61,31 %  dari total  luas  daerah  penelitian  dengan  akurasi  82,93 %  dan  litologi batupasir  yang paling mendominasi di daerah penelitian.
Dari semua proses pengolahan, terdapat beberapa saran yaitu sebagai berikut:
1. Untuk  mendapatkan  hasil  lebih  detil  dalam  klasifikasi  bentuklahan  dan  litologi,  lebih  baik menggunakan  unit  pemetaan  yang  lebih  detil  agar menghasilkan sub  satuan  bentuklahan  dan jenis litologi dengan skala tinggi.
2. Untuk  meningkatkan  kedetilan  informasi  struktur  geologi  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan banyak sudut filter directional agar dapat mengungkapkan keberadaan struktur geologi.

## DAFTAR PUSTAKA
Brahmantyo,  B.,  Bandono.  (2006).  Klasifikasi  Bentuk  Muka  Bumi  ( Landform )  untuk  Pemetaan Geomorfologi pada Skala 1;25.000 dan Aplikasinya untuk Penataan Ruang. Jurnal Geoaplika, 1(2), pp. 71-78.
Danoedoro, P. (1996). Pengolahan Citra Digital: Teori dan Aplikasinya dalam Bidang Penginderaan Jauh. Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada.
Gupta, R.P. (2018). Remote Sensing Geology: Third Edition. Berlin, Heidelberger: Springer-Verlag. Lillesand,  T.M.,  Kiefer,  R.W.,  Chipman,  J.W.  (2004).  Remote  Sensing  and  Image  Interpretation:  Fifth Edition. John Wiley & Sons, Inc.
Massonnet,  D.,  Feigl,  K.L.  (1998).  Radar  Interferometry  and  Its  Application  to  Changes  in  the  Earth's Surface. Reviews of Geophysics, 36(4), pp. 441.
Pohl, C., Genderen, J.L.V. (1998). Multisensor Image Fusion in Remote Sensing: concepts, methods and application. Proceedings of IJRS, 19(5), pp. 823-824.
Rosen, P.A., Hensley, S., Joughin, I.R., Li, F.K., Madsen, S.N., Rodriguez, E., Goldstein, R.M. (2000). Synthetic Aperture Radar Interferometry. Proceedings of the IEEE, 88(3), pp. 333.
Strahler, A.N., Straher, A.H. (1989). Elements of Physical Geography: Fourth Edition. John Wiley Suharsono,  P.  (1999).  Identifikasi  Bentuklahan  dan  Interpretasi  Citra  untuk  Geomorfologi.  PUSPICS Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada.
Wegner,  J.D.,  Thiele,  A.,  Soergel,  U.  (2009).  Fusion  of  Optical  and  InSAR  Feature  for  Building Recognition in Urban Areas. IAPRS, 38(3), pp. 169-174.