## PEMETAAN POTENSI GEOTHERMAL SEULAWAH AGAM BERDASARKAN DATA DEMNAS DAN LANDSAT 8
Faisal Abdullah* 1,2 , Anshar Vahreza 2 , Muhammad Isa 1,2
Muhammad Yanis 2 dan Nasrullah Zaini 1
1 Jurusan Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Syiah Kuala, Darussalam-Banda Aceh, Indonesia.
2 Teknik Geofisika, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Darussalam-Banda Aceh, Indonesia. *corresponding author: faisal@unsyiah.ac.id
Received 08-03-2021, Revised 29-03-2022, Accepted 30-05-2022, Available Online 04-10-2022, Published Regularly October 2022

## ABSTRACT
Seulawah Agam is one of the volcanoes that has a potential for geothermal energy development with an estimated 150 Mwe. At the exploration stage, thermal and multispectral image analysis is  needed  for  surface  temperature  calculations,  subsurface  temperature  modeling,  and geothermal potential mapping of the volcano. In this study, we used Landsat 8 and DEMNAS data to analyze the distribution of potential geothermal areas in the Seulawah Agam. Based on the analysis of Fault Fracture Density (FFD) from DEMNAS, there are three classifications that reflect the distance of the fault, namely low (0 - 0.30 km/km2), medium (0.30-0.60 km/km2), and high (0.60-0.90 km/km2) levels, where the distribution of geothermal potential is at medium and high-density levels. Meanwhile, the NDVI and NDWI data analysis shows that the areas of dense vegetation on the volcano and relatively rare in  some manifestations. This  can also be well confirmed by the high-temperature distribution in several craters between 34.63 oC to 46.59 oC. Based on observational data, it is shown that DEMNAS and Landsat 8 data are very potential to  be  used  as  an  initial  method  of  analyzing  the  distribution  of  geothermal  potential  on  the Seulawah Agam volcano.
Keywords: DEMNAS; Landsat 8; geothermal; fault fracture density

## ABSTRAK
Gunung  api  Seulawah  Agam  berpotensi  untuk  pengembangan  energi  geothermal  dengan estimasi  150  Mwe.  Pada  tahapan  ekplorasi,  analisis  citra  thermal  dan  multispectral  sangat dibutuhkan  untuk  perhitungan  suhu  permukaan,  pemodelan  suhu  bawah  permukaan  dan pemetaan  potensi  geothermal  pada  gunungapi.  Pada  penelitian  ini  kami  menggunakan  data Landsat  8  dan  topografi  DEMNAS  untuk  analisis  sebaran  area  potensi  geothermal  pada gunungapi Seulawah Agam. Berdasarkan analisis Fault Fracture Density (FFD) dari DEMNAS, didapatkan 3 klasifikasi area yang mencerminkan jarak dengan patahan yaitu tingkatan rendah (0 - 0.30 km/km2), sedang (0.30-0.60 km/km2), dan tinggi (0.60-0.90 km/km2), dimana sebaran potensi  panas  bumi  berada  pada  tingkat  densitas  sedang  dan  tinggi.  Sedangkan  analisis  data NDVI dan NDWI menunjukkan area vegetasi padat pada gunung api dan relative jarang pada beberapa manifestasi. Hal ini juga dapat dikonfirmasi dengan baik melalui sebaran temperature yang tinggi pada beberapa kawah antara 34.63˚C hingga 46.59˚C. Berdasarkan data observasi menunjukkan bahwa data DEMNAS dan Landsat 8 sangat potensial digunakan sebagai metode awal analisis sebaran potensi geothermal pada gunungapi Seulawah Agam.
Kata kunci: DEMNAS; landsat 8; geothermal; fault fracture density

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu negara pemakai energi fosil berupa minyak bumi, energi fosil  ini  tidak  dapat  diperbaharui  sehingga  ketersediaannya  diperkirakan  semakin  lama semakin  menipis.  Sehingga  apabila  hal  ini  terus  saja  berlangsung  maka  dapat  diprediksi tidak lama lagi krisis energi akan terjadi. Oleh karena itu perlu segera mulai dicari energi alternative  lain  seperti  geothermal.  Indonesia  diperkirakan  memiliki  energi  geothermal dengan potensi sebesar 28.617 Mwe atau 40% dari total potensi panas bumi dunia [1] , bahkan gunungapi  sekarang  ini sudah  dikembangkan menajdi  spot geotourism  yang  memberikan dampak  langsung  terhadap  perekonomian  masyarakat  tempat  gunungapi  itu  berada [2] . Potensi panas bumi ini tersebar di 342 daerah di Indonesia. Akan tetapi hanya sedikit dari potensi ini yang telah dikembangkan untuk pembangkit geothermal, seperti di daerah Dieng Jawa Tengah. Padahal di Propinsi Aceh saja terdapat 20 potensi prospek panas bumi yang dapat dikembangkan untuk pembangkit tenaga listrik, seperti gunungapi Jaboi di Pulau Weh [3 ], Peut Sagoe di Pidie [4] , dan Seulawah Agam  di Aceh Besar  yang diestimasi memiliki energi sekitar 165 Mwe [5]–[7] , dan memiliki 8 manifestasi yang tersebar pada bagian Utara dan Selatan [8] . Berbagai kajian ilmiah telah dilakukan sebagai upaya untuk mempercepat pembangunan  sebuah  power  plant,  seperti  pengukuran  magnetotelluric [9] ,  trancient electromagnetic [10] , dan aplikasi geokimia pada beberapa manifestasi [8] . Namun belum ada literature  yang  terkait  dengan  aplikasi  remote  sensing  pada  gunung  api  tersebut.  Padahal metode ini mempunyai peranan penting dalam explorasi gunung api di berbagai tempat.  Hal ini karena citra satellite dapat memetakan suhu tinggi yang disebabkan oleh fluida and sifat termal  batuan  di  bawah  permukaan [11] ,  Selain  itu  ketersediaan  citra  satellite  yang  multi temporal juga dapat digunakan untuk melakukan monitoring sistem panas bumi [12] .
Gambar  1. Lokasi  pengukuran  berada  pada  Gunung  api  Seulawah  Agam,  Aceh  Besar. Sebaran  manifestasi  secara  umum  berada  dekat  dengan  patahan  sebagai pengontrol naiknya fluida keatas permukaan. Di sekitar Gunung api Seulawah Agam  secara  keseluruhan  terdapat  8  manifestasi,  dimana  dua  diantaranya merupakan  kawah  dengan  dimensi  200 x  200  m,  sedangkan  lainnya  berupa hotspring dan warm ground dengan area yang kecil [8] .
Pengukuran suhu permukaan merupakan salah satu parameter kunci dalam aplikasi remote sensing  yang  berkaitan  dengan  sumber  daya  panas  bumi  seperti  assessment  sumber geothermal,  evaluasi  dampak  pengembangan  panas  bumi  disekitar  gunung  api  aktif,  dan keberlanjutan sistem panas bumi dimasa mendatang [13] . Suhu permukaan juga dapat dipakai untuk  mendeteksi  sinyal  awal  letusan  sebuah  gunung  api [14] .  Dalam  penelitian  ini  kami mengkaji sebaran panas bumi pada Gunung api Seulawah Agam dengan menggunakan data Satellite Landsat 8 dengan resolusi 15 – 30 m/px dan data Digital Elevation Model Nasional (DEMNAS)  dengan  resolusi  8m/px [15] .  Beberapa  teknik  yang  diaplikasikan  untuk  citra satellite, seperti pada data Landsat 8, band 4 dan band 5 dari sensor TIRS digunakan untuk menghitung  perubahan  tutupan  lahan  yang  berkaitan  dengan  emisivitas  gunung  api menggunakan metode Normalize Differential Vegetation Index (NDVI) dan band 10 dari sensor  OLI  digunakan  untuk  menghitung  Land  Surface  Temperature  (LST)  sehingga diketahui  perubahan  temperature  dari  Gunung  api  Seulawah  Agam,  serta  dilakukan penentuan  hidrologi  menggunakan  teknik  Normalized  Difference  Water  Index  (NDWI). Sedangkan data DEMNAS digunakan untuk pemetaan distribusi fracture atau rekahan yang berhubungan erat dengan sebaran panas bumi melalui teknik Fault Fracture Density (FFD). Secara spesifik lokasi pengukuran ditunjukkan oleh Gambar 1.

## Geologi Seulawah Agam
Gunung Seulawah Agam adalah salah satu gunung api aktif yang berada di Provinsi Aceh. Secara  administratif  gunung  ini  berada  di  Kabupaten  Aceh  Besar.  Menurut [16] ,  secara geologi kawasan Aceh Besar tersusun atas lapisan aluvium yang terdiri atas pasir, kerikil, lumpur, dan seterusnya dengan bentuk yang bergelombang. Peta geologi Bennet [16], [17] juga menunjukkan bahwa gunung api Seulawah Agam didominasi oleh batuan gunung api Lam Teuba dan lahar yang terdiri dari batuan apung, tufa, konglomerat, breksi, aliran abu, hingga batuan andesit-dasit. Disamping  itu juga, pada kawasan ini terdapat Formasi Seulimeum, Formasi  Kota  Bakti,  dan  Anggota  Padang  Tiji.  Adapun  batuan  yang  mendominasi  di kawasan  Formasi  Seulimeum  terdiri  atas  batu  pasir  tufaan  dan  gampingan,  konglomerat, dan batu  lumpur kurang. Sedangkan untuk Formasi Kota Bakti dan Anggota Padang Tiji tersusun atas batu lumpur, batu lanau gampingan, batu pasir gampingan, batu lanau, batu pasir kurang, dan batu gamping kurang. Aktivitas tektonik dari lempeng Indo-Australia juga menyebabkan  terbentuknya  patahan  yang  membentang  dari  Lampung  sampai  ke  Laut Andaman yang terbagi menjadi 2 segmen yaitu Segmen Aceh dan Segmen Seulimum pada sisi utara Wilayah Aceh [18]–[22] . Segment tersebut ikut  mengontrol pembentukan  Gunung api Seulawah Agam [10], [23] . Dalam Gambar 1 juga ditunjukan patahan pada kawasan gunung api Seulawah Agam yang ditandai oleh garis hitam dalam arah Barat laut-Tenggara.

## METODE
Landsat  adalah  program  satellite  sipil  yang  dimulai  pada  tahun  1965  oleh  USGS,  yang terakhir  saat  ini  adalah  Satellite  Landsat  8  diluncurkan  pada  Tahun  2013  dan  dapat mengorbit  bumi  dalam  waktu  16  hari.  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  data  sensor OLI/TIRS  dari  Landsat  8  yang  direkam  pada  tanggal  05  Maret  2019.  Data  tersebut merupakan data Level-2 dimana koreksi geometri telah diterapkan terhadap citra satellite tersebut  dan  dapat  diperoleh  secara  gratis  melalui  situs https://earthexplorer.usgs.gov . Secara spesifik [24] menyebutkan bahwa citra Landsat 8 terdiri dari 11 band, dengan 5 band Visual Near Infra Red (VNIR), 2 band Short Wave Infra Red (SWIR), 1 band Panchromatic, 1  band  untuk  deteksi  awan  cirrus,  dan  2  band  Thermal  Infra  Red  (TIR).  Data  Landsat  8 menyimpan informasi pancaran panjang gelombang dalam format angka digital (DN) dalam kisaran antara 0 dan 255. Jadi data Land Surface Temperature (LST) dapat diambil dengan mengubah  nilai  DN  ini  menjadi  nilai  derajat  Celsius  atau  Kelvin  Dalam  studi  ini  untuk
mempelajari  temperature  permukaan  Tanah  (LST)  yang  dapat  menunjukkan  aktivitas vulkanik dibawah permukaan, perlu dilakukan beberapa tahapan penting dalam pemrosesan data  OLI/TIRS,  seperti  koreksi  radiometrik,  proportion  of  vegetation,  brightness temperature  calculation,  dan  emissivity  calculation [24] .  Koreksi  radiometrik  dilakukan terhadap  setiap  band  pada  sensor  OLI,  yang  berguna  untuk  mengkonversi  data  DN  hasil pengukuran sensor menjadi light spectral dengan menggunakan persamaan dibawah ini;
𝐿𝜆 = 𝑀𝐿 𝑄𝐶𝐴𝐿 + 𝐴𝐿
(1)
L λ merupakan  spectral  gelombang  (W/m2srμm),  M L sebagai  data  faktor  skala  perkalian pancaran untuk setiap band, the A L merupakan faktor perkalian adiktif untuk setiap band, dan  Q CAL sebagai  data  setiap  band  dalam  bentuk  digital  number  (DN).  Sedangkan  untuk band  thermal  dari  sensor  TIRS,  maka  perlu  dilakukan  konversi  menjadi  brightness temperature.
Sensor TIRS ini memiliki 2 buah band termal yaitu band 10 dan band 11 dengan panjang gelombang λ 10.9-12 μm, namun dalam penentuan LST band 10 (λ = 10.9 μm) lebih cocok dibandingkan  band  11  karena  Band  11  memiliki  ketidakpastian  yang  besar,  sehingga penelitian  ini  hanya  menggunakan  Band  10.  Brightness  Temperature  pada  band  TIRS dihitung menggunakan pendekatan Plank Radiation;
𝑇 = 𝐾 2 𝑙𝑛( 𝐾1 𝐿 𝜆 +1) (2)
Dimana T adalah merupkan Brightness Temperature dalam Kelvin, Lλ adalah TOA Spectral Radiance  (W/m 2 srμm),  sedangkan  K 1 =  774.8853  dan  K 2 =  1321.0789  adalah  konstanta konversi untuk band thermal. Temperatur kecerahan adalah suhu yang direkam oleh sensor satelit  dengan  asumsi  bahwa  nilai  emisivitas  permukaan  diabaikan,  sehingga  dibutuhkan data NDVI untuk menghitung emissivity as a function of the atmo-spherically corrected red and  near-infrared  bands.  Emisivitas  untuk  setiap  pixel  pada  band  sensor  TIRS/OLI  yang dihitung dari proportion vegetation pada NDVI. Secara matematis nilai NDVI dapat ditulis;
𝑁𝐷𝑉𝐼 = ( 𝑅 𝑁𝐼𝑅 −𝑅 𝑅𝐸𝐷 𝑅 𝑁𝐼𝑅 +𝑅 𝑅𝐸𝐷 ) (3)
Dimana R NIR merupakan band 5 pada Landsat 8, sedangkan R RED merupakan band 4. Selain menghitung  vegetasi  yang  menunjukkan  terjadinya  stres  akibat  anomali  suhu  di  wilayah panas bumi, nilai NDVI diperlukan untuk menghitung proportion of vegetation (PV), yang didefinisikan  sebagai  rasio  proyeksi  vertikal  dari  nilai  vegetasi  pada  setiap  piksel,  secara matematis dapat ditulis:
𝑃𝑉 = ( 𝑁𝐷𝑉𝐼−𝑁𝐷𝑉𝐼𝑠 𝑁𝐷𝑉𝐼𝑣−𝑁𝐷𝑉𝐼𝑠 ) 2 (4)
Dimana NDVIs merupakan nilai respon NDVI pada tanah yang kosong, sedangkan NDVIv sebagai respon parameter NDVI pada area vegetasi  yang padat.  Merujuk pada [25] bahwa nilai emissivity dapat dihitung dengan mempertimbangkan keragaman tutupan lahan yang secara matematis dapat ditulis:
𝜀 = 0.004 𝑃𝑉 + 0.986
(5)
Nilai emisifitas inilah yang digunakan untuk menghitung Land Surface Temperature (LST) menggunakan Single Channel Algorithm [11], [26] .
𝑇𝑠 = 𝑇 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 /1 + ( 𝜆 𝑥 𝑇 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 𝜌) 𝑙𝑛 𝜀
(6)
Dimana  λ merupakan panjang gelombang radiasi (λ = 11.5 μm), ρ = hxc/ j dalam mK, h sebagai konstanta Plank (6.626 x 10-34 Js), c kecepatan cahaya (2,998 x 108 m/s2), dan j konstanta  Boltzman  (1.38  x  10-23  J/K),  Tsensor  nilai  brightness  temperature  dari  band 10/11 dan ε merupakan emissivity yang diperoleh dari vegetasi pada NDVI.
Data  landsat  8  juga  digunakan  untuk  menghitung  Normalized  Difference  Water  Index (NDWI) yang dapat diinterpretasikan sebagai indeks hidrologi untuk menunjukkan tingkat kebasahan  suatu  area.  Teknik  NDWI  bertujuan  untuk  menggambarkan  kondisi  fitur  air terbuka  dengan  resolusi  yang  baik.  Dalam  penerapannya,  NDWI  menggunakan  radiasi infrared  yang  dipantulkan  untuk  meningkatkan  fitur  air  dan  menghilangkan  keberadaan daripada vegetasi, secara matematis dapat ditulis;
𝑁𝐷𝑊𝐼 = ( 𝑅 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛 −𝑅 𝑁𝐼𝑅 𝑅 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛 +𝑅 𝑁𝐼𝑅 ) (7)
Dimana R NIR merupakan band 5 pada Landsat 8, sedangkan R GREEN merupakan band 3.
DEM  Nasional  merupakan  data  elevasi  dengan  resolusi  yang  lebih  baik  yaitu  8m/px, dibandingkan  dengan  Shuttle  Radar  Topography  Mission  (SRTM)  sebagai  data  Global Topography  15  Arc  Sec.  Data  DEMNas  dapat  diunduh  pada  website  BIG tides.big.go.id/DEMNAS. Data DEMNAS dengan resolusi yang lebih ini dibangun melalui kombinasi beberapa satellite, yaitu IFSAR (5m/px), TERRASAR-X (5m/px) dan satellite ALOS  PALSAR  dengan  resolusi  11.25m/px,  dan  juga  dengan  menambahkan  data mass point dari hasil stereo-plotting. Resolusi spasial dari topografi DEMNAS ini adalah 0.27- arcsecond dengan datum EGM 2008. Jika satuan tersebut dikonversi ke satuan meter, maka didapatkan resolusi kurang dari 8.33m/px. Data topografi ini digunakan untuk mengitung lineament  yang  bekorelasi  dengan  struktur  patahan  gunungapi  Seulawah  Agam menggunakan Fault Fracture Density (FFD).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Fault Fracture Density
Data  DEMNAS  digunakan  untuk  menghasilkan  peta Fault  and  Fracture  Density (FFD) yang diperoleh melalui penarikan kelurusan ( lineament ). Penarikan kelurusan ini bertujuan untuk  mengetahui  kondisi  struktur  geologi  kawasan  penelitian  meliputi  keberadaan  zona sesar,  rekahan,  dan  sungai  yang  berasosiasi  dengan  sebaran  manifestasi  panas  bumi Seulawah Agam. Kelurusan yang telah dihasilkan selanjutnya diekstraksi hingga diperoleh nilai densitas daripada kelurusan tersebut. Nilai densitas kelurusan yang tinggi umumnya memiliki korelasi yang baik terhadap daerah manifestasi panas bumi serta asosiasi batuan reservoir  yang  terdapat  dibawahnya.  Pada  tahapan  awal  data  DEMNas  dikonversikan  ke dalam bentuk hillshade menggunakan ArcGIS 10.4, dengan kombinasi penyinaran 0˚, 45˚, 90˚, dan 135˚, hal ini dilakukan untuk mempermudah perbedaan struktur kelurusan yang lebih  sesuai  dengan  keadaan  geologi.  Selanjutnya  proses  penarikan  kelurusan  dilakukan secara otomatis dengan memanfaatkan algoritma LINE yang terdapat pada menu Algorithm Librarian .  Algoritma  ini  bekerja  dengan  cara  pendeteksian  tepi  ( edge  detection ),  tahap ambang  batas  ( thresholding ),  dan  tahap  ekstraksi  kurva  ( curve  extraction ).  Gambar  2 menunjukkan peta fault fracture density dari Seulawah Agam.
Gambar  2. Hasil  extraksi  struktur  kelurusan.  (a)  struktur  patahan  yang  dioverlay  dengan  data hillshade,  dan  (b)  data  Fault  fracture  density  yang  menunjukkan  tingkat  kerapatan patahan pada area penelitian.
Secara  umum  kawasan  gunungapi  Seulawah  Agam  terdapat  beberapa  lineament  yang ditunjukkan  oleh  garis  warna  merah,  lineament  ini  tidak  semuanya  merupakan  patahan, tetapi  juga  disebabkan  akibat  adanya  perbedaan  struktur  dan  topografi  pada  area  gunung api.  Untuk  memperoleh  tingkat kepadatan  dari  distribusi patahan, kami  menghitung  fault fracture  density  menggunakan  ArcGIS  10.4  student  license.  Gambar  2b  menunjukkan tingkat kepadatan densitas patahan yang diplot dalam 3 range, yaitu rendah antara 0 – 0.30 km/km 2 ,  sedang  antara  0.30  –  0.60  km/km 2 dan  tinggi  yang  berkisar  antara  0.60  –  0.90 km/km 2 . Tingkat kepadatan densitas ini sangat berkaitan dengan keberadaan patahan pada gunung api, sebagai pengontrol utama aktivitas fluida pada area manifestasi. Secara umum nilai fault fracture density (FFD) yang paling tinggi berada pada beberapa lokasi manifestasi seperti  di  Ceumpaga,  Heutzdi  sebelah  Barat,  serta  Ie  suum  dan  Ie  jue  di  sebelah  Utara. Patahan ini dapat menunjukkan indikasi awal dari potensi geothermal pada area gunung api Seulawah  Agam.  Selain  itu  struktur  FFD  yang  tinggi  juga  menunjukkan  arah  struktur patahan  dalam  Barat  Laut  –  Tenggara  yang  sesuai  dengan  patahan  Sumatera  segment Seulimum.  Sedangkan  pada  beberapa  lokasi  yang  tidak  terdapat  manifestasi  nilai  FFD berada pada range yang rendah yaitu 0 – 60 km/km 2 .

## Index Vegetasi
Normalize  Differential  Vegetation  Index  (NDVI)  merupakan  suatu  transformasi  untuk menentukan  kerapatan  vegetasi  yang  paling  banyak  digunakan.  Gambar  3  menunjukkan data NDVI pada area gunungapi Seulawah Agam, klasifikasi kerapatan vegetasi diperoleh nilai yang bervariasi antara 0.178 – 0.467, dimana nilai tinggi mengindikasikan area yang lebih  padat  vegetasinya,  sedangkan  nilai  yang  lebih  rendah  tidak  mewakili  vegetasi  atau
area terbuka. Secara spesifik untuk memudahkan interpretasi, data NDVI dibagi dalam lima range, seperti ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1 . Klasifikasi nilai NDVI No. Nilai NDVI Kategori 1. - 0,665 – 0,178 Perairan / badan air 2. 0,178 – 0,467 Lahan Terbuka, Pemukiman 3. 0,467 – 0,624 Jarang 4. 0,624 – 0,726 Sedang 5. 0,726 – 0,871 Rapat
Index vegetasi yang rendah < 0.178 diperoleh pada area sungai di sebelah Selatan gunungapi Seulawah Agam, sedangkan index vegetasi jarang terletak di sebelah Selatan dan sebelah Utara.  Pada  beberapa  lokasi  manifestasi  seperti  aliran  panas,  kawah,  maupun  potensi sebaran  panas  bumi  berada  pada  tingkat  vegetasi  jarang  hingga  sedang,  misalnya  pada wilayah Ie Suum dan Ie Jue di Aceh Besar, begitu juga pada area kawah Cempaga dan Heutz didominasi oleh index vegetasi yang jarang. Potensi panas bumi lainnya yang ditunjukkan oleh vegetasi jarang adalah wilayah Lamtamot dan Suka Damai di sisi Selatan dan Timur gunungapi. Pada peta, kedua wilayah ini disimbolkan dengan simbol X yang masing-masing terletak di kawasan C dan kawasan D, sedangkan untuk potensi panas bumi  yang berada pada vegetasi sedang meliputi wilayah Lam Apeng-Lampanah (kawasan A) serta wilayah Lamteuba  Droe  (kawasan  B)  yang  masing-masing  terletak  di  sebelah  Utara  dan  sebelah Barat Seulawah Agam. Selain itu, index vegetasi yang jarang secara umum didominasi pada area  pemukiman  masyarakat  dengan  rentang  –  0.17  sampai  0.46,  anomali  ini  berada mengelilingi gunungapi Seulawah Agam.
Gambar 3 . Peta Index vegetasi Seulawah Agam. Nilai (green) mengindikasikan vegetasi dan nilai yang orange menunjukkan wilayah permukaan tanah, air dan tanah kering.
Merujuk pada [14] bahwa index bevegetasi pada area prospek geothermal digunakan untuk mengetahui tingkat stress tumbuhan yang disebabkan oleh adanya aktivitas panas dibawah permukaan,  namun  pada  kondisi  gunung  api  Seulawah  Agam  yang  berada  dekat  dengan
pemukiman masyarakat, maka area pemukiman didominasi oleh kerapatan yang lebih rendah dibandingkan dengan potensi geothermal.  Namun [14] menyatakan bahwa nilai NDVI 0 – 0.2  merupakan  area  vegetasi  tidak  rapat  yang  dimungkinkan  sebagai  aktivitas  prospek geothermal pada gunung api. Jika dilihat dari analisis teknik Normalize Differential Water Index (NDWI) yang ditunjukkan pada Gambar 4, maka pola anomaly yang didapatkan juga relative sama dengan NDVI, yaitu bernilai rendah pada area pemukiman dan bernilai tinggi pada area vegetasi yang padat. Secara spesifik klasifikasi pada NDWI ditunjukkan oleh Tabel 2.
Secara  konsep  teknik  NDWI  ini  bekerja  dengan  menghitung  rasio  perbedaan  reflektansi vegetasi  pada  band  hijau (band 3)  dengan  band inframerah  (band 5)  dari  data Landsat 8. Merujuk  pada  [27]  nilai  NDWI  berkisar  antara  -1  hingga  1,  dimana  nilai  rendah diinterpretasikan sebagai kawasan yang memiliki tingkat vegetasi rapat, dan tinggi sebagai area  perairan  maupun  badan  air.  Pada  Gambar  4  terlihat  bahwa  nilai  NDWI  minimum berkisar  antara  -0.779  hingga  -0.625  yang  disimbolkan  dengan  warna  hijau  tua.  Nilai minimum ini diinterpretasi sebagai kawasan bervegetasi rapat. Wilayah yang masuk dalam kategori ini adalah kawah-kawah yang terdapat di sekitar Gunung Seulawah Agam. Masing- masing kawah tersebut adalah kawah Ceumpaga dan kawah Heutz yang terletak di sebelah Utara  Gunung  Seulawah  Agam  serta  kawah  Simpago  yang  terletak  di  sebelah  Selatan Gunung  Seulawah  Agam.  Selain  itu  nilai  NDWI  maksimum  yang  berkisar  antara  -0.070 sampai dengan 0.726 merupakan respon terhadap keberadaan air yang terdapat pada sungai di  sebelah  Selatan  gunungapi  tersebut.  Secara  keseluruhan  data  NDWI  dapat mengambarkan  index  vegetasi  yang  sama  dengan  NDVI,  namun  dengan  distrubusi  nilai yang berbeda.
Tabel 2. Klasifikasi nilai NDWI No. Nilai NDWI Kategori 1. -0,779 – -0,625 Rapat 2. -0,625 – -0,543 Sedang 3. -0,543 – -0,395 Jarang 4. -0,395 – 0,070 Lahan terbuka, pemukiman 5. 0,070 – 0,726 Perairan

## Land Surface Temperature
LST  ( Land  Surface  Temperature )  merupakan  suatu  transformasi  yang  digunakan  untuk menentukan  distribusi  suhu  permukaan  di  suatu  kawasan.  Penentuan  distribusi  suhu permukaan  dilakukan  dengan  memanfaatkan band termal  yang  terdapat  pada  Landsat  8, yakni band 10.  Penggunaan band 10  untuk  perhitungan  LST  jauh  lebih  efektif  jika dibandingkan dengan menggunakan band 11. Hal ini dikarenakan nilai error yang terdapat pada band 10  memiliki  nilai  yang  lebih  kecil  jika  dibandingkan  dengan band 11.  Proses penentuan  distribusi  suhu  permukaan  memiliki  cara  yang  berbeda  dengan  penentuan kerapatan vegetasi maupun keadaan hidrologi. Jika pada penentuan kerapatan vegetasi daan keadaan  hidrologi  tidak  memerlukan  perhitungan  nilai  emisivitas,  maka  pada  penentuan distribusi suhu permukaan terlebih dahulu harus dilakukan perhitungan untuk mendapatkan nilai emisivitas. Perhitungan emisivitas bertujuan untuk mengurangi nilai suhu permukaan akibat pengaruh benda-benda  yang terdapat di bumi. Sebagaimana  yang diketahui bahwa setiap  benda  yang  terdapat  di  bumi  memiliki  energi  termal  tersendiri,  sehingga  dapat mempengaruhi  nilai  estimasi  suhu  permukaan  yang  ingin  dicari,  secara  psesifik  proses koreksi  emisivitas  dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan  5.  Peta  sebaran  LST  yang telah dkoreksi emisivitas ditunjukkan oleh Gambar 5.
Secara  keseluruhan  nilai  suhu  permukaan  berkisar  antara  11.55˚C  hingga  30.51˚C.  Suhu permukaan  minimum  ini  disimbolkan dengan kawasan  yang berwarna biru terang hingga kawasan  yang  berwarna  biru  keabu-abuan.  Pada  wilayah  yang  diduga  terdapat  beberapa manifestasi  seperti  kawah  Ceumpaga,  Heutz,  dan  Simpago  berada  pada  suhu  permukaan yang tergolong rendah, hal ini tingkat kerapatan vegetasi yang tinggi dengan keadaan sekitar yang  didominasi  oleh  aktivitas  pemukiman  masyarakat.  Pada  umumnya  teknik  LST  ini digunakan  untuk  mencari  temperature  yang  tingi  pada  area  geothermal,  namun  karena gunung  api  Seulawah  Agam  berada  dekat  dengan  pemukiman,  maka  gunungapi  tersebut berada pada kondisi temperature yang lebih rendah dibandingkan dengan keadaan sekitar. Hal  ini  bersesuaian  dengan  data  NDVI  yang  menunjukkan  pada  area  tersebut  didapat sebaran tumbuhan yang relative padat, tumbuhan ini tidak mengalami stress yang signifikan karena berada pada temperature tanah yang relative rendah yaitu dibawah 25 celcius, dimana besarnya  gradient  temperature  yang  membuat  tumbuhan  stress  berada  pada  range temperature 25 – 30 o C [14] .
Selain itu pada beberapa kawasan manifestasi berada pada suhu permukaan yang tinggi yaitu antara  34.63˚C  hingga  46.59˚C,  misalnya  Ie  Seum  yang  berada  di  sebelah  Barat  laut Gunungapi, hal  yang  sama juga telihat  pada  4  kawasan lain  yang disimbolkan dengan  X. Kawasan pertama (A) adalah wilayah Lam Apeng-Lampanah yang berada di sebelah Utara Gunung  Seulawah  Agam  dan  kawasan  yang  kedua  (B)  meliputi  wilayah  Lamteuba  Droe yang berada di sebelah barat Gunung Seulawah Agam. Sedangkan kawasan ketiga (C) dan keempat  (D)  masing-masing  adalah  wilayah  Lamtamot  yang  berada  di  sebelah  Selatan Gunung  Seulawah  Agam  dan  wilayah  Suka  Damai-Suka  Mulia  yang  berada  di  sebelah Timur. Peta LST juga menunjukkan beberapa kawasan dengan suhu permukaan tinggi yang tidak  ada  hubungan  dengan  geothermal,  seperti  di  Selatan  dan  Utara  yang  berasosiasi terhadap pemukiman .
Gambar  5 .  Peta  sebaran  temperature  pada  gunungapi  Seulawah  Agam.  Nilai  merah  mengindikasikan temperature yang tinggi, dan biru respon dari temperature yang rendah.

## KESIMPULAN
Seulawah  Agam  merupakan  salah  satu  gunungapi  yang  dapat  dikembangkan  untuk memenuhi  energi  listrik  di  Provinsi  Aceh,  sehingga  explorasi  salah  satu  cara  untuk mempercepat pembangunan power plant tersebut. Data citra satellite seperti DEMNas dan Landsat 8 menjadi teknik awal dalam tahapan explorasi, karena dapat mengkover seluruh area dan tersedia data secara free untuk waktu yang lama. Sehingga memungkinkan untuk analisis  dan  monitoring  pada  gunungapi.  Analisis  data  Fault  Fracture  Density  (FFD) menunjukkan pada beberapa lokasi yang berkaitan dengan geothermal didominasi oleh nilai yang  sedang  dan  tinggi  yaitu  sedang  (0.30-0.90  km/km 2 ),  sedangkan  analisis  vegetasi dengan  teknik  NDVI  dan  NDWI  menunjukkan  area  potensi  geothermal  didominasi  oleh vegetasi  yang relative jarang, terutama pada area manifestasi seperti Ie Suum dan kawah Heutz. Hal yang sama juga terlihat dari data Land Surface Temperature (LST) yang secara umum didominasi oleh nilai yang rendah pada gunungapi, dan bernilai tinggi pada beberapa area manifestasi. Hasil tersebut menujukkan bahwa korelasi antara DEMNAS dan Landsat series  dapat  memberikan  gambaran  awal  terhadap  potensi  geothermal  pada  gunungapi Seulawah Agam.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian ini dilakukan sebagai bagian dari hibah penelitian Lektor Kepala dari Universitas Syiah Kuala (No. 257/UN11.2.1/PT.01.03/PNBP/2020).

## DAFTAR PUSTAKA
1. Hochstein, M. P. and Sudarman, S. 2008. History of geothermal exploration in Indonesia from 1970 to 2000.
Geothermics . 37 (3), 220–266, doi: 10.1016/j.geothermics.2008.01.001.
2. Marwan, Yanis, M. Muzakir, and Nugraha, G. S. 2020. Application of QR codes as a new communication technology and interactive tourist guide in Jaboi, Sabang. in IOP Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering . 796 (1),  doi:  10.1088/1757- 899X/796/1/012025.
3. Yanis,  M.  Ismail  N.,  and  Abdullah  F.,  2022.  Shallow  Structure  Fault  and  Fracture Mapping  in  Jaboi  Volcano,  Indonesia,  Using  VLF–EM  and  Electrical  Resistivity Methods. Nat. Resour. Res ., 31 (1), 335–352, doi: 10.1007/s11053-021-09966-7.
4. Yanis, M., Novari I., Zaini, N., Marwan, Pembonan, A. Y., and Nizamuddin. 2020. OLI and  TIRS  Sensor  Platforms  for  Detection  the  Geothermal  Prospecting  in  Peut  Sagoe Volcano,  Aceh  Province,  Indonesia. 2020  International  Conference  on  Electrical
Engineering and Informatics (ICELTICs) , pp. 1–6, doi: 10.1109/ICELTICs50595.2020.9315378.
5. Marwan, Yanis, M., Idroes, R., and Ismail, N. 2021. 2D inversion and static shift of MT and  TEM  data  for  imaging  the  geothermal  resources  of  Seulawah  Agam  Volcano, Indonesia. Int. J. GEOMATE, 17 (62), 2019, doi: 10.21660/2019.62.11724.
6. Marwan et al. 2021. Mapping of Fault and Hydrothermal System beneath the Seulawah Volcano  Inferred  from  a  Magnetotellurics  Structure. Energies , 14 (19),  6091,  doi: 10.3390/en14196091.
7. Zaini, N., Yanis, Marwan, M.,  Isa, M., and van der Meer, F. 2021. Assessing of land surface  temperature  at  the  Seulawah  Agam  volcano  area  using  the  landsat  series imagery.    in Journal  of  Physics:  Conference  Series . 1825 (1),  doi:  10.1088/1742- 6596/1825/1/012021.
8. Idroes R. et al., 2019. Geochemistry Exploration and Geothermometry Application in the North Zone of Seulawah Agam, Aceh Besar District, Indonesia. Energies . 12 (23), 4442, doi: 10.3390/en12234442.
9. Marwan. 2019. Deep And Shallow Structures of Geothermal Seulawah Agam Based on Electromagnetic  And  Magnetic  Data. Int.  J.  GEOMATE . 16 (23),  doi: 10.21660/2019.53.17214.
10. Marwan, Yanis, M., Idroes, R., and Ismail, N. 2019. 2D inversion and static shift of MT and  TEM  data  for  imaging  the  geothermal  resources  of  Seulawah  Agam  Volcano, Indonesia. Int. J. GEOMATE . 17 (62) 173–180, doi: 10.21660/2019.62.11724.
11. Qin, Q., Zhang, N., Nan, P., and Chai, L. 2011.Geothermal area detection using Landsat ETM+ thermal infrared data and its mechanistic analysis-A case study in Tengchong, China. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf . doi: 10.1016/j.jag.2011.02.005.
12. Mia,  M.  B.,  Fujimitsu,  Y.,  and  Nishijima,  J.  2019.  Exploration  of  hydrothermal alteration and monitoring of thermal activity using multi-source satellite images: A case study  of  the  recently  active  Kirishima  volcano  complex  on  Kyushu  Island,  Japan. Geothermics , doi: 10.1016/j.geothermics.2019.01.006.
13. Lewis, Hilley, G. E., and Lewicki, J. L. 2015. Integrated thermal infrared imaging and structure-from-motion  photogrammetry  to  map  apparent  temperature  and  radiant hydrothermal heat flux at Mammoth Mountain, CA, USA. J. Volcanol. Geotherm . Res. doi: 10.1016/j.jvolgeores.2015.07.025.
14. Mia,  M.  B.,  Nishijima,  J.,  and  Fujimitsu,  Y.  2014.  Exploration  and  monitoring geothermal activity using Landsat ETM+images. A case study at Aso volcanic area in Japan. J. Volcanol. Geotherm. Res. doi: 10.1016/j.jvolgeores.2014.02.008.
15. Yanis,  M.,  Anggini,  A.  H.,  Abdullah,  F.,  Zainal,  M.,  and  Abubakar,  M.  2021. Application  of  Unmanned  Aerial  Vehicle  as  a  Base  Map  Layer  In  Near-Surface Geophysics. J. Geogr. 13 (1), 26–36, doi: 10.24114/JG.V13I1.17818.
16. Bennett, J. D. et al., 1981. The Geology of the Aceh Quadrangle, Sumatra-Geological Research and Development Centre, Bandung. Explan. note . p. 19, 1981.
17. Yanis,  M.  et  al.  2021.  Geophysical  and  Geotechnical  Approaches  in  Developing Subsurface  Model  for  Gas  Power  Plant  Foundation. Indian  Geotech.  J. ,  doi: 10.1007/s40098-021-00559-y.
18. Natawidjaja, D. H. and Triyoso, W. 2007. The Sumatran fault zone—From source to hazard. J. Earthq. Tsunami . 1 (1), 21–47.
19. Ismail, N., Yanis, M., Idris, S., Abdullah, F., & Hanafiah, B. 2017, May. Near-surface fault  structures  of  the  seulimuem  segment  based  on  electrical  resistivity  model. In Journal of Physics: Conference Series . 846 (1), 012016.
20. Yanis, M., Abdullah, F., Zaini, N., & Ismail, N. 2021. The northernmost part of the Great Sumatran Fault map and images derived from gravity anomaly. Acta Geophysic a, 69 (3), 795-807. doi: 10.1007/s11600-021-00567-9.
21. Muhammad, Y., Faisal, A., Yenny, A., Muzakir, Z., Abubakar, M., & Nazli, I. 2020. Continuity of great sumatran fault in the marine area revealed by 3D inversion of gravity data. Jurnal Teknologi , 83 (1), 145-155. doi: 10.11113/jurnalteknologi.v83.14824.
22. Yanis, M., Marwan, M., & Ismail, N. 2019. Efficient Use of Satellite Gravity Anomalies for mapping the Great Sumatran Fault in Aceh Province. Indonesian Journal of Applied Physics , 9 (02), 61-67., doi: 10.13057/ijap.v9i2.34479.
23. Idroes,  R.,  Yanis,  M.,  &  Idroes,  G.  M.  2021.  A  low-cost  UAV  based  application  for identify and mapping a geothermal feature in ie jue manifestation, Seulawah Volcano, Indonesia. GEOMATE Journal , 20 (80), 135-142., doi: 10.21660/2021.80.j2044.
24. USGS, “Landsat 8 (L8) Data Users Handbook,” 2015.
25. Sobrino,  J.  A.,  Jiménez-Muñoz,  J.  C.,  &  Paolini,  L.  2004.  Land  surface  temperature retrieval from LANDSAT TM 5. Remote Sensing of environment , 90 (4), 434-440. doi: 10.1016/j.rse.2004.02.003.
26. Artis, D. A., & Carnahan, W. H. 1982. Survey of emissivity variability in thermography of  urban  areas. Remote  sensing  of  Environment , 12 (4),  313-329.,  doi:  10.1016/0034- 4257(82)90043-8.
27. Hogg J. 2004. Quantitative remote sensing of land surfaces. Photogramm. Rec. ,  doi: 10.1111/j.0031-868x.2004.295_1.x