Abstrak —Indonesia  merupakan  negara  yang  kaya  akan  barang tambang, baik bahan mineral dan logam. Batu kapur (limestone) merupakan  salah  satu  bahan  galian  industri  non  logam  yang sangat besar potensinya dan tersebar hampir di seluruh wilayah Indonesia.  Kabupaten  Tuban  merupakan  salah  satu  Kabupaten yang berada dipesisir pantai utara Pulau Jawa, tepatnya di Jawa Timur. Sebagai daerah yang berada dalam cekungan Jawa Timur bagian  utara  dan  dimungkinkan  sebagai  wilayah  potensial terdapatnya berbagai sumberdaya mineral, salah satunya adalah batuan gamping atau batuan kapur. Terdapatnya potensi batuan kapur di Kabupaten Tuban tersebut sangat memungkinkan untuk dikelola dan diolah untuk menjadi sebuah industri. Apalagi masih banyaknya  sumber  batuan  gamping  yang  belum  di  eksplorasi, Dengan  kemajuan  teknologi  dibidang  inderaja,  perhitungan estimasi potensi batu kapur dapat dilakukan dengan menggunakan  data  penginderaan  jauh  dan  sistem  informasi geografis.  Data  penginderaan  jauh  yang  digunakan  adalah  data citra satelit Landsat 8.  Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui potensi  batuan  kapur  di  Kabupaten  Tuban.  Parameter  yang digunakan untuk identifikasi potensi batu kapur pada penelitian ini ada 4 yaitu  tutupan lahan, suhu  permukaan, indeks vegetasi, dan  unsur  geologi.  Hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini adalah peta potensi batuan kapur Kabupaten Tuban yang dibagi kedalam  5  kelas  yakni  potensi  sangat  rendah,  potensi  rendah, potensi  sedang,  potensi  tinggi,  dan  potensi  sangat  tinggi.  Dari pengolahan data dihasilkan di Kabupaten Tuban didominasi oleh tingkat  potensi  sedang  dengan  luas  64514,36  hektar  sedangkan untuk  tingkat  potensi  tinngi  dan  sangat  tinggi  memiliki  luas 33511,54 hektar dan 32709,36 hektar.
Kata Kunci —Batu Kapur, Kabupaten Tuban, Penginderaan Jauh, Sistem Informasi Geografis.

## I. PENDAHULUAN
NDONESIA  merupakan  negara  yang  kaya  akan  barang tambang, baik bahan mineral dan logam. Berbagai daerah di Indonesia memiliki sumber daya mineral berupa berbagai jenis bahan tambang/galian. Batu kapur (limestone) merupakan salah satu  bahan  galian  industri  non  logam  yang  sangat  besar potensinya  dan  tersebar  hampir  di  seluruh  wilayah  Indonesia (Shubri  dan  Armin,  2014)  [1].  Sebagian  besar  kandungan batuan ini di Indonesia terdapat di Sumatera Barat, Jawa Timur, Kalimantan Tengah dan Kalimantan Timur. Salah satu daerah yang  penghasil  utama  batu  kapur  di  Jawa  Timur,  adalah Kabupaten Tuban.
Kabupaten  Tuban  merupakan  salah  satu  Kabupaten  yang berada  dipesisir  pantai  utara  Pulau  Jawa,  tepatnya  di  Jawa
Timur,  berbatasan  langsung  dengan  Kabupaten  Lamongan,  di sebelah  timur,  Kabupaten  Bojonegoro,  di  sebelah  selatan  dan Kabupaten  Blora  dan  Kabupaten  Rembang,  Jawa  Tengah,  di sebelah  Barat.  Sebagai  daerah  yang  berada  dalam  cekungan Jawa  Timur  bagian  utara  dan  dimungkinkan  sebagai  wilayah potensial  terdapatnya  berbagai  sumberdaya  mineral,  salah satunya adalah batuan gamping atau batuan kapur. Bahan galian tambang  batu  kapur  (limestone)  di  Kabupaten  Tuban  tersebar terletak  di  beberapa  lokasi  diantaranya  di  Kecamatan  Kerek, Merakurak, Tambakboyo, Palang, Semanding dan Montong.
Ekspolorasi  tambang  adalah  suatu  kegiatan  untuk  mencari titik-titik  lokasi  dimana  suatu  daerah  bisa  ditambang  serta daerah  tersebut  masih  bernilai  ekonomis,untuk  ditambang. Salah satu hal yang terpenting dalam pekerjaan pertambangan adalah perhitungan estimasi potensi tambang. Estimasi potensi tambang berperan penting dalam menentukan jumlah kualitas, kerja  produksi,  cara  penambangan  yang  dilakukan,  bahkan memperkirakan  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan usaha penambangan.
Dengan  kemajuan teknologi  dibidang inderaja, perhitungan estimasi  potensi  batu  kapur  dapat  dilakukan  dengan menggunakan data citra satelit Landsat 8 dan sistem informasi geografis.  Penelitian  ini  diharapkan  nantinya  bisa  dijadikan sebagai data spasial dengan metode yang lebih cepat dan efisien dalam perhitungan estimasi potensi batuan kapur.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  studi  ini  dilakukan  di  Kabupaten  Tuban, Jawa Timur. Secara geografis terletak pada koordinat 111 o 30' - 112 o 35 BT dan 6 o 40' - 7 o 18' LS.

## Pemetaan Potensi Batuan Kapur Menggunakan Citra Satelit Landsat 8 di Kabupaten Tuban
Dhiyaulhaq Al Majid dan Bangun Muljo Sukojo Departemen Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : bangunms@gmail.com
I
Gambar 1.  Lokasi Penelitian

## B. Data dan Peralatan
1) Data
Data yang digunakan dalam penelitian studi ini antara lain:
 Citra  Landsat  8  tanggal  akuisisi  24  September  2014 path/row  119/065  dengan  resolusi  30  m  (sumber: http://earthexplorer.usgs.gov)
 Peta Geologi Kabupaten Tuban tahun 2008 (sumber: Bappeda Tuban)
 Peta batas administrasi (sumber: Peta RBI 1:25000)

## 2) Peralatan
Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini meliputi:
a. Perangkat Keras
 GPS handheld
 Laptop
b. Perangkat Lunak
 Perangkat lunak pengolah citra satelit,
 Perangkat lunak pengolahan data geospasial
 Perangkat lunak pengolah data GPS
 Microsoft Office 2016

## C. Tahap Pengolahan Data
Penelitian ini dilakukan dengan melalui beberapa tahapan pengolahan data.
a. Pengolahan Citra Satelit Landsat 8
Melakukan  koreksi  geometrik  untuk  penempatan  kembali posisi  pixel  ke  tempat  yang  sudah  dianggap  benar, selanjutnya  pemotongan  ( cropping )  untuk  mendapatkan citra yang hanya meliputi daerah penelitian yaitu Kabupaten Tuban,  Jawa  Timur  dan  koreksi  radiometrik  untuk merperbaiki visual citra.
b. Pembuatan Peta Tutupan Lahan Pembuatan peta dilakukan dengan menggunakan supervised classification : maximum  likelihood, serta  menghitung matriks konfusi dan melakukan pengharkatan.
c. Pembuatan Peta Suhu Permukaan Pembuatan peta dilakukan dengan menggunakan algoritma Land  Surface  Temperature (LST),  serta  dilakukan klasifikasi dan pegharkatan
d. Pembuatan Peta Indeks Vegetasi
Pembuatan peta dilakukan dengan menggunakan algoritma
NDVI, serta dilakukan klasifikasi dan pengharkatan. e. Pembuatan Peta Geologi
Data  unsur  Geologi  didapatkan  dalam  format  shapefile kemudian dilakukan pengharkatan pada data yang tersedia.. f. Uji ketelitian Dilakukan dengan Ground truth pada peta tutupan lahan dan peta  suhu  permukaan.  Uji  ketelitian  dilakukan  untuk melakukan  pengecekan  antara  hasil  pengolahan  citra dengan data pengukuran di lapangan.
g. Overlay dan Reklasifikasi Dilakukan overlay terhadap empat peta yang telah diberikan harkat yaitu peta tutupan lahan, peta suhu permukaan, peta indeks  vegetasi  dan  peta  geologi  agar  mendapatkan  peta potensi  batuan  kapur.  Reklasifakasi  dilakukan  dengan membagi menjadi 5 kelas potensi batuan kapur.

## III. HASIL ANALISA

## A. Pengolahan Citra Landsat 8
Citra  satelit  Landsat  8  yang  digunakan  adalah  path/row: 119/65  dengan  tanggal  perekeman  24  September  2014. Langkah  awal  yang  dilakukan  adalah  dengan  melakukan koreksi  geometrik  dengan  mengggunakan  metode  Rektifikasi (image to map) dengan Peta RBI yang dijadikan acuannya. Pada Rektifikasi  ini  RMSE  yang  didapatkan  adalah  0.25  dengan delapan titik kontrol yang tersebar di daerah penelitian.
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  koreksi  radiometrik Koreksi  radiometrik  teridri  dari  dua  tahap  yaitu  kalibrasi radiometrik  dan  koreksi  atmosferik.  Kalibrasi  radiometrik dilakukan  dengan  mengubah  Digital  Number  (DN)  menjadi radiance  dan/atau  reflectance.  Koreksi  atmosferik  yang dilakukan menggunakan metode FLAASH (Fast Line-of-sight Atmospheric  Analysis  of  Spectral  Hypercubes),  FLAASH dapat  menghilangkan  pengaruh  gangguan  atmosfer  dengan memperoleh  parameter  yang  lebih  akurat  dari  reflektivitas, emisivitas, suhu permukaan dan fisik permukaan [2].
Tahap  selanjutnya  adalah  pemotongan  citra  sesuai  daerah penelitian  yaitu  Kabupaten  Tuban  dengan  menggunakan  data batas admistrasi Peta RBI

## B. Peta Tutupan Lahan
Pembuatan  peta  tutupan  lahan  menggunakan  citra  satelit Landsat  8  path/row  119/65  dengan  tanggal  akuisisi  24 September 2014. Pembuatan peta dilakukan dengan interpretasi digital  menggunakan  metode Supervised  Classification  : Maximum  Likelihood dan  didapatkan  nilai  matrik  konfusi sebesar  88.404%.  Sistem  klasifikasi  pada  penelitian  ini berdasarkan SNI 7645:2010 Klasifikasi Penutup Lahan [3].
Pada daerah penelitian didapatkan 5 tipe tutupan lahan yaitu permukiman,  sawah,  badan  air,  semak  belukar,  lahan terbuka/tegalan. Hasil klasifikasi tutupan ini perlu dilakukan uji ketelitian di lapangan dengan menggunakan 20 titik sampel dan didapatkan  ketelitian  sebesar  85%.  Menurut  Daels  Antrop menyatakan  bahwa  hasil  interpretasi  dikatakan  baik  apabila mempunyai  ketelitian  ≥80%  [4].    Berikut  adalah  hasil  peta tutupan lahan Kabupaten Tuban

## Gambar 2. Peta Tutupan Lahan
Berikut  adalah  tabel  klasifikasi  tutupan  lahan  beserta luasannya.
Tabel 1. Klasifikasi dan Luas Tutupan Lahan Kelas Tutupan Lahan Luas(ha) 1 Badan Air 1574,28 2 Lahan Terbuka/Tegalan 81757,71 3 Pemukiman 36235,89 4 Sawah 33305,94 5 Semak Belukar 44787,51

## C. Peta Suhu Permukaan
Pembuatan peta  suhu permukaan  menggunakan citra satelit Landsat  8  path/row  119/65  dengan  tanggal  akuisisi  24 September 2014. Pembuatan peta dilakukan dengan melakukan perhitungan algoritma LST.

## Gambar 3. Peta Suhu Permukaan
Dari  perhitungan  algoritma  LST  pada  daerah  penelitian didapatkan  suhu  terendah  26 o C  dan  suhu  tertinggi  51 o C  dan dapat  diklasifikasikan  menjadi  delapan  seperti  tabel  dibawah ini.
Tabel 2. Klasifikasi Suhu Permukaan Kelas Suhu Permukaan( o C) 1 26 s/d 29 2 29 s/d 32 3 32 s/d 35 4 35 s/d 38 5 38 s/d 41 6 41 s/d 44
7 44 s/d 47 8 47 s/d 51
Berdasarkan tabel  emisivitas  maka suhu permukaan batuan kapur seharusnya adalah 38°C [5]. Tetapi pada pengolahan citra suhu pada daerah permukaan batuan kapur sebesar 44 o C – 48 o C. Hasil  suhu permukaan  ini tentunya perlu dicek sesuai dengan suhu  permukaan  di  lapangan  dengan  menggunakan  19  titik sampel. Hasil yang didapatkan adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Perbandingan Suhu Citra dan Suhu Lapangan Sample Suhu Citra ( o C) Suhu Lapangan( o C) 1 41,20 33,5 2 45,74 33,0 3 36,45 30,0 4 40,30 32,5 5 43,28 30,0 6 46,60 37,5 7 43,70 35,0 8 37,91 35,0 9 42,52 33,5 10 37,27 29,0 11 42,31 34,5 12 42,22 32,0 13 43,48 33,0 14 38,70 32,5 15 37,59 31,5 16 39,43 30,5 17 38,56 31,0 18 43,89 35,0 19 37,07 31,0
Sampel  suhu  lapangan  digunakan  untuk  melakukan  uji korelasi.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  sejauh  mana korelasi atau kedekatan suhu permukaan hasil pengolahan citra dengan  hasil  lapangan.  Ketika  dilakukan  uji  korelasi  antara suhu  permukaan  di  citra  dan  lapangan  didapatkan  nilai  0.64 dapat diartikan bahwa keeratan hubungan antara suhu citra dan suhu di lapangan adalah 64%. Hasil ini menunjukkan korelasi yang kuat antara suhu citra dan lapangan [6].
Adanya  perbedaan  antara  suhu  pada  citra  dan  suhu  pada lapangan  disebabkan  oleh  beberapa  faktor,  salah  satunya perbedaan  waktu  pengambilan  data,  suhu  pada  citra  diambil pada tanggal 24 September 2014 sedangkan suhu di  lapangan diambil  pada  tanggal  6-7  Mei  2017  dimana  bulan  September merupakan  musim  kemarau  sedangkan  pada  bulan  Mei merupakan  akhir  musim  hujan.  Walaupun  akhir  musim  hujan pada daerah penelitian masih sering turun hujan.

## D. Peta Indeks Vegetasi
Pembuatan  peta  indeks  vegetasi  menggunakan  citra  satelit Landsat  8 path/row 119/65  dengan  tanggal  akuisisi  24 September 2014. Pembuatan peta dilakukan dengan melakukan perhitungan algoritma NDVI .
Dari  pengolahan  NDVI  pada  daerah  penelitian  didapatkan nilai terendah -0.909 dan nilai tertinggi 0.921. Semakin rendah nilai  NDVI,  maka  daerah  tersebut  semakin  tinggi  potensi adanya  batuan  kapur,  begitu  juga  sebaliknya [5] Hal  ini dikarenakan batuan kapur sering terdapat pada ladang/tegalan.

## Gambar 4. Peta Indeks Vegetasi
Penentuan  kelas  indeks  vegetasi  pada  algoritma  NDVI mengacu  pada  Permen  No:  P.12/Menhut-II/2012  yang membagi  menjadi  lima  kelas  klasifikasi  [7].  Berikut  adalah tabel klasifikasi NDVI beserta luasannya
Tabel 4. Klasifikasi dan Luas Indeks Vegetasi Kelas NDVI Kategori Luas(ha) 1 -0.90 s/d -0.03 Lahan tidak bervegetasi 630,79 2 -0.03 s/d 0.15 Kehijauan Sangat Rendah 1948,27 3 0.15 s/d 0.25 Kehijauan Rendah 23415,03 4 0.25 s/d 0.35 Kehijauan Sedang 64115,48 5 0.35 s/d 0.92 Kehijauan Tinggi 107538,92

## E. Peta Geologi
Data  Geologi  didapatkan  dalam  format shapefile (vektor) yang mencakup Kabupaten Tuban.

## Gambar 5.  Peta Geologi
Penentuan  klasifikasi  dilakukan  berdasarkan  Peta  Geologi [8]. hingga didapatkan hasil sebagai berikut.
Tabel 5. Klasifikasi dan Luas Unsur Geologi Kelas Batuan Penyusun Luas(ha) 1 Alluvium 5253,34 2 Batu Lempung Anggota F. Kujung 2292,74 3 Batugamping Prupu, Anggota F. Kujung 256,51 4 Batulanau Anggota F. Kujung 710,35 5 Formasi Bulu 5702,07 6 Formasi Ledok 8681,16 7 Formasi Mundu 22819,35
8 Formasi Ngrayong 27763,94 9 Formasi Paciran 51092,50 10 Formasi Tuban 5271,39 11 Formasi Wonocolo 6939,52 12 Formasi Lidah 13612,92
Batu  Kapur/Batugamping  di  daerah  Kabupaten  Tuban banyak terdapat pada formasi Paciran, Kujung, dan Tuban [8]
F. Peta Potensi Batuan Kapur
Peta potensi batuan kapur dibuat dengan melakukan overlay terhadap  empat  peta  yaitu  peta  tutupan  lahan,  peta  suhu permukaan, peta indeks vegetasi dan peta geologi.
Overlay dilakukan  dengan  menggunakan  metode intersect dilanjutkan  dengan  perhitungan  jumlah  harkat  dan  klasifikasi ulang  sesuai  interval  yang  ditenntukan  dengan  rumus  sebagai berikut:
interval = nilai maksimum−nilai minimum banyak kelas (1)
Klasifikasi dibagi ke dalam lima kelas sehingga interval yang didapatkan dari perhitungan adalah 3 seperti gambar berikut.

## Gambar 6.  Potensi Batuan Kapur
Dari  hasil  klasifikasi  didapatkan  luas  masing-masing  kelas potensi batuan kapur seperti tabel berikut.
Tabel 6. Klasifikasi dan Luas Potensi Batuan Kapur Kategori Luas (ha) % Potensi Sangat Rendah 20267,90 10,29 Potensi Rendah 45921,29 23,32 Potensi Sedang 64514,36 32,76 Potensi Tinggi 33511,54 17,02 Potensi Sangat Tinggi 32709,36 16,61

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan  dapat disimpulkan:
a. Didapatkan  lima  kelas  potensi  batuan  kapur  yaitu  sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi.
b. Kabupaten  Tuban  didominasi  oleh  tingkat  potensi  sedang dengan luas 64514,36 ha, sedangkan untuk tingkat potensi sangat  rendah  20267,90  ha,  potensi  rendah  45921,29  ha, potensi tinggi 33511,54 ha dan sangat tinggi 32709,36 ha. c. Tiga Kecamatan yang memiliki daerah luasan paling besar untuk  potensi  sangat  tinggi  adalah  Kecamatan  Kerek,
Kecamatan  Montong  dan  Kecamatan  Merakurak  dengan luasan 7423,00 ha, 5641,67 ha dan 5255,72 ha.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. Shubri, E. dan Armin, “Penentuan Kualitas Batu Kapur dari Desa Halaban Kabupaten Lima Puluh Kota di Laboratorium Dinas Energi dan  Sumber  Daya  Mineral  Provinsi  Sumatera  Barat,”  Universitas Bung Hatta, 2014.
[2]
L.  Fibriawati,  “Koreksi  Atmosfer  Citra  SPOT-6  Menggunakan Metode MODTRAN4,” 2016. [3]
B.  S.  Nasional, Klasifikasi  Penggunaan  Lahan  SNI  7645:2010 . Jakarta, 2010.
[4]
T.  Gunawan,  “Penginderaan  Jauh  Terapan  Studi  Pedesaan,”
Universitas Gadjah Mada, 1993. [5] Nurjannah, “Pemodelan Estimasi Potensi Tambang Batu Kapur Dari Hasil  Analisa  Data  Citra  Satelit  Landsat  7  ETM+  (Studi  Kasus : Tambang  Batu  Kapur  PT.  Semen  Gresik  Persero  Tbk.  Pabrik Tuban),” 2013.
[6] S. Jonathan, “Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif,” 2006.
[7] Peraturan  Menteri  Kehutanan  Republik  Indonesia  Nomor : P.12/Menhut-Ii/2012 . 2012. [8]
H. dan Suharsono, Peta Geologi lembar Tuban, Jawa Timur . 1997.