## PERBANDINGAN HASIL KLASIFIKASI LIMBAH LUMPUR ASAM DENGAN METODE SPECTRAL ANGLE MAPPER DAN SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS BERDASARKAN CITRA LANDSAT - 8 (THE COMPARISON OF CLASSIFICATION OF ACID SLUDGE WITH SPECTRAL ANGLE MAPPER AND SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS METHOD BASED ON LANDSAT-8)
Sayidah Sulma¹, Junita Monika Pasaribu, Hana Listi Fitriana, Nanik Suryo Haryani² Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia ¹e-mail: sayidah.sulma@lapan.go.id ²e-mail: naniksuryo@yahoo.com
Diterima 14 April 2015; Direvisi 23 Juni 2015; Disetujui 30 Juni 2015

## ABSTRACT
The  utilization  of  remote  sensing  data  is  an  alternative  way  that  could  be  used  for  rapid detection  of  large  coverage  hazardous  waste  area.  This  study  aims  to  classify  the  acid  sludge contaminated  area  using  Landsat  8  by  applying  Spectral  Angle  Mapper  (SAM)  classification  method with  two  spectral  reference  sources,  namely  field  spectral  measurement  using  a  spectrometer  and endmember spectral from the image, and then compare the classification results. The accuracy level of SAM classification  result showed that classification using endmember spectral from the image as the reference spectral reached 66,7%, whereas classification using field spectral measurement as spectral reference  only  reached  33,3%.  The  accuracy  level  of  Spectral  Mixture  Analysis  (SMA)  classification result showed that classification using endmember spectral from the image as the reference spectral reached 62,5%.  The affecting factors for the low accuracy is the significant differences  of the spectral profiles obtained from spectrometer with spectral Landsat-8 due to differences of spatial and altitude Keywords: Acid sludge Waste, Spectral Angle Mapper, Spectral Mixture Analysis, Landsat-8

## ABSTRAK
Pemanfaatan data penginderaan jauh merupakan salah satu alternatif yang dapat digunakan untuk  deteksi  daerah  tercemar  limbah  B3  secara  cepat  dengan  wilayah  yang  luas.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengklasifikasi daerah tercemar lumpur asam menggunakan data Landsat 8 dengan metode Spectral Angle Mapper (SAM), kemudian membandingkan hasil klasifikasi SAM menggunakan spektral  referensi  berdasarkan  pengukuran  spektrometer  dengan  spektral  yang  diperoleh  dari endmember citra. Tingkat akurasi klasifikasi SAM dengan spektral referensi berdasarkan endmember citra  adalah  sebesar  66,7  %,  sedangkan  dengan  menggunakan  referensi  spektrometer  hanya mencapai  33,3  %.  Tingkat  akurasi  klasifikasi Spectral  Mixture  Analysis (SMA)  dengan  spektral referensi  berdasarkan endmember citra  adalah  sebesar  62,5  %.  Faktor  yang  mempengaruhi rendahnya  akurasi  adalah  perbedaan  yang  signifikan  antara  profil  spektral  yang  diperoleh  dari spektrometer dengan spektral Landsat-8 akibat perbedaan spasial dan ketinggian.
Kata Kunci: Limbah lumpur as am, Spectral Angle Mapper, Spectral Mixture Analysis, Lands at-8

## 1  PENDAHULUAN
Terjadinya  kontaminasi  limbah B3  (bahan  berbahaya  dan  beracun)  di suatu daerah akan menyebabkan terancamnya  kualitas  lingkungan  dan kelangsungan makhluk hidup di daerah yang terkontaminasi maupun lingkungan sekitarnya.  Berdasarkan  hal  tersebut diperlukan  deteksi  dan  pemantauan daerah  tercemar  secara  cepat  untuk mengurangi dampak yang akan ditimbul- kannya.  Deteksi  dan  pemantauan menggunakan pengecekan laboratorium membutuhkan biaya yang cukup besar, sehingga pemanfaatan data penginderaan jauh  merupakan  salah  satu  alternatif yang  dapat  digunakan  untuk  deteksi daerah tercemar limbah B3 secara cepat dengan wilayah yang luas.
Pada penelitian ini  akan dibahas limbah lumpur asam yang pencemarannya cukup sulit untuk dipulihkan, sehingga diperlukan  pemantauan  pencemaran lumpur asam  ini secara terus menerus. Salah  satu  lokasi  yang  terkontaminasi oleh  jenis  pencemar  ini  adalah  di kawasan  Pertamina Refenery  Unit  V Balikpapan, yaitu limbah yang mencemari wilayah  ini  sejak  puluhan  tahun  lalu yang  berasal  dari  pembuangan  limbah pabrik  lilin  sebagai  sisa  akhir  dari produksi  minyak  bumi  (Pertamina, 2011;  Pertamina,  2012).  Pemanfaatan data  penginderaan  jauh  untuk  deteksi daerah  tercemar  limbah  lumpur  asam ini telah dilakukan beberapa penelitian,
diantaranya  Haryani  (2013)  melakukan kajian untuk deteksi kontaminasi limbah berdasarkan Normalized Difference Vegetation  Index (NDVI)  menggunakan Landsat  7  ETM,  sedangkan  Sulma (2014) melakukan kajian deteksi daerah tercemar di lokasi dan obyek yang sama berdasarkan  suhu  permukaan  tanah atau Land  Surface  Temperature (LST), serta  Haryani  dkk.,  (2015)  melakukan penelitian deteksi daerah tercemar limbah lumpur  asam  menggunakan  metode Spectral  Mixture Analysis (SMA) berbasis data  landsat-8.  Berdasarkan  penelitian tersebut diketahui bahwa data penginderaan  jauh  memiliki  potensi untuk  mendeteksi  daerah  tercemar limbah B3 khususnya lumpur asam.
Pada  penelitian  lainnya  juga dilakukan oleh Haryani dkk., (2015) telah melakukan  kajian  dan  pengumpulan data  lapangan  berupa  pengukuran spektral  menggunakan  spektrometer pada obyek-obyek di dalam dan di luar daerah  tercemar  limbah  lumpur  asam. Pola spektral yang diperoleh di lapangan dapat dijadikan acuan dalam  klasifikasi dan  analisis  citra  untuk  membedakan daerah  tercemar  dan  tidak  tercemar. Klasifikasi citra menggunakan spektrum referensi  ini  dapat  dilakukan  dengan metode Spectral  Angle  Mapper (SAM) yaitu  metode  yang  memungkinkan pemetaan cepat kesamaan spektral pada spektrum citra dengan spektrum referensi  yaitu  dengan  menghitung
sudut  antara  kedua  spektrum  tersebut (Kruse dkk ., 1993). Metode SAM memiliki beberapa  keunggulan  yaitu  (1)  tidak dipengaruhi  oleh  faktor  pencahayaan matahari,  karena  sudut  antara  vektor tidak  tergantung  pada  panjang  vektor, (2)  metode  mudah  dan  cepat  untuk pemetaan  kesamaan  spektrum  citra dengan spektrum referensi dan (3) tidak memerlukan  asumsi  pada  distribusi statistik data masukan dalam melakukan klasifikasi (Petropoulos dkk., 2010).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengklasifikasi daerah tercemar lumpur asam  menggunakan  data  Landsat  8 dengan metode SAM, kemudian membandingkan  hasil  klasifikasi  SAM berdasarkan  spektrum  hasil  pengukuran spektrometer  dengan  spektrum  yang diperoleh  dari endmember citra  sebagai spektrum referensi.

## 2  DATA DAN METODE
2.1 Data dan Lokasi
Lokasi  penelitian  adalah  di kawasan Pertamina Refinery  Unit V dan sekitarnya, Balikpapan, Kalimantan Timur.  Data  yang  digunakan  adalah data  Landsat-8  sensor  OLI path  row
116/061 tanggal perekaman
23
Februari 2014.  Gambar 2-1 adalah citra RGB 653 Landsat-8 di lokasi penelitian.

## 2.2 Metode 2.2.1  Pengolahan awal data
Pengolahan  awal  data  pengindera- an jauh meliputi koreksi geometrik dan radiometrik.
Koreksi geometrik
bertujuan
untuk memperbaiki
kesalahan geometrik citra yang bersumber  dari  pengaruh  topografi  dan geometri sensor satelit dengan memasukkan  titik  kontrol  tanah  dan menggunakan Digital  Elevation  Model (DEM).  Koreksi  radiometrik  dilakukan dengan mengkonversi  nilai digital menjadi nilai reflektansi yang bertujuan untuk  mengurangi  kesalahan  nilai piksel akibat sudut matahari dan jarak
matahari bumi pada data yang berlainan  waktu    (Mumby  and  Clark, 2000).  Hasil pengolahan awal ini telah tersedia dalam produk standar  Landsat 8  dengan  format  16,  yaitu  dikonversi menjadi  nilai  radiansi  dan  reflektansi Top  of  Atmosphere (ToA)  menggunakan koefisien rescaling radiometrik  yang tersedia  dalam  file  metadata  atau  file MTL (USGS, 2014).
Dari  produk  data  standar  yang telah  dikoreksi,  kemudian  dilakukan konversi  nilai  reflektansi  dari  tipe  data 16 menjadi tipe 4 untuk mengembalikan nilai  asli  reflektansi  dengan  satuan mikrometer. Selanjutnya dilakukan pemisahan  awan  dengan  menumpang- susunkan  kanal  hasil  klasifikasi  awan yang  telah  tersedia  dalam  produk standar dengan semua kanal pada data OLI dan TIRS.

## 2.2.2 Pengumpulan data spektral
Pada  penelitian  ini  referensi spektral untuk klasifikasi citra diperoleh dari endmember yang  diekstraksi  dari citra itu sendiri dan dibandingkan dengan spektral pengukuran di lapangan menggunakan spektrometer.
Data spektral diperoleh dari pengukuran reflektansi  di  lapangan  menggunakan spektrometer tipe HR 400 0CG. Panjang gelombang
spektrometer yang
digunakan terdiri dari gelombang visible dan Near  Infrared (NIR) dengan kisaran panjang  gelombang  200  nm  sampai 1050 nm. Pengukuran spektral dilakukan  pada  obyek-obyek  tercemar dan tidak tercemar dengan pengulangan 10  kali  setiap  pengukuran  pada  setiap obyek  pada  saat  kondisi  cerah  pukul 10.00  –  15.00  WITA.  Dengan field  of view sensor sebesar 25°, dan ketinggian pengukuran 1 – 1,5 m maka luas obyek yang terukur sekitar 50 x 50 cm. Obyek yang  diukur  terdiri  dari  vegetasi  dan pasir  di  daerah  tercemar  dan  tidak tercemar  serta  obyek sludge (lumpur padat).
Gambar 2-1: Lokasi  penelitian  di  Balikpapan,  Kalimantan  Timur  yang  ditumpangsusun  dengan  citra RGB 653 Landsat-8 pada 23 Februari 2014

## 2.2.3 Analisis spektral
Analisis spektral untuk penentuan daerah  tercemar  dan  tidak  tercemar dilakukan  menggunakan  metode  SAM. SAM adalah suatu alat yang memungkin- kan pemetaan cepat kesamaan spektral pada  spektrum  citra  dengan  spektrum referensi.  Algoritma  SAM  menentukan kesamaan spektral antara dua spektrum dengan menghitung sudut ( angle ) antara dua spektrum, memperlakukannya sebagai  vektor  dalam  ruang  dengan dimensi  yang  sama  dengan  jumlah kanal (Kruse dkk , 1993). Algoritma SAM dirumuskan sebagai berikut:
(2-1)
α juga dapat dituliskan sebagai berikut:
(2-2)
Dalam  persamaan  ini,  α  adalah besar sudut, t adalah spektral, r adalah spektral referensi dan nb adalah jumlah kanal. Spectral angle dapat digambarkan seperti pada  Gambar 2-2 semakin kecil sudut spektral menunjukkan kemiripan antara obyek dan referensi.
Gambar 2-2. Sudut Spectral Angel Mapper (SAM)
Spektrum referensi yang
digunakan  adalah  berdasarkan  hasil pengukuran  spektrometer  dan  berdasar- kan endmember citra,  kemudian  akan dibandingkan hasil antara kedua sumber referensi spektral tersebut.
Perhitungan  akurasi  dilakukan terhadap  citra  hasil  klasifikasi  daerah tercemar dan tidak tercemar berdasarkan analisis SAM dengan acuan hasil survei
Lokasi Penelitian Daerah Tercemar
lapangan. Perhitungan akurasi dihitung berdasarkan confusion  matrix yaitu matrix  berukuran  n  x  n  yang  berisi informasi tentang klasifikasi aktual dan klasifikasi  prediksi  yang  diperoleh  dari suatu  sistem  klasifikasi,  di  mana n adalah jumlah kelas yang berbeda (Visa dkk., 2011).
Analisis  spektral  menggunakan metode  SMA  merupakan  suatu  alat analisis yaitu beberapa citra dikalibrasi menjadi reflektan dan piksel-piksel yang dimodelkan sebagai potensi pencampuran dari spektral lapangan atau laboratorium. Tahap-tahap    yang  dilakukan  sebagai berikut: tahap pertama adalah pemilihan endmember citra,  selanjutnya  diperoleh referensi endmember setelah  semua spektral  kanal  dikalibrasi  menjadi reflektansi. Penggunaan metode SMA ini dapat  memberikan solusi adanya piksel campuran,  yaitu  satu  piksel  terdapat lebih  dari  satu  obyek.  Kondisi  limbah lumpur  asam  di  daerah  penelitian bahwa  terjadinya  percampuran  obyek dalam satu piksel disebabkan oleh sifat dari limbah acid  sludge yang muncul di permukaan  tanah  yang  bersifat  tidak merata, meleleh dan selanjutnya mengeras berwarna hitam seperti aspal. Sehingga  kondisi  di  lapangan  dalam ukuran satu piksel (30 m x 30 m) dapat terdiri atas beberapa obyek yaitu berupa sludge, pasir, lahan terbuka dan vegetasi rumput.
Endmember adalah  nilai  spektra yang  mewakili  material  di  permukaan bumi  (Adams  &  Gillespie,  2006). Pembuatan endmember menggunakan metode  SMA menggunakan  teknik Principal  Component  Analysis (PCA), dimana pertama membuat tampilan baru PCA band dari  citra  yang  dihasilkan scatter  plot kemudian  dapat  dipilih endmember yang  dapat  mewakili  atau potensial endmember yang dipilih. Scatter plot yang  dipilih  sebagai  kandidat endmember terletak di simpul atau ujung dari scatter tersebut (Jonson dkk ., 1985). Endmember yang  digunakan  untuk masukan dalam klasifikasi SMA adalah
vegetasi, pasir sludge dan lahan terbuka. Pada metode SMA hasil ekstraksi spektral endmember dari  citra  berdasarkan analisis PCA, yaitu endmember diperoleh dari  ekstraksi  PCA  band  2  dan  PCA band  3,  PCA  band  2  dan  PCA  band  4, dan  PCA  band  4  dan  PCA  band  5. Analisis  rata-rata  terhadap  masing- masing  spektral endmember digunakan untuk  spektral  referensi  dalam  proses klasifikasi berdasarkan metode SMA.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Spektral Obyek Dari  Spektrometer
Pengukuran  reflektansi  terhadap obyek  di  daerah  tercemar  dan  tidak tercemar  menggunakan  spektrometer (pengukuran di lapangan) dengan panjang gelombang visible dan NIR.  Obyek yang diukur adalah yang mewakili obyek yang ada  di  daerah  tercemar  dibandingkan dengan  obyek  di  luar  daerah  tercemar (tidak tercemar), yaitu vegetasi (rumput dan alang-alang), pasir  putih dan  pasir coklat  serta  obyek  lumpur/ sludge . Mengacu  dari  penelitian  oleh  Haryani dkk.,  (2015),  mengenai  karakteristik spektral  pada  daerah  tercemar  limbah B3,  hasil  pengukuran  reflektansi  dari spektrometer untuk lima jenis  obyek di daerah  tercemar  dan  tidak  tercemar, dapat digambarkan dengan grafik profil spektral obyek.
Pada profil spektral obyek vegetasi terdapat  perbedaan  yang  signifikan antara obyek  vegetasi di daerah tercemar dengan  obyek  daerah  tidak  tercemar. Pada  obyek  pasir  baik  pasir  putih maupun pasir kecoklatan menunjukkan reflektansi  di  daerah  tercemar  lebih tinggi dibandingkan daerah tidak tercemar dengan  pola  cenderung  meningkat  dari panjang  gelombang  biru  hingga  NIR. Sedangkan  obyek sludge atau  limbah lumpur  menunjukkan  pola  datar  dan meningkat  dengan  tajam  pada  panjang gelombang  NIR.  Profil  spektral  Obyek Tercemar  dan  Tidak  Tercemar  dari Spektrometer  dapat  ditunjukkan  pada Gambar 3-1.
Nilai  rata-rata  spektral  masing- masing  obyek  selanjutnya  dijadikan spektral referensi untuk klasifikasi SAM. Namun  sebelum  diaplikasikan  dalam proses  klasifikasi,  dilakukan  proses resampling data hasil spektrometer untuk menyamakan  jumlah  kanal  dengan kanal  pada  citra  Landsat  8.  Resolusi spektral  spektrometer  yang  digunakan terdiri  dari  kanal visible dan Near Infrared (NIR)  yaitu  panjang  gelombang 0.2 – 1.05 µm, sehingga data Landsat 8 yang  digunakan  hanya  terbatas  pada Kanal 1 hingga Kanal 5 dengan panjang gelombang  Kanal  1:  0.43  –  0.45  µm ( coastal  aerosol ), Kanal 2: 0.45-0.51 µm (biru),  Kanal  3:  0.53-0.59  µm  (hijau), Kanal  4:  0.64-0.67  µm  (merah)  dan Kanal  5:  0.85-0.88  µm  (NIR).  Hasil resampling diplotkan pada center wavelength masing-masing kanal,  yaitu kanal  1:  0.44  µm,  kanal  2:  0.48  µm, kanal  3:  0.56  µm,  kanal  4:  0.655  µm dan kanal 5: 0.865 µm.
Citra  Landsat  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  belum  melalui proses  koreksi  atmosferik.  Tahap  awal untuk mengaplikasikan data spektrometer ke  citra  Landsat  adalah  melakukan perbandingan nilai spektral pada  piksel citra  dengan  rata-rata  spektral  dari spektrometer  di  lokasi  yang  sama, kemudian  dilakukan  normalisasi  nilai spektral.  Hal  ini  dilakukan  untuk mengurangi  adanya  perbedaan  kondisi atmosfer pada saat pengukuran spektrometer di lapangan dengan kondisi pada saat perekaman citra Landsat.

## 3.2 Spektral dari Endmember Citra
Selain  berdasarkan  pengukuran spektrometer, spektral
asli
juga diperoleh  dari endmember citra  yaitu dari  ekstraksi  antara  citra Principal Component  Analysis (PCA)  kanal  2  - kanal 3, PCA kanal 2 - kanal 4 dan PCA kanal  4  –  kanal  5.  Pada  penelitian  ini endmember citra mengacu dari penelitian Haryani  dkk  (2015),  mengenai  profil spektral  obyek  tercemar  dan  tidak tercemar  dari endmember citra landsat.
Endmember yang  diperoleh  dari  citra terdiri  dari endmember vegetasi  dan lahan terbuka di daerah tidak tercemar, serta  pasir  dan sludge di  daerah tercemar.    Pada  daerah  tercemar  tidak diperoleh endmember vegetasi  karena lokasi obyek vegetasi di daerah tercemar yang  terlalu  sempit  sehingga  kurang mewakili  dari  luas  piksel  citra  landsat. Pola  spektral  untuk  masing-masing endmember pada kanal 1 – kanal 7 dari data  Landsat  8  dengan  mengacu  dari penelitian  yang  dilakukan  oleh  Haryani dkk (2015).
Berdasarkan  pola  spektral  dapat dikatakan bahwa obyek vegetasi memiliki pola  berfluktuasi  dengan  nilai  puncak pada panjang gelombang merah (kanal 5). Obyek  pasir  dan sludge di  daerah tercemar  serta  lahan  terbuka  lainnya memiliki  pola  yang  hampir  sama  yaitu puncak reflektansi pada panjang gelombang  SWIR  1  yaitu  kanal  6 kemudian menurun kembali pada kanal SWIR  2  atau  kanal  7,  sedangkan perbedaan pasir sludge memiliki reflektansi yang lebih tinggi dibandingkan lah  an  terbuka  lainnya  terutama  pada panjang  gelombang  merah,  NIR  dan SWIR  1.  Profil  spektral  obyek  tercemar dan tidak tercemar dari endmember citra Landsat dapat ditunjukkan pada Gambar  3-2.  Nilai  rata-rata  spektral endmember dari citra Landsat 8 tersebut untuk  masing-masing  obyek  (vegetasi, pasir sludge dan  lahan terbuka) selanjutnya  dijadikan  spektral  referensi dalam  proses  klasifikasi  berdasarkan metode SAM.

## 3.3 Klasifikasi Spectral Angel Mapper
(SAM)
Klasifikasi SAM  dilakukan dengan spektral referensi berasal dari spektrometer dan endmember dari  citra Landsat  8.  Berdasarkan  klasifikasi dengan  dua  jenis  referensi  spektral tersebut kemudian  dibandingkan  metode yang  memberikan  hasil  lebih  baik. Sebelum  dilakukan  klasifikasi,  citra Landsat  yang  dianalisis  dibatasi  hanya
pada  daerah  dengan  tutupan  lahan terbuka  dan  vegetasi  rendah,  sehingga untuk  tutupan  lahan  jenis  lainnya seperti hutan dan permukiman dipisahkan  atau  dihilangkan  dari citra. Hal  ini  dilakukan  untuk  membatasi analisis sesuai dengan spektral referensi yang digunakan  baik  berdasarkan  data spektrometer  (pengukuran  di lapangan)
maupun endmember .  Gambar  3-3 memperlihatkan  data  citra  Landsat  8 RGB  653  yang  sudah  dibatasi  sesuai dengan  jenis  tutupan  lahan,  yaitu  area yang  berwarna  hitam  adalah  daerah analisis  yang  dihilangkan,  dan  daerah dengan  lingkaran  merah  merupakan daerah tercemar limbah.
Keterangan: daerah tercemar daerah tidak tercemar Gambar 3-1: Profil Spektral Obyek Tercemar dan Tidak Tercemar dari Spektrometer (Haryani dkk, 2015)
Proses  awal  klasifikasi  meng- gunakan  SAM  diperlukan  pengaturan besar  sudut  antara  dua  spektrum sebagai  spektrum  ambang  batas.  Pada Gambar 3-4 diperlihatkan perbandingan sudut  yang  digunakan  dalam  proses klasifikasi.  Pada  proses  klasifikasi dengan menggunakan sudut 0,1 terlihat masih  terdapat  beberapa  piksel  yang belum terklasifikasi artinya penggunaan sudut  0,1  belum  bisa  mengkelaskan
semua  piksel  yang  ada  pada  citra. Ketika  menggunakan  sudut  0,2  maka semua  piksel  sudah  terklasifikasi,  dan ketika  menggunakan  sudut  lebih  besar dari 0,2  menunjukkan hasil yang sama dengan  sudut  0,2  yaitu  semua  piksel sudah  terkelaskan.  Oleh  karena  itu, maka pada  penelitian ini sudut (radian) yang digunakan dalam proses klasifikasi SAM adalah sebesar 0,2.
Gambar 3-3: Citra Landsat 8 RGB 653 yang sudah dibatasi daerah analisisnya
α= 0,1
α= 0,2
α > 0,2
Gambar 3-4: Perbandingan hasil klasifikasi dengan perbedaan besar sudut radian (α)
Tahap  pertama  klasifikasi  SAM dilakukan menggunakan referensi berdasarkan  spektrum  yang  diperoleh dari pengukuran spektrometer di lapangan.  Hasil  klasifikasi  SAM  meng- gunakan  referensi  dari  spektrometer dapat  dilihat  pada  Gambar  3-5a,  yaitu daerah tercemar ditandai dengan lingkaran  berwarna  merah.    Pada  hasil SAM  tersebut  dapat  dilihat  proses klasifikasi hanya berhasil mengkelaskan dua kelas dominan yaitu kelas vegetasi tercemar dan pasir  tercemar di seluruh wilayah  baik  tercemar  maupun  tidak tercemar. Berdasarkan perhitungan akurasi menggunakan data  pengecekan
di  lapangan,  diperoleh  hasil  klasifikasi SAM menggunakan spektral referensi dari data  spektrometer  hanya  memperoleh tingkat  akurasi  sebesar  33,3  %. Perhitungan  akurasi  dapat  dilihat  pada Tabel  3-1.  Faktor  yang  dapat  mem- pengaruhi  rendahnya  nilai  akurasi tersebut  diantaranya  adalah  tidak digunakannya  panjang gelombang  SWIR, karena  resolusi  spektral  spektrometer yang  digunakan  terbatas  pada  panjang gelombang visible dan  NIR.    Pengujian penggunaan  panjang  gelombang  SWIR dapat  dilihat  pada  bagian  analisis selanjutnya.
(a) (b)
Gambar 3-5: Hasil  klasifikasi  SAM  menggunakan  spektral  referensi  dari  spektrometer  (a)  dan endmember dari citra (b)
Metode klasifikasi yang berikutnya adalah  klasifikasi  SAM dengan  spektral referensi dari endmember citra Landsat 8. Hasil  klasifikasi  SAM  menggunakan referensi dari endmember yang diektraksi  dari  citra  landsat  dapat dilihat  pada  Gambar  3-5b.  Pada  hasil SAM dengan spektral referensi citra itu sendiri  dapat  dilihat  bahwa  kelas  yang terbentuk  terdiri  dari  3  kelas  sesuai dengan endmember yang  digunakan. Klasifikasi memberikan hasil yang lebih baik  yaitu  pada  daerah  tercemar (lingkaran merah) secara umum terklasifikasi  sebagai  kelas  tercemar yaitu pasir dan sludge , sedangkan di luar daerah  tercemar  dominan  terkelaskan sebagai vegetasi dan lahan terbuka tidak tercemar. Berdasarkan perhitungan akurasi menggunakan data  pengecekan lapangan, diketahui bahwa hasil klasifikasi  SAM  menggunakan  spektral referensi dari endmember citra memiliki tingkat  akurasi  66,7%.  Perhitungan akurasi  dapat  ditunjukkan  pada  Tabel 3-2.
Klasifikasi
dengan spektral referensi endmember citra  memberikan hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan spektral dari spektrometer, hal ini dapat terjadi karena telah digunakannya kanal dengan  panjang  gelombang  SWIR  yaitu kanal  6  dan  kanal  7  pada  Landsat  8. Pada Gambar 3-6 dapat dilihat perbandingan  hasil  klasifikasi  SAM menggunakan spektral referensi endmember ketika  menggunakan  kanal SWIR  dan  tidak  menggunakan  kanal SWIR. Ketika menggunakan kanal SWIR dapat  dilihat  bahwa  obyek  tercemar (pasir sludge )  dominan  terdapat  pada daerah  tercemar,  sedangkan  ketika tidak  menggunakan  kanal  SWIR  kelas pasir sludge masih  banyak  terlihat  di luar daerah tercemar.
Sehingga
penggunaan kanal SWIR dalam
klasifikasi  lahan  tercemar  memberikan hasil yang lebih baik. Hal ini menunjukkan bahwa kanal SWIR cukup sensitif  dalam  mengkelaskan  lahan tercemar dan tidak tercemar.

## Tabel 3-1: PERHITUNGAN AKURASI SAM DENGAN REFERENSI SPEKTROMETER
Overall Accuracy : 33.3333% from 36 observations Kappa statistic : 0.085
Classified File\Reference File
Vegetasi tercemar Vegetasi tidak tercemar Pasir Tercemar Pasir Tidak Tercemar Sludge Vegetasi tercemar 6 12 2 1 0 Vegetasi tidak tercemar 0 0 0 0 0 Pasir Tercemar 5 1 6 1 2 Pasir Tidak Tercemar 0 0 0 0 0 Sludge 0 0 0 0 0

## Tabel 3-2: PERHITUNGAN AKURASI SAM DENGAN REFERENSI ENDMEMBER LANDSAT
Overall Accuracy: 66.6667%  from 36 observations Kappa statistic : 0.502 Classified File\Reference File
Vegetasi Lahan terbuka tidak tercemar Pasir dan sludge Vegetasi 10 0 0 Lahan terbuka tidak tercemar 2 2 9 Pasir dan sludge 1 0 12
(a) (b)
Gambar 3-6: Perbandingan  hasil  klasifikasi  SAM  menggunakan  kanal  SWIR  (a)  dan  tidak menggunakan kanal SWIR (b)
3.4 Perbandingan  Klasifikasi Spectral Angel Mapper (SAM)  dengan
Spectral Mixture Analysis (SMA) Penelitian  yang  telah  dilakukan (Haryani et  al ,  2015) dengan  mengguna- kan klasifikasi Spectral  Mixture  Analysis (SMA)  dapat  diuraikan  sebagai  berikut: bahwa  klasifikasi  SMA  menggunakan spektral dari data pengukuran spektrometer di lapangan, menunjukkan bahwa  untuk  fraksi  vegetasi  masih sesuai  dengan  kondisi  di  lapangan, tetapi untuk fraksi pasir tercemar, pasir tidak  tercemar  dan  fraksi sludge
terdapat perbedaan yaitu pasir tercemar dan sludge yang  seharusnya  bernilai tinggi  di  lokasi  tercemar  tetapi  terlihat rendah.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa kisaran panjang gelombang pada spektrometer menunjukkan kurang sensitif untuk pengukuran obyek terkena limbah acid  sludge .  Sedangkan hasil  klasifikasi  metode  SMA  meng- gunakan endmember dari  citra  ini menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik yaitu  pada  daerah  tercemar  memiliki fraksi  vegetasi  rendah  dan  fraksi  pasir sludge yang tinggi.

## Secara ringkas perbandingan klasifikasi SAM dan SMA untuk daerah tercemar limbah
Klasifikasi SAM Klasifikasi SMA 1.Menggunakan spektral referensi e ndmember citra landsat 8 (mempunyai panjang gelombang Visible, Near Infrared dan SWIR )
- dapat  mengkelaskan  obyek  tercemar pasir dan sludge
- dapat       mengkelaskan    obyek    tidak tercemar vegetasi dan lahan terbuka - tingkat akurasi sebesar 66,7 %
- mengkelaskan vegetasi, lahan terbuka tidak tercemar dan sludge
- tidak    dapat    membedakan  vegetasi tercemar,  pasir  tercemar  dan  pasir tidak  tercemar,  yang  seharusnya terlihat  spektralnya  tinggi,  disini terlihat rendah
- tingkat akurasi sebesar 62,5 %
2.Menggunakan spektral referensi pengukuran spektrometer di lapangan (panjang gelombang visible dan near infrared ), tidak menggunakan panjang gelombang SWIR
- mengkelaskan  vegetasi  tercemar  dan pasir tercemar
- tidak dapat membedakan pasir tercemar dan pasir tidak tercemar - tingkat akurasi sebesar 33,3 %
- mengkelaskan vegetasi tercemar  dan vegetasi tidak tercemar
- kelas pasir  tercemar dan pasir tidak tercemar, serta sludge yang harusnya spektralnya  tinggi  tetapi  terlihat rendah
4 Keunggulan
-  tidak    dipengaruhi    faktor  pencahayaan matahari,  karena  sudut  antara  vektor tidak tergantung pada panjang vector
- metode mudah dan cepat untuk pemetaan kesamaan spektrum citra dengan spektrum referensi - tidak perlu asumsi pada distribusi statistik data masukan dalam melakukan klasifikasi (Petropoulos dkk., 2010). - memberikan informasi tutupan lahan hingga  tingkat  subpiksel  secara kuantitatif  sehingga  dapat  memecah- kan  permasalahan  keberadaan  piksel campuran atau satu piksel dimungkin- kan  terdapat  lebih  dari  satu  obyek (Pascari  dkk, 2013).
Perhitungan  akurasi  dilakukan terhadap  citra  hasil  klasifikasi  daerah tercemar dan tidak tercemar berdasarkan metode SMA dengan acuan hasil survey lapangan. Perhitungan akurasi dihitung berdasarkan confusion  matrix yaitu matrix berukuran  n  x  n  yang  berisi informasi tentang klasifikasi aktual dan klasifikasi  prediksi  yang  diperoleh  dari suatu  sistem  klasifikasi,  di  mana n adalah jumlah kelas yang berbeda (Visa et  al , 2011). Hasil yang diperoleh tingkat akurasi pengkelasan berdasarkan indeks  ini  sebesar  62,5%,  meskipun hasil akurasi belum cukup tinggi tetapi indeks ini sudah mampu mengklasifikasi- kan obyek tercemar dan tidak tercemar.

## 4  KESIMPULAN DAN SARAN
Analisis  spektral  menggunakan metode Spectral  Angel  Mapper (SAM) dengan  spektral  referensi  berdasarkan endmember citra  menunjukkan  tingkat akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  spektral  referensi  berdasarkan pengukuran  spektrometer  di  lapangan. Tingkat akurasi klasifikasi SAM dengan spektral referensi berdasarkan endmember citra  landsat  adalah  sebesar  66,7%, sedangkan dengan menggunakan referensi  pengukuran  spektrometer  di lapangan  hanya  mencapai  33,3%. Faktor  yang  mempengaruhi  rendahnya akurasi adalah perbedaan yang signifikan  antara  profil  spektral yang
diperoleh  dari  spektrometer  dengan spektral  Landsat-8  akibat  perbedaan spasial  dan  ketinggian.  Sedangkan analisis  spektral  menggunakan  metode Spectral  Mixture  Analysis (SMA)  dengan spektral referensi berdasarkan endmember citra menggunakan citra Landsat  8 yang mempunyai kisaran panjang gelombang Visible, Near Infrared dan SWIR memberikan  hasil  yang  lebih  sesuai dengan kondisi di lapangan.
Saran  untuk  penelitian  selanjut- nya  mengenai  deteksi  daerah  tercemar lumpur asam disarankan untuk menggunakan  data  penginderaan  jauh resolusi spektral dan spasial yang tinggi sehingga diharapkan dapat memberikan hasil klasifikasi yang lebih baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami mengucapkan terima kasih kepada  LAPAN  yang  telah  memberikan biaya  dalam  pelaksanaan  penelitian ini hingga selesai. Penelitian ini merupakan salah  satu  hasil  penelitian  di  Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh- LAPAN.

## DAFTAR RUJUKAN
Adams, J. B., & Gillespie, A. R., 2006. Remote Sensing  of  Landscapes  with  Spectral Images:  A  Physical  Modeling  Approach ,
Cambridge,  UK:  Cambridge  University Press 362 pp.
Boardman,  J.,  1993. Automatic  Spectral Unmixing  of  AVIRIS  Data  Using  Convex Geometry  Concepts ,  In:  Annual  JPL
Airborne  Geosciences  Workshop,  4, Pasadena, CA. Summaries, JPL
Publication , pp.93-26.
Haryani,  N.S.,  S.  Sulma,  and  J.M.  Pasaribu, 2013. Detection of Acid Sludge Contaminated Area Based on Normal ized  Difference  Vegetation  Index
(NDVI)  Value ,  Proceeding  of  The  34 th ACRS  (Asean  Conference  on  Remote Sensing),  Bridging  Sustainanle  Asia, 20-24 Oktober 2013, Bali.
Haryani,  N.S.,  S.  Sulma,  J.M.  Pasaribu,  dan
H.L.  Fitriana,  2015. Karakteristik  Pol a Spektral pada Daerah Tercemar Limbah B3 , Prosiding PIT MAPIN 2015. Bogor.
Haryani,  N.S.,  S.  Sulma,  J.M.  Pasaribu,  dan
H.L.  Fitriana,  2015. Klasifikasi  Daerah Tercemar Limbah Acid Sludge Menggunakan  Metode  Spectral  Mixture Analysis  Berbasis  Data  Landsat  8 . Jurnal Penginderaan Jauh dan
Pengolahan  data  Citra  Digital,  Vol.12, No.1, Juni 2015, pp. 13-28. Johnson, R.W.  and  Tothill,  J.C.,  1985. Definition and  Broad  Geographic  Outline  of Savanna  Lands,  in  Ecology  and Management  of  the  World’s  Savannas , Edited  by  J.C.  Tothill,  J.J.Mott,
Australlian Academia  of Science,
Canberra.
Kruse,  F.A.,  1993. The  Effects  of  AVIRIS Atmosfer  Calibration  Methodology  on Identification  and  Quantitative  Mapping of Surface Mineralogy , Drums Mountains,  Utah,  in  Summaries of the Fourth Airborne Geoscience Workshop,
pp.101-104.
Mumby, P.J., and C.D. Clark, 2000.
Radiometric  Correction  of  Satellite  and Airborne  Images ,  In:  Green,  E.P., Mumby, P.J., Edwards, A.J. and  Clark, C.D. Remote  Sensing  Handbook  for
Tropical  Coastal  Management . Coastal Management Sourcebooks 3 , UNESCO, Paris , 109 –120.
Pertamina, 2011. Laporan progres tindak lanjut pengelol aan  acid  sludge ,  Pertamina Refinery Unit V, Balikpapan. Pertamina,  2012. Laporan  progress  pemulihan lahan  terkontaminasi  acid  sludge  di Main  Flare , Pertamina Refinery Unit V, Balikpapan.
Petropoulos,  G.  P.,  K.  P.  Vadrevu,  G. Xanthopoulos,  G.  Karantounias,  and M.  Scholze,  2010. A  Comparison  of Spectral  Angle  Mapper  and  Artificial Neural  Network  Classifiers  Combined with  Landsat  TM  Imagery  Analysis  for Obtaining Burnt Area Mapping , Sensors (Basel,  Switzerland),  10(3),  1967–1985. doi:10.3390/s100301967.
Sulma,  S.,  J.M.  Pasaribu,  dan  N.S.  Haryani, 2014. Deteksi Daerah Tercemar Lumpur
Asam  Menggunakan  data  Landsat  7 ETM  Berdasarkan  Suhu  Permukaan Tanah ,  Jurnal Penginderaan Jauh dan
Pengolahan  data  Citra  Digital,  Vol.11, No.2, pp. 76-87.
USGS,  2015. Using  the  USGS  Landsat  8
Product , http://l andsat.usgs.gov/ Landsat8_Using_Product.php. [Akses
Februari 2015]
Visa,  S.,  B.  Ramsay,  A.  Ralescu,  and  E. VanDerKnaap,  2011. Confusion  Matrix- Based Feature Selection . Proceedings of The  22nd  Midwest  Artificial  Intelligence and  Cognitive  Science  Conference , pp. 120-127.