## TEKNIK PENDETEKSIAN ZONA MATA AIR PANAS GEOTERMAL MENGGUNAKAN CITRA SATELIT MULTISENSOR DAN OBSERVASI LAPANGAN
LAZUARDY FAJAR PRATAMA S 1 , ASEP SAEPULOH 1 , LANO ADHITYA PERMANA 2
1 Program Studi Teknik Geologi, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung (ITB), Jl. Ganesha No.10, Bandung, Jawa Barat, Indonesia. Email: lazuardy.fps@gmail.com
2 Pusat Sumber Daya Mineral Batubara dan Panas Bumi, ESDM, Jl Soekarno-Hatta No.444, Bandung, Jawa Barat, Indonesia.
Sari – Kegiatan eksplorasi geotermal pada area yang sangat luas akan membutuhkan waktu dan tenaga yang sangat banyak. Salah satu teknik pemetaan yang dapat digunakan untuk meminimalkan waktu dan tenaga di lapangan, yaitu dengan mengoptimalkan penggunaan teknologi penginderaan jauh. Makalah ini bertujuan untuk memaparkan teknik pendeteksian  zona-zona  yang  memiliki  potensi  keterdapatan  mata  air  panas  geotermal  menggunakan  data  citra multisensor dari Landsat-8 Advanced Land Imager (OLI), Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) Thermal  Infrared  Radiometer (TIR),  dan Synthetic  Aperture  Radar (SAR)  Sentinel-1. Data-data  citra  tersebut  dilakukan  preparasi  dan  digunakan  sesuai  kegunaannya  masing-masing,  lalu  diverifikasi dengan  data  lapangan  berupa  temperatur  mata  air  panas  dan  struktur  geologi.  Kecamatan  Baolan  dan  Kecamatan Galang, Kabupaten Tolitoli, Provinsi Sulawesi Tengah dipilih sebagai daerah penelitian untuk mengetahui efektivitas citra  multisensor  dengan  kondisi  lapangan  yang  tertutup  vegetasi  dan  minim  akses.  Sedangkan  daerah  penelitian geologi berada di dalamnya atau tepatnya berada di selatan Kota Tolitoli dengan luas area sekitar 50 km 2 .  Pemetaan temperatur  permukaan  dilakukan  menggunakan  citra  ASTER TIR  dengan  menghitung Land  Surface  Temperature (LST)  dan  dikombinasikan  dengan  pemetaan  kebasahan  lahan  menggunakan  Landsat-8  OLI.  Sedangkan  citra Sentinel-1 dan citra SRTM digunakan untuk memetakan kelurusan struktur geologi di permukaan sebagai jalur fluida mengalir dari bawah permukaan ke permukaan. Pembuktian lapangan dengan pemetaan keberadaan lokasi mata air panas dilakukan untuk memverifikasi hasil yang kemudian digunakan sebagai dasar dalam interpretasi keterdapatan sistem geotermal di bawah permukaan. Hasil dari kombinasi citra multisensor yang diverifikasi dengan temperatur mata air panas di lapangan menunjukan efektifitas tinggi dalam mempersempit area pencarian manifestasi permukaan. Selain  itu,  kelurusan  struktur  geologi  yang  dipetakan  berdasarkan  citra  Sentinel-1  berhasil  mengidentifikasi  sesar geser  mengiri  naik  dan  sesar  normal  mengiri.  Hasil  analisis  citra  multisensor  yang  diverifikasi  di  lapangan menunjukan  bahwa  komponen  geotermal  yang  terdapat  di  daerah  penelitian  berupa  zona discharge yang  ditandai dengan keberadaan mata air panas dan sesar mengiri yang berperan sebagai zona rekahan permeabel.
Kata kunci Tolitoli, temperatur permukaan, penginderaan jauh, Landsat-8 OLI, Sentinel-1, ASTER TIR.
Abstract  - Geothermal exploration activities in  a very large area  require a lot of  time and  manpower. A  mapping technique can be used to minimize time and manpower at field by optimizing the use of remote sensing technology. This  paper  is  aimed  to  identify  the  availability  of  geothermal  hot  springs  zones  using  multisensory  images  from Landsat-8  Advanced  Land  Imager  (OLI),  Advanced  Spaceborne  Thermal  Emission  and  Reflection  Radiometer (ASTER) Thermal Infrared Radiometer (TIR), and Synthetic Aperture Radar (SAR) of Sentinel-1. The imagery data were  prepared and used according  to their respective uses,  and then they  will  be verified  by field geological  data including  location  of  hot  springs  and  geological  structures.  Baolan  Subdistrict  and  Galang  Subdistrict,  Tolitoli District, Central Sulawesi Province was selected as study area to obtain the effectiveness of multisensory technique under thick vegetation cover and limited access. The geological mapping area was focused in the south of Tolitoli City  with  coverage  area  about  50  km 2 .  Surface  thermal  anomaly  detection  was  performed  using  ASTER  TIR  by calculating  the  Land  Surface  Temperature  (LST)  and  combined  with  wetness  detection  using  Landsat-8  OLI.  In addition, the Sentinel-1 images were used to detect lineament related to geological structures on the surface served as fluid path flows from  sub-surface to  surface.  Ground truthing  was performed by  mapping  hot  springs  at field  and served as verification to the remote sensing results. Then, geological interpretation of geothermal system availability under the study area was performed. The multisensory image analyses verified by field mapping of the hot springs zone showed high effectivity to localize the possible area for surface manifestations. Meanwhile, the lineament related to geological structures based on Sentinel-1 image detected successfully a sinistral strike slip and sinistral normal faults. Accordingly, the geothermal manifestation in the study area was a discharge zone presented by the existence of hot springs and strike-slip faults acted as fractures permeability.
Key words : Tolitoli, surface temperature, remote sensing, Landsat-8 OLI, Sentinel-1, ASTER TIR.

## GEOLOGY
Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian (FITB) Institut Teknologi Bandung (ITB)

## 1.  PENDAHULUAN
Badan  Geologi  (2018)  menyebutkan  bahwa hingga tahun 2018, Indonesia memiliki potensi energi  geotermal  sekitar  25  GWe,  akan  tetapi pemanfaatan  untuk  kebutuhan  listrik  baru mencapai 1948,5
MW.
Pemerintah menargetkan  bahwa  pada  tahun  2025, pengembangan pembangkit listrik yang berasal dari energi geotermal sekitar 7200 MW, seperti yang tertuang dalam Peraturan Presiden No. 22 Tahun  2017  Tentang  Rencana  Umum  Energi Nasional.  Untuk  dapat  memenuhi  target tersebut, dibutuhkan kegiatan-kegiatan eksplorasi  sebagai  usaha  dalam  menemukan sumber-sumber  cadangan  energi  geotermal yang  baru.  Kegiatan  eksplorasi  khususnya pencarian  data  geologi  untuk  pemetaan manifestasi  permukaan  geotermal  sering terkendala  oleh  medan  yang  sulit  dan  daerah kajian  yang  luas  sehingga  berimplikasi  pada waktu  yang  lama  dan  jumlah  tenaga  yang dibutuhkan sangat banyak.
Penginderaan  jauh  atau remote  sensing menjadi  salah  satu  metode  untuk  mengatasi permasalahan  di  atas  dengan  memaksimalkan analisis mengenai kondisi lapangan yang akan diteliti  sebelum  dilakukan  pengecekan  dan observasi  langsung  di  lapangan.  Makalah  ini bertujuan  untuk  mendemonstrasikan  teknik dalam  melakukan  pendeteksian  keterdapatan mata air panas di daerah penelitian berdasarkan citra multisensor dari Landsat-8 OLI ( Advanced  Land  Imager ),  ASTER  ( Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection
Radiometer ) TIR ( Thermal Infrared Radiometer ), SRTM ( Shuttle
Radar Topography  Mission )  30  m  dan  Sentinel-1 yang digunakan untuk menentukan kebasahan lahan,  temperatur  permukaan,  dan  kelurusan struktur geologi (van der Meer dkk., 2014).
Daerah  penelitian  terbagi  menjadi  dua,  yaitu daerah pemetaan geologi dan analisis penginderaan  jauh.  Daerah  pemetaan  geologi berada di Selatan Kota Tolitoli dan sekitarnya, sedangkan  daerah  penelitian remote  sensing mencakup  Kecamatan  Galang  dan  Baolan ( Gambar  1 ).  Daerah  ini  dipilih  sebagai  target pemetaan  karena  memiliki  tutupan  vegetasi lebat,  minim  akses,  dan  terindikasi  adanya
manifestasi geotermal sehingga bisa digunakan untuk mengetahui efektivitas citra multisensor.
Gambar  1. Daerah  penelitian  penginderaan jauh berada di Kabupaten Galang dan Baolan, dengan daerah pemetaan geologi dibatasi oleh kotak berwarna kuning di selatan Kota Tolitoli.
Secara  fisiografi,  daerah  penelitian  termasuk ke  dalam  Zona  Gorontalo  Lengan  Utara Sulawesi  (van  Bemmelen,  1949).  Zona  ini memiliki  arah  fisiografi  daratan  barat-timur dan  terletak  di  bagian  tengah  Lengan  Utara Sulawesi  ( Gambar  2 ).  Pada  zona  ini  jarang ditemukan gunung api muda yang masih aktif.
Berdasarkan  Peta  Geologi  Lembar  Tolitoli, Sulawesi,  Stratigrafi  daerah  penelitian  terdiri dari  lima  satuan  batuan  yang  tersingkap  di pemukaan  dengan  urutan  dari  tua  ke  muda batuan  gunung  api  Tinombo  yang  menjari dengan  Formasi  Tinombo,  batuan  intrusif diorit  dan  granit,  dan  satuan  termuda  adalah satuan  aluvium  dan  endapan  pantai  (Ratman, 1976).
Pulau  Sulawesi  memiliki  kondisi  geologi  dan tektonik  yang  kompleks  karena  berada  pada pertemuan tiga lempeng ( triple junction ) yaitu Lempeng  Sangihe,  Sulawesi,  dan  Sula  (Hall dan Spakman, 2015). Berdasarkan sejarahnya, peristiwa  tektonik  yang  memengaruhi  batuan
di daerah penelitian berada pada tiga fase. Fase pertama  berupa  Tunjaman  Paleogen  yang mengakibatkan  terbentuknya  batuan  beku intermediet  dan  terjadinya  pengendapan batuan sedimen. Fase kedua berupa Tumbukan Neogen yang menyebabkan kemiringan lapisan  batuan  sedimen  dengan  pembentukan sesar naik dan sesar mendatar menganan. Fase ketiga  berupa  Ekstensi  Miosen-Resen  yang menyebabkan  terbentuknya  batuan  beku granitoid,  teraktifasinya  sesar  naik  menjadi sesar  normal,  dan  sesar  mendatar-menganan menjadi sesar mengiri.
Gambar  2 Fisiografi  Regional  menunjukkan tujuh  bagian  fisiografi  Pulau  Sulawesi  dan daerah  penelitian  berada  pada  fisiografi Lengan  Utara  Sulawesi  (van  Bemmelen, 1949).

## 2. PEMILIHAN DATA CITRA
Data  citra  satelit  yang  digunakan  pada penelitian ini terdiri dari citra sensor optis dan SAR ( Synthetic Aperture Radar ). Citra sensor optis berupa Landsat-8 OLI dan ASTER TIR, sedangkan citra sensor SAR berupa Sentinel-1 dan  SRTM.  Kriteria  dalam  pemilihan  waktu akuisisi untuk data citra optis yaitu data terbaru dengan  tutupan  awan  kurang  dari  10%. Sedangkan  untuk  citra  SAR  Sentinel-1  selain data terbaru,  juga  cakupan  diakuisisi  dari  dua orbit  dengan  arah  melihat  ( Line  of  Sight )  ke timur  dengan  orbit  naik  ( ascending )  dan  ke barat dengan orbit turun ( descending ).
Data  citra  optis  yang  digunakan  berasal  dari sembilan  waktu  akuisisi  terdiri  dari  5  data Landsat dan 4 data ASTER untuk mendapatkan nilai rerata nilai piksel sehingga efek  gangguan  temporal  dari  lingkungan seperti  cuaca  dan  aktivitas  manusia  bisa dikurangi. Citra Landsat-8 OLI yang digunakan pada tanggal akuisisi 6 Juli 2015, 24 September 2015, 10 Oktober 2015, 9 Agustus 2016,  dan  31  Agustus  2018.  Sedangkan  citra ASTER 7 Juli 2001, 4 November 2004, 9 Juni 2014,  dan  30  Juli  2015.  Untuk  citra  SAR Sentinel-1A dengan orbit descending diakuisisi pada tanggal 3 Maret 2018 dan citra Sentinel-1B dengan orbit ascending diakuisisi pada tanggal 15 Maret 2018. Sedangkan, citra SRTM yang digunakan diakuisisi pada tanggal 11  Februari  2000.  Semua  data  citra  diunduh dari laman https://earthexplorer.usgs.gov/
dengan  detil  ditunjukkan  dalam  Tabel  1 (USGS,  2015a;  2015b;  2015c;  dan  2015d). Dalam analisis keterdapatan sistem geotermal, digunakan  juga  data  primer  berupa  data litologi, struktur geologi, dan temperatur mata air  panas  yang  diobservasi  di  lapangan.  Data geologi  lapangan  ini  juga  digunakan  untuk memverifikasi  analisis  citra  satelit  yang dilakukan.
Tabel 1. Data citra sensor optis dan SAR yang digunakan  dalam  pendeteksian  zona  mata  air panas .

## 3.  KOREKSI  DAN  PENGHITUNGAN TEMPERATUR PERMUKAAN
Pemrosesan  citra  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  diawali  dengan  koreksi  dan kalibrasi  citra.  Untuk  citra  dari  sensor  optis, dilakukan  koreksi  atmosfer  dengan  metode
FLAASH  ( Fast  Line-of-sight  Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes ) dari program ENVI tm 5.4.  Metode  FLAASH  mampu mengoreksi  kontribusi  partikel  di  atmosfer seperti  uap  air,  aerosol,  dan  kabut  tipis menggunakan  kode  transfer  radiasi  dari MODTRAN4  (Berk  dkk.,  1989).  Koreksi radiometrik  dilakukan  untuk  mengoreksi  data citra  optis  dari  distorsi  radiometrik  sehingga nilai-nilai  piksel  mewakili  nilai radiance sensor  dari  pantulan  permukaan.  Koreksi atmosfer sebagai bagian dari koreksi radiometrik untuk menghilangkan efek atmosfer  pada  citra  optis  akibat  interaksi gelombang elektromagnetik dengan partikel di atmosfer. Koreksi atmosfer FLAASH dilakukan  untuk  semua  citra  dari  sensor optis secara  temporal  yang  diikuti  oleh  koreksi geometrik. Koreksi geometrik dilakukan untuk menyamakan  lokasi  pada  citra  dengan  lokasi yang sebenarnya di lapangan dengan menentukan  GCPs  ( Ground  Control  Points) . RMSE ( Root Mean Square Error ) dari proses koreksi  geometrik  dilakukan  dengan  kriteria nilai  kurang  dari  1  piksel.  RMSE  dari masing-masing  citra  yaitu  0,9  pada  citra ASTER,  0,01  pada  citra  Landsat  8,  0,9  pada citra  Sentinel-1A  dan  0,9    pada  citra Sentinel-1B.  Pada  data  citra  SAR  Sentinel-1 hanya  dilakukan  koreksi  geometrik  karena sensitivitas  saluran  C  yang  minimal  terhadap hamburan  dari  partikel  di  atmosfer.  Setelah koreksi  dan  kalibrasi  dilakukan  dilakukan, citra  digunakan  berdasarkan  keperluannya masing-masing. Citra Landsat-8 OLI digunakan  untuk mendeteksi  kebasahan lahan dengan persamaan NDWI ( Normalized Difference  Water  Index )  yang  ditulis  sebagai berikut:
NDWI  = (𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛−NIR) (𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛+NIR) (1)
dimana Green adalah  saluran  hijau  ( band  3 ) dan NIR adalah near infrared ( band 5 ) untuk Landsat-8  OLI.  NDWI  cukup  efektif  untuk mengestimasi  nilai  kebasahan  permukaan (McFeeters, 1996).
Data  citra  ASTER  TIR  digunakan  untuk menghitung Land Surface Temperature (LST). tahapan  yang  dilakukan  yaitu  penghitungan brightness temperature menggunakan
persamaan  Kealy  dan  Hook  (1993)  sebagai berikut:
𝑇𝑅 = 𝐶2 𝜆𝑅𝑙𝑛[( 𝜖 𝑅 𝐶 1 𝐿 𝑅 𝜆 𝑅 5 𝜋 ) + 1] (2)
dimana T R
= Temperatur pada saluran R (K)
λ R = Panjang gelombang saluran R (m) L R = Radian saluran R (Wm-3) C 1 = Konstanta radiasi 1 (=3.74 Wm 2 )
C 2 = Konstanta radiasi 2 (= 0.01 mK) ϵ R
= Emisivitas saluran R
Normalisasi  terhadap  ketinggian  dilakukan untuk  meminimalkan  efek  elevasi,  dengan menggunakan  persamaan  Malbéteau  dkk. (2017) sebagai berikut:
T NK = T R + ( m × H) (3)
T NK =  Temperatur  setelah  koreksi  ketinggian topografi m = Gradien temperatur terhadap ketinggian H = Ketinggian pada piksel xy
Tahapan  selanjutnya  yaitu  koreksi  temperatur permukaan  menggunakan  data  kebasahan lahan  (NDWI)  dari  citra  Landsat-8  OLI  dan LST  ASTER  TIR.  Teknik  koreksi  kebasahan dilakukan  dengan  menggunakan  operasi aritmatika  seperti  penjumlahan,  pengurangan, perkalian,  dan  pembagian  pada  nilai  setiap pikselnya sampai menghasilkan korelasi antara temperatur mata air panas dengan nilai piksel pada  citranya  paling  tinggi.  Nilai  piksel  yang terdapat  mata  air  panas  ditargetkan  berada pada anomali positif (tinggi).
Citra  Sentinel-1  digunakan  sebagai  dasar penarikan  kelurusan  yang  diduga  berkaitan dengan  struktur  geologi  yang  diperkirakan sebagai  jalur  permeabilitas  fluida  naik  ke permukaan. Penarikan kelurusan visual dilakukan dengan cara digitasi kelurusan pada citra Sentinel-1.
Tahapan  terakhir  yaitu  proses  verifikasi  dan pengambilan  data  di  lapangan.  Verifikasi dilakukan  dengan  mengorelasikan  temperatur mata air panas di lapangan dengan temperatur
di  piksel  yang  koordinatnya  sesuai  dengan lokasi mata air panas di lapangan. Lalu dibuat persamaan  dari  hasil  citra  satelit  dengan  di lapangan, kemudian dihasilkan algoritma baru dan  diaplikasikan  ke  seluruh  piksel  di  lokasi kajian.

## 4. OBSERVASI LAPANGAN
Pengamatan  lapangan  dilakukan  pada  tanggal 28 April s.d. 11 Mei 2018. Objek utama pada observasi lapangan yaitu manifestasi geotermal berupa mata air panas, batas litologi, dan struktur geologi. Hasil observasi menunjukkan  terdapat  empat  lokasi  mata  air panas, yaitu dua di Buntuna dan dua di Tinigi ( Gambar  3 ). Mata air panas di daerah Tinigi yang  ditandai  dengan  nomor  1  dan  2 merupakan  mata  air  panas  yang  keluar  dari rekahan  batuan  granitoid  di  daerah  tersebut. Sedangkan, mata air panas di daerah Buntuna yang  ditandai  dengan  nomor  3  merupakan mata air panas yang keluar pada daerah aluvial di sekitar sungai Buntuna. Mata air panas yang sudah  menjadi  kolam  pemandian  ditandai dengan  nomor  4  ( Gambar  4 ).  Temperatur mata air hasil pengukuran lapangan ditunjukkan  dalam Tabel  2 .  Pengukuran temperatur mata air panas dilakukan menggunakan termometer digital.
Gambar 3 Lokasi mata air panas di lapangan terdapat  di  daerahTinigi  (nomor  1  dan  2)  dan Buntuna (nomor 3 dan 4).
Gambar  4 Kenampakan  mata  air  panas  di lapangan untuk lokasi 1, 2, 3, dan kenampakan mata air panas Buntuna lokasi 4 (Google Earth, 2019) .
Tabel 2. Temperatur mata air panas di daerah Tolitoli.
No.  Mata Air Panas
Temperatur ( o C) 1 Tinigi 1 41,38 2 Tinigi 2 39,98 3 Buntuna 3 30,22 4 Buntuna 4 38,73 Struktur geologi dapat dideteksi menggunakan citra Sentinel-1 ( Gambar 5 ). Pendeteksian dan interpretasi struktur geologi dilakukan dengan cara  penarikan  kelurusan  yang  berhubungan dengan struktur geologi lalu dibuat kemenerusannya secara visual. Untuk struktur geologi  yang  terletak  di  daerah  Buntuna diverifikasi  dengan  data  lapangan  karena berada pada daerah penelitian geologi. Struktur geologi  yang  terdeteksi  menggunakan  citra satelit  dan  observasi  lapangan  berupa  sesar normal mengiri dan sesar mengiri naik.
Batas pemetaan geologi Manifestasi air panas
Gambar  5 Kelurusan struktur geologi  daerah penelitian dengan Sentinel-1A orbit
descending 3 Maret 2018 (A) dan Sentinel-1B orbit ascending 15 Maret 2018 (B).
Sesar  mengiri  naik  yang  terdeteksi  dari kelurusan pada citra Sentinel-1 dan diobservasi dari  peta  berbayang  DEM  SRTM  berupa pergeseran  punggungan  yang  terpotong  oleh lembahan  ( Gambar  6 ).  Sedangkan  sesar normal  mengiri  memiliki  bukti  di  lapangan berupa  bidang  sesar  yang  membatasi  litologi granodiorit pada hanging wall dan
Batupasir-batulempung
pada footwall ( Gambar 7 ).
Gambar 6 Pergeseran pada satuan punggungan hogback (oval  merah)  mengiri dan  terdapat  lembahan  (oval  kuning)  yang memisahkan punggungan di daerah penelitian pada citra berbayang DEM SRTM 30 m.
Gambar  7 Foto  singkapan  sesar  normal mengiri  menunjukkan  bidang  sesar  yag membatasi  litologi  granit  ( hanging  wall )  dan batupasir-batulempung ( footwall ).

## 5. ANALISIS PENDETEKSIAN ANOMALI PANAS PERMUKAAN
Untuk membuat model temperatur permukaan dari  citra,  analisis  korelasi  dilakukan  antara temperatur mata air panas di lapangan dengan temperatur yang terdeteksi menggunakan citra satelit ASTER TIR.
Korelasi pertama dilakukan  antara  untuk  temperatur  mata  air panas di lapangan dengan temperatur kecerahan  ASTER  TIR  sebelum  dan  sesudah koreksi terhadap ketinggian topografi (Gambar 8 ) . Kemudian parameter kebasahan lahan dari citra  Landsat-8  OLI  dijadikan  sebagai  faktor koreksi untuk mendapatkan nilai korelasi yang lebih tinggi . Setelah itu dilihat korelasi antara citra tersebut dengan temperatur mata air panas di lapangan.
Hasil korelasi antara temperatur mata air panas di  lapangan  dengan  citra  setelah  koreksi ketinggian  topografi  memiliki  korelasi  yang lebih  tinggi  (=0,6)  dibandingkan  dengan  citra yang  hanya  dikalibrasi  radiometrik  (=0,3) maupun konversi kecerahan temperatur (=0,3) Gambar 9 .
Gambar  8 ASTER  TIR  setelah  dilakukan kalibrasi  radiometrik  (A),  nilai  kecerahan temperatur  (B),  dan  koreksi  ketinggian topografi (C).
Batas pemetaan geologi
Gambar  9 Grafik  korelasi  antara  temperatur mata  air  panas  dengan  citra  ASTER  TIR setelah  kalibrasi  radiometrik  (A),  nilai kecerahan temperatur atau T R (B), dan koreksi ketinggian topografi T NK (C).
Karena koefisien determinasi R 2 yang didapat masih sedang (=0,6), sehingga model temperatur permukaan masih perlu ditingkatkan menggunakan parameter kebasahan  lahan  atau  NDWI  ( Normalized Different Wet Index ) dari citra Landsat-8 OLI.
Dari percobaan kombinasi penambahan parameter  NDWI,  didapat  persamaan  yang menghasilkan korelasi tinggi sebagai berikut:
𝑇 𝑁𝐷𝑊𝐼 = (𝑁𝐷𝑊𝐼 × 1.6) + 𝑇 𝑁𝐾 (4)
dimana T NDWI adalah  temperatur  permukaan setelah dikoreksi NDWI.
Korelasi temperatur mata air panas di lapangan memiliki  koefisien  determinasi  yang  sangat tinggi  ( R 2 =0,9)  terhadap  temperatur  anomali panas  permukaan  citra T NDWI (Gambar  10). Berdasarkan  nilai R 2 yang  tinggi,  maka  Citra T NDWI dijadikan sebagai basis analisis anomali temperatur permukaan ( Gambar 11 ).
Gambar  10 Korelasi  antara  anomali  panas permukaan  terkoreksi  kebasahan  permukaan atau T NDWI dengan  temperatur  mata  air  panas hasil pengukuran di lapangan.
Gambar  11 Peta T NDWI menunjukkan anomali temperatur  permukaan  setelah  dilakukan koreksi  radiometrik,  kecerahan  temperatur, elevasi topografi, dan kebasahan permukaan.

## 6. DISKUSI
Hasil dari pemrosesan citra satelit ASTER TIR dan observasi lapangan menunjukkan kesesuaian antara lokasi mata air panas dengan T NDWI ( Gambar  11 ).  Pada  gambar  tersebut terlihat mata air  panas  Tinigi  1,  Tinigi  2,  dan Buntuna  4,  terdapat  pada  piksel  berwarna kemerahan  atau  anomali  temperatur  tinggi. Sedangkan  mata  air  panas  Buntuna  3  berada pada piksel berwarna kuning terang atau pada temperatur  yang  sedang.  Hal  ini  diketahui karena  mata  air  panas  Buntuna  3  memiliki temperatur  yang  paling  rendah  sekitar  30°C dengan luas sekitar 1,6 m 2 . Dimensi yang lebih rendah  dari  resolusi  citra  ini  menjadikannya sulit  dideteksi  oleh  citra  ASTER  TIR  dan Landsat-8 OLI  yang memiliki resolusi spasial 90 dan 30 m. Keberadaan mata air panas yang mengalir ke permukaan diduga karena terletak relatif  dekat  dengan  sesar  geser  mengiri  naik yang  terdeteksi  dengan  citra  Sentinel-1,  peta berbayang  SRTM  dan  observasi  di  lapangan.
Batas pemetaan geologi
Sesar  ini  diduga  berperan  sebagai  jalur  fluida hidrotermal  karena  memiliki  permeabilitas batuan yang tinggi. Hal tersebut didukung pula oleh Gambar 11 yang menunjukkan peta T ndwi ditumpangtindihkan  dengan  struktur  geologi berupa sesar.

## 7. KESIMPULAN
Integrasi  citra  optis  dan  SAR  cukup  efektif digunakan  sebagai  teknik  dalam  mendeteksi zona  mata  air  panas.  Citra  Landsat-8  OLI, ASTER TIR, Sentinel-1, dan DEM SRTM 30 m yang digunakan untuk mendeteksi kebasahan  lahan,  temperatur  permukaan,  dan struktur geologi cukup efektif untuk membantu dalam  eksplorasi  pencarian  mata  air  panas  di daerah  bervegetasi  seperti  Tolitoli.  Terdapat empat mata air panas di daerah penelitian yang terbagi ke dalam dua wilayah yaitu Tinigi dan Buntuna. Terdapat dua struktur geologi utama yang  dapat  dideteksi  dengan  citra  Sentinel-1 dengan bantuan citra DEM SRTM 30 m yaitu sesar  geser  mengiri  naik  dan  sesar  normal mengiri. Untuk mata air Tinigi 1, Tinigi 2, dan Buntuna  4  terdapat  pada  citra  anomali  tinggi temperatur  permukaan  terkoreksi  kebasahan permukaan  ( T NDWI ), sedangkan mata air panas Buntuna  3  tidak  berada  pada  daerah  anomali temperatur tinggi, hal ini dikarenakan mata air panas di daerah ini memiliki  temperatur yang rendah  dengan  dimensi  yang  lebih  kecil  dari pada resolusi citra.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Geologi,  2018,  Peta  Distribusi  dan Sumber  Daya  Panas  Bumi  Indonesia Status  Desember  2018,  Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral. Berk A., Bernstein, L. S., dan Robertson, D. C.,
1989, MODTRAN: a moderate resolution  model  for  LOWTRAN7, GL-TR-89-0122, Air Force Geophysical  Laboratory,  Hanscom AFB, MA. van  Bemmelen, R. W., 1949, The  Geology  of Indonesia, vol. IA , Government Printing Office, The Hague, p. 732. Google, 2019, Google Earth:, https://earth.google.com Diunduh pada tanggal 10 Maret 2018.
Hall,  R.  dan  Spakman  W.,  2015,  Mantle
structure  and  tectonic  history  of  SE Asia, Tectonophysics, 658, 14-45. Kealy  P.S.  dan  Hook  S.J.,  1993,  Separating
Temperature and Emissivity in Thermal Infrared Multispectral Scanner Data: Implication for Recovering LandSurface Temperature, IEEE  Transaction  on  Geoscience  and
Remote Sensing, 31(6), 1154-1164. Malbéteau Y., Merlin O., Gascoin J.P., Mattar C., Olivera-Guerra  L.,  Khabba S., dan Jarlan  L.,  2017,  Normalizing  land surface  temperature  data  for  elevation and illumination effects in mountainous areas: A case study using ASTER data over a steep-sided  valley in  Morocco, Remote  Sensing  of Environment , 18 5, 25-39.
van  der  Meer,  F.,  Heckera,  C.,  van Ruitenbeeka, F., van der Werffa, H., de Wijkersloothb, C., dan Wechslerb., C., 2014,  Geologic  remote  sensing  for geothermal  exploration:  A  review. International Journal of Applied Earth Observation  and  Geoinformation, 33, 255-269
Mcfeeters, S.K., 1996, The use of Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation  of  open  water  features. International Journal of Remote
Sensing, 17(7), 1425-1432. Ratman,  N.,  1976, Peta  Geologi  Lembar Tolitoli, Sulawesi Utara, skala 1:250.000 , Bandung: Direktorat Geologi.
Richter,  A.,  2018,  Indonesia  reaches  1,925 MW installed geothermal power generation capacity,
http://www.thinkgeoenergy.com/indon esia-reaches-1925-mw
installed-geothermal-power-generation
-capacity/ Diunduh 10 Oktober 2018.
USGS.  2015a.  Citra  SRTM  daerah  Tolitoli, citra diunduh dari http://earthexplorer.usgs.gov.  Diunduh pada tanggal 10 Maret 2018. USGS.  2015b.  Citra  Landsat  8  OLI  daerah Tolitoli, citra diunduh dari http://earthexplorer.usgs.gov.  Diunduh pada tanggal 10 Maret 2018.
USGS.  2015c.  Citra  ASTER  TIR  daerah
Tolitoli, citra diunduh
dari
http://earthexplorer.usgs.gov.  Diunduh pada tanggal 11 Maret 2018. USGS.  2015c.  Citra  SRTM  daerah  Tolitoli, citra
diunduh dari http://earthexplorer.usgs.gov.  Diunduh pada tanggal 11 Maret 2018.