## IDENTIFIKASI MATERIAL PIROKLASTIK PASCA ERUPSI GUNUNG KELUD MENGGUNAKAN CITRA HYPERSPEKTRAL

## (HYPERSPECTRAL IMAGERY FOR IDENTIFICATION OF KELUD VOLCANO PYROCLASTIC MATERIAL)
Seftiawan Samsu Rijal 1,a
1 Ilmu Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Brawijaya
a Kontributor Utama e-mail: seftiawan.sr@ub.ac.id
Diterima 2 April 2020; Direvisi 6 Juni 2020; Disetujui 15 Juni 2020

## ABSTRACT
After  seven  years  with  dormant  status,  Kelud  has  back  to  eruption  phase  on  13 th February 2014. The eruption column was very huge and leaving a large number of pyroclastic materials on the flank of volcano. It is crucial to mapping out the sediment to avoid secondary hazard coming with the rain as triggering factor. Terrestrial survey on the hazardous volcanic area seems impossible to do. One of  the  propose  method  to  identify  pyroclastic  material  is  using  hyperspectral  imagery.  Hyperspectral imagery could be processed using Pixel Purity Index (PPI) to extract Endmember. Endmember has an ability  to  build  spectral  responses, basis  of  field  sampling  of  pyroclastic  material  and as  an input  of multispectral classification. The results show that grain size of the pyroclastic material is about 0 - 2 φ . Each grain size attained the highest reflections in the different spectrum, that was 0 φ in 823,65 nm, 1 φ in 1305,96 nm and 2 φ in 1497,63 nm with the percentage of grain size was 16,17%, 18,69%, and 27,03 % respectively. Multispectral classification using Spectral Angle Mapper (SAM) method shows that the distribution of the pyroclastic were on the west-north flank of the volcano.
Keywords: hyperspectral, eruption, volcano, pyrcolastic, spectral angle mapper

## ABSTRAK
Gunung Kelud merupakan gunungapi yang mengalami erupsi pada tanggal 13 Februari 2014 setelah 7 tahun sebelumnya berada dalam kondisi dorman. Kolom letusan yang dihasilkan cukup besar dan meninggalkan endapan material piroklastik pada tubuh gunungapi. Hal ini harus dipantau untuk mencegah terjadinya bencana sekunder dari letusan gunungapi. Survei terestris pada wilayah bencana Gunung  Kelud hampir  tidak  mungkin dilakukan karena kondisi yang  cukup  membahayakan. Salah satu  cara  untuk  dapat  mengidentifikasi  material  piroklastik  hasil  letusan  gunungapi  adalah menggunakan citra hyperspektral. Pengolahan citra hyperspektral dapat dilakukan menggunakan Pixel Purity Index (PPI) agar mendapatkan endmember yang berfungsi untuk menyusun kurva spektral dan basis pengambilan sampel material piroklastik di lapangan untuk mengetahui ukuran butir melalui uji granulometri. Hasil uji granulometri menunjukkan bahwa rerata ukuran material piroklastik adalah 0 - 2 φ . Kurva spektral yang dihasilkan oleh masing – masing ukuran sampel memperlihatkan bahwa material  piroklastik  sebesar 0  φ dapat  diidentifikasi pada  panjang  gelombang  823,65  nm,  1  φ  pada panjang gelombang 1305,96 nm dan 2 φ pada panjang gelombang 1497,63 nm. Nilai pantulan setiap material piroklastik pada masing – masing panjang gelombang sebesar 16,17%, 18,69% dan 27,03%. Pemetaan menggunakan metode Spectral Angle Mapper (SAM) menunjukkan sebaran material dengan ukuran tersebut berada pada sisi utara dan barat tubuh gunungapi.
Kata kunci: hyperspektral, erupsi, gunungapi, piroklastik, spectral angle mapper

## 1 PENDAHULUAN
Tatanan  geologi  Indonesia  yang terdiri  atas  tumbukan  tiga  lempeng Bumi:  Eurasia,  Pasifik  dan  Indo- Australia membuat fenomena pergerakan Bumi sering terjadi di negara ini  seperti  anomali  gravitasi,  gempa bumi  dan  aktivitas  vulkanik.  Deretan gunungapi di Indonesia berbaris memanjang  dari  ujung  barat  Pulau Sumatera, sepanjang Pulau Jawa, Pulau Bali,  Kepulauan  pada  wilayah  Nusa Tenggara  Barat  dan  Nusa  Tenggara Timur, kemudian berlanjut  ke utara ke arah  Ambon,  Maluku  dan  Sulawesi Utara.  Terdapat  sekitar  128 – 129 gunungapi  dan  beberapa  diantaranya berada dalam kondisi
aktif (Sumintadiredja, 2005).
Salah  satu  gunungapi  yang  masih aktif di Indonesia adalah Gunung Kelud. Terletak  pada  koordinat  7 ⁰ 56’  LS  dan 112 ⁰ 18,5 ’ BT  dengan  ketinggian  1.731 mdpl. Gunung Kelud menjadi batas alam antara  Kabupaten  Blitar,  Malang  dan Kediri  di  Provinsi  Jawa  Timur  (Gambar 1-1).  Catatan  tertua  letusan  Gunung Kelud  yang  berhasil  diketahui  terjadi pada  tahun  1000  (É.  De  Bélizal, et  al., 2012).  Pada  tanggal  13  Februari  2014, Gunung Kelud mengalami erupsi kembali setelah 7 tahun lamanya berada dalam kondisi dorman (Sulaksana, et al., 2014).  Erupsi  tersebut  digolongkan dalam  tipe  strombolian  dengan  kolom letusan mencapai tinggi 15 km.
Dampak  dari  erupsi  Gunung  Kelud antara  lain  hilangnya  anak  Gunung
Kelud, mengeringnya danau kawah dan terlontarnya  material  piroklastik  baik jatuhan  piroklastik  maupun  aliran piroklastik. Jatuhan piroklastik berukuran  <0,25 – 4 mm yang  terbawa angin  mampu  menonaktifkan  beberapa bandara  di  Pulau  Jawa  dalam  kurun waktu  seminggu  pasca  letusan.  Hal  ini tentu  saja  sangat  menganggu  mobilitas penerbangan.  Terdapat  sisa  material erupsi  yang  masih  menyelimuti  tubuh Gunung Kelud dan harus dipantau agar meminimalisir terjadinya potensi kerugian  akibat  bencana  sekunder seperti banjir lahar.
Survei  terestris  untuk  melakukan pemantauan sisa material erupsi gunungapi hampir tidak mungkin dilakukan  dikarenakan  kondisi  yang membahayakan. Diperlukan sebuah pendekatan  komperehensif  yang  mampu memberi gambaran mengenai kondisi sisa material  erupsi  yang  masih  terdapat  di sekitar  tubuh  gunungapi,  salah  satunya adalah  dengan  menggunakan  citra penginderaan jauh (Dávila, et al., 2011). Citra  penginderaan  jauh  memiliki kemampuan  untuk  mendeteksi  dan memetakan komposisi material piroklastik melalui kurva spektral. Pilihan satelit yang dapat digunakan adalah Earth Observing-1  (EO-1) yang  memiliki  julat panjang gelombang 400 hingga 2500 nm. Julat panjang tersebut adalah instrumen yang  ideal  untuk  mendeteksi  aktivitas gunungapi  (Davies, et  al., 2006).  Satelit EO-1 mengorbit bersama sensor Advanced Land Imager  (ALI) dan  sensor Hyperion , sebagai  salah  satu  satelit  penyedia  data hyperspektral.
Material piroklastik memiliki keragaman  komposisi  dari  rombakan fragmen  dengan  besaran  tertentu  yang akan  mengecil  seiring  bertambahnya jarak dengan pusat letusan (De Bélizal et al., 2013). Sebaran ukuran butir material piroklastik pada jarak tertentu dari pusat letusan  dan  kurva  spektral  yang dihasilkan  akan  dapat  menjadi  panduan untuk  memprediksi  bencana  sekunder yang ditimbulkan oleh erupsi gunungapi.

## 2 METODOLOGI
Citra yang digunakan pada penelitian ini adalah Citra EO-1 L1Gst perekaman 5 Maret  2014.  Perekaman  citra  dengan kejadian  letusan  Gunung  Kelud berjarak sekitar  3  minggu  (13  Februari  2014 – 5 Maret  2014).  Citra  ini  merupakan  hasil perekaman yang terdekat dengan tanggal kejadian.
EO-1  memiliki  242  julat  panjang gelombang (band) tapi  tidak  semuanya dapat digunakan karena tidak terkalibrasi, sehingga sensivitasnya rendah seperti pada band 1-8, 58,77 dan 225-242  (Datt  &  Jupp,  2004;  Khasanah,
2013). Penelitian ini melakukan penggabungan  pada band 8-57  untuk interpretasi  pada  gelombang Very  Near Infrared (VNIR) dan 82-120, 134-150, 154- 163 dan 183-217 untuk interpretasi Short Wave Infrared (SWIR) . Panjang gelombang untuk  VNIR  adalah  436  nm – 926  nm sedangkan  untuk  SWIR  adalah  892 – 2406  nm.  Hanya  151 band yang  dapat digunakan untuk melakukan interpretasi. Setelah  pengabungan band dilakukan tahap  penyiapan  citra,  pengolahan, pengambilan  sampel  di  lapangan  dan klasifikasi  citra  menggunakan Spectral Angle  Mapper  (SAM) .  Agar  lebih  jelas mengenai  alur  penelitian  dapat  melihat Gambar 2-1 di bawah ini.
Gambar 2-1: Diagram alir penelitian

## 2.1 Kalibrasi dan Koreksi FLAASH
Kalibrasi  citra  EO-1  dilakukan dengan membagi setiap panjang gelombang dengan faktor skala 40 untuk rentang  panjang  gelombang  VNIR  dan faktor skala 80 untuk SWIR.
Citra yang telah dikalibrasi kemudian dilakukan  koreksi  atmosferik  absolut yaitu  koreksi  yang  memperhatikan kondisi  atmosfer  dan  iluminasi  geometri pada  saat  perekaman  citra.  Hal  ini dilakukan  untuk  mengestimasi  jumlah hamburan dan serapan di setiap panjang gelombang dengan lebih tepat.
Koreksi  atmosferik  absolut  yang digunakan  adalah  FLAASH (Fast  Line-of- Sight  Atmospheric  Analysis  Spectral Hypercubes) .  Parameter  yang  diperlukan oleh FLAASH antara lain model atmosfer, model  aerosol,  rerata  ketinggian  wilayah (km), tipe sensor, tanggal perekaman, jam perekaman,  jarak  pandang,  ukuran piksel, koordinat titik tengah citra, water retrieval , sudut zenith dan sudut azimuth (Danoedoro,  2012).  Deskripsi  setiap parameter yang digunakan pada penelitian ini terdapat pada Tabel 2-1.
Tabel 2-1: PARAMETER KOREKSI FLAASH Parameter Deskripsi Model atmosfer Tropical Model aerosol Rural Rerata ketinggian wilayah 0,80 Tipe sensor EO-1 Hyperion Tanggal perekaman 5 Maret 2014 Jam perekaman 13:33 Jarak Pandang 40 km Ukuran piksel 30 m Koordinat titik tengah citra 5 ⁰ 56’ 44” LS dan 112 ⁰ 18’ 15” BT Water retrieval 820 nm Sudut zenith 46,43 Sudut azimuth 90,94 Sumber: Metadata citra 2.2 Minimum Noise Fraction
Minimum Noise Fraction (MNF)
berguna  untuk  mengurangi  redundansi informasi  dan  memisahkan  gangguan (noise) dari  citra  yang  digunakan.  MNF akan  menghasilkan eigenvalues dan eigenimages . Eigenvalues akan ditampilkan  dalam  kurva  kartesius  yang berisi  informasi  mengenai eigen dan jumlah band , nilai eigen tanpa noise akan
lebih  besar  dari  1.  Sementara  itu, eigenimages akan  menghasilkan  citra, dimana  citra  tanpa noise akan  tampil tanpa garis – garis (striping) atau koheren visual (Lantz, 2012).

## 2.3 Pixel Purity Index
Pixel  Purity  Index  (PPI) diasumsikan sebagai  piksel  paling  murni  yang  hanya terdiri dari sebuah objek tanpa kontaminasi  objek  lain  pada  sebuah piksel.  Penentuan  PPI  pada  citra  EO-1 didasarkan  pada  nilai  ambang  batas (threshold) sebanyak  2  atau  3  kali  lebih tinggi  dari  level noise citra  yang digunakan.  PPI  membutuhkan  nilai iterasi.  Semakin  banyak  iterasi,  maka akan  semakin  banyak  pula  PPI  yang ditemukan.  Iterasi  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah 2500. Nilai ini dapat mewakili proses PPI pada area penelitian setelah  sebelumnya  nilai  lain  pada kisaran nilai 2500 juga sudah diujicobakan.  PPI  akan  menghasilkan beberapa  piksel  murni  yang  harus diseleksi kembali untuk menjadi endmember sebagai  basis  pembangunan kurva  spektral  dan  titik  pengambilan sampel di lapangan.

## 2.4 Spectral Angle Mapper
Spectral Angle Mapper (SAM)
merupakan  salah  satu  algoritma  dalam kelompok  taksonomi  multispektral  yang dapat diterapkan pada citra hyperspektral (Eismann,  2014).  SAM  mengenali  objek berdasarkan  letak  suatu  piksel  yang mewakili  objek  tersebut  terhadap  sudut acuan  yang  dibentuk  dari  dua  titik referensi  yang  dapat  berasal  dari pengukuran menggunakan spektroskopis di lapangan, pengukuran di laboratorium atau  referensi  piksel  objek  yang  sama dengan  yang  sedang  dikaji (Danoedoro, 2012; Lillesand et al., 2014).

## 2.5 Analisis  Data  Fisik  Ukuran  Butir Material Piroklastik
Analisis  ukuran  butir  dilakukan untuk  mengetahui  komposisi  sedimen material  piroklastik.  Deskripsi  ukuran
butir  dapat  dijelaskan  oleh  empat parameter  yaitu  rerata  ukuran (M z ) , sortasi  ( σ ),  kemencengan (S k ) , dan keruncingan (K G ). Rerata  ukuran diambil dari 100 gram sampel yang diuji. Sortasi menunjukkan  keseragaman  butir  pada 100 gram sampel yang diuji.
Kemencengan  menggambarkan  tekstur (halus/kasar)
butir objek, jika kemencengan bernilai  positif maka objek tersebut dikategorikan sebagai butir kasar dan juga sebaliknya. Sedangkan, keruncingan  adalah  nilai  ketajaman  dari material piroklastik.
Gambar 2-2: Hasil interpretasi morfologi Gunung Kelud

## 2.6 Morfologi Gunung Kelud
Menurut Badan Geologi (2014)  satuan morfologi Gunung Kelud
dapat dikelompokkan menjadi 4 yaitu morfologi Puncak  dan  Kawah,  morfologi  Tubuh Gunungapi,  morfologi  Kecurut  Samping dan  morfologi  Kaki  dan  Dataran.  Pada setiap  morfologi  dilakukan  pengambilan sampel  material  piroklastik  kecuali morfologi  Kerucut  Samping.  Hal  ini dikarenakan  morfologi  Kerucut  Samping tidak mudah diakses.
Setiap  morfologi  dapat  diinterpretasi secara  visual  melalui  citra  dengan menggunakan unsur – unsur interpretasi seperti bentuk, bayangan, dan pola aliran sungai seperti pada Gambar 2-2.

## 3 HASIL PEMBAHASAN
Hasil  uji  laboratorium  terhadap sampel  material  piroklastik  yang  diambil di  lapangan  berdasarkan endmember menunjukkan bahwa nilai rerata ukuran butir berkisar antara 0,66 – 2,99 φ , Blott &  Pye  (2001)  menjelaskan  nilai  tersebut secara  terminologi  dapat  dikelaskan sebagai  kelas  pasir  sangat  kasar  hingga pasir biasa.
Nilai sortasi berada pada rentang 1,2 – 2,6 φ, hal ini dapat dikategorikan sortasi agak  buruk  dan  sangat  buruk.  Nilai kemencengan  dapat  bernilai  positif maupun negatif. Pada sampel yang diuji, rentang  nilai  berada  pada  -0,21  hingga 0,26  φ,  artinya terdapat  butiran  yang memiliki tekstur halus maupun kasar.
Terakhir, nilai keruncingan terdiri atas rentang  0,34 – 3,65  φ. Rentang  nilai tersebut  menandakan  bahwa  sampel terdistribusi mulai butiran sangat tumpul hingga  sangat  runcing  sesuai  dengan klasifikasi  batuan  sedimen  oleh  Folk (1974). Agar  lebih  jelas  mengenai perbandingan ukuran material piroklastik dengan  satuan  morfologi  Kelud  dapat dilihat pada Tabel 3-1.

## 3.1 Respon  Spektral  pada  Morfologi Puncak dan Kawah
Material  piroklastik  yang  ditemukan pada  morfologi  ini  termasuk  dalam kategori  pasir,  sortasi  sangat  buruk, tekstur  kasar  karena  kemencengannya bernilai  positif  dan  keruncingan  normal. Nilai pantulan tertinggi berkisar 14% pada rentang  panjang  gelombang  1336,15  nm dan  1497,63  nm.  Rentang  panjang gelombang tersebut merupakan spektrum inframerah  tengah.  Sementara  itu,  nilai pantulan terendah berkisar pada nilai 3% yang  terjadi  pada  panjang  gelombang kisaran  800  nm  atau  inframerah  dekat. Hal  ini  menandakan  pada  kawasan puncak  dan  kawah  gunungapi  dengan kondisi  banyak  terdapat  material  pasir dapat  digunakan  spektrum  inframerah tengah  untuk  melakukan  pengamatan (Gambar 3-1).

## 3.2 Respon  Spektral  pada  Morfologi Tubuh Gunungapi
Pada  morfologi  tubuh  gunungapi, material piroklastik yang ditemui memiliki kategori berupa pasir, sortasi agak buruk, tekstur  kasar  dan  sangat  runcing.  Nilai pantulan tertinggi terdapat pada panjang gelombang  1497,63  nm  sebesar  27%. Sementara itu pantulan terendah terdapat
pada panjang gelombang kisaran 800 nm yang hanya memantulkan sebanyak 12%.
Pola  pantulan  tertinggi-terendah  dan kisaran panjang gelombang yang memantulkan  pada  morfologi  ini  serupa dengan  respon  spektral  pada  material piroklastik di morfologi kaki dan dataran (Gambar 3-1).

## 3.3 Respon  Spektral  pada  Morfologi Kaki dan Dataran
Pada  morfologi  kaki  dan  dataran diambil
dua titik pengamatan berdasarkan jarak letusan yaitu 9 km dan 16  km.  Setiap  jarak  letusan  memiliki kategori  masing – masing  sebagaimana yang tampil pada Tabel 3-1.
Material piroklastik pada jarak 9 km memiliki kategori pasir agak kasar, sortasi sangat  buruk,  teksturnya  halus  namun runcing. Material piroklastik ini memiliki pantulan  tertinggi  sebesar  18,69%  yang dihasilkan  oleh  panjang  gelombang 1305,96  nm.  Material  piroklastik  pada jarak  16  km  dari  pusat  letusan  adalah berupa  pasir  sangat  kasar,  sortasi  agak buruk, tekstur kasar dan sangat tumpul. Pantulan  tertinggi  yang  dihasilkan  oleh material  ini  dapat  diidentifikasi  pada panjang gelombang 700 – 800 nm dengan kisaran  pantulan  sebesar  13 – 16% (Gambar 3-1).
Gambar 3-1: Kurva spektral material piroklastik hasil erupsi Gunung Kelud 2014

## Tabel 3-1: PERBANDINGAN UKURAN MATERIAL PIROKLASTIK PADA MORFOLOGI TUBUH GUNUNGAPI
3.4 Respon
Spektral Material

## Piroklastik Gunung Kelud
Ukuran  butir  2,99  φ  memiliki intensitas pantulan sebesar 14,21% pada panjang  gelombang  1497,63  nm.  Pada panjang  gelombang  yang  sama,  ukuran butir  2,2  φ memiliki  intensitas  pantulan sebesar 27,03 %. Nilai tersebut merupakan  nilai  pantulan  tertinggi  yang dapat dicatat oleh sensor  EO-1 Hyperion apabila  dibandingkan  dengan  rerata ukuran  butir  yang  lain.  Rerata  ukuran butir 1,59 φ hanya memantulkan sebesar 18,69 % pada panjang gelombang 1305,96 nm sedangkan rerata ukuran butir 0,66 φ sebesar 16,17 % pada panjang gelombang 823,65 nm.
Berdasarkan  hasil  ini  dapat  dilihat bahwa  rerata  ukuran  butir  material piroklastik  berbanding  terbalik  dengan intensitas  pantulan  yang  dihasilkan. Semakin kecil ukuran material piroklastik maka akan semakin tinggi pula intensitas pantulan  yang  dihasilkan  demikian  pula sebaliknya (Gambar 3-1).

## 3.5 Pemetaan
Sebaran Material Piroklastik
Pemetaan sebaran material piroklastik dilakukan menggunakan hasil PPI sebagai input klasifikasi SAM. PPI dibagi menjadi dua, sebagian digunakan untuk membuat peta  sedangkan  sebagian  yang  lain digunakan untuk melakukan uji akurasi. Perbandingan  keduanya  adalah  40:60.
Overall  Accuracy  (OA) menunjukkan angka  86,83%  dengan  Indeks  Kappa sebesar 0,31. Hal ini menandakan akurasi pemetaan  sudah  baik  akan  tetapi konsistensinya masih perlu ditingkatkan.
Gambar 3-2: Peta sebaran material piroklastik Gunung Kelud
Ukuran butir dan Morfologi Jarak dari Pusat Letusan (Km) Rerata ukuran butir (M Z) Sortasi (σ) Tekstur / Kemencengan (Sk) Keruncingan (K G) φ Kategori φ Kategori φ Kategori φ Kategori
Morfol og i Puncak dan Kawah 0  2,990 Pasir 2,07 Sangat buruk 0,200 Kasar  1,030 Normal Tubuh Gunungapi 3  2,200 Pasir 1,2 Agak buruk 0,179 Kasar  3,650 Sangat runcing Kaki dan Dataran 9  1,599 Pasir agak kasar 2,611 Sangat buruk -0,211 Halus  1,264 Runcing 16  0,660 Pasir sangat kasar 1,82 Agak buruk 0,265 Kasar  0,345 Sangat tumpul
Secara visual, dapat dievaluasi bahwa material  piroklastik  hasil  erupsi  Kelud terdistribusi  di  sekeliling  Gunungapi Kelud  tanpa  memperhatikan  aspek morfologi.  Rerata  ukuran  butir  material piroklastik sebesar 2 φ tidak selalu berada pada  morfologi  puncak  dan  kawah, demikian pula dengan ukuran butir yang lain.
Distribusi  material  piroklastik  dapat juga  dipengaruhi  oleh  hembusan  angin namun  tidak  diteliti  pada  penelitian  ini. Pengaruh  angin  tersebut  membuat sebaran material piroklastik terkonsentrasi  pada  arah  Barat – Barat Laut – Utara dari Gunung Kelud (Gambar 3-2).

## 4 KESIMPULAN
Material  piroklastik  yang  ditemukan pada wilayah penelitian berukuran 0 – 2 φ .  Setiap  ukuran  butir  menunjukkan pantulan  spektral  yang  optimal  pada beberapa  panjang  gelombang  seperti 823,65  nm  hingga  1305,96  nm  untuk ukuran  butir  0,66 φ -  1,59 φ pada morfologi  kaki  dan  dataran  kemudian panjang  gelombang  1497,63  nm  untuk ukuran butir 2,2 φ - 2,99 φ pada morfologi tubuh  gunungapi  serta  puncak  dan kawah.  Semakin  kecil  ukuran  material piroklastik, semakin tinggi pula intensitas pantulan  yang  dihasilkan  demikian  juga sebaliknya.
Akurasi identifikasi sudah cukup baik yaitu  >80%  dengan  nilai  Kappa  sebesar 0,31. Sebaran material piroklastik terkonsentrasi pada sisi Barat, Barat Laut dan Utara dari Gunung Kelud.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Tulisan  ini  merupakan  bagian  dari thesis  penulis.  Pada  kesempatan  ini penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada para pembimbing yakni Drs. Projo Danoedoro, M.Sc., Ph.D. dan Dr. Danang Sri  Hadmoko,  S.Si.,  M.Sc.  yang  telah memberi arahan selama penulis menempuh perkuliahan.
Penulis  juga  menyampaikan  apresiasi serta  berterima  kasih  kepada  seluruh
mitra  bestari  dan  editor  yang  telah memberi masukan serta membuat tulisan ini  layak  diterbitkan  pada  jurnal  yang bereputasi.

## DAFTAR RUJUKAN
Badan  Geologi.  (2014).  Pusat  Vulkanologi dan Mitigasi Bencana Geologi - Badan Geologi. 7  April .  Retrieved  from https://vsi.esdm.go.id/index.php/gun ungapi/data-dasar-gunungapi/538-g- kelud?start=2
Blott,  S.  J.,  &  Pye,  K.  (2001).  Gradistat:  A grain  size  distribution  and  statistics package for the analysis of unconsolidated
sediments. Earth Surface  Processes  and  Landforms , 26 (11), 1237 – 1248. https://doi.org/10.1002/esp.261 Danoedoro, P. (2012). Pengantar Penginderaan Jauh Digital (I). Yogyakarta: Andi Offset. Datt,  B.,  &  Jupp,  D.  (2004).  HYPERION DATA PROCESSING WORKSHOP: Hands-on processing instructions. CSIRO  Office  of  Space  Science  & Applications  Earth  Observation  Centre ,
1 – 49. Davies, A. G., Chien, S., Baker, V., Doggett,
T., Dohm, J., Greeley, R., … Sherwoo d, R. (2006). Monitoring active volcanism with  the  Autonomous  Sciencecraft Experiment on EO-1. Remote Sensing of Environment , 101 (4), 427 – 446.
https://doi.org/10.1016/J.RSE.2005. 08.007 Dávila-Hernández, N., Lira, J., Capra-Pedol, L.,  &  Zucca,  F.  (2011).  A  normalized difference  lahar  index  based  on Terra/Aster  and  Spot  5  images:  An application at Colima Volcano, Mexico.
Revista Mexicana de Ciencias
Geologicas , 28 (3), 630 – 644. De  Bélizal,  É.,  Lavigne,  F.,  Gaillard,  J.  C., Grancher, D., Pratomo, I., & Komorowski,  J.  C.  (2012).  The  2007 eruption  of  Kelut  volcano  (East  Java, Indonesia): Phenomenology, crisis management  and  social  response. Geomorphology , 136 (1), 165 – 175. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2
011.06.015
De Bélizal, E., Lavigne, F., Hadmoko, D. S., Degeai, J. P., Dipayana, G. A., Mutaqin,
B. W.,  Aisyah, N. (2013). Rain-triggered lahars  following  the  2010  eruption  of Merapi  volcano,  Indonesia:  A  major risk. Journal  of  Volcanology  and Geothermal  Research , 261 ,  330 – 347. https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2 013.01.010 Eismann,  M.  (2014). Hyperspectral  Remote Sensing. PM210-SPIE (2012) .
Folk, R. L. (1974). Petrologie of sedimentary rocks. Hemphll  Publishing  Company,
Austin , 170. https://doi.org/10.1017/CBO978110 7415324.004 Khasanah, A. N. (2013). Analisis Hubungan Persentase Kandungan Lempung dengan Nilai dan Pola Respon Spektral
Objek  Tanah  Pada  Citra  Hyperion Sebagian  Daerah  D.  I.  Yogyakarta . Universitas Gadjah Mada.
Lantz, N. J. (2012). Detection and Mapping of Phragmites australis using High Resolution Multispectral and Hyperspectral  Satellite  Imagery  by .
(December).
Lillesand,  Thomas  M.  Kiefer,  Ralph  W., Chipman, J. W. (2014). Remote Sensing and Image Interpretation. In John Wiley and Sons . https://doi.org/10.1017/CBO978110 7415324.004
Sulaksana, N., Sukiyah, E., Sudradjat, A., &
Syafri, I. (2014). The Crater
Configuration  of  Kelud  Volcano,  East Java,  Indonesia  after  the  2014 Eruption. International  Journal , 3 (3), 419 – 422. Sumintadiredja,  P.  (2005). Catatan  Kuliah: Vulkanologi dan Geothermal . Bandung:
ITB Bandung.