## Studi Pengamatan Penurunan Permukaan Tanah Menggunakan Metode PS-InSAR di Daerah Blok Cepu
Land Subsidence Observation Study Using PS-InSAR Method in the Cepu Block Area

## Arifatul Mu’amalah, Ira Mutiara Anjasmara*, Muhammad Taufik
Departemen Teknik Geomatika, FTSPK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia *Korespondensi penulis: ira@geodesy.its.ac.id
Diterima: 14082020; Diperbaiki: 21092020; Disetujui: 01042022; Dipublikasi: 10042022
Abstrak: Pengambilan bahan cair dari dalam tanah dapat berupa pengambilan air tanah atau ekstraksi minyak bumi dari dalam tanah. Pengambilan bahan cair dapat menjadi salah satu faktor pemicu terjadinya penurunan tanah. Salah satu  wilayah  eksploitasi  minyak  bumi  adalah  Blok  Cepu,  yang  terletak  di  Kabupaten  Blora,  Jawa  Tengah  dan Kabupaten Bojonegoro, Jawa Timur. Saat ini Blok Cepu diproyeksikan menjadi tulang punggung produksi minyak nasional  dengan  produksi  minyak  mencapai  225  ribu  barel  per  hari.  Dengan  besarnya  eksploitasi  tersebut,  perlu dilakukan pengamatan terkait kemungkinan adanya penurunan tanah di wilayah tersebut. Studi pengamatan dilakukan dengan menggunakan metode PS-InSAR dengan data Sentinel-1A dari akhir tahun 2014 hingga 2019 menggunakan perangkat lunak SARProz. Dari hasil pengolahan data menunjukkan bahwa penurunan tanah terjadi di semua blok dari Blok Cepu, kecuali di Blok D yang tidak terdeteksi titik PS. Penurunan tanah tertinggi terjadi di Blok dengan rata-rata laju mencapai -27,75 mm/tahun. Selama rentang akuisisi citra, jumlah produksi minyak pun berangsur angsur meningkat sehingga dilakukan potongan melintang untuk Blok A dimana terdapat cukup banyak sumur di wilayah tersebut.
Copyright © 2022 Geoid. All rights reserved.
Abstract : Withdrawal of liquid material from the ground can be in the form of taking ground water or extracting petroleum from the ground. Withdrawal of liquid material can be one of the triggers for land subsidence. One of the oil exploration areasis the Cepu Block, which is located in Blora Regency, Central Java and Bojonegoro Regency, East Java. Currently, the Cepu Block is projected to be the backbone of national oil production with oil production reaching 225 thousand barrels per day. Given the magnitude of exploitation, it is necessary to make observations regarding the possibility of land subsidence in the area. The observational study was conducted using the PS-InSAR method with Sentinel-1A data from the end of 2014 to 2019 using the SARProz software. The results of data processing show that land subsidence occurred in all blocks of the Cepu Block., except in Block D where the PS point was not detected.  The  highest  land  subsidence  occurred  in  the  block  with  an  average  rate  of  -27.75  mm/yr.  During  the acquisitions image range, the amount of oil production gradually increased so that a cross section was made for Block A where there were quite a number of wells in the area.

## Kata Kunci: Eksploitasi Minyak, Penurunan tanah, PS-InSAR
Cara untuk sitasi: Mu’amalah, A., Anjasmara, I.M., Taufik, M. (2022). Studi Pengamatan Penurunan Permukaan Tanah Menggunakan Metode PS-InSAR di Daerah Blok Cepu. Geoid, 17 (2), 222-231.

## Pendahuluan
Penurunan tanah dapat disebabkan oleh banyak faktor, seperti proses-proses geologi seperti aktivitas vulkanik dan  tektonik,  adanya  rongga  yang  terdapat  dalam  tanah,  adanya  beban  berat  yang  ada  di  permukaan, sedimentasi daerah cekungan, dan pengambilan bahan padat dan cair dari dalam tanah (Whittaker dan Reddish, 1989). Pengambilan bahan padat dapat berupa pengambilan bahan tambang, sedangkan pengambilan bahan cair dapat berupa ekstraksi air tanah atau minyak bumi. Salah satu wilayah eksploitasi minyak bumi yakni
Blok Cepu, yang secara administratif terletak di Kabupaten Blora, Jawa Tengah dan Kabupaten Bojonegoro, Jawa Timur. Menurut Direktur Operasi SKK Migas, Yani Abdurrahman, produksi minyak Blok Cepu mampu mencapai 225 ribu barel per hari, mengalahkan produksi minyak yang ada di Blok Rokan, Riau. Selain itu, dilihat dari kondisi geologisnya, Blok Cepu termasuk dalam wilayah Zona Rembang, Cekungan Jawa Timur Utara (Bemmelen, 1949). Struktur geologi yang membentang di daerah rembang hingga Madura memiliki sifat tektonik yang lebih kuat dari pada di lajur Kendeng (Sukardi 1992). Dengan kondisi tersebut maka diperlukan adanya penelitian untuk mengamati kemungkinan terjadinya peristiwa penurunan tanah yang terjadi di daerah Blok Cepu.
Pengukuran penurunan tanah secara tradisional biasanya mengandalkan teknik GPS dan sipat datar/levelling (Chaussard,  2013).  Meskipun  metode  ini  mampu  menghasilkan  ketelitian  pengukuran  yang  presisi,  namun metode ini akan memakan waktu, biaya, tenaga, dan hanya dapat dilakukan di beberapa lokasi tertentu. Oleh karena  itu,  dalam  rangka  melakukan  studi  pengamatan  permukaan  tanah  di  area  yang  cukup  besar  maka digunakanlah  metode  teknik  PS-InSAR.  Pemilihan  metode  PS-InSAR    digunakan  karena  dapat  mengukur pergerakan kecil pada suatu wilayah dari waktu ke waktu dengan akurasi DEM mencapai milimeter. Dengan menerapkan metode PS-InSAR, maka diharapkan akan mendapatkan estimasi besarnya nilai penurunan tanah di wilayah Blok Cepu diakibatkan dari kondisi-kondisi yang sudah dipaparkan di atas.

## Data dan Metode
Penelitian ini mengambil studi kasus di wilayah eksploitasi minyak di Blok Cepu yang terletak di Kabupaten Blora, Jawa Tengah dan Kabupaten Bojonegoro, Jawa Timur. Blok Cepu terletak pada koordinat 6º55'15,6" – 7º17'45,6" LS dan 111º18'50,4" – 111º54'32,4" BT. Wilayah eksploitasi ini menurut PT. Sarana Patra Hulu Cepu memiliki total area seluas 918,19 km 2 . Gambaran mengenai lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian (Sumber: PT. Sarana Patra Hulu Cepu)
Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini yakni data citra satelit Sentinel-1A dengan tipe SLC level 1.0, mode akuisisi IW, tipe polarisasi VV, dan arah terbang descending dengan orbit nomor 3. Selain itu data DEM  SRTM  digunakan  untuk  menghapuskan  efek  topografi  dari  citra  SAR.  Adapun  daftar  citra  yang digunakan  terdapat  pada  Tabel  1  di  bawah.  Penelitian  ini  menggunakan  perangkat  lunak  SARProz  untuk mengolah  citra  radar,  Google  Earth  sebagai  perangkat  lunak  pendukung  selama  pemrosesan,  serta  Generic Mapping Tools (GMT) untuk melakukan pemlottingan.
Tabel 1. Daftar Citra Satelit Sentinel-1A ID File Citra Tanggal S1A_IW_SLC__1SDV_20141204T220853_20141204T220928_003575_004381_A610 04 Desember 2014 S1A_IW_SLC__1SDV_20150322T220851_20150322T220927_005150_0067DE_9569 22 Maret 2015 S1A_IW_SLC__1SDV_20150602T220855_20150602T220930_006200_00815A_D0B0 02 Juni 2015 S1A_IW_SLC__1SDV_20150906T220859_20150906T220934_007600_00A861_8191 06 September 2015 S1A_IW_SLC__1SDV_20151211T220853_20151211T220929_009000_00CE6D_2C8B 11 Desember 2015 S1A_IW_SLC__1SDV_20160409T220852_20160409T220928_010750_0100CB_6986 09 April 2016 S1A_IW_SLC__1SDV_20160807T220859_20160807T220934_012500_0138D8_FB62 07 Agustus 2016 S1A_IW_SLC__1SDV_20160924T220901_20160924T220936_013200_014FF5_7E0A 24 September 2016 S1A_IW_SLC__1SDV_20161205T220900_20161205T220936_014250_0170BA_3CF2 05 Desember 2016 S1A_IW_SLC__1SDV_20170404T220905_20170404T220932_016000_01A64C_92EF 04 April 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20170603T220908_20170603T220935_016875_01C114_484E 03 Juni 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20170907T220913_20170907T220940_018275_01EBAE_A1CE 07 September 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20171212T220913_20171212T220940_019675_0216F4_1E0B 12 Desember 2017 S1A_IW_SLC__1SDV_20180318T220911_20180318T220938_021075_02433A_234A 18 Maret 2018 S1A_IW_SLC__1SDV_20180610T220915_20180610T220942_022300_0269E1_6C4C 10 Juni 2018 S1A_IW_SLC__1SDV_20180902T220920_20180902T220947_023525_028FC7_6617 02 September 2018 S1A_IW_SLC__1SDV_20181207T220920_20181207T220947_024925_02BEF2_9F1F 07 Desember 2018 S1A_IW_SLC__1SDV_20190313T220917_20190313T220944_026325_02F17B_4E06 13 Maret 2019 S1A_IW_SLC__1SDV_20190605T220921_20190605T220948_027550_031BE0_4918 05 Juni 2019 S1A_IW_SLC__1SDV_20190921T220927_20190921T220954_029125_034E5B_1DFE S1A_IW_SLC__1SDV_20191202T220926_20191202T220953_030175_0372C0_2EB2 21 September 2019 02 Desember 2019
Tahapan pengolahan dari penelitian ini dapat dijelaskan dalam Gambar 2. berikut:
Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan Data
Pengolahan  metode  PS-InSAR  dimulai  dari  tahap Dataset  Selection .  Pada  tahap  ini  dilakukan  pembacaan terhadap citra SLC yang di import ke dalam perangkat lunak SARProz. Setelah diketahui jumlah citra yang akan  diolah  maka  akan  dilakukan  perhitungan baseline untuk  menentukan  citra  master.  Setelah  dilakukan perhitungan baseline selajutnya masuk ke tahap SLC Data Processing untuk menentukan beberapa parameter seperti  tipe  polarisasi  dan area subswath .  Dari  parameter  tersebut  selanjutnya  dilakukan  pengunduhan  data orbit satelit secara otomatis serta pemilihan cakupan area ( Area of Interest ). Setelah AOI ditetapkan maka akan dilanjutkan dengan proses koregistrasi. Nilai Amplitude Stability Index (ASI) dihitung pada tahap preliminary analysis dari tiap-tiap pixel citra serta dilakukan pembentukan peta reflektifitas yang dibentuk dari rata-rata nilai amplitudo dari seluruh pixel yang menunjukkan kuat lemahnya hamburan sinyal balik dari citra radar yang  dipantulkan  oleh  objek-objek  di  permukaan  bumi.  Perhitungan  ASI  menurut  (Gonmuru  dan  Kumar, 2018) didapatkan dari:
𝐴𝑆𝐼 = 1 −   𝐷 𝐴 (1)
Dimana 𝐷 𝐴 adalah Dispersion Amplitude yang menunjukkan nilai standar deviasi amplitudo dan rata- rata amplitudo.
𝐷 𝐴 = 𝜎𝐴 𝜇𝐴 (2)
Data  DEM  SRTM  diunduh  secara  otomatis  pada  tahap Preliminary  Geocoding dan  dilakukan  proses geocoding  dari  data  DEM  tersebut  dengan  cara  pemilihan  GCP.  Dalam  penelitian  ini  data  DEM  yang digunakan yakni DEM SRTM. Tahap InSAR Processing dilakukan untuk pembentukan citra interferogram yang mengandung informasi perbedaan fase antara citra master dan citra slave . Dari perubahan fase ini maka akan dapat diketahui apakah terdapat perubahan pada permukaan bumi atau tidak. Beda fase yang terbentuk pada citra interferogram mengandung kontribusi dari beberapa fase seperti (Hanssen, 2001):
𝜙 𝑖𝑛𝑡 =   𝜙 𝑡𝑜𝑝𝑜 +   𝜙 𝑑𝑒𝑓𝑜 +   𝜙 𝑜𝑟𝑏 +   𝜙 𝑎𝑡𝑚 +   𝜙 𝑛𝑜𝑖𝑠𝑒 ( 3)
Oleh  karena  yang  diperlukan  hanya  beda  fase  deformasi, maka  perlu  menghapuskan  semua  kontribusi lain selain kontribusi beda fase deformasi. Kontribusi fase topografik dihilangkan dengan menggunakan data DEM yang sudah diunduh pada tahap sebelumnya. Kontribusi fase orbit dihapuskan dengan adanya pengunduhan data precise orbit pada tahap SLC Data Processing . Kontribusi fase noise dapat dihapuskan dengan dilakukan proses multilook selama  proses  interferogram,  dan  kontribusi  fase  atmosferik  dapat  dihapuskan  dengan perhitungan  nilai Atmospheric  Phase  Screen (APS)  pada  tahap  setelah  proses  interferogram.  Kemampuan penghapusan efek atmosferik inilah yang menjadi keunggulan metode PS-InSAR dibanding dengan metode InSAR sebelum-sebelumnya.
Setelah dilakukan pembentukan citra interferogram selanjutnya masuk ke tahap penentuan titik PS atau tahap Multi Image InSAR Processing , dimana pada tahap ini terbagi menjadi dua sub tahap, yakni tahap estimasi Atmospheric  Phase  Correction (APS)  dan Sparse  Points  Processing .  APS Estimation merupakan  tahap pembentukan awal titik-titik PS yang selanjutnya disebut dengan PSC (PS Candidate) dengan menggunakan parameter Amplitude Stability Index dengan ambang batas sebesar 0,8 mengacu rekomendasi dari Farova dkk (2019). Pada tahap ini dilakukan perhitungan linear deformation velocity yang didapatkan dari beda fase pada proses interferogram. Dikarenakan pengukuran InSAR mengukur perubahan relatif terhadap suatu titik, maka dilakukan pemilihan titik referensi yang dijadikan acuan terhadap nilai pergerakan tanah dari titik PS nantinya. Pemilihan titik referensi didasarkan pada titik yang berada di area yang stabil yang tidak rentan mengalami pergerakan yang dibuktikan dengan velocity rate di titik tersebut adalah 0. Estimasi nilai APS juga dilakukan dengan  tujuan  untuk  menghilangkan  efek  atmosferik  akibat  perubahan  secara  temporal  dan  spasial  dari keadaan atmosfer.
Selanjutnya  pemilihan  akhir  titik-titik  PS  dilakukan  pada  tahap Sparse  Points  Processing .  Parameter  yang digunakan  sama  yakni  nilai Amplitude  Stability  Index namun  bisa  menggunakan  batas  ambang  yang  lebih
rendah dari sebelumnya jika ingin mendapatkan titik PS yang lebih rapat dan padat. Nilai velocity rate yang sudah didapat pada tahap APS Estimation kemudian dikurangkan dengan nilai estimasi APS dan didasarkan pada titik referensi yang sudah dipilih sehingga didapat estimasi akhir linear deformation velocity . Titik akhir PS yang digunakan hanya titik yang memiliki nilai koherensi lebih dari 0.8 mengacu pada Yang (2019). Titik- titik tersebut selanjutnya dilakukan proses geocoding yang bertujuan untuk  mengubah koordinat citra radar menjadi koordinat bumi, dalam hal ini yakni koordinat geografis.

## Hasil dan Pembahasan

## 1. Perhitungan Baseline
Kemampuan pengamatan fenomena deformasi menggunakan data SAR dari waktu ke waktu sangat bergantung kepada  ketersediaan  data  yang  ada,  seperti  sensor  radar  yang  beroperasi, revisit  time ,  mode  akuisisi,  dan perpendicular  baseline (Rocca,  2004).  Perhitungan baseline penting  untuk  dilakukan  karena  akan memengaruhi koherensi yang muncul yang menjadi salah satu indikator kualitas citra interferogram. Gambar 3 berikut menunjukkan plot dari citra beserta perhitungan normal baseline -nya. Citra yang menjadi pusat titik dari seluruh plot citra lainnya menandakan bahwa citra tersebut merupakan citra master.

## Gambar 3. Plot Baseline Citra Sentinel-1A
Menurut  rekomendasi  dari  ESA  (2007),  untuk  melakukan  proses unwrapping dengan  baik  pada  citra interferogram maka diperlukan normal baseline yang tidak lebih dari 450m. Dari perhitungan baseline pada Gambar 3 terlihat bahwa seluruh pasang citra master dan slave memiliki normal baseline yang tidak lebih dari 450m, sehingga proses unwrapping akan dapat dilakukan dengan baik. Selain itu, pengolahan menggunakan metode PS-InSAR memerlukan sejumlah citra SAR yang diakuisisi pada area yang sama. Minimal 15-20 citra pada C- band diperlukan dalam penggunaan PS-InSAR (Bovenga dkk, 2012). Oleh karena itu penelitian ini dianggap memenuhi kriteria minimal pengolahan metode tersebut.

## 2. Hasil PS-InSAR
Persebaran  titik-titik permanent  scatterrers (PS)  hasil  dari  pengolahan  PS-InSAR  setelah  dilakukan subset pada daerah penelitian menghasilkan sebanyak 2.281 titik sebagaimana tercantum pada Gambar 4.

## Gambar 5. Grafik Deformasi Blok Cepu
Dari gambar di atas, terlihat bahwa penurunan tanah terjadi di hampir semua blok dari Blok Cepu, kecuali Blok D yang tidak terdeteksi titik PS sama sekali. Tidak terdeteksinya titik PS di Blok D dimungkinkan karena wilayah tersebut memiliki vegetasi yang cukup tinggi dibuktikan dengan latar belakang citra pada gambar di atas yang memiliki warna hijau tua sehingga sinyal radar Sentinel-1A tidak dapat menembus vegetasi tersebut.

## Gambar 6. Profil Melintang Blok A dari Blok Cepu
Penurunan tanah tertinggi terjadi di Blok A dengan rata-rata laju penurunan mencapai -27,75 mm/tahun dalam arah LOS. Di wilayah ini terdapat cukup banyak sumur minyak yang beroperasi hingga saat ini, yakni sekitar 133 sumur dari 267 sumur minyak (Sampurno, 2019). Oleh karena itu potongan melintang dilakukan pada wilayah  Blok  A  ini  untuk  melihat range  cumulative  displacement yang  terdapat  di  sepanjang  garis  profil
-27,75 -10,81 -9,78 0 -10,76 0 0 0 0 9,90 -30,00 -20,00 -10,00 0,00 10,00 20,00 A B C D E Ke cap atan ( mm/t ah u n ) Blok

## Grafik Deformasi Blok Cepu
Penurunan Kenaikan
tersebut, mengingat wilayah tersebut memiliki jumlah sumur yang cukup banyak dan secara geologis terletak di atas lapisan alluvial. Cumulative displacement di sepanjang garis melintang tercatat berkisar antara  -137 mm hingga -143,36 mm.
Produksi minyak Blok Cepu dari tahun ke tahun pun terus meningkat, seperti yang terlihat pada gambar di bawah. Hal ini bisa menjadi indikasi salah satu penyebab terjadinya penurunan tanah di wilayah Blok Cepu.
Gambar 7. Produksi Minyak Blok Cepu (Sumber: PT. Pertamina EP Cepu)
Gambar 8.  Zonasi fisiografi regional Pulau Jawa bagian tengah dan timur (pembagian mengikuti Pannekoek, 1949; van Bemmelen, 1949). Sumber: Husein, 2016
Dilihat dari kondisi struktur geologisnya, wilayah Cepu yang terdapat di  Zona Rembang di Cekungan Jawa Timur Utara ini memiliki perkembangan proses geologi yang cukup rumit. Menurut Tryono (2015), sejarah perkembangan tektoniknya mengikuti perkembangan tektonik yang ada di Jawa Timur, yang  bisa dipelajari sejak  zaman  kapur  akhir  sampai  sekarang.  Pada  Zaman  Paleogen,  Cekungan  Jawa  Timur  Utara  telah mengalami  Regim  Tektonik  regangan  yang  merupakan  akibat  dari  gerakan  mundur  (“ roll  back ”  )  kearah selatan  dari  jalur  magmatik  yang  ada  pada  Zaman  Kapur  Akhir.  Akibatnya  busur  magmatik  yang  semula menempati posisi di Pulau Karimunjawa dan Pulau Bawean pada arah barat daya-timur laut menjadi bergeser ke arah barat-timur pada posisi di pantai selatan Jawa Timur. Sedangkan pada Zaman Neogen posisi busur magmatik berada pada daerah sebelah utara Kabupaten Pacitan – Trenggalek dan menerus ke timur, dengan arah busur magmatik tetap barat – timur.  Perubahan gerakan maju dari busur magmatik Zaman Neogen ini menyebabkan terjadinya Regim Tektonik kompresi yang menghasilkan struktur geologi lipatan dan sesar di
11.218.400 26.094.071 62.624.750 74.285.165 76.209.693 0 20.000.000 40.000.000 60.000.000 80.000.000 100.000.000 2014 2015 2016 2017 2018 Pr o d u ksi ( b ar e l) Tahun

## Produksi Minyak Blok Cepu
daerah  Cekungan  Jawa  Timur  Utara,  dimana  kedua  faktor  tersebut  merupakan  faktor  utama  didalam pembentukan sistem minyak bumi.
Sesar-sesar yang terdapat di sekitar Blok Cepu pun tergolong aktif, seperti yang terlihat pada Gambar 8. Sesar yang  aktif  ini  akan  terus  bergerak  dalam  jangka  waktu  yang  lama  dan  suatu  saat  akan  melepaskan  energi sehingga bisa menimbulkan gempa bumi dan bisa berakibat munculnya deformasi.
Gambar 9. Segmen Sesar Jawa (Sumber: Irsyam dkk, 2017)

## Gambar 10. Peta Geologi Blok Cepu
Blok Cepu terletak pada peta geologi lembar Bojonegoro, Jatirogo, Ngawi, dan Rembang dengan nomor index peta berturut turut yakni 1508-5, 1509-2, 1508-4, dan 1509-1. Secara geologis berdasarkan peta tersebut Blok Cepu  terbentuk  di  atas  beberapa  formasi  batuan.  Mulai  dari  Formasi  Wonocolo,  Formasi  Tambakromo, Formasi  Selorejo,  Formasi  Ngrayong,  Formasi  Mundu,  Formasi  Lidah,  Formasi  Ledok,  Formasi  Bulu,  dan Lapisan Aluvial yang terletak pada geologi Zona Rembang. Pada Blok A dan sebelah barat Blok E, dimana penurunan  tanah  paling  tinggi  terjadi  di  wilayah  tersebut,  terletak  di  atas  lapisan  alluvial.  Tanah  alluvial
merupakan  jenis  tanah  yang  memiliki  permeabilitas  yang  umumnya  lambat  dan  peka  terhadap  erosi (Muthmainnah, 2018). Menurut Chaussard (2013), sebagian besar kasus penurunan tanah di Indonesia terjadi dikarenakan  proses  kompaksi  dari  lapisan  yang  kompresibel.  Tanah  alluvial  merupakan  lapisan  yang kompresibel, yang tidak terkonsolidasi dengan porositas awal yang tinggi. Lapisan kompresibel biasanya dapat ditemukan di permukaan, sering ditemukan di dekat muara sungai, sepanjang teluk, dan endapan rawa atau laguna. Hal ini sesuai dengan kondisi di lapangan dimana sebelah barat Blok E yang mengalami penurunan tanah, terdapat Sungai Bengawan Solo yang melintasi wilayah tersebut.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengolahan dan analisis data, maka didapatkan estimasi nilai penurunan tanah di wilayah Blok Cepu yakni tertinggi terjadi di wilayah Blok A dengan rata-rata laju penurunan/ velocity rate mencapai - 27,75 mm/tahun. Pada wilayah Blok D tidak terdeteksi titik PS sama sekali dikarenakan vegetasi yang tinggi sehingga sinyal radar tidak dapat menembus vegetasi tersebut. Hal ini mengakibatkan tidak dapat diketahui informasi mengenai penurunan atau kenaikan di wilayah tersebut. Penurunan tanah tertinggi yang terjadi di Blok A salah satunya dapat disebabkan karena banyaknya sumur minyak yang terdapat di area tersebut, yakni sebanyak 133 sumur. Selain itu, secara geologis, lapisan tanah alluvial yang mendominasi beberapa blok dari Blok Cepu dapat menjadi penyebab adanya penurunan di wilayah tersebut.
Dalam  penelitian  selanjutnya,  sebaiknya  menggunakan  data  citra  yang  memiliki  panjang  gelombang  lebih tinggi yakni L-band agar dapat memiliki kemampuan menembus vegetasi yang lebih baik dibanding C-band. Selain itu dalam penelitian selanjutnya sebaiknya menggunakan data lapangan sebagai data pembanding untuk mengetahui keakuratan dari metode PS-InSAR yang telah dilakukan.

## Ucapan Terimakasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Prof. Danielle Perissin yang telah menyediakan dan memberikan lisensi perangkat lunak SARProz.

## Daftar Pustaka
Bemmelen, R.W. 1949. The Geology of Indonesia , Vol. I A. Gov. Printing office, Martinus Nijhoff, The Hague Bovenga, F., Wasowski, J., Nitti, D.O., Nutricato, R., & Chiaradia, M.T. (2012). Using COSMO/SkyMed X-band and ENVISAT C-band SAR interferometry for landslides analysis. Remote Sensing of Environment, 119, 272-285. Chaussard, E., Amelung, F., Abidin, H., & Hong, S. (2013). Sinking cities in Indonesia: ALOS PALSAR detects rapid subsidence due to groundwater and gas extraction. Remote Sensing of Environment, 128, 150-161.
Fárová, K., Jelének, J., Kopaˇcková-Strnadová, V., Kycl, P. (2019). Comparing DInSAR and PSI Techniques Employed to  Sentinel-1  Data  to  Monitor  Highway  Stability:  A  Case  Study  of  a  Massive  Dobkoviˇcky  Landslide , Czech Republic . Remote Sensing MDPI , 11, 2670 Gonmuru, P., dan Kumar, S.. 2018. PsInSAR based land subsidence estimation of Burgan oil field using TerraSAR-X data. Remote Sensing Applications Society and Environment 9 (2018) 17–25 Hanssen R. 2001 . Radar Interferometry: Data Interpretation and Error Analysis . London: Kluwer Academic Publisher. The Netherlands:Delft University of Technology Husein, Salahuddin. 2016. Fieldtrip Geologi Cekungan Jawa Timur Utara . Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada Irsyam, Masyhur dkk. 2017. Peta Sumber dan Bahaya Gempa Indonesia Tahun 2017 . Tim Pusat Studi Gempa Nasional, Pusat Penelitian dan Pengembangan Perumahan dan Permukiman Muthmainnah,  N.  U.  2018. Analisis  Deformasi  Pulau  Madura  dari  Pengolahan  Data  SAR  Menggunakan  Metode DINSAR .  Skripsi.  Fakultas  Teknik  Sipl,  Lingkungan,  dan  Kebumian,  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember, Surabaya Rocca, F., 2004. Diameters of the orbital tubes in long-term interferometric SAR surveys . IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 1 (3), 224–227
Sampurno,  Ahmad.  2019. 133  Sumur  Minyak  Tua  Blora  Berproduksi .  https://www.suarabanyuurip.com/index. php?/kabar/baca/133-sumur-minyak-tua-blora-berproduksi. Diakses pada 9 Juni 2020
Sukardi  1992. "Geologi  Lembar  Surabaya, Sapulu,  Jawa . Departemen  Pertambangan  dan  Energi,  Direktorat  Jenderal Geologi dan Suber Daya Mineral, Pusat Penelitian dan Pengembangan Geologi, Indonesia
Tryono,  F.  Y.  2015. Lapangan  Geologi  Sebagai  Sarana  Diklat  Bidang  Migas.  Swara  Patra,  5(2). Retrieved  from http://ejurnal.ppsdmmigas.esdm.go.id/sp/index.php/swarapatra/article/view/134 Whittaker,  B.N.  dan  Reddish.  (1989). Subsidence  Occurrence,  Prediction,  and  Control .  Belanda:  Elsevier  Science Publishing Company INC Yang, Chia-Hsiang. 2019 . Spatiotemporal Change Detection Based on Persistent Scatterer Interferometry – A Case Study of Monitoring Urban Area . Germany: University of Stuttgart
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .