JGISE  Vol. 6 No. 2 (2023), pp. 76 - 86     |     https://doi.org/10.22146/jgise.88417

## JGISE

## Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Estimasi Area Persebaran Potensi Material Tanah Liat Menggunakan Citra Sentinel – 2 dan Metode Skoring Pembobotan

## (Studi Kasus: Kecamatan Semanding, Kabupaten Tuban)
(Estimation of Potential Distribution Area of Clay Material Using Sentinel - 2 Imagery and Weighting Scoring Method
(Case Study: Semanding District, Tuban Regency))
Pradipta Adi Nugraha, Nurwatik Nurwatik, Filsa Bioresita
Departemen Teknik Geomatika, FTSPK, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia
Penulis Korespondensi: Nurwatik Nurwatik | Email: nurwatik@its.ac.id
Diterima ( Received ): 28/Aug/2023     Direvisi ( Revised ): 24/Nov/2023    Diterima untuk Publikasi ( Accepted ): 27/Nov/2023

## ABSTRAK
Eksplorasi  potensi  wilayah  tambang  merupakan  tahapan  usaha  pertambangan  untuk  memperoleh  informasi  mengenai  lokasi, bentuk, sebaran, luasan, dan sumber daya dari bahan galian yang berada di suatu wilayah. Informasi ini nantinya bermanfaat dalam melakukan cara penambangan, estimasi waktu dan biaya penambagan, serta jumlah kualitas bahan galian yang akan ditambang. Komoditas  pertambangan  yang  sering  ditambang  adalah  material  tanah  liat  yang  berfungsi  sebagai  salah  satu  bahan  baku pembuatan semen. Komponen pada tanah liat yang dibutuhkan sebagai bahan baku pembuatan semen adalah alumina (Al2O3) dan silika  (SiO2).  Kecamatan  Semanding,  Tuban,  Indonesia  merupakan daerah  penghasil  tanah liat  sebagai  bahan  baku  semen.  Oleh karena  itu,  diperlukan  teknologi  yang  mampu  menganalisis  potensi  wilayah  tambang  dari  jauh  serta  lebih efisien. Penelitian  ini menggunakan data dari satelit Sentinel - 2 untuk melakukan pemetaan sebaran potensi dan perhitungan luas wilayah tambang tanah liat di Kecamatan Semanding, Kabupaten Tuban. Pemetaan sebaran potensi material tanah liat ini menggunakan 3 parameter utama, yaitu  Indeks  Vegetasi,  Tutupan  Lahan,  dan  Geologi  yang  kemudian  dilakukan  pembobotan  pada  setiap  parameter.  Luas  potensi sebaran  tanah  liat  di  Kecamatan  Semanding  didominasi  oleh  potensi  tinggi  yang  memiliki  luasan  4716.880  ha  dengan  cakupan sebesar 43.520 persen dari keseluruhan potensi.
Kata Kunci : Tanah Liat, Penginderaan Jauh, Sentinel - 2

## ABSTRACT
Exploration of potential mining areas is a stage of the mining business to obtain information about the location, shape, distribution, area, and resources of minerals located in an area. This information will be useful in conducting mining methods, estimating the time and cost of mining, and the amount of quality of minerals to be mined. Mining commodities that are often mined are clay materials that function as one of the raw materials for making cement. The components in clay that are needed as raw materials for making cement are alumina (Al2O3) and silica (SiO2). Semanding District, Tuban, Indonesia is a clay producing area as a raw material for cement. Therefore, technology is needed that is able to analyze the potential of mining areas from afar and more efficiently. This research uses data from the Sentinel - 2 satellite to map the distribution of potential and calculate the area of clay mining in Semanding District, Tuban Regency. Mapping the potential distribution of clay material uses 3 main parameters, namely the Vegetation Index, Land Cover, and Geology which are then weighted on each parameter. The potential area of clay distribution in Semanding District is dominated by high potential which has an area of 4716.880 ha with a coverage of 43.520 percent of the overall potential.
Keywords : Clay Soil, Remote Sensing, Sentinel - 2
© Author(s) 2023.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## 1. Pendahuluan
Indonesia  adalah  negara  yang  memiliki  sumber  daya alam baik di atas maupun di bawah permukaan tanah yang begitu besar. Sektor pertambangan merupakan salah satu sektor  dengan  sumbangsi  pendapatan  negara  terbesar  di Indonesia.  Menurut  laporan  Kementerian  Energi  dan Sumber  Daya  Mineral  (ESDM)  per  06  September  2021 mencatat  realisasi  penerimaan  negara  dari  sektor pertambangan mineral dan batu bara atau minerba tembus sebesar  Rp42,36  triliun,  atau  108,33  persen  dari  target tahun  itu  (Mudassir,  2021).  Salah  satu  komoditas pertambangan  yang  sering  di  eksplorasi  sebagai  bahan baku pembuatan semen adalah material tanah liat. Tanah liat  merupakan  jenis  tanah  yang  berukuran  lempung  dan bersifat  plastis  &  kohesif  (Darwis,  2018).  Pembuatan semen membutuhkan 2 komponen pada material tanah liat, yakni Alumina (Al2O3) sebagai media yang memudahkan semen  untuk  bercampur  dengan  air,  serta  Silika  (SiO2) berfungsi  sebagai  media  untuk  memperkokoh  struktur semen (Shetty, 2000).
Kabupaten  Tuban  merupakan  pertambangan  mineral non logam yaitu batu kapur, fosfat, tanah liat, dolomite, ball clay ,  pedel,  pasir  kwarsa,  serta  merupakan  salah  satu kabupaten dengan penghasil tanah liat sebagai bahan baku semen  terbesar  di  Indonesia.  Berdasarkan  laporan  Dinas Pertambangan  dan  Energi  Kabupaten  Tuban  tahun  2007, besaran material tanah liat yang sudah dieksploitasi hingga tahun  2007  yakni  sebesar  12.166.838,575  ton.  Material tanah  liat  di  Kabupaten  Tuban  dapat  ditemukan  di Kecamatan  Jenu,  Kecamatan  Kerek,  serta  Kecamatan Semanding. Banyaknya persebaran tanah liat di Kabupaten Tuban ini akan mengalami kesulitan jika dilakukan proses pencarian  /  eksplorasi  secara  manual  atau  turun  ke lapangan. Oleh karena itu, diperlukan metode yang mampu menganalisis persebaran potensi tanah liat secara cepat. Penginderaan  jauh  merupakan  suatu  metode  untuk mengumpulkan  informasi  objek  dan  informasi  di  sekitar objek  dari  jauh  atau  tanpa  sentuhan  fisik.  Teknologi penginderaan jauh dapat digunakan sebagai metode untuk menentukan  persebaran  potensi  tanah  liat  yang  ada  di Kecamatan Semanding, Kabupaten Tuban. Salah satu satelit yang  digunakan  untuk  penginderaan  jauh  yang  memiliki resolusi yang cukup tinggi ialah satelit Sentinel - 2. Satelit Sentinel  -  2  merupakan  satelit  yang  dikembangkan  oleh European  Space  Agency (ESA),  memiliki  resolusi  spasial yang  tinggi  sebesar  10  meter.  Sentinel-2  memanfaatkan teknologi  untuk  mendukung  pasokan  data  operasional untuk layanan seperti manajemen resiko bencana seperti banjir,  kebakaran  hutan,  tanah  longsor,  perubahan  lahan, pemantauan  hutan,  serta  sistem  peringatan  dini  ( early warning system ) ( Agency, 2017). Sentinel 2 memiliki misi untuk  menyediakan  citra  satelit  beresolusi  spasial  dan temporal  yang  tinggi  sehingga  pengguna  masih  dapat memperoleh  data  pengindaian  permukaan  bumi  terbaru (Oktaviani & Kusuma, 2017). Berdasarkan spesifikasi dan manfaat  tersebut,  satelit  Sentinel  -  2  mampu  untuk
menentukan  persebaran  potensi  tanah  liat  yang  ada  di Kecamatan Semanding. Penelitian ini bertujuan melakukan pemetaan dan perhitungan  luasan potensi material tanah liat  secara  cepat  dan  efisien  dengan  memanfaatkan teknologi penginderaan jauh.

## 2. Data dan Metodologi

## 2.1. Data
Data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  Citra Satelit  Sentinel – 2  pada  tanggal  22  Juni  2022  yang  telah terkoreksi geometric dan radiometric .  Data  ini  digunakan sebagai data utama untuk mendapatkan peta tutupan lahan dan  peta  indeks  vegetasi.  Data  Batas  Administrasi Kecamatan  Semanding,  Kabupaten  Tuban  digunakan sebagai  pembatas  area  studi.  Peta  Geologi  Kabupaten Tuban  Skala  1:100.000  (Tahun  1997)  digunakan  sebagai salah  satu  parameter  penentuan  potensi  tanah  liat.  Data Ground  Truth Tutupan  Lahan  (22  Maret  2023)  dan  Foto NDVI di Lapangan (22 Maret 2023) digunakan sebagai data validasi  hasil  pengolahan  tutupan  lahan  dan  indeks vegetasi dari citra.
2.2. Lokasi Penelitian
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian Kecamatan Semanding
Penelitian ini  dilakukan  di  Kecamatan  Semanding, Kabupaten  Tuban,  Jawa  Timur.  Kecamatan  Semanding merupakan salah satu kecamatan di Kabupaten Tuban yang memiliki 2 kelurahan dan 15 desa. Kecamatan Semanding, Kabupaten  Tuban,  Jawa  Timur  yang  secara  astronomis terleta k pada 111° 58’ 0” - 112° 8’ 45” BT dan 6° 53’ 44” - 7° 1’ 24” LS.
Kecamatan Semanding  memiliki  luas  wilayah  sebesar 120,99 km², serta memiliki batas wilayah yang berbatasan langsung  dengan  Kecamatan  Tuban  di  sebelah  utara, kemudian berbatasan dengan Kecamatan Palang di sebelah timur, berbatasan langsung dengan Kecamatan Plumpang dan  Kecamatan  Grabagan  di  sebelah  selatan,  serta berbatasan dengan Kecamatan Merakurak di sebelah barat.
2.3. Metodologi

## Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan Data
Gambar 2  menunjukkan  diagram  alir  pengolahan  yang dilakukan pada penelitian ini. Pada tahapan pengumpulan data, dilakukan pengumpulan data berupa data citra satelit Sentinel  -  2  beserta  data  peta  batas  wilayah  Kabupaten Tuban.  Nantinya  data – data  tersebut  akan  digunakan
sebagai acuan pembuatan peta persebaran rencana survei ground truth dan data NDVI.
Setelah itu,  dilakukan cropping atau  pemotongan  Citra Satelit  Sentinel – 2  sesuai  dengan  batasan  wilayah penelitian.  Data  yang  digunakan  untuk  tahapan cropping adalah data batas administrasi Kecamatan Semanding yang didapatkan dari website Ina-geoportal.
Pada tahapan  survei  lapangan  akan  dilakukan pengambilan  data  NDVI  sebagai  uji  korelasi  untuk  hasil NDVI  dari  hasil  pengolahan  citra  satelit.  Kemudian dilakukannya pengambilan data koordinat pada beberapa kategori tutupan lahan ( Ground Truth ) sebagai uji validasi klasifikasi supervised .
Pada tahapan pembuatan peta indeks vegetasi dilakukan dengan menggunakan metode algoritma NDVI yang berasal dari data citra satelit Sentinel - 2 dan dilakukan uji korelasi menggunakan  data  NDVI  yang  telah  diambil  di  lapangan. Pada  tahapan  pembuatan  peta  tutupan  lahan,  data  citra satelit  Sentinel – 2  akan  diolah  menggunakan  metode Classification  Supervised  Maximum  Likelihood dengan berdasar  pada  training  data  yang  diambil  dari  beberapa data  lapangan  ( Ground  Truth ). Supervised  Classification merupakan klasifikasi yang dilakukan dengan berdasarkan karakteristik kelas ( class signature ) yang diperoleh melalui data  lapangan  ( training  area )  yang  dikelompokkan berdasarkan kesamaan atau  kemiripan spektralnya (Jaya, 2014; Santosa, 2016).
Data unsur  Geologi  didapatkan  dalam  format shapefile Peta  Geologi  Lembar  Tuban  Jawa  Skala  1:100.000 kemudian dilakukan pengharkatan pada data yang tersedia. Kemudian  dilakukan  proses mosaicking . Proses mosaick citra  adalah  sebuah  metode  untuk  menggabungkan beberapa  citra  yang  memiliki  bagian  berkesesuaian sehingga  membentuk  citra  dengan  visualisasi  yang  lebih besar  dan  lengkap  dari  beberapa  citra  kecil  yang  telah diambil tersebut (Bheda, 2014).
Pada tahapan selanjutnya, dilakukan uji korelasi antara data  NDVI  hasil  pengolahan  citra  satelit  Sentinel – 2  dan hasil  pengambilan  data  NDVI  di  lapangan.  Uji  korelasi dilakukan  untuk  mengukur  kekuatan  hubungan  dua variabel. Jika hasil uji korelasi mendekati -1 atau +1 maka hubungan  antar  variabel  tersebut  kuat.  Sedangkan  untuk tanda – (negatif) maupun + (positif) menandakan bentuk korelasinya linier negatif atau korelasi linier positif. Setelah itu,  dilakukan uji  validasi  terhadap  peta  tutupan  lahan menggunakan data lapangan tutupan lahan ( Ground Truth ).
Uji validasi ini menggunakan metode Confusion Matrix . Pada tahapan scoring atau  pembobotan  akan  dilakukan pemberian  nilai  pada  masing  -  masing  parameter  sesuai dengan  karakteristik  kelasnya. Scoring sendiri  menurut Sihotang  (2016),  digunakan  untuk  merepresentasikan tingkat  kedekatan,  keterkaitan,  atau  beratnya  dampak tertentu  pada  suatu  fenomena  secara  spasial,  sehingga wilayah yang memiliki nilai scoring besar memiliki tingkat potensi  material  tanah  liat  yang  tinggi,  begitu  pula sebaliknya. Selanjutnya dilakukan pembobotan utama pada
ketiga parameter, yakni Peta Indeks Vegetasi memiliki nilai bobot  sebesar  20%,  Peta  Tutupan  Lahan  memiliki  nilai bobot sebesar 30%, dan Peta Geologi memiliki nilai bobot sebesar  50%.  Pembagian  nilai  pembobotan  ini  didasari oleh  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ramdhani  (2018) dengan nilai pembobotan terbesar berada pada parameter Formasi  Geologi  karena  merupakan  faktor  utama  dari pembentukan  material  tanah  liat,  sedangkan  untuk parameter  Tutupan  Lahan  lebih  besar  dibanding  dengan parameter  Indeks  Vegetasi  dikarenakan  parameter Tutupan Lahan lebih  berpengaruh terhadap pemanfaatan sebaran  material  tanah  liat  di  permukaan  bumi  oleh masyarakat sekitar studi area. Pada tahapan overlay , peta - peta yang telah dilakukan scoring , akan dilakukan overlay / tumpang  susun  untuk  mendapatkan  informasi  mengenai peta persebaran potensi tanah liat beserta luasannya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Peta indeks Vegetasi Peta Indeks Vegetasi  dibuat  menggunakan  data  utama, yakni citra satelit Sentinel – 2 dengan tanggal perekaman data  22  Juni  2022.  Pembuatan  peta  indeks  vegetasi dilakukan  dengan  menggunakan  perhitungan  algoritma NDVI yang menggunakan 2 kanal utama yaitu NIR dan Red. Pada Citra Satelit Sentinel – 2 kanal NIR berada pada band 8 yang memiliki resolusi spasial 10 m dan untuk kanal Red berada pada band 4 yang memiliki resolusi spasial 10 m.
Tabel 1.  Rentang Kelas Nilai Indeks Vegetasi (Peraturan Menetri No: P.12/Menhut-II/2012)
Kelas Rentang Nilai NDVI Tingkat Kerapatan 1 -1 hingga -0.03 Lahan Tidak Bervegetasi 2 -0.03 hingga 0.15 Kehijauan Sangat Rendah 3 0.15 hingga 0.25 Kehijauan Rendah 4 0.25 hingga 0.35 Kehijauan Sedang 5 0.35 hingga 1 Kehijauan Tinggi
Setelah dilakukan perhitungan algoritma NDVI pada data Citra Satelit Sentinel - 2, didapatkan pada daerah penelitian memiliki nilai indeks vegetasi paling rendah berada pada - 0.270 dan nilai indeks vegetasi paling tinggi  berada pada 0.725. Pada hasil pengolahan indeks vegetasi menggunakan data  Citra  Satelit  Sentinel – 2  akan  dilakukan  pembagian kelas  indeks  untuk  menghasilkan  peta  indeks  vegetasi daerah  penelitian.  Proses  pembagian  kelas  indeks dilakukan  berdasar  pada  Peraturan  Mentri  No: P.12/Menhut-II/2012 yang membagi nilai indeks vegetasi menjadi lima kelas seperti ditunjukkan pada Tabel 1.
Setelah dilakukan  proses  pembagian  kelas  menjadi  5 kelas  indeks  vegetasi  sesuai  Peraturan  Menteri  No: P.12/Menhut-II/2012,  didapatkan  Peta  Indeks  Vegetasi Kecamatan Semanding beserta tabel luasan tiap tingkatan
kerapatan vegetasi dalam satuan hektar yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2.  Luas Tiap Tingkat Kerapatan Vegetasi
Kelas Rentang Nilai NDVI Tingkat Kerapatan Luas (ha) 1 -1 hingga - 0.03 Lahan Tidak Bervegetasi 4.120 2 -0.03 hingga 0.15 Kehijauan Sangat Rendah 342.950 3 0.15 hingga 0.25 Kehijauan Rendah 119.160 4 0.25 hingga 0.35 Kehijauan Sedang 2745.780 5 0.35 hingga 1 Kehijauan Tinggi 6687.410
Gambar 3. Peta Indeks vegetasi Kecamatan Semanding,

## Kabupaten Tuban
Hasil  pengolahan  nilai  indeks  vegetasi  perlu  dilakukan uji  korelasi  untuk  mengetahui  korelasi  nilai  NDVI  yang dihasilkan citra satelit dengan nilai NDVI yang dihasilkan oleh  kamera  multispektral  NDVI.  Uji  korelasi  nilai  indeks vegetasi pada penelitian ini menggunakan 42 titik sampel yang diambil secara acak dan merata di daerah penelitian. Pengambilan  data  NDVI  di  lapangan  dilakukan  dengan menggunakan  kamera  multispektral  yang  diterbangkan dengan  UAV  Drone.  Pengambilan  data  NDVI  ini menghasilkan foto orthophoto NDVI yang telah terkoreksi geometri.  Pengambilan  data  lapangan  ini  dilakukan  pada tanggal 22 Maret 2023. Pada hasil pengambilan data NDVI di lapangan didapati nilai NDVI tertinggi berada di -0.0694 dan nilai NDVI tertinggi berada di nilai 1, sedangkan untuk nilai NDVI citra satelit tertinggi sebesar -0.270 dan tertinggi
berada  di  nilai  0.725.  Gambar  4  menunjukkan  grafik korelasi  data  NDVI  citra  satelit  dengan  data  NDVI  di lapangan.
Gambar 4.  Grafik Korelasi NDVI Citra dengan NDVI Kamera Multispektral
Dapat dilihat pada grafik tersebut, nilai NDVI citra satelit dengan  nilai  NDVI  yang  dihasilkan  kamera  multispektral memiliki  nilai  yang  berbeda.  Uji  korelasi  dilakukan  guna mengetahui  sejauh  mana  kedekatan  atau  korelasi  nilai NDVI  citra  satelit  dengan  nilai  NDVI  yang  dihasilkan kamera  multispektral.  Kuat  tidaknya  keeratan  hubungan antara kedua variabel tersebut dapat ditunjukkan dengan nilai koefisien korelasi yang dilambangkan dengan huruf r, dimana  nilai  r  dapat  bervariasi  dari  -1  hingga  +1.  Nilai  r yang mendekati -1 ataupun +1 menunjukan hubungan yang kuat antara dua variabel tersebut, sedangkan nilai r yang mendekati 0 mengindikasikan lemahnya hubungan antara dua  variabel  tersebut.  Sedangkan  tanda  +  (positif)  dan – (negatif) memberikan informasi mengenai arah hubungan antara dua variabel tersebut. Jika bernilai + (positif) maka kedua  variabel  tersebut  memiliki  hubungan  yang  searah, dan  begitu  juga  sebaliknya.  Data  yang  digunakan  dalam koefisien  korelasi  biasanya  memiliki  skala  interval  atau rasio.  Tabel  3  menunjukkan  analisis  untuk  skala  interval koefisien korelasi (Sugiyono, 2007).
Tabel 3.  Skala Interval Koefisien Korelasi (Sugiyono,
2007) No Rentang Skala Tingkat Korelasi 1 0.000 - 0.199 Sangat Rendah 2 0.200 - 0.399 Rendah 3 0.400 - 0.599 Sedang 4 0.600 - 0.799 Kuat 5 0.800 - 1.000 Sangat Kuat
Hasil uji korelasi antara nilai NDVI citra satelit dengan nilai  NDVI  kamera  multispektral  didapati  sebesar  0.880. Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  korelasi  antara  nilai
NDVI citra satelit dengan nilai NDVI kamera multispektral termasuk dalam kategori sangat kuat, sehingga pengolahan NDVI citra satelit Sentinel – 2 telah sesuai.
3.2. Peta Tutupan Lahan
Peta  Tutupan  Lahan  dibuat  menggunakan  data  utama, yakni citra satelit Sentinel – 2 dengan tanggal perekaman data  22  Juni  2022.  Pembuatan  Peta  Tutupan  Lahan  ini dilakukan  dengan  interpretasi  digital  menggunakan metode  klasifikasi,  yaitu Supervised  Classification: Maximum  Likelihood ,  adalah  metode  klasifikasi  yang didasarkan  pada  nilai  piksel  yang  sama  dengan mengasumsikan  distribusi  spektralnya  normal  atau mendekati normal pada masing - masing karakteristik yang menarik dan menghitung probabilitas bahwa setiap piksel diberikan  kelas  tertentu.  Setelah  dilakukan  pembuatan klasifikasi  tutupan  lahan,  dilakukan  uji  validasi menggunakan metode Confusion Matrix dan didapati nilai uji validasi sebesar 88.421%.
Pembagian  kelas  atau  klasifikasi  tutupan  lahan  pada penelitian  ini  berdasar  pada  Standar  Nasional  Indonesia (SNI)  7645:2010  Klasifikasi  Penutup  Lahan  (BSN,  2010). Pada  daerah  penelitian  Kecamatan  Semanding  dilakukan pembagian tutupan lahan menjadi 4 tipe, yakni Pemukiman, Semak Belukar / Hutan, Sawah, Lahan Terbuka / Tegalan. Berikut ini merupakan tabel klasifikasi tipe tutupan lahan beserta luasannya di Kecamatan Semanding.
Tabel 4.  Luasan Tiap Klasifikasi Tutupan Lahan
Kelas Tutupan Lahan Luas (ha) 1 Pemukiman 2308.300 2 Semak Belukar / Hutan 3560.040 3 Sawah 367.800 4 Lahan Terbuka / Tegalan 4622.200
Proses  klasifikasi  tutupan  lahan  ini  membutuhkan training  data sebagai  acuan  klasifikasi  dan  data  titik validasi sebagai uji validasi. Kedua data tersebut tersebar secara acak dan merata di lokasi penelitian. Training Data yang  digunakan  berjumlah  31  titik  dan  untuk  data  titik validasi  yang  digunakan  berjumlah  95  titik.  Gambar  5 menunjukkan  hasil  Peta  Tutupan  Lahan  Kecamatan Semanding  beserta  sebaran Training  Data yang  ditandai dengan warna titik merah dan untuk sebaran titik validasi ditandai dengan warna titik biru.
Setelah  dilakukan  pengolahan  untuk  menghasilkan klasifikasi  tutupan  lahan  ini,  selanjutnya  dilakukan  uji validasi  atau  uji  ketelitian  tutupan  lahan  dengan  cara menyesuaikan  tutupan  lahan  yang  ada  di  citra  dengan tutupan lahan di lapangan. Uji validasi ini dilakukan dengan metode Confusion  Matrix menggunakan  data  lapangan ( Ground  Truth )  sebanyak  95  titik  sampel  yang  tersebar pada masing masing tipe tutupan lahan di daerah penelitian. Didapati nilai uji validasi sebesar 88.421%.
Gambar 5.  Peta Tutupan Lahan Kecamatan Semanding, Kabupaten Tuban
Salah satu faktor terbentuknya material tanah liat adalah tutupan lahan yang ada di atasnya. Daerah yang memiliki vegetasi  lebat  akan  mempunyai  kandungan  CO2  dalam tanah  yang  melimpah.  Semakin  besar  konsentrasi  CO2 dalam air semakin  tinggi tingkat daya larut  air  (Al Majid, 2017).  Dengan  adanya  proses  pelarutan  oleh  air  yang berlangsung terus menerus, akan  menghasilkan beraneka ragam  bentukan  baru  pada  suatu  daerah.  Hal  ini  akan menunjukkan  termasuk  ke  dalam  tingkatan  mana  siklus karst yang terjadi. Bentukan - bentukan khas yang terjadi salah satunya yaitu terra rossa, yaitu tanah liat berwarna merah  yang  terdapat  di  permukaan.  Tanah  ini  biasanya dimanfaatkan oleh penduduk sekitar karst untuk berladang, dengan  tanaman  pengisi  kacang  tanah,  jagung  dan  cabai (Nurjannah,  2013).  Selain  itu,  berdasar  pada  hasil penelitian  Tarigan  (2019)  sampel  tanah  yang  memiliki tekstur  tanah  lempung  berpasir,  tanah  lempung  liat berpasir, dan tekstur liat berpasir umumnya dimanfaatkan sebagai  tempat  berladang  seperti  kebun  jeruk,  karet, durian, kakao, hingga sawit.
Berdasarkan  parameter  jenis  tutupan  lahan  tersebut, maka untuk melakukan identifikasi wilayah yang memiliki potensi  material  tanah  liat  yakni  berada  pada  klasifikasi tutupan  lahan  jenis  lahan  terbuka  /  tegalan  dan  semak belukar.  Hasil  klasifikasi  tutupan  lahan  dari  pengolahan citra  satelit  perlu  dilakukan  uji  validasi.  Uji  validasi  ini dilakukan  bertujuan  untuk  mengetahui  akurasi  dari  hasil klasifikasi.  Uji  validasi  dilakukan  dengan  menggunakan metode Confusion  Matrix .  Menurut  Rosandy  (2016) Confusion Matrix merupakan suatu metode yang digunakan untuk  melakukan  perhitungan  akurasi  pada  konsep  data
mining . Uji validasi ini menggunakan 95 titik sampel acak yang menyebar pada lokasi penelitian berdasar pada tiap kategori  tutupan  lahan.  Pengambilan  data  lapangan ( ground truth ) untuk uji validasi ini menggunakan GPS RTK yang merekam koordinat titik sampel beserta keterangan jenis  penutup  lahannya.  Pengambilan  data  lapangan dilakukan  pada  tanggal  22  Maret  2023.  Tabel  5 menunjukkan  hasil  dari  dilakukannya  uji  validasi menggunakan metode Confusion Matrix .
Tabel 5.  Uji Validasi Confusion Matrix
Dari  tabel  tersebut  dapat  diketahui  hasil  melakukan  uji validasi  tutupan  lahan,  didapatkan  akurasi  sebesar  88.421%. Berdasar  pada  peraturan  Kepala  Badan  Informasi  Geospasial Nomor  15  Tahun  2014  telah  menetapkan  uji  ketelitian  untuk penutup lahan harus memiliki ketelitian ≥ 85%. Dengan begitu akurasi untuk tutupan lahan hasil klasifikasi citra satelit telah sesuai dan akurat.

## Tabel 6. Luasan Tiap Formasi Geologi
Kelas Formasi Geologi Luas (ha) 1 Batu Lempung Anggota F. Kujung 897.672 2 Batu Gamping Prupuh Anggota F. Kujung 256.165 3 Batulanau Anggota F. kujung 350.059 4 Formasi Tuban 2266.711 5 Anggota Ngrayong Formasi Tuban 272.027 6 Aluvium 866.015 7 Formasi Paciran 5987.231 3.3. Peta Geologi
Peta  Geologi  dibuat  menggunakan  data  Peta  Formasi Geologi Lembar Tuban  Jawa dalam bentuk vector dengan
No Kl asi fikas i Sup er vi se d Hasil Klasifikasi Tota l User Accura cy (%) Pe m uk im an Sa wa h Se m ak
Be luk ar / Hut an La ha n T er buk a / T ega la n 1 Pemukim an 27 0 2 1 28 96.43 2 Sawah 0 4 0 2 4 100.00 3 Semak Belukar / Hutan 1 0 35 3 38 92.11 4 Lahan Terbuka / Tegalan 3 1 3 4 25 72.00 Total 31 5 39 20 95 Producer Accuracy (%) 87.1 0 80.0 0 89.74 90.00 Total Tutupan Lahan 84 Overall Accuracy (%) 88.42
format shapefile yang  mencangkup  wilayah  Kecamatan Semanding.  Dari  data  Formasi  Geologi  tersebut,  didapat hasil  klasifikasi  tiap  kelas  dengan  besar  luasannya ditunjukkan pada Tabel 6.
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  formasi  geologi  tersebut, batuan  yang  ada  dalam  lokasi  penelitian  adalah  sebagai berikut:
1. Aluvium
Aluvium merupakan satuan batuan yang berumur paling muda.  Aluvium  tersusun  oleh  pasir,  lempung,  lanau  dan kerikil hasil dari kegiatan sungai (fluviatil) dan gelombang. Endapan fluvial terbentuk akibat aktivitas Bengawan Solo dan  anak  sungainya  yang  mengendapkan  material  yang terbawa pada saat banjir atau melimpah. Formasi aluvium banyak ditemui di sekitar sungai dan pesisir pantai.
2. Batu Lempung Anggota F. Kujung
Batu  lempung,  sebagian  gampingan,  dengan  selingan batulanau lempungan kelabu muda, lapisan  - lapisan tipis rupal  kelabu  sangat  muda  dan  setempat,  batu  pasir gampingan berbutir halus, banyaknya dan kekerasan dari lapisan-lapisan napal bertambah di bagian atas.
3. Batugamping Prupu, Anggota Formasi Kujung Batugamping  kompak,  tersemenkan  dengan  baik, membentuk singkapan - singkapan yang tahan, bongkah - bongkah  besar  tersebar  di  permukaan.  Selingan-selingan napal  dan  batulempung  tidak  tersingkap  dan  hanya diketahui dari sumur - sumur dan lubang pengeboran. 4. Batulanau Anggota F. kujung Tersusun  atas  batulanau,  sebagian  gampingan  dan lempungan.  Dibagian  bawah  lapisan  -  lapisan  tipis batulempung  berwarna  kelabu  kehijauan,  gampingan, berlapis tipis, mengandung foraminifera besar, Pelecypoda kecil,  Gastropoda  dan  sisa  tanaman,  kongkresi  dolomit besian dan pirit.
5. Formasi Tuban Tersusun  atas  batulanau,  berwarna  kelabu,  hijau  dan kelabu  kekuningan dengan selingan batugamping pasiran lempungan. Beberapa wilayah mengandung kongkresi dan batulempung gampingan besian.
6. Anggota Ngrayong Formasi Tuban Formasi Ngrayong yang tersingkap jarang mengandung fosil,  pada  bagian  bawah  terdapat  pasir  lempungan  dan serpih  yang  bergradasi  ke  atas  hingga  perselingan  pasir sedang-halus  disisipi  oleh  batulempung  dan  lapisan batubara. Pada atas formasi mengandung batupasir kasar yang bervariasi.
7. Formasi Paciran
Batugamping,  batu  gamping  dolomitan  dan  dolomit; lempungan  berwarna  coklat;  berwarna  putih,  kelabu, coklat,  dan  kemerah  -  merahan;  mungkin  mengandung fosfat,  terdapat  dibagian  bawah,  ketebalan  diperkirakan 100 sampai 750 m.
Gambar 6.  Peta Geologi Kecamatan Semanding,

## Kabupaten Tuban
Batulempung  atau  material  tanah  liat  di  daerah Kecamatan Semanding, Kabupaten Tuban banyak ditemui pada  formasi  geologi  Batu  Lempung  Anggota  F.  Kujung, Anggota Ngrayong Formasi Tuban, Aluvium, dan Batulanau Anggota F. kujung (Hartono & Suharsono, 1997).
3.4. Peta Sebaran Potensi Material Tanah Liat Peta Sebaran Potensi Material Tanah Liat di Kecamatan Semanding dibuat menggunakan 3 parameter utama, yakni Peta Indeks Vegetasi, Peta Geologi, dan Peta Tutupan Lahan. Nantinya,  ketiga  parameter  tersebut  akan  dilakukan pengharkatan pada masing – masing kelas, semakin tinggi nilai  harkatnya,  maka  akan  semakin  tinggi  pula  potensi material  tanah  liat  di  daerah  tersebut.  Setelah  dilakukan pengharkatan  pada  masing – masing  kelas  di  tiap parameter,  dilakukan  pembobotan  tumpang  tinding  pada ketiga  parameter  menggunakan tools  Weighted  Overlay . Berikut ini merupakan tabel yang berisi hasil pembobotan dari  masing – masing  parameter  utama  untuk  potensi material tanah liat (Tabel 7).
Peta  Indeks  Vegetasi,  Peta  Tutupan  Lahan,  dan  Peta Geologi akan dilakukan pembobotan kelas pada masing – masing  parameter  sesuai  tabel  diatas.  Setelahnya, dilakukan  pembobotan  tumpang  tindih  pada  ketiga parameter  tersebut.  Peta  Indeks  Vegetasi  mendapatkan nilai  bobot  sebesar  20%,  untuk  Peta  Tutupan  Lahan mendapatkan  nilai  bobot  30%,  dan  Peta  Geologi mendapatkan  nilai  bobot  50%  sesuai  dengan  penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Ramdhani (2018). Proses pembobotan tumpang tindih ini dilakukan dengan dibantu oleh tools  Weighted  Overlay . Weighted  Overlay adalah
metode  analisis  geospasial  yang  digunakan  untuk menggabungkan  dan  mengolah  data  geografis  dengan berbagai  bobot  ( weight )  yang  diberikan  pada  setiap parameter  data.  Dalam  analisis weighted  overlay ,  setiap lapisan  data  diberi  bobot  atau  nilai  penting  yang mencerminkan kontribusinya terhadap tujuan analisis.
Tabel 7.  Pengharkatan Parameter Penentuan Sebaran Potensi Material Tanah Liat (Dari Ramdhani, 2018 yang
Telah Dimodifikasi) No Bobot Utama (%) Parameter Kelas Skor 1 20 Indeks vegetasi Lahan Tidak Bervegetasi 1 Kehijauan Sangat Rendah 2 Kehijauan Rendah 3 Kehijauan Sedang 4 Kehijauan Tinggi 5 2 30 Tutupan Lahan Pemukiman 1 Sawah 2 Semak Belukar / Hutan 3 Lahan Terbuka / tegalan 4 3 50 Formasi Geologi Batu Gamping Prupuh Anggota F. Kujung 1 Formasi Tuban 2 Formasi Paciran 3 Batulanau Anggota F. kujung 4 Aluvium 4 Anggota Ngrayong Formasi Tuban 5 Batu Lempung Anggota F. Kujung 5
Setelah  dilakukan  pembobotan  tumpang  tindih, selanjutnya  membagi  hasil  proses  tersebut  menjadi  5 interval  kelas,  yakni  Potensi  Sangat  Rendah,  Potensi Rendah, Potensi Sedang, Potensi Tinggi, dan Potensi Sangat Tinggi.  Berikut  ini  merupakan  tabel  hasil  pengolahan sebaran  potensi  material  tanah  liat  yang  berada  di Kecamatan  Semanding  beserta  luasan  tiap  interval kelasnya (Tabel 8).
Tabel 8.  Klasifikasi Sebaran Potensi Material Tanah Liat
Kelas Luas (ha) Presentase (%) Potensi Sangat Rendah 12.780 0.118 Potensi Rendah 1436.940 13.258 Potensi Sedang 4281.780 39.505 Potensi Tinggi 4716.880 43.520 Potensi Sangat Tinggi 390.090 3.599
Gambar  7  merupakan  Peta  Sebaran  Potensi  Material Tanah  Liat  di  Kecamatan  Semanding,  Kabupaten  Tuban yang  telah  dibuat.  Dari  hasil  perhitungan  luasan  dan persentase  luasan  didapatkan  bahwa  Kecamatan Semanding  didominasi  oleh  tingkat  sebaran  potensi material tanah liat tinggi dengan luas 4716.880 ha dengan presentase 43.520%.
Hasil  dari  Peta  Sebaran  Potensi  Material  Tanah  Liat  di Kecamatan  Semanding,  Kabupaten  Tuban  didapatkan bahwa potensi tanah liat didominasi oleh kategori potensi tinggi dengan luasan sebesar 4716.880 ha dan persentase 43.520%.  Adapun  kategori  urutan  kedua  adalah  potensi sedang  dengan  luasan  4281.780  ha  dan  persentase 39.505%.  Untuk  urutan  ketiga  adalah  kategori  potensi rendah  dengan  luasan  1436.940  ha  dan  persentase 13.258%.  Untuk  urutan  keempat  adalah  kategori  potensi sangat  tinggi  dengan  luasan  390.090  ha  dan  persentase 3.599%. Serta pada urutan terakhir adalah kategori potensi sangat  rendah  dengan  luasan  12.780  dan  persentase 0.118%.
Besarnya  potensi  material  tanah  liat  di  Kecamatan Semanding yang tinggi dikarenakan sebaran formasi batu lempung,  formasi  ngrayong,  aluvium,  formasi  batulanau. Dimana  formasi  tersebut  memiliki  banyak  kandungan batulempung atau tanah liat. Faktor lainnya adalah indeks vegetasi  tinggi,  serta  tutupan  lahan  jenis  lahan  terbuka  / tegalan.  Dengan  tingginya  potensi  sebaran  tanah  liat  di Kecamatan  Semanding,  membuka  informasi  tambahan bahwasannya  Kecamatan  Semanding  masih  memiliki potensi  yang  besar  untuk  dilakukan  penambangan  tanah liat sebagai bahan baku pembuatan semen.
Dengan dilakukannya pembuatan peta sebaran potensi material  tanah  liat  ini,  dapat  juga  diperoleh  informasi terkait potensi material tanah liat yang tersebar pada desa /  kelurahan  di  dalam  wilayah  penelitian.  Kecamatan Semanding memiliki 15 desa dan 2 kelurahan. Berikut ini merupakan tabel terkait sebaran potensi material tanah liat yang  mendominasi  area  desa  dan  kelurahan  di  wilayah Kecamatan Semanding, Kabupaten Tuban
Gambar 7.  Peta Sebaran Potensi Material Tanah Liat Kecamatan Semanding, Kabupaten Tuban
Tabel 9.  Sebaran Potensi Material Tanah Liat Tiap Desa / Kelurahan
No Desa / Kelurahan Dominasi Potensi Material Tanah Liat Luas (ha) 1 Desa Bejagung Potensi Sedang 64,99 2 Desa Bektiharjo Potensi Tinggi 1111,89 3 Desa Boto Potensi Tinggi 78,1 4 Kelurahan Gedongombo Potensi Sedang 344,46 5 Desa Genaharjo Potensi Sedang 518,97 6 Desa Gesing Potensi Tinggi 602,2 7 Desa Jadi Potensi Tinggi 642,07 8 Kelurahan Karang Potensi Sedang 74,57 9 Desa Kowang Potensi Sedang 280,52 10 Desa Ngino Potensi Sedang 229,94 11 Desa Penambangan Potensi Tinggi 254,14 12 Desa Prunggahan Kulon Potensi Tinggi 545,72 13 Desa Prunggahan Wetan Potensi Sedang 68,18 14 Desa Sambongrejo Potensi Sedang 461,44 15 Desa Semanding Potensi Tinggi 114,91 16 Desa Tegalagung Potensi Tinggi 186,65 17 Desa Tunah Potensi Tinggi 265,36
Dapat  dilihat  pada  tabel  tersebut,  mayoritas  desa  / kelurahan yang  berada di  wilayah  Kecamatan Semanding didominasi oleh sebaran potensi material tanah liat dengan kategori tinggi. Terdapat 9 desa / kelurahan yang memiliki potensi  tinggi,  sedangkan  8  desa  /  kelurahan  sisanya
memiliki  dominasi  sebaran  potensi  material  tanah  liat kategori sedang.
Setelah didapatkan informasi mengenai sebaran potensi material  tanah  liat  di  Kecamatan  Semanding,  dilakukan validasi dengan metode wawancara pada salah satu warga
di Desa Prunggahan Kulon yang merupakan salah satu desa dengan  potensi  yang  tinggi.  Menurut  narasumber,  pada Desa Prunggahan Kulon memang dipenuhi dengan lapisan tanah  yang memiliki banyak kandungan Tanah  Liat. Pada awalnya  lahan – lahan  yang  banyak  memiliki  kandungan tanah liat ini banyak ditumbuhi oleh pohon – pohon besar seperti  jati,  siwalan  /  lontar,  durian,  serta  jenis  kelapa. Lahan  tersebut  juga  sering  ditumbuhi  semak  belukar. Seiring  dengan  berjalannya  waktu,  terjadi  pembukaan lahan  untuk  keperluan  berkebun  dan  bertani.  Lahan tersebut  sering  dimanfaatkan  sebagai  lahan  untuk menanam bawang, kacang – kacangan, cabai, hingga padi. Beberapa lahan juga dikeruk untuk dimanfaatkan material tanah liatnya sebagai bahan pembuatan gerabah dan ampo (makanan khas Tuban yang berasal dari tanah liat).

## 4. Kesimpulan
Mayoritas  desa  /  kelurahan  yang  berada  di  wilayah Kecamatan  Semanding  didominasi  oleh  sebaran  potensi material tanah liat dengan kategori tinggi. Terdapat 9 desa dan  kelurahan  yang  memiliki  potensi  tinggi.  Desa  dan kelurahan tersebut adalah Desa Bektiharjo, Desa Boto, Desa Gesing,  Desa  Jadi,  Desa  Penambangan,  Desa  Prunggahan Kulon, Desa Semanding, Desa Tegalagung, dan Desa Tunah. Sedangkan  8  desa  dan  kelurahan  sisanya  memiliki dominasi  sebaran  potensi  material  tanah  liat  kategori sedang. Desa dan kelurahan tersebut adalah Desa Bejagung, Kelurahan  Gedongombo,  Desa  Genaharjo,  Kelurahan Karang, Desa Kowang, Desa Ngino, Desa Pruggahan Wetan, dan Desa Sambongrejo.
Secara  keseluruhan,  dari  hasil  Peta  Sebaran  Potensi Material Tanah  Liat di Kecamatan Semanding, Kabupaten Tuban  didapatkan  bahwa  potensi  tanah  liat  didominasi oleh  kategori  potensi  tinggi  dengan  luasan  sebesar 4716.880  ha  dan  persentase  43.520%.  Adapun  kategori urutan  kedua  adalah  potensi  sedang  dengan  luasan 4281.780 ha dan persentase 39.505%. Untuk urutan ketiga adalah kategori potensi rendah dengan luasan 1436.940 ha dan  persentase  13.258%.  Untuk  urutan  keempat  adalah kategori  potensi  sangat  tinggi  dengan  luasan  390.090  ha dan persentase 3.599%. Serta pada urutan terakhir adalah kategori potensi sangat rendah dengan luasan 12.780 dan persentase  0.118%.  Kecamatan  Semanding  memiliki cadangan  tanah  liat  yang  besar  dan  potensi  untuk dikembangkan  yang  tinggi,  serta  penggunaan  teknologi penginderaan  jauh  dapat  dimanfaatkan  untuk  keperluan eksplorasi  potensi  wilayah  tambang  khususnya  material tanah liat.

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam  artikel  ini  ( The  authors  declare  no  competing interest ).

## 6. Referensi
Agency, E. S. (2017). Sentinels High Level Operations Plan . Copernicus  Space  Component  Mission  Management Team, Frascati: 75 hlm.
Al  Majid,  D.  (2017). Pemetaan  Potensi  Batuan  Kapur Menggunakan Metode Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi  Geografis  di  Kabupaten  Tuban .  Institut
Teknologi Sepuluh Nopember. Badan Standarisasi Nasional. (2010). Klasifikasi Penggunaan Lahan SNI 7645:2010. Jakarta. Darwis. (2018). Dasar - Dasar Mekanika Tanah . Pena Indis. D. Bheda, A. Prof, M. Joshi, and V. Agrawal. (2014). A Study on  Features  Extraction  Techniques  for  Image Mosaicing . Int. J. Innov. Res. Comput. Commun. Eng., pp. 3432 – 3437.
Hartono dan Suharsono. (1997). Peta Geologi lembar Tuban, Jawa Timur . Bandung. Jaya  INS.  (2014). Analisis  Citra  Digital  Prespektif Penginderaan  Jauh  untuk  Pengelolaan  Sumberdaya Alam . Institut Pertanian Bogor. Mudassir,  R.  (2021). Harga  Batu  Bara  Meningkat, Penerimaan  Negara  dari  Pertambangan  Sudah Lewati Target . Pada URL: https://ekonomi.bisnis.com/read/20210906/44/1 438633/harga-batu-bara-meningkat-penerimaan- negara-dari-pertambangan-sudah-lewati-target. Nurjannah.  (2013). Pemodelan  Estimasi  Potensi  Tambang Batu  Kapur  Dari  Hasil  Analisa  Data  Citra  Satelit Landsat 7 ETM+ (Studi Kasus: Tambang Batu Kapur PT. Semen Gresik Persero Tbk. Pabrik Tuban) . Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Oktaviani,  N.,  &  Kusuma,  H.  A.  (2017). Pengenalan  Citra Satelit Sentinel-2 Untuk Pemetaan Kelautan . OSEANA, XLII, 3, 40 – 55. Peraturan Menteri Kehutanan Republik Indonesia Nomor: P.12/Menhut-Ii/2012.
Peraturan  Kepala  Badan  Informasi  Geospasial  Nomor  15.
(2014). Tentang  Pedoman  Teknis  Ketelitian  Peta Dasar . Bogor: Badan Informasi Geospasial. Ramdhani. (2018). Pemetaan Potensi Dan Kualitas Batuan Kapur  Menggunakan  Metode  Penginderaan  Jauh (Studi Kasus: Kecamatan Semanding, Tuban) . Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Rosandy,  T.  (2016). Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes Classifier dengan Metode Decision Tree (c4.5) untuk menganalisa  Kelancaran  Pembiayaan  (study  kasus: kspps/bmt  al-fadhila) .  Jurnal  TIM  Darmajaya.  ISSN: 2442-5567 Vol. 2 No. 1, pp. 52-62.
Santosa,  P.  B.  (2016).  Evaluation  of  satellite  image correction  methods  caused  by  differential  terrain illumination. Jurnal  Forum  Geografi.  Vol.  30,  No.  1 (2016). https://doi.org/10.23917/forgeo.v30i1.17 68 Shetty. (2000). Concrete Technology . S. Chand & Company Ltd.
Sihotang,  D.  M.  2016. Metode  Skoring  dan  Metode  Fuzzy dalam Penentuan Zona Resiko Malaria di Pulau Flores . Universitas Nusa Cendana. Sugiyono.  (2007). Metodologi  Penelitian  Bisnis .  PT. Gramedia. Tarigan, E. (2019). Kajian Tekstur, C-Organik, dan pH Tanah Ultisol pada Beberapa Vegetasi di Desa Gunung Datas Kecamatan  Raya  Kahean  (Study  Kasus:  Lahan  Agak Kritis  di  Wilayah  Sub  DAS  Bah  Sumbu) .  Universitas Sumatra Utara.