## PEMETAAN MULTI-TINGKAT POTENSI BIJIH BESI MENGGUNAKAN CITRA HYPERSPEKTRAL EO-1 HYPERION DAN MULTISPEKTRAL LANDSAT 8-OLI DI SEKITAR SUNGAI PROGO, YOGYAKARTA
( Multi-Level Mapping of Iron Ore by using the Combination of Hyperspectral EO-1 Hyperion Imagery and LANDSAT 8-OLI Multispectral in Progo River, Yogyakarta)
Zulfa Andriansyah, M Ihsanur Adib, Iklila Rahmatika, Sanjiwana Arjasakusuma Departemen Sains Informasi Geografi, Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada Jalan Kaliurang, Bulaksumur, Yogyakarta, Indonesia 55281.
E-Mail: zulfaandriansyah@mail.ugm.ac.id
Diterima: 6 Agustus 2020; Direvisi: 24 April 2021; Disetujui untuk Dipublikasikan: 21 Mei 2021

## ABSTRAK
Gunung Merapi yang terletak di Provinsi Jawa Tengah dan Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) merupakan gunung  api  aktif  yang  menyediakan  sumber  daya  mineral  melalui  aktivitas  vulkaniknya.  Bijih  besi  dalam magma  yang  dikeluarkan  melalui  erupsi  gunung  api  dapat  terbawa aliran  sungai  yang  berhulu  di  Gunung Merapi. Penelitian ini merupakan penelitian permulaan untuk memetakan potensi keberadaan bijih besi yang terendapkan di sekitar aliran Sungai Progo, Yogyakarta, dengan menggunakan kombinasi citra hiperspektral dan multispektral. Data penginderaan jauh yang digunakan berupa Citra LANDSAT 8- Operational Land Imager (OLI) and Citra Earth Observation 1 (EO-1) Hyperion. Citra Hyperion memberikan informasi mengenai jenis mineral besi secara spesifik namun cakupan areanya lebih kecil, sedangkan kombinasi Band Ratio 4/2 dan (4+6)/5 dari citra LANDSAT 8-OLI memberikan informasi mengenai potensi keberadaan bijih besi. Kombinasi pemetaan multi-tingkat Hyperion dilakukan untuk mendapatkan nilai ambang batas mineral besi pada Band Ratio 4/2  dan  (4+6)/5  yang  digunakan  untuk  pemetaan  potensi  bijih  besi  pada  Sungai  Progo.  Klasifikasi Spectral  Angle  Mapper menggunakan  pustaka  spektral  bijih  besi  dilakukan  pada  citra  Hyperion  berhasil menemukan potensi konsentrasi mineral besi di kawah Merapi. Poligon klasifikasi hasil pemetaan SAM tersebut digunakan  untuk  menentukan  nilai  batas  ambang  indeks  di  rasio  4/2  dan  (4+6)/5,  untuk  memetakan kandungan mineral besi di Sungai Progo. Hasil penelitian ini menunjukkan sebaran kandungan mineral besi yang terdeteksi di sepanjang Sungai Progo, namun akurasi dari metode yang dihasilkan masih perlu untuk dikaji pada penelitian berikutnya, dan juga diterapkan pada sensor hyperspectral baru seperti PRISMA.
Kata kunci : Ambang pemetaan, bijih besi, pustaka spektral, spectral angle mapper

## ABSTRACT
Mount Merapi, located in Central Java and Special Region of Yogyakarta (DIY,) is an active volcano that provides mineral resources from the constant eruption. Iron ore in magma that is released through volcanic eruptions is carried by the river flowing upstream at Mount Merapi. This research is a preliminary analysis to map the potential presence of iron ore deposited around the flow of the Progo River, Yogyakarta by using a combination of hyperspectral and multispectral images of LANDSAT 8-Operational Land Imager (OLI) Image and  Earth  Observation  1  (EO-1)  Hyperion  Image.  Hyperion  images  can  provide  information  about  specific types of iron minerals however, the mapping ability was limited by the small swath, while the combination band 4/2 and (4 + 6) / 5 of the LANDSAT 8-OLI image provides information about the potential presence of iron ore in the form of an index. A multi-level mapping using hyperion was carried out to obtain iron mineral threshold values in the 4/2 and (4 + 6) / 5 Band Ratios, used for mapping the potential of iron ore in the Progo River. Spectral Angle Mapper classification using iron ore spectral library was carried out on Hyperion image  which  found  the  potential  concentration  of  iron  minerals  in  the  crater  of  Merapi.  The  classification polygon resulted from the SAM mapping is used to determine the threshold value for an index in the ratio 4/2 and (4 + 6) / 5, to map the iron mineral content in the Progo River. The results of this study indicate the distribution of iron mineral content detected along the Progo River. However, the accuracy of the resulting method and also the application of the new hyperspectral sensors such as PRISMA still need to be studied in the future.
Keywords : Threshold, iron ore, spectral library, spectral angle mapper

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  dibatasi oleh  berbagai  lempeng  aktif.  Hal  tersebut menyebabkan Indonesia memiliki jalur pegunungan api aktif. Proses magmatik gunungapi menghasilkan berbagai macam material bumi, sehingga Indonesia memiliki  sumber  daya  mineral  yang  sangat potensial. Seiring  meningkatnya  kebutuhan perindustrian,  eksplorasi  sumber  daya  mineral semakin banyak dilakukan, salah satu sumber daya mineral tersebut adalah bijih besi.
Bijih  besi  merupakan  bahan  tambang  yang memiliki  nilai  ekonomis  tinggi.    Bijih  besi  secara umum memiliki komposisi utama besi oksida berupa Hematite (Fe 2 O 3 ), Magnetite (Fe 3 O 4 ), Goethite (FeO(OH)),  siderite  (Fe 3 O 4 )  atau  limonite (FeO(OH)n(H 2 O),  dengan Goethite dan  hemathite yang merupakan material paling umum (Ramanaidou  &  Wells,  2012).  Bijih  besi  juga mengandung  unsur-unsur lain seperti Ni, Mg, Ca, Si, Cr, dan Zn dengan kadar rendah (Schwertmann &  Cornell,  2008).  Potensi  bijih  besi  di  wilayah Indonesia  belum  seluruhnya  dikaji.  Salah  satunya adalah  wilayah  di  Provinsi  Daerah  Istimewa Yogyakarta,  tepatnya  di  sepanjang  aliran  Sungai Progo.  Sungai  Progo  merupakan  sungai  yang terkena  dampak  dari  erupsi  Gunung  Merapi  pada tahun  2010  sehingga  memiliki  endapan  material vulkanik, salah satu di antaranya adalah bijih besi. Tujuan penelitian ini yaitu untuk membuktikan dan memetakan adanya potensi bijih besi khususnya di sekitar  Sungai Progo  dan sekitar  wilayah endapan letusan Gunung Merapi pada umumnya.
Eksplorasi  bijih  besi  umumnya  dilakukan dengan  metode  geologi  berupa  survei  terestris, namun survei terestris membutuhkan waktu, biaya, dan  tenaga  yang  relatif  tinggi.  Hal  tersebut menyebabkan semakin dikembangkannya teknologi untuk memudahkan eksplorasi sumber daya mineral dan energi termasuk di antaranya adalah teknologi penginderaan jauh. Penggunaan teknologi penginderaan  jauh  dalam  eksplorasi  sumber  daya mineral  memiliki  beberapa  kelebihan,  yaitu  lebih efisien secara waktu, biaya, dan tenaga, citra yang dihasilkan  mampu  meliput  wilayah  yang  luas berdasarkan  resolusi  spasial,  membedakan  objek dengan  baik  berdasarkan  resolusi  spektral, melakukan perekaman ulang di wilayah yang sama berdasarkan  resolusi  temporal,  dan  melakukan pencatatan  respons  spektral  objek  berdasarkan resolusi  radiometrik.  Respons  spektral  ini  berasal dari  pantulan  cahaya  yang  diterima  oleh  sensor sebagai  hasil  interaksi  elektromagnetik  terhadap objek itu sendiri. Apabila gelombang elektromagnetik berinteraksi dengan suatu objek di permukaan  bumi  maka  akan  menghasilkan  nilai yang  dikenal  dengan  spektral  (Danoedoro,  2012). Nilai spektral untuk setiap objek memiliki kekhasan
tersendiri walaupun secara visual terlihat sama. Hal ini  terjadi  karena  masing-masing  objek  memiliki karakteristik yang berbeda dengan objek yang lain, baik dari warna, keras atau tidaknya objek, maupun intensitas  gelombang  elektromagnetik  pada  saat mengenai  objek  tersebut  (Kusumowidagdo  et  al., 2008).
Teknologi dan metode penginderaan jauh telah digunakan  untuk  memetakan  potensi  oksida  besi menggunakan citra hyperspectral dan multispektral. Pemetaan potensi oksida besi dilakukan menggunakan indeks saluran inframerah dekat dan tengah  pada  citra  multispektral  di  citra  ASTER (Rajendran et al., 2011; Soe et al., 2005), Landsat TM  (Ciampalini  et  al.,  2013),  dan  Landsat  8  OLI (Salem  &  El  Gammal,  2015).  Penggunaan  indeks dengan  saluran  inframerah  dekat  dan  tengah  ini didasari dengan oleh serapan energi elektromagnetik yang tinggi pada saluran ini apabila terdapat indeks bijih besi (Bersi et al . , 2016). Citra hyperspectral mampu  digunakan  untuk pemetaan mineral dengan menggunakan informasi pola spektral yang detail dan menggunakan pustaka spektralnya ( spectral library ). Sebagai contoh Kamal and  Arjasakusuma  (2010)  menggunakan spectral library lapangan  untuk  pemetaan  penutup  lahan dengan citra Hyperion. Meskipun begitu, citra satelit hyperspectral yang  tersedia  secara  gratis  hanya memiliki swath yang  kecil  sehingga  integrasinya dengan data multispectral perlu dikaji.
Studi  ini  bertujuan  untuk  menggunakan  citra hiperspektral  EO1-Hyperion  sebagai  dasar  untuk pemetaan  potensi  bijih  besi  menggunakan  citra Landsat  8  OLI.  Integrasi  melalui  pemetaan  multi- tingkat akan dilakukan dengan menggunakan dasar pemetaan  dari  klasifikasi Spectral  Angle  Mapper menggunakan pustaka spektral mineral oksida besi untuk  mengidentifikasi threshold pada  indeks oksida besi di citra Landsat 8 OLI.

## METODE
Area kajian pada penelitian ini meliputi kerucut Gunung  Merapi  dan  dua  wilayah  sampel  Sungai Progo  ( Gambar  1 ).  Area  kerucut  Gunung  Merapi dipilih  sebagai  sumber  bijih  besi  yang  mengalir menuju  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  yang  ada  di sekitarnya.  Salah  satu  DAS  yang  dialiri  material vulkanik Gunung Merapi yaitu Sungai Progo, sungai ini memiliki panjang 140 km membentang dari utara (Kab.  Temanggung  dan  Kab.  Magelang)  hingga bermuara ke Samudera Hindia. Dua wilayah sungai yang dipakai sebagai area kajian keberadaan bijih besi  mempertimbangkan  pertemuan  DAS  dengan sub-DAS yang menjadi jalur aliran material vulkanik Gunung  Merapi.  Material  vulkanik  dari  sub-DAS akan  terakumulasi  di  Sungai  Progo  membentuk endapan  yang  diduga  memiliki  kandungan  bijih besi.
Gambar 1 .   Area kajian.

## Landsat 8-OLI
Landsat  8  merupakan  seri  landsat  generasi terbaru yang diluncurkan pada tanggal 11 Februari 2013 menggantikan Landsat 7. Landsat 8 memiliki sensor Onboard Operational Land Imager (OLI) dan Thermal  Infrared  Sensor (TIRS)  dengan  jumlah kanal sebanyak 11 dimana kanal 1-9 berada pada OLI  dan  kanal  10  dan  11  pada  TIRS.  Data  citra satelit  Landsat  8  memiliki  resolusi  spasial  30  m untuk kanal 1, 2, 3, 4, 5, 6,7, dan kanal 9 sedangkan kanal panchromatic memiliki resolusi spasial 15 m. Selain beresolusi spasial 30 m dan 15 m, pada kanal 10 dan 11 yang merupakan kanal TIR-1 dan TIR-2 memiliki  resolusi  spasial  100  m.  Landsat  8  pada penelitian  ini  digunakan  untuk  mengetahui karakteristik fisik wilayah kajian.

## EO1-Hyperion
Citra  satelit  EO-1  Hyperion  merupakan  citra hiperspektral  yang  dilengkapi  sensor  pengindera dengan  resolusi  spasial  30  x  30  meter,  resolusi spektral  setiap  10  nm  secara  kontinu  dengan jangkauan antara 0,4 –2,5μm yang terdiri dari 220 band,  resolusi  radiometrik  12  bit  (Griffin  et  al., 2005), dan resolusi temporal 200 hari (Beck, 2003). Adanya  jumlah  band  yang  banyak  menyebabkan penggunaan informasi untuk klasifikasi penutup/penggunaan  lahan  secara  digital  menjadi lebih luas daripada penggunaan data multispektral seperti Landsat. Selain itu, data hiperspektral dapat memberikan tingkat akurasi dan tingkat kedetailan objek  yang  tinggi.  Citra  satelit  EO-1  Hyperion memiliki  beberapa  saluran  yang  sudah  tidak  aktif
dan  tidak  bisa  digunakan  untuk  merekam  objek. Dari  Citra  satelit  EO-1  Hyperion  yang  digunakan dalam merekam wilayah kajian, terdapat 198 band yang  masih  berfungsi  dari  total  242  band  secara keseluruhan, artinya ada 44 band yang rusak atau sudah  tidak  berfungsi  lagi  pada  Citra  satelit  EO-1 Hyperion.

## Pemrosesan Citra
Tahap pra-processing citra penginderaan jauh dilakukan dengan koreksi radiometrik Citra Landsat 8-OLI  pada  perekaman  30  Agustus  2014  serta koreksi  geometrik  pada  Citra  EO1-Hyperion  pada perekaman  30  Juli  2014  yang  diunduh  melalui laman  Ilmu  Pengetahuan  dan  Observasi  Sumber Daya  Bumi  di  bawah  koordinasi  United  States Geological Survey (USGS). Koreksi radiometrik citra digunakan  untuk  memperbaiki  kualitas  visual  citra sekaligus  memperbaiki  nilai-nilai  piksel  yang  tidak sesuai dengan nilai pantulan atau pancaran spektral (Danoedoro, 2012). Koreksi radiometrik pada Citra Landsat 8 dilakukan secara otomatis menggunakan metode FLAASH melalui perangkat lunak pengolah citra, sedangkan citra EO1-Hyperion menggunakan level L1-T yang telah terkoreksi radiometrik.
Koreksi  geometrik  pada  citra  EO1-Hyperion dilakukan  untuk  mengurangi  distorsi  posisi  pada citra  sehingga  posisi  absolut  citra  lebih  akurat. Metode koreksi geometrik ini menggunakan metode registrasi GCP image-to-image dengan menampakkan  dua  citra  yakni  EO1-Hyperion  versi L1 (sebagai dasar citra yang memiliki geometri lebih baik) dan EO-Hyperion versi 1R (sebagai citra yang akan dikoreksi). Terdapat 10 GCP ( Ground Control
Point ) yang disebarkan secara merata di citra. Nilai RMS  error  dari  tahap  koreksi  geometrik  yang diperoleh adalah 0,57.

## Pengolahan Citra Penginderaan Jauh
Pengolahan  citra  dimulai  dengan  tahap masking awan  dan  vegetasi  pada  kedua  citra. Tahap ini bertujuan untuk memisahkan objek yang diperlukan  dalam  kajian  dengan  objek  yang  tidak diperlukan. Citra Landsat-8 menunjukkan beberapa tutupan  awan  di  wilayah  kerucut  Gunung  Merapi, oleh sebab itu  diperlukan masking awan. Masking awan  sangat  penting  karena  tutupan  awan  dapat mempengaruhi  klasifikasi  mineral  di  mana  awan akan  teridentifikasi  sebagai  objek  di  permukaan bumi. Masking vegetasi  pada  area  kerucut  Gunung Merapi  dan  Sungai  Progo  juga  diperlukan  agar identifikasi kandungan oksida besi pada permukaan bumi  dapat  terlihat  lebih  jelas.  Hal  tersebut dikarenakan eksplorasi mineral bijih besi menggunakan  penginderaan  jauh  hanya  bisa dilakukan  pada  wilayah  lahan  terbuka  yang  tidak tertutupi oleh tutupan lahan. Pendeteksian mineral besi  dengan  Landsat  8-OLI  menggunakan Band Ratio untuk mendeteksi kelompok mineral dengan pita  serapan  yang  kuat  pada  panjang  gelombang yang  sama.  Kelompok  mineral  pertama  yaitu Hematite dan Goethite yang  memiliki  serapan  di band 2 dan 5 dan memiliki pantulan di band 4 dan 6.  Oleh  sebab  itu  terdapat  dua Band  Ratio yang dipakai  untuk  mendeteksi  area  mineral  bijih  besi yaitu    4/2  dan  (4+6)/5. Band  Ratio 4/2  berguna untuk  mendeteksi  penyerapan  transfer  muatan oksida  besi  di  wilayah  spektral  biru  (band  2), sedangkan Band  Ratio (4+6)/5  berguna  untuk mendeteksi penyerapan medan kristal oksida besi di band 5 (Ducart, Silva, Toledo, & Assis, 2016).
Klasifikasi  citra  menggunakan  Supervised algoritma Spectral Angle Mapper (SAM) digunakan untuk  menentukan  kesamaan  spektral  antara  dua spektrum dengan menghitung sudut antara kedua spektrum (Aziizah et al., 2017). Algoritma tersebut menyebabkan  sudut  spektral  antara  objek  satu dengan  objek  lainnya  yang  sejenis  berhimpitan sehingga  analisis  objek  menjadi  lebih  akurat. Spectral  Angle  Mapper memungkinkan  klasifikasi mineral  dari  data spectral  library . Spectral  library merupakan  kumpulan  informasi  pantulan  spektral dari  berbagai  material  yang  telah  diteliti  di laboratorium
dimana
digunakan
untuk mengidentifikasi dan memetakan mineral, vegetasi, serta objek buatan manusia. Oleh sebab itu, pada penelitian  ini spectral  library berguna  dalam pemilihan  jenis  mineral  bijih  besi  yang  akan dideteksi.  Dalam  penelitian  ini  mineral  yang  akan dipetakan yaitu Hematite , Magnetite , dan Goethite sebagai  kombinasi  penyusun  mineral  bijih  besi. Pustaka spektral atau spectral library telah banyak
digunakan  untuk  pemetaan,  contohnya  ada  studi pemetaan  penutup  lahan  dengan  menggunakan input  spektral  pengukuran  spectrometer  lapangan sebagai  input  data  (Dudley  et  al.,  2015;  Kamal  & Arjasakusuma, 2010).
Tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan clipping hasil klasifikasi mineral bijih besi dengan Band Ratio 4/2 dan (4+6)/5 dari Landsat 8 yang sudah bebas awan dan vegetasi menggunakan software ArcGIS 10.5.  Hasil  klasifikasi  mineral  bijih  besi  dikonversi menjadi shapefile (.shp)  agar  bisa  dilakukan clip dengan data raster berupa dua Band Ratio Landsat 8.  Histogram  hasil clip digunakan  sebagai  dasar pembuatan  nilai  indeks  bijih  besi  area  kerucut Gunung Merapi. Penentuan nilai indeks bijih besi di area  kerucut  Merapi  menggunakan threshold nilai Quantile 1 (Q1) sampai Quantile (Q3), nilai indeks yang  berada  pada  rentang  Q1  sampai  Q3  maka diidentifikasi sebagai bijih besi/oksida besi.
Tahap  terakhir  yaitu  melakukan  korelasi  nilai indeks bijih besi di area kerucut Merapi yang telah didapatkan ke sampel wilayah satu dan wilayah dua Sungai  Progo.  Hal  ini  dilakukan  sebagai  bentuk pengaplikasian  nilai  indeks  kandungan  bijih  besi yang  telah  terdeteksi  citra  pada  kerucut  Merapi terhadap  nilai  indeks  lahan  terbuka  pada  area Sungai  Progo.  Nilai  indeks  di  Sungai  Progo  yang termasuk  ke  dalam  nilai  indeks  bijih  besi  area kerucut Merapi akan diidentifikasi sebagai bijih besi. Langkah  pemrosesan  pada  studi  ini  tersedia  pada diagram alir pada Gambar 2 .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pra-pemrosesan citra
Koreksi radiometrik citra yang dilakukan pada Citra Landsat 8-OLI digunakan untuk memperbaiki adanya  penambahan  nilai  piksel  objek  akibat gangguan  atmosfer  yang  terjadi  pada  saat perekaman  permukaan  bumi.  Koreksi  radiometrik dapat  dilakukan  secara  otomatis  menggunakan metode  FLAASH  dan  ada  yang  dilakukan  dengan mengubah format citra secara bertahap menggunakan formula tertentu.
Gambar 3. (a) Histogram sebelum dikoreksi, dan (b) Histogram setelah dikoreksi.
Berdasarkan Gambar 3 sebagai hasil koreksi radiometrik menggunakan FLAASH, histogram yang ditampilkan  mengalami  perubahan  nilai  minimum pantulan  tiap  band  di  mana  ketika  sebelum dilakukan koreksi, kurva  belum menunjukkan nilai nol.  Setelah  dilakukan  koreksi,  terjadi  pergeseran histogram  ke  kiri  mendekati  nilai  nol,  artinya penyimpangan  nilai Digital  Number (piksel)  telah diperbaiki melalui koreksi FLAASH. Koreksi FLAASH merupakan salah satu metode koreksi radiometrik.
Masking Awan dan Vegetasi pada Citra
Masking awan  dilakukan  untuk  menghapus objek  awan  yang  menutupi  permukaan  bumi.  Hal tersebut menyebabkan citra kehilangan objek awan ditandai dengan area awan terisi oleh piksel hitam yang  bernilai  nol  (0). Masking vegetasi  dilakukan untuk  menghilangkan  objek  vegetasi  karena  tidak diperlukan  dalam  analisis  pemetaan  bijih  besi. Proses masking ini  menyebabkan  adanya  lubang piksel  hitam  (bernilai  0)  pada  citra  hasil masking vegetasi.  Hasil masking awan  dan  vegetasi ditampilkan pada Gambar 4 .
Gambar 4. Hasil masking awan dan vegetasi.
Penggunaan Band  Ratio pada  Citra  Landsat 8-OLI
Band  Ratio merupakan  perbandingan  antara band  satu  dengan  band  lainnya. Band  Ratio digunakan  untuk  mengetahui  kemampuan  band pada  Citra  Landsat  8-OLI  dalam  menghasilkan kenampakan fisik permukaan bumi, terutama dalam menonjolkan objek tertentu, salah satunya adalah oksida  besi. Band  Ratio yang  digunakan  untuk mengetahui  keberadaan  oksida  besi  yaitu Band Ratio 4/2 dan Band Ratio (4+6)/5 ( Gambar 5 ).
(a)
Gambar 5. Dua citra hasil Band Ratio Citra Landsat 8.
Citra  Landsat  8  yang  diberi Band  Ratio 4/2 menunjukkan hasil dari pembagian antara pantulan band 4 dengan penyerapan yang terjadi pada band 2  sehingga  memberikan  kenampakan  yang menonjol  pada  band  4  dimana  kandungan  besi dapat terdeteksi. Menurut Ducart et al. (2016) Band Ratio 4/2  memiliki  kemampuan  untuk  mendeteksi bijih  besi  bahkan  dalam  konsentrasi  rendah, sedangkan Band  Ratio (4+6)/5  menonjolkan kandungan  besi  bermutu  tinggi  pada  citra  yang ditampilkan.
Klasifikasi Spectral Angle Mapper
Gambar 6. Poligon hasil klasifikasi mineral berdasarkan spectral angle mapper citra hyperion.
Algoritma Spectral  Angle  Mapper (SAM) dilakukan  pada  Citra  EO1-Hyperion  untuk mengklasifikasikan  objek  citra  berdasarkan  sudut spektrum yang dihasilkan ( Gambar 6 ). Pada SAM ini,  persebaran  berbagai  jenis  mineral  besi didasarkan terhadap sudut pantulan spektral objek. Semakin  kecil  sudut  nya  maka  semakin  detail
kemiripan  objek  dengan  mineral  yang  dipetakan, memperbesar  sudut  dari Spectral  Angle  Mapper dapat  membantu  mengetahui  persebaran  jenis suatu  mineral  secara  spesifik Gambar  7a. Hal tersebut dikarenakan memperbesar sudut Spectral Angle  Mapper akan  membuat  banyak  objek  di permukaan  bumi  memiliki  rentang  klasifikasi mendekati objek.
(a)
(b) Gambar 7. (a)  Hasil  klasifikasi  mineral  berdasarkan spectral  angle  mapper  pada  citra  EO1- hyperion.  (b)  Plot Spectral  Library mineral.
Penentuan nilai threshold mineral bijih besi
Pemotongan  ( Clipping )  citra  dilakukan  pada Citra  Landsat  8  dengan Band  Ratio 4/2  dan Band Ratio (4+6)/5.  Masing-masing Band  Ratio di-clip dengan  poligon  hasil  klasifikasi  mineral  dari  citra Hyperion.  Proses  pemotongan  dilakukan  untuk memisahkan bijih besi yang sudah teridentifikasi di
Band  Ratio 4/2  ( Gambar  8 )  dan Band  Ratio (4+6)/5 Landsat 8 ( Gambar 9 ). Pemotongan hasil klasifikasi mineral yang dipotong dengan Landsat 8 memberikan informasi mengenai tingkat kandungan besi di kerucut Gunung Merapi. Hasil clipping citra tersebut  kemudian  digunakan  untuk  menampilkan histogram  dalam  menentukan  nilai  indeks  sebagai mapping threshold untuk  menganalisis  potensi kandungan mineral bijih besi di Sungai Progo.
Penentuan  nilai  indeks  pada  poligon  mineral besi  dilakukan  dengan  menghitung  rentang  nilai kuartil atas (Q1) dan kuartil bawah (Q3) pada kedua Band Ratio hasil tampalan Citra Landsat dan batas poligon mineral. Hasil perhitungan Q1 dan Q3 pada Band  Ratio 1  memberikan  rentang  nilai  pantulan antara 64 sampai 192. Hal itu dapat diartikan bahwa lokasi  kandungan  oksida  besi  pada Band  Ratio 1 terletak pada rentang nilai tersebut. Sementara itu, citra pada Band Ratio 2 memberikan rentang  nilai pantulan  antara  26  sampai  128.  Hasil  penentuan indeks yang dilakukan pada kerucut Merapi tersebut kemudian diaplikasikan pada wilayah kajian Sungai Progo  untuk  menemukan  korelasi  kandungan mineral besi antara keduanya.
Gambar 8. Hasil  Clipping  Klasifikasi  Mineral  Bijih  Besi dengan Band Ratio 4/2 Landsat 8.

## Hasil Pengolahan Citra
Citra  Landsat  8-OLI  dapat  memberikan informasi  mengenai  distribusi  kandungan  oksida besi di  kerucut merapi. Penggunaan  Band  Ratio  1 dan Band Ratio 2 memberikan hasil yang berbeda,
karena fungsi kedua Band Ratio berbeda pula. Citra Landsat 8 hanya dapat memberikan informasi fisik permukaan  bumi  secara  umum,  dimana  melalui gambar tersebut dapat terlihat bahwa Citra Landsat hanya  dapat  mengidentifikasi  kandungan  mineral besi  dan  membedakannya  berdasarkan  tingkat pantulan.  Oleh  sebab  itu,  untuk  mengetahui  jenis mineral  besi  yang  terdapat  di  suatu  wilayah  perlu digunakan Citra Hyperion. Klasifikasi mineral pada Citra  Hyperion  dilakukan  sesuai  dengan  data spectral  library .  Klasifikasi  tersebut  menyebabkan informasi pada citra menjadi lebih spesifik, seperti terlihat pada Gambar 7b.
Gambar 9. Hasil Clipping Klasifikasi Mineral Bijih Besi dengan Band Ratio (4+6)/5 Landsat 8. Berdasarkan kenampakan Citra Landsat 8-OLI,
kerucut merapi memiliki banyak kandungan oksida besi yang potensial. Jenis mineral yang terkandung di  dalamnya,  yaitu Goethite , Magnetite ,  dan Hematite .  Mineral Goethite paling  banyak ditemukan pada kerucut merapi, tepatnya di sekitar lereng  merapi.  Mineral Magnetite paling  banyak ditemukan di kawah merapi dan di lereng merapi. Sementara  itu,  mineral Hematite merupakan mineral yang  paling  sulit ditemukan karena hanya teridentifikasi  pada  beberapa  piksel  saja,  salah satunya di dekat kawah merapi.
Keberadaan  kandungan  oksida  besi  yang melimpah pada gunungapi mengindikasikan bahwa area  sungai  juga  memiliki  kandungan  oksida  besi yang  melimpah.  Hal  tersebut  dikarenakan  erupsi gunungapi mengeluarkan berbagai macam material

## vulkanik yang kemudian dibawa oleh aliran sungai dan terendapkan di sekitarnya.
(a)
(b) Gambar 10. (a) Hasil pemetaan oksida besi pada wilayah 2 Sungai Progo menggunakan Band  Ratio  4/2 Landsat  8  (b)  Hasil  pemetaan kandungan  oksida  besi  pada  area kajian  wilayah  1  Sungai  Progo menggunakan  Band  Ratio  4/2 Landsat 8.
(a)
(b) Gambar 11. (a)  Hasil  pemetaan  oksida  besi  pada wilayah 2 Sungai Progo menggunakan Band Ratio (4+6)/5 Landsat 8. (b) Hasil pemetaan oksida besi pada area kajian Wilayah 1 Sungai Progo menggunakan Band Ratio (4+6)/5 Landsat 8.
Gambar  10 dan Gambar  11 menunjukkan bahwa Band  Ratio 1  (4/2)  dan Band  Ratio 2 ((4+6)/5)  menghasilkan sebaran oksida besi  yang
sedikit  berbeda. Band  Ratio 2  lebih  banyak mengidentifikasi gosong sungai sebagai objek yang mengandung  oksida  besi  dan  beberapa  aliran  air sebagai  non-oksida  besi,  sedangkan Band  Ratio 1 mendeteksi  beberapa  bagian  di  gosong  sungai sebagai non-oksida besi dan aliran sungai sebagai oksida besi. Hal tersebut menunjukkan bahwa Band Ratio 2 memberikan hasil yang lebih sesuai untuk mendeteksi  mineral  besi  dibandingkan Band  Ratio 1, namun keduanya memiliki kesalahan yaitu dalam mendeteksi  badan  air  sebagai  oksida  besi. Kesalahan ini berkaitan dengan sensitivitas spectral yang rendah akibat wilayah kajian yang terlalu kecil. Metode ini belum sesuai untuk wilayah kajian Sungai Progo yang merupakan sistem yang dinamis dibandingkan penelitian mengenai pemetaan oksida besi menggunakan metode serupa di wilayah Serra Norte  di  Carajás,  Brazil  yang  merupakan  wilayah pegunungan yang luas (Ducart et al., 2016). Oleh karena itu, masih diperlukan penelitian lebih lanjut dan validasi lapangan karena hasil yang dihasilkan masih berupa peta tentatif.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  pendekatan metode  pemetaan  potensi  bijih  besi  dengan teknologi penginderaan jauh dengan menggunakan kombinasi  Citra  Landsat  8/OLI  dan  Citra  EO- 1/Hyperion  sebagai  alternatif  dalam  eksplorasi sumber  daya mineral di  permukaan bumi. Metode Band Ratio 4/2 dan (4+6)/5 yang diterapkan pada Landsat-8/OLI  memberikan  informasi  mengenai kandungan bijih besi secara umum. Sementara itu, penggunaan Citra EO1-Hyperion dapat memberikan informasi  mengenai  jenis  mineral  besi  secara spesifik  melalui  klasifikasi  terbimbing  ( supervised ) Spectral  Angle  Mapper (SAM).  Berdasarkan  hasil SAM, kerucut merapi memiliki potensi mineral yang tinggi  dimana  terdapat  kandungan  mineral  besi seperti Goethite , Hematite ,  dan Magnetite dalam komposisi  yang  berbeda-beda  walaupun  sebagian besar didominasi oleh mineral Magnetite .
Pada penelitian ini, hasil klasifikasi mineral besi pada kerucut merapi  digunakan sebagai pedoman dalam menentukan korelasi adanya potensi mineral besi  di  area  sungai,  yaitu  Sungai  Progo. Berdasarkan  hasil  pengolahan  citra  penginderaan jauh, Sungai Progo bagian tengah (wilayah 2) dan Sungai  Progo  bagian  hilir  (wilayah  1)  memiliki potensi  bijih  besi  baik  di  endapan  sekitar  teras sungai, gosong sungai, maupun endapan di bawah aliran sungai. Namun hal ini perlu dilakukan validasi menggunakan data lapangan mengingat banyaknya tubuh air yang ikut terdeteksi memiliki kandungan bijih besi yang tinggi.
Potensi pemetaan menggunakan data hyperspectral juga akan semakin meningkat dengan tersedianya
data PRISMA hyperspectral (http://prisma.asi.it/missionselect/),  sehingga  ke
depan metode ini juga akan dapat diterapkan pada data tersebut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  kami  ucapkan  kepada penyedia  data  citra  Hyperion  dan  Landsat  yang kami  unduh  dari  website  Earth  Explorer,  beserta reviewer  yang  telah  memberikan  masukan  yang membangun dalam studi ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Aziizah,  N.  N.,  Siregar,  V.  P.,  &  Agus,  S.  B.  (2017). Penerapan  algoritma Spectral  Angle  Mapper (sam)  untuk  klasifikasi  lamun  menggunakan citra  satelit  Worldview-2. Jurnal  Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital, 13(2).
Beck,  R.  (2003).  EO-1  User  Guide-Version  2.3. Satellite Systems  Branch,  USGS  Earth  Resources Observation Systems Data Center (EDC).
Bersi, M., Saibi, H., & Chabou, M. C. (2016). Aerogravity and  remote  sensing  observations  of  an  iron deposit  in  Gara  Djebilet,  southwestern  Algeria. Journal of African Earth Sciences, 116, 134-150.
Ciampalini, A., Garfagnoli, F., Antonielli, B., Moretti, S., &
Righini,  G.  (2013).  Remote  sensing  techniques using Landsat ETM+ applied to the detection of iron  ore  deposits  in  Western  Africa. Arabian
Journal of Geosciences, 6(11), 4529-4546.
Danoedoro,  P.  (2012).  Pengantar  penginderaan  jauh digital. Yogyakarta: Andi.
Ducart, D. F., Silva, A. M., Toledo, C. L. B., & Assis, L. M.
d.  (2016).  Mapping  iron  oxides  with  Landsat- 8/OLI  and  EO-1/Hyperion  imagery  from  the Serra Norte iron deposits in the Carajás Mineral Province,  Brazil. Brazilian  Journal  of  Geology, 46(3), 331-349.
Dudley, K. L., Dennison, P. E., Roth, K. L., Roberts, D. A.,
& Coates, A. R. (2015). A multi-temporal spectral library approach for mapping vegetation species across  spatial  and  temporal  phenological gradients. Remote Sensing of Environment, 167,
121-134. Griffin, M. K., Hsu, S. M., Burke, H.-h. K., Orloff, S. M., & Upham,  C.  A.  (2005). Examples  of  EO-1
Hyperion data analysis. Retrieved from
Kamal,  M.,  &  Arjasakusuma,  S.  (2010).  Ekstraksi Informasi  Penutup  Lahan  Menggunakan Spektrometer  Lapangan  Sebagai  Masukan
Endmember  pada  Data  Hiperspektral  Resolusi Sedang. GEOMATIKA, 16(2).
Kusumowidagdo,  M.,  Sanjoto,  B.,  Banowati,  E.,
Setyowati,  L.,  &  Semedi,  B.  (2008). Penginderaan  jauh  dan  interpretasi  citra:  buku pengantar  penginderaan  jauh  (bagi  kalangan pendidik,  praktisi,  dan  ilmuwan  berbagai bidang). In: Jakarta: LAPAN.
Rajendran, S., Thirunavukkarasu, A., Balamurugan, G., & Shankar,  K.  (2011).  Discrimination  of  iron  ore deposits  of  granulite  terrain  of  Southern Peninsular  India  using  ASTER  data. Journal  of Asian Earth Sciences, 41(1), 99-106.
Ramanaidou, E. R., & Wells, M. A. (2012). Hyperspectral imaging  of  iron  ores.  Paper  presented  at  the
Proceedings of the 10th International Congress for Applied Mineralogy (ICAM).
Salem, S., & El Gammal, E. (2015). Iron ore prospection
East  Aswan,  Egypt,  using  remote  sensing techniques. The  Egyptian  Journal  of  Remote Sensing and Space Science, 18(2), 195-206. Schwertmann, U., & Cornell, R. M. (2008). Iron oxides in the laboratory: preparation and characterization: John Wiley & Sons. Soe, M., Kyaw, T. A., & Takashima, I. (2005). Application of  remote  sensing  techniques  on  iron  oxide detection  from  ASTER  and  Landsat  images  of Tanintharyi coastal area, Myanmar.