## JENERAL

## Jurnal Teknologi Sumberdaya Mineral
Jurnal hompage://jurnal.unej.ac.id/index.php/JENERAL/index
Analisis Statistik Pada Ekstraksi Kelurusan Morfologi Untuk Mendukung Pemetaan Sumberdaya Mineral 1
Statistical Analysis in Morphological Lineament Extraction for Supporting  Mineral Resources Mapping
Haeruddin a,2 , Riska Laksmita Sari b
a Proga m Studi Teknik Pertambangan, Fakultas Teknik, Universitas Jember, Jl. Ka lima ntan 37 Jember b Progra m Studi Teknik Perminyakan, Fa kultas Teknik, Universitas Jember, Jl. Ka limantan 37 Jember

## ABSTRAK
Kelurusa n merupakan fitur linier ya ng muncul a kibat  proses geologi berupa adanya rekahan, struktur geologi, da n  da pat  diindentifikasi  mela lui  teknologi  penginderaan  ja uh.  Kelurusa n  da pat  diperoleh  dengan menggunakan data DEM SRTM yang diekstrak menggunakan metode mSTA. Proses diawali dengan membuat multishaded relief DEM SRTM, kemudian dila njutkan dengan ekstraksi dan grouping kelurusan. Dalam hal ini,  proses  a khir menggunakan perhitungan sta tistik untuk mendapatkan kelurusan ya ng a kurat sa ngat diperlukan. Hasil a khir kelurusan menunjukkan panjang 1-2 km, dengan rata-rata 1,36 km. Adapun arah umum kelurusan yang diperoleh yaitu NW-SE da n SE-NW. Dengan demikian, hasil ekstraksi kelurusan ini dapat diguna kan lebih la njut untuk mendukung pemetaan sumberdaya mineral.
Ka ta  kunci: kelurusan, mSTA, DEM SRTM

## ABSTRACT
Lineaments is a linear feature that arises due to geological processes in the form of fractures, geological structures, and can be identified through remote sensing technology. Lineaments can be obtained using DEM SRTM data extracted using the mSTA method. The process begins with making a multishaded relief DEM SRTM, then proceed with extraction and grouping lineaments. In this case, the final process using statistical calculations to get an accurate alignment is very much needed. The final lineament shows 1 -2 km in length, with an average of 1.36 km. The general direction of the lineament obtained is NW-SE and SE-NW. Thus, the results of lineament extraction can be used further to support mineral resources mapping.
Keywords: lineament, mSTA, SRTM DEM

## PENDAHULUAN
Kelurusan ( lineament ) merupakan bentukan memanjang yang diasumsikan terjadi karena proses geologi  dan  dapat diidentifikasi melalui teknologi penginderaan jauh. Kelurusan digunakan untuk mengetahui fitur geologi dan kondisi morfologi, batas satuan batuan dan zona rekahan. Penelitian ekstraksi kelurusan banyak digunakan di berbagai bidang seperti kelurusan dan kaitannya dengan potensi air tanah, panas bumi, dan mineralisasi logam. Ada dua cara ekstraksi kelurusan yang dapat dilakukan, yaitu cara manual dan cara  otomatis (komputerisasi). Ekstraksi secara manual dilakukan dengan memfilter terlebih dahulu citra satelit  sehingga  fitur-fitur  lurus  mudah  terlihat,  sedangkan  ekstraksi  secara  otomatis
1 Info Artikel:  Received: 26 Maret 2021,  Accepted:  28 Mei 2021
2 E-mail: haeruddin@unej.ac.id
dilakukan berdasarkan pemeriksaan digital number dari citra satelit. Identifikasi kelurusan secara otomatis lebih mudah dilakukan dalam waktu yang relatif cepat.
Ekstraksi  kelurusan  berdasarkan  interpretasi  secara  visual  masih  efektif  untuk  mengetahui kelurusan  di citra  satelit,  akan  tetapi  hal  ini  tidak  efisien  dan  membutuhkan  waktu  yang  lama untuk daerah  penelitian  yang sangat  luas  [1]. Segment  Tracing  Algorithm (STA) sebagai  sebuah metode  ekstraksi  kelurusan  secara  komputerisasi  berdasarkan digital  number dari  citra  satelit [2]. Metode  ini  secara  efektif  telah  diterapkan  dalam  beberapa  penelitian  yang  terkait  dengan tambang  emas  [3].  Metode  ini  kemudian  dikembangkan  untuk  memprediksi  keberadaan kelurusan  yang  dinamakan modified  Segment  Tracing  Algorithm (mSTA)  [4].  Kelebihan  dari metode  ini adalah  mampu  mengekstrak  kelurusan  pada kontras  yang rendah  dan kelurusan  yang sejajar  dengan  arah  pencahayaan  dari citra satelit.
Kelurusan  merupakan  fitur linear  yang  tampak  pada  citra  satelit  dan  dapat  merepresentasikan patahan  maupun  rekahan  yang  ada  di  lapangan.  Namun,  ekstraksi  kelurusan  menggunakan mSTA  untuk  mendukung  pemetaan  sumberdaya  mineral  masih  jarang  digunakan.  Untuk mendapatkan  ektraksi  kelurusan  yang  lebih  akurat,  maka  diperlukan  evaluasi  statistik  terhadap hasil  kelurusan  yang  diharapkan  mampu  untuk  menggambarkan  proses  geologi  dan  menjadi petunjuk  dalam  pemetaan  sumberdaya  mineral  di masa  yang akan  datang.
Informasi kelurusan menggunakan data penginderaan jauh diharapkan dapat memecahkan masalah yang ada pada kegiatan eksplorasi sebelumnya, yang sulit untuk menemukan daerah prospektif atau daerah dengan anomali khusus, sehingga kegiatan eksplorasi sebelumnya selalu membutuhkan area yang luas dan waktu yang lama untuk menentukan lokasi anomali. Hal ini berdampak langsung pada keuangan kegiatan eksplorasi [5]

## METODOLOGI PENELITIAN

## Data
DEM  SRTM  dengan resolusi 30mx30m yang  dapat didownload di website USGS  dan digunakan sebagai data dalam proses ekstraksi kelurusan. Data yang diperoleh kemudian dipotong dan disesuiakan dengan daerah penelitian (Gambar 1).

## Metode
Proses pengolahan data diawali dengan membuat multishaded relief DEM SRTM  dengan menggunakan dua arah pencahayaan. Data yang diperoleh kemudian dilakukan ekstraksi kelurusan dengan menggunakan metode Modified Segment Tracing Algorithm (mSTA). Setelah ekstraksi kelurusan selesai, maka dilakukan proses grouping yang bertujuan untuk menghilangkan segmen garis yang overlay . Proses grouping dalam penelitian ini terdiri dari dua tahap, yaitu:
1. Tahap koreksi, bertujuan menghilangkan segmen garis yang overlay pada masing-masing citra DEM SRTM dan multishaded relief DEM.
2. Tahap kombinasi, kelurusan yang berasal dari dua citra hasil multishaded relief DEM kemudian digabung menjadi satu, dan dihapus segmen garis yang overlay .
Berdasarkan hasil tersebut, kemudian dilanjutkan dengan evaluasi statistik te rhadap hasil ekstraksi,  koreksi,  dan  kombinasi  kelurusan  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam mendelineasi potensi sumberdaya mineral .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Ekstraksi Kelurusan Menggunakan Modified Segment Tracing Algorithm
Hasil pembuatan multishaded relief dilakukan dengan arah pencahayaan 0°-180° dan 180°- 360°, masing-masing dibuat dengan interval pencahayaan 30°. Ketinggian pencahayaan yaitu 30º-60º  dengan  interval  10º. Sehingga  dihasilkan  dua  citra multishade  relief DEM  seperti  yang terlihat pada  Gambar  2.
Gambar 2 Hasil multishaded relief berdasarkan DEM SRTM
Hasil  ekstraksi kelurusan menggunakan mSTA untuk multishaded relief DEM  diperoleh seperti pada Gambar 3.  Hasil  ekstraksi kelurusan untuk 0°-180° sebanyak 2795 dengan panjang 0,06-1,84 km dan rata-rata 0,45 km. Sedangkan untuk 180°-360° sebanyak 2835 dengan panjang 0,11-2,15 km dan rata-rata 0,45 km.
Gambar 3 Ekstraksi kelurusan untuk multishaded relief DEM dengan arah pencahayaan: (a). 0- 180, (b). 180-360

## Koreksi Hasil Ekstraksi Kelurusan
Hasil koreksi kelurusan berdasarkan ekstraksi kelurusan dapat ditunjukkan pada Gambar 4. Dalam hal ini, jumlah koreksi kelurusan untuk 0º-180º sebanyak 762 dengan rata-rata 0,78 dalam rentang 0,13-2,41 km, sedangkan dari arah 180º-360º menghasilkan sebanyak 777 dengan rata-rata 0,76 km dalam rentang 0,07-2,32 km.
Gambar 4 Koreksi kelurusan untuk multishaded relief DEM dengan arah pencahayaan: (a). 0-180, (b). 180-360
Adapun hasil kombinasi dari kelurusan terkoreksi sebanyak 394 dengan panjang rata -rata 1,32 km dalam rentang 0,14-2,79 km. Hal ini sebagaimana yang terlihat pada Gambar 5. Jika diperhatikan lebih lanjut, hasil kombinasi merupakan gabungan dari hasil koreksi kelurusan (0-180 dan ). 180-360) dimana segmen kelurusan yang overlay akan dihapus.
Gambar 5 Hasil kombinasi dari hasil koreksi kelurusan

## Analisis Statistik
Ekstrasi kelurusan untuk 0°-180°  mempunyai panjang yang didominasi oleh 0,31-0,52 km dengan persentase 50%., sedangkan untuk 180°-360° mempunyai panjang yang didominasi oleh 0,31-0,52 km dengan persentase 50% (Gambar 6). Hasil tersebut juga menunjukkan distribusi statistik untuk panjang kelurusan adalah skweness positif. Jumlah kelurusan yang didapat pada 0°-180°  lebih banyak  dibandingkan 180°-360°, dimana varians 0°-180°  lebih kecil dibandingkan dengan 180°-360°.
Adapun hasil koreksi kelurusan untuk 0°-180°  mempunyai panjang yang didominasi oleh 0,46-1,02 km dengan persentase 50%, sedangkan untuk 180°-360° mempunyai panjang yang didominasi oleh  0,45-0,95 km dengan persentase 50% (Gambar 6).  Hasil  tersebut juga menunjukkandistribusi statistik untuk panjang kelurusan adalah skweness positif. Jumlah kelurusan yang didapat pada 0°-180°  lebih banyak  dibandingkan 180°-360°, dimana varians 0°-180°   lebih  kecil  dibandingkan dengan 180°-360°. Jika  dibandingkan dengan hasil ekstraksi kelurusan, hasil koreksi mempunyai panjang yang lebih bervariasi berdasarkan nilai  varians  yang  diberikan. Dalam  hal  ini,  segmen  kelurusan dengan  panjang  kecil kemudian disambung dengan yang lain atau dihapus, sehingga dihasilkan seperti pada proses koreksi dimana jumlahnya lebih sedikit tetapi sebagian besar lebih panjang.
Hasil  kombinasi  kelurusan  menunjukkan  bahwa  data  berdistribusi  normal,  panjang kelurusan didominasi oleh 1-2 km. Jika dibandingkan dengan hasil koreksi kelurusan, hasil kelurusan ini lebih sedikit dibandingkan dengan hasil koreksi karena kelurusan yang overlay akan dipilih salah satu,  sedangkan kelurusan yang kecil-kecil padahal masih  satu, akan digabung menjadi satu.
Gambar 6 Histogram panjang kelurusan dari ekstraksi, koreksi, dan kombinasi kelurusan
Jika  ditinjau  arah  umum  kelurusan  yang  diperoleh  arah  umum  kelurusan untuk  arah pencahayaan 0º-180º adalah NW-SE dan NE-SW, sedangkan pada arah pencahayaan 180º- 360º terdapat tiga  arah umum kelurusan yaitu NW-SE, NE-SW,  dan E-W.  Hasil koreksi kelurusan ini menunjukkan arah umum kelurusan untuk arah pencahayaan 0º-180º adalah NW-SE dan NE-SW, sedangkan pada arah pencahayaan 180º-360º terdapat tiga arah umum kelurusan yaitu NW-SE, NE-SW,  dan E-W, hal ini sebagaimana terlihat pada Gambar 7. Adapun hasil kombinasi kelurusan menunjukkan arah umum kelurusan yaitu NW-SE  dan NE-SW.
Gambar 7 Arah umum kelurusan yang dibentuk berdasarkan hasil ektraksi, koreksi, dan kombinasi kelurusan

## Peran Ekstraksi Kelurusan dalam Pemetaan Sumberdaya Mineral
Sebagaimana disampaikan sebelumnya, metode ekstraksi kelurusan dapat menjadi pilihan sebagai  langkah  awal  untuk  mendeteksi keberadaaan potensi mineral  di  suatu  daerah. Setelah  dilakukan avaluasi statistik,  maka  kombinasi kelurusan dapat dijadikan sebagai pegangan  dalam  pemetaan  sumberdaya  mineral.  Kelurusan  yang  dihasilkan  dapat menggambarkan aktivitas geologi  di  daerah penelitian. Dalam  hal  ini,  semakin banyak kelurusan maka banyak aktifitas geologi di daerah tersebut dalam bentuk struktur geologi, adanya rekahan, dan sebagainya.
Untuk  proses  lebih  lanjut,  dapat  dibuat  densitas  kelurusan  dengan  membagi  daerah penelitian dalam grid, sehingga daerah yang mempunyai keberadaan potensi mineral dapat dideteksi lebih baik.

## KESIMPULAN
Hasil kelurusan menggunakan mSTA menunjukkan bahwa panjang kelurusan didominasi panjang 1-2 km, dengan panjang rata-rata 1,32 km. Hasil ini merupakan setelah melewati proses ektraksi kelurusan dan proses koreksi. Adapun arah umum kelurusan yang diperoleh adalah NW-SE,  dan NE-SW. Evaluasi statistik dapat membantu dalam analisis kelurusan
sehingga proses kelurusan yang diperoleh lebih akurat. Dengan demikian, proses ini dapat menjadi pedoman dalam pemetaan sumberdaya mineral .

## DAFTAR PUSTAKA
Saepuloh, A. (2013). “Potential use of Synthetic Aperture Radar (SAR) Data For Geothermal Exploration”, Proceedings of International Conference on Geological Engineering , Yogyakarta, Gadjah Mada University, 132-138.
Koike, K., Nagano, S., dan Ohmi, M. (1995). “Lineament analysis of satellite images using a Segment Tracing Algorithm (STA)”. Computers & Geosciences , 21, 1091-1104. Koike, K., Kouda, R., dan Ueki, T. (2001). “Characterizing Fracture Systems of Kyushu, Southwest  Japan  Through  Satellite-Image  Derived  Lineaments  Superimposed  on Topographic and Lithologic Data”. Bulletin of the Geological Survey of Japan , 52, 405-423.
Saepuloh, A., Haeruddin, H., Heriawan, M. N., Kubo, T., Koike, K. dan Malik, D. (2018). “Aplication of Lineament Density Extracted From Dual Orbit of Synthetic Aperture Radar (SAR) Images to Detecting Fluid Paths in The Wayang Windu Geothermal Field (West Java, Indonesia)”. Geothermics , 72, 142-155.
Nugroho, U. C., dan Tjahjaningsih, A. (2016). “Lineament Density Information Extraction Using  DEM  SRTM  Data  to  Predict  The  Mineral  Potential  Zones”. International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences , 13 (1), 67-74.