## PEMANFAATAN CITRA Pi-SAR2 UNTUK IDENTIFIKASI SEBARAN ENDAPAN PIROKLASTIK HASIL ERUPSI GUNUNGAPI GAMALAMA KOTA TERNATE
(UTILIZATION  OF Pi-SAR2 IMAGES FOR IDENTIFICATION THE

## PYROCLASTIC DEPOSITS FROM GAMALAMA VOLCANO ERUPTION TERNATE CITY)
Suwarsono *) , Dipo Yudhatama *) , Bambang Trisakti *) , Katmoko Ari Sambodo **) *) Peneliti Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, Lapan **) Peneliti Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, Lapan e-mail: suwarsono@lapan.go.id/landsono@yahoo.com
Diterima 5 Februari 2013; Disetujui 30 April 2013

## ABSTRACT
This  research  aims  to  identify  the  distribution  of  pyroclastic  deposits  from  the eruption  volcano  by  using  Pi-SAR2  imageriy.  The  object  of  research  is  Gamalama Volcano,  located  in  the  city  of  Ternate  in  North  Maluku  Province.  Research  methods include radiometric callibration Pi-SAR2 to get the value of backscatter intensity sigma naught, calculation of statistical values (mean, standard of deviation and coefficient of correlation  between  bands)  backscatter  intensity  of  sigma  naught  among  pyroclastic deposits and other surface objects, as well as the separation distribution of pyroclastic deposits  using  thresholding  methods.  This  research  concludes  that  the  Pi-SAR2 imagery can be used to identify the distribution of volcanic pyroclastic deposits from the eruption.  Concurrent  use  of  polarization  HH,  VV  and  HV  will  give  better  results  than using  a  single  polarization  HH  and  VV.  This  research  suggests  further  research  to  be done by applying the method of verification is supported by the use of field data (ground check).
Key words: Pi-SAR2, Identification, Pyroclastic deposits, Gamalama Volcano

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  sebaran  material  endapan piroklastik hasil erupsi  gunungapi  dengan memanfaatkan  citra radar  Pi-SAR2.  Obyek gunungapi yang dijadikan lokasi penelitian adalah Gunungapi Gamalama yang berada di wilayah Kota Ternate Provinsi Maluku Utara. Metode penelitian mencakup kalibrasi radiometrik  data  Pi-SAR2  untuk  mendapatkan  nilai  intensitas  hamburan  balik ( backscatter ) sigma naught , perhitungan nilai-nilai statistik (rerata, standar deviasi dan koefisien  korelasi  antar band ) sigma  naught endapan  piroklastik  dan  obyek-obyek permukaan  lainnya,  serta  pemisahan  sebaran  endapan  piroklastik  menggunakan metode  pengambangan  ( thresholding ).  Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  citra  Pi- SAR2  dapat  dipergunakan  untuk  mengidentifikasi  sebaran  endapan  piroklastik  hasil erupsi  gunungapi.  Penggunaan  secara  bersamaan  polarisasi  HH,  VV  dan  HV  akan memberikan hasil lebih baik dibandingkan dengan menggunakan single polarisasi HH maupun  VV.  Penelitian  ini  menyarankan  untuk  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut dengan  menerapkan  metode  verifikasi  yang  didukung  dengan  penggunaan  data-data lapangan ( ground check ).
Kata kunci: Pi-SAR2, Identifikasi, Endapan piroklastik, Gunungapi Gamalama
1 PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Kondisi geologis wilayah Indonesia yang berada di zona subduksi membawa implikasi  akan  munculnya  ancaman bahaya erupsi  gunungapi. Berdasarkan data dari Direktorat Vulkanologi (sekarang Pusat Vulkanologi dan Mitigasi Bencana Geologi),  di  Indonesia  terdapat  sekitar 129  gunungapi  aktif  yang  berpotensi untuk mengalami erupsi.
Ancaman  bahaya  dari  erupsi gunungapi  berasal  dari  material  yang dilepaskan  dari  kepundan,  yaitu  lava pijar  maupun  semburan  piroklastik. Selain  itu,  sering  muncul  ancaman susulan berupa banjir lahar dingin yang juga  sering  menimbulkan  bencana karena mampu meluluhlantahkan obyek- obyek  yang  dilaluinya  seperti  vegetasi, perumahan  penduduk,  infrastruktur, dan lahan budidaya pertanian.
Upaya  mitigasi  perlu  dilakukan untuk  meminimalisir  dampak  bencana yang  disebabkan  oleh  peristiwa  erupsi gunungapi tersebut. Penekanan penelitian ini  lebih  pada  dampak  bencana  yang akan terjadi pasca kejadian erupsi, yaitu bencana  yang    disebabkan  oleh  banjir lahar dingin. Untuk memprediksi sebaran  lahar  dingin  yang  akan  terjadi, maka  perlu  diketahui  posisi  sebaran material  hasil  erupsi  yang  sebagian besar umumnya mengendap pada wilayah sekitar puncak dan lereng-lereng atas.
Data  citra  penginderaan  jauh sangat dibutuhkan dalam mengidentifikasi sebaran  material  endapan  tersebut. Namun, perekaman dengan menggunakan citra  jenis  optis  seperti  Landsat,  SPOT, dan  ASTER  untuk  wilayah  gunungapi banyak  terkendala  oleh  tutupan  kabut dan  awan.  Apalagi  di  wilayah  tersebut banyak dijumpai fenomena awan orografis, sehingga  akan  menambah  akumulasi awan  pada  bagian  lereng  dan  puncak gunung.  Sehingga  akan  sangat  sulit untuk  mendapatkan  citra  satelit  optis wilayah  gunungapi  bagian  puncak  dan lereng atas yang benar-benar bebas awan.
Untuk  mengatasi  permasalahan ini,  salah  satu  solusinya  adalah menggunakan  citra  jenis  radar  yang memiliki  kemampuan  tembus  awan. Dari  sisi  konseptual,  semakin  besar panjang gelombang, maka akan semakin tinggi kemampuannya dalam menembus obyek.  Dengan  demikian,  dari  apek panjang  gelombang  yang  dipergunakan, penggunaan  panjang  gelombang L-band akan  memberikan  hasil  lebih  baik  dari kemampuannya dalam merepresentasikan obyek-obyek  permukaan  dibandingkan dengan  penggunaan band dengan panjang  gelombang  yang    lebih  rendah (Ka,  K,  Ku,  X,  dan  C  band).  Selain  itu, dari  sisi  resolusi  spasial  yang  diper- gunakan,  semakin  besar  resolusinya, maka  akan  semakin  besar  kemampuan citra dalam  mengidentifikasi obyek.
Telah banyak penelitian terdahulu yang  mengaplikasikan  citra  SAR  untuk kegunungapian.  Saepuloh  et  al.  (2009) mengemukakan  bahwa  citra  Radarsat-1 SAR  C- band resolusi  spasial  5,6  meter mampu  dipergunakan  untuk  memetakan sebaran endapan piroklastik di Gunungapi Merapi.  Pada  gunungapi  yang  sama, Saepuloh  et  al.  (2012)  juga  telah mengaplikasikan  citra  ALOS/PALSAR dan  ASTER  TIR  untuk  mengamati perubahan  permukaan  tanah  akibat erupsi besar tahun 2010. Pada Gunungapi Merapi  juga,  Bignami  et  al.  (2013) berhasil  mendeteksi  dan  mengestimasi ketebalan dan volume endapan piroklastik dengan  menggunakan  SAR interferometry COSMO- SkyMed yang  memiliki  resolusi spasial  3  meter.  Dengan  menggunakan kombinasi beberapa jenis data (Radarsat- 2,  TerraSAR-X,  GeoEye  1,  WorldView-2 dan  ASTER  TIR),  Pallister  et  al.  (2012) berhasil  dalam  melakukan  pemantauan kronologi  dan  tingkat  ekstrusi  dari erupsi  Gunungapi  Merapi  tahun  2010. Penelitian di tempat lain, Mathews et al. (2003)  mencoba  memanfaatkan  citra JERS-1  SAR  interferometry  untuk mengetahui  penambahan  tinggi  endapan piroklastik di Gunungapi Unzen, Jepang.
Selain  untuk  deteksi,  monitoring  dan pemetaan  endapan  piroklastik,  citra  SAR juga  sering  dipakai  untuk  mengukur perubahan  topografi  wilayah  gunungapi (Ebmeier  et  al.,  2012;  Tomiyama,  et  al., 2004).
Citra  Pi-SAR2  merupakan  salah satu  jenis  citra  radar  udara  ( Airborne Synthetic  Apperture  Radar )  yang  dalam perekamannya  menggunakan  panjang gelombang  L  (1,27  GHz)  dan  memiliki resolusi  spasial  2,5  meter.  Selama  ini belum  ada  penelitian  yang  mencoba memanfaatkan  citra  Pi-SAR2  untuk identifikasi endapan piroklastik gunungapi di wilayah Indonesia. Dengan kemampuannya  ini  maka  diharapkan citra  Pi-SAR2  dapat  juga  dipergunakan untuk    mengidentifikasi  obyek  material endapan  hasil  erupsi  berikut  dengan persebarannya, terutama untuk gunungapi yang ada di wilayah Indonesia.
Berdasarkan latar belakang
tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sebaran material endapan  piroklastik  hasil    erupsi gunungapi  dengan  memanfaatkan  citra radar  Pi-SAR2.    Obyek  gunungapi  yang dijadikan  lokasi  penelitian  adalah Gunungapi  Gamalama  yang  berada  di wilayah  Kota  Ternate  Provinsi  Maluku Utara. Lokasi ini dipilih karena gunungapi  ini  baru  mengalami  erupsi dan diprediksi akan memberikan ancaman bencana  lahar  dingin  di  Kota  Ternate pasca  kejadian  erupsi.  Hampir  seluruh wilayah daratan Kota Ternate merupakan bagian tubuh vulkan Gunungapi Gamalama,  sehingga  segala  aktivitas, terutama  erupsi  yang  timbul  pada gunungapi ini akan memberikan ancaman  bagi  kehidupan  di  Kota Ternate.  Gambar  1-1  menunjukkan letak  Gunungapi  Gamalama  di  wilayah Provinsi  Maluku  Utara  dari  Citra  DEM SRTM.

## 1.2 Pi-SAR2
Polarimetric  and  Interferometric Synthetic  Apperture  Radar (Pi-SAR) merupakan  sensor  citra  radar  SAR
udara  yang  memiliki  resolusi  sangat tinggi  yang  dipasang  pada  pesawat udara untuk pemanfaatan dalam mengobervasi  kondisi  lingkungan  dengan hasil yang memuaskan (Uratsuka, 2009).
Gambar 1-1: Letak  Gunungapi  Gamalama  di Provinsi Maluku Utara.
Tabel 1-1 memperlihatkan spesifikasi teknis Pi-SAR2 yang meliputi frekuensi yang dipergunakan, polarisasi, incidence  angle ,  lebar  sapuan,  resolusi, akurasi  ketinggian,  wahana  beserta ketinggiannya.
Tujuan  utama  dikembangkannya citra  radar  udara  ini  adalah  untuk menyediakan  citra  mengenai  kejadian bencana  secara  cepat  seperti  gempa bumi, tsunami, erupsi gunungapi, banjir dan  tanah  longsor.  Citra  Pi-SAR  juga dikembangkan untuk pemanfaatan yang luas dalam observasi lingkungan, kehutanan, pertanian, hidrologi, geologi, oseanografi (Uratsuka et al., 2010).
Dalam  pemantauan  bencana, citra  ini  pernah  digunakan  untuk mengamati letusan Gunungapi Usu dan Miyake-jima di Jepang pada tahun 2000. Dari  citra  ini  tampak  dengan  jelas bentuk  dan  ukuran  kawah  serta  tebal abu  vulkanik  yang  menutupi  wilayah hutan.  Citra  ini  juga  dipergunakan secara  meluas  untuk  pemantauan bencana  pada  tahun  2004.  Kemudian sejak  dari  tahun  2006  hingga  2009 dilakukan  pengembangan  sistem  baru dengan  konsep  sistem  radar  yang  lebih praktis  untuk  pemantauan  bencana (Uratsuka et al., 2010).

## Tabel 1-1: SPESIFIKASI TEKNIS Pi-SAR
X-band L-band Frequency 9.55 Ghz 1.27 Ghz Polarization Full Polarimetry Full Polarimetry Incidence angle 10-75 ° 20-60 ° Swath width 4.3 km for full function 19.6 km 19.43 km for VV InSAR Resolution 1.5 m 3 m Height Accuracy 2-4 m Platform GulfstreamII Altitude 6,000-12,000 m
Sumber : Uratsuka et al., 2010
Pi-SAR2
yang merupakan pengembangan  dari  Pi-SAR    memiliki fungsi  polarimetrik  dan  interferometrik dengan  resolusi  spasial  yang  tinggi, yaitu 0,3 – 0,5 meter sepanjang lintasan ( along  track )  dan  0,3  -  0,6  meter menyilang lintasan ( cross track ) pada X- band . Tabel 1-2 menunjukkan spesifikasi teknis  Pi-SAR2  sebagai  pengembangan dari Pi-SAR (Matsuoka et al., 2010).
Tabel 1-2:  SPESIFIKASI TEKNIS Pi-SAR2 SEBAGAI  PENGEMBANGAN  DARI Pi-SAR Observation mode Mode 1 Mode 2 Mode 3 Mode 0 (optional Bandwith 500 MHz 300 MHz 150 MHz 500 MHz Method Strip map Strip map Strip map Sliding spotlight Slant range resolution  0.3 m 0.5 m 1.0 m 0.3 m Azimuth resolution 0.3 m (1 look) 0.6 m(2 looks) 0.6 m(2 looks) 0.5~0.3 m (2 looks) Swath width 5~10 km 7~10 km >10 km 4~9 km Azimuth lenght - - - 3~7 km NEσ° < -23 dB < -27 dB < -30 dB < -25 dB
*In  all  modes,  Pi-SAR2  acquires  polarimetric  (HH/VV/HV/VH)  and interferometric (VVs/HVs) data
*  Values  are  estimated  with  the  airplane  altitude  of  12000  m  and  the ground speed of 220 m/s Sumber: Matsuoka et al., 2010
Berdasarkan pengalaman beberapa penelitian  sebelumnya  terkait  peman- faatan  citra  SAR  di  bidang  ke- gunungapian  serta  memahami karak- teristik  citra  Pi-SAR2,  maka  dapat diketahui  bahwa  citra  ini  memiliki potensi  untuk  dimanfaatkan  dalam monitoring  aktivitas  erupsi  gunungapi yang ada di Indonesia.

## 1.3 Karakteristik  Letusan  Gunungapi Gamalama
Berdasarkan  data  dari  Kementerian Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral, Gunungapi Gamalama merupakan gunungapi  aktif  yang  berada  di  Pulau Ternate,  Provinsi  Maluku  Utara.  Secara
administrasi,  gunungapi  ini  berada  di wilayah Kota Ternate. Ketinggian puncak  Gamalama  1.715  meter  dari permukaan  air  laut  dan  berada  pada koordinat 0 o 48’ Lintang Utara dan 127 o
19’ 30” Bujur Timur.
Gambar 1-2: Morfologi  Gunungapi  Gamalama berbentuk  srato  ( stratovolcano ), tampak  dari  citra  DEM-SRTM (garis  bergradasi  warna  adalah kontur dengan interval 100 meter)
Berdasarkan  Peta  Geologi  skala 1:250.000,
Gunungapi Gamalama tersusun oleh material ekstrusif gunungapi berumur
Holosen.
Berdasarkan  catatan  sejarah,  menurut data  dari  Kementerian  Energi  dan Sumber  Daya  Mineral,  gunungapi  ini menunjukkan  keaktifannya  pada  tahun 1538  dan  tetap  berlangsung  hingga 2003  dengan  interval  letusan  berkisar antara  1  tahun  hingga  50  tahun. Karakteristik  letusan  pada  umumnya bersifat  magmatik  dan  berlangsung  di kawah  utama.  Karakteristik  erupsi menyamping  terjadi  pada  tahun  1907 yang  terjadi  pada  sisi  lereng  sebelah Timur  dan  menghasilkan  leleran  lava hingga  mencapai  wilayah  pantai.  Pada bulan  Desember  2011  terjadi  erupsi yang menghasilkan asap kawah berwarna  putih  yang  tebal  dari  kawah
dengan  tekanan  lemah  dan  ketinggian- nya  mencapai  150  meter  mengarah  ke Barat,  dan  kemudian  terjadi  letusan yang  diikuti  oleh  semburan  abu vulkanik.
Aktivitas  erupsi  baru-baru  ini terjadi  pada  bulan  September  2012 yaitu  berupa  semburan  abu  vulkanik dengan  ketinggian  berkisar  antara  50 hingga 100 meter sehingga secara visual terlihat seperti abu putih tebal di udara. Abu  vulkanik  bergerak  ke  arah  timur dan  selatan gunung yang menyebabkan Kota  Ternate  terkena  jatuhan  abu vulkanik (ANTARA News).
Gambar 1-3: Erupsi  Gunungapi  Gamalama    di bulan  September  2012  yang menghasilkan produk  berupa material piroklastik (Sumber: ANTARA News)
Berdasarkan  informasi  tersebut, dapat diketahui bahwa erupsi Gunungapi Gamalama  umumnya  menghasilkan produk  berupa  abu  vulkanik  (material piroklastik).  Namun  demikian  dapat juga  berupa  lava  pijar  yang  pernah dihasilkan  dari  erupsi  menyamping. Gambar  1-3  memperlihatkan  foto  yang diambil  pada  saat  terjadinya  erupsi  di bulan September 2012 pada kawah yang menghasilkan produk material piroklastik.

## 2 METODOLOGI

## 2.1 Data
Data  utama  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah citra Pi-SAR- L2  L-band  (1,27  GHz)  yang  merekam daerah  Gunungapi  Gamalama  dan sekitarnya.  Perekaman  dilakukan  pada tanggal  8  Agustus  2012,  dengan  waktu perekaman  dimulai  pada  pukul  6:12:57 UTC (15:12:57 WIT). Perekaman dilakukan
dengan polarisasi penuh ( full polarization ), yaitu  polarisasi  HH,  HV,  VH,  dan  VV. Level  data  L2.1,  yaitu  sudah  dikoreksi secara  ortho  ( orthorectified    image ). Ukuran  citra  7100  x  8100  piksel, dengan  resolusi  spasial  2.5  m.  Citra  ini diperoleh dari Earth Observation Research Center (EORC), Space  Applications Mission  Directorate,  Japan  Aerospace Exploration Agency (JAXA).
Untuk mendukung proses analisis dan  interpretasi  dipergunakan  citra Landsat-7 ETM+, Quickbird, citra model elevasi dijital (DEM) dari SRTM dan peta geologi.  Citra  Landsat-7  ETM+  dan Quickbird  dipergunakan  sebagai  data optis  pembanding  terhadap  hasil-hasil interpretasi  dari  citra  Pi-SAR-L2,  data DEM SRTM dipergunakan untuk mengetahui  kondisi  topografi  wilayah, sedangkan  peta  geologi  dipergunakan untuk memahami kondisi geologi penyusun,  terutama  dari  aspek  litologi. Citra Landsat-7 ETM+ yang dipergunakan adalah  tanggal  perekaman  4  April  2012 yang  berdekatan  dengan  perekaman citra Pi-SAR-L2. Sedangkan citra Quickbird  yang  digunakan  adalah mosaik  tanggal  5  Agustus  2009  dan  2 Desember 2010 yang diambil dari Google Earth .
Berdasarkan  tanggal  perekaman data  Pi-SAR-L2  dan  Landsat-7  ETM+, maka  sebaran  material  hasil  erupsi Gunungapi  Gamalama  adalah  material yang  dihasilkan  pada  peristiwa  erupsi sebelum  tanggal  8  Agustus  2012  dan  4 April 2012, terutama sekali pada periode erupsi di bulan Desember 2011.

## 2.2 Metode Pengolahan Data
Metode pengolahan data mencakup kalibrasi  radiometrik  data  Pi-SAR-L2 untuk  mendapatkan  nilai  intensitas hamburan  balik  ( backscatter ) sigma naught ,  perhitungan  nilai-nilai  statistik (rerata,  standar  deviasi  dan  koefisien korelasi  antar band ) sigma  naught untuk  endapan  piroklastik  dan  obyek- obyek permukaan lainnya, serta pemisahan sebaran endapan piroklastik
menggunakan  metode  pengambangan ( thresholding ).
a) Kalibrasi radiometrik data Pi-SAR2
Kalibrasi radiometrik dilakukan untuk  mendapatkan  nilai  koefisien intensitas hamburan balik ( backscatter ) dari obyek-obyek di permukaan lahan yang  menjadi  target  yang  diterima oleh sensor radar. Dalam sistem SAR, nilai  koefisien  intensitas backscatter dapat  dihitung  dari  nilai  dijital ( Digital  Number )  citra  amplitudo  dan faktor  kalibrasi  ( Callibration  Factor ). Untuk  data  citra  amplitudo 16-bit unsigned short integer , formula untuk menghitung
besar
intensitas backscatter adalah  sebagai  berikut (Shimada et al., 2009):
(dB) =10.log 10 < DN 2 > + CF (2-1)
dimana DN adalah  nilai  dijital  citra amplitudo  dan  CF  adalah  faktor kalibrasi  ( callibration  factor ).  Untuk citra  Pi-SAR-L2,  nilai  CF  ditetapkan oleh JAXA sebesar -79.6. Lambang adalah sigma  naught yang  merupakan nilai  koefisen  intensitas backscatter yang dinyatakan dalam desibel (dB). Hasil  dari  perhitungan  ini  akan diperoleh  nilai  intensitas backscatter sigma  naught untuk  masing-masing polarisasi HH, HV, VH, dan VV.
b) Perhitungan  nilai-nilai  statistik  obyek endapan  piroklastik  dan  obyek-obyek penutuplahan lainnya.
Perhitungan  nilai  statistik  intensitas backscatter sigma  naught meliputi rerata  (µ),  standar  deviasi  (SD)  dan koefisien korelasi antar band. Nilai ini digunakan
untuk
mengetahui
karakteristik kekuatan  intensitas backscatter pada  obyek-obyek  yang ada di permukaan gunungapi, khususnya  endapan    piroklastik  dan obyek-obyek  penutup  lahan  lainnya seperti    vegetasi  dan  permukiman. Nilai ini diperlukan untuk memahami interaksi  antara signal radar  dan
obyek-obyek  di  permukaan  bumi (Gunungapi  Gamalama).  Karakteristik nilai-nilai  tersebut  sangat  penting untuk  proses  pemisahan  antara sebaran endapan   piroklastik  dengan obyek-obyek lainnya.
c) Pemisahan sebaran endapan piroklastik Metode  pemisahan  obyek  endapan piroklastik dari obyek-obyek penutup lahan  lainnya  dilakukan  dengan pengambangan  ( thresholding ).  Nilai ambang  batas  dapat  ditentukan berdasarkan  nilai  rerata  dan  standar deviasi.  Mengacu    metode  penentuan threshold pada penelitian Fraser et al (2000),  dalam  penelitian  ini  akan diujicobakan threshold berdasarkan nilai rerata dan standar deviasi, yaitu:
Threshold atas = µ + 1*SD (2-2) Threshold bawah = µ - 1*SD (2-3)
Dimana  µ    adalah  rerata  dan  SD adalah  standar  deviasi  dari  nilai intensitas backscatter sigma naught . Untuk  memilih threshold terbaik dilakukan  komparasi  dengan  data referensi.  Komparasi  dilakukan  secara visual antara hasil pemisahan terhadap sebaran  endapan  piroklastik  yang tampak  terlihat  dari  citra  Landsat-7 ETM+.  Kombinasi  komposit  yang sesuai  untuk  interpretasi landforms gunungapi adalah komposit RGB 543 dengan  penajaman  spasial highpass filter  sharpen2 (Asriningrum,  2002). Berdasarkan kasus Gunungapi
Merapi,  endapan  piroklastik  dapat diamati  dari  citra  Landsat-7  ETM+ komposit  warna  RGB  543  yang memperlihatkan  warna  merah  cerah. Adanya  perpaduan  dengan  warna biru menunjukkan adanya kandungan air  yang  tinggi  pada  endapan  lahar atau  lava  (Asriningrum  et  al.,  2004). Dengan demikian, endapan piroklastik selain  akan  tampak  menunjukkan warna  merah  juga      dapat  berwarna merah kebiruan jika dijumpai adanya kandungan air yang tinggi. Dalam hal
adanya  tutupan  awan  pada  citra Landsat-7  ETM+,  maka  komparasi dilakukan  terbatas  hanya  pada daerah-daerah yang bebas awan saja.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil  Kalibrasi Radiometrik Citra Pi-SAR2
Tampilan  visual  hasil  kalibrasi radiometrik citra Pi-SAR2 untuk polarisasi  HH,  HV,  dan  VV  masing- masing  ditunjukkan  pada  Gambar  3-1. Secara visual, citra dengan polarisasi VV menampilkan kontras yang paling tinggi dibandingkan dengan polarisasi HH dan HV.    Namun  pada  polarisasi  HV,  obyek perairan memberikan nilai sigma naught yang  paling  kecil  bila  dibandingkan pada polarisasi HH dan VV.
Berdasarkan  pengamatan  secara visual,  maka  dapat  diketahui  adanya perbedaan  nilai  hamburan  balik  pada masing-masing polarisasi. Dengan demikian,  ketiga  polarisasi  tersebut menjadi  penting  untuk  dipergunakan dalam proses identifikasi sebaran material piroklastik.

## 3.2 Analisis  Statistik  Nilai  Intensitas
Backscatter Obyek Material Piroklastik
Analisis  statistik  nilai  intensitas backscatter sigma  naught dilakukan terhadap beberapa lokasi sampel
( training  area )  yang  merepresentasikan berbagai  obyek  di  permukaan  bumi, yaitu  meliputi:  endapan  piroklastik, bekas-bekas  aliran  lava  (singkapan batuan  lava  yang  sudah  mengalami denudasi),  hutan,  permukiman,  aspal, dan  tubuh  perairan  (danau).  Di  dalam pemilihan training  area dibantu  dengan pengamatan menggunakan citra Landsat-7  ETM+  sehingga  mampu menunjukkan  lokasi  yang  lebih  tepat. Gambar  3-2  dan  3-3  menunjukkan contoh  obyek  material  piroklastik  yang nampak  pada  citra  Pi-SAR2  dan Landsat-7 ETM+ serta Quickbird. Material  piroklastik  nampak  berwarna cyan pada  citra  Pi-SAR2  dan  merah kebiruan  pada  citra  Landsat-7  ETM+, serta  merah  keunguan  pada  citra Quickbird.
Hasil  perhitungan  rerata  dan standar  deviasi  intensitas backscatter sigma  naught terhadap  beberapa  lokasi sampel
untuk obyek endapan piroklastik (5 training area, 8.868 piksel), lava  yang  telah  terdenudasi  (5 training area ,  2.097  piksel),  hutan  (5 training area, 56.566    piksel),  permukiman  (5 training  area, 4.018  piksel),  aspal bandara  (7 training  area, 1.036  piksel), dan  perairan  danau  (2 training  area , 4.483 piksel) ditunjukkan pada Tabel 3-1.
25 -25 dB (a) HH
(a) HV (a) VV
Gambar 3-1: Tampilan visual Citra Pi-SAR2 wilayah Gunungapi Gamalama untuk masing-masing tipe polarisasi (nilai piksel dinyatakan dalam dB)
(a) Pi-SAR2 (b) Landsat-7 ETM+ Gambar 3-2: Tampilan visual (a)  Citra Pi-SAR2 komposit RGB HV-VV-HH dan (b) Landsat-7  ETM+  komposit  RGB
543  bagian  puncak  Gunungapi Gamalama
(a) Pi-SAR2 (b) Quickbird Gambar 3-3: Tampilan visual (a) Citra Pi-SAR2 komposit RGB HV-VV-HH dan (b) Quickbird    komposit  RGB  321 bagian puncak Gunungapi Gamalama
Tabel 3-1:  NILAI  RERATA  DAN  STANDAR
DEVIASI INTENSITAS BACKSCATTER SIGMA  NAUGHT PADA  BERBAGAI OBYEK PERMUKAAN
DI

## GUNUNGAPI GAMALAMA
Jenis obyek Intensitas Backscatter Sigma Naught HH HV VH
VV Rerata  SD  Rerata  SD  Rerata  SD  Rerata SD Piroklastik -11,84  4,91  -19,84  4,08  -19,79  4,16 -11,00  5,62 Lava -8,53  1,73  -14,70  1,73  -14,61  1,71  -7,57  1,47 Hutan -8,40  1,72  -12,03  1,69  -11,90  1,69  -7,00  1,77 Permukiman 1,18  4,28  -12,59  2,92  -12,53  2,92  -1,17  4,03 Aspal -17,45  0,99  -24,71  0,86  -24,57  0,84 -15,51  1,23 Air Danau -27,64  1,02  -32,11  0,99  -31,85  0,96 -27,17  2,60 Berdasarkan  hasil  perhitungan dapat  diketahui  bahwa  secara  umum masing-masing obyek memberikan respon backscatter yang  berbeda  dan spesifik  untuk  tiap-tiap  polarisasi. Secara  khusus,  untuk  obyek  material piroklastik, pada polarisasi HH, HV, VH, dan VV berturut-turut memberikan nilai
sigma  naught -11.84,  -19.84,  -19.79, dan  -11.00.  Nilai-nilai  tersebut  berbeda dari  yang  diberikan  oleh  obyek-obyek lainnya  baik  endapan  lava,  hutan, permukiman, aspal, dan perairan danau.
Namun,  apabila  dilihat  dari  nilai koefisien korelasi antar polarisasi, dapat diketahui  bahwa  secara  umum  untuk seluruh  wilayah  Gunungapi  Gamalama yang  teramati,  menunjukkan  korelasi yang  sangat  tinggi,  termasuk  di antaranya untuk obyek endapan piroklastik.  Pengecualian  terjadi  pada obyek aspal dimana mempunyai korelasi yang  rendah  antara  polarisasi  HH-HV, HH-VH,  dan  HH-VV.  Juga  untuk  obyek air  mempunyai  korelasi  yang  rendah antara polarisasi HH dan VV. Selengkap- nya dapat dilihat pada Tabel 3-2.
Tabel 3-2:  KORELASI ANTAR NILAI  INTENSITAS

## BACKSCATTER SIGMA NAUGHT
MASING-MASING  POLARISASI  PADA BERBAGAI  OBYEK  PERMUKAAN  DI GUNUNGAPI GAMALAMA
PIROKLASTIK HH HV VH VV HH 1  0,973  0,973  0,988 HV 0,973 1  0,998  0,971 VH 0,973  0,998 1  0,971 VV 0,988  0,971  0,971 1 LAVA HH HV VH VV HH 1  0,822  0,825  0,854 HV 0,822 1  0,997  0,799 VH 0,825  0,997 1  0,804 VV 0,854  0,799  0,804 1 HUTAN HH HV VH VV HH 1  0,79  0,788 0,8 HV 0,79 1  0,999  0,808 VH 0,788  0,999 1  0,807 VV 0,8  0,808  0,807 1 PERMUKIMAN HH HV VH VV HH 1  0,777  0,772  0,873 HV 0,777 1 1  0,752 VH 0,772 1 1  0,749 VV 0,873  0,752  0,749 1
ASPAL HH HV VH VV HH 1  0,405  0,445  -0,197 HV 0,405 1  0,942  0,113 VH 0,445  0,942 1  0,122 VV -0,197  0,113  0,122 1 AIR DANAU HH HV VH VV HH 1  0,657  0,688  0,369 HV 0,657 1  0,795  0,242 VH 0,688  0,795 1  0,242 VV 0,369  0,242  0,242 1 SEMUA KELAS HH HV VH VV HH 1  0,921  0,916  0,947 HV 0,921 1  0,999  0,871 VH 0,916  0,999 1  0,867 VV 0,947  0,871  0,867 1 Gambar 3-4 memperlihatkan diagram pencar nilai koefisien backscatter sigma  naught pada  obyek  endapan piroklastik  pada  polarisasi  HH versus HV,  HH versus VV  dan  HV versus VV. Berdasarkan  nilai  rerata  dan  koefisien korelasi  antar  jenis  polarisasi,  maka secara  prinsip  di  sini  dapat  diketahui bahwa  untuk  mengidentifikasi  obyek endapan  piroklastik  cukup  dilakukan hanya  dengan  mempergunakan  satu jenis polarisasi saja. Selanjutnya, untuk mengidentifikasi  endapan  piroklastik dapat  dipilih  jenis  polarisasi  yang memiliki  nilai  standar  deviasi  paling rendah, yaitu jenis polarisasi HV.
(a) HH vs HV
(b) HH vs VV
(c) HV vs VV Gambar 3-4: Diagram  pencar  nilai  koefisien
backscatter sigma  naught pada obyek    endapan  piroklastik  pada polarisasi  HH versus HV,  HH versus VV dan HV versus VV
3.3 Pemisahan Sebaran Endapan Piroklastik Pemisahan sebaran endapan piroklastik dari obyek-obyek permukaan lainnya  diujicobakan  dengan  meng- gunakan  pengambangan  ( thresholding ). Meskipun  pemisahannya  dapat  meng- gunakan  satu  jenis  polarisasi  saja (polarisasi  HV),  namun  di  sini  akan diujicobakan untuk semua jenis polarisasi  dan  kombinasi  dari  beberapa polarisasi. Threshold yang dipergunakan adalah  nilai ambang  batas  atas (menggunakan  nilai  rerata  ditambah  1 standar deviasi) dan nilai ambang batas bawah  (rerata  dikurangi  1  standar deviasi).  Tabel  3-3  menunjukkan  nilai threshold untuk masing-masing polarisasi.
Tabel 3-3:  NILAI  AMBANG  BATAS  UNTUK PEMISAHAN
OBYEK ENDAPAN
PIROKLASTIK  DARI  OBYEK-OBYEK LAINNYA Polarisasi Threshold σ ° (dB) Atas Bawah  Rerata µ + SD  µ - SD µ
y = 0,687x + 11047 R² = 0,95 0 5000 10000 15000 20000 25000 0 5000 10000 15000 20000 ° H V (* -1000) dB ° HH (*-1000) dB
y = 0,953x - 1092, R² = 0,98 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 0 5000 10000 15000 20000 V V ( *- 1 0 0 0 ) dB HH (*-1000) dB y = 0,879x - 7120, R² = 0,94 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 0 5000  10000  15000  20000  25000 V V ( *- 1 0 0 0 ) dB
HV (*-1000) dB
HH -6,93  -16,74 -11,84 HV -15,76  -23,92 -19,839 VH -15,63  -23,96  -19,793 VV -5,39  -16,62 -11,00
Hasil  penerapan  masing-masing threshold dan  kombinasinya  dalam pemisahan  obyek  endapan  piroklastik dapat  dilihat  pada  Gambar  3-5.  Citra
Landsat-7  ETM+  komposit  warna  RGB 543 highpass filter sharpen2 dan PiSAR- L2  komposit  warna    RGB  HV-VV-HH digunakan  sebagai  pembanding  hasil pemisahan.  Endapan  piroklastik  nampak berwarna cyan pada  citra  Pi-SAR2  dan merah  keunguan  pada  citra  Landsat-7 ETM+.
(a) HH (b) HV (c) VH (d) VV (e) HH ∩ HV (f) HH ∩ HV ∩ VH
(g) HH ∩ HV ∩ VH ∩ VV (h) Pi-SAR RGB HV-VV-HH (i) Landsat-7 ETM+ RGB 543
(j) Quickbird RGB 321
Gambar 3-5: Hasil  penerapan threshold untuk  mengidentifikasi  sebaran  endapan  piroklastik  (a sampai dengan g). Gambar (h, i dan j) memperlihatkan citra Pi-SAR2, Landsat-7 ETM+ dan Quickbird sebagai pembanding
Secara    visual,  hasil  pemisahan menunjukkan bahwa penggunaan threshold dengan polarisasi HH memiliki pola  yang  mirip  dengan  polarisasi  VV. Selain  itu,  pada  polarisasi  HV  juga mempunyai  pola  yang  mirip  dengan polarisasi  VH.  Apabila  dibandingkan dengan pola sebaran endapan piroklastik  secara  visual  pada  Citra  Pi- SAR-L2  dan  Landsat-7  ETM+  dapat diketahui bahwa pada polarisasi HH dan VV  tidak menunjukkan  kemiripan,  atau dengan kata lain memberikan hasil yang tidak  tepat.  Selain  itu,  terlihat  lebih banyak commision  error ,  yaitu  banyak obyek-obyek  yang  sebenarnya  bukan endapan  piroklastik,  tetapi  teridentifikasi sebagai  endapan  piroklastik.  Obyek- obyek  tersebut  dapat  berupa  lahan- lahan  terbuka  yang  menyingkapkan lapisan  tanah  (pada  citra  Landsat-7 ETM+  komposit  RGB  543  tampak berwarna  kemerah-merahan).  Lapisan tanah  yang  tersingkap  memiliki  tekstur permukaan yang mirip dengan endapan piroklastik yang masih relatif baru.
Selanjutnya melakukan kombinasi dengan membuat irisan antar polarisasi. Pola yang mirip dihasilkan  dari penggunaan threshold pada  polarisasi HV, VH, HH  ∩ HV, HH ∩ HV  ∩ VH dan HH ∩ HV ∩ VH ∩ VV. Namun dari ke-5 threshold yang  disebutkan  terakhir tersebut, threshold dengan polarisasi HH ∩  HV  memberikan  hasil  dengan  pola yang  paling  mirip,  meskipun  masih tetap  saja  dijumpai  adanya ommision error (obyek-obyek  endapan  piroklastik yang  tidak  teridentifikasi).  Dengan demikian,  jenis  polarisasi  yang  sesuai untuk  mengidentifikasi  sebaran  endapan piroklastik  hasil  erupsi  Gunungapi Gamalama  adalah  dengan  menggunakan secara bersamaan polarisasi HH dan HV.

## 4 KESIMPULAN
Pi-SAR2 dapat dipergunakan untuk  mengidentifikasi  sebaran  endapan piroklastik  hasil  erupsi  gunungapi dengan  menggunakan  metode  pengam- bangan.  Penggunaan  secara  bersamaan
polarisasi HH dan HV akan memberikan hasil  lebih  baik  dibandingkan  dengan menggunakan single polarisasi  HH
maupun VV. Endapan piroklastik memberikan  nilai backscatter  sigma naught antara  -16,74  hingga  -6,93  dB pada polarisasi HH dan  -23,92 hingga -15,76 dB pada polarisasi HV. Penelitian  ini  menyarankan  untuk dilakukan penelitian lebih lanjut dengan menerapkan  metode  verifikasi  yang didukung dengan penggunaan data-data lapangan ( ground check ).

## 5 UCAPAN TERIMA KASIH
Makalah  ini  adalah  bagian  dari hasil kegiatan riset singkat pemanfaatan data Pi-SAR di Kedeputian Penginderaan Jauh  LAPAN.  Terima  kasih  kepada Kabid  Sumberdaya  Wilayah  Darat  (Ir. Arum  Tjahyaningsih,  M.Si)  serta  Kabid Lingkungan  dan  Mitigasi  Bencana  (Dr. M.  Rokhis  Khomarudin)  yang  telah memfasilitasi terselenggaranya penelitian ini. Terima kasih juga kepada pihak  JAXA  dan  Direktur  PTISDA  BPPT yang  telah  menyediakan  materi  (data Pi-SAR2 beserta pelatihannya)  sehingga penelitian  ini  dapat  berjalan  dengan lancar.

## DAFTAR RUJUKAN
Asriningrum,  A.,  2002.  S tudi Kemampuan Landsat ETM+ untuk Identifikasi  Bentuklahan  (Landforms)  di daerah  Jakarta-Bogor ,  Tesis  Program Pasca Sarjana IPB, Bogor.
Asriningrum, A., Noviar, H., & Suwarsono, 2004. Pengembangan Metode
Zonasi  Daerah  Bahaya  Letusan Gunung  Api  Studi  Kasus  Gunung Merapi , Jurnal Penginderaan Jauh dan  Pengolahan  Citra Digital  (1),
66-75.
Bignami,  C.,  Ruch,  J.,  Chini,  M.,  Neri, M.,  Buongiorno.,  M.F.,  Hidayati,
S., Sayudi, D.S., & Surono, 2013. Pyroclastic Density
Current Volume  Estimation  After  the  2010 Merapi  Volcano  Eruption  Using  X- Band SAR . Journal of Volcanology and Geothermal Research , http://
dx.doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2 013.03.023.
Direktorat  Vulkanologi,  1979. Data Dasar  Gunung  Api  Indonesia . Dirjen Pertambangan Umum,
Departemen  Pertambangan  dan Energi, Bandung.
Ebmeier,  S.K.,  Biggs,  J.,  Mather,  T.A.,
Elliot, J.R., Wadge, G., & Amelung, F., 2012. Measuring Large Topographic  Change  with  Insar: Lava  Thicknesses ,  extrusion  rate and subsidence rate at
Santiaguito  volcano,  Guatemala. Earth  and  Planetary  Science Letters, 335-336, 216-225.
Fraser, R.H., Li, Z., & Cihlar, J., 2000 . Hotspot  and  NDVI  differencing synergy (HANDS): A new technique for  burned  area  mapping  over boreal  foresy. Remote  Sensing  of Environment, 72, 362-376.
Matthews, J.P, Kamata, H., Okuyama, S.,
Yusa,  Y.,  &  Shimizu,  H.,  2003. Surface  Height  Adjustments  in Pyroclastic-Low Deposits Observed at  Unzen  Volcano  by  JERS-1  SAR Interferometry , Journal of Volcanology and Geothermal
Research , 125 ,  247-270.
Pallister, J.S., Schneider, D.J., Griswold, J.P.,  Keeler,  R.H.,  Burton,  W.C., Noyles,  C.,  Newhall,  C.G.,  & Ratdomopurbo,  A.,  2012. Merapi 2010  Eruption — Chronology  and Extrusion  Rates  Monitored  with Satellite  Radar  and  used  in
Eruption  Forecasting, Journal  of Volcanology and Geothermal Research , http://dx.doi.org/10.1
016/j.jvolgeores.2012.07.012.
Shimada, M., Isoguchi, O., Tadono, T., &
Isono, K., 2009). PALSAR Radiometric and Geometric Calibration .  IEEE  Transaction  on Geoscience  and  Remote  Sensing
(47) , 12,  3915-3931.
Saepuloh, A. & Koike, K., 2009. Detailed Mapping  of  Pyroclastic  Flow Deposits  by  SAR  Data  Processing
for an Active Volcano in the  Torrid Zone .  World  Academy  of  Science, Engineering  and  Technology,  29,
270-274.
Saepuloh, A. Urai, M., Aisyah, N., Sunarta, Widiwijayanti,  C.,  Subandriyo,  & Jousset, P., 2010. Observing Ground Surface Changes Prior to the 2010 Large  Eruption  of  Merapi  Volcano using  ALOS/PALSAR  and  ASTER TIR  Data  Sets .  Journal  of volcanology and geothermal research,doi:10.1016/j.jvolgeores. 2013.05.001.
Tomiyama,  N.,  Koike,  K.,  &  Omura,  M., 2004. Detection  of  Topographic Changes  Associated  with  Volcanic Activities  of  Mt.  Hossho  using  D- InSAR . Advances in Space
Research , 33 ,  279-283.
Uratsuka,  S.,  Kobayashi,  T.,  Umehara, T.,  Matsuoka,  T.,  Nadai,  A., Satake,  M.,  Uemoto,  J.,  2010. Airborne  SAR  Development  at NICT: Concept for new Generation . International  Archives  of  the Photogrammetry,  Remote  Sensing and  Spatial  Information  Science, Volume  XXXVIII,  Part  8,  Kyoto, Japan, ISPRS, Aug. 9-13, 2010. Uratsuka,  S.,  2009. Getting  Disaster Situations  Instantly,  in  Greater Detail .  NICT  News,  No  380,  May 2009, 1-2.
Zuidam,  R.A.van.,  1985. Aerial  Photo- Intrepretation  in  Terrain  Analysis and Geomorphologic Mapping . ITC, Enschede, The Netherlands. http://www.antaranews.com/berita/33 3794/gunung-gamalama-masih- semburkan-abu-vulkanik. Diakses tanggal 1 Desember 2012. http://www.esdm.go.id/berita/geologi/4 2-geologi/5229-status-gunung- gamalama-meningkat-menjadi- siaga.html.  Diakses  tanggal  1 Desember 2012.
http://proxy.vsi.esdm.go.id/index.php?c atid=&halaman=1.Diakses  tanggal 1 Desembe 2012.