JGISE  Vol. 4 No. 2 (202x), pp. 86 - 94     |     https://doi.org/10.22146/jgise.66896

## JGISE

## Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Pemanfaatan Persistent Scatterer Interferometry Synthetic Aperture Radar (PSInSAR) Untuk Mengidentifikasi Laju Deformasi Permukaan di Lapangan Panas Bumi Ulubelu
(Utilization of Persistent Scatterer Interferometry Synthetic Aperture Radar (PSInSAR) to Identify Surface Deformation Rate in Ulubelu Geothermal Field)
I Gede Boy Darmawan, Karyanto
Jurusan Teknik Geofisika, Fakultas Teknik, Universitas Lampung, Bandar Lampung, Indonesia
Penulis Korespondensi: I Gede Boy Darmawan | Email: igedeboy@staff.unila.ac.id Diterima ( Received ): 22/06/2021     Direvisi ( Revised ): 13/11/2021    Diterima untuk Publikasi ( Accepted ): 08/12/2021

## ABSTRAK
Lapangan  panas  bumi  Ulubelu  telah  diekstraksi  sejak  tahun  2012  dengan  menghasilkan  2  x  55  MW  dari  PLTP  unit  1  &  2  dan meningkat menjadi 4 x 55 MW sejak tahun 2016 dengan beroperasinya unit 3 dan unit 4. Peningkatan eksploitasi energi panas bumi di Ulubelu berpotensi menimbulkan perubahan kondisi geologi dan lingkungan yang salah satunya adalah subsiden. Penelitian ini bertujuan  untuk  mengidentifikasi  potensi  laju  deformasi  permukaan  memanfaatkan  metode Persistent  Scatterer  Interferometry Synthetic Aperture Radar (PSInSAR) di lapangan panas bumi Ulubelu. Sebanyak 49 data Sentinel-1 periode Oktober 2014 hingga Maret 2020 dengan mode descending telah diolah dan dianalisis menggunakan tiga software utama yaitu SNAP, StaMPS dan StaMPS- Visualizer .  Pembentukan  interferogram  pada  setiap  pasangan  data  ( image  pair )  antara master dengan  seluruh slave dilakukan menggunakan SNAP. Seluruh data interferogram kemudian di export sebagai input data StaMPS untuk mendapatkan nilai piksel yang memiliki koherensi terbaik dan persistent . Hasil pengolahan menunjukkan laju deformasi per titik persistent scatterer (PS) berkisar antara -7,3 hingga +7,5 mm/tahun relatif pada arah Line of Sight (LOS) tanpa validasi lapangan. Pola deformasi berupa penurunan muka tanah berada di sekitar area eksploitasi panas bumi, sedangkan kenaikan muka tanah (uplift ) terdeteksi di luar area eksploitasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa kesamaan laju deformasi pada PLTP unit 1 & 2 dengan PLTP unit 3 & 4 mengindikasikan proses subsiden di area Ulubelu didominasi oleh proses ekstraksi fluida panas bumi. Temuan ini juga memperkuat penelitian sebelumnya yang menunjukkan bahwa proses subsiden di area panas bumi Ulubelu disebabkan oleh pemadatan batuan alterasi.
Kata Kunci : Deformasi, Panas bumi, PSInSAR, Subsiden, Ulubelu

## ABSTRACT
Ulubelu geothermal field has been extracted since 2012 by producing 2 x 55 MW from PLTP units 1 & 2 and increased to 4 x 55 MW since 2016 with the operation of unit 3 and unit 4. Increased exploitation of geothermal energy in Ulubelu can cause changes in geological and environmental conditions, one of which is subsidence. This study aims to identify the potential surface deformation rate using the Persistent Scatterer Interferometry Synthetic Aperture Radar (PSInSAR) method in the Ulubelu geothermal field. A total of 49 Sentinel- 1 data from October 2014 to March 2020 in descending mode have been processed and analyzed using three main software, namely SNAP, StaMPS, and StaMPS-Visualizer. The interferogram formation on each data pair between the master and all slaves is done using SNAP. All interferogram data is then exported as StaMPS data input to obtain pixel values that have the best and persistent coherence. The processing results show that the deformation rate per point of the persistent scatterer (PS) ranges from -7.3 to +7.5 mm/year relative to  the  Line  of  Sight  (LOS)  direction  without  field  validation.  The  deformation  pattern  in  land  subsidence  is  around  the  geothermal exploitation  area,  while  the  uplift  is  detected  outside  the  exploitation  area.  The  analysis  results  show  that  the  similarity  of  the deformation  rate  at  PLTP  units  1  &  2  and  PLTP  units  3  &  4  indicates  that  the  geothermal  fluid  extraction  process  dominates  the subsidence process in the Ulubelu area. This finding also strengthens previous research, which showed that the compaction of alteration rocks caused the subsidence process in the Ulubelu geothermal area.
Keywords : Deformation, Geothermal, PSInSAR, Subsidence, Ulubelu
© Author(s) 2021.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## Pendahuluan
Pemanfaatan sumber energi panas bumi yang meningkat disertai  dengan  eksploitasi  yang  besar  dan  jangka  waktu yang  lama  memang  membawa  manfaat  yang  besar  bagi terpenuhinya  ketahanan  energi  nasional  (Ashat  & Ardiasyah,  2012;  Harsoprayitno,  2009)  serta  membuka jutaan  lapangan  pekerjaan,  bahkan  lebih  banyak  dari sistem  pembangkit  listrik  lainnya.  Namun  kegiatan eksploitasi  di  lapangan  panas  bumi  tersebut  dapat menimbulkan  beberapa  perubahan  pada  kondisi  geologi dan lingkungan yang salah satunya adalah subsiden (White dkk., 2005).
Penurunan  muka  tanah/subsiden  di  lapangan  panas bumi  akibat  eksploitasi  telah  banyak  didokumentasikan (Eysteinsson,  2000;  Mossop  &  Segall,  1997;  White  dkk., 2005).  Keadaan  tersebut  disebabkan  oleh  penurunan tekanan dalam reservoir panas bumi (pada kasus lapangan panas bumi Wairakei, New Zealand sebesar -25 bar dengan total subsiden sampai 15 meter pada tahun 2001) (White dkk., 2005). Selain berdampak pada penurunan kuantitas energi  listrik,  subsiden  juga  dapat  merusak  jalur  pipa, sumur  dan  drainase,  jalur  transmisi  listrik,  bahkan bangunan  dan  jalan  serta  merusak  level  muka  air  yang berdampak pada lingkungan dan masyarakat di sekitarnya (Bloomer & Currie, 2001; White dkk., 2005).
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  berbagai metode  monitoring  telah  dilakukan  agar  perubahan  yang terjadi pada sistem panas bumi dapat segera diketahui dan dilakukan upaya mitigasinya. Salah satu metode geofisika yang  telah  banyak  digunakan  untuk  monitoring  tersebut adalah  metode  4D microgravity .  Metode  ini  mampu mendeteksi  dinamika  fluida  di  dalam  sistem  panas  bumi (Santoso  dkk., 2004;  Sarkowi, 2013; Sarkowi dkk., 2005). Metode ground  survey lainya  adalah  GPS  geodetik  yang digunakan  untuk  mendeteksi  deformasi  yang  terjadi berdasarkan  titik  datum/ benchmark secara  berkala. Namun  kedua  metode  ini  membutuhkan  waktu pengukuran  yang  lama  dan  membutuhkan  biaya  yang cukup  besar,  sehingga  hanya  berfokus  pada  area  potensi panas bumi saja.
Perkembangan teknologi citra satelit yang sangat pesat dewasa  ini  telah  memberikan  kesempatan  bagi  peneliti untuk memanfaatkan data-data tersebut dalam memonitoring suatu lapangan panas bumi. Interferometric Synthetic  Aperture  Radar atau  InSAR  merupakan  metode yang memanfaatkan citra Synthetic Aperture Radar (SAR), memiliki  kapabilitas  yang  sangat  baik  dalam  mendeteksi dan mengukur ground deformation dengan tingkat akurasi dalam milimeter dan cakupan spasial yang luas (Das dkk., 2015; Esfahany, 2008; Ferretti dkk., 2007; Zaenudin dkk., 2018). Dibandingkan dengan metode ground survey , InSAR dapat  dilakukan  tanpa  harus  mendatangi remote  area (Agustan,  2010).  Metode  InSAR  berkembang  menjadi metode persistent scatterer interferometric systetic aperture radar (PSInSAR). Metode ini mampu mengidentifikasi dan mengukur deformasi tanah, pengamatan ground subsidence , pengamatan  terhadap  aktivitas  vulkanik,  analisis  dan rekonstruksi deformasi pasca gempa, mengidentifikasi
manifestasi  permukaan  geothermal,  monitoring  potensi longsor dan deformasi permukaan pada lapangan minyak (Akbari  &  Saepuloh,  2016;  Dai  dkk.,  2016;  Jo  dkk.,  2017; Junisbekova dkk., 2016; Lesko dkk., 2018; Razi dkk., 2018; Stephens dkk., 2017; Zhantayev dkk., 2014).
Penelitian  ini  berfokus  pada  pemanfaatan  citra  SAR untuk mengukur laju perubahan permukaan tanah di area panas  bumi  Ulubelu  menggunakan  teknik  PSInSAR. Penelitian  ini  bermaksud  untuk  melengkapi  penelitian sebelumnya  yang  berhasil  mengidentifikasi  adanya subsiden  sebesar  3,3  mm/tahun  di  Ulubelu  berdasarkan InSAR  (Zaenudin  dkk.,  2020).  Namun  penelitian  tersebut hanya menggunakan 19 scene dengan rentang tahun 2017 hingga 2018. Kondisi tersebut belum dapat menggambarkan  deformasi  pada  proses  ekstraksi  fluida geotermal dari PLTP unit 1 & 2 yang beroperasi sejak tahun 2012. Oleh karena itu, penelitian ini melengkapi data dari tahun  2014  hingga  2020  sebanyak  49 scene .  Selain  itu, penelitian  ini  juga  memanfaatkan  teknik  PSInSAR  yang mampu meningkatkan akurasi karena hanya memilih titik yang persisten nilai koherensinya. Meskipun tanpa proses verifikasi  langsung  di  lapangan,  namun  pengukuran  laju deformasi dengan metode PSInSAR ini dapat menjadi salah satu  solusi  cepat  dalam  tahap  monitoring  di  lapangan produksi  panas  bumi  Ulubelu.  Keunggulan  metode  ini adalah  mampu  mengukur  laju  perubahan  muka  tanah secara  simultan  atau  runtut  waktu,  sehingga  setiap perubahan muka tanah selama proses produksi di lapangan panas bumi Ulubelu dapat dideteksi.

## Data dan Metodologi
Lokasi  penelitian  ini  terletak  di  area  lapangan  panas bumi  Ulubelu,  Kabupaten  Tanggamus,  Provinsi  Lampung. Metode  penelitian  difokuskan  pada  metode  PSInSAR  dan hanya  menggunakan  data  SAR  tanpa  verifikasi  lapangan. Hal ini dilakukan karena penelitian ini hanya berfokus pada pemanfaatan  PSInSAR  dalam  proses  identifikasi  awal adanya  laju  deformasi  akibat  kegiatan  ekstraksi  fluida panas bumi  di Ulubelu.  Penelitian ini juga memanfaatkan hasil  penelitian  sebelumnya  (oleh  Zaenudin  dkk.,  2020) sebagai referensi pembanding untuk hasil PSInSAR. Berikut ini adalah rincian data dan metode yang digunakan dalam penelitian ini.
2.1. Data dan Lokasi Lapangan  panas  bumi  Ulubelu  merupakan  bagian  dari sistem  panas  bumi  yang  terdiri  dari  Rendingan-Ulubelu- Way  Panas  (RUW)  (Husein  dkk.,  2015;  Suharno,  2013; Suharno & Danusaputro, 2005) berjarak sekitar 15 Km dari bagian  selatan  Sistem  Sesar  Sumatera,  Kabupaten Tanggamus, Provinsi Lampung. Sejak tahun 2012, lapangan panas  bumi  Ulubelu  telah  berkontribusi  dengan menghasilkan  2  x  55  MW  (Giriarso  dkk.,  2015;  Mulyanto dkk., 2015; Yuniar dkk., 2015) dari unit 1 dan 2 serta pada tahun 2016 mulai mengoperasikan unit 3 dan unit 4 pada tahun 2017 dengan kapasitas tambahan sebesar 2 x 55 MW (Mubarok  &  Zarrouk,  2016;  Siahaan  dkk.,  2015;  Zakaria, 2019) seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Lokasi lapangan panas bumi Ulubelu, Lampung
Penelitian  ini  menggunakan  49  data  Sentinel-1  yang diakuisisi  oleh  satelit  milik European  Space  Agency (ESA) dari  bulan  Oktober  2014  hingga  Maret  2020.  Dataset  ini memiliki waktu repetisi rata-rata antara 30 hari hingga 60 hari, kecuali dataset tahun 2015 hanya terdiri dari 5 scene sesuai  dengan  sumber  ketersediaan  dataset  di Alaska Satellite Facility (ASF), seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1. Dataset ini diperoleh dalam format Single Look Complex (SLC) dengan mode swath Interferometric Wide (IW). Spasi piksel  berkisar  antara  5 – 20  meter  dalam  komponen azimuth dan range .  Seluruh  data  diperoleh  dengan  bebas melalui  akses Alaska  Satellite  Facility (ASF)  dengan geometri  sensor  dalam  orbit Descending dan incidence angle sekitar 34 derajat.
Tabel 1 Karakteristik data Sentinel-1 yang digunakan dalam PSInSAR Waktu Akuisisi Orbit Jumlah Scene Status 14-03-2018 13-10-2014 - 24-12-2014 10-02-2015 - 25-11-2015 12-01-2016 - 19-11-2016 06-01-2017 - 10-08-2017 01-01-2018 - 15-12-2018 08-01-2019 - 10-12-2018 15-01-2020 - 03-03-2020 Descending Descending Descending Descending Descending Descending Descending Descending 1 3 5 7 9 11 11 2 Master Slave Slave Slave Slave Slave Slave Slave
Proses subset dilakukan  untuk  memfokuskan  area pengolahan  data  pada  lapangan  panas  bumi  Ulubelu dengan  menerapkan  teknik  S-1  TOPS Split .  Seluruh  data Sentinel-1  yang  digunakan  telah  di- split pada  posisi subswath IW2  dengan  polarisasi vertical  to  vertical (VV) dan  posisi  3  to  4  pada burst .  Proses  ini  dilakukan  untuk mengurangi  jumlah  data  yang  akan  diolah  dengan menggunakan teknik PSInSAR. Sehingga dalam pengolahan,
hanya  data  di  area  penelitian  yang  diproses.  Selain meringankan jumlah memori yang terpakai, proses ini juga mempercepat waktu pengolahan data.
2.2. Metode PSInSAR Pengolahan citra SAR dengan metode PSInSAR bertujuan untuk  mengidentifikasi  pergerakan  atau  pergeseran permukaan  pada  area  koheren  rendah  berbasis  piksel ( single  coherent  pixels )  yang  berada  pada baseline yang besar secara time series . Metode ini berkembang dari teknik InSAR dan Differential InSAR (DInSAR). Kekurangan akibat temporal decorrelation dan  adanya  efek atmospheric dishomogeneities menyebabkan hasil interferogram kurang baik,  sehingga  teknik persistent  scatterer dikembangkan untuk menghilangkan efek tersebut. Teknik ini juga mampu meningkatkan  akurasi  hingga  milimeter  per  tahun  dalam pengukuran  laju  deformasi  permukaan  dan  menawarkan area coverage yang  luas  serta  dapat  digunakan  untuk mengukur deformasi di masa lampau (Crosetto dkk., 2016; Sudiana dkk., 2014).
Perbedaan fase dalam pengukuran deformasi permukaan  dipengaruhi  oleh  beberapa  komponen  antara lain deformasi, orbit, topografi, atmosferik dan noise seperti yang ditunjukkan oleh persamaan 1 (Crosetto dkk., 2016; Darmawan dkk., 2021) di bawah ini.
∆𝜑 𝐷𝐼𝑛𝑆𝐴𝑅 = 𝜑 𝑑𝑒𝑓𝑜 + ∆𝜑 𝑂𝑟𝑏𝑖𝑡 +   𝜑 𝑟𝑒𝑠 𝑡𝑜𝑝𝑜 + ∆𝜑 𝑎𝑡𝑚 + 𝜑 𝑛𝑜𝑖𝑠𝑒 + 2𝑘𝜋 (1)
Dimana ∆𝜑 𝐷𝐼𝑛𝑆𝐴𝑅 adalah  nilai  fase  deformasi  total (DInSAR), 𝜑 𝑟𝑒𝑠_𝑡𝑜𝑝𝑜 merupakan  fase  residual error topografi, sedangkan untuk ∆𝜑 𝑎𝑡𝑚 dan ∆𝜑 𝑂𝑟𝑏𝑖𝑡 merupakan perbedaan  nilai  fase error antara  citra master dan slave yang  disebabkan  oleh  pengaruh  atmosfer  dan  orbit. Terakhir  untuk 𝜑 𝑁𝑜𝑖𝑠𝑒 dan 𝑘 adalah  nilai  untuk  fase noise dan  fase  ambiguitas  bernilai  bilangan  bulat.  Untuk memperoleh nilai fase deformasi permukaan ( 𝜑 𝑑𝑒𝑓𝑜 ) maka diperlukan beberapa tahapan proses koreksi pada fase-fase error tersebut (Crosetto dkk., 2016).
2.3. Tahapan Pengolahan Data
Proses pengolahan data pada penelitian ini terdiri dari tiga  tahapan  utama  yaitu  persiapan  data  InSAR  dengan menggunakan software SNAP.  Pada  tahapan  ini,  koreksi orbit dilakukan pada seluruh dataset, kemudian dilakukan proses coregistration dengan master menggunakan  data akuisisi  pada  14  Maret  2018.  Master  data  ini  dipilih berdasarkan  nilai perpendicular dan temporal  baseline paling  optimal  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  2. Dataset InSAR yang digunakan pada penelitian ini memiliki nilai temporal  baseline (-720  hingga  1248  hari)  dan perpendicular  baseline (-114,84  hingga  99,95  meter) terhadap data Master.
Proses  pembentukan  interferogram  dilakukan  untuk mendapatkan  perbedaan  nilai  fase  pada  setiap  pasangan data  ( image  pair )  antara master dengan  seluruh slave . Proses  ini  akan  menghasilkan  pola fringes pada  daerah yang  mengalami  deformasi  relatif  terhadap Line  of  Sight (LOS). Untuk mendeteksi laju perubahan permukaan tanah pada  periode  yang  panjang,  secara  umum  teknik  InSAR
memiliki  kelemahan  yaitu  adanya  dekorelasi  sehingga menurunkan nilai koherensi antar pasangan data. Kondisi ini juga terjadi pada proses deformasi yang cepat dan tidak terkover  oleh  interval  antar  data  SAR.  Oleh  karena  itu, untuk mengatasi kondisi tersebut, PSInSAR memanfaatkan pada  nilai  piksel  yang  memiliki  koherensi  terbaik  dan persistent dengan  menggunakan software StaMPS.  Hal  ini terbukti mampu meningkatkan koherensi antara pasangan data  dalam  runtun  waktu  ( time  series )  yang  panjang (Hooper dkk., 2012).
Gambar 2. Grafik hubungan perpendicular baseline dan temporal baseline data InSAR
Seluruh data interferogram kemudian di export sebagai input  data  StaMPS  menggunakan tools  SNAP  to  StaMPS . Hasil export ini  kemudian  ditransformasikan  ke  dalam model  input  data  dalam  sistem  StaMPS  dengan menggunakan algoritma mt_prep_snap (Hooper dkk., 2018). Terdapat 7 tahapan utama metode PSInSAR menggunakan StaMPS, yaitu mulai dari proses load data ke dalam sistem StaMPS, kemudian estimate phase noise merupakan proses iterasi untuk menghitung nilai noise dari fase pada setiap kandidat piksel dari semua interferogram. Selanjutnya PS selection , merupakan proses pemilihan piksel yang berbasis pada karakteristik tiap noise . Tahap  berikutnya  yaitu PS  weeding ,  menghilangkan piksel yang disebabkan oleh kontribusi sinyal dari elemen resolusi permukaan sekitarnya dan yang dianggap terlalu noisy . Tahapan Phase correction merupakan proses koreksi piksel wrapped phase yang terpilih untuk kesalahan sudut tampilan (DEM) yang tidak berkorelasi spasial, kemudian piksel terpilih ini melewati proses Phase unwrapping untuk menghasilkan  pola  fase  permukaan  yang  sebenarnya. Terakhir Estimate  spatially-correlated  look  angle (SCLA) error digunakan untuk menghitung error yang disebabkan oleh kesalahan DEM (Hooper dkk., 2018).
Untuk  mempermudah  proses  pengamatan  hasil perhitungan  PSInSAR,  penelitian  ini  memanfaatkan StaMPS-Visualizer (Höser,  2018).  Perangkat  ini  mampu menampilkan lokasi titik persistent scatterer (PS) pada peta satelit dan menampilkan kurva laju perubahan permukaan (deformasi).  Dengan  memanfaatkan StaMPS-Visualizer , hasil  perhitungan  laju  deformasi  menggunakan  StaMPS dapat  langsung  diamati  dan  dianalisis  secara  objektif  di
semua  titik  pengukuran.  Perangkat  ini  juga  mampu membuat  kurva  perhitungan trend laju  deformasi  secara langsung  di  setiap  titik  pengamatan,  baik  menggunakan kurva  linear  maupun  polinomial.  Selain  itu,  pengamatan titik  PS  lebih  objektif  karena  dapat  langsung  terintegrasi dengan peta satelit global menggunakan berbagai sumber terbuka ( open source satellite map ) (Höser, 2018). Seluruh tahapan pengolahan data dalam penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Tahapan pengolahan data PSInSAR di lapangan panas bumi Ulubelu

## Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan hasil pengolahan data PSInSAR menggunakan  StaMPS,  diperoleh  total  48  interferogram yang telah di- unwrap dan 1 Master interferogram sebagai baseline di tanggal 14 Maret 2018. Hasil ini menunjukkan adanya perubahan muka tanah/ ground deformation relatif terhadap  arah Line  of  Sight (LOS)  secara  bertahap berdasarkan  pola  perubahan  fase  tiap  interferogram. Perubahan  ini  nampak  pada  nilai  radians  hasil  proses unwrapping yang disimbolkan dengan warna merah untuk
deformasi  negatif/menjauh  dari  sensor  dan  warna  biru untuk deformasi positif/mendekat ke sensor (Gambar 4).
Gambar 4. Seluruh interferogram hasil pengolahan data PSInSAR
Berdasarkan  pola  perubahan  simbol  warna  pada interferogram  tanggal  13  Oktober  2014  terhadap master interferogram,  nampak  warna  kuning  hingga  merah mendominasi area  bagian tengah  dan menerus ke  bagian tenggara  daerah  penelitian  yang  diketahui  sebagai  area aktivitas  ekstraksi  fluida  panas  bumi  Ulubelu.  Warna  ini mengindikasikan  adanya  perbedaan  jarak  berdasarkan beda  fase  yang  bernilai  negatif  antara  data slave dengan master relatif  terhadap  arah  LOS.  Hal  ini  dapat diinterpretasikan  sebagai  adanya  penambahan  jarak sensor  dengan  permukaan  tanah  antara  pengukuran tanggal  13  Oktober  2014  dengan  pengukuran  tanggal  14 Maret  2018  atau  jarak slave lebih  dekat  dari master . Penambahan  jarak  ini  dapat  disebabkan  oleh  adanya pergerakan muka tanah seperti subsiden, erosi dan longsor pada perbukitan, maupun aktivitas manusia. Namun untuk aktivitas  manusia,  perubahan  muka  tanah  terjadi  secara signifikan  sehingga  akan  terkoreksi  oleh  nilai  koherensi yang rendah.
Gambar 5. Peta laju deformasi rata-rata (mm/tahun) di area panas bumi Ulubelu
Perubahan  pola  warna  secara  konsisten  dan  menerus yang ditunjukkan pada Gambar 4 mengindikasikan bahwa
pola deformasi terjadi secara perlahan dan menerus. Jika diperhatikan  pada  bagian  selatan  daerah  penelitian, perubahan gradasi warna merah hingga biru mengindikasikan  adanya  penambahan  jarak  secara konsisten  terhadap master interferogram.  Untuk mengetahui  total  rata-rata  laju  perubahan  muka tanah/deformasi  di  daerah  penelitian,  maka  seluruh perubahan  pada  48  interferogram  dihitung  berdasarkan laju  deformasi  per  tahun  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 5.
Berdasarkan peta sebaran laju deformasi rata-rata tiap PS di area panas bumi Ulubelu memiliki rentang nilai -7,3 hingga  +7,5  mm/tahun.  Meskipun  nilai  laju  deformasi  ini cukup  bervariasi  di  setiap  PS,  namun  pola  sebaran  yang terklaster  di  wilayah  kerja  panas  bumi  dapat mengindikasikan adanya hubungan laju deformasi berupa penurunan  muka  tanah/subsiden  dengan  aktivitas ekstraksi fluida panas bumi di wilayah tersebut. Indikasi ini masih sulit untuk dibuktikan secara langsung tanpa adanya data lapangan atau pendukung lainnya. Analisis lokasi yang mengalami deformasi juga masih cukup sulit dilakukan jika hanya  menggunakan  peta  hasil  pengolahan  dari  StaMPS. Oleh  karena  itu,  data  laju  deformasi  ini  akan  dianalisis menggunakan perangkat StaMPS-Visualizer . Data sebaran laju deformasi rata-rata/tahun di export ke dalam  tabel  yang  kemudian  diinput  ke  dalam  sistem StaMPS-Visualizer .  Seluruh  data  PS  dapat  ditampilkan dalam  peta  citra  satelit  secara  langsung  di  daerah penelitian. Laju deformasi tiap PS dapat ditampilkan dalam kurva seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 6 di bawah ini. Lokasi PS pada Gambar 6 (a) berada di kaki Gunung Duduk yang merupakan area sumur produksi yang saat ini telah difungsikan sebagai sumur injeksi dengan kode klaster R1.
Gambar 6. Peta dan kurva laju deformasi di area Gunung Duduk (a) dan Pekon Gunung Tiga (b) lapangan panas bumi Ulubelu. Lokasi titik PS ditunjukkan oleh panah berwarna putih pada gambar.
Pola  laju  deformasi  berupa  penurunan  muka  tanah kumulatif  PS  mencapai  ±20  mm  dari  tahun  2014  hingga 2019  yang  kemudian  membentuk  pola uplift ,  namun kemudian kembali mengalami subsiden hingga 2020. Pola uplift dapat mengindikasikan dampak dari kegiatan injeksi di  wilayah  ini,  namun  tetap  diperlukan  data  pengukuran lainnya  sebagai  pembanding,  mengingat  hasil  ini merupakan deformasi relatif terhadap arah LOS.
Gambar 7. Peta dan kurva laju deformasi di area PLTP unit 3 & 4 (a) dan PLTP unit 1 & 2 (b) lapangan panas bumi Ulubelu. Lokasi titik PS ditunjukkan oleh panah berwarna putih pada gambar.
Hasil  yang  sama  juga  ditunjukkan  oleh  Gambar  6(b) yang  berlokasi  di  Pekon/Desa  Gunung  Tiga.  Daerah  ini berada di antara klaster R1 dan R2, yang merupakan klaster untuk sumur injeksi yang baru beroperasi beberapa tahun terakhir.  Namun  salah  satu  titik  PS  menunjukkan  bahwa laju  penurunan  muka  tanah/subsiden  di  area  ini  cukup konsisten  dan  terakumulasi  mencapai  ±40  mm.  Pola deformasi  tiap  data  pengukuran  juga  tidak  tersebar sehingga menunjukkan bahwa titik PS memiliki koherensi yang  sangat  baik.  Kondisi  ini  dapat  diinterpretasikan bahwa  titik  PS  ini  merupakan  titik  deformasi  yang disebabkan  oleh  pergerakan  yang  lambat  dan  konsisten (mengindikasikan subsiden).
Sebaran  laju  deformasi  rata-rata/tahun  tiap  PS  di daerah  PLTP  unit  1  &  2  serta  PLTP  unit  3  &  4  juga menunjukkan  pola  deformasi  negatif  sebagaimana ditunjukkan  oleh  Gambar  7.  Kurva  deformasi  pada  area PLTP unit 1 & 2 (Gambar 7(b)) yang telah beroperasi sejak tahun  2012  (Yuniar  dkk.,  2015)  juga  menunjukkan penurunan  namun  tidak  signifikan  yaitu  ±12  mm  relatif terhadap LOS. Nilai ini relatif kecil mengingat fasilitas ini dimonitoring dan dirawat dengan baik karena merupakan salah  satu  objek vital negara. Sementara itu,  untuk kurva deformasi  pada  area  PLTP  unit  3  &  4  menunjukkan  pola yang  tersebar  hingga  pertengahan  tahun  2016  dan kemudian  mulai  terfokus  di  tahun  2017.  Hal  ini dikarenakan  PLTP  unit  3  &  4  baru  mulai  beroperasi pertengahan  tahun  2016  (Cahyono,  2017;  Siahaan  dkk., 2015)  sehingga  area  PS  tersebut  sebelum  tahun  2016 masih  dalam  tahap  konstruksi.  Meskipun  nilai  deformasi relatif  kecil,  namun trend deformasi  berupa  penurunan muka  tanah/subsiden  cukup  dominan  di  sekitar  area  ini. Kondisi  ini  akan  selalu  menjadi  salah  satu  faktor  penting dalam kegiatan monitoring di area panas bumi Ulubelu.
Untuk  mengetahui  besar  laju  penurunan  muka  tanah rata-rata di beberapa area terkonsentrasinya titik PS, maka perhitungan  dilakukan  kembali  dengan  menggunakan StaMPS.  Adapun  area  yang  dipilih  untuk  melihat  laju deformasi penurunan muka tanah sebanyak 9 lokasi yang berisiko akan terdampak karena berada di area penduduk dan  fasilitas  vital  negara  seperti  yang  ditunjukkan  oleh Gambar 8.
Gambar 8. Area analisis kurva laju deformasi LOS di area panas bumi Ulubelu
Berdasarkan  hasil  plot  kurva  laju  deformasi  LOS  rata- rata  pada  masing-masing  area  yang  ditunjukkan  pada Gambar 8. diperoleh dua pola deformasi di area panas bumi Ulubelu. Deformasi positif atau kenaikan muka tanah ( uplift ) relatif  terhadap  LOS  berada  di  Pekon  Datarajan  (I)  dan Pekon Ngarip (IX). Daerah ini berada di batas luar sumur panas bumi yaitu di batas tenggara dan di batas barat laut. Besarnya  kenaikan  muka  tanah  rata-rata  berkisar  +1,11 mm/tahun  di  Pekon  Ngarip  hingga  +1,14  mm/tahun  di Pekon Datarajan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7. Temuan  ini  menjadi  indikasi  pengaruh  perubahan konsentrasi fluida bawah permukaan yang diekstraksi pada area sumur panas bumi dengan wilayah sekitarnya. Selain itu,  wilayah  tenggara  lapangan  panas  bumi  Ulubelu merupakan zona sumur injeksi khususnya klaster R2 yang berada di wilayah Pekon Datarajan.
Gambar 7. Kurva laju deformasi LOS tiap area vital di wilayah panas bumi Ulubelu
Selanjutnya untuk area penduduk di sekitar sumur panas bumi  seluruhnya  mengalami  deformasi  negatif  atau penurunan  muka  tanah  (subsiden)  relatif  terhadap  LOS. Berdasarkan  kurva  laju  deformasi  LOS  pada  Gambar  7,
daerah  dengan  penurunan  muka  tanah  tertinggi  secara rata-rata  berada  di  area  Pekon  Gunung  Tiga  (II)  dengan penurunan -3,77 mm/tahun, disusul oleh klaster R1 di area Gunung  Duduk  (III)  sebesar  -2,94  mm/tahun  dan  Pekon Muaradua (V) sebesar -2,34 mm/tahun. Laju deformasi ini selaras  dengan  hasil  penelitian  sebelumnya  yang menemukan bahwa rata-rata laju deformasi Ulubelu pada periode 2017-2018 sebesar -3,3 mm/tahun (Zaenudin dkk., 2020).  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  hingga  tahun  2020, laju  penurunan  muka  tanah  di  area  panas  bumi  Ulubelu masih terus berlanjut dengan laju berkisar -3 mm/tahun.
Deformasi di area vital negara seperti PLTP unit 1 & 2 (VI) dan  PLTP  unit  3  &  4  (VII)  juga  terdeteksi  sebagai penurunan muka tanah masing-masing -1,5 mm/tahun dan -1,45 mm/tahun. Temuan yang menarik pada deformasi ini adalah laju deformasi di kedua area PLTP ini hingga tahun 2020 menunjukkan nilai yang relatif sama meskipun PLTP unit  3  &  4  baru  mulai  dibangun  dan  beroperasi  sejak pertengahan  2016  (Zakaria,  2019)  atau  4  tahun  setelah PLTP unit 1 & 2. Kondisi ini mencerminkan bahwa proses deformasi yang terjadi di area ini didominasi oleh aktivitas bawah permukaan. Berdasarkan hasil penelitian Zaenudin dkk., 2020, proses subsiden ini diakibatkan oleh pemadatan batuan  alterasi  dan  struktur  geologi.  Namun  penelitian tersebut  belum  dapat  mengidentifikasi  apakah  proses pemadatan  batuan  alterasi  ini  berkaitan  dengan  proses pembebanan  atau  tidak.  Oleh  karena  itu,  berdasarkan temuan adanya kesamaan laju deformasi di area PLTP unit 1 & 2 dengan unit 3 & 4 pada penelitian ini, maka penyebab deformasi  di  area  panas  bumi  Ulubelu  dapat diinterpretasikan  sebagai  salah  satu  dampak  ekstraksi fluida panas bumi. Temuan ini tetap memerlukan pengujian lebih  lanjut  untuk  memastikan  apakah  ekstraksi  fluida panas bumi Ulubelu yang menyebabkan deformasi tersebut. Penelitian  ini  dapat  menjadi  sinyal  awal  agar  proses monitoring  kegiatan  ekstraksi  fluida  panas  bumi  dapat ditingkatkan  demi  menjaga  kelestarian  lingkungan, memitigasi geohazard serta menjaga pasokan listrik negara.

## Kesimpulan
Penelitian  ini  mampu  mengidentifikasi  adanya  potensi penurunan  muka  tanah/subsiden  di  area  panas  bumi Ulubelu  secara  rata-rata  per  area  berkisar  antara  -0,1 mm/tahun hingga -3,77 mm/tahun dan per titik PS antara -7,3 hingga +7,5 mm/tahun relatif pada arah Line of Sight (LOS)  menggunakan  data  Sentinel-1  dengan  metode PSInSAR pada rentang tahun 2014 – 2020. Selain subsiden, penelitian  ini  juga  menemukan  adanya  kenaikan  muka tanah di sekeliling batas area panas bumi Ulubelu. Temuan ini  menunjukkan  bahwa  proses  penurunan  muka tanah/subsiden  terklaster  di  area  aktivitas  pemanfaatan panas bumi Ulubelu. Meskipun belum dilakukan verifikasi lapangan,  hasil  ini  selaras  dengan  penelitian  sebelumnya yang menunjukkan  bahwa  proses subsiden  di area  panas bumi Ulubelu disebabkan oleh pemadatan batuan alterasi. Selain  itu,  kesimpulan  tersebut  didukung  oleh  temuan penting  lainnya  yaitu  proses  deformasi  subsiden  bukan disebabkan  hanya  oleh  proses  pembebanan  permukaan, tetapi  lebih  didominasi  oleh  aktivitas  ekstraksi  fluida
berdasarkan kesamaan laju deformasi di area PLTP unit 1 & 2 dengan unit 3 & 4.
Informasi  signifikan  berupa  laju  deformasi  hasil penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  data  awal  dalam proses monitoring kegiatan ekstraksi fluida panas bumi di lapangan  Ulubelu.  Hasil  ini  dapat  diintegrasikan  dengan berbagai  metode ground  survey lainya  untuk  verifikasi, seperti  4D microgravity maupun  GPS  geodetik  yang digunakan untuk mendeteksi deformasi berdasarkan titik datum/ benchmark secara  berkala.  Dengan  demikian diharapkan  proses  monitoring  dapat  ditingkatkan  demi menjaga  kelestarian  lingkungan,  memitigasi  geohazard serta menjaga ketahanan energi nasional khususnya energi listrik.

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

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada European Space  Agency (ESA),  Andy  Hooper  dkk  dari  Universitas Leeds  dan  Thorsten  Höser  untuk  akses  terbuka software SNAP, StaMPS dan StaMPS-Visualizer . Terima kasih kepada Alaska  Satellite  Facility (ASF) Distributed  Active  Archive Center (DAAC) untuk akses terbuka seluruh data Sentinel-1 yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  serta  semua  pihak yang membantu proses penulisan artikel ini.

## Referensi
Agustan.  (2010). Ground  deformation  detection  based  on ALOS-PALSAR  data  utilizing  DInSAR  technique  in Indonesia . PhD Thesis, Nagoya University. Akbari, D., & Saepuloh, A. (2016). Identification of Surface Manifestation  at  Geothermal  Field  Using  SAR  Dual Orbit  Data. IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science , 42 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/42/1/012001 Ashat, A., & Ardiasyah, F. (2012). Igniting the Ring of Fire, a Vision  for  Developing  Indonesia’s  Geothermal  Power (WWF report).
Bloomer,  A.,  &  Currie,  S.  (2001).  Effects  of  geothermal induced subsidence. Proceedings 23rd NZ Geothermal Workshop , 3 – 8. Cahyono,  Y.  D.  (2017). The  Assessment  of  Steam  Above Ground  System  of  Unit-1  and  Unit-2  Ulubelu Geothermal Field, Indonesia, After 5 Years of Operation . Crosetto,  M.,  Monserrat,  O.,  Cuevas-González,  M.,
Devanthéry,  N.,  &  Crippa,  B.  (2016).  Persistent Scatterer Interferometry: A review. In ISPRS Journal of  Photogrammetry  and  Remote  Sensing (Vol.  115). https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.10.011
Dai, K., Li, Z., Tomás, R., Liu, G., Yu, B., Wang, X., Cheng, H.,
Chen, J., & Stockamp, J. (2016). Monitoring activity at the  Daguangbao  mega-landslide  (China)  using Sentinel-1  TOPS  time  series  interferometry. Remote Sensing of Environment , 186 .
https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.09.009 Darmawan, I. G. B., Manurung, Z. K., Nurul, M., Prihadita, W. P.,  &  Karyanto.  (2021).  Aplikasi  DInSAR  Untuk Identifikasi  Deformasi  Permukaan  Gunung  Anak Krakatau  Pada  Peristiwa  Longsor  Sebelum  Tsunami Selat Sunda. Jurnal Geosaintek , 7 (2), 83. https://doi.org/10.12962/j25023659.v7i2.8988
Das,  A.,  Agrawal,  R.,  &  Mohan,  S.  (2015).  Topographic correction  of  ALOS-PALSAR  images  using  InSAR- derived DEM. Geocarto International , 30 (2), 145 – 153. https://doi.org/10.1080/10106049.2014.883436 Esfahany,  S.  S.  (2008). Improving  Persistent  Scatterer Interferometry  results  for  Deformation  Monitoring, Case study on the Gardanne mining site . Master Thesis, Delft University of Technology.
Eysteinsson,  H.  (2000).  Elevation  and  gravity  changes  at geothermal  fields  on  the  Reykjanes  Peninsula,  SW Iceland. World Geotermal Congress , 559 – 564.
Ferretti,  A.,  Monti-guarnieri,  A.,  Prati,  C.,  Rocca,  F.,  & Massonnet,  D.  (2007).  InSAR  Principles:  Guidelines for SAR Interferometry Processing and Interpretation. In ESA Publications .
Giriarso,  J.  P.,  Puspadianti,  A.,  Mulyanto,  &  Dradjat  B. Hartanto,  E.  E.  S.  (2015).  Initial  Geochemical Monitoring  Ulubelu  Geothermal  Field. World Geotermal Congress , 1 – 8.
Harsoprayitno,  S.  (2009).  Geothermal  development  in Indonesia. Asia  Pacific  Economic  Forum  (APEC) Energy Working Group (EWG) 38 . Hooper,  A.,  Bekaert,  D.,  Hussain,  E.,  &  Spaans,  K.  (2018). StaMPS/MTI Manual Version 4.1b . School of Earth and Environment, University of Leeds.
Hooper,  A.,  Bekaert,  D.,  Spaans,  K.,  &  Arikan,  M.  (2012).
Recent  advances  in  SAR  interferometry  time  series analysis  for  measuring  crustal  deformation.  In Tectonophysics (Vol. 514 – 517, hal. 1 – 13). https://doi.org/10.1016/j.tecto.2011.10.013 Höser, T. (2018). Analysing the Capabilities and Limitations of InSAR using Sentinel-1 data for Landslide Detection and Monitoring . Master Thesis, University of Bonn.
Husein, S., Setianto, A., Nurseto, S. T., & Koestono, H. (2015).
Tectonic Control to Geothermal System of Way Panas, Lampung, Indonesia. World Geotermal Congress , 1 – 12. Jo, M. J., Jung, H. S., & Yun, S. H. (2017). Retrieving Precise Three-Dimensional  Deformation  on  the  2014  M6.0 South  Napa  Earthquake  by  Joint  Inversion  of  Multi-
Sensor SAR. Scientific Reports , 7 (1). https://doi.org/10.1038/s41598-017-06018-0
Junisbekova, V., Filatov, A., Kuznetsova, I., & Yelisseyeva, A. (2016).  SAR  Interferometry  Technique  for  Ground Deformation  Assessment  on  Karazhanbas  Oilfield.
Procedia Computer Science , 100 . https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.09.271
Lesko,  M.,  Papco,  J.,  Bakon,  M.,  &  Liscak,  P.  (2018). Monitoring of natural hazards in Slovakia by using of satellite  radar  interferometry.
Procedia  Computer Science ,
138 . https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.10.053
Mossop, A., & Segall, P. (1997). Subsidence at The Geysers
geothermal field, N. California from a comparison of GPS  and  levelling  surveys. Geophysical  Research Letters , 224 , 1839 – 1843.
Mubarok, M. H., & Zarrouk, S. J. (2016). Steam-Field Design Overview  of  The  Ulubelu  Geothermal  Project, Indonesia. Proceedings 38th New Zealand Geothermal Workshop , 1 – 6.
Mulyanto, Puspadianti, A., Giriarso, J. P., & Hartanto, D. B. (2015). The Initial-State Geochemistry as a Baseline for  Geochemical  Monitoring  at  Ulubelu  Geothermal Field, Indonesia. World Geotermal Congress , 1 – 5. Razi, P., Sri Sumantyo, J. T., Perssin, D., & Munir, A. (2018).
Persistent  Scattering  interferometry  SAR  based Velocity  and  acceleration  analysis  of  land deformation:  Case  study  on  Kelok  Sembilan  bridge. Proceeding of 2017 11th International Conference  on Telecommunication Systems Services and Applications,
TSSA 2017 , 2018 - January . https://doi.org/10.1109/TSSA.2017.8272930 Santoso,  D.,  Kadir,  W.  G.  A.,  Sarkowi,  M.,  Adriansyah,  & Waluyo.  (2004).  Time-Lapse  Microgravity  Study  for Reinjection Water Monitoring of Talang Jimar Field. Proceedings of The 7Th SEDJ International Symposium, Sendai-Japan , 497 – 502.
Sarkowi,  M.  (2013).  Analisa  Anomali  4D  Microgravity Daerah Panasbumi Ulubelu Lampung Periode 2010 – 2013. Seminar Nasional Sains & Teknologi V . Sarkowi, M., Kadir, W. G. A., & Santoso, D. (2005). Strategy of 4D Microgravity Survey for the Monitoring of Fluid Dynamics in Subsurface. World Geotermal Congress . Siahaan, E. E., Sasradipoera, D. S., Silitonga, T. H., Pelmelay, C.,  Koestono,  H.,  Mohamad,  Mubarok,  H.,  &  Rifki,  G. (2015).  Success  Development  Drilling  in  Ulubelu Green  Field  in  South  Sumatra  Based  on  Geological Structure  Evidence,  Generate  4X55MW. World Geotermal Congress , 1 – 9.
Stephens, K. J., Ebmeier, S. K., Young, N. K., & Biggs, J. (2017).
Transient  deformation  associated  with  explosive eruption  measured  at  Masaya  volcano  (Nicaragua) using  Interferometric  Synthetic  Aperture  Radar. Journal of Volcanology and Geothermal Research , 344 . https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2017.05.014
Sudiana, D., Rokhmatuloh, Rizkinia, M., Ardiansyah, Arief, R.,
Setiadi,  B.,  Bayuaji,  L.,  &  Sri  Sumantyo,  J.  T.  (2014). Analysis of land deformation on slope area using PS InSAR. Case study: Malang area. IOP Conference Series:
Earth and Environmental Science , 19 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/19/1/012011
Suharno.  (2013).  Reservoir  Review  of  the  Rendingan- Ulubelu-Waypanas (RUW) Geothermal Field,
Lampung, Indonesia. GRC Transactions , 37 , 471 – 478. Suharno, & Danusaputro, H. (2005). The Reservoir of The Rendingan-Ulubelu-Waypanas  Geothermal  System. Berkala Fisika , 8 (2), 69 – 74.
White, P. J., Lawless, J. V., Terzaghi, S., & Okada, W. (2005).
Advances  in  Subsidence  Modelling  of  Exploited Geothermal Fields. World Geotermal Congress .
Yuniar, D. M., Hastuti, P., & Silaban, M. (2015). Ulubelu, First Year  Reservoir  Monitoring. Proceedings  World
Geothermal Congress , 1 – 5.
Zaenudin,  A.,  Darmawan,  I.  G.  B.,  Armijon,  Minardi,  S.,  &
Haerudin,  N.  (2018).  Land  subsidence  analysis  in Bandar  Lampung  City  based  on  InSAR. Journal  of Physics: Conference Series . https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1080/1/012043
Zaenudin,  A.,  Sofiadin,  I.  T.,  &  Arief,  R.  (2020).  Delineasi Subsiden Pada Zona Alterasi di Lapangan Panasbumi Ulubelu  Berdasarkan  Interferometry  Synthetic Aperture  Radar  Time  Series. Jurnal  Geofisika
Eksplorasi , 6 (3), 190 – 196. Zakaria, M. (2019). Analisa Proses Produksi Panas Bumi di PT  Pertamina  Geothermal  Energi  Area  Ulubelu . Laporan Kerja Praktik, Universitas Pertamina. Zhantayev,  Z.,  Kurmanov,  B.,  Bibosynov,  A.,  Fremd,  A.,  & Ivanchukova,  A.  (2014).  Persistent  Scatterers Interferometry  Technique  for  Urban  Subsidence Monitoring  in  Kazakhstan  Republic. Procedia
Technology , 16 . https://doi.org/10.1016/j.protcy.2014.10.006