## 
Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital berisi hasil penelitian dan pengembangan, dan/atau pemikiran di bidang teknologi dan aplikasi penginderaan jauh. Jurnal ini terbit sejak tahun 2004 dan dipublikasikan dua kali dalam setahun (Juni dan Desember)

## SUSUNAN DEWAN PENYUNTING JURNAL PENGINDERAAN JAUH DAN PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL

## Penyunting
 Ketua
Dr. Wikanti Asriningrum, M.Si (Aplikasi Penginderaan Jauh)/LAPAN
 Anggota
Dr. Indah Prasasti, M.Si (Aplikasi Penginderaan Jauh)/LAPAN Dr. Dede Dirgahayu, M.Si (Aplikasi Penginderaan Jauh)/LAPAN Ir. Wawan K. Harsanugraha, M.Si (Aplikasi Penginderaan Jauh)/LAPAN
Mitra Bestari
Dr. Nurul Khakim, M.Si (Kartografi-Penginderaan Jauh-SIG (tematik lingkungan pesisir dan kelautan ) )/UGM Prof. Dr. I. Nengah Surati Jaya, M.Agr (Penginderaan Jauh Kehutanan)/IPB Ir. Mahdi Kartasasmita, MS, Ph.D. (Teknologi Penginderaan Jauh)/LAPAN Dr. Ir. Irawan Muripto, M.Sc. (Oseanografi Perikanan dan Teknik Penangkapan Ikan)/STP Dr. Vincentius P. Siregar, M.Sc. (Penginderaan Jauh Pesisir dan Kelautan)/IPB Dr. Agustan (Aplikasi Penginderaan Jauh)/BPPT Dr. Ir. Sidik Mulyono, M.Eng (Komputer Sains dan Penginderaan Jauh)/BPPT

## SUSUNAN SEKRETARIAT REDAKSI JURNAL PENGINDERAAN JAUH DAN PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Pemimpin Umum Ir. Christianus Ratrias Dewanto, M.Eng
Pemimpin Redaksi Pelaksana Ir. Jasyanto, MM
Redaksi Pelaksana Mega Mardita, S.Sos.,M.Si Yudho Dewanto, ST Dwi Haryanto, S.Kom Aulia Pradipta, SS

## Tata Letak
M. Luthfi
Gambar cover, Citra suhu kecerahan Landsat-8 kanal 10 (BT 10) dan kanal 11 (BT10) pada wilayah terbakar (Lokasi: Pulangpisau Kalimantan Tengah, path/row 118/062, 19 Agustus 2015)
Alamat Penerbit: LAPAN, Jl. Pemuda Persil No. 1, Rawamangun, Jakarta 13220
Telepon  :  (021) – 4892802 ext. 144 – 145 (Hunting) Fax :  (021) – 47882726 Email :  publikasi@lapan.go.id Situs :  http://www.lapan.go.id http://jurnal.lapan.go.id Vol.13 No. 1  Juni 2016 ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015

## DAFTAR ISI
IDENTIFIKASI  STRUKTUR  GEOLOGI  DAN  PENGARUHNYA TERHADAP  SUHU  PERMUKAAN  TANAH  BERDASARKAN  DATA LANDSAT 8 DI LAPANGAN PANASBUMI BLAWAN (IDENTIFICATION OF GEOLOGICAL STRUCTURE AND ITS IMPACT TO LAND SURFACE TEMPERATURE BASED ON LANDSAT 8 DATA
ON BLAWAN GEOTHERMAL FIELD)
Anjar Pranggawan Azhari, Sukir Maryanto, dan Arief Rachmansyah
Halaman
1 – 12
ANALISIS  KARAKTERISTIK  TEMPERATUR  AREA  TERBAKAR (BURNED AREA) MENGGUNAKAN DATA LANDSAT-8 TIRS

## DI KALIMANTAN
(ANALYZING THE TEMPERATURE CHARACTERISTICS OF BURNED AREA USING LANDSAT-8 TIRS IN KALIMANTAN) Suwarsono, Any Zubaidah, Parwati, dan M. Rokhis Khomarudin 13 – 22
ANALISIS  TEMPERATUR  DAN  UAP  AIR  BERBASIS  SATELIT TERRA/AQUA (MODIS, Level-2)
(ANALYSIS  OF  TEMPERATURE  AND  WATER  VAPOR  BASED  ON

## THE TERRA/AQUA SATELLITE (MODIS, LEVEL-2))
Sinta Berliana Sipayung , Krismianto, dan Risyanto
23 – 34
PERBANDINGAN  HASIL  KLASIFIKASI  LIMBAH  LUMPUR  ASAM DENGAN  METODE  SPECTRAL  ANGLE  MAPPER  DAN  SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS BERDASARKAN CITRA LANDSAT - 8 (THE  COMPARISON  OF  CLASSIFICATION  OF  ACID  SLUDGE  WITH SPECTRAL  ANGLE  MAPPER  AND  SPECTRAL  MIXTURE  ANALYSIS METHOD BASED ON LANDSAT-8)
Sayidah  Sulma,  Junita  Monika  Pasaribu,  Hana  Listi  Fitriana,  Nanik Suryo Haryani 35 – 48
PERBANDINGAN  METODE  KLASIFIKASI  PENUTUP  LAHAN BERBASIS  PIKSEL  DAN  BERBASIS  OBJEK  MENGGUNAKAN  DATA PiSAR-L2
(COMPARISON  BETWEEN  PIXEL-BASED  AND  OBJECT-BASED METHODS  FOR  LAND  COVER  CLASSIFICATION  USING  PiSAR-L2 DATA)
R. Johannes Manalu, Ahmad Sutanto, dan Bambang Trisakti
Vol.13 No. 1  Juni 2016 ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015

## Dari Redaksi
Sidang Pembaca yang kami hormati,
Puji  syukur,  kita  panjatkan  ke  hadirat  Allah  SWT,  karena  atas  rahmat  dan  karuniaNya,  Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 13, No. 1, Juni 2016 hadir ke hadapan sidang pembaca.
Terbitan  kali  ini  mengetengahkan  5  (lima)  artikel  yang  ditulis  oleh  para  peneliti  bidang  penginderaan jauh,  yaitu: Anjar  Pranggawan  Azhari,  Sukir  Maryanto,  dan  Arief  Rachmansyah menulis ”Identifikasi    Struktur  Geologi  dan  Pengaruhnya  Terhadap  Suhu  Permukaan  Tanah  Berdasarkan  Data Landsat 8 di Lapangan Panasbumi Blawan (Identification of Geological Structure and its Impact to Land Surface Temperature Based on Landsat 8 Data on Blawan Geothermal Field)”. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi struktur geologi dan gambaran sistem panasbumi Blawan-Ijen dengan aplikasi  penginderaan  jauh.  Data  penginderaan  jauh  khususnya  citra  multispektral  komposit 753 Landsat 8 dan DEM SRTM digunakan sebagai data untuk mendelineasi struktur patahan di permukaan . “Analisis Karakteristik Temperatur Area Terbakar (Burned Area) Menggunakan Data Landsat-8 Tirs  di  Kalimantan  (Analyzing  the  Temperature  Characteristics  of  Burned  Area  using  Landsat-8  Tirs  in Kalimantan)”. Merupakan artikel kedua ditulis oleh Suwarsono, Any Zubaidah, Parwati, dan M. Rokhis Khomarudin.  Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik temperatur burned area menggunakan data  penginderaan  jauh  Landsat-8  TIRS  ( Thermal  Infra  Red  Sensor ).  Lokasi  penelitian  yang  dipilih  adalah sebagian  wilayah  Kalimantan  Tengah  dan  Kalimantan  Selatan  yang  masuk  scene  Landsat-8  path/row 118/062 . Artikel  ketiga  adalah  ”Analisis  Temperatur  dan  Uap  Air  Berbasis  Satelit  Terra/Aqua  (Modis, Level-2) (Analysis of Temperature and Water Vapor Based on the Terra/Aqua Satellite (Modis, Level-2 ) )”, ditulis  oleh  Sinta  Berliana  Sipayung,  Krismianto  dan  Risyanto.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis hasil ekstraksi data Atmospheric Profiles dari format HDF4 swath harian menjadi data grided harian, bulanan dalam format .dat serta aplikasinya pada periode bulan Desember 2014, Januari 2015 dan Juli, Agustus 2015 khususnya wilayah Indonesia dalam resolusi 1km yang terdiri dari temperatur dan uap air level-2.
Sayidah Sulma, Junita Monika Pasaribu, Hana Listi Fitriana,  dan Nanik Suryo Haryani menulis “Perbandingan  Hasil  Klasifikasi  Limbah  Lumpur  Asam  dengan  Metode  Spectral  Angle  Mapper  dan Spectral  Mixture  Analysis  Berdasarkan  Citra  Landsat  –  8  (The  Comparison  of  Classification  of  Acid Sludge  with  Spectral  Angle  Mapper  and  Spectral  Mixture  Analysis  Method  Based  on  Landsat-8). Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi daerah tercemar lumpur asam menggunakan data Landsat 8  dengan  metode Spectral  Angle  Mapper (SAM),  kemudian  membandingkan  hasil  klasifikasi  SAM menggunakan spektral referensi berdasarkan pengukuran spektrometer dengan spektral yang diperoleh dari endmember citra .
Artikel terakhir ” Perbandingan Metode Klasifikasi Penutup Lahan Berbasis Piksel  dan Berbasis Obyek  Menggunakan  Data  Pisar-L2    (Comparison  Between  Pixel-Based  and  Object-Based  Methods  for Land  Cover  Classification  using  Pisar-L2  Data)”,  ditulis oleh  R.  Johannes Manalu,  Ahmad  Sutanto,  dan Bambang Trisakti. Kegiatan ini menggunakan data PiSAR L-2 untuk klasifikasi penutup lahan di wilayah hutan  dengan  metode  klasifikasi  berbasis  piksel  dan  berbasis  objek,  kemudian  membandingkan  kedua metode tersebut.
Kepada para Pembaca yang budiman, bersama ini kami sampaikan judul makalah pada terbitan Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 12 No. 2 Desember 2015 yang berjudul : Deteksi  Daerah  Tercemar  Lumpur  Asam  Menggunakan  Data  Landsat  7  ETM  Berdasarkan  Suhu Permukaan  Tanah,  oleh:  Sayidah  Sulma,  Junita  Monika  Pasaribu,  dan  Nanik  Suryo  Haryani  “ ditarik ”, dikarenakan judul makalah ini sudah diterbitkan untuk Vol. 11 No. 2 Desember 2014. Demikian disampaikan, kami mohon ma’af atas ketidaknyamanan ini. Sidang pembaca yang budiman,
Demikianlah kelima artikel yang kami sajikan dalam Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital  Vol.  13,  No.  1,  Juni  2016.  Kami  tunggu  partisipasi  aktif  pembaca  dengan  mengirimkan  kepada kami karya tulis ilmiah, tentang hasil penelitian, pengembangan dan atas pemikiran di bidang teknologi, pengembangan metode pengolahan data, dan/atau pengembangan pemanfaatan penginderaan jauh. Semoga sidang pembaca dapat mengambil manfaatnya.
Jakarta,   Juni  2016
Redaksi
Vol.13 No. 1  Juni 2016 ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015

## IDENTIFIKASI STRUKTUR GEOLOGI DAN PENGARUHNYA TERHADAP SUHU PERMUKAAN TANAH BERDASARKAN DATA LANDSAT 8 DI LAPANGAN PANASBUMI BLAWAN
(IDENTIFICATION OF GEOLOGICAL STRUCTURE AND ITS IMPACT TO LAND SURFACE TEMPERATURE BASED ON LANDSAT 8 DATA ON BLAWAN GEOTHERMAL FIELD)
Anjar Pranggawan Azhari *)1 , Sukir Maryanto **) ,  dan Arief Rachmansyah ***)
*) Program Pascasarjana Fisika, Universitas Brawijaya, Malang
**) Jurusan Fisika, Universitas Brawijaya, Malang
***) Jurusan Teknik Sipil, Universitas Brawijaya, Malang
1 e-mail: sukir@ub.ac.id ( coressponding author )
Diterima 19 Januari 2016; Direvisi 4 April 2016; Disetujui 11 Mei 2016

## ABSTRACT
This  paper  presented  used  remote  sensing  method  for  identification  geological  structure  on Blawan-Ijengeothermal  field  and  its  system.  Remote  sensing  data,  specifically  Landsat  8  and  DEM SRTM,  provide  lineaments  from  the  753  multispectral  band  and  the  land  surface  temperature  (LST) from single thermal infra red band using a retrieval method. Surface emissivity was determined based on  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  of  study  area.  Remote  sensing  analysis  is  good approach  to  identification  of  geological  structure  from  surface  that  control  thermal  manifestation  in Blawan  geothermal  field.  It  shows  Blawan  fault  is  the  main  structure  in  geothermal  field  which associated with high LST and hot springs. Interpretation indicated reservoir of Blawan-Ijen geothermal system spread from Plalangan to southwest area.
Keywords: Fault, Blawan-Ijen, Geothermal, Landsat, LST

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  struktur  geologi  dan  gambaran  sistem panasbumi Blawan-Ijen dengan aplikasi penginderaan jauh. Data penginderaan jauh khususnya citra multispektral komposit 753  Landsat 8 dan DEM SRTM digunakan  sebagai data untuk mendelineasi struktur  patahan  di  permukaan.  Suhu  permukaan  tanah  diperoleh  dari  pengolahan  citra  thermal inframerah  Landsat  8  dengan  bantuan  metode  semi  empiris.  Emisivitas  permukaan  diperoleh berdasarkan  klasifikasi  indeks  vegetasi  NDVI  daerah  penelitian.  Analisis  data  penginderaan  jauh merupakan  pendekatan  yang  cukup  baik  dalam  mengidentifikasi  struktur  geologi  yang  mengontrol manifestasi  panasbumi  Blawan.  Hasil  interpretasi  menunjukkan  patahan  Blawan  adalah  struktur utama di daerah geothermal Blawan yang berasosiasi dengan suhu permukaan tanah yang tinggi dan deretan mata air panas. Interpretasi mengindikasikan reservoir sistem panasbumi Blawan berada di bawah permukaan Plalangan dan menerus dari Plalangan menuju arah barat daya daerah penelitian.
Kata kunci: Patahan, Blawan-Ijen, Panasbumi, Landsat, Suhu permukaan tanah

## 1 PENDAHULUAN
Daerah penelitian yaitu Kompleks Ijen  berada  di  Jawa  Timur.  Kompleks Ijen  secara  morfologi  ditandai  oleh kaldera  Kendeng  yang  berdiameter  14- 16 km di Utara dan deretan pegunungan  di  Selatan.  Kompleks  Ijen bermula  akibat  adanya  proses  vulkanik Quartenary dan erupsi pada gunung Ijen Tua.  Di bagian dalam  kaldera,  topografi didominasi oleh banyak kerucut vulkanik (Bergen et al ., 2000). Dominasi batuan di kaldera Ijen yaitu batuan Ijen tua  di  utara  dan  batuan  Ijen  muda  di kaldera  internal  (Sujanto et  al. ,  1988). Batuan Ijen tua terdiri dari breksi, lava, dan  basalt-tuf,  sedangkan  batuan  Ijen muda  terdiri  dari  tuf,  breksi,  dan  lava (Utama et  al. ,  2012).  Terbentuknya Kaldera  Ijen  diikuti  oleh  terbentuknya danau  purba  Blawan,  dengan  diameter lebih  dari  5  km,  yang  pernah  ada  di dalam Kaldera Ijen. Danau ini meninggalkan  jejak  lapisan  sedimen klastik  yang  cukup  tebal.  Endapan danau  ini  terdapat  di  tebing  bukit  dan dataran luas yang sebagian tererosi oleh aliran sungai yang berada di wilayah ini dan  tersesarkan  oleh  sebuah  sesar (Sitorus et  al. ,  1990).  Beberapa  lokasi kemiringan  lapisan  ini  terganggu  oleh patahan  yang  tebentuk  setelah  Danau Blawan kering.
Daerah Blawan-Ijen adalah daerah berpotensi panasbumi  (Afandi et al. ,  2013;  Raehanayati et  al. ,  2013).
Potensi  panasbumi  di  daerah  ini
ditandai  dengan  adanya  sebaran  mata air  panas  di  bagian  utara  dengan  suhu tidak  lebih  dari  50°C.  Munculnya  mata air  panas  di  sekitar  Blawan  akibat terbentuknya patahan di Kaldera bagian utara  yang  dikenal  dengan  nama Patahan  Blawan  (Zaenuddin et  al. , 2012).
Struktur  geologi  seperti  patahan dan  rekahan  seringkali  mempunyai  ciri tertentu  di  permukaan  Bumi  seperti kelurusan  (Massinai et  al. ,  2014)  dan patahan utama berasosiasi dengan suhu permukaan  tanah  yang  tinggi  di  daerah potensi panasbumi (Qin et al. , 2011). Di permukaan,  patahan  dapat  mengontrol pembelokan  aliran  sungai  yang  cukup tajam  dan  mengikuti  arah  patahan (Somantri, 2008).
Ciri  struktur  patahan  tersebut dapat  ditampakkan  dengan  bantuan citra  Landsat  8  yang  memiliki  sensor multispektral. Citra multispektral Landsat 8 cukup baik digunakan sebagai data  dalam  mendelineasi  kelurusan struktur secara otomatis. Hasil delineasi otomatis  dikaji  kembali  secara  visual pada  DEM  SRTM  untuk  menentukan kelurusan  yang  merupakan  patahan . Sedangkan  gejala  struktur  patahan terhadap  suhu  permukaan  tanah  dapat ditampakkan  dengan  citra  inframerah thermal  (TIR)  Landsat  8.  Penginderaan jauh  dengan  citra  inframerah  thermal sudah  banyak  dimanfaatkan  untuk memperoleh data mengenai suhu permukaan  tanah  khususnya  di  daerah
potensi  panasbumi.  Selain  itu  suhu permukaan  tanah  merupakan  salah satu  indikator  kunci  pada  daerah potensi panasbumi.
Berdasarkan  hal-hal  tersebut, penelitian  ini  bertujuan  untuk  i)  meng- identifikasi  struktur  patahan  secara otomatis  berdasarkan  kelurusan  citra multispektral Landsat
8
dan menentukan pengaruhnya terhadap suhu  permukaan  tanah  berdasarkan citra inframerah thermal Landsat 8 pada daerah penelitian, dan ii) menginterpretasi sistem panasbumi Blawan secara konseptual.
2 DATA DAN METODE

## 2.1 Data
Data  penginderaan  jauh  yang digunakan  adalah  citra  Landsat  8  OLI path  117  row  66  pada  8  Mei  2015  dan DEM  SRTM  2012.  Kedua  data  tersebut adalah  data  sekunder  yang  diunduh  di laman USGS. Data multispektral Landsat 8 yang digunakan adalah band 7,  band  5,  dan  band  3  untuk  delineasi otomatis  kelurusan  struktur  dengan metode tresholding sedangkan data DEM SRTM digunakan untuk delineasi secara visual.  Data  yang  digunakan  untuk menentukan  estimasi  suhu  permukaan tanah adalah citra Landsat 8 band infra merah  thermal  dan  citra  multispektral band  5  dan  band  4.  Citra  infra  merah thermal yang digunakan hanya band 10.
Citra  Landsat  8  berperan  utama pada penelitian ini dimana sebaran suhu permukaan tanah dihitung berdasarkan citra  inframerah  thermalnya  sedangkan struktur patahan dideliniasi dari kelurusan hasil otomatisasi yang digunakan  sebagai  data  pelengkap keberadaan  patahan  baru  di  lapangan yang tidak ditampilkan oleh peta geologi (Sujanto et al. , 1988) yang ada.

## 2.2 Metode
Metode  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
2.2.1 Delineasi struktur patahan
Delineasi struktur patahan dilakukan  dengan  delineasi  kelurusan struktur secara otomatis dengan metode tresholding kemudian  dikaji  secara visual  hingga  didapatkan  struktur patahan  pada  fokus  daerah  penelitian. Tahapan  dari  delineasi  tersebut  yaitu dibuat  komposit  citra  753  Landsat  8. Pemilihan  citra  multispektral  Landsat  8 komposit band 753 dikarenakan komposit  band  ini  adalah  yang  terbaik dalam  menampilkan  struktur  geologi (Hashim et  al. ,  2013).  Komposit  753 terlebih  dahulu  dikoreksi  radiometrik dengan Top  of  Atmospheric (ToA) Reflectance .  Setelah  itu,  citra  ditapis dengan  operator  Sobel  3x3.  Terakhir citra  hasil  tapis  didelineasi  kelurusannya secara  otomatis  dengan  algoritma LINE pada  perangkat  lunak PCI  Geomatica dengan  metode tresholding .  Algoritma tersebut  meliputi  tiga  tahapan  yaitu edge  detection , tresholding ,  dan curve extraction .  Parameter  yang  digunakan pada  delineasi  ini  adalah  RADI  (radius deteksi  tepi),  GTHR  (nilai  minimum gradien treshold ), LTHR (panjang minimum  untuk  menyambungkan  garis delineasi),  FTHR  ( error maksimum dalam mencocokkan polyline ke
lengkung piksel),
ATHR (angular
maksimum antar segmen dalam polyline),  dan  DTHR  (piksel  minimum untuk menyambungkan titik akhir antar garis).  Besarnya  nilai  parameter  yang digunakan  pada  penelitian  ini  mengacu pada  parameter  terbaik  dalam  delineasi kelurusan  pada  tutupan  lahan  yang rapat yaitu RADI=3, GTHR=30, LTHR=30, FTHR=5,  ATHR=30,  dan  DTHR=30 (Hashim et al. , 2013).
Hasil  delineasi  otomatis  diban- dingkan  dengan  delineasi  secara  visual pada citra DEM SRTM 2012 yang diberi efek hill shading dengan sudut iluminasi sebesar 10°. Delineasi  pada DEM SRTM dilakukan dalam tampilan 2D dan 3D.
Analisis  ketelitian  hasil  delineasi kelurusan  struktur  patahan    masih terbatas  secara  kualitatif  dengan  cara tumpang  tindih  dan  membandingkan arah  kelurusan  dominan  kelurusan utama  dengan  patahan  utama  di  peta geologi daerah penelitian.
2.2.2 Metode Perhitungan

## Suhu Permukaan Tanah
Suhu  permukaan  tanah  pada daerah  penelitian  dihitung  dengan metode  semi  empiris  dimana  emisivitas permukaan diperoleh berdasarkan klasifikasi    nilai Normalized  Difference Vegetation  Index (NDVI).  Nilai  NDVI sendiri  diperoleh  dengan  algoritma berikut ini
𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝜌 𝑛𝑖𝑟 − 𝜌 𝑟𝑒𝑑 𝜌 𝑛𝑖𝑟 + 𝜌 𝑟𝑒𝑑 (2-1)
Dengan 𝜌 𝑛𝑖𝑟 dan 𝜌 𝑟𝑒𝑑 adalah  nilai reflektansi kanal 5 dan kanal 4.
Nilai emisivitas tanah dikategorikan oleh  Sobrino et  al .  dalam  Qin et  al . (2011)  ke  dalam  tiga  kelompok  yaitu a)  NDVI  <NDVI s (0.2),  nilai  emisivitas tanahnya, 𝜀 𝑠 , adalah 0.97, b) NDVI>NDVI v (0.65),  nilai  emisivitas  tanahnya  ( 𝜀 𝑣 ) adalah  0.99,  dan  c)  0.2  ≤  NDVI  ≤  0.65, emisivitasnya dinyatakan oleh persamaan
𝜀 = 𝑚𝑃 𝑣 + 𝑛 (2-2)
dengan
𝑚 = 𝜀 𝑣 − 𝜀 𝑠 − (1 − 𝜀 𝑠 )𝐹𝜀 𝑣 (2-3)
𝑃 𝑣 = ( 𝑁𝐷𝑉𝐼 − 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑠 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑣 − 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑠 ) 2 (2-4)
𝑛 = 𝜀 𝑠 + (1 − 𝜀 𝑠 )𝐹𝜀 𝑣 (2-5)
Dimana F = 0.55 serta NDVI v dan NDVI s secara  berturut-turut  merepresentasi- kan NDVI dari vegetasi dan tanah.
Suhu permukaan tanah diperoleh dari  pengolahan  kanal  inframerah thermal  citra  Landsat  8  yaitu  kanal  10. Digital number kanal 10 terlebih dahulu diubah ke dalam bentuk radiansi. Suhu permukaan  tanah  dihitung  mengikuti
persamaan Jimenez-Munoz dan Sobrino dalam Qin et al . (2011) sebagai berikut:
𝑇 𝑠 = 𝑇 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 1 + (𝜆 𝑇 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 ℎ 𝑐/𝑗 ) ln 𝜀 − 273 (2-6)
dengan  T s adalah  suhu  permukaan tanah  dalam  °C, 𝜆 adalah  panjang gelombang  emisi  radiansi  efektif  pada sensor  TIR  (11.5µm), h adalah  tetapan Planck  (6.626x10 -34 Js), c adalah kecepatan  cahaya  (2.998  x  10 8 m.s -1 ), j adalah tetapan Boltzmann (1.38 x 10-23 JK -1 ). T sensor adalah  kecerahan  suhu dalam  satuan  Kelvin  yang  dihitung berdasarkan  persamaan  berikut  (USGS, 2015):
𝑇 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 = 𝐾 2 ln(1 + 𝐾 1 𝐿 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 ) (2-7)
dengan K 1 dan K 2 adalah  tetapan konversi  spesifik  kanal  inframerah thermal  yang  terdapat  pada  metadata citra,  dan  L sensor adalah digital  number kanal10  yang  telah  diubah  ke  dalam nilai radiansi.
Validasi  suhu  permukaan  tanah yang  dihasilkan  dari  data  Landsat  8 dilakukan dengan membandingkan trend nilainya  dengan  hasil  pengecekan di  lapangan  pada  beberapa  titik. Perbandingan  keduanya  dapat  dilihat pada Gambar 3-6.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Kelurusan Struktur dari

## Penginderaan Jauh
Hasil  delineasi  otomatis  pada citra  Landsat  8  OLI  komposit  753 ditunjukkan  oleh  Gambar 3-1.  Kelurus- an  yang  terdelineasi  otomatis  pada Gambar  3-1  masih  berasosiasi  dengan pola  pengarian  dan  jalan  raya  sehingga dibandingkan dengan analisis visual 2D dan  3D  DEM  SRTM  (Gambar  3).  Hasil akhir delineasi kelurusan struktur yang terdiri  dari  tujuh  patahan  ditunjukkan oleh Gambar 3.2.
Gambar 3-3: Visualisasi 3D DEM SRTM dengan efek hill shade di a) patahan Blawan, F1 dan b) graben Sungai Bayupahit, F4 dan F5
Gambar  3-2  dan  3-3a  menunjuk- kan  bahwa  F1  adalah  patahan  Blawan berarah  barat  daya – timur  laut  seperti yang  ditunjukkan  pula  oleh  Sujanto et al. (1988)  pada  peta  geologi  kompleks Ijen. Gawir patahan Blawan digambarkan oleh  bayang  gelap.  Patahan  Blawan berasosiasi  dengan  Sungai  Kalisat  di daerah  Sempol  dan  sebagian  tertutup oleh  sedimen  danau  purba  Blawan sehingga  gawir  tampak  tidak  tegas.  Di samping  itu,  deretan  mata  air  panas  di desa  Blawan  mengikuti  kecenderungan arah  dari  kelurusan  F1  hasil  delineasi. Hal  tersebut  adalah  bukti-bukti  yang menunjukkan  bahwa  kelurusan  F1 adalah patahan.
F2 dan F3 pada Gambar 3-2 dan Gambar  3-3b  diidentifikasi  berdasarkan adanya  pergeseran  jejak  perlapisan  dan hilangnya  jejak  perlapisan  di  sisi  lain. Kelurusan struktur F2 diinterpretasikan sebagai patahan geser karena mengakibatkan  pembelokan  arah  aliran sungai Banyupahit yang melewatinya.
Gambar 3-1: Kelurusan  struktur  (garis  merah dan  hijau  muda)  hasil  delineasi otomatis komposit 753 Landsat 8 OLI  8  Mei  2015  terkoreksi ToA
Reflectance
Shading
gelap disekitar sungai Banyupahit memperlihatkan gawir patahan  F4  dan  F5.  Gawir  ini memanjang dengan arah utara – selatan dengan kontur elevasi yang sangat rapat yang  merepresentasikan  kemiringan yang  curam  dengan  inklinasi  yang sama.  Kedua  patahan  (F4  dan  F5)  di Sungai  Banyupahit  ini  membentuk graben  walaupun  panjang  keduanya berbeda.
Gambar 3-2: Kelurusan  struktur  akhir  hasil delineasi  otomatis  komposit  753 Landsat  8  OLI    yang  dikaji  ulang dengan  delineasi  visual  pada DEM SRTM
Struktur  patahan  hasil  delineasi masih  dapat  diterima  menurut  hasil analisa kualitatif karena memiliki posisi dan  arah  dominan  yang  sama  dengan patahan di peta geologi daerah penelitian yaitu  berarah  barat  daya – timur  laut. Namun  untuk  beberapa  patahan  baru perlu dilakukan pengecekan di lapangan untuk  melanjutkan  penelitian  ini. Perlunya  pengecekan  lapangan  lebih lanjut  juga  termasuk  untuk  menentukan panjang patahan  sebenarnya mengingat
b
resolusi  citra  Landsat  8  yang  terbatas sebesar 30 meter.

## 3.2 Indeks Vegetasi dan Suhu Permuka- an Tanah dari Landsat 8 OLI
Indeks  vegetasi  yang  dinyatakan oleh  NDVI  pada  Gambar  3-4  dihitung dengan  menggunakan  persamaan  2-1. Indeks  vegetasi  menyatakan  kerapatan vegetasi yang menutupi suatu permukaan.  Nilai  indeks  vegetasi  NDVI dapat  dijadikan  untuk  menentukan emisivitas  permukaan  secara  empiris dan mampu menonjolkan aspek kerapatan  vegetasi  secara  implisit (Danoedoro,  2012).  Kerapatan  vegetasi dan  tutupan  lahan  diklasifikasikan sebagai  badan  air  untuk  NDVI  <  0, lahan  gundul  atau  tidak  bervegetasi untuk 0  ≤  NDVI  <0.2, lahan  campuran atau  bervegetasi  jarang  untuk 0.2  ≤
NDVI  ≤  0.65 (Sobrino et  al. ,  2004),  dan lahan  bervegetasi  rapat  untuk  NDVI  > 0.65 (Qin et al. , 2011). Pada kotak merah (Gambar  3-4)  sebagai  daerah  fokus penelitian,  lahan  bervegetasi  rapat mendominasi  permukaan  diikuti  oleh lahan  campuran  dan  lahan  gundul. Bagian barat daerah penelitian didominasi oleh lahan campuran. Lahan campuran  dengan  vegetasi  jarang  ini tersebar  semakin  luas  dari  utara  ke selatan.  Daerah  yang  ditandai  oleh warna  merah  adalah  lahan  gundul. Daerah  ini  berada  di  Sempol  dan Blawan.  Lahan  gundul  ini  mengindikasi- kan  bahwa  daerah  ini lebih  aktif  secara thermal di bawah permukaan dibandingkan  dengan  lahan  campuran dan  lahan  bervegetasi  rapat  (Mia et  al. , 2014).
Gambar 3-4: Klasifikasi lahan Kompleks Ijen dan daerah penelitian (kotak merah) berdasarakan NDVI dari Landsat 8 OLI 8 Mei 2015
Berdasarkan Gambar 3-5, estimasi suhu  permukaan  tanah  pada  fokus daerah
penelitian
lebih tinggi dibandingkan  dengan  area  sekitarnya yang berada di dalam Kaldera Kompleks Ijen kecuali di kawah Gunung Ijen yang suhu  permukaannya  mencapai  36°C. Berdasarkan  penelitian  Gunawan et  al . (2016)  menggunakan  kamera  thermal Forward-Looking  Infrared  (FLIR) model T650sc  menunjukkan  suhu  permukaan di  kawah  Ijen  berkisar  antara  21°C sampai  28°C  pada  September  2014 terkecuali  pada  bibir  kawah  yang terdapat  fumarole  yaitu  37,2°C  sampai 39,5°C.
Suhu  permukaan  tanah  pada fokus  penelitian  berkisar  21 ° C  sampai 34 ° C sedangkan suhu permukaan tanah di  Kompleks  Ijen  adalah  16 ° C  sampai 40 ° C dan sebagian besar bernilai 21 ° C - 25 ° C.  Suhu  permukaan  tanah  sejatinya diperoleh  dari  radiasi  total  oleh  panas interior  Bumi  dan  panas  permukaan tanah.  Suhu  atmosfer  di  permukaan secara lokal memiliki karakteristik yang identik  dan  dianggap  konstan  sehingga tidak  mempengaruhi  suhu  permukaan secara ekstrim (Qin et al. , 2011).
Gambar 3-5: Suhu  permukaan  tanah  Kompleks  Ijen  dan  fokus  daerah  penelitian  (kotak  merah) berdasarkan  citra  thermal  Landsat  8  OLI  8  Mei  2015  dan  21  titik  pengukuran  di lapangan
Trend yang sama juga diperlihatkan oleh hasil pengukuran di lapangan pada beberapa  titik.  Perbandingan  antara suhu permukaan tanah hasil pengukuran di  lapangan  dan  hasil  pengolahan  citra ditunjukkan  oleh  grafik  korelasi  pada Gambar  3-6.  Korelasi  tersebut  cukup erat dengan nilai R 2 =0.7335.
Konduktivitas  batuan  berperan utama  sebagai  jalur  transfer  panas  di litosfer  Bumi,  namun  konveksi  panas tidak  dapat  diabaikan  begitu  saja  pada lapangan panasbumi. Hal ini dikarenakan energi  dari  sumber  panas  pada  sistem panasbumi  ditransfer  pula  melalui fluida  menuju  permukaan.  Salah  satu fluida  ini  adalah  air  yang  berada  di bawah permukaan. Fluida ini bersirkulasi membawa  panas  di  dalam  lapisan reservoir  panasbumi.  Sebagian  fluida bergerak  menuju  ke  permukaan  Bumi dan  muncul  sebagai  mata  air  panas. Fluida  panas  ini  bergerak  melalui  zona lemah  seperti  patahan  dan  rekahan yang  terkoneksi  ke  reservoir.  Beberapa kasus seperti  yang  dinyatakan  oleh  Qin et al. (2011) dan Wu et al. (2012) bahwa patahan  berasosiasi  dengan  deretan
mata  air  panas  dan  suhu  permukaan tanah yang tinggi.
Berdasarkan overlay antara struktur  patahan  dan  suhu  permukaan tanah  pada  Gambar  3-7,  jelas  terlihat bahwa pola patahan Blawan (F1) diikuti oleh  pola  suhu  permukaan  tanah  yang tinggi  (warna  merah  dan  jingga)  dan deretan  mata  air  panas,  sehingga patahan  Blawan  adalah  patahan  utama pengontrol  manifestasi  panas  sistem panasbumi Blawan. Kondisi ini dikarenakan  sebaran  lapisan  bawah permukaan  yang  membawa  manifestasi panas  bumi  Blawan  teridentifikasi menyebar  mengikuti  patahan  Blawan dan  pola  aliran  sungai  yang  mengarah ke  timur  laut  setelah  diinvestigasi dengan  metode  geolistrik  dan Ground Penetrating  Radar oleh  Maryanto et  al. , (2016).  Lebih  lanjut,  lapisan  pembawa panas  di  sekitar  sungai  merupakan lapisan berpori yang dapat dilalui fluida. Patahan lainnya tidak terasosiasi dengan  suhu  permukaan  yang  tinggi mengindikasikan patahan-patahan tersebut  tidak  mengontrol  manifestasi panasbumi di area penelitian.
Gambar 3-6: Korelasi antara suhu permukaan tanah berdasarkan citra thermal Landsat 8 OLI 8 Mei 2015  dan  suhu  permukaan  tanah  di  lapangan  (in  situ)  bulan  Mei  pada  21  titik pengukuran
Arah  pergerakan  relatif  dari patahan yang terdelineasi
dapat diperkirakan.  Patahan  Blawan  (F1) diperkirakan  adalah  patahan  normal dimana  blok  di  sepanjang  selatan bergerak relatif turun dibandingkan blok di  utara  patahan  Blawan.  Topografi  di blok  selatan  lebih  rendah  dibandingkan dengan  topografi  di  utaranya.  Jenis pergerakan  yang  sama  dialami  oleh patahan  F5  dan  F6  yaitu  pergerakan patahan  normal,  dimana  di  sebelah barat patahan F5 dan F6 relatif bergerak turun. Selain membentuk graben bersama patahan  F5,  struktur  patahan  F4 menyebabkan  pergeseran  sungai  yang sangat  tajam  (Gambar  3-2  dan  Gambar 3-3). Bukti ini mengindikasikan patahan F4  adalah  kombinasi  patahan  normal dan patahan geser.
Zona luahan pada sistem panasbumi Blawan diperkirakan berada di sekitar desa Blawan. Zona luahan ini ditunjukkan  oleh  manifestasi  panasbumi pada  zona  luahan  adalah  mata  air panas  Blawan.  Mata  air  panas  ini bergerak  dan  muncul  ke  permukaan melalui patahan Blawan. Selain itu zona luahan ditandai dengan suhu permukaan
yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan daerah disekitarnya.
Air  meteorik  seperti  air  hujan bergerak masuk ke reservoir panasbumi dikarenakan  adanya  gaya  gravitasi.  Air bergerak  dari  tempat  dengan  elevasi tinggi  menuju  tempat  elevasi  rendah melalui  celah-celah  yang  ada.  Celah  itu kemungkinan  besar  adalah  struktur patahan-patahan  di  sekitar  Sungai Banyupahit  (F2,  F3,  F4,  F5)  dan patahan  F6  di  sekitar  Gunung  Blau. Struktur  patahan  ini  ditandai  pula dengan  suhu  permukaan  tanah  yang lebih rendah dibandingkan dengan suhu permukaan  patahan  Blawan  seperti yang  diperlihatkan  oleh  Gambar  3-6. Berdasarkan  tanda-tanda  ini  daerah Sungai  Banyupahit  dan  Gunung  Blau adalah zona recharge panasbumi Blawan.
Suhu permukaan tanah di Plalangan  dan  Blawan  dipengaruhi secara  langsung  dari  reservoir  panas bumi  yang  memiliki  gradien  suhu  yang lebih  tinggi  dibandingkan  disekitarnya. Hal ini diperlihatkan  oleh  suhu permukaan  tanah  yang  cukup  tinggi dan  seperti  yang  diungkapkan  oleh Raehanayati et al. , (2013) dan Afandi et
Gambar 3-7:  Overlay struktur patahan dan mata air panas pada estimasi suhu permukaan tanah daerah penelitian berdasarkan citra thermal Landsat 8 OLI 8 Mei 2015
al. ,  (2013)  bahwa  reservoir  panasbumi Blawan  berada  di  bawah  permukaan Plalangan dan Blawan. Reservoir panasbumi Blawan kemungkinan
dipanaskan  oleh  intrusi  di  sekitar reservoir  yang  berada  di  Watu  Capil (Raehanayati et  al. ,  2013;  Riani et  al. , 2013).  Selain  itu  di  tenggara  reservoir terdapat  Gunung  Blau.  Gunung  Blau adalah  jalur  magma  yang  paling  tua sekitar  50.000  tahun  lalu  yang  berada di  dalam  kaldera  Ijen  (Bergen et  al. , 2000).
Lebih  jauh  jika  melihat  Gambar 3-5  dan  Gambar  3-7,  suhu  permukaan yang  tinggi  mengindikasikan  reservoir panasbumi  menerus  dari  Plalangan menuju  barat  daya.  Klasifikasi  NDVI (Gambar  3-4)  pun  mendukung  hal  ini dimana lahan campuran yang lebih aktif secara  thermal  mengikuti  arah  sebaran yang  sama  ke  arah  barat  daya.  Namun Utama et  al. , (2012) menyatakan bahwa prospek  panasbumi  di  Kompleks  Ijen dibagi  menjadi  dua  yaitu  sistem  yang mengarah  ke  Blawan  dan  sistem  yang mengarah  ke  Gunung  Djampit  yang berada  di  barat  daya  daerah  penelitian. Penyelidikan di daerah perkiraan kemenerusan  untuk  melihat  batasan dari kedua sistem perlu dilakukan lebih lanjut  untuk  memahami  sistem  di kompleks Ijen secara keseluruhan.

## 4 KESIMPULAN
Penggunaan  data  penginderaan jauh  Landsat  8  dan  DEM  SRTM  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  struktur geologi baru di daerah Blawan-Ijen serta pengaruhnya terhadap suhu permukaan tanah. Hasil penelitian mengindikasikan i)  patahan  Blawan  sebagai  patahan utama  sebagai  jalur  fluida  panas sehingga  berasosiasi  dengan  suhu permukaan  tanah  yang  tinggi  dengan korelasi  antara  suhu  permukaan  tanah in  situ  dan  citra  thermal  Landsat  8 sebesar  0,73,  ii)  daerah  Blawan  adalah zona  luahan  dan  daerah  Sungai Banyupahit  dan  Gunung  Blau  sebagai zona recharge sistem panasbumi
Blawan, iii) adanya
indikasi kemenerusan reservoir di bawah permukaan  Blawan  dan  Plalangan menuju  arah  barat  daya  daerah penelitian yaitu ke arah Djampit.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  banyak terima  kasih  kepada  Hibah  Penelitian Unggulan Perguruan Tinggi 2015, NSF – USAID  2015  PGA  2000005053,  dan kelompok
penelitian BRAVO
ENERGEOBHAS  (PHK  RG-A)  yang memberikan dukungan sekaligus pemikiran  dalam  penelitian  ini  serta USGS  yang  telah  menyediakan  citra Landsat  8  OLI,  James  Foster  dari University of Hawaii , USA, atas masukan dan diskusinya.

## DAFTAR RUJUKAN
Afandi, A., Maryanto, S., dan Rachmansyah, A., 2013. Identifikasi Reservoar Panasbumi Dengan  Metode  Geomagnetik  Daerah Blawan  Kecamatan  Sempol  Kabupaten Bondowoso ,  Journal  Neutrino  Vol.  6,
No. 1, October 2013.
Bergen,  M.J.,  Bernard,  A.,  Sumarti,  S., Sriwana,  T.,  dan  Sitorus,  K.,  2000. Crater Lakes of Java: Dieng, Kelud and Ijen ,  Excursion  Guidebook  IAVCEI General Assembly, Bali.
Danoedoro,  Projo,  2012. Pengantar  Penginderaan Jauh Digital , Penerbit ANDI Yogyakarta. Gunawan,  H.,  Caudron,  C.,  Pallister,  J.,
Primulyana, S., Christenson, B., Mccausland, W., Hinsberg, V., Lewicki, J.,  Rouwet,  D.,  Kelly,  P.,  Kern,  C., Werner, C., Johnson, J.B., Utami, S.B., Syahbana,  D.K.,  Saing,  U.,  Suparjan, Purwanto,  B.H.,  Sealing,  C.,  Cruz, M.M.,  Maryanto,  S.,  Bani,  P.,  Laurin, A.,  Schmid,  A.,  Bradley,  K.,  Nandaka, I.G.M.A.,  dan  Hendrasto,  M.,  2016. New Insights Into Kawah Ijen's Volcanic System From The Wet Volcano Workshop Experiment , Geological Society  London  Special  Publications, Vol. 437, doi.org/10.1144/SP437.7.
Hashim,  M.,  Ahmad,  S.,  Johari,  M.A.M.,  dan Pour,  A.B.,  2013. Automatic  Lineament Extraction  in  A  Heavily  Vegetated  Region using  Landsat  Enhanced  Thematic Mapper  (ETM+)  Imagery ,  Advances  in Space Research, Vol. 51, 874-890.
Massinai,  M.A.,  Rusman, S.,  dan  Syamsuddin, 2014. Struktur  Geologi  Sulawesi  Barat
Ditinjau  dari  Kelurusan  Geomorfologi Regional ,  Proceeding  Seminar  Nasional Geofisika 2014, Makassar, 13
September 2014. Mia, M.B., Nishijima, J., dan Fujimitsu, Y., 2014. Exploration  and  Monitoring  Geothermal Activity  using  Landsat  ETM+  Images,  A Case  Study  at  Aso  Volcanic  Area  in Japan ,  Journal  of  Volcanology  and
Geothermal Research 275, 14-21.
Qin, Q., Zhang, N., Nan, P., dan Chai, L., 2011.
Geothermal Area Detection using Landsat  ETM+  Thermal  Infrared  Data and  its  Mechanistic  Analysis – A  Case Study in Tengchong, China , International Journal  of  Applied  Earth  Observation and Geoinformation, Vol. 13, 552-559.
Raehanayati, Maryanto, S., dan Rachmansyah,
A.,  2013. Studi  Potensi  Geotermal
Blawan-Ijen,  Jawa  Timur  Berdasarkan Metode  Gravity, Jurnal  Neutrino, Volume 6, No.1.
Riani,  E.,  Maryanto,  S.,  dan  Rachmansyah,  A. 2013. Subsurface  Geological  Survey Based  on  Gravity  Method  in  Ijen Volcano,  East  Java ,  Physics  Student Journal UB, Vol. 1, No. 1, 62-64.
Sitorus,  K.,  M,  A.  Purbawinata,  dan  A. Zaennudin. 1990. Geologi Kaldera  Ijen , Pusat  vulkanologi  dan  Mitigasi  Bencana Geologi.
Sobrino,  J.A.,  Jimenez-Munoz,  J.C.,  dan Paolini,  L.,  2004. Land  Surface Temperature  Retrieval  from  Landsat TM5 ,  Remote  Sensing  of  Environment,
Vol. 90, No. 4, 434-440. Somantri,  Lili.  2008. Pemanfaatan  Citra Penginderaan Jauh untuk Mengidentifikasi
Patahan Lembang , http://file.upi. edu/ Direktori/FPIPS/JUR._PEND._GEOGR AFI/132314541-LILI_SOMANTRI/  pj_ patahan_lembang.pdf,  download  13 April 2015.
Maryanto,  S.,  Suciningtyas,  I.K.L.N.,  Dewi, C.N.,  dan  Rachmansyah,  A.,  2016. Integrated  Resistivity  and  Ground Penetrating  Radar  Observations  of Underground  Seepage  of  Hot  Water  at
Blawan-Ijen Geothermal Field , International  Journal  of  Geophysics, Volume 2016 (2016) Article ID 6034740.
Sujanto,  Syarifuddin,  M.Z.,  dan  Sitorus,  K.
1988. Geological Map of TheIjen Caldera Complex, East Java , Direktorat
Vulkanologi.
USGS. 2015. Landsat 8 (L8) Data Users Handbook LSDS-1574 Version 1.0 , Departement of the Interior USGS.
Utama,  A.P.,  Dwinanto,  A.,  Situmorang,  J., Hikmi,  M.,  dan  Irshamukhti,  R.  2012. Green Field Geothermal System in Java,
Indonesia , Proceedings 1st ITB Geothermal Workshop 2012 at
Bandung, Indonesia, 6-8 Maret 2012.
Wu, W., Zou, L., Shen, X., Lu, S., Su, N., Kong, F.,  Dong,  Y.,  2012. Thermal  Infrared Remote-Sensing  Detection  of  Thermal Information  Associated  with  Faults:  A Case  Study  in  Western  Sichuan  Basin, China , Journal of Asian Earth Scienes, Vol. 43, 110-117.
Zaenuddin,  A.,  Wahyudin,  D.  Surmayadi,  M., dan  Kusdinar,  E.,  2012. Prakiraan Bahaya Letusan Gunung Api  Ijen Jawa Timur ,  Jurnal  Lingkungan  dan  Bencana Geologi, Vol. 3, No. 2, 109-132.

## ANALISIS KARAKTERISTIK TEMPERATUR AREA TERBAKAR (BURNED AREA) MENGGUNAKAN DATA LANDSAT-8 TIRS DI KALIMANTAN
(ANALYZING THE TEMPERATURE CHARACTERISTICS OF BURNED AREA USING LANDSAT-8 TIRS IN KALIMANTAN)
Suwarsono 1 , Any Zubaidah, Parwati, dan M. Rokhis Khomarudin Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia
1 e-mail: suwarsono@lapan.go.id/landsono@yahoo.com
Diterima 27 Januari 2016; Direvisi 4 April 2016; Disetujui 27 Juni 2016

## ABSTRACT
Biomass burning in an area will leave traces of fire such as charcoal, ash, and outcrop of land in  the  area  known  as  the  burned  area.  The  burnt  area  is  thought  to  have  a  relatively  higher temperature  than  the  surrounding  area  were  not  burned.  This  study  aims  to  determine  the characteristics  of  the  temperature  of  the  burned  area  using  remote  sensing  data  of  Landsat-8  TIRS (Thermal Infra Red Sensor). The selected research locations are parts of Central Kalimantan and South Kalimantan incoming Landsat scene-8 path / row 118/062. The research method is a data processing Landsat-8  TIRS  (channels 10 and  11)  to  produce an image  of  the  brightness  temperature as  well  as data  analysis  includes  a  statistical  analysis  of  central  tendency  of  the  values  of  the  brightness temperature of the sample (calculation of mean and standard deviation) as well as distance calculation (D-value). The results showed that the brightness temperature data either channel 10 or channel 11 Landsat-8 TIRS has good ability in separating the burned area and bare soil, but has a low ability to separate  the  burned  areas  and  settlements.  Thus,  the  brightness  temperature  parameter  cannot  be used as a single variable for the extraction of burned areas in a scene image of a single acquisition.
Keywords: Burned area, Temperatur, Landsat-8 TIRS

## ABSTRAK
Peristiwa  kebakaran  biomassa  pada  suatu  daerah  akan  menyisakan  bekas-bekas  kebakaran seperti arang, abu, serta singkapan tanah pada daerah tersebut yang dikenal dengan burned area . Daerah bekas  kebakaran  tersebut  diduga  memiliki  temperatur  yang  relatif  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan daerah  sekitarnya  yang  tidak  terbakar.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  karakteristik temperatur burned area menggunakan data penginderaan jauh Landsat-8 Thermal Infra Red Sensor (TIRS). Lokasi penelitian yang dipilih adalah sebagian wilayah Kalimantan Tengah dan Kalimantan Selatan yang masuk scene Landsat-8  path/row  118/062.  Metode  penelitian  yang  dilakukan  adalah  pengolahan  data Landsat-8  TIRS  (kanal  10  dan  11)  untuk  menghasilkan  citra  suhu  kecerahan  serta  analisis  data  yang meliputi  analisis  statistik  tendensi  sentral  dari  nilai-nilai  suhu  kecerahan  dari  sampel  (perhitungan rerata  dan  standar  deviasi)  serta  perhitungan  jarak  ( D-value ).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa data suhu kecerahan baik  kanal 10 maupun kanal 11 Landsat-8  TIRS memiliki kemampuan yang baik dalam  memisahkan burned  area dan  lahan  terbuka,  namun  memiliki  kemampuan  yang  rendah  untuk memisahkan burned  area dan  permukiman.  Dengan  demikian,  parameter  suhu  kecerahan  belum  bisa dipergunakan  sebagai  variabel  tunggal  untuk  ekstraksi burned  area pada  suatu scene citra  perekaman tunggal.
Kata kunci: Burned area, Temperatur, Landsat-8 TIRS

## 1 PENDAHULUAN
Kebakaran biomassa diakui
sebagai satu dari faktor-faktor kritis yang mempengaruhi perubahan tutupan vegetasi  dan  emisi  karbon  di  seluruh dunia  (Chuvieco,  2008;  Thonicke et  al ., 2010).  Peristiwa ini juga berdampak pada aspek-aspek  sosial-ekonomi,  khususnya di  negara-negara  berkembang  dimana pertumbuhan  arus  urbanisasi  yang “menelan” wilayah-wilayah hutan cenderung meningkatkan terjadinya pembukaan hutan yang lebih-lebih apabila bersamaan dengan terjadinya even kebakaran yang ekstrim (Bastarika et  al. , 2011).  Kebakaran  hutan  dan  lahan adalah  salah  permasalahan  bangsa Indonesia  yang  pada  dekade  20  tahun terakhir  telah  menjadi  bencana  tahunan. Sejumlah  penelitian  terkait  pengem- bangan kerawanan kebakaran hutan dan lahan serta dampaknya dapat ditemukan pada  sejumlah  penelitian  (Samsuri et  al. , 2012;    Purnama  dan  Jaya  2006;  Aryanti et  al. ,  2007;  Jaya  2000;  dan  Jaya et  al. ,
2000).
Peristiwa  kebakaran  biomassa pada  suatu  daerah  akan  menyisakan bekas-bekas  kebakaran  seperti  arang, abu,  serta  singkapan  tanah  pada  daerah tersebut yang dikenal dengan burned area . Burned  area merupakan  daerah  di
permukaan bumi yang menunjukkan ciri- ciri  telah  mengalami  peristiwa  terbakar akibat  proses-proses  alami  atau  terbakar oleh  manusia  baik  disengaja  atau  tidak disengaja  dimana  pada  daerah  tersebut sebelumnya  merupakan  lahan  yang didominasi  oleh  tutupan  vegetasi  hutan maupun  vegetasi  non  hutan  (seperti: semak, belukar, perkebunan, ladang atau tegalan)  (Suwarsono et  al .,  2013). Informasi burned area sangat dibutuhkan untuk  mengukur  tingkat  kerusakan kebakaran yang terjadi, untuk menghitung seberapa  besar  kerugian  yang  ditimbul- kannya,  mengetahui  dampak  kebakaran terhadap  lingkungan  hidup,  penyusunan program  pasca  kebakaran  serta  salah satu  data  masukan  untuk  pengukuran emisi  karbon  (IPCC,  2006).  Penerapan teknik  penginderaan  jauh  sudah  diakui sebagai sumber informasi yang efektif dan berbiaya  murah  dalam  pemetaan burned area dari  skala  national,  regional,  hingga global (Stroppiana et al ., 2012). Data citra penginderaan jauh yang sering diperguna- kan  dalam  beberapa  tahun  terakhir  ini adalah Terra/Aqua  Moderate  Resolution Imaging  Spectrometer (MODIS), National Oceanic  and  Atmospheric  Administration (NOAA)/ Advanced  Very  High  Resolution Radiometer
(AVHRR), Satellite Pour
l’Observation de la Terre (SPOT)
VEGETATION (VGT),  dan Along  Track Scanning  Radiometer (ATSR)/ Advanced ATSR (AATSR).  Data  satelit  dengan  orbit geostationer  juga  sudah  dipergunakan untuk  deteksi burned  area seperti Meteosat  Visible dan InfraRed  Imager (MVIRI)/ Spinning  Enhanced  Visible dan
InfraRed Imager (SEVIRI) dan
Geostationary  Operational  Environmental Satellites (GOES) (Stroppiana et al ., 2012). Pada  skala  lokal  dan  regional,  data Landsat  (TM  dan  ETM+)  telah  banyak dipergunakan  dalam  pemetaan burned area (Bastarika et al ., 2011).
Pada  saat  ini  telah  tersedia  data Landsat-8  sebagai  generasi  terbaru  dari Landsat.  Landsat-8  membawa  sensor sensor Operational Land Imager (OLI) dan Thermal Infrared Sensor (TIRS) dan sensor Thermal  Infrared  Sensor (TIRS)  yang dirancang untuk menyempurnakan sensor pada satelit Landsat-7 ETM+ (Irons et  al .,  2012).  Sejauh  ini,  implementasi deteksi burned  area berbasiskan  data citra  penginderaan  jauh  optis  sebagian besar  mengandalkan  variabel  indeks vegetasi,  indeks  kebakaran,  dan  nilai pantulan  (Suwarsono,  2014).  Padahal, kebakaran  hutan/lahan  sangat  terkait dengan  termal,  karena  proses  kebakaran akan  menghasilkan  panas  yang  dapat direkam  oleh  sensor  termal  pada  satelit. Hasil penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa  band  thermal  pada  sensor Landsat-8 OLI telah terbukti memberikan informasi  tentang  suhu  permukaan secara efektif (Kurnia et al. 2016). Dengan demikian  perlu  juga  dilakukan  suatu kajian penggunaan data hasil perekaman sensor termal untuk deteksi burned area . Penelitian ini berfokus pada kajian pemanfaatan  data  termal  pada  sensor termal  yang  dimiliki  oleh  Landsat-8 (sensor  TIRS)  untuk  deteksi  daerah- daerah  bekas  terbakar.  Sebagai  langkah awal  dalam  memahami  arti  penting  data termal dari sensor TIRS Landsat-8 untuk deteksi burned  area adalah  dengan memahami  karakteristik  termal  dari burned  area yang  terekam  pada  sensor tersebut.

## 2 METODOLOGI

## 2.1 Landsat-8 TIRS
Data  yang  dipergunakan  adalah Landsat-8  TIRS  dan  OLI  level  1T  (L1T), kanal 10 dan 11, tanggal perekaman 19 Agustus  2015,  path/row  118/062  yang merekam  sebagian  Kalimantan  Tengah dan Kalimantan Selatan. Data diperoleh dari Pusat Teknologi dan Data
Penginderaan Jauh LAPAN.
Menurut  Irons et  al .  (2012), sensor  TIRS  merekam  data  pada  dua kanal spektral inframerah termal dengan resolusi 100 meter, lebar sapuan 185  km  yang  direkam  pada  ketinggian 705  km.  Kedua  kanal  yang  dipilih tersebut  untuk  mengaktifkan  koreksi atmosfer  data  termal  menggunakan algoritma split-window (Caselles et  al ., 1998) dan merepresentasikan keunggulan atas  data  termal  kanal  tunggal  yang direkam oleh satelit Landsat sebelumnya.
Batas noise TIRS  ditentukan dalam  hal Noise-Equivalent-Change-In- Temperature (NEΔT)  daripada  rasio signal-to-noise yang digunakan pada OLI. Ketidakpastian  kalibrasi  radiometrik ditentukan  untuk  menjadi  kurang  dari 2%  dalam  hal  mutlak,  pada aperture spektral cahaya untuk target antara 260 K  dan  330  K  (kurang  dari  4%  untuk target  antara  240  K  dan  260  K  dan target antara 330 K dan 360 K) (Irons et al .,  2012).  Tabel  2-1  menyajikan karakteristik  spektral  sensor  TIRS, sedangkan Tabel 2-2 menyajikan saturasi  radiansi  TIRS  dan  spesifikasi Noise-Equivalent-Change-In-Temperature (NEΔT).
Data  yang  direkam  oleh  sensor pada satelit Landsat-8 memiliki kemampuan dan peluang dalam aplikasi; 1) kalibrasi dan karakterisasi radiometrik, 2)  reflektansi  permukaan,  3)  albedo permukaan,  4)  temperatur  permukaan, evapotranspirasi,  dan  kekeringan, 5) pertanian, 6) penutup lahan (kondisi, gangguan dan perubahannya),
7)  perairan  air  tawar  dan  pantai,  serta 8) es dan salju (Roy, et al ., 2014).
Tabel 2-1: KARAKTERISTIK SPEKTRAL SENSOR TIRS (IRON et al ., 2012) Kanal Center wavelength (µm) Minimum lower band edge (µm) Maximum upper band edge (µm) Spatial resolution (m) 10 10,9 10,6 11,2 100 11 12,0 11,5 12,5 100 Tabel 2-2: SATURASI RADIANSI TIRS DAN SPESIFIKASI
NOISE-EQUIVALENT-CHANGE-IN-
TEMPERATURE (NEΔT) (IRON et al ., 2012)
k Kanal Saturasi temperature Saturasi radians NEΔT pada 240 K NEΔT pada 300 K NEΔT pada 360 K 10 360 K 20,5 W/m2 sr µm 0,80 K 0,4 K 0,27 K 11 360 K 17,8 W/m2 sr µm 0,71 K 0,4 K 0,29 K

## 2.2 Metode
Metode  yang  dibangun  meliputi metode  pengolahan  data  dan  analisis data. Metode pengolahan yang dilakukan meliputi;  1)  Perhitungan  nilai  radiansi,
2)  Perhitungan  nilai  suhu  kecerahan ( brightness  temperature ),  3)  Perhitungan nilai reflektansi (konversi dari brightness value menjadi reflectance );  4)  Pembuatan citra  komposit  warna  (RGB);  5)  pengam- bilan training  sample burned  area ;  dan 6)  Perhitungan  statistik  nilai  piksel burned area .
2.2.1 Konversi  dari  nilai brightness values (bv) ke radiance Data  Landsat-8  yang  masih berupa  nilai  DN  dapat  dikonversi  ke dalam radiance .  Nilai  reflektansi  disini adalah TOA radiance . Untuk mengkonversi menjadi nilai TOA radiance , menggunakan persamaan  sebagai  berikut  (USGS, 2015 ):
L λ = M L Q cal + A L (2-1)
dimana Lλ adalah TOA spectral radiance (Watts/(  m2  *  srad  *  μm)),  ML Band- specific  multiplicative  rescaling  factor yang  diperoleh  dari  file  metadata ( RADIANCE_MULT_BAND _x,  dimana  x adalah  nomor  kanal),  AL Band-specific additive  rescaling  factor yang  diperoleh dari  file    metadata  ( RADIANCE_ADD_ BAND _x, dimana x adalah nomor kanal),
dan Qcal    Quantized  and  calibrated standard product pixel values (DN).
2.2.2 Konversi  dari  nilai brightness values ke reflectance
Data  OLI  dikonversi  ke  TOA planetary reflectance menggunakan faktor  skala  yang  disediakan  di  dalam file  metadata  (MTL  file).  Untuk  meng- konversi  menjadi  nilai  TOA planetary reflectance ,  menggunakan  persamaan sebagai berikut (USGS, 2015):
ρλ ' = M ρ Q cal + A ρ (2-2)
Keterangan:
ρλ' = TOA planetary  reflectance (tanpa koreksi solar angle ).
Mρ = Band-specific  multiplicative  rescaling factor diambil dari metadata
( REFLECTANCE_MULT_BAND _x,
Keterangan:
x  = band number ),
Aρ = band-specific additive rescaling factor diambil dari metadata
( REFLECTANCE_ADD_BAND _x,
Keterangan:
x = nomor kanal, dan Qcal  = quantized and calibrated
standard product pixel values (DN).
Kemudian, sun  angle  correction  of  TOA reflectance dapat  dihitung  dengan menggunakan
persamaan berikut
(USGS, 2015 ): = = (2-3)
Keterangan:
Ρλ = TOA planetary reflectance , θ SE = local  sun  elevation  angle . Sun elevation  angle (dalam  derajat) untuk  pusat scene tersedia  dalam file  metadata  ( SUN_ELEVATION ). θ SZ adalah local solar zenith angle , θ SZ = 90° - θ SE .
3 KONVERSI KE SUHU (KECERAHAN
BRIGHTNESS TEMPERATURES ) Konversi  menjadi  nilai brightness temperature dilakukan  dengan  meng- gunakan  persamaan  sebagai  berikut (USGS, 2015):
T = K 2 ln( K 1 +1) L λ (3-1)
dimana  T brightness  temperature pada satelit  (K),  Lλ TOA spectral  radiance (Watts/(  m2  *  srad  *  μm)),  K1 Band- specific thermal conversion constant yang diperoleh  dari  file    metadata  ( K1_ CONSTANT_BAND _x,  dimana  x  adalah nomor  band,  10  or  11),  dan  K2 Band- specific thermal conversion constant yang diperoleh  dari  file    metadata  ( K2_ CONSTANT_BAND _x,  dimana  x  adalah nomor band, 10 or 11).
Analisis  data  meliputi  analisis statistik  tendensi  sentral  dari  nilai-nilai suhu kecerahan dari sampel  (perhitungan mean , median,  modus ,  standar  deviasi, dan  varians),  analisis distribusi  normal, serta perhitungan jarak ( D-value ).

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  4-1  merupakan  potongan citra  Landsat-8  yang  memperlihatkan adanya  daerah-daerah  terbakar  di Pulangpisau  Kalimantan  Tengah  dan
sekitarnya.  Gambar  atas  citra natural color RGB  654  (SWIR,  NIR,  RED) sedangkan  gambar  bawah  merupakan citra suhu kecerahan ( brightness temperature )  Landsat-8  TIRS  band  10 atau  BT10  (gambar  kiri  bawah)  dan band  11  atau  BT11  (gambar  kanan bawah).  Pada  citra natural  color RGB 654,  daerah  terbakar  memperlihatkan warna  merah  ungu  ( red  violet ),  lahan terbuka  non burned  area berwana merah  muda,  permukiman  berwarna merah  agak  gelap,  lahan  bervegetasi berwarna  kehijauan,  serta  obyek  air berwarna  kebiruan.  Tanggal  perekaman citra adalah 19 Agustus 2015, path/row 118/062 yang merekam sebagian Kalimantan  Tengah  dan  Kalimantan Selatan.  Waktu  perekaman  tersebut masih  berada  pada  periode  kebakaran hutan  dan  lahan  yang  terjadi  di sebagian besar wilayah  Indonesia 2015, khususnya  melanda  Kalimantan  dan Sumatera.
Gambar 3-2 merupakan citra tiga dimensi  suhu  kecerahan  kanal  10  dan 11  yang  lebih  memperjelas  lagi  secara visual pola suhu daerah bekas terbakar dan  daerah  sekitarnya  yang  memper- lihatkan  dengan  lebih  jelas  lagi  kenam- pakan  daerah  bekas  terbakar.  Berdasar- kan  gambar  tersebut  dapat  diketahui bahwa  secara  visual,  secara  umum daerah  bekas  terbakar  memiliki  suhu kecerahan  yang  relatif  lebih  tinggi dibandingkan dengan daerah sekitarnya.
Namun  jika  diamati  secara  lebih cermat secara lebih secara visual, dapat diketahui  bahwa obyek  burned area memiliki  warna  yang  mirip  dengan permukiman dibandingkan dengan lahan  terbuka.  Sehingga  dalam  hal  ini, dapat  diduga  bahwa  piksel-piksel burned area akan  memiliki  kemiripan  nilai dengan  piksel-piksel  pada  obyek  per- mukiman  tersebut.  Pengukuran    secara kuantitatif dilakukan dengan  mengambil beberapa  sampel  yang  mewakili  piksel burned  area ,  permukiman  dan  lahan terbuka  ( non  burned  area )  kemudian
dilakukan  pengukuran  secara  statistik yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4-1.
Berdasarkan  hasil  pengukuran pada  Tabel  4-1  dapat  diketahui  bahwa piksel burned area memiliki rerata suhu kecerahan Brightness  Temperature (BT) 10  dan  BT  11  berturut-turut  sebesar 308,44 K dan 304,39 K (standar deviasi
1,57  K  dan  1,18  K),  permukiman  kota sebesar  307,05  dan  303,65  K  (standar deviasi  0,84  K  dan  0,69  K).  Sedangkan lahan  terbuka  sebesar  303,61  K  dan 300,68  K  (standar  deviasi  1,97  K  dan 1,95  K).  Berdasarkan  hasil  tersebut dapat  diketahui  bahwa  obyek burned area memiliki  suhu  kecerahan  (baik  BT 10  dan  BT  11)  yang  relatif  lebih  tinggi dibandingkan  obyek  permukiman  kota dan lahan terbuka.

## Tabel 4-1: NILAI  SUHU  KECERAHAN  OBYEK
BURNED AREA DIBANDINGKAN DENGAN OBYEK PERMUKIMAN KOTA DAN LAHAN TERBUKA OBYEK SUHU KECERAHAN (K) Band 10  Band 11 BURNED AREA Rerata 308,44 304,39 St.Dev 1,57 1,18 PERMUKIMAN KOTA Rerata 307,05 303,65 St.Dev 0,84 0,69 LAHAN TERBUKA Rerata 303,61 300,68 St.Dev 1,97 1,95
Secara kuantitatif, untuk menge- tahui  seberapa  besar  kemampuan  data BT  10  dan  BT  11  dalam  memisahkan
antara burned  area dan  lahan  terbuka serta burned  area dan  permukiman kota, maka dilakukan perhitungan  nilai separabilitas dengan menggunakan formula  sebagai  berikut  (dikembangkan dari Kaufman and Remer, 1994):
(3-1) Nilai D-value >  1  menunjukkan bahwa kanal tersebut memiliki kemampuan yang baik dalam memisahkan  kedua  obyek.  Dimana D- value adalah  nilai  Normalized  Distance, µ1  dan  µ2  berturut-turut  adalah  nilai rerata  piksel  obyek  1  dan  obyek  2. Sedangkan  σ1  dan  σ2  berturut-turut adalah nilai standar deviasi piksel obyek 1  dan  obyek  2.    Hasil  perhitungan D- value disajikan pada Tabel 4-2.
Tabel 4-2: NILAI  D-VALUE  ANTARA  OBYEK BURNED  AREA DAN  PERMUKIMAN SERTA LAHAN TERBUKA OBYEK D-value BT10 BT11 Burned area vs Permukiman 0,577 0,392 Burned area vs Lahan terbuka 1,367 1,186
RGB 654
TB 10 TB 11
280                                          320 K
Gambar 3-1: Citra  suhu  kecerahan  Landsat-8  kanal  10  (BT  10)  dan  kanal  11  (BT10)  pada  wilayah terbakar  (Lokasi:  Pulangpisau  Kalimantan  Tengah,  path/row  118/062,  19  Agustus 2015)
Gambar 3-2: Citra  3-D  suhu  kecerahan  Landsat-8  kanal  10  (atas)  dan  kanal  11  (bawah)  yang memperlihatkan  karakteristik  suhu  kecerahan  daerah burned  area , bare  soil (tanah terbuka non  burned  area ),  dan  permukiman.  Pada  citra  terlihat  bahwa  obyek burned area memiliki  suhu  kecerahan  (baik  BT  10  dan  BT  11)  yang  relatif  lebih  tinggi dibandingkan  obyek  permukiman  kota  dan  lahan  terbuka.  (Lokasi:  Pulangpisau Kalimantan Tengah, path/row 118/062, 19 Agustus 2015)
Hasil  perhitungan D-value menun- jukkan  bahwa  parameter  BT  10  dan  BT 11 meskipun memiliki kemampuan yang baik dalam memisahkan burned area dan lahan  terbuka  (D  >  1),  namun  memiliki kemampuan yang rendah untuk memisah- kan burned area dan permukiman (D < 1).
Dibandingkan dengan per- mukiman,  lahan  terbuka  masih  bisa dibedakan  dari burned  area mengguna- kan  variabel brightness  temperature .
Kondisi  ini  menjelaskan  bahwa  jenis- jenis  lahan  terbuka  yang  umumnya berupa  hamparan  dari  singkapan  pasir atau batuan, baik yang sudah ditambang atau  masih  alami,  memiliki  selisih  nilai rerata  BT  (BT burned  area -  BT  lahan terbuka)  yang  relatif  lebih  lebar  bila dibandingkan  dengan  permukiman  (BT burned area - BT permukiman).
Dengan  demikian,  oleh  karena parameter  suhu  kecerahan  masih memiliki  kemampuan  yang  rendah dalam  memisahkan burned  area dan permukiman  (D  <  1),  maka  parameter ini  belum  bisa  dipergunakan  sebagai variabel tunggal untuk ekstraksi burned area pada suatu scene citra perekaman tunggal  dimana  di  dalamnya  terdapat
piksel-piksel  permukiman.  Berdasarkan hasil  kajian  ini,  maka  penelitian  lebih lanjut  yang  perlu  dilakukan  adalah deteksi burned  area yang  dikaji  tidak hanya  dengan  menggunakan  parameter suhu  kecerahan  saja,  tetapi  juga  perlu digabungkan  dengan  parameter  penting lainnya, baik reflektansi maupun indeks vegetasi  (seperti  NDVI)  atau  indeks kebakaran (seperti NBR).

## 5 KESIMPULAN
Berdasarkan  uji  separabilitas  (D- value ), variabel BT10 dan BT11 meskipun memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam memisahkan burned  area dan  lahan terbuka,  namun  memiliki  kemampuan yang rendah untuk memisahkan burned area dan  permukiman.  Jadi,  parameter suhu kecerahan belum bisa dipergunakan sebagai variabel tunggal untuk ekstraksi burned  area pada  suatu scene citra perekaman tunggal. Penelitian ini menyarankan perlunya dilakukan penelitian  lebih  lanjut  yang  mengkaji pendeteksian burned  area tidak  hanya didasarkan atas parameter suhu kecerahan  saja,  tetapi  digabungkan dengan parameter penting  lainnya,  baik
reflektansi  maupun  indeks  vegetasi (seperti  NVDI)  atau  indeks  kebakaran (seperti NBR).

## UCAPAN TERMA KASIH
Makalah ini adalah pengembangan dari hasil kegiatan riset "Pengembangan Model  Pemanfaatan  Penginderaan  Jauh untuk Bencana Kekeringan dan Kebakaran Hutan/Lahan"  yang  dilakukan  di  Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh  LAPAN. Makalah ini sebelumnya telah dipresen- tasikan  dalam  Simposium  Nasional Penginderaan  Jauh  2014.  Dengan beberapa perbaikan, makalah ini kemudian
diajukan untuk dipublikasikan  pada  Jurnal  ini.  Terima kasih  kami  sampaikan  kepada  pihak Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh  LAPAN  yang  telah  menyediakan data citra Landsat-8 yang dipergunakan dalam  penelitian  ini.  Terima  kasih  juga kepada  Bapak  Drs.  Taufik  Maulana, MBA  yang  telah  bersedia  memberikan saran dan masukan dalam pemanfaatan data  Landsat-8  untuk  deteksi  piksel burned area .

## DAFTAR RUJUKAN
Aryanti, I, N. Sinukaban dan I N S Jaya,  2007. Forest  Fire  Vulnerability  index  in  West Kalimantan  Province, Tropical  Forest Management  Journal,  Bastarrika  A, Chuvieco  E,  Martin,  M.P    (2011). Mapping  burned  areas  from  Landsat TM/ETM+  data  with  a  two-phase algorithm:  Balancing  omission  and commission  errors.  Remote  Sensing  of Environment 115:1003–1012.
Caselles  V,  Rubio  E,  Coll  C,    Valor  E.,  1998. Thermal  Band  Selection  for  the  PRISM
Instrument 3, Optimal band configuration.  Journal  of  Geophysical Research 103: 17.057–17.067.
Chuvieco  E.,  Englefield  P.,  Trishchenko  A.  P, dan  Luo  Y.,  2008. Generation  of  Long Time  Series  of  Burn  Area  Maps  of  the Boreal Forest from NOAA – AVHRR Composite  Data, Remote  Sensing  of Environment 112: 2381 −2396.
Eggleston, S., Buendia, L., Miwa, K., Ngara, T., and    Tanabe, 2006.  2006 IPCC
Guidelines for National Greenhouse Gas
Inventories.  K.  (Eds), Intergovernmental
Panel  on  Climate  Change  (IPCC),  IPCC, Hayama, Japan.
Irons J.R, Dwyer J.L, Barsi J.A., 2012. The Next Landsat  Satellite:  The  Landsat  Data Continuity  Mission, Remote  Sensing  of Environment  122:  11-21.Jaya,  I  N.S., 2000.    Detecting  Burnt  Forest  Damage Using  Digital  Spot  Imagery.    Tropical Forest  Management  Journal.  Vol.  6  (l): 7-23.
Jaya, I N. S. M. Ikhwan dan Nurhendra, 2000. Teknik  Mendeteksi  Kebakaran  Hutan Melalui  Citra  Satelit  Multi  Waktu:  Studi kasus di Propinsi Sumatera Selatan dan Riau, Tropical  Forest  Management Journal.  Vol VI(2):25-37.
Kaufman  Y.J,  Remer  L.A.,  1994. Detection  of Forest  Fire  using  Mid-IR  Reflectance: and  Application  Fro  Aerosols  Study, IEEE  Transactions  on  Geoscience  and Remote Sensing 32: 672-683.
Kurnia,  E,  I  N  S  Jaya,  Widiatmaka,  2016.
Satellite-based Land Surface Temperature Estimation of Bogor
Municipality, Indonesia, Indonesian
Journal  of  Electrical  Engineering  and Computer  Science.  Volume  2  No  1.  Pp 221-228
Purnama,  E.S  dan  I  N  S  Jaya,    2006. Forest Fire Vulnerabiility index in Riau Province, Tropical Forest Management Journal. Roy D.P, Wulder M.A, Loveland T.R, Woodcock C.E, Allen R.G, Anderson M.C, Helder D, Irons  J.R,  Johnson  D.M,  Kennedy  R., Scambos  T.A,  Schaaf,  C.B,  Schott  J.R, Sheng  Y.,  Vermote  E.F,  Belward  A.S, Bindschadler  R.,  Cohen  W.B,  Gao  F, Hipple  J.D,  Hostert  P,  Huntington  J, Justice  C.O,  Kilic  A,  Kovalskyy  V,  Lee Z.P, Lymburner L, Masek J.G, McCorkel J,  Shuai  Y,  Trezza  R,  Vogelmann  J, Wynne  R.H,    Zhu  Z.,  2014. Landsat-8: Science and Product Vision for Terrestrial  Global  Change  Research, Remote  Sensing  of  Environment  145:
154-172.
Samsuri,  Jaya  INS,  Syaufina  L.,  2012. Model Spasial  Tingkat  Kerawanan  Kebakaran Hutan dan Lahan (Studi Kasus Propinsi Kalimantan Tengah, Foresta, Vol No  (1) 2012.  Spatial model of forest and land fire  risk  (A  case  study  in  Central Kalimantan  Province,    Foresta,  Vol  No (1) 2012 (in Indonesian). Faperta USU - Persatuan  Peneliti  Kehutanan  Sumut; No.ISSN:  2089-9890;  Vol.1;  No.1; Maret;2012;12-18,  http://kehutanan. usu.ac.id Stroppiana  D,  Bordogna  G,  Carrara  P, Boschetti  M,  Bosschetti  L,  Brivio  P.A.,
2012. A  Method  for  Extracting  Burned Areas  from  Landsat  TM/ETM+  Images by  Soft  Aggregation  of  Multiple  Spectral Indices and a Region Growing Algorithm, ISPRS  Journal  of  Photogrammetry  and Remote Sensing 69:88–102.
Suwarsono,  2014. Deteksi  Daerah  Bekas Kebakaran  Hutan/Lahan  (Burned  Area) Menggunakan Citra Penginderaan Jauh, Crestpent Press.
Suwarsono,  Rokhmatuloh,  dan  Waryono  T., 2013. Pengembangan Model  Identifikasi
Daerah  Bekas  Kebakaran  Hutan  dan Lahan  (Burned  Area)  Menggunakan
Citra  MODIS  di  Kalimantan, Jurnal
Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan Data Citra Digital 10(2): 93-112.
Thonicke K, Spessa A, Prentice I. C, Harrison S. P, Dong L,  Carmona-Moreno C., 2010. The Influence of Vegetation, Fire Spread and Fire Behaviour on Biomass Burning and  Trace  Gas  Emissions:  Results  from a  Process-Based  Model, Biogeosciences (7): 697 −743. USGS,  2015. Landsat  8  (L8)  Data  Users, Handbook  Version  1.0.  EROS  Sioux Falls, South Dakota.

## ANALISIS TEMPERATUR DAN UAP AIR BERBASIS SATELIT TERRA/AQUA (MODIS, LEVEL-2)

## (ANALYSIS OF TEMPERATURE AND WATER VAPOR BASED ON THE
TERRA/AQUA SATELLITE (MODIS, LEVEL-2))
Sinta Berliana Sipayung, Krismianto, dan Risyanto Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Dr. Djundjunan 133 Bandung 40173 Indonesia e-mail: s_berlianasipayung@yahoo.com
Diterima 3 Mei 2016; Direvisi 10 Mei 2016; Disetujui 16 Juni 2016

## ABSTRACT
Terra  and  Aqua  satellites  that  consist  of  multiple  sensors  including  MODIS  instruments, which is operated to detect the phenomena that exist on land, sea and atmosphere. Not a lot of data extracted especially for Indonesia region the associated with atmospheric data, because the product is still  in  the  raw  data  (level-0).  For  data  extraction  of  level-0  to  level-2  needed  software  IMAPP (International  MODIS/airs  Processing  Package)  so  displays  some  data  atmospheric  parameters including MOD 04 - Aerosol, MOD 05 - Total precipitable Water (Water Vapor), MOD 06 - Cloud, MOD 07 - Atmospheric Profiles, MOD 08 - gridded Atmospheric and MOD 35 in HDF4 format (Hierarchical Data Format-4) swath. This paper discussed only MOD07/MYD07 atmospheric profiles level-2 related parameters such as the temperature of the atmosphere at an altitude of 780 hPa and water vapor at a height of 700 hPa. This study aimed to analyze the phenomena in the atmosphere, based on extraction method Atmospheric Profiles in the resolution 1km,  that consists of temperature and moisture level- 2,  in  the  format  hdf4  daily  swath  into  data  daily  and  monthly  grid  in  .dat  format,  in  the  period  of December 2014, January, July, and August 2015, especially in the area of Indonesia. The comparison between  the  results  of  the  extraction  swath  and  grid  data  from  Terra/Aqua  MODIS,  that  parameter atmospheric  for  the  temperature  has  R-sqare  an  average  of  0.72  and  water  vapor  0.74,  while  the RMSE temperature and water vapor are 0.88 and 0.29.
Keywords: Temperature, Water vapor, MODIS, and MOD07/MYD07

## ABSTRAK
Satelit Terra dan Aqua yang terdiri dari beberapa sensor diantaranya instrumen MODIS, yang dioperasikan untuk mendeteksi fenomena yang ada di darat, laut, dan atmosfer. Belum banyak data yang  diekstrak  khususnya  untuk  wilayah  Indonesia  yang  terkait  dengan  data  atmosfer,  karena produk MODIS masih berupa data mentah (level-0). Untuk ekstraksi data dari level-0 menjadi level-2 dibutuhkan  software International  MODIS/AIRS  Processing  Package (IMAPP)  sehingga  menampilkan beberapa data parameter atmosfer diantaranya MOD 04 - Aerosol , MOD 05 - Total Precipitable Water (Water Vapor), MOD 06 - Cloud, MOD 07 - Atmospheric Profiles , MOD 08 - Gridded Atmospheric dan MOD  35 swath dalam  format Hierarchical  Data  Format-4 (HDF4).  Pada  makalah  ini  yang  dibahas hanya MOD07/MYD07 atmospheric profiles level-2 yang berkaitan dengan parameter atmosfer seperti temperatur  pada  ketinggian  780 hPa dan  uap air  pada ketinggian  700  hPa. Penelitian  ini  bertujuan untuk menganalisis hasil ekstraksi data Atmospheric Profiles dari format HDF4 swath harian menjadi data grided harian, bulanan dalam format .dat serta aplikasinya pada periode bulan Desember 2014, Januari, Juli, dan Agustus 2015, khususnya wilayah Indonesia dalam resolusi 1km yang terdiri dari temperatur  dan  uap  air  level-2.  Perbandingan  antara  hasil  ekstraksi  data  MODIS swath dan  data MODIS grided Terra/Aqua untuk parameter temperatur atmosfer mempunyai R-sqare rata-rata 0.72 dan uap air 0.74, sedangkan RMSE untuk temperatur dan uap air sebesar 0.88 dan 0.29.
Kata kunci: Temperatur, Uap  air, MODIS dan MOD07/MYD07

## 1  PENDAHULUAN
Satelit  Terra/Aqua  yang  diluncur- kan 18 Desember 1999 (Terra) dan 4 Mei 2002  (Aqua)  merupakan  misi National Aeronautics  and  Space  Administration (NASA)  terdiri  dari  beberapa  instrumen seperti MODerate-resolution
Imaging Spectroradiomete (MODIS)  yang  dapat mengobservasi  fenomena-fenomena  di darat,  laut, dan  atmosfer. Telah banyak algoritma  yang  dikembangkan Space Science  and  Engineering  Center (SSEC) di University  of  Wisconsin-Madison untuk menurunkan  profil  vertikal  atmosfer termasuk  MOD07,  seperti  temperatur atmosfer, kelembapan, ozon, precipitable water  vapor, dan  beberapa  indeks stabilitas atmosfer menggunakan panjang  gelombang  infra  merah  antara 4,465  dan  14,235  µm  termasuk diantaranya band  25, 27 hingga 36 (Asrar and Dokken, 1993).
Satelit  Terra/Aqua  merupakan satelit  meteorologi  dengan  orbit  polar dengan  resolusi  mencapai  0.25  -  1km menghasilkan cakupan global setiap 1-2 kali dalam satu hari dengan pola sapuan ±55 ⁰ pada  ketinggian  orbit  705  km  dpl dan  lebar  sapuan  2330  km  (NASA, 2013). Satelit Terra mengorbit Bumi dari Utara  ke  Selatan  dan melintasi  Equator di  pagi  hari,  sebaliknya  satelit  Aqua bergerak  dari  Selatan  ke  Utara  dan
melintasi  equator  di  siang/sore  hari.  Di satelit  ini  terdapat  sensor  MODIS  yang terdiri  dari  36  band  dan resolusi spasial dari 250 m (bands 1 – 2), 500 m (bands 3 -  7)  dan  1000  m  (bands  8  -  36).  Produk data  yang  dihasil-kan  oleh  IMAPP  dari MODIS  adalah  data  kalibrasi  yang terdapat  pada  MOD  01  -  Level-1A Radiance  Counts ,  MOD  02,    Level-1B Calibrated  Geolocated  Radiances dan MOD  03  - Geolocation  Data  Set . Sedangkan  data  atmosfernya  adalah MOD  04  -  Aerosol,  MOD  05  -  Total Precipitable  Water ( Water  Vapor ),  MOD 06 - Cloud, MOD 07 - Atmospheric Profiles , MOD  08  - Gridded  Atmospheric dan MOD  35  - Cloud  Mask ,  diperoleh  dari LAPAN  Pare-Pare  dan  Rumpin,  hasil transfer  melalui  jaringan Fiber  Optic (FO).  Tabel  1-1  adalah  spesifikasi  dan alokasi spektral MODIS.
Tabel 1-1: Spesifikasi MODIS (NASA, 2013) _______________________________________ Orbit              705 km, 10:30, menuju selatan (Terra) atau 13:30 menuju Utara (Aqua), sun- synchronous, near– polar, circular Scan rate 20.3 rpm, cross track Lebar swath 2330 km, dengan 10 km ( along track at nadir )
Teleskop          Diameter 17.78 cm off-axis Ukuran 1.0 x 1.6 x 1.0 m
Berat 228.7 kg Power 162.5 W Laju transfer    10.6 Mbps (maksimal per hari); 6.1 Mbps (rata-rata per orbit) data Kuantitas 12 bits, untuk 36 kanal spektral dengan panjang gelombang 0.4 µm sampai 14.4 µm Resolusi 250 m (bands 1-2) Spasial 500 m (bands 3-7) 1000 m (bands 8-36)
Desain umur    5 tahun ___________________________________
Dengan  terbatasnya  data  satelit, maka  diperlukan  pengolahan/ekstraksi data  MODIS  untuk  kebutuhan  penelitian terkait  tentang  fenomena-fenomena  di darat, laut, dan atmosfer maka dilakukan ekstraksi  data Atmospheric  Profiles (Temperatur  dan  uap  air) dari  format HDF4  swath harian menjadi  data gridded harian  hingga  bulanan  resolusi 1  km  serta  aplikasinya.  Batasan  data berupa  resolusi  temporal  global  namun pada kegiatan ini resolusi 1 km wilayah Indonesia dengan lintang maksimum 10 derajat,  minimum  10  derajat  dan  bujur maksimum  139  derajat  minumum  95 derajat.  Hasil  dari  data  MODIS swath dengan grided diverifikasi/validasi dalam peningkatan  kualitas  data  MODIS atmospheric profiles yang nantinya akan disimpan  di  data base atmosfer Indonesia yang dikelola oleh Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer (PSTA).
Makalah
ini merupakan kelanjutan  atau  penyempurnaan  dari makalah yang penulis lakukan di tahun 2014  dan  2015  (Sipayung,  dkk,  2014 dan  2015)  dengan  tingkat  kebaharuan penggunaan  data  yang  semula  level-1 menjadi  ke  level-2.  Selain  itu,  validasi yang  dibandingkan  dengan  data  curah hujan,  baik  saat  musim  basah  dan kering  (kemarau).  Atas  dasar  itulah, maka  tujuan  utama  dari  makalah  ini untuk menganalisis hasil ekstraksi data Atmospheric  Profiles dari  format HDF4 swath harian  menjadi  data grided
harian, bulanan dalam format .dat serta aplikasinya.

## 2  STUDI PUSTAKA
Temperatur dan uap air merupakan  parameter  iklim  dalam bidang  ilmu  meteorologi  yang  sering diukur,  karena  kegunaannya  dalam proses  interaksi  antara  atmosfer,  laut, dan  daratan  yang  selalu  berubah–ubah berdasarkan ruang dan waktu. Pemahaman  yang  berkaitan  dengan profil  temperatur  vertikal  daerah  tropis atas  dan  bawah  sangat  sulit  untuk dipahami,  baik  secara  spasial  maupun temporal.  Sementara  banyak  aspek klimatologi  dari  tropoppause  yang cukup  baik untuk dipahami (Randel dan Jensen,  2013).  Secara  alami  temperatur dan  uap  air  merupakan  lapisan  hangat dan  sejuk,  karena  mendapat  radiasi sinar  matahari  pada  siang  maupun malam. Lapisan teratas sampai terbawah terjadi pemanasan dan penguapan. Sebelum perkembangan teknologi  satelit,  sangat  sulit  untuk mengamati  perubahan  temperatur  dan uap  air  suatu  daerah  yang  luas  secara berkelanjutan (continue) . Dengan adanya satelit  Terra/Aqua  dan  satelit  lain dengan sensor infra merah, memungkinkan pengukuran profil vertikal atmosfer  baik  dari  periode  jam-jam-an, harian, maupun bulanan dapat diperoleh  dalam  data  resolusi  global (Michael et. al. , 2003).
Penelitian  tentang  ekstraksi  data satelit Terra/Aqua telah banyak mengurai- kan  algoritma  tentang  penurunan  profil atmosfer  dari  sensor  MODIS  MOD07 (Seemann et. al ., 2002, 2003 dan Kim et. al. ,  2004),  seperti  temperatur  atmosfer dan kelembaban kemudian dibandingkan dengan data radiosonde diperoleh koefisien korelasi  masing-masing  0.99  dan  0.89. Begitu  juga  dengan  menggunakan  uji- statistik  dan  hasilnya  sangat  signifikan untuk satu kali pengukuran di beberapa lokasi  telah  ditunjukkan  (Majid  and Reza, 2011) dan pada beberapa pengukuran  untuk  melihat  profil  di
setiap  musim  telah  dilakukan Free (2011). Hal yang sama dilakukan (WU et. al. , 2005)  ternyata  pada  ketinggian  850 hPa  kofisien  korelasi  sangat  signifikan dengan Root  Mean  Square  Error (RMSE) yang  sangat  kecil.  Dengan  konsep  yang sama  menggunakan  profil  dari  NCEP dan  MOD07  menunjukkan  hasil  yang baik  dengan  akurasi  sedikit  lebih  tinggi (Li et. al ., 2000).
Pada Gambar 2-1, terdapat standar profil  atmosfer  berdasarkan  masing- masing  band,  namun  hanya  untuk temperatur  dan  uap  air  pada  19 ketinggian  mulai  dari  permukaan  1000 hingga  10  hPa.  MODIS  yang  digunakan adalah  MOD  07/MYD07  ( Atmosphere Profiles ), yang terdiri dari
Gambar 2-1: Sensifitas  profil  temperatur  danuap  air  yang  di  proses  dari  level  satu  (L-1).  (Sumber, Seemann et. al. , 2006)
19  level  ketinggian:  10,  20,  30,  50,  70,
100, 150, 200, 250, 300, 400, 500, 620, 700,  780,  850,  920,  950,  1000  mb
(Menzel et. al. , 2002). Dengan mengguna- kan  band-band  infra  merah  sensifitas profil  temperatur  dan  uap  air  untuk  19 level  berdasarkan  algoritma  terdapat pada  persamaan  2-1  (Seemann et.  al. , 2006).
R  =   s B  s (T s )  s ( p s ) -  0ps B  (T(p)) d   ( p ) + r  s   (p s )  0ps B  (T(p)) d  *  (p) + R  sun   1+sec  (p s )r  ssun (2-1)
Keterangan:
R  = radiance ,  = wavenumber , s = surface , p  = pressure , sun = solar ,
T  = temperature ,
B  = Planck function ,
 = emissivity , r = reflectivity ,
 = level to space transmittance ,  = local solar zenith angle
 *  = level  to  surface  transmittance ,  [  *=   (p s )/   (p)]

## 3  DATA DAN METODOLOGI
Data  yang  digunakan  TERRA/ AQUA  (MODIS,  Level-2) atmospheric profiles MOD07/MYD07 dengan parameter temperatur  dan  uap  air  dalam  format HDF4  swath harian  untuk  periode Desember  2014  dan Januari  2015  yang mewakili  bulan  basah,  sedangkan  Juli dan  Agustus  2015  mewakili  bulan kering  (kemarau).  Akuisisi  data  MODIS dari  satelit  Terra  maupun  Aqua  telah dilakukan  oleh  Pusat  Teknologi  dan Data Penginderaan Jauh, melalui stasiun  bumi  Pare-Pare  sejak  2010.
Sistem  Basis  Data  Penginderaan  Jauh Nasional  (BDJPN)  juga  telah  dibangun, dimana  salah  satunya  memuat  koleksi data  MODIS  mulai  dari  level-1  hingga level-2  dan true  color .  Distribusi  dan akses  data  MODIS  bersifat  gratis  ( free ). Pengguna dapat mengakses data MODIS hasil  akusisi  LAPAN  melalui  situs http://modis-catalog. lapan.go.id.
Khusus  untuk  aplikasi  atmosfer, Pusat  Sains  dan  Teknologi  Atmosfer (PSTA)  juga  mengoleksi  data  untuk memenuhi  kebutuhan  penelitian  dan pengembangan  yang  berbasis  data real- time . Koleksi data MODIS yang dikelola PSTA  dapat  diakses melalui Sistem
Gambar 3-1: Diagram distribusidan pengolahan data MODIS di LAPAN dari data harian swath menjadi data grided
Basis  Data  Atmosfer  Indonesia)  di  situs http://bisma.sains.lapan.go.id.
Metode  yang  digunakan  adalah ekstraksi data HDF 4 swath harian dengan program Python , dalam proses ekstraksi data HDF 4 swath harian  masih  format HDF menjadi  data grided harian  dan bulanan  level  tiga  (L-2)  dengan  format .dat sehingga  data  tersebut  mudah diaplikasikan  oleh  pengguna  terutama pada  penelitian  yang  berkaitan  dengan atmosfer.  Perangkat  yang  digunakan untuk ekstraksi  data Atmospheric Profiles adalah  program  Python  beserta modul-modul library -nya  ( Geospatial Data  Abstraction  Library , Matplotlib, Basemap,  Numpy,  Dateutil,  Pyproj, Pyparsing dan Six berbasis  Windows (XP/7/Vista/8),  Alur  kegiatan  terdapat seperti pada Gambar 3-1.
Data
MODIS
swath akan diverifikasi  dengan  data  MODIS grided untuk Juli dan Agustus 2015. Penelitian
sebelumnya  telah  dilakukan  verifikasi data  MODIS  dalam swath  HDF 4 dengan menggunakan data observasi radiosonde dari  situs University  of  Wyoming lokasi Jakarta,  Surabaya,  Pontianak,  Padang, dan Makasar, pada periode data Januari 2013  –  Maret  2014  dengan koefisien korelasi (r),  yakni  0.99  (Risyanto  dkk., 2013) dan menggunakan metode Artificial  Neural  Network (ANN)  telah  di ekstrak  data  MODIS  level-1 swath menjadi  level-2 swath (Sipayung  dkk., 2014,  Blackwell et.  al .,  2005  dan Moradizadeh et. al. , 2014).

## 4  HASIL DAN PEMBAHASAN
Hingga saat ini pemanfaatan data satelit Terra/Aqua untuk wilayah Indonesia  masih  terbatas  khususnya terkait  dengan  informasi  parameter atmosfer,  dikarenakan  resolusi  temporal- nya  masih  relatif  rendah  dibandingkan dengan  satelit  yang  lain.  Seperti  pada
Gambar  4-1  untuk  parameter  temperatur ( 0 K) dan uap air (cm) yang diperoleh dari satelit  Terra/Aqua  dengan  instrumen MODIS,  berdasarkan swath untuk  Juli dan  Agustus  2015  di  ketinggian temperatur  780  hPa  dan  uap  air ketinggian  700  hPa  hasil  ekstraksi  dari Terra MODIS MOD07 . Pada Gambar 4-1 menunjukkan  bahwa  satelit  Terra maupun  Aqua  hanya  melewati  1-2  kali dalam  satu  hari,  sehingga  sangat  sulit untuk  mendapatkan  informasi  yang berkaitan  dengan  fenomena-fenomena yang ada di atmosfer karena hanya satu kali berorbit polar. Telah dikembangkan Fitur  sistem  pengolah  data  Terra/Aqua MOD07  profil  vertikal  atmosfer  dalam format  gambar,  txt,  ASCI,  dan  diproyeksi- kan disimpan dalam bentuk tabulator 3 kolom  dalam  bentuk  ASCI  kemudian  di plot ke  dalam  gambar  dua  dimensi  dan txt sehingga output datanya adalah data siap pakai dengan file Asci *.txt dan file binary  format  *.bin  beserta  file  ctl-nya (Sipayung,  dkk.,  2015). Bila  diperhatikan pada  Gambar  4-1  yaitu  satelit  Terra/ Aqua Juli dan Agustus untuk parameter
temperatur  menunjukkan  bentuk  data dalam  sapuan  ( swath )  dari  utara  ke selatan ataupun sebaliknya dari selatan ke  utara.
Hal  yang  sama  terdapat  pada Gambar  4-2  untuk  parameter  uap  air terdapat  sapuan  ( swath )  yang  berbeda arah  antara  terra  dan  aqua    pada  Juli dan  Agustus  2015,  namun  dengan keterbatasan  orbit  satelit  Terra/Aqua dalam  harian  masih  sangat  sulit  untuk mendapatkan  informasi  yang  berkaitan dengan  fenomena-fenomena  atmosfer yang  ada  di  wilayah  Indonesia.  Pada saat  yang  bersamaan  sebagai  data pembanding dapat dilihat kondisi curah hujan di Indonesia di tanggal yang sama pada  Gambar  4-2  dan  Gambar    4-3, bahwa  pola  uap  air  pada  Agustus  2015 dapat  diidentifikasi  pada  pola  curah hujan  Agustus  2015.  Produk  dari MODIS  tidak  hanya  mengkaji  fenomena di  atmosfer  akan  tetapi  mengkaji fenomena di darat yaitu untuk mengetahui  iklim  kering.  (Zhou et.  al. , 2014).
Gambar 4-1: Temperatur berupa swath Terra/Aqua bulan Juli dan Agustus 2015
Gambar 4-2: Uap air  berupa swath Terra bulan Juli dan Agustus 2015
Gambar 4-3: Pola curah hujan bulan Juli dan Agustus 2015
Gambar 4-4: Temperatur Terra/Aqua MODIS grided Desember 2014, Januari, Juli dan Agustus 2015
Hal  yang  sama  terdapat  pada ekstraksi  data  dari swath harian menjadi grided harian  untuk  Juli  dan Agustus  2015.  Yang  perlu  diperhatikan adalah  bagaimana ekstraksi data satelit Terra/Aqua  (MODIS)  temperatur  dan uap air pada Juli dan Agustus 2015 dari data swath harian  menjadi  data grided bulanan seperti pada Gambar 4-4.
Dari  gambar  tersebut  memang masih  sulit  diperoleh  informasi  yang
berkaitan  dengan  fenomena-fenomena yang  ada  di  atmosfer  khususnya  pada Desember  2014.  Terkait  dengan  itu diperlukan pengambilan satu titik lokasi observasi berdasarkan koordinat lintang dan  bujur  dan  dilakukan  validasinya sesuai  dengan  data  pengukuran  dari Radiosonde  berdasarkan  profil  vertikal atmosfer  dengan  ketinggian  yang  sama dan waktu yang bersamaan.
Gambar 4-5: Perbandingan uap air satelit Terra MODIS grided Juli dan Agustus 2015 dengan  uap air MOD08 level-3 yang diambil dari http://ladsweb.nascom.nasa.gov/
Gambar 4-6:  Perbandingan uap air satelit Aqua MODIS grided bulan Juli dan Agustus 2015 dengan uap air MOD08 level-3, yang diambil dari  http://ladsweb.nascom.nasa.gov/
Pada Gambar  4-5 dan 4-6 terdapat perbandingan antara uap air dari satelit Terra MODIS grided hasil turunan  dari MODIS Level-2 dengan  uap air MOD08 level-3  yang  diunduh  di  http:// ladsweb.nascom.nasa.gov/  bulan  Juli dan Agustus 2015, dimana data MODIS diolah menjadi berbagai tingkat pengolahan  dari  Level-1  (radiasi  dan kecerahan suhu) serta geolokasi telah di koreksi menggunakan Software Real-time Software  Telemetry  Processing  System (RT-STPS) dan International MODIS/AIRS Processing  Package (IMAPP). Data  raw level nol (L-0) hingga data Environmental Data  Record (EDR)  level  dua  (L-2) menjadi parameter lingkungan, sedangkan Level-3 keseragaman pemetaan dalam regrid (Michael, et, al. , 2003). Pada Gambar 4-7 terdapat validasi  antara  Terra  MODIS  uap  air MOD07 grided level-2  dengan  uap  air MOD08  level-3  Juli  dan  Agustus  2015. Dari  perbandingan  tersebut  terdapat
RMSE  pada  Juli-Agustus  masing-masing 0.79  dan  0.75  sedangkan  r  =  0.35  dan 0.58.  Berbeda  dengan  Aqua  MODIS terdapat perbandingan RMSE pada Juli- Agustus  masing-masing  0.68  dan  0.74 sedangkan  r  =  0.7  dan  0.8.  Untuk menganalisis data yang sudah diekstrak tergantung  pada  waktu  data  satelit Terra/Aqua  MOD07/MYD07,  karena mengikuti  waktu  Indonesia  adalah  WIB terutama  pada  Juli  dan  Agustus  2015, sedangkan data yang diolah menggunakan UTC/GMT  sehingga  perlu  menambahkan 7  jam  waktu  wilayah  Indonesia.  Dalam Gambar  4-8  dapat  dilihat  bahwa  nilai korelasi  tertinggi  antara  data swath dengan  data grided temperatur  terjadi pada Juli 2015 yaitu satelit Aqua MODIS yaitu  sebesar  0,71,  bila  dibandingkan dengan  Agustus  2015,  seperti  yang  di lakukan  (Li et.  al. ,  2013)  menggunakan profil  NCEP  dan  MOD07  menunjukkan korelasi yang baik RMSE) dari 1.16 dan 1.21.
Gambar 4-7: Validasi  Terra/Aqua  MODIS  uap  air  grided  level-2  dengan  uap  air  MOD08  pada  bulan Juli dan Agustus 2015
Gambar 4-8: Validasi  Terra  dan  Aqua  MODIS  water  vapor  swath  dan grided pada  bulan  Juli  dan Agustus 2015 di Indonesia

## 5  KESIMPULAN
Dalam  sistem  pengolahan  data satelit  Terra/Aqua  yang  diunduh  dari Basis  Data  Atmosfer  Indonesia  (BISMA) swath dalam  format  HDF4  level dua  (L- 2)  menjadi  data  ASCII,  telah  dapat diaplikasikan. Untuk meningkatkan ekstraksi  data  dari  hasil  metode digunakan  validasi  antara  data swath dan grided di  beberapa  titik  wilayah Indonesia,  dari  Terra/Aqua  untuk temperatur dengan nilai koefisien korelasi  rata-rata  r=0.72  dan  RMSE =0.74.  Sedangkan  Terra/Aqua  untuk water vapor nilai koefisien korelasi rata- rata  r=0.86  dan  RMSE  =  0.29,  bahwa penyimpangan terjadi rata-rata di bawah satu  derajat  kelvin  dan  1  sentimeter. Sedangkan validasi antara Terra MODIS uap  air  MOD07 grided level-2  dengan uap  air  MOD08  level-3  dari  http:// ladsweb.nascom.nasa.gov/  pada  Juli dan  Agustus  2015  yang  sama  RMSE
0.79  dan  0.75  sedangkan  r  =  0.35  dan 0.58.  Hasil  yang  telah  diperoleh  belum mencakup Indonesia seluruhnya karena hanya  satu  kali  sapuan  ( swath )  yaitu orbit utara – selatan di sore hari (satelit Aqua).  Parameter  atmosfer  yang  lain telah  tersedia  di  BISMA,  namun  belum semua  tervalidasi  karena  ketersediaan data  pengukuran  in-situ  sangatlah terbatas. Masih diperlukan data tambahan yaitu  data  observasi  radiosonde  sebagai data  pembanding  untuk  mendapatkan informasi  atmosfer  wilayah  khususnya wilayah Indonesia.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terimakasih  ditujukan kepada  Kepala  Pusat  Sains  dan Teknologi Atmosfer yang telah memfasilitasi  data  satelit  Terra/Aqua, sehingga  data  tersebut  dapat  di  unduh dari  BISMA  LAPAN  Bandung    yang terhubung  secara near  real-time dengan
stasiun  bumi  penerima  data  satelit penginderaan jauh Pare Pare.

## DAFTAR RUJUKAN
Asrar,  G.,  and  Dokken,  D.  J.,  1993. EOS Reference  Handbook (Greenbelt;  MD: NASA).
Blackwell,  W.  J.,  2005. A  Neural-Network Technique for the Retrieval of Atmospheric  Temperature  and  Moisture Profiles  from  High  Spectral  Resolution Sounding  Data ,    IEEE  Trans,  Geosci.
Remote  Sens.,  Vol.  43,  No.  11,  2535- 2546.
Free  Melissa,  2011. The  Seasonal  Structure  of
Temperature  Trends  in  the  Tropical Lower Stratosphere , Journal Of
Climate. VOL, 24, 859-866.
Kim  Y.  S,  B.  H.  Kwon  and  K.  M.  Hong,  2004. Vertical  Temperature  and  Moisture Structure In Lower Atmosphere Retrived From Terra/Modis , Gayana 68 (2) supl. T.I.  Proceeding.  Vol.68  No.2:  319-323,. ISSN 0717-652X.
Li  Hua,  Qinhuo  Liu,  Yongming  Du,  Jinxiong Jiang,  and  Heshun  Wang,  2013. Evaluation  of  the  NCEP  and  MODIS
Atmospheric Products for Single
Channel  Land  Surface  Temperature Retrieval with Ground Measurements: A
Case  Study  of  HJ-1B  IRS  Data ,  IEEE Journal  Of  Selected  Topics  In  Applied Earth Observations And Remote Sensing, VOL. 6, NO. 3.
Li J, Wolf W, Menzel WP, Zhang W, Huang HL, Achtor  TH.,  2000. Global  Soundings  of the Atmosphere from ATOVS Measurements:  the  Algorithm  and Validation , Journal of Applied Meteorology 39: 1248–1268.
Majid  Rahimzadegan  and  M.  Reza  Mobasheri,
2011. An  Attempt  for  Improving  MODIS Atmospheric Temperature Profiles Products in  Clear  Sky ,  Meteorol.  Appl.  18:  181– 187.  Published  online  16  August  2010 in Wiley Online Library.
Menzel,  W.  P.,  Seemann,  S.W.,  Li,  J.,  Gumley,
L.E., 2002. MODIS Atmospheric Profile  Retrieval  Algorithm  Theoretical
Basis  Document ,  Available  through NASA  MODIS  Web  site  http://modis- atmos.gsfc.nasa.gov/reference_atbd.ht ml.
Michael  D.  King,  Member,  IEEE,  W.  Paul Menzel,  Yoram  J.  Kaufman,  Didier Tanré,  Bo-CaiGao,  Steven  Platnick, Steven  A.  Ackerman,  Lorraine  A. Remer,  Robert  Pincus,  and  Paul  A. Hubanks,  2003. Cloud  and  Aerosol
Properties,  Precipitable  Water,  and Profiles  of  Temperature  and  Water Vapor  from  MODIS ,  IEEE  Transactions On  Geoscience  And  Remote  Sensing, Vol. 41, No. 2, 442.
Moradizadeh,  M.,  Momeni,  M.  &  Saradjian, M.R.,  2014. Estimation  and  Validation of  Atmospheric  Water  Vapor  Content using  a  MODIS  NIR  Band  Ratio Technique  Based  on  AIRS  Water  Vapor Products ,  Arab  J  Geosci  (2014)  Vol.  7: 1891-1897.  doi:10.1007/s12517-013- 0828-2.
NASA,  Diakses  pada  3  September,  2013. Moderate-resolution  Imaging  Spectro Radiometer (MODIS) , http://modis.gsfc. nasa.gov/about/.
Randel,  W.J.,  and  E.J.  Jensen,  2013. Physical Processes  in  the  Tropical  Tropopause Layer  and  their  Role  in  a  Changing Climate , Nature Geoscience, 6, 169-176. Risyanto,  S.  B.  Sipayung,  dan  E.  Maryadi, 2013. Analisis  Profil  Suhu  Vertikal  Di Beberapa  Lokasi  Berbasis  Satelit ,
Prosiding  Seminar  Sains  Atmosfer. Bandung,  28  Agustus  2013.  ISBN: 978-979-1458-73-3.
Seemann,  S.  W.,  J.  Li,  L.  E.  Gumley,,  K.  I. Strabala,  and  W.  P.  Menzel,  2002. One  Year  of  Global  Atmospheric  Total Column Precipitable Water Vapor Retrievals from MODIS Infrared Radiances ,  Remote  Sensing  of  the Earth’s  Environment  from  Terra  – Lectures  at  the  International  Summer School  on  Atmospheric  and  Oceanic Sciences  (ISSAOS  2002)  from  25  –  30 August  2002  in  L’Aquila,  Italy.  A Springer publication.
Seemann,  S.  W.,  Jun  Li,,  W.  Paul  Menzel  and Liam  E.  Gumley,  2003. Operational Retrieval  of  Atmospheric  Temperature, Moisture,  and  Ozone  from  MODIS Infrared  Radiances ,  Journal  of  Applied Meteorology: VOL. 42. Page 1072-1092. Seemann,  S.  W.,  Eva  E.  Borbas.,  Jun  Li.,  W.
Paul  Menzel,  Liam  E.  Gumley,  2006. MODIS  Atmospheric  Profile  Retrieval, Algorithm Theoretical Basis Document.
Sipayung,  S.  B.,  Risyanto,  dan  E.  Maryadi, 2014. Aplikasi Artificial Neural Network (ANN)  untuk  Estimasi  Profil  Vertikal Temperatur  dan  Kelembapan  dari  Data MODIS ,    Prosiding  Nasional,  Simposium Fisika  Nasional  (SFN  XXVII),  Bali, “Fisika Dalam Kehidupan Sehari-hari”. Universitas  Udayana,  Bali-Indonesia, 16-17 Oktober, 2014. ISSN: 1411-4771.
Sipayung,  S.  B.,  Risyanto,  dan  E.  Maryadi, 2015. Pengembangan Metode Pengolahan
Data  Profil  Vertikal  Atmosfer  Berbasis Satelit ,  (Publikasi  BUKU  Ilmiah  LAPAN Tahun  2015  CV.  Media  Akselerasi). ISBN : 978-979-1458-94-8).
WU  Xuebao,  LI  Jun,  ZHANG  Wenjian,  and WANG  Fang,  2005. Atmospheric  Profile Retrieval with AIRS Data and Validation at  the  ARM  CART  Site ,  Advances  In
Atmospheric Sciences, VOL.  22, NO. 5, 647–654. Zhou Ji, Xu Zhang, Wenfeng Zhan and Huailan Zhang, 2014. Land Surface
Temperature Retrieval from MODIS Data by  Integrating  Regression  Models  and the Genetic Algorithm in an Arid Region , Remote  Sens.  2014,  6,  5344-5367; doi:10.3390/rs6065344.www.mdpi.com/ journal/remotesensing. http://modis-catalog. lapan.go.id. http://bisma.sains.lapan.go.id. http://ladsweb.nascom.nasa.gov/

## PERBANDINGAN HASIL KLASIFIKASI LIMBAH LUMPUR ASAM DENGAN METODE SPECTRAL ANGLE MAPPER DAN SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS BERDASARKAN CITRA LANDSAT - 8 (THE COMPARISON OF CLASSIFICATION OF ACID SLUDGE WITH SPECTRAL ANGLE MAPPER AND SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS METHOD BASED ON LANDSAT-8)
Sayidah Sulma¹, Junita Monika Pasaribu, Hana Listi Fitriana, dan Nanik Suryo Haryani² Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia ¹e-mail: sayidah.sulma@lapan.go.id ²e-mail: naniksuryo@yahoo.com
Diterima 14 April 2015; Direvisi 23 Juni 2015; Disetujui 30 Juni 2015

## ABSTRACT
The  utilization  of  remote  sensing  data  is  an  alternative  way  that  could  be  used  for  rapid detection  of  large  coverage  hazardous  waste  area.  This  study  aims  to  classify  the  acid  sludge contaminated  area  using  Landsat  8  by  applying  Spectral  Angle  Mapper  (SAM)  classification  method with  two  spectral  reference  sources,  namely  field  spectral  measurement  using  a  spectrometer  and endmember spectral from the image, and then compare the classification results. The accuracy level of SAM classification result showed that classification using endmember spectral from the image as the reference spectral reached 66,7%, whereas classification using field spectral measurement as spectral reference  only  reached  33,3%.  The  accuracy  level  of  Spectral  Mixture  Analysis  (SMA)  classification result showed that classification using endmember spectral from the image as the reference spectral reached 62,5%.  The affecting factors for the low accuracy is the significant differences of the spectral profiles obtained from spectrometer with spectral Landsat-8 due to differences of spatial and altitude Keywords: Acid sludge Waste, Spectral Angle Mapper, Spectral Mixture Analysis, Landsat-8

## ABSTRAK
Pemanfaatan data penginderaan jauh merupakan salah satu alternatif yang dapat digunakan untuk  deteksi  daerah  tercemar  limbah  B3  secara  cepat  dengan  wilayah  yang  luas.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengklasifikasi daerah tercemar lumpur asam menggunakan data Landsat 8 dengan metode Spectral Angle Mapper (SAM), kemudian membandingkan hasil klasifikasi SAM menggunakan spektral  referensi  berdasarkan  pengukuran  spektrometer  dengan  spektral  yang  diperoleh  dari endmember citra. Tingkat akurasi klasifikasi SAM dengan spektral referensi berdasarkan endmember citra  adalah  sebesar  66,7  %,  sedangkan  dengan  menggunakan  referensi  spektrometer  hanya mencapai  33,3  %.  Tingkat  akurasi  klasifikasi Spectral  Mixture  Analysis (SMA)  dengan  spektral referensi  berdasarkan endmember citra  adalah  sebesar  62,5  %.  Faktor  yang  mempengaruhi rendahnya  akurasi  adalah  perbedaan  yang  signifikan  antara  profil  spektral  yang  diperoleh  dari spektrometer dengan spektral Landsat-8 akibat perbedaan spasial dan ketinggian.
Kata Kunci: Limbah lumpur asam, Spectral Angle Mapper, Spectral Mixture Analysis, Landsat-8

## 1  PENDAHULUAN
Terjadinya  kontaminasi  limbah B3  (bahan  berbahaya  dan  beracun)  di suatu daerah akan menyebabkan terancamnya  kualitas  lingkungan  dan kelangsungan makhluk hidup di daerah yang terkontaminasi maupun lingkungan sekitarnya.  Berdasarkan  hal  tersebut diperlukan  deteksi  dan  pemantauan daerah  tercemar  secara  cepat  untuk mengurangi dampak yang akan ditimbul- kannya.  Deteksi  dan  pemantauan menggunakan  pengecekan  laboratorium membutuhkan biaya yang  cukup besar, sehingga pemanfaatan data penginderaan jauh  merupakan  salah  satu  alternatif yang  dapat  digunakan  untuk  deteksi daerah tercemar limbah B3 secara cepat dengan wilayah yang luas.
Pada  penelitian  ini  akan  dibahas limbah lumpur asam yang pencemarannya cukup  sulit  untuk  dipulihkan,  sehingga diperlukan  pemantauan  pencemaran lumpur  asam  ini  secara  terus  menerus. Salah  satu  lokasi  yang  terkontaminasi oleh  jenis  pencemar  ini  adalah  di kawasan  Pertamina Refenery  Unit  V Balikpapan, yaitu limbah yang mencemari wilayah  ini  sejak  puluhan  tahun  lalu yang  berasal  dari  pembuangan  limbah pabrik  lilin  sebagai  sisa  akhir  dari produksi  minyak  bumi  (Pertamina, 2011;  Pertamina,  2012).  Pemanfaatan data  penginderaan  jauh  untuk  deteksi daerah  tercemar  limbah  lumpur  asam ini  telah dilakukan  beberapa penelitian,
diantaranya  Haryani  (2013)  melakukan kajian untuk deteksi kontaminasi limbah berdasarkan Normalized Difference Vegetation  Index (NDVI)  menggunakan Landsat  7  ETM,  sedangkan  Sulma (2014) melakukan kajian deteksi daerah tercemar di lokasi dan obyek yang sama berdasarkan  suhu  permukaan  tanah atau Land  Surface  Temperature (LST), serta  Haryani  dkk.,  (2015)  melakukan penelitian deteksi daerah tercemar limbah lumpur  asam  menggunakan  metode Spectral Mixture Analysis (SMA) berbasis data  landsat-8.  Berdasarkan  penelitian tersebut diketahui bahwa data penginderaan  jauh  memiliki  potensi untuk  mendeteksi  daerah  tercemar limbah B3 khususnya lumpur asam.
Pada  penelitian  lainnya  juga dilakukan oleh Haryani dkk., (2015) telah melakukan  kajian  dan  pengumpulan data  lapangan  berupa  pengukuran spektral  menggunakan  spektrometer pada  obyek-obyek  di  dalam  dan  di  luar daerah  tercemar  limbah  lumpur  asam. Pola spektral yang diperoleh di lapangan dapat dijadikan acuan dalam  klasifikasi dan  analisis  citra  untuk  membedakan daerah  tercemar  dan  tidak  tercemar. Klasifikasi citra menggunakan spektrum referensi  ini  dapat  dilakukan  dengan metode Spectral  Angle  Mapper (SAM) yaitu  metode  yang  memungkinkan pemetaan cepat kesamaan spektral pada spektrum citra dengan spektrum referensi  yaitu  dengan  menghitung
sudut  antara  kedua  spektrum  tersebut (Kruse dkk ., 1993). Metode SAM memiliki beberapa  keunggulan  yaitu  (1)  tidak dipengaruhi  oleh  faktor  pencahayaan matahari,  karena  sudut  antara  vektor tidak  tergantung  pada  panjang  vektor, (2)  metode  mudah  dan  cepat  untuk pemetaan  kesamaan  spektrum  citra dengan spektrum referensi dan (3) tidak memerlukan  asumsi  pada  distribusi statistik data masukan dalam melakukan klasifikasi (Petropoulos dkk., 2010).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengklasifikasi daerah tercemar lumpur asam  menggunakan  data  Landsat  8 dengan metode SAM, kemudian membandingkan  hasil  klasifikasi  SAM berdasarkan  spektrum  hasil  pengukuran spektrometer  dengan  spektrum  yang diperoleh  dari endmember citra  sebagai spektrum referensi.

## 2  DATA DAN METODE
2.1 Data dan Lokasi
Lokasi  penelitian  adalah  di kawasan  Pertamina Refinery  Unit V dan sekitarnya, Balikpapan, Kalimantan Timur.  Data  yang  digunakan  adalah data  Landsat-8  sensor  OLI path  row
116/061 tanggal perekaman
23
Februari 2014.  Gambar 2-1 adalah citra RGB 653 Landsat-8 di lokasi penelitian.

## 2.2 Metode

## 2.2.1  Pengolahan awal data
Pengolahan  awal  data  pengindera- an  jauh  meliputi  koreksi  geometrik  dan radiometrik.
Koreksi geometrik
bertujuan
untuk memperbaiki
kesalahan geometrik citra yang bersumber  dari  pengaruh  topografi  dan geometri sensor satelit dengan memasukkan  titik  kontrol  tanah  dan menggunakan Digital  Elevation  Model (DEM).  Koreksi  radiometrik  dilakukan dengan mengkonversi nilai digital menjadi nilai reflektansi yang bertujuan untuk  mengurangi  kesalahan  nilai piksel  akibat  sudut  matahari  dan  jarak
matahari bumi pada data yang berlainan  waktu    (Mumby  and  Clark, 2000).    Hasil  pengolahan  awal  ini  telah tersedia  dalam  produk  standar  Landsat 8  dengan  format  16,  yaitu  dikonversi menjadi  nilai  radiansi  dan  reflektansi Top  of  Atmosphere (ToA)  menggunakan koefisien rescaling radiometrik  yang tersedia  dalam  file  metadata  atau  file MTL (USGS, 2014).
Dari  produk  data  standar  yang telah  dikoreksi,  kemudian  dilakukan konversi  nilai  reflektansi  dari  tipe  data 16  menjadi  tipe  4  untuk  mengembalikan nilai  asli  reflektansi  dengan  satuan mikrometer. Selanjutnya dilakukan pemisahan  awan  dengan  menumpang- susunkan  kanal  hasil  klasifikasi  awan yang  telah  tersedia  dalam  produk standar  dengan  semua  kanal pada data OLI dan TIRS.

## 2.2.2 Pengumpulan data spektral
Pada  penelitian  ini  referensi spektral untuk klasifikasi citra diperoleh dari endmember yang  diekstraksi  dari citra itu sendiri dan dibandingkan dengan spektral pengukuran di lapangan menggunakan spektrometer.
Data  spektral  diperoleh  dari pengukuran  reflektansi  di  lapangan menggunakan spektrometer tipe HR 400 0CG.  Panjang  gelombang  spektrometer yang  digunakan  terdiri  dari  gelombang visible dan Near  Infrared (NIR)  dengan kisaran  panjang  gelombang  200  nm sampai  1050  nm.  Pengukuran  spektral dilakukan  pada  obyek-obyek  tercemar dan tidak tercemar dengan pengulangan 10  kali  setiap  pengukuran  pada  setiap obyek  pada  saat  kondisi  cerah  pukul 10.00  –  15.00  WITA.  Dengan field  of view sensor sebesar 25°, dan ketinggian pengukuran 1 – 1,5 m maka luas obyek yang terukur sekitar 50 x 50 cm. Obyek yang  diukur  terdiri  dari  vegetasi  dan pasir  di  daerah  tercemar  dan  tidak tercemar  serta  obyek sludge (lumpur padat).
Gambar 2-1: Lokasi  penelitian  di  Balikpapan,  Kalimantan  Timur  yang  ditumpangsusun  dengan  citra RGB 653 Landsat-8 pada 23 Februari 2014

## 2.2.3 Analisis spektral
Analisis spektral untuk penentuan daerah  tercemar  dan  tidak  tercemar dilakukan  menggunakan  metode  SAM. SAM adalah suatu alat yang memungkin- kan  pemetaan  cepat  kesamaan  spektral pada  spektrum  citra  dengan  spektrum referensi.  Algoritma  SAM  menentukan kesamaan spektral antara dua spektrum dengan menghitung sudut ( angle ) antara dua spektrum, memperlakukannya sebagai  vektor  dalam  ruang  dengan dimensi  yang  sama  dengan  jumlah kanal (Kruse dkk , 1993). Algoritma SAM dirumuskan sebagai berikut:
(2-1)
α juga dapat dituliskan sebagai berikut:
(2-2)
Dalam  persamaan  ini,  α  adalah besar sudut, t adalah spektral, r adalah spektral referensi dan nb adalah jumlah kanal. Spectral angle dapat digambarkan seperti  pada  Gambar  2-2  semakin  kecil sudut  spektral  menunjukkan kemiripan antara obyek dan referensi.
Gambar 2-2. Sudut Spectral Angel Mapper (SAM) Spektrum referensi yang
digunakan  adalah  berdasarkan  hasil pengukuran  spektrometer  dan  berdasar- kan endmember citra,  kemudian  akan dibandingkan hasil antara kedua sumber referensi spektral tersebut.
Perhitungan  akurasi  dilakukan terhadap  citra  hasil  klasifikasi  daerah tercemar dan tidak tercemar berdasarkan analisis SAM dengan acuan hasil survei
Lokasi Penelitian Daerah Tercemar
lapangan.  Perhitungan  akurasi  dihitung berdasarkan confusion  matrix yaitu matrix  berukuran  n  x  n  yang  berisi informasi  tentang  klasifikasi  aktual  dan klasifikasi  prediksi  yang  diperoleh  dari suatu  sistem  klasifikasi,  dimana n adalah jumlah kelas yang berbeda (Visa dkk., 2011).
Analisis  spektral  menggunakan metode  SMA  merupakan  suatu  alat analisis  yaitu  beberapa  citra  dikalibrasi menjadi reflektan dan piksel-piksel yang dimodelkan sebagai potensi pencampuran dari spektral lapangan atau laboratorium. Tahap-tahap    yang  dilakukan  sebagai berikut:  tahap  pertama  adalah  pemilihan endmember citra,  selanjutnya  diperoleh referensi endmember setelah  semua spektral  kanal  dikalibrasi  menjadi reflektansi. Penggunaan metode SMA ini dapat  memberikan  solusi  adanya  piksel campuran,  yaitu  satu  piksel  terdapat lebih  dari  satu  obyek.  Kondisi  limbah lumpur  asam  di  daerah  penelitian bahwa  terjadinya  percampuran  obyek dalam  satu  piksel  disebabkan  oleh  sifat dari limbah acid sludge yang muncul di permukaan  tanah  yang  bersifat  tidak merata, meleleh, dan selanjutnya mengeras berwarna hitam seperti aspal. Sehingga  kondisi  di  lapangan  dalam ukuran satu piksel (30 m x 30 m) dapat terdiri atas beberapa obyek yaitu berupa sludge, pasir, lahan terbuka, dan vegetasi rumput.
Endmember adalah  nilai  spektra yang  mewakili  material  di  permukaan bumi  (Adams  &  Gillespie,  2006). Pembuatan endmember menggunakan metode  SMA menggunakan  teknik Principal  Component  Analysis (PCA), dimana pertama membuat tampilan baru PCA band dari  citra  yang  dihasilkan scatter  plot kemudian  dapat  dipilih endmember yang  dapat  mewakili  atau potensial endmember yang dipilih. Scatter plot yang  dipilih  sebagai  kandidat endmember terletak di simpul atau ujung dari scatter tersebut (Jonson dkk ., 1985). Endmember yang  digunakan  untuk masukan  dalam  klasifikasi  SMA  adalah
vegetasi, pasir sludge, dan lahan terbuka. Pada metode SMA hasil ekstraksi spektral endmember dari  citra  berdasarkan analisis PCA, yaitu endmember diperoleh dari  ekstraksi  PCA  band  2  dan  PCA band  3,  PCA  band  2  dan  PCA  band  4, dan  PCA  band  4  dan  PCA  band  5. Analisis  rata-rata  terhadap  masing- masing  spektral endmember digunakan untuk  spektral  referensi  dalam  proses klasifikasi berdasarkan metode SMA.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Spektral Obyek Dari  Spektrometer
Pengukuran  reflektansi  terhadap obyek  di  daerah  tercemar  dan  tidak tercemar  menggunakan  spektrometer (pengukuran di lapangan) dengan panjang gelombang visible dan  NIR.  Obyek  yang diukur adalah yang mewakili obyek yang ada  di  daerah  tercemar  dibandingkan dengan  obyek  di  luar  daerah  tercemar (tidak  tercemar),  yaitu  vegetasi  (rumput dan  alang-alang),  pasir  putih  dan  pasir coklat  serta  obyek  lumpur/ sludge . Mengacu  dari  penelitian  oleh  Haryani dkk.,  (2015),  mengenai  karakteristik spektral  pada  daerah  tercemar  limbah B3,  hasil  pengukuran  reflektansi  dari spektrometer  untuk  lima  jenis  obyek  di daerah  tercemar  dan  tidak  tercemar, dapat  digambarkan  dengan  grafik  profil spektral obyek.
Pada profil spektral obyek vegetasi terdapat  perbedaan  yang  signifikan antara obyek vegetasi di daerah tercemar dengan  obyek  daerah  tidak  tercemar. Pada  obyek  pasir  baik  pasir  putih maupun pasir kecoklatan menunjukkan reflektansi  di  daerah  tercemar  lebih tinggi dibandingkan daerah tidak tercemar dengan  pola  cenderung  meningkat  dari panjang  gelombang  biru  hingga  NIR. Sedangkan  obyek sludge atau  limbah lumpur  menunjukkan  pola  datar  dan meningkat  dengan  tajam  pada  panjang gelombang  NIR.  Profil  spektral  Obyek Tercemar  dan  Tidak  Tercemar  dari Spektrometer  dapat  ditunjukkan  pada Gambar 3-1.
Nilai  rata-rata  spektral  masing- masing  obyek  selanjutnya  dijadikan spektral referensi untuk klasifikasi SAM. Namun  sebelum  diaplikasikan  dalam proses  klasifikasi,  dilakukan  proses resampling data hasil spektrometer untuk menyamakan  jumlah  kanal  dengan kanal  pada  citra  Landsat  8.  Resolusi spektral  spektrometer  yang  digunakan terdiri  dari  kanal visible dan Near Infrared (NIR)  yaitu  panjang  gelombang 0.2 – 1.05 µm, sehingga data Landsat 8 yang  digunakan  hanya  terbatas  pada Kanal 1 hingga Kanal 5 dengan panjang gelombang  Kanal  1:  0.43  –  0.45  µm ( coastal  aerosol ),  Kanal  2:  0.45-0.51  µm (biru),  Kanal  3:  0.53-0.59  µm  (hijau), Kanal  4:  0.64-0.67  µm  (merah)  dan Kanal  5:  0.85-0.88  µm  (NIR).  Hasil resampling diplotkan pada center wavelength masing-masing  kanal,  yaitu kanal  1:  0.44  µm,  kanal  2:  0.48  µm, kanal  3:  0.56  µm,  kanal  4:  0.655  µm dan kanal 5: 0.865 µm.
Citra  Landsat  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  belum  melalui proses  koreksi  atmosferik.  Tahap  awal untuk mengaplikasikan data spektrometer ke  citra  Landsat  adalah  melakukan perbandingan  nilai  spektral  pada  piksel citra  dengan  rata-rata  spektral  dari spektrometer  di  lokasi  yang  sama, kemudian  dilakukan  normalisasi  nilai spektral.  Hal  ini  dilakukan  untuk mengurangi  adanya  perbedaan  kondisi atmosfer pada saat pengukuran spektrometer di lapangan dengan kondisi pada saat perekaman citra Landsat.

## 3.2 Spektral dari Endmember Citra
Selain  berdasarkan  pengukuran spektrometer, spektral
asli
juga diperoleh  dari endmember citra  yaitu dari  ekstraksi  antara  citra Principal Component  Analysis (PCA)  kanal  2  - kanal 3, PCA kanal 2 - kanal 4 dan PCA kanal  4  –  kanal  5.  Pada  penelitian  ini endmember citra mengacu dari penelitian Haryani  dkk  (2015),  mengenai  profil spektral  obyek  tercemar  dan  tidak tercemar  dari endmember citra  landsat.
Endmember yang  diperoleh  dari  citra terdiri  dari endmember vegetasi  dan lahan terbuka di daerah tidak tercemar, serta  pasir  dan sludge di  daerah tercemar.    Pada  daerah  tercemar  tidak diperoleh endmember vegetasi  karena lokasi obyek vegetasi di daerah tercemar yang  terlalu  sempit  sehingga  kurang mewakili  dari  luas  piksel  citra  landsat. Pola  spektral  untuk  masing-masing endmember pada kanal 1 – kanal 7 dari data  Landsat  8  dengan  mengacu  dari penelitian  yang  dilakukan  oleh  Haryani dkk (2015).
Berdasarkan  pola  spektral  dapat dikatakan bahwa obyek vegetasi memiliki pola  berfluktuasi  dengan  nilai  puncak pada panjang gelombang merah (kanal 5). Obyek  pasir  dan sludge di  daerah tercemar  serta  lahan  terbuka  lainnya memiliki  pola  yang  hampir  sama  yaitu puncak reflektansi pada panjang gelombang  SWIR  1  yaitu  kanal  6 kemudian menurun kembali pada kanal SWIR  2  atau  kanal  7,  sedangkan perbedaan pasir sludge memiliki reflektansi yang lebih tinggi dibandingkan lahan  terbuka  lainnya  terutama  pada panjang  gelombang  merah,  NIR  dan SWIR  1.  Profil  spektral  obyek  tercemar dan tidak tercemar dari endmember citra Landsat dapat ditunjukkan pada Gambar  3-2.  Nilai  rata-rata  spektral endmember dari  citra  Landsat  8  tersebut untuk  masing-masing  obyek  (vegetasi, pasir sludge dan  lahan terbuka) selanjutnya  dijadikan  spektral  referensi dalam  proses  klasifikasi  berdasarkan metode SAM.

## 3.3 Klasifikasi Spectral Angel Mapper
(SAM)
Klasifikasi  SAM  dilakukan  dengan spektral referensi berasal dari spektrometer  dan endmember dari  citra Landsat  8.  Berdasarkan  klasifikasi dengan  dua  jenis  referensi  spektral tersebut  kemudian  dibandingkan  metode yang  memberikan  hasil  lebih  baik. Sebelum  dilakukan  klasifikasi,  citra Landsat  yang  dianalisis  dibatasi  hanya
pada  daerah  dengan  tutupan  lahan terbuka  dan  vegetasi  rendah,  sehingga untuk  tutupan  lahan  jenis  lainnya seperti hutan dan permukiman dipisahkan  atau  dihilangkan  dari  citra. Hal  ini  dilakukan  untuk  membatasi analisis sesuai dengan spektral referensi yang  digunakan  baik  berdasarkan  data spektrometer  (pengukuran  di  lapangan)
maupun endmember .  Gambar  3-3 memperlihatkan  data  citra  Landsat  8 RGB  653  yang  sudah  dibatasi  sesuai dengan  jenis  tutupan  lahan,  yaitu  area yang  berwarna  hitam  adalah  daerah analisis  yang  dihilangkan,  dan  daerah dengan  lingkaran  merah  merupakan daerah tercemar limbah.
Keterangan: daerah tercemar daerah tidak tercemar Gambar 3-1: Profil Spektral Obyek Tercemar dan Tidak Tercemar dari Spektrometer (Haryani dkk, 2015)
Proses  awal  klasifikasi  meng- gunakan  SAM  diperlukan  pengaturan besar  sudut  antara  dua  spektrum sebagai  spektrum  ambang  batas.  Pada Gambar 3-4 diperlihatkan perbandingan sudut  yang  digunakan  dalam  proses klasifikasi.  Pada  proses  klasifikasi dengan menggunakan sudut 0,1 terlihat masih  terdapat  beberapa  piksel  yang belum terklasifikasi artinya penggunaan sudut  0,1  belum  bisa  mengkelaskan
semua  piksel  yang  ada  pada  citra. Ketika  menggunakan  sudut  0,2  maka semua  piksel  sudah  terklasifikasi,  dan ketika  menggunakan  sudut  lebih  besar dari  0,2  menunjukkan  hasil  yang  sama dengan  sudut  0,2  yaitu  semua  piksel sudah  terkelaskan.  Oleh  karena  itu, maka pada penelitian  ini  sudut  (radian) yang digunakan dalam proses klasifikasi SAM adalah sebesar 0,2.
Gambar 3-3: Citra Landsat 8 RGB 653 yang sudah dibatasi daerah analisisnya
α= 0,1
α= 0,2
α > 0,2
Gambar 3-4: Perbandingan hasil klasifikasi dengan perbedaan besar sudut radian (α)
Tahap  pertama  klasifikasi  SAM dilakukan menggunakan referensi berdasarkan  spektrum  yang  diperoleh dari pengukuran spektrometer di lapangan.  Hasil  klasifikasi  SAM  meng- gunakan  referensi  dari  spektrometer dapat  dilihat  pada  Gambar  3-5a,  yaitu daerah tercemar ditandai dengan lingkaran  berwarna  merah.    Pada  hasil SAM  tersebut  dapat  dilihat  proses klasifikasi hanya berhasil mengkelaskan dua  kelas  dominan  yaitu  kelas  vegetasi tercemar  dan  pasir  tercemar  di  seluruh wilayah  baik  tercemar  maupun  tidak tercemar. Berdasarkan perhitungan akurasi  menggunakan  data  pengecekan
di  lapangan,  diperoleh  hasil  klasifikasi SAM menggunakan spektral referensi dari data  spektrometer  hanya  memperoleh tingkat  akurasi  sebesar  33,3  %. Perhitungan  akurasi  dapat  dilihat  pada Tabel  3-1.  Faktor  yang  dapat  mem- pengaruhi  rendahnya  nilai  akurasi tersebut  diantaranya  adalah  tidak digunakannya  panjang  gelombang  SWIR, karena  resolusi  spektral  spektrometer yang  digunakan  terbatas  pada  panjang gelombang visible dan  NIR.    Pengujian penggunaan  panjang  gelombang  SWIR dapat  dilihat  pada  bagian  analisis selanjutnya.
(a) (b)
Gambar 3-5: Hasil  klasifikasi  SAM  menggunakan  spektral  referensi  dari  spektrometer  (a)  dan endmember dari citra (b)
Metode klasifikasi yang berikutnya adalah  klasifikasi  SAM  dengan  spektral referensi dari endmember citra Landsat 8. Hasil  klasifikasi  SAM  menggunakan referensi dari endmember yang diektraksi  dari  citra  landsat  dapat dilihat  pada  Gambar  3-5b.  Pada  hasil SAM  dengan  spektral  referensi  citra  itu sendiri  dapat  dilihat  bahwa  kelas  yang terbentuk  terdiri  dari  3  kelas  sesuai dengan endmember yang  digunakan. Klasifikasi  memberikan  hasil  yang  lebih baik  yaitu  pada  daerah  tercemar (lingkaran merah) secara umum terklasifikasi  sebagai  kelas  tercemar yaitu pasir dan sludge , sedangkan di luar daerah  tercemar  dominan  terkelaskan sebagai  vegetasi  dan  lahan  terbuka  tidak tercemar. Berdasarkan perhitungan akurasi  menggunakan  data  pengecekan lapangan, diketahui bahwa hasil klasifikasi  SAM  menggunakan  spektral referensi  dari endmember citra  memiliki tingkat  akurasi  66,7%.  Perhitungan akurasi  dapat  ditunjukkan  pada  Tabel 3-2.
Klasifikasi
dengan spektral referensi endmember citra  memberikan hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan spektral dari spektrometer, hal ini dapat terjadi karena telah digunakannya kanal dengan  panjang  gelombang  SWIR  yaitu kanal  6  dan  kanal  7  pada  Landsat  8. Pada Gambar 3-6 dapat dilihat perbandingan  hasil  klasifikasi  SAM menggunakan
spektral referensi endmember ketika  menggunakan  kanal SWIR  dan  tidak  menggunakan  kanal SWIR. Ketika menggunakan kanal SWIR dapat  dilihat  bahwa  obyek  tercemar (pasir sludge )  dominan  terdapat  pada daerah  tercemar,  sedangkan  ketika tidak  menggunakan  kanal  SWIR  kelas pasir sludge masih  banyak  terlihat  di luar daerah tercemar.
Sehingga
penggunaan kanal SWIR dalam
klasifikasi  lahan  tercemar  memberikan hasil yang lebih baik. Hal ini menunjukkan bahwa kanal SWIR cukup sensitif  dalam  mengkelaskan  lahan tercemar dan tidak tercemar.

## Tabel 3-1: PERHITUNGAN AKURASI SAM DENGAN REFERENSI SPEKTROMETER
Overall Accuracy : 33.3333% from 36 observations Kappa statistic : 0.085
Classified File\Reference File
Vegetasi tercemar Vegetasi tidak tercemar Pasir Tercemar Pasir Tidak Tercemar Sludge Vegetasi tercemar 6 12 2 1 0 Vegetasi tidak tercemar 0 0 0 0 0 Pasir Tercemar 5 1 6 1 2 Pasir Tidak Tercemar 0 0 0 0 0 Sludge 0 0 0 0 0

## Tabel 3-2: PERHITUNGAN AKURASI SAM DENGAN REFERENSI ENDMEMBER LANDSAT
Overall Accuracy: 66.6667%  from 36 observations Kappa statistic : 0.502 Classified File\Reference File
Vegetasi Lahan terbuka tidak tercemar Pasir dan sludge Vegetasi 10 0 0 Lahan terbuka tidak tercemar 2 2 9 Pasir dan sludge 1 0 12
(a) (b)
Gambar 3-6: Perbandingan  hasil  klasifikasi  SAM  menggunakan  kanal  SWIR  (a)  dan  tidak menggunakan kanal SWIR (b)
3.4 Perbandingan  Klasifikasi Spectral Angel  Mapper (SAM)  dengan Spectral Mixture Analysis (SMA)
Penelitian  yang  telah  dilakukan (Haryani et  al ,  2015)  dengan  mengguna- kan klasifikasi Spectral Mixture Analysis (SMA)  dapat  diuraikan  sebagai  berikut: bahwa  klasifikasi  SMA  menggunakan spektral dari data pengukuran spektrometer di lapangan, menunjukkan bahwa  untuk  fraksi  vegetasi  masih sesuai  dengan  kondisi  di  lapangan, tetapi untuk fraksi pasir tercemar, pasir tidak  tercemar  dan  fraksi sludge
terdapat perbedaan yaitu pasir tercemar dan sludge yang  seharusnya  bernilai tinggi  di  lokasi  tercemar  tetapi  terlihat rendah.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa kisaran panjang gelombang pada spektrometer menunjukkan kurang sensitif untuk pengukuran obyek terkena  limbah acid  sludge .  Sedangkan hasil  klasifikasi  metode  SMA  meng- gunakan endmember dari  citra  ini menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik yaitu  pada  daerah  tercemar  memiliki fraksi  vegetasi  rendah  dan  fraksi  pasir sludge yang tinggi.

## Secara ringkas perbandingan klasifikasi SAM dan SMA untuk daerah tercemar limbah
Klasifikasi SAM Klasifikasi SMA 1.Menggunakan spektral referensi e ndmember citra landsat 8 (mempunyai panjang gelombang Visible, Near Infrared dan SWIR )
- dapat  mengkelaskan  obyek  tercemar pasir dan sludge
-  dapat        mengkelaskan      obyek    tidak tercemar vegetasi dan lahan terbuka
- tingkat akurasi sebesar 66,7 %
- mengkelaskan vegetasi, lahan terbuka tidak tercemar dan sludge
- tidak    dapat    membedakan  vegetasi tercemar,  pasir  tercemar  dan  pasir tidak  tercemar,  yang  seharusnya terlihat  spektralnya  tinggi,  disini terlihat rendah
- tingkat akurasi sebesar 62,5 %
2.Menggunakan  spektral  referensi  pengukuran  spektrometer  di  lapangan  (panjang gelombang visible dan near infrared ), tidak menggunakan panjang gelombang SWIR
- mengkelaskan  vegetasi  tercemar  dan pasir tercemar
- tidak dapat membedakan pasir tercemar dan pasir tidak tercemar - tingkat akurasi sebesar 33,3 %
- mengkelaskan  vegetasi  tercemar  dan vegetasi tidak tercemar
- kelas  pasir  tercemar  dan  pasir  tidak tercemar, serta sludge yang harusnya spektralnya  tinggi  tetapi  terlihat rendah
3.Keunggulan
-  tidak    dipengaruhi    faktor  pencahayaan matahari,  karena  sudut  antara  vektor tidak tergantung pada panjang vector
- metode mudah dan cepat untuk pemetaan kesamaan spektrum citra dengan spektrum referensi - tidak perlu asumsi pada distribusi statistik data masukan dalam melakukan klasifikasi (Petropoulos dkk., 2010). - memberikan  informasi  tutupan  lahan hingga  tingkat  subpiksel  secara kuantitatif  sehingga  dapat  memecah- kan  permasalahan  keberadaan  piksel campuran  atau  satu  piksel  dimungkin- kan  terdapat  lebih  dari  satu  obyek (Pascari  dkk, 2013).
Perhitungan  akurasi  dilakukan terhadap  citra  hasil  klasifikasi  daerah tercemar dan tidak tercemar berdasarkan metode SMA dengan acuan hasil survey lapangan.  Perhitungan  akurasi  dihitung berdasarkan confusion  matrix yaitu matrix berukuran  n  x  n  yang  berisi informasi  tentang  klasifikasi  aktual  dan klasifikasi  prediksi  yang  diperoleh  dari suatu  sistem  klasifikasi,  dimana n adalah jumlah kelas yang berbeda (Visa et  al ,  2011).  Hasil  yang  diperoleh  tingkat akurasi pengkelasan berdasarkan indeks  ini  sebesar  62,5%,  meskipun hasil  akurasi  belum  cukup  tinggi  tetapi indeks ini sudah mampu mengklasifikasi- kan obyek tercemar dan tidak tercemar.

## 4  KESIMPULAN DAN SARAN
Analisis  spektral  menggunakan metode Spectral  Angel  Mapper (SAM) dengan  spektral  referensi  berdasarkan endmember citra  menunjukkan  tingkat akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  spektral  referensi  berdasarkan pengukuran  spektrometer  di  lapangan. Tingkat  akurasi  klasifikasi  SAM  dengan spektral referensi berdasarkan endmember citra  landsat  adalah  sebesar  66,7%, sedangkan dengan menggunakan referensi  pengukuran  spektrometer  di lapangan  hanya  mencapai  33,3%. Faktor  yang  mempengaruhi  rendahnya akurasi adalah perbedaan yang signifikan  antara  profil  spektral yang
diperoleh  dari  spektrometer  dengan spektral  Landsat-8  akibat  perbedaan spasial  dan  ketinggian.  Sedangkan analisis  spektral  menggunakan  metode Spectral  Mixture  Analysis (SMA)  dengan spektral referensi berdasarkan endmember citra menggunakan  citra  Landsat  8  yang mempunyai  kisaran  panjang  gelombang Visible,  Near  Infrared, dan SWIR memberikan  hasil  yang  lebih  sesuai dengan kondisi di lapangan.
Saran  untuk  penelitian  selanjut- nya  mengenai  deteksi  daerah  tercemar lumpur asam disarankan untuk menggunakan  data  penginderaan  jauh resolusi spektral dan spasial yang tinggi sehingga diharapkan dapat memberikan hasil klasifikasi yang lebih baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  mengucapkan  terima  kasih kepada  LAPAN  yang  telah  memberikan biaya  dalam  pelaksanaan  penelitian  ini hingga selesai. Penelitian ini merupakan salah  satu  hasil  penelitian  di  Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh- LAPAN.

## DAFTAR RUJUKAN
Adams,  J.  B.,  &  Gillespie,  A.  R.,  2006. Remote Sensing  of  Landscapes  with  Spectral Images:  A  Physical  Modeling  Approach ,
Cambridge,  UK:  Cambridge  University Press 362 pp.
Boardman,  J.,  1993. Automatic  Spectral Unmixing  of  AVIRIS  Data  Using  Convex Geometry  Concepts ,  In:  Annual  JPL Airborne  Geosciences  Workshop,  4, Pasadena, CA. Summaries, JPL Publication , pp.93-26.
Haryani,  N.S.,  S.  Sulma,  and  J.M.  Pasaribu,
2013. Detection of Acid Sludge Contaminated Area Based on Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  Value ,  Proceeding  of  The  34 th ACRS  (Asean  Conference  on  Remote Sensing),  Bridging  Sustainanle  Asia,
20-24 Oktober 2013, Bali.
Haryani,  N.S.,  S.  Sulma,  J.M.  Pasaribu,  dan
H.L.  Fitriana,  2015. Karakteristik  Pola Spektral pada Daerah Tercemar Limbah B3 , Prosiding PIT MAPIN 2015. Bogor.
Haryani,  N.S.,  S.  Sulma,  J.M.  Pasaribu,  dan
H.L.  Fitriana,  2015. Klasifikasi  Daerah Tercemar Limbah Acid Sludge Menggunakan  Metode  Spectral  Mixture Analysis  Berbasis  Data  Landsat  8 . Jurnal Penginderaan Jauh dan
Pengolahan  data  Citra  Digital,  Vol.12, No.1, Juni 2015, pp. 13-28. Johnson,  R.W. and  Tothill,  J.C., 1985. Definition and  Broad  Geographic  Outline  of Savanna  Lands,  in  Ecology  and Management  of  the  World’s  Savannas , Edited  by  J.C.  Tothill,  J.J.Mott, Australlian Academia  of Science,
Canberra.
Kruse,  F.A.,  1993. The  Effects  of  AVIRIS
Atmosfer  Calibration  Methodology  on Identification  and  Quantitative  Mapping of Surface Mineralogy , Drums Mountains,  Utah,  in  Summaries  of  the Fourth Airborne Geoscience Workshop, pp.101-104.
Mumby,  P.J.,  and  C.D.  Clark,  2000.
Radiometric  Correction  of  Satellite  and Airborne  Images ,  In:  Green,  E.P., Mumby, P.J., Edwards, A.J. and Clark, C.D. Remote  Sensing  Handbook  for Tropical  Coastal  Management . Coastal Management Sourcebooks 3 , UNESCO, Paris , 109 –120.
Pertamina, 2011. Laporan progres tindak lanjut pengelolaan  acid  sludge ,  Pertamina
Refinery Unit V, Balikpapan.
Pertamina,  2012. Laporan  progress  pemulihan lahan  terkontaminasi  acid  sludge  di Main  Flare ,  Pertamina  Refinery  Unit  V, Balikpapan.
Petropoulos,  G.  P.,  K.  P.  Vadrevu,  G. Xanthopoulos,  G.  Karantounias,  and M.  Scholze,  2010. A  Comparison  of Spectral  Angle  Mapper  and  Artificial Neural  Network  Classifiers  Combined with  Landsat  TM  Imagery  Analysis  for Obtaining Burnt Area Mapping , Sensors (Basel,  Switzerland),  10(3),  1967–1985. doi:10.3390/s100301967.
Sulma,  S.,  J.M.  Pasaribu,  dan  N.S.  Haryani, 2014. Deteksi Daerah Tercemar Lumpur Asam  Menggunakan  data  Landsat  7 ETM  Berdasarkan  Suhu  Permukaan Tanah ,  Jurnal Penginderaan Jauh dan
Pengolahan  data  Citra  Digital,  Vol.11, No.2, pp. 76-87.
USGS,  2015. Using  the  USGS  Landsat  8 Product , http://l andsat.usgs.gov/ Landsat8_Using_Product.php. [Akses
Februari 2015]
Visa,  S.,  B.  Ramsay,  A.  Ralescu,  and  E. VanDerKnaap,  2011. Confusion  Matrix- Based Feature Selection . Proceedings of The  22nd  Midwest  Artificial  Intelligence and  Cognitive  Science  Conference , pp. 120-127.
PERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN BERBASIS PIKSEL DAN BERBASIS OBYEK MENGGUNAKAN DATA PiSAR-L2
(COMPARISON BETWEEN PIXEL-BASED AND OBJECT-BASED METHODS FOR LAND COVER CLASSIFICATION USING PiSAR-L2 DATA)
R. Johannes Manalu 1 , Ahmad Sutanto, dan Bambang Trisakti Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia
1 e-mail: jo_manalu@yahoo.com
Diterima 3 Mei 2016; Direvisi 16 Juni 2016; Disetujui 20 Juni 2016

## ABSTRACT
PiSAR-L2  program  is  an  experimental  program  for  PALSAR-2  sensor  installed  on  ALOS-2. Research collaboration had been conducted between the Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) and Ministry for Research and Technology of Indonesia in 2012 to assess the ability of PiSAR-L2 data for some applications. This paper explores the utilization of PiSAR-L2 data for land cover classification in forest area using pixel-based and object-based methods, then carried out comparison between the two  methods.  PiSAR-L2  data  full  polarization  with  2.1  level  for  Riau  province  was  used.  Field  data conducted by JAXA team and landcover map from WWF were used as references to collect input and evaluation  sample.  Pre-processing  was  done  by  doing  backscatter  conversion  and  filtering,  then classification  was  conducted  and  it`s  accuracy  was  tested.  Two  methods  were  used,  1)  Maximum Likelihood Enhance Neighbor classifier for pixel-based and 2) Support Vector Machine for object based classification.  The  effect  of  spatial  resolution  on  classification  result  was  also  analyzed.  The  results show that pixel-based produced mixed pixels "salt and pepper", the classification accuracies were 62% for  2.5  m  and  83%  for  10  m  spatial  resolution.  While  the  object-based  has  some  advantages:  high homogeneity (absence of mixed pixels), clear and sharp boundary among classes, and high accuracy (97% for 10 m spatial resolution), although it was still found errors in some classes.
Keywords: PiSAR-L2, Pixel-based, Object-based, Texture band

## ABSTRAK
Program Polarimetric  Interferometric  Airborne  Synthetic  Aperture  Radar  of  L-band  version  2 (PiSAR-L2) adalah program eksperimen sensor Phased-Array Synthetic Aperture RADAR-2 ( PALSAR-2) yang  dipasang  pada  satelit Advanced  Land  Observing  Satellite-2 (ALOS-2).  Kerjasama  riset  telah dilakukan antara JAXA dan Kementerian Riset dan Teknologi pada 2012 untuk mengkaji kemampuan data  PiSAR  L-2  yang  direkam  menggunakan  pesawat  untuk  beberapa  aplikasi.  Kegiatan  ini menggunakan  data  PiSAR  L-2  untuk  klasifikasi  penutup  lahan  di  wilayah  hutan  dengan  metode klasifikasi  berbasis  piksel  dan  berbasis  obyek,  kemudian  membandingkan  kedua  metode  tersebut. Data yang digunakan adalah data PiSAR L-2 polarisasi penuh dengan level 2.1 untuk wilayah Provinsi Riau.  Data  lapangan  diperoleh  dari  survei  lapangan  tim  JAXA  dan  peta  penutup  lahan  dari World Wildlife  Fund dijadikan  sebagai  referensi  untuk  sampel  masukan  dan  pengujian.  Pengolahan  awal melakukan konversi backscatter dan filtering , kemudian melakukan klasifikasi dan uji akurasi. Dua metode klasifikasi yang digunakan, 1) Metode Maximum Likelihood Enhance Neighbor classifier untuk klasifikasi  berbasis  piksel  dan  2)  Metode Support  Vector  Machine untuk  klasifikasi  berbasis  obyek. Pada  kegiatan  ini  dilakukan  analisis  pengaruh  resolusi  spasial  terhadap  hasil  klasifikasi.  Hasil memperlihatkan  bahwa  metode  berbasis  piksel  mempunyai  piksel  bercampur  “ salt  and  pepper ”, akurasi  klasifikasi  adalah 62%  untuk  spasial  resolusi  2.5  m  dan  83%  untuk  spasial  resolusi  10  m. Sedangkan  klasifikasi  berbasis  obyek  mempunyai  kelebihan  dengan  homogenitas  obyek  yang  tinggi (tidak  adanya  piksel  bercampur),  batas  antara  kelas  yang  jelas  dan  tegas,  serta  akurasi  yang  tinggi (97% untuk resolusi spasial 10 m), walau masih ada kesalahan pada beberapa kelas penutup lahan.
Kata kunci: PiSAR-L2, Berbasis piksel, Berbasis obyek, Band tekstur

## 1  PENDAHULUAN
Pemanfaatan data
satelit penginderaan  jauh  telah  dilakukan secara  ekstensif  untuk  mendukung kegiatan  di  berbagai  sektor,  seperti sektor pertanian, kehutanan, sumber- daya  air,  kelautan  dan  perikanan, serta  mitigasi  bencana.  Saat  ini  data satelit  dengan  sensor  optik  masih merupakan  data  yang  paling  banyak digunakan  untuk  kegiatan,  karena data satelit optik mempunyai beberapa kelebihan  seperti  resolusi  spasial, temporal,  dan  spektral  data  yang tinggi,  serta  ketersediaan  data  yang lengkap.  Dengan  kelebihan  tersebut maka data satelit optik dapat memberikan  informasi  detil  mengenai obyek (warna, bentuk, tekstur dan lain lain)  yang  mendekati  kondisi  obyek sebenarnya  dipermukaan  bumi,  dan pasokan  data  masukan  yang  konsisten untuk  mendukung  kegiatan  produksi informasi secara operasional.
Permasalahan utama pada data satelit  sensor  optik  adalah  banyak penutupan awan sehingga menyulitkan dalam  identifikasi  obyek  (gelombang elektromagnetik pada gelombang
cahaya  tampak  dan  infra  merah dipengaruhi  oleh  penutupan  awan). Permasalahan  penutupan  awan  pada data  optik  mengakibatkan  data  yang direkam oleh sensor optik tidak selalu dapat digunakan untuk menghasilkan informasi  (Trisakti  dan  Hamzah, 2013).  Bahkan  pada  daerah  subtropis dengan  liputan  awan  yang  tinggi, maka banyak data satelit sensor optik yang tidak dapat digunakan dan harus diisi  dengan  data  yang  direkam  pada waktu yang berbeda.
Synthetic  Aperture  Radar (SAR) adalah  sensor  satelit  pada  panjang gelombang mikro yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan liputan awan  sehingga  berpotensi  untuk digunakan  dalam  pemantauan  per- mukaan  bumi  dengan  berbagai  skala dari skala regional sampai skala global. Data yang direkam dengan sensor SAR juga  mempunyai  karakteristik  khusus, yaitu bebas liputan awan, mempunyai informasi polarimetri dan interferometri dan  sensitif  pada  tingkat  kebasahan obyek  yang  sangat  bermanfaat  untuk mendukung  berbagai  kegiatan  (JAXA, 2012).
Kemampuan  data  SAR  untuk mendapatkan data yang bebas liputan awan  adalah  keuntungan  yang  paling utama untuk melakukan pemantauan pada  daerah  beriklim  tropis  basah seperti  Indonesia.  Oleh  karena  itu kajian  pemanfaatan  data  SAR  di wilayah  Indonesia  sangat  penting dilakukan  untuk  mengetahui  potensi pemanfaatan  data  SAR  dan  tingkat akurasi dari informasi yang dihasilkan.
Advanced Land Observing Satellite (ALOS)  adalah  satelit  milik  Jepang yang  diluncurkan  pada  24  Januari 2006 dari Pusat
Peluncuran Tanegashima,  Jepang.  ALOS  dilengkapi dengan  tiga  sensor,  yang  terdiri  dari Panchromatic Remote-sensing Instrument for  Stereo  Mapping (PRISM), the Advanced  Visible  and  Near  Infrared Radiometer  type-2 (AVNIR-2),  dan the type  L  band  Phased-Array  Synthetic Aperture  RADAR (PALSAR).  PALSAR adalah  sensor  SAR  yang  mempunyai kemampuan  untuk  merekam  citra polarisasi penuh (HH, VV, HV dan VH) dengan  resolusi  10-100  meter  (JAXA, 2008).  Kajian  mengenai  kemampuan data  PALSAR  telah  dilakukan  oleh peneliti  dari  berbagai  negara  dan dipublikasikan  melalui  media  prosiding atau  jurnal.  Hasil  kajian  tersebut memperlihatkan  bahwa  data  PALSAR sangat  potensial  untuk  identifikasi lahan  sawah  pada  area  yang  sempit dengan  berbagai  bentuk  lahan  yang berbeda  (Raimadoya et  al. ,  2007),
PALSAR  juga  cukup  baik  digunakan untuk  klasifikasi  penutup  lahan  di wilayah  Indonesia  dengan  memanfaat- kan seluruh band polarisasinya (Sambodo et  al. ,  2005).  Pemanfaatan data  SAR  (termasuk  data  PALSAR) untuk kehutanan menunjukkan bahwa data  SAR  mempunyai  kemampuan yang baik untuk membedakan berbagai  jenis  penutup  lahan  hutan (Sgrenzaroli,  2004).  PALSAR  juga terbukti  dapat  menjadi  data  masukan untuk  meningkatkan  hasil  klasifikasi hutan  dan  bukan  hutan  dengan  cara menggabungkan  data  PALSAR  dengan data Landsat multi waktu (Lehmann et al. , 2012), selain itu juga data PALSAR dapat  digunakan  untuk  mengestimasi biomassa  di  atas  permukaan  tanah pada  kondisi  hutan  yang  rapat (Watanabe et al. , 2013).
Ketika  operasional  dari  satelit ALOS  berakhir  pada  pertengahan 2011,  JAXA  melanjutkan  program satelit  ALOS  dengan  meluncurkan satelit  generasi  kedua  yaitu  ALOS-2 dengan sensor PALSAR-2 pada 24 Mei 2014.  Pengujian  sensor  PALSAR-2 dilakukan dengan menggunakan sensor Polarimetric Interferometric Airborne Synthetic  Aperture  Radar  of  L-band version 2 (PiSAR-L2) pada airborne SAR L-band yang  mempunyai  kemampuan sama  dengan  sensor  PALSAR-2  yang dibawa  oleh  satelit  ALOS-2.  Tabel  1-1 memperlihatkan  perbandingan  antara sensor PALSAR dan PALSAR-2.
Tabel 1-1: PERBANDINGAN ANTARA SENSOR PALSAR DAN PALSAR-2 (TIPE L BAND ) Parameter PALSAR (Diluncurkan 2006) PALSAR-2 (Diluncurkan 2014)
Frekuensi Observasi - Perulangan: 46 hari - Perulangan: 14 hari - Observasi pada siang hari terbatas karena harus bergantian dengan observasi oleh sensor optik - Tidak ada konflik - Incidence angle : 8-60º - Right-side looking - Incidence angle : 8-70º - Right or left-side looking observation capability Resolusi Spasial - Strip map : 10 m - ScanSAR : 100 m - Strip map : 3 m /6 m /10 m - ScanSAR : 100 m
- Spotlight : 1 m x 3 m
Sumber: https://directory.eoportal.org/web/eoportal/satellite-missions/a/alos-2
Kementerian  Riset  dan  Teknologi (KemenRistek)  telah  bekerjasama  dengan JAXA  dalam  program Indonesia-Japan Joint  Airborne  PiSAR-L2  Campaign yang bertujuan  untuk  melakukan  kajian kemampuan  sensor  PiSAR-L2  untuk mendukung beberapa kegiatan strategis di  Indonesia  (Shimada et  al. ,  2013). Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa Nasional  (LAPAN)  adalah  salah  satu institusi  penelitian  yang  terlibat  dalam program kerjasama di bawah koordinasi dari  KemenRistek  yang  mempunyai tanggung jawab untuk mengkaji kemampuan  sensor  PiSAR-L2  untuk pemetaan  hutan,  deteksi  kapal,  dan mitigasi bencana. Kegiatan ini bertujuan mengetahui kemampuan data PALSAR-2 polarisasi  penuh  yang  direkam  dengan menggunakan pesawat untuk klasifikasi penutup lahan di wilayah hutan.
Dua  metode  klasifikasi,  yaitu: klasifikasi berbasis piksel dan klasifikasi berbasis  obyek,  akan  digunakan  dan hasilnya dibandingkan untuk mengetahui kelebihan  dan  kelemahannya  sehingga dapat  diketahui  metode  yang  sesuai untuk  pemetaan  hutan  di  wilayah kajian.

## 2  BAHAN DAN METODE
Lokasi  penelitian  adalah  wilayah hutan  di  Provinsi  Riau  yang  memiliki penutup  lahan  yang  cukup  bervariasi. Untuk  mengindentifikasi  jenis  penutup lahan  di  wilayah  tersebut  digunakan data referensi, yaitu data hasil pengamatan di lapangan yang dilakukan oleh  tim  JAXA  pada  2012  (Shimada et. Al. , 2014) dan peta penutup lahan 2009 yang  dibuat  oleh World  Wildlife  Fund (WWF)  pada  lokasi  yang  sama  dengan citra PiSAR-L2 yang digunakan. Penutup lahan di wilayah ini didominasi dengan  hutan  hujan  tropis  dan perkebunan  akasia,  penutup  lahan lainnya  adalah  tubuh  air,  lahan terbuka,  perkebunan  karet  dan  lahan hutan  yang  lagi  ditanami  kembali (reboisasi).  Data  satelit  yang  digunakan adalah  data  PiSAR-L2  pada  5  Agustus
2013,  dimana  level  data  adalah  2.1 (Citra yang sudah dilakukan orthorektifikasi)  dan  merupakan  data polarisasi  penuh  (HH,  VV,  HV  dan  VH) dengan resolusi spasial 2.5 meter. Citra PiSAR-L2 dan hasil identifikasi penutup lahan  diperlihatkan  pada  Gambar  2-1 dan diperoleh dari JAXA dalam kerangka kerjasama Indonesia Japan Joint
Airborne PiSAR-L2 Campaign .
Gambar 2-1: Citra PiSAR-L2 dan hasil identifikasi penutup lahan berdasarkan
survey lapangan  tim  JAXA  dan peta penutup lahan 2009 (WWF)
Pada  tahap  pengolahan  awal dilakukan  perubahan  nilai  dijital  piksel menjadi  nilai backscatter dengan  meng- gunakan  algoritma  yang  dikembangkan untuk  data  ALOS  PALSAR  (Shimada et al. ,  2009),  dimana  terdapat  perubahan untuk  nilai  faktor  kalibrasinya.  Faktor kalibrasi  untuk  PiSAR-L2  adalah  -79.6. Algoritma  yang  digunakan  pada  kegiatan ini diperlihatkan pada persamaan (2-1).
 ° (dB) =10.log 10 < DN 2 > - CF (2-1)
Keterangan:
 °    : Sigma nought dalam decibel DN 2 : Rata-rata nilai pada jendela3x3 CF   : Faktor kalibrasi untuk data PiSAR-L2 dengan nilai sebesar -79.6.
Selanjutnya dilakukan juga filtering untuk  mengurangi speckle  noise pada citra  PiSAR-L2, filtering dilakukan dengan menggunakan Lee filter (Lopez et
Lahan terbuka Tubuh air Hutan Karet Akasia Area reboisasi Akasia tua Lahan terbuka Akasia
al. , 1990). Selanjutnya diagram alir dari proses  klasifikasi  diperlihatkan  pada Gambar  2-2  untuk  metode  klasifikasi berbasis  piksel  dan  Gambar  2-3  untuk metode klasifikasi berbasis obyek.
Data  sampel  untuk  masukan proses klasifikasi dan pengujian akurasi dikumpulkan dari data hasil pengamatan di  lapangan  yang  dilakukan  oleh  tim JAXA pada tahun 2012 (Shimada et. al. , 2013)  dan  juga  menggunakan  peta penutup  lahan  2009  yang  dibuat  oleh World  Wildlife  Fund (WWF).  Pada  tahap
awal  dilakukan  pembuatan  sampel untuk  14  kelas,  masing-masing  kelas terdiri dari 20-30 sampel. Setelah proses klasifikasi  dilakukan  penyusunan  kelas kembali  sesuai  dengan  kebutuhan sebenarnya, dari 14 kelas disusun ulang menjadi  7  kelas  yang  terdiri  dari  kelas: hutan,  perkebunan  akasia  tua,  per- kebunan  akasia  muda,  lahan  reboisasi, perkebunan  karet,  lahan  terbuka,  dan tubuh air.
Gambar 2-2: Diagram alir proses klasifikasi berbasis piksel citra PiSAR-L2
Gambar 2-3: Diagram alir proses klasifikasi berbasis obyek citra PiSAR-L2
Metode klasifikasi berbasis piksel dilakukan dengan menggunakan
Maximum  Likelihood  Enhance  Neighbor classifier (MLEN)  yang  meliputi  nilai mean , varian, dan kovarian sampel input untuk  mengkelaskan  setiap  piksel kedalam kelas-kelas yang sudah ditentukan.  Klasifikasi  berbasis  piksel ini dilakukan dengan tahapan segmentasi yang menggunakan metode Multi Resolution  Segmentation (MRS)  dan metode Support  Vector  Machine (SVM) yang diproses dengan software ENVI. Di  sisi  lain,  metode  klasifikasi berbasis obyek dilakukan dengan tahapan segmentasi  MRS  dan  SVM  (Li et  al. , 2008 dan Sutanto et al. , 2014). Tahapan ini  berhasil  meningkatkan  akurasi  dari hasil klasifikasi sekitar 10% dibandingkan dengan  hasil  klasifikasi  berbasis  piksel. Tahapan detil untuk klasifikasi berbasis obyek  adalah  sebagai  berikut:  1)  dekom- posisi citra menggunakan metode dekomposisi Pauli, 2) melakukan segmentasi  menggunakan  metode  MRS dan  3)  Klasifikasi  penutup  lahan menggunakan  metode  SVM  dengan kernel  radial  basis function (Sutanto et al. , 2014).
Klasifikasi dilakukan  terhadap 2 jenis resolusi spasial, yaitu data  PiSAR- L2  yang  mempunyai  resolusi  2,5  meter dan  data  yang  sudah  di- resampling menjadi  10  meter  (disamakan  dengan resolusi  PALSAR,  untuk  kajian  per- bandingan).  Akurasi  dari  hasil  klasifikasi untuk data PiSAR-L2 dapat  ditingkatkan dengan  menggunakan band tekstur yang  dibuat  dengan  melakukan  filter deviasi  pada band polarisasi  awal (Noviar  dan  Trisakti,  2013),  maka  pada penelitian  ini band input yang  digunakan untuk  proses  klasifikasi  adalah  6 band yang  terdiri  dari  3 band polarisasi  awal (HH,  HV  dan  VV)  dan  3 band tekstur (deviasi HH, deviasi HV dan deviasi VV). Metode  pengujian  yang  digunakan adalah    metode confusion  matrix untuk menghitung overall  accuracy dari  hasil klasifikasi  terhadap  sampel  pengujian. Sampel  pengujian  yang  digunakan
terdiri  dari  6  set  data  sampel  yang berbeda,  dan  setiap  set  data  sampel digunakan  untuk  sekali  pengujian, sehingga  total  pengujian  adalah  6  kali pengujian.
Akurasi  akhir  diperoleh  dengan melakukan rata-rata nilai overall accuracy dari  6  pengujian.  Selanjutnya dilakukan  perbandingan  dan  analisis terhadap hasil klasifikasi yang dihasilkan menggunakan metode klasifikasi berbasis  piksel  dan  klasifikasi  berbasis obyek.

## 3    HASIL PEMBAHASAN

## 3.1 Pengaruh  Resolusi  Spasial  pada Hasil Klasifikasi Penutup Lahan
Klasifikasi  berbasis  piksel  dengan menggunakan  metode  MLEN  dilakukan pada  data  PiSAR-L2  dengan  resolusi spasial  awal  2,5  meter  dan  resolusi spasial yang diperkecil menjadi 10 meter dengan  melakukan resampling data. Enam band input digunakan  dalam proses  klasifikasi,  yang  terdiri  dari  3 band polarisasi  awal  dan  3  band tekstur.  Pada  publikasi  sebelumnya, (Noviar dan Trisakti, 2013) menunjukkan bahwa  nilai backscatter dari band polarisasi HH, VV, dan HV berbeda pada setiap  obyek  di  daerah  kajian,  tetapi nilai backscatter hutan dan perkebunan akasia hampir sama dan sulit dipisahkan.
Penggunaan band tekstur  yang diperoleh  dengan  menerapkan  filter deviasi  pada band polarisasi  dapat memperbesar perbedaan nilai backscatter antara  hutan  dan  perkebunan  akasia, sehingga  pemisahan kedua obyek tersebut  dapat  dilakukan  dengan  lebih baik.  Penerapan  filter  deviasi  dilakukan dengan  alasan  bahwa  nilai backscatter pada  hutan  lebih heterogen dibandingkan pada  perkebunan  akasia  sehingga  nilai deviasi obyek hutan menjadi lebih tinggi dari  obyek  perkebunan  akasia.  Hasil klasifikasi penutup lahan menggunakan metode klasifikasi berbasis piksel dengan  MLEN  untuk  data  PiSAR-L2 resolusi  spasial  2.5  meter,  dengan  6
band input (3 band polarisasi awal dan 3 band tekstur) diperlihatkan pada Gambar 3-1.
Hasil  klasifikasi  memperlihatkan adanya  piksel  bercampur  “ salt  and pepper ”  pada  beberapa  kelas,  terutama kelas  hutan  dan  perkebunan  akasia. Sedangkan  pada  kelas  tubuh  air  dan lahan  terbuka  hasil  klasifikasi  sangat baik dimana tidak  banyak terjadi piksel yang  bercampur.  Kalau  diperhatikan lebih  lanjut  piksel  bercampur  banyak terjadi  di  bagian  tengah  dan  bagian pinggir kanan citra yang mengikuti pola persegi  panjang.  Pola  yang  sama  juga terlihat  pada  citra  awal  (data  sebelum diklasifikasi)  sehingga  piksel  bercampur di  dalam  persegi  panjang  diperkirakan karena  “ noise ”  yang  terjadi  pada  saaat perekaman citra SAR.
Selanjutnya  resolusi  spasial  data PiSAR-L2  diturunkan  menjadi  10  meter dengan  melakukan resampling data
dengan  metode Nearest  Neighbor ,  dan melakukan  klasifikasi  dengan  sampel masukan, jumlah band yang digunakan, dan metode yang sama. Hasil klasifikasi penutup  lahan  menggunakan  PiSAR-L2 dengan  resolusi  spasial  10  meter diperlihatkan  pada  Gambar  3-2  Hasil klasifikasi memperlihatkan bahwa piksel bercampur  berkurang  secara  signifikan terutama  pada  kelas  hutan  dan perkebunan  akasia.  Bahkan  piksel bercampur  pada  bagian  tengah  yang disebabkan oleh noise sangat berkurang. Pada  proses resampling dilakukan penggabungan  beberapa  piksel  yang berdekatan  dan  memberi  nilai  piksel tersebut  dengan  rata-rata  nilai  piksel yang  digabung,  proses  ini  mempunyai efek  yang  sama  dengan  proses filtering atau smoothing , sehingga dapat mengura- ngi  jumlah  piksel bercampur pada hasil klasifikasi.
Gambar 3-1: Hasil  klasifikasi  penutup  lahan  berbasis  piksel  dengan  MLEN  untuk  data  PiSAR-L2 resolusi spasial 2.5 meter
Hutan Akasia tua Akasia Area reboisasi Karet Lahan terbuka LEGENDA Tubuh air
Gambar 3-2: Hasil  klasifikasi  penutup  lahan  berbasis  piksel  dengan  MLEN  untuk  data  PiSAR-L2 resolusi spasial 10 meter
Tabel 3-1: HASIL UJI AKURASI KLASIFIKASI BERBASIS PIKSEL UNTUK CITRA PALSAR-2
Pengujian 1 2 3 4 5 6 Rata- rata Hasil Klasifikasi dengan Resolusi Spasial 2.5 meter Overall Accuracy 56,8% 69,1% 65,7% 57,4% 59,3% 63,8% 62,0% Kappa Statistic 0,361 0,559 0,503 0,378 0,413 0,481 0,449 Hasil Klasifikasi dengan Resolusi Spasial 10 meter Overall Accuracy 80,0% 56,9% 82,2% 82,1% 81,6% 84,4% 82,9% Kappa Statistic 0,633 0,777 0,697 0,667 0,665 0,734 0,696
Dengan  membandingkan  hasil klasifikasi  penutup  lahan  dari  data PiSAR-L2  untuk  resolusi  spasial  2,5 meter  dan  resolusi  spasial  10  meter, maka  dapat  diketahui  bahwa  hasil klasifikasi  menggunakan  resolusi  spasial 2,5 meter menghasilkan informasi obyek yang  detil  tapi  mempunyai  banyak piksel  bercampur  terutama  pada  kelas hutan dan perkebunan akasia. Sementara hasil  klasifikasi  menggunakan  resolusi spasial  10  meter  mempunyai  kedetilan
yang lebih rendah tapi dapat mengurangi jumlah  piksel  bercampur.  Pengujian akurasi menggunakan metode confusion matrix (Tabel  3-1)  memperlihatkan bahwa  rata-rata overall  accuracy dari hasil  klasifikasi  menggunakan  data dengan  resolusi  spasial  2,5  meter adalah  sebesar  62%,  sedangkan  hasil klasifikasi  menggunakan  data  dengan resolusi  spasial  10  meter  mempunyai akurasi yang lebih tinggi sebesar 83%.
Hutan Akasia tua Akasia Area reboisasi Karet Lahan terbuka LEGENDA Tubuh air

## 3.2 Perbandingan  Hasil  Klasifikasi
Berbasis  Piksel  dan  Klasifikasi Berbasis Obyek
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari  kajian  pengaruh  resolusi  spasial terhadap hasil klasifikasi, maka perbandingan  hasil  klasifikasi  penutup lahan  berbasis  piksel  dan  berbasis obyek  dilakukan  dengan  menggunakan data  PiSAR-L2  yang  telah  di resampling menjadi resolusi spasial 10 meter. Citra yang dihasilkan dari proses dekomposisi citra menggunakan metode dekomposisi Pauli  (Sutanto et  al. ,  2014)  selanjutnya difilter  menggunakan  filter  Lee  dengan jendela 3 × 3 dan 7 × 7. Hasil filter dengan jendela  3 × 3  menunjukan  obyek  yang jelas dan batas yang tajam dibandingkan dengan  hasil  filter  dengan  jendela  7 × 7 yang  menunjukkan  obyek  dan  batas yang  kurang  tajam  (Gambar  3-3), sehingga pada tahap berikutnya digunakan  citra  yang  dihasilkan  dari dekomposisi citra dengan jendela 3 × 3.
Selanjutnya dilakukan segementasi dengan  menggunakan  metode  MRS dengan  konfigurasi  parameter  untuk proses  segmentasi  adalah: scale 40, colour 0,5 dan shape 0,5. Konfigurasi ini adalah  konfigurasi  terbaik  setelah melakukan beberapa segmentasi dengan menggunakan  konfigurasi  yang  berbeda dan  menguji  secara  visual  terhadap obyek  di  citra.  Selanjutnya  melakukan klasifikasi  terhadap  segmen-segmen yang  dihasilkan  dengan  menggunakan metode  SVM  dengan  kernel  radial  basis function .  Gambar  3-4  memperlihatkan hasil  segmentasi  citra  dengan  metode MRS,  dan  Gambar  3-5  memperlihatkan hasil  klasifikasi  penutup  lahan  meng- gunakan  metode  klasifikasi  berbasis obyek dengan MRS dan SVM untuk data PiSAR-L2  resolusi  spasial  10  meter, menggunakan  6 band input (3 band polarisasi awal dan 3 band tekstur).
Gambar 3-3: Perbandingan  hasil  filter  Lee  berbeda  ukuran  jendela  pada  citra  PiSAR-L2  hasil dekomposisi Pauli
Jendela 3X3 Jendela 7X7 Red = HH-VV Green = HV + VH
Blue = HH+VV
Gambar 3-4: Hasil segmentasi dengan metode MRS ( scale 40, colour 0,5 dan shape 0,5)
Gambar 3-5: Hasil  klasifikasi  penutup  lahan  berbasis  obyek  dengan  MRS  dan  SVM  untuk  data PiSAR-L2 resolusi spasial 10 meter
Hasil  klasifikasi  berbasis  obyek memperlihatkan  tidak  terjadinya  piksel bercampur di dalam setiap kelas seperti yang  terjadi  pada  hasil  klasifikasi berbasis  piksel.  Batas  semua  kelas terlihat jelas dan tajam. Kelas tubuh air, lahan  terbuka,  karet,  dan  akasia  tua menghasilkan  pemisahan  yang  baik, tetapi masih terdapat kesalahan pengkelasan  pada  hutan,  perkebunan akasia  dan  area  reboisasi.  Beberapa wilayah  yang  seharusnya  adalah  kelas perkebunan  akasia  (kuning)  dipetakan sebagai kelas hutan (hijau) seperti pada
Gambar 3-6, dan di tempat lain wilayah yang  seharusnya  adalah  area  reboisasi dipetakan  sebagai  kelas  hutan.  Hasil pengujian  akurasi  terhadap  penutup lahan  yang  dibuat  dengan  metode klasifikasi  berbasis  obyek  sangat  tinggi mencapai  97%  (kappa  statistik  0,956) berbanding  dengan  hasil  klasifikasi berbasis piksel. Walaupun begitu perbedaan  tingkat  akurasi  ini  masih bisa  diperdebatkan  karena  sangat dipengaruhi  oleh  pemilihan  lokasi sampel pengujian yang digunakan.
Hutan Akasia tua Akasia Area reboisasi Karet Lahan terbuka LEGENDA Tubuh air
Gambar 3-6: Kesalahan kelas yang terjadi pada hasil klasifikasi berbasis obyek
Tabel 3-2: HASIL UJI AKURASI KLASIFIKASI BERBASIS OBYEK UNTUK CITRA PiSAR-L2.
Pengujian 1 2 3 4 5 6 Rata- rata Hasil Klasifikasi dengan Resolusi Spasial 2.5 meter Overall Accuracy 99,8% 98,8% 96,5% 97,1% 95,2% 99,5% 97,8% Kappa Statistic 0,999 0,979 0,933 0,936 0,898 0,990 0,956 Perbandingan antara hasil
klasifikasi berbasis piksel dan klasifikasi berbasis  obyek  memperlihatkan  bahwa klasifikasi  berbasis  obyek  mempunyai kelebihan  dengan  homogenitas  obyek yang  tinggi  (tidak  adanya  piksel bercampur),  batas  antara  kelas  yang tajam  dan  jelas,  serta  hasil  pengujian akurasi  yang  di  atas  90%.  Walaupun begitu  masih  dijumpai  adanya  kesalahan kelas  pada  klasifikasi  berbasis  obyek antara  hutan,  perkebunan  akasia,  dan area reboisasi. Berkaitan dengan kesalahan  kelas  ini  maka  klasifikasi berbasis  piksel  lebih  bisa  mengiden- tifikasi obyek secara lebih baik walaupun banyak terjadi piksel bercampur,  seperti  diperlihatkan  pada Gambar 3-6.

## 4  KESIMPULAN DAN SARAN
Data  PiSAR-L2  yang  direkam dengan airborne SAR L-band digunakan untuk  klasifikasi  penutup  lahan  di
wilayah  hutan  Provinsi  Riau  dengan menggunakan metode klasifikasi berbasis piksel  dan  berbasis  obyek,  hasil memperlihatkan  bahwa  Data  PiSAR-L2 dapat  digunakan  untuk  memetakan penutup  lahan  dengan  cukup  akurat menggunakan metode klasifikasi berbasis piksel  (akurasi  83%)  dan  metode klasifikasi berbasis obyek (akurasi 97%) untuk resolusi spasial 10m.
Dibandingkan  dengan  klasifikasi berbasis  piksel,  klasifikasi  berbasis obyek  mempunyai  kelebihan  dengan homogenitas  kelas  yang  tinggi  (tidak adanya piksel bercampur),  batas  antara kelas yang tajam dan jelas, serta akurasi yang  tinggi,  walau  masih  dijumpai adanya  kesalahan  pada  beberapa  kelas penutup  lahan.  Klasifikasi  penutup lahan  berbasis  obyek  dengan  metode MRS  dan  SVM  menjadi  pilihan  metode yang dapat digunakan untuk memetakan penutup  lahan  di  wilayah  hutan  secara akurat  menggunakan  data  PALSAR-2,
Berbasis objek Berbasis piksel Akasia Kesalahan
walau  masih  perlu  dikaji  cara  untuk meminimalisir terjadinya kesalahan kelas penutup lahan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih kepada  JAXA  yang  telah  menyediakan data  PiSAR-L2  dan  data  hasil survey lapangan di  daerah kajian.  Penulis  juga mengucapkan terimakasih kepada LAPAN,  BPPT,  dan  KemenRistek  yang telah mendukung  pelaksanaan kegiatan sehingga  penelitian  ini  dapat  berjalan dengan lancar.

## DAFTAR RUJUKAN
eoPortal  Directory  https://  directtory.eoportal. org/web/eoportal/satellite-missions/
a/alos-2.
JAXA,  2008. ALOS  User  Handbook .  NDX- 070015, EORC-JAXA.
JAXA,  RISTEK,  BPPT,  2012. JAXA-RISTEK- BPPT-LAPAN-BIG Joint Airborne Synthetic  Aperture  Radar  Campaign  in Indonesia for  Forest  Carbon  Monitoring, Ship  Detection,  Disaster  Monitoring, Geometric Evaluation, and Crop Monitoring, JAXA/EORC.
Lehmann,  E.  A.,  Caccetta  P.A.,  Zhou  Z.S., McNeill  S.J.,  Wu  X.,  Mitchell  A.L., 2012. Joint  Processing  of  Landsat  and ALOS-PALSAR  Data  for  Forest  Mapping and  Monitoring ,  IEEE  Transactions  on Geoscience and Remote Sensing, 50(1), 55-67.
Li,  H.T.,  Gu  H.Y.,  Han  Y.S.,  Yang  J.H.,  2008.
Object-oriented Classification of Polarimetric  SAR  Imagery  based  on Statistical  Region  Merging  and  Support
Vector  Machine, International  Workshop on  Earth  Observation  and  Remote Sensing Applications.
Lopez,  A.,    Touzi,  R.,  and  Nezry,  E.,  1990.
Adaptive  Speckle  Filters  and  Scene Heterogeneity, IEEE  Transactions  on Geoscience and Remote Sensing, 28(6), 992-100.
Noviar, H., dan Trisakti, B., 2013. Pemanfaatan Kanal  Polarisasi  dan  Kanal  Tekstur Data PiSAR-L2 Untuk Klasifikasi Penutup Lahan Kawasan Hutan dengan
Metode  Klasifikasi  Terbimbing< Jurnal Penginderaan Jauh, 10(1), 47-58.
Raimadoya,  M.A.,  Trisasongko  B.H.,  dan Nurwadjedi, 2007. Eksplorasi Citra Radar untuk  Intelijen  Ketahanan  Pangan,
Departemen Ilmu Tanah dan
Sumberdaya  Lahan . Institut  Pertanian Bogor.
Sambodo,  K.A.,  Teguh  K.,  dan  Santoso  H., 2005. Klasifikasi  Data    Polarimetrik
RADAR  Dengan  Menggunakan  Metode Dekomposisi Cloude and Pottier,
Prosiding  MAPIN  XIV,  halaman  79-84, Surabaya, Indonesia.
Sgrenzaroli,  M.,  2004. Tropical  Forest  Mapping at  Regional  Scale  using  the  GRFM  SAR mosaics  over  The  Amazon  in  South America, Ph.D.  Thesis  Wageningen University.
Shimada, M., Isoguchi O., Tadono T., and Isono K.,  2009. PALSAR  Radiometric  and Geometric  Calibration, IEEE  Transaction on  Geoscience  and  Remote  Sensing 47(12), 3915-3931.
Shimada,  M.,  Kawano  N.,  Watanabe  M., Motohka  T.,  and  Ohki  M.,  2012. Calibration and Validation of the PiSAR- L2, In:  Proceeding  of  53 rd Autumn Conference  of  the  Remote  Sensing Society of Japan 37-38.
Shimada,  M.,  Watanabe  M.,  Motohka  T., Shiraishi  T.,  Thapa  R.B.,  Kawano  N., Uttank  A.,  Sadly  M.,  and  Rahman  A., 2014. Final  Report  on  Japan-Indonesia PiSAR-L2  Campaign “Japan -Indonesia PiSAR- L2  Campaign  2012” ,  JAXA- RISTEK-BPPT.
Shimada,  M.,  Watanabe  M.,  Motooka  T., Shiraishi  T.,  Thapa  R.,  Kawano  N., Ohki  M.,  Uttank  A.,  Sadly  M.,  and Rahman A., 2013. Japan - Indonesia Pi- Sar-L2  Campaign  2012, Proceedings  of 34 th .  Asian  Conference  on  Remote Sensing (ACRS 2013), Bali Indonesia.
Sutanto,  A.,  Trisakti  B.,  dan  Arimurthy    A.M.,
2014. Perbandingan  Klasifikasi  Berbasis Obyek  dan  Klasifikasi  Berbasis  Piksel pada  Data  Citra  Satelit  Synthetic Aperture Radar untuk Pemetaan Lahan. Jurnal Penginderaan Jauh 11(1), 63-75. Trisakti, B., dan Hamzah R., 2013. Utilization of Multi  Temporal  SAR  Data  for  Forest
Mapping Model Development, International, Journal of Remote Sensing and Earth Sciences, 10(1), 65-74.
Watanabe,  M.,  Motohka  T,  Shiraishi  T.,  Thapa R.B.,  Kawano  N.,  and  Shimada  M., 2013. Correlation  between Forest Biomass and Full Polarimetric
Parameters Derived from PiSAR-L2 Data for  a  Site  in  Riau,  Indonesia. In: Proceedings  of  34 th Asian  Conference on  Remote  Sensing  (ACRS  2013),  Bali Indonesia.
Pedoman Penulisan Jurnal Penginderaan Jauh) JUDUL MAKALAH DITULIS DENGAN HURUF KAPITAL TEBAL SECARA SINGKAT DAN JELAS, (Studi Kasus : apabila ada)
(16 pt, Britannic Bold )
Judul dibuat dalam 2 bahasa (Indonesia dan Inggris), apabila tulisan dalam bahasa Indonesia, maka judul dalam bahasa
Inggris ditulis dalam tanda kurung
(16 pt, Britannic Bold )
Penulis Pertama 1 , Penulis Kedua 2 , dst n (Nama Penulis Tanpa gelar) (10,5 pt, Franklin Gothic Medium, bold)
1 Instansi Penulis Pertama
2 Instansi Penulis Kedua
dst n. .... (10,5 pt, Franklin Gothic Medium)
e-mail: e-mail penulis pertama          (berwarna hitam) (10,5 pt, Franklin Gothic Medium)
Diterima : ..... (tanggal bulan tahun); Disetujui : ..... (tanggal bulan tahun); Diterbitkan : ..... (tanggal bulan tahun) (9 pt, Franklin Gothic Medium)

## ABSTRACT
(10,5 pt, Bookman Old Style, bold)
Abstract is a summary of the most important elements of the paper, written in one paragraph  in  the  one column  of a maximum  of 200 words. Abstract made  in  two languages written with the Bookman Old Style 9 pt. If the paper written in Indonesian, the Indonesian abstract written first then followed by English abstract and vice versa. The title "ABSTRAK" or "ABSTRACT" made with uppercase letters, and bold.
Keywords: guidence, author, journal        (minimal 3 keywords) (9pt, Bookman Old Style, italic)

## ABSTRAK
(10,5 pt, Bookman Old Style, bold)
Abstrak  merupakan  ringkasan  elemen-elemen  terpenting  dari  naskah,  ditulis dalam  satu  paragraf  dalam  1  kolom  maksimal  200  kata.  Abstrak  dibuat  dalam  2 bahasa ditulis dengan huruf 9 pt, Bookman Old Style. Apabila naskah dalam Bahasa Indonesia, maka abstrak dengan Bahasa Indonesia ditulis terlebih dahulu dilanjutkan abstrak  Bahasa  Inggris  dan  sebaliknya.  Judul  “ABSTRAK”  atau  “ ABSTRACT ”  dibuat dengan huruf besar, bold .
Kata kunci: panduan, penulis, jurnal        (minimal 3 kata kunci)
(9pt, Bookman Old Style, italic)
1  PENDAHULUAN (10,5pt, Bookman Old Style, bold)
Naskah  dapat  ditulis  dalam Bahasa  Indonesia  maupun  Bahasa Inggris.  Naskah  diketik  dalam  Microsoft
Word  dengan  1  kolom  untuk  abstrak dan  2  kolom  untuk  isi.  Ukuran  kertas A4 dengan ukuran panjang ( height ) 29,7 cm, lebar ( width ) 21 cm dengan dimensi Top 3 cm, Bottom 2,5 cm, Inside 2,5 cm, Outside 2 cm, Gutter 1 cm, Header 1
cm  dan Footer 1  cm.  Jenis  Huruf Bookman  Old  Style  10,5  pt,  dan  spasi ( line  spacing )  1.  Panjang  naskah  tidak melebihi  10  halaman  termasuk  tabel dan gambar.
Kerangka  Tulisan  disusun  dengan urutan  :  Judul,  Identitas  Penulis, Abstrak,  Kata  Kunci,  Pendahuluan, Metode, Hasil Pembahasan, Kesimpulan, Ucapan Terimakasih, dan Daftar Pustaka.

## 2  METODOLOGI
(10,5pt, Bookman Old Style, bold)
Menguraikan  tentang  metode  yang digunakan  dalam  penelitian  termasuk data,  peralatan,  teori,  diagram  alir, beserta lokasi penelitian.

## 2.1 Lokasi dan Data
(10,5pt, Bookman Old Style, bold)
2.2 Standarisasi data
(10,5pt, Bookman Old Style, bold)
2.3 Metode Penelitian (10,5pt, Bookman Old Style, bold)
Persamaan  matematis  atau  formula diberi  nomor  secara  berurutan  yang diletakkan di  ujung kanan dalam  tanda kurung.  Apabila  penulisan  persamaan lebih  dari  satu  baris  maka  penulisan nomor  diletakkan  pada  baris  terakhir. Penggunaan  huruf  sebagai  simbol matematis dalam naskah ditulis dengan huruf miring ( Italic ) seperti x . Penjelasan persamaan diulas dalam naskah.
Penurunan  persamaan  matematis  atau formula  tidak  perlu  dituliskan  secara detil,  cukup  diberikan  bagian  yang terpenting,  metode  yang  digunakan  dan hasilnya.
(1-1)
dengan D( t ) tingkat gangguan geomagnet,  ∆H( t )  variasi  medan  magnet komponen  horizontal, Sq(t,m) variasi hari tenang pada waktu t dan bulan m.

## 3  HASIL PEMBAHASAN
(10,5pt, Bookman Old Style, bold) Tabel dibuat ringkas dan diberi judul yang singkat tetapi jelas hanya menyaji- kan data yang esensial  dan  mudah  di- pahami.  Tabel  diberi  catatan  secukup- nya,  termasuk  sumbernya,  sehingga tabel  mampu  menjelaskan  informasi yang  disajikan  secara  mandiri.  Setiap tabel diberi nomor secara berurutan dan diulas  di  dalam  naskah.  Judul  tabel diketik dengan jenis huruf Bookman Old Style 10,5 pt dan pada tulisan “Tabel 1:” “Tabel 2:” dan seterusnya diketik tebal.
Tabel yang ukurannya melebihi satu kolom, maka dapat menempati area dua kolom.  Tabel  tidak  boleh  dalam  bentuk “ picture ”,  harus  dalam  bentuk  tabel. Judul tabel dituliskan pada bagian atas tabel, rata tengah dan diberi tanda titik (.) pada akhir judul tabel.
Gambar, Grafik dan Foto harus tajam dan jelas agar cetakan berkualitas baik. Semua  simbol  di  dalamnya  harus dijelaskan. Seperti halnya tabel, keterangan  pada  gambar,  grafik  atau foto  harus  mencukupi  agar  tersaji secara mandiri. Gambar, grafik dan foto harus  diulas  di  dalam  naskah.  Seperti halnya  tabel,  gambar,  grafik  dan  foto yang  ukurannya  melebihi  satu  kolom, maka dapat menempati area dua kolom. Gambar,  grafik  dan  foto  memiliki kedalaman minimal 300 dpi.
Gambar 3-5: Suhu
permukaan tanah Kompleks  Ijen  dan  fokus  daerah penelitian (kotak merah) berdasarkan citra thermal Landsat 8 OLI 8 Mei 2015 dan 21 titik pengukuran di lapangan
(9 pt, Bookman Old Style, bold)
Tabel 2-2:  SATURASI  RADIANSI  TIRS  DAN  SPESIFIKASI  NOISE-EQUIVALENT-CHANGE-IN- TEMPERATURE (NEΔT) (IRON et al ., 2012)
(9 pt, Bookman Old Style, bold) k Kanal Saturasi temperature Saturasi radians NEΔT pada 240 K NEΔT pada 300 K NEΔT pada 360 K 10 360 K 20,5 W/m2 sr µm 0,80 K 0,4 K 0,27 K 11 360 K 17,8 W/m2 sr µm 0,71 K 0,4 K 0,29 K

## 4  KESIMPULAN
Hal-hal  penting  dalam  naskah  yang merupakan  kesimpulan  dari  hasil penelitian atau kajian.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Wajib  dituliskan  penulis,  ditujukan kepada  pihak-pihak  yang  membantu penulis baik penyediaan data, pengerjaan  data,  serta  Tim  Redaksi Jurnal Geomatika dan Mitra Bestari.

## DAFTAR RUJUKAN
Referensi  hendaknya  dari  sumber yang  jelas  dan  terpercaya.  Setiap referensi  yang  tercantum  dalam  daftar pustaka  harus  dikutip  (disitir)  pada naskah  dan  sebaliknya  setiap  kutipan harus  tercantum  dalam  daftar  pustaka. Penulisan  acuan  dalam  pembahsan sebaiknya menggunakan “sistem penulis-tahun”  yang  mengacu  pada karya  pada  daftar  pustaka.  Kutipan buku dalam bentuk saduran untuk satu sampai  dua  penulis  ditulis  nama  akhir penulis dan tahun. Contoh: Muhammad Nasir dituliskan (Nasir, 2009).
Referensi primer lebih dari 80 % dan diterbitkan  dalam  5-10  tahun  terakhir. Referensi  yang  dicantumkan  dalam naskah  mengikuti  pola  baku  dengan disusun  menurut  abjad  berdasarkan nama  (keluarga)  penulis  pertama  dan tahun  publikasi,  dengan  sistim  sitasi American  Physiological  Association  6th Edition .  Contoh  penulisan  di  dalam Daftar Pustaka adalah sebagai berikut :

## Artikel dalam Jurnal (Jurnal Primer)
Afandi, A., Maryanto, S., dan Rachmansyah, A. 2013. Identifikasi Reservoar Panasbumi Dengan  Metode  Geomagnetik  Daerah Blawan  Kecamatan  Sempol  Kabupaten
Bondowoso ,  Journal  Neutrino  Vol.  6, No. 1, October 2013.

## Buku
Bergen,  M.J.,  Bernard,  A.,  Sumarti,  S., Sriwana,  T.,  dan  Sitorus,  K.  2000. Crater Lakes of Java: Dieng, Kelud and Ijen ,  Excursion  Guidebook  IAVCEI General Assembly, Bali.

## Artikel bagian dari Buku
Massinai,  M.A.,  Rusman, S.,  dan  Syamsuddin. 2014. Struktur  Geologi  Sulawesi  Barat
Ditinjau  dari  Kelurusan  Geomorfologi Regional ,  Proceeding  Seminar  Nasional Geofisika 2014, Makassar, 13 September 2014.

## Skripsi/Tesis/Disertasi
Ameldam,  P.,  2012. Pengujian  Data  NCEP-FNL Dan  CCMP  Untuk  Potensi  Energi  Angin (Studi  Kasus  Di  Jawa  Barat) ,  Skripsi ITB.

## Naskah Prosiding
Utama,  A.P.,  Dwinanto,  A.,  Situmorang,  J., Hikmi,  M.,  dan  Irshamukhti,  R.  2012.
Green Field Geothermal System in Java, Indonesia , Proceedings 1st ITB Geothermal Workshop 2012 at Bandung, Indonesia, 6-8 Maret 2012.

## Naskah Konferensi
Pontes,  M-T,  Sempreviva,  AM,  Barthelmie,  R., Giebel,  G.,  Costa,  P.,  2007. Integrating Offshore  Wind  And  Wave Resource Assessment, Proc.  7th  European  Wave and  Tidal  Energy  Conference,  Porto,
Portugal.

## Naskah Laporan Hasil Penelitian
P3TKEBTKE-Kementerian ESDM, 2008. Laporan  Penelitan  Kajian  PLT  Angin  di Indonesia Bagian Timur .
Naskah Online Habby,  J.,  2011. Applying  Tropospheric Moisture  to  Forecasting,  Meteorology Education , diakses http://
weatherpredicition.com,  23  Desember 2014.

## PEDOMAN BAGI PENULIS JURNAL PENGINDERAAN JAUH DAN PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL

## ( Journal of Remote Sensing and Digital Image Processing )
Jurnal  Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan  Data  Citra  Digital  adalah  jurnal  ilmiah  untuk  publikasi penelitian dan pengembangan di bidang teknologi dan aplikasi penginderaan jauh.
Penulis  diundang  untuk  mengirimkan  naskah  atau  karya  asli  hasil  penelitian,  pengembangan,  dan  atau pemikiran  yang  belum  dipublikasikan  atau  dikirimkan  ke  meia  publikasi  manapun.  Penulis  boleh  mengusulkan penelaah ahli di luar Dewan Penyunting, yang dianggap memahami betul substansi naskah yang dikirim. Naskah yang dikirim akan dievaluasi secara anonim oleh dua atau tiga penelaah ahli dan/atau Dewan Penyunting dari segi keaslian  (orisionalitas),  kesahihan  (validitas)  ilmiah,  dan  kejelasan  pemaparan.  Penulis  berhak  menanggapi  hasil evaluasi,  sedangkan  Dewan  Penyunting  berhak  menerima  atau  menolak  serta  menyempurnakan  naskah  tanpa mengurangi  isi/maknanya.  Naskah  yang  tidak  dimuat,  dikembalikan  kepada  penulis  dengan  alasan  penolakannya. Penulis yang naskahnya dimuat mendapat 3 (tiga) eksemplar dari nomor yang diterbitkan, dan naskah yang ditulis kolektif, hanya diberikan 2 (dua) eksemplar untuk masing-masing penulis. Ketentuan bagi penulis pada jurnal ini adalah sebagai berikut.

## a. Pengiriman naskah
Naskah diketik dengan MS Word menggunakan Bookman Old Styles font 11 pt, ukuran A4 dengan spasi ganda, maksimal 20 halaman. Khusus untuk judul naskah ditulis huruf besar dengan font 16 pt. Naskah dikirim melalui e-mail ke Sektetariat Redaksi (humas@lapan.go.id; pukasi.lapan@gmail.com) atau file digital diserahkan kepada Sekretariat Redaksi Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital (LAPAN, Jl. Pemuda Persil No. 1 Rawamangun Jakarta Timur).

## b. Sistematika penulisan
Naskah  terdiri dari halaman judul dan isi makalah. Halaman judul berisi judul yang ringkas tanpa singkatan, nama (para) penulis tanpa gelar, alamat instansi, dan e-mail penulis utama. Halaman isi makalah terdiri atas (a)  judul dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris, (b) abstrak dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris maksimum 200 kata yang tersusun dalam satu alinea, (c) kata kunci dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris, (d) batang tubuh  naskah,  terdiri  dari  Pendahuluan,  Data/Metode/Teori,  Hasil  Pembahasan,  Implementasi  (jika  ada), Kesimpulan dan Saran, (e) Ucapan terima kasih (bila perlu) yang lazim, serta (f) daftar rujukan.

## c.  Gambar dan Tabel
Gambar    atau  foto  harus  dapat  direproduksi  dengan  tajam  dan  jelas.    Gambar  atau  foto  warna  hanya  diterima dengan pertimbangan khusus.  Gambar dan tabel dapat dimasukkan ke dalam batang tubuh atau dalam lampiran tersendiri. Untuk kejelasan penempatan dalam jurnal, gambar dan tabel harus diberi nomor sesuai nomor bab dan nomor urut pada bab tersebut, misalnya Gambar 2-2 atau Tabel 2-1 yang disertai keterangan singkat gambar dan judul dari tabel yang bersangkutan.

## d.  Persamaan, Satuan, dan Data Numerik
Persamaan diketik atau ditulis tangan (untuk simbol khusus) dan diberi nomor di sebelah kanannya sesuai nomor bab dan nomor urutnya, misalnya  persamaan (1-2).  Satuan  yang digunakan adalah satuan internasional atau yang lazim  pada  cabang  ilmunya.  Karena  terbit  dengan  dua  bahasa,  angka  desimal  data  numerik  pada  tabel  dan gambar  harus  mengacu  pada  sistem  internasional  dengan  menggunakan  titik,  sedangkan  pada  naskah  tetap menggunakan ketentuan menurut bahasanya.

## e.  Rujukan
Sesuai dengan ketentuan yang berlaku jumlah rujukan dalam naskah minimal 10 (sepuluh) dengan 80% adalah rujukan terkini. Rujukan di dalam naskah ditulis dengan (nama, tahun) atau nama (tahun), misalnya (Hachert and Hastenrath, 1986). Lebih dari d ua penulis ditulis  “ et al.”, misalnya Milani et al. (1987) . Daftar rujukan hanya mencantumkan  makalah/buku  atau  literatur  lainnya  yang  benar-benar  dirujuk  di  dalam  naskah.  Daftar  rujukan disusun secara alfabetis tanpa nomor. Nama penulis ditulis tanpa gelar, disusun mulai dari nama akhir atau nama keluarga  diikuti  tanda  koma  dan  nama  kecil,  antara  nama-nama  penulis  digunakan  tanda  titik  koma.  Rujukan tanpa nama penulis, diupayakan tidak ditulis ‘anonim’, tetapi menggunakan nama lembaganya, termasuk rujukan dari internet. Selanjutnya tahun penerbitan diikuti tanda titik. Penulisan rujukan untuk tahun publikasi yang sama (yang berulang dirujuk) ditambahkan dengan huruf a, b, dan seterusnya di belakang tahunnya. Rujukan dari situs web  dimungkinkan,  dengan  menyebutkan  tanggal  pengambilannya.  Secara  lengkap  contoh  penulisan  rujukan adalah sebagai berikut.
Escuider, P., 1984. Use of Solar and Geomagnetic Activity for Orbit Computation, in Mountenbruck (Ed.). Solar Terrestrial Predictions: Proceeding of  a workshop at Meudon, France, June 12. Mumby P.J.  and A.J. Edwards, 2002. Mapping Marine Environments with IKONOS Imagery: Enhanced Spatial Resolution  Can  Deliver  Greater  Thematic  Accuracy ,  Remote  Sens.  of  Environment,  Vol.  82,  No.2-3, pp.248-257.
Milani,  A;  Nobili,  A.M.;  and  P.  Farinella,  1987. Non-gravitational  Perturbations  and  Satellite  Geodesy ,  Adam Higler Bristol Publishing, Ltd.
UCAR, 1999. Orbital Decay Prediction , http://windows.ucar.edu, download September 2004.