KLASIFIKASI DAERAH TERCEMAR LIMBAH ACID SLUDGE MENGGUNAKAN METODE SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS BERBASIS DATA LANDSAT 8
(CLASSIFICATION OF ACID SLUDGE WASTE CONTAMINATED AREA USING SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS METHOD BASED ON LANDSAT 8 DATA)
Nanik Suryo Haryani¹, Sayidah Sulma, Junita Monika Pasaribu, Hana Listi Fitriana Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia ¹e-mail: naniksuryo@yahoo.com
Diterima 9 April 2015; Direvisi 18 Mei 2015; Disetujui 21 Mei 2015

## ABSTRACT
The existence waste materials in an area potentially triggers the contamination, and in turns will damages the environment particularly in the vicinity of waste disposal location. This research is aimed to analyze the acid sludge waste contaminated area using the remote sensing satellite Landsat 8. The applied methodology for analyzing the spectral of contaminated area is using spectral mixture analysis method. The result shows that the spectral analysis using this method with spectral reference based on endmember images convey the better output. This is caused by the availability of the SWIR wave length in Landsat 8. The SWIR wave length is sensitive against a highly contaminated substance like  as  sand  and  sludge,  and  contains  the  fraction  of  low  non  contaminated  substance  like  as vegetation.  Further  the  index  classification  based  on  images  endmember    shows  the  result  which matching better  to the field condition. Based on accuration review, the result shows the classification accuracy based on this index as 62.5 %.
Key words : Contamination,  Acid sludge,  Spectral  mixture  analysis,  Endmember, Landsat 8

## ABSTRAK
Permasalahan  limbah  di  suatu  daerah  dapat  mengakibatkan  terjadinya  pencemaran,  yang selanjutnya akan merusak lingkungan terutama lingkungan yang ada di sekitar pembuangan limbah tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  daerah  tercemar  limbah acid  sludge menggunakan data  satelit  penginderaan  jauh  Landsat  8.  Metode  yang  digunakan  untuk  analisis  spektral  daerah tercemar  menggunakan  metode  klasifikasi Spectral  Mixture  Analysis .  Hasil  yang  diperoleh  bahwa analisis  spektral  menggunakan  metode  ini  dengan  spektral  referensi  berdasarkan endmember citra memberikan hasil  lebih  baik.  Hal  ini  disebabkan  adanya panjang  gelombang  SWIR  pada  Landsat  8. Panjang  gelombang  SWIR  sensitif  terhadap  fraksi  dari  unsur  tercemar  yang  tinggi  seperti  pasir  dan sludge, serta  memiliki  fraksi  dari  unsur  tidak  tercemar  yang  rendah  seperti  vegetasi.  Selanjutnya dengan  klasifikasi  indeks  berdasarkan endmember citra  memperlihatkan  hasil  yang  lebih  sesuai dengan kondisi di lapangan. Berdasarkan perhitungan akurasi, diperoleh tingkat akurasi pengkelasan berdasarkan indeks ini sebesar 62,5 %.
Kata kunci : Pencemaran, Acid sludge , Spectral  mixture  analysis , Endmember , Landsat 8.
1 PENDAHULUAN
Kegiatan  yang  mengakibatkan pencemaran limbah baik sengaja maupun tidak sengaja dapat
membahayakan  kehidupan  manusia
maupun  habitat  lingkungan  hidup lainnya yang berada di daerah tercemar. Oleh  karena  itu,  kegiatan  deteksi kondisi  lahan  yang  tercemar  limbah sangat penting dilakukan untuk
antisipasi  dan  penanganan  dini.  Hal  ini juga dijelaskan dalam PP No.  74  Tahun 2001,  bahwa  definisi  limbah  Bahan Berbahaya  dan  Beracun  (B3)  adalah bahan  yang  karena  sifat  dan  atau konsentrasinya  dan  atau  jumlahnya, baik  secara  langsung  maupun  tidak langsung, dapat mencemarkan dan atau merusak  lingkungan  hidup,  dan  atau membahayakan lingkungan hidup, kesehatan, kelangsungan hidup manusia serta makhluk hidup lainnya.
Lahan tercemar limbah B3 dengan  jenis  limbah acid  sludge yang terjadi  di  Balikpapan  –  Indonesia, berasal  dari  bahan  buangan  atau  sisa pengolahan pabrik lilin yang merupakan sisa  akhir  dari  tambang  minyak  bumi (Pertamina,  2011;  Pertamina,  2012). Pada lokasi ini telah dilakukan penelitian  deteksi  limbah acid  sludge menggunakan data satelit penginderaan jauh  dengan  menggunakan  metode red edge. Metode  ini masih  sulit  diterapkan untuk  data  resolusi  spektral  menengah seperti  Landsat  (Haryani et  al. ,  2014). Penelitian  lebih  lanjut  menggunakan metode  klasifikasi Spectral  Mixture Analysis (SMA).  Keunggulan  metode klasifikasi  SMA  adalah  memberikan informasi  tutupan  lahan  sampai  pada tingkat  subpiksel  secara  kuantitatif sehingga dapat memecahkan permasalahan keberadaan
piksel
campuran atau satu piksel dimungkinkan terdapat  lebih  dari  satu  obyek  (Pascari et  al. , 2013).
Penelitian
yang terdahulu melakukan  pengkajian  metode  meng- klasifikasikan spektrum hasil pengukuran to reference endmember spectra berdasarkan  seberapa  dekat  spektrum yang diobservasi dan spektrum referensi (Kruse et  al., 1990).  Teknik  ini  relatif sensitif  terhadap  efek  cahaya  yang disebabkan  oleh  kondisi  atmosfer  atau perbedaan  sudut  daun  terhadap  sudut lensa  spektrometer  (Sohn  and  Rebello, 2002).  Pada  wilayah  yang  terdegradasi biasanya beberapa fenomena dan obyek
bercampur  sehingga  lebih  sulit  untuk diidentifikasi  dari  data  satelit  (Souza et al ,  2003). S lonecker  (2010),  meneliti mengenai  masalah  lingkungan  yang mempengaruhi  kehidupan  ekologi  dan manusia yang disebabkan oleh pembuangan  limbah  B3  dari  pertanian, industri,  dan  aktivitas  pertambangan, Limbah  B3  ini  berupa  logam  berat, hidrokarbon dan bahan kimia lainnya.
Penelitian  pengembangan  model pemantauan  limbah  B3  dalam  hal  ini acid  sludge dapat  digunakan  untuk memetakan daerah yang terkontaminasi di perusahaan minyak seperti Pertamina dan perusahaan minyak lainnya.
Penelitian  ini  juga  dapat  dimanfaatkan untuk  pengujian  lahan  terkontaminasi setelah dilakukan pemulihan lahan oleh suatu perusahaan,
sehingga
Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan Kehutanan dapat menilai atau mengontrol  kegiatan  yang  dilakukan. Penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat dimanfaatkan untuk pemantauan daerah yang tercemar limbah B3.
Tujuan  penelitian  ini  untuk melakukan  klasifikasi  daerah  tercemar limbah acid sludge menggunakan metode SMA  menggunakan  data  Landsat  8. Berdasarkan  perbedaan  nilai  spektral dari  citra  tersebut,  diharapkan  dapat dideteksi  daerah  yang  tercemar  dan daerah yang tidak tercemar limbah acid sludge.

## 2 METODOLOGI

## 2.1 Data
Penelitian  ini  menggunakan  data Landsat  8  multi  temporal  yaitu  data 2013  –  2014  yang  seluruh  datanya berjumlah  5  (lima) scene, dengan path/ row 116/061  yang  merupakan  daerah Balikpapan,  Kalimantan  Timur.  Data Landsat  8  yang  digunakan  untuk penelitian  adalah  data  Juni  2013,  Juli 2013,  Agustus  2013,  November  2013, dan Februari 2014.

## Gambar 2-1: Daerah penelitian Balikpapan, Kalimantan Timur

## 2.2 Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  berada  di pembuangan  limbah Main  Flare  Refenery Unit V  Pertamina  di  Balikpapan, Kalimantan  Timur.  Adapun  lokasi penelitian  seperti  pada  Gambar  2-1  di atas.  Pada  Gambar  2-1  terdapat lingkaran warna merah yang merupakan lokasi  tempat  pembuangan  limbah acid sludge atau main flare acid sludge .

## 2.3 Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah SMA. Pada SMA ini fraksi endmember di-interpretasi  dari Digital  Number (DN),  sehingga  dapat lebih  mempresentasikan  kondisi  yang ada  di  lapangan.  Pada  klasifikasi penutup  lahan,  nilai  piksel  perlu dikalibrasi  menjadi  reflektansi  sehingga dapat dianalisis sebagai referensi endmember .  Sedangkan  piksel  yang bercampur  ( mixed  pixel )  dan  konsep proporsi endmember diketahui  pada tahap awal studi dari citra multispektral (Horowitz et al., 1971).
Metode  SMA  merupakan  suatu alat  analisis.  Beberapa  citra  dikalibrasi menjadi reflektan dan piksel-piksel yang
dimodelkan sebagai potensi pencampuran  dari  spektral  lapangan atau laboratorium. Tahap pertama yang dilakukan adalah pemilihan endmember citra,  kemudian  diperoleh  referensi endmember setelah  semua  spektral kanal  dikalibrasi  menjadi  reflektansi. Keunggulan  penggunaan  metode  SMA dapat  memberikan  informasi  secara detail  sampai  dengan  tingkat  subpiksel secara  kuantitatif  dari  tutupan  lahan, sehingga  dengan  penggunaan  metode SMA  ini  dapat  menjadi  solusi  adanya piksel  campuran,  karena  dalam  satu piksel  terdapat  lebih  dari  satu  obyek. 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).  Pada
Lokasi Penelitian Main Flare Acid Sludge
Tempat pembuangan limbah
beberapa  literatur  menyebutkan  bahwa seleksi endmember sebuah  citra  dapat dilakukan  melalui  (Curtis  &  Bateson, 1996): a) Spektra pixel pada suatu citra;
b)  Referensi  spektra endmember hasil pengukuran laboratorium atau di lapangan  (Boardman,  1990);  c)  Melalui metode  dua  tahap  yang  memodelkan spektral dengan endmember yang diseleksi  dari  citra  untuk  selanjutnya digunakan  sebagai  kombinasi  referensi endmember (Smith et al. , 1990; Robert et al, 1993);  d)  Melalui  metode  otomatis untuk membuat endmember dari eigenvektor dengan  order  tingkat  tinggi dari  PCA  atau Principal  Component Analysis (Boardman, 1993).
Pembuatan endmember dalam penelitian ini menggunakan teknik PCA. Pertama  membuat  tampilan  baru  PCA band dari  citra  yang  dihasilkan scatter plot kemudian  dipilih endmember -nya . Contoh  Gambar  2-2  di  bawah  ini merupakan  hasil  dari scatter  plot dari PCA band 2 dan PCA band 3, kemudian mengindentifikasi  potensial endmember yang akan digunakan. Pada Gambar 2-2 ditunjukkan scatter  plot yang  diberi tanda  kotak  berwarna  merah  itu menunjukkan potensial endmember yang  dipilih. Scatter  plot yang  dipilih sebagai kandidat endmember terletak di simpul  atau  ujung  dari scatter tersebut (Jonson et al., 1985). Pada penelitian ini endmember yang  digunakan  untuk
masukan  dalam  klasifikasi  SMA  adalah vegetasi, pasir sludge dan lahan terbuka.
Gambar 2-2: Scatter plot dari PCA 2 dan PCA 3
Hasil ekstraksi spektral endmember dari  citra  berdasarkan  analisis  PCA. E ndmember 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.  Profil  nilai mean spektral masing-masing  obyek  dari endmember citra  disajikan dalam  Gambar 2-3.  Nilai rata-rata  spektral endmember masing- masing  obyek  selanjutnya  menjadi spektral referensi dalam proses klasifikasi    metode  SMA  (Haryani et  al., 2015).
Gambar 2-3: Profil spektral obyek dari endmember citra (Haryani et al., 2015)
Endmember citra  juga  dapat dipilih dari training area pada citra atau melalui  analisis stepwise setiap  piksel. Endmember citra  terdiri  atas  nilai spektral atau Digital Number (DN) dimana ketika  dicampur  akan  menghasilkan spektral yang cocok untuk piksel lain di citra  tersebut,  dengan  catatan  piksel tersebut ikut dalam proses pencampuran. Sebagai  contoh  spektral  tubuh  air berbeda  dan  asli  (bukan  campuran), tetapi  piksel  tersebut  tidak  dapat digunakan  sebagai endmember untuk piksel  lainnya  di  dalam  citra,  karena piksel  yang  berisi  air  hanya  terdapat secara lokal. Digital Number setiap piksel dikonversi  ke  dalam  fraksi endmember citra  menggunakan  formula  (2-1)  dan memecahkan  matriks pseudoinverse (Golub and Van  Loan,  1989).  Fraksi endmember dijumlahkan  menjadi  1 untuk setiap piksel.
(2-1)
Keterangan:
DN i : Kode  radians  pada  kanal  I  setiap piksel
DN ik : kode  radians  pada  kanal  I  setiap endmember k pada citra f ik : fraksi endmember k  pada  setiap citra yang dikalkulasi setiap kanal i : nomor kanal
k
: setiap n endmember citra ɛ i : pengingat  antara  DN  yang  diukur dan  DN  yang  dimodelkan  ( band residual)
Endmember citra dengan sendirinya akan mendefinisikan kembali sebagai  pencampuran  dari  referensi endmember yang diperoleh dari pengukuran  laboratorium  atau  spektral pengukuran lapangan dalam unit reflektan.  Referensi endmember dipilih dari spektral yang terdapat di area studi serta  dari  spektral  lain  yang  relevan. Endmember citra  dideskripsikan  dalam endmember referensi melalui formula (2-2) berikut ini:
(2-2)
Keterangan:
DN ik : kode  radians  pada  kanal  i  setiap endmember k pada citra f ijk : fraksi setiapreferensi endmember j yang  berkontribusi  terhadap  k yang dikalkulasi setiap kanal
R ij : reflektansi  pada  kanal-i  untuk setiap referensi endmember j i : nomor kanal k : setiap n endmember citra ɛ i : pengingat  antara  DN  yang  diukur dan  DN  yang  dimodelkan  (kanal residual)
g’ I : gain kanal i
o’ I : offset kanal i
Endmember citra kemudian dikalibrasi menjadi reflektansi
menggunakan  formula  (2-3)  dengan mengkalkulasi gain dan offset untuk setiap kanal. Nilai gain dan offset setiap kanal  ada  dalam header  file  data . Selanjutnya  istilah endmember dalam penelitian  ini  diasumsikan  sebagai referensi endmember .  Residual  kanal setiap  piksel  dikalkulasi  berdasarkan selisih  antara  DN  yang  diukur  dengan DN yang dimodelkan pada setiap kanal. Residual  semua  kanal  dijumlahkan sebagai  RMS error. Model  dijustifikasi sebagai model yang baik jika:
 Residual atau Root Mean Square Error (RMSE)nya rendah
 Fraksi  tidak  kurang  dari  0  atau  lebih besar dari 1
Piksel  yang  mempunyai  RMS error tinggi  dan  fraksinya  <0  atau  >1 mengindikasikan variasi komposisi yang tidak  termodelkan  pada  suatu scene . Model endmember yang simple diaplikasi- kan  tidak  menggambarkan  kecocokan semua piksel.
SMA  merupakan  nilai  sebuah spektrum  dimodelkan  sebagai  jumlah fraksi endmember. Setiap fraksi endmember diberi  nilai  bobot  (Adams et al., 1993; Roberts et al., 1993; Settle and Drake, 1993 dalam Parwati et al., 2012).
(2-3)
Keterangan:
Rb  = reflektansi kanal-b Ri,b = reflektansi endmember-i pada kanal-b Fi  = fraksi endmember i  b  = residual error kanal-b
Kesalahan  model  SMA  pada setiap pixel di  citra  dapat  dikalkulasi berdasarkan  RMS error dengan  formula (2-4) sebagai berikut:
(2-4)
Adapun diagram alir metode SMA menggunakan Spectral  Library dari
pengukuran  spektrometer  di  lapangan, seperti pada Gambar 2-4.
Pada dasarnya pengolahan metode SMA menggunakan data dari Landsat 8. Dalam  penelitian  ini  untuk  deteksi daerah tercemar limbah B3 ( acid sludge ) dalam  metode  SMA  menggunakan Spectral  Library yang  diperoleh  dari pengukuran  di  lapangan  dan Spectral Library dari  citra  Landsat  tersebut. Normalisasi  spektral  yang  dilakukan berguna  untuk  mengurangi  kesalahan data  pada  citra,  akibat  perbedaan kondisi  atmosfer  pada  saat  pengukuran menggunakan  alat  spektrometer  di lapangan dengan kondisi saat perekaman  data  citra  Landsat.  Nilai spektral  dari pengukuran spektrometer dan data Landsat 8 pada band 1 sampai dengan band 5,  terdapat  perbedaan beberapa  piksel.  Perbedaan  terjadi terutama pada band 1, band 2 dan band 5,  sedangkan  pada band 3  dan band 4 memperlihatkan adanya pola yang sama (Haryani et al., 2015).
Gambar 2-4: Diagram Alir Metode SMA Menggunakan Spectral Library dari Pengukuran Spektrometer di Lapangan
Gambar 2-5: Diagram alir metode SMA menggunakan spectral library dari citra landsat
Sedangkan  diagram  alir  metode SMA menggunakan Spectral Library dari citra Landsat, seperti pada Gambar 2-5.
3 HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Klasifikasi SMA Menggunakan Spektral Pengukuran di Lapangan
Berdasarkan  metode  klasifikasi SMA  menggunakan  spektral  dari  data pengukuran  spektrometer,  diperoleh citra  fraksi  vegetasi  tercemar,  vegetasi tidak  tercemar,  pasir  tercemar,  pasir tidak tercemar dan sludge. Kisaran nilai masing-masing citra berbeda mulai dari -3.7  hingga  4.3.  Semakin  besar  nilai piksel (pada Gambar 3-1 terlihat warnanya semakin merah) menunjukkan kandungan atau persentase suatu fraksi pada piksel tersebut semakin tinggi.
Pada  Gambar  3-1  diperlihatkan citra  fraksi  hasil  klasifikasi  SMA
menggunakan  spektral  referensi  dari data pengukuran spektrometer. Gambar 3-1a  fraksi  vegetasi  tercemar  memiliki nilai  yang  tinggi  (warna  piksel  merah) dibandingkan  sekitarnya,  sedangkan Gambar  3-1b  fraksi  vegetasi  tidak tercemar  memiliki  nilai  yang  rendah dibandingkan sekitarnya. Fraksi vegetasi  pada  hasil  SMA  menggunakan referensi  dari  spektrometer  ini  masih sesuai  dengan  kondisi  di  lapangan, tetapi untuk fraksi pasir tercemar, pasir tidak  tercemar  dan  fraksi sludge terdapat  perbedaan.  Pasir  tercemar  dan sludge yang  seharusnya  bernilai  tinggi di lokasi tercemar tetapi terlihat rendah. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kisaran panjang  gelombang  pada  spektrometer kurang  sensitif  untuk  pengukuran obyek  terkena  limbah acid  sludge .
0
Gambar 3-1: Fraksi hasil SMA menggunakan spektral referensi dari spektrometer
3.2 Klasifikasi SMA Menggunakan Endmember Citra
Hasil  klasifikasi  SMA  mengguna- kan endmember dari  citra,  diperoleh citra fraksi vegetasi, lahan terbuka tidak tercemar dan pasir sludge. Pada Gambar 3-2  diperlihatkan  citra  fraksi  hasil klasifikasi  SMA  menggunakan  spektral referensi endmember citra  tersebut. Secara  umum  kisaran  nilai  fraksi minimal dan maksimal semua endmember juga  tidak  berada  pada kisaran  0  hingga  1,  pada  citra  terlihat
rentang  antara  -3  hingga  2.5.  Pada penelitian  ini  nilai  fraksi  di  bawah  0 menunjukkan  bahwa  terdapat  obyek yang  terklasifikasi,  tetapi  memiliki  nilai kecerahan  yang  lebih  rendah  dari  nilai piksel  murni  yang  digunakan  untuk endmember yang  bersangkutan,  begitu pula  sebaliknya  untuk  nilai  fraksi  di atas  1  (Wikantika  et  al.,  2005).  Hal tersebut  dapat  terjadi  karena  pada daerah  penelitian  memiliki  tutupan lahan  yang  beragam,  yang  kemudian terklasifikasi menjadi endmember
vegetasi  ataupun  lahan  terbuka  dan sludge. Namun  pada  penelitian  ini diketahui  pula  bahwa  penjumlahan
fraksi  dalam  setiap  piksel  citra  hasil analisis tetap bernilai 1.
Gambar 3-2: Fraksi hasil SMA menggunakan spektral referensi dari e ndmember citra Landsat 8
Hasil analisis SMA dengan spektral  referensi endmember dapat dilihat  untuk  fraksi  vegetasi  di  daerah tercemar  hanya  memiliki  kandungan yang  rendah  ditandai  dengan  piksel yang  lebih  gelap,  dan  terlihat  lebih terang  di  luar  daerah  tercemar  yang menunjukkan kandungan vegetasi bernilai  lebih  tinggi.  Pada  klas  lahan terbuka  tidak  tercemar  secara  umum hampir  sama  kandungannya  di  daerah tercemar  dan  sekitarnya,  tetapi  terlihat lebih  tinggi  di  bagian  utara  dan sepanjang  pesisir  yang  ditandai  dengan warna  merah.  Sedangkan  pasir sludge yang merupakan obyek tercemar, terlihat  dengan  nilai  tinggi  terutama  di dalam  daerah  tercemar  yang  ditandai dengan piksel warna merah. Berdasarkan klasifikasi SMA
menggunakan endmember dari  citra  ini menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik. Pada  daerah  tercemar  memiliki  fraksi vegetasi  rendah  dan  fraksi  pasir sludge yang tinggi.
3.3  Perhitungan Pembuatan Indeks
Pada  penelitian  ini  dilakukan kajian pembuatan indeks untuk mengklasifikasi  daerah  tercemar  dan tidak  tercemar  berdasarkan  kelas  atau fraksi  yang  diperoleh  dari  proses  SMA. Pada proses SMA dengan menggunakan spektral referensi data hasil pengukuran dari  spektrometer.  Unsur  tercemar dihitung  dari  vegetasi  tercemar,  pasir tercemar  dan sludge ,  sedangkan  unsur tidak  tercemar  dihitung  dari  vegetasi tidak tercemar dan pasir tidak tercemar. Pembuatan  indeks  ini  mengacu  pada pembuatan  indeks  untuk  degradasi hutan  dan  lahan.  Dalam  penelitian degradasi  hutan  dan  lahan  memper- hitungkan  unsur  degradasi  dan  unsur vegetasi atau non degradasi (Souza et al, 2005;  Parwati  et  al,  2012).  Sedangkan pembuatan  indeks  dalam  penelitian daerah  tercemar  ini  juga  memper- hitungkan  unsur  tercemar  dan  tidak tercemar, sehingga  persamaan  indeks tersebut adalah:
a b
Gambar 3-3: Klasifikasi  indeks  menggunakan  spektral  referensi  dari  spektrometer  untuk  seluruh daerah (a) dan daerah yang terkelaskan sebagai kelas tercemar (b)
Perhitungan  indeks  berdasarkan SMA menggunakan referensi endmember citra, pada unsur tercemar dihitung dari pasir sludge .  Sedangkan  pada  unsur tidak  tercemar  dihitung  dari  vegetasi tidak  tercemar  dan  lahan  terbuka  tidak tercemar,  sehingga  persamaan  indeks adalah sebagai berikut:
Indeks = –
Kisaran  indeks  yang  diperoleh tidak berkisar antara -1 hingga 1, hal ini dikarenakan  nilai  fraksi  pada  setiap piksel  juga  tidak  berkisar  antara  0 hingga  1,  sehingga  dalam  penerapan indeks  dalam  penelitian  ini  adalah  nilai yang  berada  di  bawah  0  (negatif) merupakan  kelas  daerah  tercemar sedangkan  nilai  di  atas  0  (positif) merupakan kelas tidak tercemar.
Pada  Gambar  3-3  disajikan  citra hasil  perhitungan  indeks  dari  hasil klasifikasi  SMA  berdasarkan  referensi spektrometer.  Kisaran  indeks  yang diperoleh  antara  -2.2  hingga  0.79, sehingga    klasifikasi  batas  tercemar adalah pada indeks  -2.2 hingga 0.  Pada citra  hasil  klasifikasi  tersebut  dapat
dilihat  bahwa  hampir  seluruh  daerah menjadi  kelas  tercemar  baik  di  dalam maupun  di  luar  wilayah  tercemar, sehingga  klasifikasi  masih  belum  bisa membedakan  dengan  baik  daerah tercemar dan tidak tercemar.
Pada  Gambar  3-4  disajikan  citra hasil perhitungan indeks dari hasil SMA berdasarkan  referensi endmember citra. Kisaran  indeks  yang  diperoleh  antara -0.7  hingga  7.3,  sehingga    klasifikasi batas tercemar adalah pada indeks  -0.7 hingga  0.    Pada  citra  hasil  klasifikasi tersebut  dapat  dilihat  bahwa  kelas tercemar terkonsentrasi di dalam wilayah  tercemar.  Hasil  klasifikasi  ini lebih sesuai dengan kondisi di lapangan dibandingkan hasil klasifikasi sebelumnya yang  menggunakan  referensi  spektro- meter.  Hal  ini  disebabkan  kisaran panjang gelombang spektrometer antara 200  -  1050  nm,  sedangkan  kisaran panjang  gelombang  SWIR  pada  citra Landsat antara 1560 – 1660 dan 2100 – 2300 nm.
Perhitungan  akurasi  dilakukan terhadap  citra  hasil  klasifikasi  daerah tercemar dan tidak tercemar berdasarkan metode SMA dengan acuan hasil survey
-2.2
0
-2.2 0.79
a b
Gambar 3-4: Klasifikasi  indeks  menggunakan  spektral  referensi  dari endmember citra  Landsat  8 untuk seluruh daerah (a) dan daerah yang terkelaskan sebagai kelas tercemar (b)
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. n adalah jumlah  kelas  yang  berbeda  (Visa et  al , 2011). Berdasarkan perhitungan akurasi,  diperoleh  tingkat  akurasi pengkelasan  berdasarkan  indeks  ini sebesar 62,5 %, meskipun hasil akurasi belum  cukup  tinggi  tetapi  indeks  ini sudah mampu mengklasifikasikan obyek tercemar dan tidak tercemar.

## KESIMPULAN
Analisis  spektral  menggunakan metode  SMA  dengan  spektral  referensi berdasarkan endmember citra  mengguna- kan  Landsat  SWIR  memberikan  hasil yang  lebih  sesuai  dengan  kondisi  di lapangan. Pada daerah tercemar memiliki  fraksi  dari  unsur  tercemar yang  tinggi  seperti  pasir  dan sludge serta  memiliki  fraksi  dari  unsur  tidak tercemar  yang  rendah  seperti  vegetasi. Hal  ini  disebabkan  adanya  perbedaan panjang gelombang, dimana pada Landsat  8  mempunyai  kisaran  panjang gelombang Visible, Near  Infrared dan SWIR, sedangkan  pada  alat  spektrometer
yang  digunakan  terbatas  pada  kisaran panjang  gelombang Visible dan Near Infrared . Tingkat  akurasi  menggunakan metode  SMA  diperoleh  sebesar  62,5  % memungkinkan  citra  Landsat  SWIR dapat digunakan untuk memantau area tercemar acid sludge.

## 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.
Adams,  J.  B.,  Smith,  M.  O.,  &  Gillespie,  A.  R.
1993. Imaging Spectroscopy : Interpretation Based  on  Spectral  Mixture  Analysis ,  In C.  M.  Pieters  &  P.  Englert  (Eds.), Remote geochemical analysis: Elements and  mineralogical  composition.  NY: Cambridge Univ. Press 145–166 pp.
-0.7 0-0.5 -0.7 7.3-0.03
Bateson, A. and B. Curtiss, 1996. A Method  for Manual    Endmember  and    Spectral Unmixing  Selection ,  Remote    Sensing  of Environment.  55:229-243.
Boardman,  J.,  1990. Inversion  of  High  Spectral Resolution  Data ,    Proc.    SPIE  Tech. Symp.    Opt.    Electro-Opt.    Sensors 1298:222-233.
Boardman,    J.,    1993. Automated  Spectral Unmixing   of AVIRIS Data Using Convex Geometry  Concepts ,  In  Summaries  of the  Fourth  Annual  JPL  Airborne Geoscience Workshop, pp.  11- 14.
Golub, G. H. and Van Loan, C. F., 1989. Matrix Computations ,  Johns  Hopkins  University Press, Baltimore MD.
Haryani,  N.  S.,  Hidayat,  Sulma,  S.,  dan Pasaribu, J. M., 2014. Deteksi Limbah
Acid  Sludge  Menggunakan  Metode  Red Edge Berbasis Data Penginderaan Jauh , Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan  data  Citra  Digital,  Vol  11
No.2 Desember 2014.
Haryani, N. S., Sulma, S., Pasaribu, J. M., dan Fitriana, H. L.,  2015. Karakteristik Pola
Spektral pada Daerah Tercemar Limbah B3 .  Prosiding  PIT  XX  –  MAPIN  2015. IPB – Bogor.
Horowitz,  H.  M.,  Nalepka,  R.  F.,  Hyde,  P.  D.,
and Morganstern, J. P., 1971. Estimating  the  Proportions  of  Objects Within  a  Single  Resolution  Element  of  a Multispectral  Scanner, University  of Michigan,  Ann  Arbor,  NASA  Contract NAS-9-9784. http://landsat.usgs.gov. http://landsathandbook.gsfc.nasa.gov/data_pr od/prog_sect11_3.html 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.,  Seznee,  O.,  and  Krotkov,  P.  M.,
1990. An  expert  System  for  Geologic Mapping  with Imaging Spectrometers: in Proceedings ,  Applications  of  artificial
Intelegence  VIII,  Society  of  Photo-
Optical Instrumentation Engineers (SPIE), v 1293, pp 904-917. Parwati, Vetrita Y., Sulma S., Ernawati, 2012. Pengembangan Model untuk Pemantauan  Degradasi  Hutan  untuk Analisa Bencana Banjir . Spectral
Mixture  Analysis (SMA).  Laporan  Akhir 2012.  Bidang  Lingkungan  dan  Mitigasi Bencana  (LMB),  Pusat  Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN. Jakarta.
Pascari, M. R. dan Danoedoro, P.,  2013. Linier Spectral  Mixture  Analysis (LSMA) untuk tutupan  lahan  menggunakan  Citra Landsat  ETM+  di  Yogyakarta  dan sekitarnya .  Jurnal  bumi  Indonesia  Vol.
2 Nomor 2 Tahun 2013.
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.
PP  No.  74,  2001.  Peraturan  Pemerintah Republik  Indonesia  Nomor  18  Tahun 1999  Tentang: Pengelolaan  Limbah Bahan Berbahaya dan Beracun . Kementrian Lingkungan Hidup. Jakarta.
Roberts,  D.  A.,  Smith,  M.  O.,  &  Adams,  J.  B.,
1993. Green vegetation, Nonphotosynthetic Vegetation,  and  Soils  in  AVIRIS  Data,
Remote  Sensing  of  Environment,  44, 255−269.
Settle,  J.J.,  and  Drake  N.A.,  1993. Linear Mixing  and  the  Estimation  Ofground Cover Proportions , International Journal of Remote Sensing, 14:1159–1177.
Sloneker  T.,  Fisher  G.  B.,  Aiello  D.  P.,  Haack B.,  2010. Visible  and  Infrared  Remote Imaging of Hazardous Waste : A Review , Remote  Sensing,  2010,  2,  2474-2508; doi: 10.3390/rs2112474.
Smith,  M.  O.,  Ustin,  S.  L.,  Adams,  J.  B., and  Gillespie,  A.  R., 1990. Vegetation in  Deserts: I.  A  Regional  Measure  of Abundance  from  Multispectral  Images ,
Remote Sensing of Environment,  31:126.
Sohn,  Y., and  Rebello,  N.  S.,  2002. Supervised
and Unsupervised Spectral Angle Classifiers , Journal of Photogrammetric
Engineering  and  Remote  Sensing.  pp 1271-1282.
Souza Jr., C., & Roberts, D. A., 2005. Mapping Forest  Degradatation  in  the  Amazon Region  with  Ikonos  Images ,  International
Journal  of  Remote  Sensing,  26,  425– 429.
Souza  Jr.,  C.,  Firestone,  L.,  Silva,  M.  L.,  &
Roberts,  D.  A.,  2003. Mapping  Forest
Degradation  in  the  Eastern  Amazon From  SPOT  4  Through  Spectral  Mixture Models , Remote Sensing of Environment, 87, 494–506. Visa,  Sofia;  Ramsay,  B.;  Ralescu,  A.; and VanDerKnaap,  E.,  2011. Confusion Matrix-Based Feature Selection , Proceedings  of  The  22nd  Midwest
Artificial  Intelligence  and  Cognitive Science Conference 2011 , 120-127. Wikantika  K.,  Utama  Y.  P.,  Riqqi  A.,  2005 . Deteksi  Perubahan  Vegetasi  dengan Metode  Spectral  Mixture  Analysis  (SMA) dari  citra  satelit  Multitemporal  Landsat TM  dan  ETM. Jurnal  Infrastruktur  dan Lingkunga  Binaan.  Vol.  I  No.  2 Desember 2005. ITB – Bandung.