## DETEKSI DAERAH TERCEMAR LUMPUR ASAM MENGGUNAKAN DATA LANDSAT 7 ETM BERDASARKAN SUHU PERMUKAAN TANAH (DETECTING CONTAMINATED AREA BY ACID SLUDGE USING LANDSAT 7 ETM DATA BASED ON LAND SURFACE TEMPERATURE)
Sayidah Sulma 1 , Junita Monika Pasaribu, Nanik Suryo Haryani Peneliti Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, Lapan
1 e-mail: sulma_sayidah@yahoo.co.id Diterima 29 Januari 2014; Disetujui 28 September 2014

## ABSTRACT
The  high  human  activity  in  the  mining  and  industrial  areas  increases  the potency  for  hazardous  and  toxic  waste  pollution.  One  form  of  hazardous  and  toxic waste  is  acid  sludge,  a  mixture  of  hydrocarbons  and  sulfuric  acid  derived  from  the disposal  of  plant  wax  .  This  study  aims  is  to  detect  and  monitor  the  acid  sludge contaminated area based on the Land Surface Temperature (LST) derived from Landsat 7  ETM    multi-  temporal  data.The  steps  included  data  collection,  development  of  LST algorithms for Landsat 7 ETM  resulted from model regression of Terra-MODIS LSTand Tb of Landsat data, calculation of LST using  Landsat 7 ETM multi temporal data and monitoring  LST  in  polluted  areas.  The  distribution  of  the  MODIS  LST  value  and Brightness Temperature (Tb) of Landsat have similar patterns so that MODIS model of LST  can  be  used  as  a  reference  in    determining  the  LST  from  Landsat  7  ETM  by performing  linear regression models with a coefficient determination of 0.84. Based on the analysis of LST, the contaminated areas have a higher temperature compare to the uncontaminated  area.  There  is  no  sifnificant  relationship  between  the  pattern  of  LST and land recovery process. This may indicate that the recovery process in that area did not significantly affect on the temperature of acid sludge.
Keywords: Hazardous waste, Acid sludge, Land Surface Temperature, Landsat 7 ETM

## ABSTRAK
Tingginya aktivitas manusia di bidang pertambangan dan industri meningkatkan  potensi  pencemaran  limbah  bahan  berbahaya  dan  beracun  (B3).  Salah satu bentuk limbah B3 adalah lumpur asam ( acid sludge) yang merupakan campuran hidrokarbon  dan  asam  sulfat  yang  berasal  dari  proses  pembuangan  pabrik  lilin. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi daerah tercemar lumpur asam berdasarkan suhu  permukaan  tanah  ( Land  Surface  Temperature /LST)  dari  data  Landsat  7  ETM multi temporal. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, penyusunan algoritma LST  dari  data  Landsat  7  ETM  berdasarkan  hasil  regresi  dengan  LST  Terra-MODIS, perhitungan  LST  Landsat  7  ETM  multitemporal  dan  pemantauan  LST  pada  daerah tercemar.  Sebaran nilai LST MODIS dan Brightness Temperature (Tb) Landsat memiliki kemiripan  pola  sehingga  MODIS  dapat  dijadikan  acuan  dalam  penentuan  LST  dari Landsat. Untuk penentuan LST dari Landsat telah dibuat model pendugaan dari regresi linier  antara  LST  MODIS  dan  Tb  Landsat  dengan  koefisien  determinasi  sebesar  0.84. Berdasarkan  analisis  LST  deret  waktu  pada  daerah  tercemar  lumpur  asam  diketahui bahwa  daerah  tercemar  memiliki  suhu  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  daerah tidak  tercemar.    Tidak  terlihat  adanya  hubungan  yang  signifikan  antara  pola  LST dengan  proses  pemulihan  lahan  yang  dilakukan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  proses pemulihan  lahan  tercemar  tidak  terlalu  berpengaruh  terhadap  suhu  lumpur  asam  di wilayah tersebut.
Kata Kunci: Limbah B3, Lumpur asam, Suhu permukaan tanah, Landsat-7 ETM

## 1 PENDAHULUAN
Tingginya  aktivitas  manusia  di bidang pertambangan dan industri meningkatkan  potensi  masukan  bahan berbahaya ke lingkungan baik disengaja maupun  tidak  disengaja.  Kontaminasi limbah  bahan  berbahaya  dan  beracun (B3)  ini  dapat  mengancam  kualitas lingkungan,  keberadaan  tanaman  dan hewan serta kelangsungan hidup manusia. Ketika suatu lingkungan telah dicemari oleh limbah B3, maka diperlukan  upaya  pemulihan  lahan  dan pemantauan  kondisi  lahan,  sehingga pencemaran  tidak  semakin  parah  dan meluas hingga membahayakan lingkungan sekitarnya.
Salah  satu  bentuk  limbah  B3 yang  mencemari  lahan    adalah  limbah lumpur  asam  ( acid  sludge ).  Limbah lumpur asam berasal dari proses pengolahan  lilin  yang  dibuang  tanpa proses pengolahan limbah terlebih dahulu.
Limbah ini
merupakan campuran asam sulfat kuat, hidrokarbon  dan  air  laut  yang  muncul sebagai  limbah  padat  berwarna  hitam (Pertamina,2012).  Limbah  lumpur  asam mencemari kawasan Pertamina Balikpapan  sejak  puluhan  tahun  yang lalu.    Berdasarkan  Laporan  Pertamina
RU-V
Balikpapan (2011) bahwa pencemaran  limbah  lumpur  asam  di lokasi  Pertamina  RU-V  terjadi  akibat pembuangan  limbah  dari  pabrik  lilin sebagai  sisa  akhir  minyak  bumi.  Secara fisik,  lumpur  asam  berupa  lumpur berwarna hitam, sering tercampur dengan  tanah,  kerikil,  air  dan  bahan lainnya.  Lumpur  asam  pada  suhu  di bawah 25 o C mempunyai struktur keras, dan  mulai  meleleh  pada  temperatur  di atas  35 0 C.  Komposisi  kimiawi  dari lumpur  asam  mengandung  hidrokarbon yang  terdiri  dari  rangkaian  karbon  dan beberapa  bahan  lain  yang  bersifat beracun seperti logam berat dan senyawa  sulfur,  chlor,  sulfida,  dan senyawa  lainnya.  Oleh  karena  itu
lumpur  asam  dikategorikan  sebagai limbah    bahan  berbahaya  dan  beracun (B3).
Upaya pemulihan  lahan  tercemar limbah  B3  merupakan  tahapan  yang sangat kompleks. Terlebih ketika pencemaran  terjadi  di  tanah,  dimana tanah  dapat  dianggap  sebagai  sumber daya  yang  tidak  terbarukan  karena proses  yang  terlibat  dalam  pembentukan tanah sangat lambat  dan  strategi pemulihan  yang  sangat  kompleks  dan mahal  (D’Emilio et  al. ,  2012).  Begitu pula pemantauan kondisi lahan tercemar
sebelum dan sesudah
pemulihan, banyak menggunakan
teknik pengamatan lapangan dan analisis  laboratorium  yang  memerlukan waktu  dan  biaya  yang  tinggi.    Saat  ini telah dikembangkan teknologi penginderaan jauh yang memungkinkan untuk pemantauan kondisi lahan tercemar tanpa harus menyentuh obyek yang  di  analisis.  Keunggulan  teknologi penginderaan  jauh  adalah  cakupan wilayah  yang  luas, real  time ,  data historis  yang  banyak,  ketersediaan  data dengan berbagai resolusi spektral, spasial dan temporal yang memungkinkan untuk pemantauan kondisi lahan tercemar limbah B3.
Penginderaan  jauh  dengan  infra merah  termal  atau  termografi  telah banyak digunakan dalam berbagai studi tentang limbah berbahaya atau kandungan  logam  berat  yang  tergolong dalam limbah B3. Radiasi elektromagnetik pada  panjang  gelombang  inframerah dipantulkan oleh semua obyek berdasarkan hukum radiasi benda hitam Planck .  Perbedaan  intensitas panas  berkaitan  dengan  jumlah  radiasi yang  dipancarkan  oleh  suatu  benda, sehingga termografi memungkinkan untuk melihat variasi suhu (Slonecker et al. ,  2010).  Beberapa  penelitian  telah menunjukkan  bahwa citra Thermal Infrared Multispectral (TIMS) dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  dan
memetakan  informasi  mineral  yang berpotensi untuk mengetahui keberadaan logam  berat  (Kahle et  al .,  1983;  Lang et al ., 1987; Hook et al ., 1998).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk memantau  daerah  tercemar  lumpur asam berdasarkan kondisi Land Surface Temperature (LST) dari data deret waktu Landsat  7  ETM  di  kawasan  Pertamina Balikpapan.  Penggunaan  data  satelit Landsat  7  ETM  dalam  penelitian  ini adalah  karena  data  Landsat  7  ETM memiliki  data  historis  yang  cukup banyak tersedia, memiliki band
inframerah thermal serta resolusi spasial  yang  cukup  baik  dibandingkan data  satelit  lainnya  yang  memiliki  band inframerah  termal  seperti  MODIS  dan NOAA-AVHRR.
Penelitian  ini  diawali  dengan pembuatan  algoritma  LST  dari  Landsat 7  ETM  dengan  pendekatan  LST  dari data  MODIS.  Algoritma  yang  telah berhasil  dikembangkan  dan  memberikan hasil yang baik untuk estimasi LST dari kanal thermal adalah Algorithm Theoretical  Basis  Document (ATBD)  yang diaplikasikan  pada  data  MODIS,  dan produk  LST  tersebut  adalah  produk MODIS No. 11 atau MOD11 (Wan, 1999). Beberapa  penelitian  telah  dilakukan untuk  menemukan  algoritma  yang  baik untuk mengestimasi nilai LST dari kanal thermal  Landsat  7  ETM  (Oguro et  al . 2011,  Weng  et  al,  2014)  juga  mengkaji LST  dengan  membandingkan brightness temperature data Landsat 7 ETM dengan nilai  LST  dari  data  Terra  MODIS  dan ditemukan  hasil  perbandingan  linier yang baik. Weng et al . (2014)
mengestimasi LST harian Landsat dengan  menggabungkan  data  Landsat dan  data  MODIS.  Weng  mengusulkan penggunaan  algoritma  data  fusi  yaitu Spatio-temporal Adaptive  Data  Fusion Algorithm for Temperature mapping (SADFAT).  Cristobal et  al .  (2009)  juga mengestimasi  LST  dari  data  MODIS
Level  2  produk water  vapor yang menggunakan  basis  data  atmosferik Thermodynamic  Initial  Guess  Retrieval (TIGR-1).  Hasil  yang  diperoleh  cukup baik  dengan  nilai  RMSE  sekitar  0.51  K. Estimasi  nilai  LST  dari  data  Landsat-7 ETM  dengan  membandingkan  dengan data  LST  MODIS  dipandang  mampu memberikan  hasil  yang  baik.  Pembuatan algoritma dengan pendekatan seperti ini juga  pernah  dilakukan  untuk Sea Surface Temperature dari data Landsat 7 ETM    dengan  membandingkan  dengan data  NOAA-12  AVHRR  (Trisakti  et  al. (2004).

## 2 DATA DAN METODE

## 2.1 Data
Lokasi penelitian adalah di Pertamina  Refinery  Unit  V,  Balikpapan, Kalimantan  Timur  (Gambar  2-1).  Data yang  digunakan  adalah  18  dataset Landsat  7  ETM  path/row  116/061  dan Terra  MODIS  dengan  waktu  akuisisi yang  sama.  Satelit  Landsat  7  ETM  dan Terra  MODIS  berada  pada  konfigurasi orbit  yang  sama  dan  hanya  berjarak sekitar 15 menit. Satelit Landsat 7 ETM melintas khatulistiwa dari pukul 10.00 – 10.15  pagi  dan  Terra  MODIS  melintas sekitar  pukul  10.30  pagi.  Tanggal akuisisi data dapat dilihat pada Tabel 2-1. Kanal  Landsat  7  ETM  yang  digunakan adalah  kanal  61  dan  kanal  62  yang bekerja  pada  panjang  gelombang  infra merah  termal  yaitu  10.40  –  12.50  nm, dengan  resolusi  spasial  30  meter. Resolusi  spasial  kanal  infra  merah termal Landsat 7 ETM diresampling dari 60 m menjadi 30 meter untuk menyamakan  resolusi  spasial  dengan kanal visible .  Sedangkan  kanal  infra merah termal dari data MODIS diperoleh dengan  menggunakan  kanal  31  dengan panjang  gelombang  10.78  –  11.28  nm dan kanal 32 dengan panjang gelombang 11.77 – 12.27 nm.
Gambar 2-1: Lokasi  penelitian  di  Balikpapan,  Kalimantan  Timur.  Titik  plot  (daerah  tercemar  dalam lingkaran  berwarna  merah,  daerah  tidak  tercemar  berada  diluar  lingkaran  berwarna merah) yang ditumpang susun dengan citra Landsat
Tabel 2-1: TANGGAL AKUISI YANG SAMA UNTUK DATA LANDSAT 7 ETM DAN TERRA MODIS
5 Juli 2001 6 Agustus 2001 14 Februari 2002 21 Mei 2002 21 Maret 2003 28 Agustus 2003 2 Desember 2003 2 November 2004 16 Juli 2005 Titik plot daerah tercemar lumpur  asam  berikut  dengan yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel 2-2. Penamaan titik plot tersebut mengikuti  format  yang  dilakukan  oleh Pertamina  berdasarkan treatment titik-titik  tersebut.  Titik  plot  daerah yang  tidak  tercemar  lumpur  asam
Lokasi  penelitian  di  Balikpapan,  Kalimantan  Timur.  Titik  plot  (daerah  tercemar  dalam berwarna  merah,  daerah  tidak  tercemar  berada  diluar  lingkaran  berwarna merah) yang ditumpang susun dengan citra Landsat-7 ETM tanggal 5 Juli 2001

## TANGGAL AKUISI YANG SAMA UNTUK DATA LANDSAT 7 ETM DAN TERRA MODIS

## Waktu Akusisi
5 Juli 2001 4 Agustus 2005 6 Agustus 2001 5 November 2005 14 Februari 2002 7 Desember 2005 21 Mei 2002 8 November 2006 21 Maret 2003 16 Maret 2007 28 Agustus 2003 29 Desember 2007 2 Desember 2003 8 Mei 2009 2 November 2004 3 Juli 2012 16 Juli 2005 1 April 2013 Titik plot daerah tercemar berikut  dengan treatment yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel
. Penamaan titik plot tersebut mengikuti  format  yang  dilakukan  oleh treatment pada titik  tersebut.  Titik  plot  daerah lumpur  asam
sebagian diambil dari titik plot pengamatan
Pertamina untuk Hi
(daerah  hilir flare )  dan  Hu  (daerah  hulu flare ),  dan  T  merupakan  titik  plot lainnya  untuk  daerah  tidak  tercemar yang ditentukan dalam penelitian (Tabel 2-3).
Deteksi Daerah Tercemar Lumpur ..... (Sayidah Sulma  et al)
Lokasi  penelitian  di  Balikpapan,  Kalimantan  Timur.  Titik  plot  (daerah  tercemar  dalam berwarna  merah,  daerah  tidak  tercemar  berada  diluar  lingkaran  berwarna
7 ETM tanggal 5 Juli 2001
TANGGAL AKUISI YANG SAMA UNTUK DATA LANDSAT 7 ETM DAN TERRA MODIS
sebagian diambil dari titik plot pengamatan Pertamina untuk Hi )  dan  Hu  (daerah  hulu ),  dan  T  merupakan  titik  plot lainnya  untuk  daerah  tidak  tercemar yang ditentukan dalam penelitian (Tabel
Tabel 2-2: TITIK PLOT DAERAH TERCEMAR  LUMPUR ASAM DAN TREATMENT OLEH PERTAMINA
Plot Treatment A1, A2, A3, A4, A5, A6, A7, A8  Solidifikasi dan Perforasi A8 Netralisasi, Solidifikasi dan perforasi B1, B2, B3, B4, B5, B6 Perforasi, netralisasi, geo-oksidasi, solidifikasi dan bio- oksidasi C1, C2, C3, D1, D2 Netralisasi, geo-oksidasi, perforasi  dan solidifikasi E1, E2 Perforasi,  netralisasi dan geo-oksidasi E3, E4, E5, E6, 7,F1,F2,F3,F4 Perforasi
Sumber: Laporan Pertamina RU–V, 2011
Tabel 2-3: TITIK PLOT DAERAH YANG TIDAK TERCEMAR LUMPUR ASAM
T1 T19 T3 T40 HU T11 T2 T30 T5 HU 1 T12 T20 T31 T6 HU 2 T13 T21 T32 T7 T14 T22 T36 T8 T15 T26 T37 T9 T16 T27 T38 HI T17 T28 T39 HI 1 T18 T29 T4 HI 2

## 2.2 Metode
Untuk mengetahui sebaran limbah lumpur  asam,  dilakukan  pengamatan distribusi suhu permukaan tanah ( Land Surface  Temperature /LST)  berdasarkan data  Landsat  7  ETM  multi  temporal. Tahapan  meliputi  pengumpulan  data, penyusunan algoritma LST data Landsat 7  ETM  dari  hasil  regresi    dengan  LST Terra-MODIS,  perhitungan  LST  Landsat 7  ETM  multitemporal  dan  pemantauan LST pada daerah tercemar.
2.2.1  Penyusunan algoritma

## LST Landsat 7 ETM
LST  dari  data  Landsat7  ETM diestimasi dengan membandingkan dengan LST dari data MODIS. Data yang digunakan  adalah  LST  Terra  MODIS
Level 2 yang telah dihitung berdasarkan algoritma  MOD11  dan  data  Landsat  7 ETM kanal 61 dan 62. Data yang dipilih yang memiliki kesamaan waktu peliputan dan bebas awan.
Pengolahan diawali dengan koreksi  geometrik dan radiometrik. Koreksi radiometrik data Landsat 7 ETM dilakukan  dengan  mengkonversi  nilai dijital  kanal  61  dan  kanal  62  menjadi nilai radiansi dan konversi nilai radiansi menjadi  nilai brightness  temperature atau temperatur efektif. Metode konversi nilai  dijital  menjadi  nilai  radiansi  dan nilai brightness  temperature mengacu pada  Landsat-7 Science  data  users handbook (Irish, 2000). Persamaan konversi  nilai  dijital  menjadi  nilai radiansi adalah sebagai berikut:
L λ =((Lmax λi - Lmin λi )/(DNmax-DNmin))*(DN i -DNmin)+Lmin λi
(2-1)
1 piksel LST MODIS berukuran 1 km
Rata-rata Tb Landsat 33x33 piksel ≈ 1 km
Gambar 2-2: Perbandingan ukuran piksel MODIS dan Landsat yang diekstraksi
Selanjutnya  dilakukan  ekstraksi nilai piksel pada semua dataset citra Tb Landsat dan LST MODIS yang bersamaan waktu.  Pada  tahap  ini,  piksel  data Landsat  berukuran  30  meter  yang diekstraksi  adalah  rata-rata  piksel  pada jendela  33  x  33  piksel  disesuaikan dengan 1  piksel  data MODIS berukuran 1  km.  Gambar  2-2  memperlihatkan perbandingan ukuran piksel yang diekstraksi. Piksel dipilih mewakili beberapa jenis tutupan lahan.
Kemudian  dilakukan  perhitungan statistik untuk mendapatkan nilai korelasi  antara  LST  MODIS  dan  rata- rata  nilai  Tb  Landsat  yang  telah diekstraksi.  Persamaan  regresi  yang diperoleh  kemudian  digunakan  untuk menghitung LST dari  Landsat.

## 2.2.2  Perhitungan  dan  analisis    LST Landsat 7 ETM
Perhitungan LST dari data Landsat
7 ETM menggunakan persamaan  yang  diperoleh  dari  korelasi antara  Tb  Landsat  dan  LST  MODIS. Data  Landsat  yang  digunakan  dalam analisis termal untuk pemantauan limbah  B3  meliputi  data  deret  waktu tahun  2001  hingga  2013.    Pemantauan LST berdasarkan data Landsat dilakukan  pada  daerah  tercemar  dan
tidak  tercemar, kemudian  dibandingkan pola  LST  antara  kedua  kondisi  wilayah tersebut dan dibandingkan dengan perlakuan  pemulihan  lahan  tercemar yang telah dilakukan.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Algoritma LST Landsat 7 ETM
Penyusunan  algoritma  LST  dari data  Landsat menggunakan pendekatan antara Tb Landsat ( brightness temperature) dengan LST MODIS.
Gambar
3-1 memperlihatkan
perbandingan  antara  citra  Tb  Landsat kanal  61,  kanal  62  dan  LST  MODIS pada  tanggal  5  Juli  2001.  Nilai  Tb Landsat  baik  kanal  61  (a)  tatistic  62  (b) memiliki nilai yang lebih rendah dibandingkan LST dari MODIS (c) namun pada  ketiga  data  tersebut  dapat  dilihat memiliki  kemiripan  pola  sebaran  suhu yaitu suhu yang lebih panas terutama di bagian selatan daerah kajian (Gambar 3-1 a,  b,  c).  Untuk  memperoleh  persamaan LST Landsat maka dilakukan perhitungan  tatistic  korelasi  antara  Tb Landsat  dan  LST  dari  MODIS.  Total jumlah  sampel  yang  digunakan  dalam analisis  ini  adalah  186  sampel  yang diperoleh  dari  18  pasang  data  Tb Landsat dan LST MODIS yang bersamaan waktu akusisinya.
(a) 16                                                           29 °C 20                                                           33 °C
Gambar 3-1: (a)  Sebaran  Tb  ( brightness  temperature) temperature) Landsat
Piksel  data  Landsat  7  ETM berukuran  30  meter  yang  diekstraksi adalah  rata-rata  piksel  pada  jendela 33  x  33  piksel  disesuaikan  dengan  1 piksel  data  MODIS  berukuran  1  km. Piksel  dipilih  pada  beberapa  jenis tutupan  lahan  yaitu  lahan  terbuka, vegetasi hutan dan non hutan, pemukiman/daerah tatisti perhitungan  tatistic  korelasi  antara  Tb Landsat  61  dengan  LST  MODIS,  dan antara  Tb  Landsat  7  ETM  62  dengan LST  MODIS  dapat  dilihat  pada  Gambar 3-2.  Pada  grafik  tersebut  dapat  dilihat bahwa  antara  kedua  data  memiliki hubungan  linier  dengan  R 2 untuk  kedua  data  tersebut.
(b) 16                                                           29 °C 20                                                           33 °C
(c)
brightness  temperature) Landsat  kanal  61,  (b)  Sebaran  Tb  ( Landsat kanal 62, c. LST MODIS tanggal 5 Juli 2001
Piksel  data  Landsat  7  ETM berukuran  30  meter  yang  diekstraksi rata  piksel  pada  jendela 33  x  33  piksel  disesuaikan  dengan  1 piksel  data  MODIS  berukuran  1  km. Piksel  dipilih  pada  beberapa  jenis tutupan  lahan  yaitu  lahan  terbuka, vegetasi hutan dan non hutan,
tatistic.
Hasil korelasi  antara  Tb Landsat  61  dengan  LST  MODIS,  dan antara  Tb  Landsat  7  ETM  62  dengan LST  MODIS  dapat  dilihat  pada  Gambar Pada  grafik  tersebut  dapat  dilihat bahwa  antara  kedua  data  memiliki
2 =0.84,  sama Berdasarkan
data  sampel  dapat  diketahui  bahwa  Tb Landsat  61  memiliki  nilai  yang  lebih tinggi  dibandingkan  Tb  Landsat  62 dengan  perbedaan  sekitar  0.13 lebih mendekati dengan nilai LST MODIS yang  juga  lebih  tinggi  dibandingkan  Tb Landsat.  Sehingga  untuk  perhitungan LST  Landsat  digunakan  persamaan regresi untuk Landsat kanal untuk menghitung LST Landsat tersebut adalah sebagai berikut:
LST = 0.761 Tb + 13.08
Dimana: LST = LST Landsat (°C) Tb  = Brigthness Temperature Kanal 61(°C)
Sebaran  Tb  ( brightness
data  sampel  dapat  diketahui  bahwa  Tb Landsat  61  memiliki  nilai  yang  lebih tinggi  dibandingkan  Tb  Landsat  62 dengan  perbedaan  sekitar  0.13 ° C,  dan lebih mendekati dengan nilai LST MODIS yang  juga  lebih  tinggi  dibandingkan  Tb a  untuk  perhitungan LST  Landsat  digunakan  persamaan kanal 61. Algoritma untuk menghitung LST Landsat tersebut adalah sebagai berikut: LST = 0.761 Tb + 13.08 (3-1)
Brigthness Temperature Landsat
(a) (b)
Gambar 3-2: Korelasi  antara  Tb  Landsat  61  dan  LST  MODIS  (a)  dan  korelasi  antara  Tb  Landsat  62 dan LST MODIS (b )

## 3.2 Analisis LST pada Lahan Tercemar
Analisis  ini  dilakukan  dengan memantau  nilai  LST  yang  diturunkan dari  data  Landsat  dibandingkan  dengan nilai LST yang diperoleh dari pengukuran lapangan  untuk  daerah  yang  tercemar dan  yang  tidak  tercemar  lumpur  asam. Selanjutnya  dianalisis hubungan antara dampak  dari  dilakukannya  tindakan pematian  pergerakan  lumpur  asam  dan pemulihan lahan terhadap nilai LST.
Adapun beberapa tindakan pematian pergerakan lumpur asam yang telah  dilakukan  oleh  Pertamina  RU-V adalah sebagai berikut (Pertamina,
2012):
 Metode  perforasi ,  dengan  tujuan mengurangi  pergerakan  lumpur  asam dengan  mengurangi  konsentrasi  gas yang  berfungsi  sebagai  penyebab/ pendorong gerakan lumpur asam.
 Pembuatan  kanal ,  yang  berfungsi untuk  membendung  laju  pergerakan
acid  di  permukaan  sampai  kedalaman 1  meter.  Metode  ini  dikombinasikan dengan perforasi.
 Pereaksian  langsung  lumpur  asam ( treatment ) ,  yang  bertujuan  untuk mengurangi potensi pergerakan lumpur  asam  dan  atau  mengurangi volume  lumpur  asam.  Cara  ketiga  ini dibagi  ke  dalam  3  metode  yaitu  geo- netralisasi dan geo-oksidasi, solidifikasi dan bio-oksidasi.
 Geo-netralisasi dan geo-oksidasi,
bertujuan  untuk  menetralisir  asam- asam  yang  terdapat  dalam  lumpur asam juga untuk menurunkan jumlah hidrokarbon,
 Solidifikasi,  yaitu  proses  pengerasan acid sludge untuk mematikan pergerakan lumpur asam,
 Bio-oksidasi, dilakukan dengan menginjeksikan  nutrisi  dan  mikroba pendegradasi  hidrokarbon  ke  dalam tanah melalui lubang perforasi.
y = 0.761x + 13.08 R² = 0.84 20 25 30 35 40 15 20 25 30 35 LS T MODIS ( °C ) Temperature Brightness Band 61 Landsat (°C) y = 0.76x + 13.21 R² = 0.84 20 25 30 35 40 15 20 25 30 35 LS T MODIS ( °C ) Temperature Brightness Band 62 Landsat (°C)
Ketiga jenis treatment ini dikombinasi kan dngan metode perforasi.
Proses  pematian  lumpur  asam telah  dilakukan  sejak  tahun  1980 sampai  tahun  2010  oleh  Pertamina (Tabel 3-1). Berdasarkan laporan Pertamina tahun 2012 dikatakan bahwa dengan dilakukannya treatment pada akhirnya pergerakan lumpur asam berhenti,  walaupun  masih  terdapat  sisa acid  sludge .  Pengamatan  berkelanjutan

## Tabel

## Tahun
1980 Netralisasi acid sludge ditimbun tanah 2002 Netralisasi dengan CaCO 2003 Ujicoba bioremediasi 300 m 2004 Solidifikasi dijadikan uji coba batako (tidak berhasil) 2005 Uji coba solidifikasi (aspal jalan) 60 m 2006 Bioremediasi 3950 m 2006 Solidifikasi (dijadikan aspal) 750 m 2009-2010 Pematian penyebaran Sumber: Laporan Pertamina RU–
LST tanggal 5 Juli 2001
25°C                                                                       40°C
Gambar 3-3: Citra
ini dikombinasi- dngan metode perforasi.
lumpur  asam telah  dilakukan  sejak  tahun  1980
oleh  Pertamina ). Berdasarkan laporan dikatakan bahwa
treatment tersebut lumpur asam
berhenti,  walaupun  masih  terdapat  sisa .  Pengamatan  berkelanjutan
terhadap  lumpur  asam dilakukan.
Citra  LST  pada  tanggal  5  Juli 2001 dan 18
Septem memperlihatkan bahwa lingkaran merah merupakan  daerah  tercemar  limbah lumpur  asam  (Gambar  3 daerah  tercemar  tersebut  dapat  dilihat bahwa  LST  cenderung  lebih  panas (warna  merah)  dibandingkan  daerah sekitarnya  yang  memiliki  jenis  tutupan lahan  yang  sama  yaitu  lahan  terbuka.

## Tabel 3-1: PROSES PEMULIHAN LAHAN

## Metode Penanggulangan
acid sludge , pengerukan sedalam  6 meter dan kemudian ditimbun tanah
Netralisasi dengan CaCO 3 Ujicoba bioremediasi 300 m 3 UP-V (tidak berhasil) Solidifikasi dijadikan uji coba batako (tidak berhasil)
Uji coba solidifikasi (aspal jalan) 60 m 3
Bioremediasi 3950 m 3
Solidifikasi (dijadikan aspal) 750 m 3
Pematian penyebaran acid sludge secara insitu
–V, 2012
LST tanggal 5 Juli 2001 LST tanggal 18 September 2005
25°C                                                                       40°C
Citra Land Surface Temperature (LST) di lokasi penelitian
lumpur  asam  ini  sangat  perlu
Citra  LST  pada  tanggal  5  Juli
2001 dan 18 September 2005
memperlihatkan bahwa lingkaran merah merupakan  daerah  tercemar  limbah
Gambar  3-3).  Pada daerah  tercemar  tersebut  dapat  dilihat bahwa  LST  cenderung  lebih  panas (warna  merah)  dibandingkan  daerah sekitarnya  yang  memiliki  jenis  tutupan han  yang  sama  yaitu  lahan  terbuka.
, pengerukan sedalam  6 meter dan kemudian
LST tanggal 18 September 2005
(LST) di lokasi penelitian
(a)
(b)
Gambar 3-4: Nilai LST Tahun 2001-2013 pada (a) daerah tercemar  dan (b) daerah tidak tercemar
Pada  Gambar  3-4  dapat  dilihat pola  LST  pada  beberapa  lokasi  daerah tercemar  dan tidak tercemar dari tahun 2001  hingga  2013.  Pada  kedua  daerah terlihat  pola  nilai  LST  yang  cenderung sama.  LST  terendah  terlihat  pada Desember  2005  sedangkan  tertinggi pada September 2005. Di daerah tercemar,  nilai  LST  tertinggi  dapat dilihat pada plot C2 (di dalam lingkaran merah)  yaitu  mencapai  39.9 ° C  pada September 2005. Sedangkan pada daerah tidak tercemar, nilai LST tertinggi  ditemukan  pada  plot  T28  yaitu mencapai  37.1 ° C  (di  luar  lingkaran merah).  Dari  kedua  sebaran  nilai  LST pada daerah tercemar dan tidak tercemar  ini  dapat  dilihat  bahwa  pada daerah  tercemar  lumpur  asam  memiliki nilai LST yang lebih tinggi dibandingkan daerah tidak tercemar, dengan rata-rata selisih  nilai  LST  daerah  tercemar  dan tidak tercemar mencapai 3 ° C.
Hasil  yang  diharapkan  dengan adanya tindakan treatment akan mengurangi  jumlah  lumpur  asam  di lokasi  tercemar,  kemudian  suhu  diduga
akan  menurun  dengan  berkurangnya jumlah  lumpur  asam.  Akan  tetapi,  jika pola LST lahan yang tercemar dibandingkan  tahapan  proses  pemulihan seperti  pada  Tabel  2-2,  maka  dapat dilihat  bahwa  pola  LST  di  daerah tercemar tidak memiliki hubungan yang signifikan  dengan  langkah treatment yang  telah  dilakukan.  Hal  ini  dapat terjadi  karena treatment yang dilakukan tidak mempengaruhi kandungan senyawa  yang  menimbulkan  panas  di daerah  tercemar  misalnya  hidrokarbon atau  asam  sulfat.  Di  samping  itu,  jika membandingkan  dengan  pola  di  daerah tercemar  dan  tidak  tercemar  maka dapat  dilihat  bahwa  pola  LST  kedua daerah  sama  dari  waktu  ke  waktu. Sehingga  dapat  dilihat  bahwa  pola peningkatan  dan  penurunan  nilai  LST lebih  banyak  dipengaruhi  oleh  faktor lain misalnya musim, pemanasan matahari,  dan  lain-lain.  Namun  nilai LST  pada  daerah  tercemar  tetap  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  daerah tidak tercemar.

## Tabel 3-2: LST HASIL PENGUKURAN LAPANGAN
Tutupan Lahan Suhu Permukaan (°C) Daerah Tidak Tercemar Daerah Tercemar Rumput 29.4 - 36.4 33.0 - 39.3 Lahan Terbuka 31.4 - 32.2 39.2 - 43.3 Lahan Terbuka (Lumpur/Aspal Hitam) - 40.4 - 55.0 Sumber: Hasil survei lapangan, 2013 Berdasarkan pengukuran
lapangan menggunakan termometer infrared yang  dilakukan  pada  bulan Oktober  2013  (Tabel  3-2),  dapat  dilihat perbedaan suhu permukaan pada beberapa  jenis  tutupan  lahan  baik  di daerah tercemar maupun tidak tercemar lumpur  asam. Pada  tutupan bervegetasi rumput  terlihat  pada  daerah  tercemar memiliki  suhu  permukaan  yang  lebih tinggi dibandingkan daerah tidak tercemar.  Begitu  pula  pada  lahan terbuka  yang  pada  daerah  penelitian berupa  tanah  berpasir  terlihat  suhu yang  lebih  tinggi  pada  daerah  tercemar dibandingkan  daerah  tidak  tercemar. Kemudian di daerah tercemar khususnya  pada  obyek  padatan  lumpur asam  berwarna  kehitaman  memiliki suhu yang sangat tinggi hingga mencapai 55 ° C.

## 4 KESIMPULAN
Deteksi  dan  pemantauan  daerah tercemar  limbah  lumpur  asam  dapat dilakukan  menggunakan  LST  dari  data Landsat.  Sebaran  nilai  LST  MODIS  dan
Brightness Temperature
Landsat memiliki kemiripan pola, sehingga MODIS  dapat  dijadikan  acuan  dalam penentuan  LST  dari  Landsat.  Untuk penentuan  LST  dari  Landsat  telah dibuat  model  pendugaan  dari  regresi linier antara LST MODIS dan Tb Landsat dengan  koefisien  determinasi  sebesar 0.84.
Diketahui bahwa daerah tercemar memiliki suhu yang lebih tinggi
dibandingkan  daerah  tidak  tercemar. Namun  secara  temporal  pola  LST  pada daerah  yang  tercemar  lumpur  asam yang telah mengalami treatment pematian  pergerakan  lumpur  asam tidak  menunjukkan  perbedaan  yang signifikan  dengan  LST  di  daerah  tidak tercemar.  Hal  ini  dapat  menunjukkan bahwa  proses  pemulihan  tidak  terlalu berpengaruh  terhadap  senyawa  yang menghasilkan panas pada wilayah tercemar tersebut.

## DAFTAR RUJUKAN
Cristobal,  J.;  J.C.  Jimenez-Munoz;  J.A.
Sobrino;  M.  Ninyerola;  and  X. Pons, 2009 . Improvements in Land Surface Temperature Retrieval from  the  Landsat  Series  Thermal Band  using  Water  Vapor  and  Air Temperature , Journal of Geophysical Research, 114, D08103,  doi:  10.1029/2008JD0
10616.
D’Emilio,M.;  M.  Macchiato;  M.  Ragosta; and  T.  Simoniello,  2012. A
Methode  for  the  Integration  of Satellite Vegetation Activities Observation and Magnetic Susceptibility Measurement for
Monitoring  Heavy  Metals  in  Soil , Journal  of  Hazardous  Materials 241-242:118-126.
Hook, S.J.; T.J. Cudahy; A.B. Kahle; and
L.B.  Whitbourn, 1998. Synergy of
Active and Passive Airborne Thermal Infrared System for Surfatce  Compositional  Mapping ,
J.  Geophys.  Res. 103:18,269-18, 276.
Irish,  R.R.,  2000. Landsat  7  Science Data  users  Handbook ,  National Aeronautics  Space  Administration,
Report , 430-15.
Kahle,  A.  B.  and  A.  F.  H.  Goetz,  1983.
Mineralogic  Information  from  a New  Aiirborne  Thermal  Infrared
Multispectral  Scanner ,  Science,
222:24-27.s.
Lang,  H;  S.  Adams;  J.  Conel;  B. McGuffie;  E.  Paylor;  and  R.
Walker, 1987. Multispectral Remote  Sensing  as  Stratigraphic And  Structural  Tool,  Wind  River
Basin  and  Big  Horn  Basin  Areas ,
Wyoming.  AAPG  Bulletine,  71: 389-402.
Oguro, Y.; S. Ito; and K. Tsuchiya, 2011.
Comparison of Brightness Temperature  of  Landsat-7/ETM+
and  Terra/MODIS  Around  Hotein Oasis  in  the  Taklimakan  Desert , Applied  and  Environmental  Soil Science ,  doi:  10.1155/2011/948 135.
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.
Slonecker,  T.;  G.B.  Fisher;  D.P.  Aiello;
and  B.  Haack,  2010. Visible  and Infrared Remote Imaging of Hazardous  Waste  :  A  Review , Journal of Remote Sensing, 2:2,474-2,508;  doi:  10.3390/rs 2112474.
Trisakti, B.; S. Sulma; andS. Budhiman,
2004. Study  of  Sea  Surface Temperature  (SST)  using  Landsat- 7  ETM  (In  Comparison  with  Sea Surface  Temperature  of  NOAA-12 AVHRR) , Proceedings The Thirteenth  Workshop  of  OMISAR (WOM-13) on Validation and Application  of  Satellite  Data  for Marine  Resources  Conservation, October 5-9, 2004, Bali, Indonesia. Wan,  Z.,      1997. MODIS  Land-Surface Temperature  Algorithm  Theoritical Basis Document (LST ATBD)Version  3.3. ,  Institute  for Computational Earth System Science, University of California.
Weng,  Q.;  P.  Fu;  and  F.  Gao,  2014.
Generating  Daily  Land  Surface Temperature  at  Landsat  Resolution by  Fusing  Landsat  and  MODIS data , Remote Sensing of Environment, 145:55-67.