Geoid (Feb 2015)

PERMODELAN ESTIMASI POTENSI TAMBANG BATU KAPUR DARI HASIL ANALISA DATA CITRA SATELIT LANDSAT 7 ETM+ (STUDI KASUS : TAMBANG BATU KAPUR PT. SEMEN GRESIK PERSERO TBK. PABRIK TUBAN)

  • Nurjannah Nurjannah,
  • Yuwono Yuwono

DOI
https://doi.org/10.12962/j24423998.v9i1.748
Journal volume & issue
Vol. 9, no. 1
pp. 81 – 87

Abstract

Read online

Batu kapur merupakan salah satu bahan galian C yang banyak terdapat di Indonesia. Besarnya potensi tersebut diiringi pula dengan konsumsi batu kapur yang besar untuk memenuhi kebutuhan manusia.Begitu banyaknya hasil olahan pabrik yang membutuhkan batuan kapur menunjukkan bahwasanya peran batu kapur dalam proses industri sangatlah penting misalnya saja sebagai bahan utama pembuatan semen . Salah satu perusahaan yang melakukan eksplorasi dan penambangan batu kapur yang digunakan sebagai bahan utama pembuatan semen adalah PT. Semen Gresik (PERSERO) Tbk. Dalam menentukan estimasi potensi batu kapur perusahaan ini mengambil data dari pemetaan topografi, yaitu melalui pengukuran pada titik-titik ketinggian kawasan pertambangan batu kapur. Dengan kemajuan teknologi dibidang penginderaan jauh, perhitungan estimasi potensi batu kapur dapat dilakukan dengan menggunakan data citra satelit Landsat 7 ETM+.Parameter yang digunakan untuk identifikasi potensi batu kapur pada penelitian ini ada 4 yaitu suhu permukaan, tutupan lahan, indeks vegetasi, dan interpretasi visual.Parameter utama yang dijadikan untuk membuat model estimasi potensi batu kapur adalah suhu permukaan tanah.Korelasi antara suhu permukaan di citra dan lapangan adalah 55,9 %. Dengan regresi linier sederhana didapatkan nilai r2=0,313, dengan persamaan koreksi suhu permukaan antara citra dan suhu lapangan adalah suhu Citra (°C)= 78,23-1,233. Suhu lapangan.Suhu di citra dan suhu lapangan memiliki hubungan yang terbalik artinya ketika suhu di lapangan tinggi maka suhu di citra rendah. Dari persamaan koreksi didapat ketika suhu batu kapur dilapangan adalah 38 ° C maka suhu di citra Landsat adalah 31,5 ° C.

Keywords