PREDIKSI POLA PERSEBARAN TUMPAHAN MINYAK MENGGUNAKAN DATA CITRA SATELIT SENTINEL-1 DI PERAIRAN BINTAN, KEPULAUAN RIAU

## (PREDICTION OF OIL SPILL TRAJECTORY USING SENTINEL-1 IMAGERY DATA IN BINTAN COASTAL WATER, RIAU ISLANDS)
Tirsa Aulia Puspitasari 1,a , Mochamad Arif Zainul Fuad 1,a , Ety Parwati 2
1 Universitas Brawijaya
2 Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN
a Kontributor Utama email: tirsaaulia06@gmail.com
Diterima 29 Mei 2020; Direvisi 28 November 2020; Disetujui 11 Desember 2020

## ABSTRACT
Bintan is a regions with annual cases of oil spills, which were excluded from tank cleaning and black waste disposal activities. The oil spill that has spread to several resorts in Bintan has certainly caused losses in both the tourism sector and capture fisheries. In order to reduce these impacts, it is necessary to arranging oil spill response carefully. As a first step, it is necessary to have information on areas that  could potentially  be  affected  by  oil  spill.  This  study aims to  predict the  oil  spill  trajectory using Sentinel-1 satellite imagery data on December 27, 2019. Imagery data processing is carried out using SNAP software with Lee's Algorithm filter (window 5x5), to determine the location of the oil spill. The software used to predict the distribution of the oil spill is GNOME with diagnostic mode, based on imagery  data  processing  result,  and  surface  current  and  wind  conditions  in  Bintan  coastal  water. Estimation  of  areas  potentially  affected  by  oil  spills  using  the  Environmental  Sensitivity  Index  (ESI), based on coastal characteristics. In this case, oil spill will reach the Bintan Coast within 2 to 5 days on Northwest Monsoon with average surface current speed of 4.28 ms and wind speed of 3.6 – 5.7 m/s. The estimated of oil total amount is 1,767 barrels. The most sensitive area to oil spills is Trily Resort Center Bintan and Sebong Bay with Index of 10D.
Keywords: oil spill, Bintan coastal water, Sentinel-1 satellite imagery data, SNAP, Lee algorithm, GNOME, diagnostic mode, Environmental Sensitivity Index (ESI)

## ABSTRAK
Bintan merupakan wilayah dengan kasus tumpahan minyak yang terjadi di setiap tahunnya, diduga berasal dari aktivitas tank cleaning dan pembuangan limbah hitam. Tumpahan minyak yang telah menyebar ke beberapa resort di Bintan menyebabkan kerugian baik di sektor pariwisata maupun perikanan tangkap. Untuk mengurangi dampak kerugian, perlu dilakukan upaya penanggulangan yang matang.  Sebagai  langkah  awal,  informasi  mengenai  daerah  yang  berpotensi  untuk  terkena  dampak tumpahan  minyak  sangat  diperlukan.  Penelitian  ini  bertujuan  memprediksi  pola  sebaran  minyak menggunakan  data  citra  satelit  Sentinel-1  pada  tanggal  27  Desember  2019.  Pengolahan  data  citra dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak  SNAP  dengan filter Algoritma Lee ( window 5x5),  untuk mengetahui lokasi tumpahan minyak. Perangkat lunak yang digunakan dalam memprediksi sebaran minyak yaitu GNOME dengan mode diagnostik, berdasarkan hasil pengolahan citra satelit serta kondisi arus  dan  angin  di  perairan  Bintan.  Pendugaan  daerah  yang  berpotensi  terkena  tumpahan  minyak menggunakan Indeks Sensitivitas Lingkungan (ESI), berdasarkan karakteristik pantai. Pada model ini diperoleh bahwa tumpahan minyak pada Musim Utara akan mencapai wilayah pesisir Bintan dalam waktu 2 sampai 5 hari dengan kecepatan arus rata-rata  4.28  meter/detik dan kecepatan angin 3.6 – 5.7 meter/detik. Total  minyak yang tumpah diperkirakan sebanyak 1.767 barel. Wilayah yang paling sensitif terhadap tumpahan minyak adalah Trily Resort Center Bintan dan Teluk Sebong dengan Indeks 10D.
Kata  kunci: tumpahan  minyak,  perairan  Bintan,  Sentinel-1,  SNAP,  algoritma  Lee,  GNOME,  mode diagnostik, Indeks Sensitivitas Lingkungan (ESI)

## 1  PENDAHULUAN
Bintan merupakan
wilayah kepulauan  di  Provinsi  Kepulauan  Riau yang terletak di antara Selat Malaka dan Selat Karimata yang berbatasan langsung  dengan  negara  Singapura  dan Malaysia. Aktivitas kapal tanker menjadi salah satu penyumbang dalam pencemaran  laut  di  Perairan  Bintan, Kepulauan  Riau.  Penyebab  utama tumpahan  minyak  di  Perairan  Bintan yaitu  kegiatan tank  cleaning dan pembuangan  limbah  minyak  hitam (CNBC,  2019).  Kapal  asing  seringkali membuang  limbahnya  di  Perairan Indonesia sebelum berlabuh ke Singapura. Menurut Panglima Komando Armada I TNI Angkatan Laut, pada bulan Oktober  2019  terdapat  sekitar  15 – 20 kapal  asing  yang  diusir  setiap  hari  dari perairan  Indonesia  karena  melakukan lego  kapal  atau  membuang  limbah  di Perairan Indonesia (Kumparan, 2019).
Pencemaran minyak berpotensi untuk  merusak  ekosistem  dan  biota, pariwisata,  dan  merusak  jaring  milik nelayan  sehingga  sangat  merugikan karena  penghasilan  yang  menurun (Sulistyono, 2012). Tumpahan minyak di Perairan  Bintan  pada  tanggal  14 Desember  2019  mulai  meresahkan masyarakat dikarenakan sudah menyebar  ke  lima resort yang  ada  di Wisata  Lagoi,  diantaranya  Nirwana Garden Resort ,  Bintan  Lagoon Resort (BLR), Ria Bintan, Banyan Tree, dan Club Med.  Limbah  tersebut  berasal  dari
perairan  lepas  pada  musim  angin  utara (Tribun  Batam,  2019).  Contoh  kasus tumpahan  minyak  tersebut  memang tergolong  ke  dalam  kasus  skala  kecil apabila dilihat volume minyak yang ada di perairan, namun frekuensi terjadinya dapat menimbulkan dampak yang besar untuk jangka panjang.
Oleh  karena  itu,  kasus  tumpahan minyak di Bintan tentunya memerlukan langkah  penanggulangan  yang  serius. Peneliti  melakukan  penelitian  mengenai pemodelan  pola  persebaran  minyak melalui pendeteksian titik lokasi tumpahan  minyak,  sehingga  dapat membantu  dalam  penyusunan  upaya penanggulangan  ( contingency  planning ) yang paling efektif dan efisien, berdasarkan
urutan prioritas
penanganan pada daerah yang
berpotensi tercemar.
Citra satelit yang umumnya digunakan untuk mendeteksi tumpahan minyak  adalah  citra  radar  atau  SAR ( Synthetic  Aperture  Radar ).  Citra  radar memiliki beberapa
keunggulan
dibandingkan citra optis yaitu kemampuan citra radar untuk melakukan  akuisisi  data.  Akuisisi  data dilakukan  secara  independen  dari kondisi  cuaca  pada  siang  maupun malam hari (Prastyani dan Basith, 2019).
Satelit  Sentinel-1  digunakan  karena dapat beroperasi tanpa gangguan cuaca dan dapat menembus awan (Rijal et al ., 2019).  Tidak  seperti  satelit  optis, Sentinel-1  tidak  dipengaruhi  siang  dan malam  (sensor  aktif),  sehingga  tidak
bergantung pada matahari untuk memancarkan gelombang/ energi
(Kushardono et al ., 2016).
General NOAA Oil Modelling Environment (GNOME) merupakan model sebaran tumpahan minyak yang mensimulasikan  pergerakan  minyak yang  dipengaruhi  oleh  angin  dan  arus. GNOME  dikembangkan  oleh Hazardous Materials Response Division (HAZMAT) of the  National  Oceanic  and  Atmospheric Administration  Office  of  Response  and Restoration . HAZMAT menggunakan model  ini  selama  tumpahan  minyak untuk  memperkirakan “ best guess ”  dari sebaran tumpahan minyak yang diasosiasikan  dengan  ketidakpastian ( uncertainty ) sebaran tumpahan minyak. Fungsi GNOME secara luas yaitu untuk memprediksikan  pengaruh  angin,  arus, dan  proses  pergerakan  lain  di  laut terhadap  tumpahan  minyak  di  laut. GNOME juga digunakan untuk memprediksi ketidakpastian dari sebaran  tumpahan  minyak  dan  kondisi minyak  yang  dipengaruhi  oleh  cuaca  di sekitar tumpahan minyak (Krisdiantoro, 2012).
Dalam memprediksi persebaran tumpahan minyak, GNOME menggunakan  bantuan  visual splots (bercak/sebaran)  yang  terdiri  dari black splots dan red  splots . Black  splots mewakili perkiraan lintasan terbaik ( best guess ) GNOME untuk tumpahan minyak dari tanker, diperkirakan akurasi 1-2 mil dalam  48  jam.  Untuk  membuat best guess ,  GNOME  mengasumsikan  bahwa; (1) angin terus bertiup dengan cepat pada kecepatan dan arah yang dimasukkan ke dalam model, (2) data dalam File Lokasi secara  akurat  mewakili  pola  saat  ini selama  masa  tumpahan. Red  Splots mewakili  estimasi  lintasan  kesalahan minimum  ( minimum  regret  trajectory ) GNOME  yang  lebih  besar  untuk tumpahan yang sama. GNOME mengasumsikan  tingkat  ketidakpastian berdasarkan input data, sehingga didapatkan  estimasi  kesalahan  prediksi lintasan  tumpahan  minyak  tidak  akan berada di luar area yang dicakup oleh red splots (probabilitas 90%) (NOAA, 2020). GNOME  memiliki  dua  mode  utama, yaitu mode standar dan mode diagnostik. Pada  mode  standar  digunakan location file yang berupa informasi peta polygon , arus,  angin,  karakteristik  minyak,
kedalaman  laut  dan  data  lainnya.  Pada mode tersebut pengguna hanya memvariasikan berbagai parameter tambahan seperti jumlah tumpahan dan pengaruh  tambahan  untuk  melihat dampaknya terhadap perubahan trajectory minyak. Walaupun
menggunakan  mode  standar  sangatlah mudah, namun peta lokasi yang tersedia sangat  terbatas,  yang  sebagian  besar berada  di  laut  sekitar  Amerika.  Apabila lokasi  yang  diinginkan  tidak  tersedia, maka  dapat  menggunakan diagnostic mode (Salim  dan  Sutanto,  2013). Dibandingkan  dengan  model  tumpahan minyak  lainnya,  GNOME  merupakan perangkat lunak yang mudah dioperasikan
( user friendly ) dan sederhana, namun kadar ilmiahnya bisa dipertanggungjawabkan. Hasil dari
simulasi model lintasan minyak menggunakan  GNOME  juga  cukup representatif dengan keadaan lapangnya. Selain  itu,  GNOME  juga  merupakan perangkat  lunak  yang  tidak  berbayar sehingga  dapat  diakses  oleh  semua kalangan.
Indeks  kepekaan  lingkungan  pada dasarnya  digunakan  untuk  mengukur potensi kehilangan nilai ekonomi, sosial, fisik  dan  biologi  dari  lahan  yang  ada. Indeks  kepekaan  lingkungan  disusun untuk mengetahui tingkat karakteristik, kepekaan,  dan  kerentanan  sumberdaya yang  ada  di  pesisir.  Indeks  kepekaan lingkungan  pada  awalnya  dilakukan khusus  terhadap  tumpahan  minyak untuk kepentingan perencanaan mitigasi bila  terjadi  tumpahan  minyak  pada tahun  1976.  Peta  indeks  kepekaan lingkungan  sangat  berperan  dalam perencanaan  ICZM  ( Integrated  Coastal Zone Management ) seperti sebagai dasar perencanaan  kebijakan  pemeliharaan lingkungan  pesisir,  konservasi  dan perlindungan habitat/sumberdaya pesisir,  pengendalian  pencemaran  dan perencanaan mitigasi untuk menghadapi bencana laut dan untuk rehabilitasi dan restorasi  lingkungan,  serta  mampu untuk  pengkajian  dampak  lingkungan yang strategis (Wibowo, 2009).
Sensitivitas lingkungan pesisir dapat diidentifikasi  dengan  mengetahui  tipe garis  pantai  suatu  wilayah.  Tipe  garis pantai  (ukuran  butir  sedimen  dan kemiringan) akan menentukan kapasitas penetrasi  dan/  atau  pengendapan
Jurnal Penginderaan Jauh Vol. 17 No. 2 Desember 2020: hal 89-102
minyak  di  pantai,  serta  pergerakannya. Indeks  Sensitivitas  Lingkungan  (ESI) menggunakan sistem kode warna untuk penentuan jenis pantai
dan sensitivitasnya (umumnya terhadap tumpahan  minyak)  dengan  cepat  dan mudah (IPIECA, 2011).
Tumpahan minyak yang telah menyebar  ke  beberapa resort di  Bintan tentunya menyebabkan kerugian baik di sektor  pariwisata  maupun  tangkapan ikan. Untuk mengurangi dampak kerugian  tersebut,  perlu  dilakukan penyusunan  upaya  penanggulangan yang  matang.  Sebagai  langkah  awal dalam menyusun
langkah penanggulangan  tumpahan  minyak, perlu adanya informasi mengenai daerah yang  berpotensi  untuk  terkena  dampak tumpahan minyak. Penelitian ini bertujuan  untuk  memprediksi  pola sebaran minyak menggunakan data citra satelit  Sentinel-1  pada  tanggal  27 Desember 2019.

## 2  METODOLOGI
2.1  Lokasi dan Data
Penelitian  ini  dilakukan  di  Perairan Bintan,  Kepulauan  Riau  dengan  peta lokasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  2-1. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data citra satelit Sentinel-1A Level 1 GRD dengan
polarisasi
IW
( interferometric wide ) tanggal 27
Desember  2019,  untuk  mendeteksi tumpahan minyak. Data tersebut dipilih karena  merupakan kasus terbaru tumpahan  minyak  dan  terjadi  secara berkala  di  Perairan  Bintan,  dan  data pada  tanggal  27  Desember  2019 merupakan  data  dengan  tumpahan minyak terbanyak. Data yang digunakan untuk  membuat  model  pola  persebaran minyak, yaitu kecepatan angin (dari situs ECMWF)  dengan grid 0,125  x  0,125; kecepatan  arus  permukaan  (dari  situs OSCAR);  dan  peta  lokasi  garis  pantai (dari situs (GOODS NOAA). Waktu pada data  tersebut  disesuaikan  dengan  data citra satelit Sentinel-1.
Data  Sentinel-1  akan  diolah  pada perangkat lunak SNAP untuk kemudian diketahui  lokasi dark  spot (tumpahan minyak)  dan  nilai backscatter -nya  (dB), menggunakan  Algoritma Lee ( window 5x5).  Algoritma Lee ( window 5x5) diketahui  dapat  menghaluskan noise
(bintik)  pada  data  serta  mampu mempertahankan  ketajaman  gambar (Sarjani et al ., 2017). Pendugaan wilayah yang terkena dampak tumpahan minyak dilakukan menggunakan
Indeks
Sensitivitas  Lingkungan  (ESI),  yang berdasarkan  pada  kode  warna.  Setiap kode warna mewakili tingkat sensitivitas berdasarkan karakteristik lingkungannya.
Gambar  2-1:  Peta  Lokasi  Penelitian  (Sumber: Google Earth Pro, 2020)

## 2.2  Metode Penelitian
Proses  pengolahan  data  secara umum terbagi menjadi 3 tahapan, yaitu: 1) Pengolahan data citra satelit
menggunakan
algoritma Lee ,
berdasarkan persamaan berikut (Trisasongko, 1999): R =  lc x W + lm x (1-W) dengan
W  =  1 – Cu 2 / Ci 2 Ic  =  pusat pixel pada jendela Filter Cu  =  SQRT(1/NLOOK) Im  =  intensitas nilai mean pada jendela Ci  =  S / lm
S =  intensitas  standar  deviasi pada jendela
2) Membuat skenario tumpahan minyak berdasarkan  data  kondisi  perairan seperti pada Tabel 2-1;
3) Membuat  prediksi  pola  persebaran tumpahan minyak berdasarkan skenario  yang  telah  dibuat  dengan input data garis pantai, kondisi angin, dan arus permukaan.
Salah satu cara penajaman data SAR dapat dilakukan dengan teknik Filtering . Speckle Filtering merupakan  suatu  cara ekstraksi bagian data tertentu dari suatu kumpulan  data,  dengan  menghilangkan bagian-bagian  yang  tidak  diinginkan).
(2-1)
(2-2)
(2-3)
(2-4)
Algoritma Lee merupakan filter yang dapat menghaluskan noise (bintik) serta mampu  mempertahankan  ketajaman gambar (Sarjani et al ., 2017).
Gambar  2-2:  Prosedur  Pengolahan  Data  Citra Satelit Sentinel-1
Ukuran window yang  digunakan pada  Algoritma Lee yaitu  5x5,  mengacu pada  penelitian  Putri  dan  Harahap (2015),  yang  mengidentifikasi  metode filtering untuk  menghilangkan noise
( speckle ). Penelitian tersebut
menjelaskan  bahwa  metode  yang  paling baik dalam menghilangkan noise adalah menggunakan  ukuran window 5x5 (Metode Gaussian).
Dalam  skenario  tumpahan  minyak, tentunya  informasi  mengenai  jumlah volume minyak yang tumpah di perairan sangat  dibutuhkan  untuk  mengetahui seberapa besar dampak yang ditimbulkan.  Penentuan  volume  minyak yang  tumpah  dilakukan  berdasarkan
Berita Republika dan analisis visual pada data  citra  satelit  Sentinel-1  tanggal  27 Desember 2019.
Tabel 2-1 : SKENARIO TUMPAHAN MINYAK No Parameter Sumber Data 1 Volume minyak 476 barel (Sumber: Hipotetik) 2 Jenis Minyak Fuel oil #6 3 Waktu r unning model 10 hari 4 Kecepatan Angin ECMWF 5 Kecepatan Arus PODAAC 6 Nama kapal Tidak Diketahui 7 Asal Perairan Internasional 8 Tujuan Perairan Bintan 9 Waktu Tumpahan  27 Desember 2019
Data citra satelit Sentinel-1
Cropping wilayah kajian ( spatial subset from view ) Apakah dark spot terlihat Start Koreksi radiometrik ( calibration )
Koreksi geometrik ( Range-Doppler
Terain Correction ) Mengubah satuan Sigma° menjadi dB ( Linear to/ from dB )
Speckle filtering (Algoritma Lee window 5x5) Interpretasi End No Yes Data garis pantai GOODS Input durasi simulasi model lintasan minyak Apakah terdapat splots ? Start Input tanggal dan waktu Aktivasi Red Splots Isi skenario tumpahan minyak ( information spill ) pada titik tumpahan Interpretasi End No Yes Data arus permukaan Data angin Simulasi model lintasan minyak

## 3  HASIL PEMBAHASAN

## 3.1 Lokasi Tumpahan Minyak
Pada Gambar 3-1 dapat dilihat hasil pengolahan data menggunakan perangkat  lunak  SNAP,  menunjukkan terdapat  beberapa  area  yang  memiliki tampilan  lebih  gelap  ( dark  spot ). Dark spot pada data tersebut merupakan area yang terkena tumpahan minyak, sedangkan  titik  putih  yang  terdapat  di sepanjang area merupakan objek kapal. Dari  gambar  tersebut  dapat  diketahui bahwa  tumpahan  minyak  yang  ada  di wilayah Lagoi dapat diduga berasal dari Perairan  Internasional  (berjarak  30-50 meter)  yang  menyebar  ke  wilayah  Lagoi dan sekitarnya.

## Gambar 3-1: Hasil Pengolahan Data Citra Satelit Sentinel-1  Tanggal  27  Desember 2019
Citra backscatter dengan  polarisasi VV menunjukkan bahwa oil spill terlihat dengan  tampilan  berwarna  lebih  gelap ( dark  spot )  karena  memiliki  pantulan yang  rendah.  Salah  satu  faktor  yang mempengaruhi  kekuatan  sinyal  yang dipantulkan  adalah  kekasaran  objek. Mekanisme yang mendominasi hamburan  balik  pada  permukaan  laut adalah  adanya  gelombang  dengan  tipe resonansi Bragg, dimana lapisan minyak dapat  mengurangi  gelombang  Bragg  ini yang  kemudian  mempengaruhi  sinyal yang diindera oleh SAR. Ketika gelombang  tipe  Bragg  berkurang  maka sangat  sedikit  sinyal  yang  dipancarkan kembali  ke  SAR  sehingga  daerah  gelap ( dark  spot )  akan  muncul  di  citra  SAR (Sulma et al ., 2019).
Terdapat  10  lokasi dark  spot yang ditemukan  pada wilayah Perairan Bintan,  yang  diduga  sebagai  tumpahan minyak  dan  akan  digunakan  sebagai input data titik koordinat tumpahan awal pada perangkat lunak GNOME.
Tabel  3-1:  VOLUME  TUMPAHAN  MINYAK (SUMBER:  PERANGKAT  LUNAK SNAP)
Titik Lokasi Longitude Latitude Volume Minyak (Barel) 1 104,452° - 104,456° 1,616° - 1,602° 100 2 104,476° 1,541° 100 3 104,535° - 104,55° 1,512° - 1,539° 255 4 104,545° - 104,57° 1,524° - 1,541° 150 5 104,491° - 104,459° 1,498° - 1,438° 476 6 104,598° - 104,551° 1,437° - 1,377° 200 7 104,408° 1,307° 100 8 104,371 - 104,412° 1,205° - 1,214° 186 9 104,278° 1,278° 100 10 104,192° 1,275° 100

## 3.2 Kondisi Angin
Kondisi  angin pada  Musim Utara di Perairan  Bintan  bertiup  dominan  dari arah  Timur  Laut  menuju  Barat  Daya dengan  kecepatan  rata-rata  3,6 – 5,7 meter/detik.  Kecepatan  pada  musim  ini termasuk  yang  paling  mempengaruhi pergerakan  arus  yang  menyebabkan perpindahan  tumpahan  minyak  di perairan,  karena  memiliki  kecepatan paling  tinggi  dibandingkan  musim lainnya.
Gambar  3-2: Windrose Kecepatan  Angin (Sumber: Data Angin ECMWF Bulan Desember 2019- Februari 2020)
Angin merupakan
parameter lingkungan penting sebagai gaya penggerak dari aliran skala besar. Massa air  permukaan  selalu  dalam  keadaaan bergerak.  Gerakan  ini  ditimbulkan terutama  oleh  kekuatan  angin  yang bertiup  melintasi  permukaan  air  dan mengahsilkan gerakan udara dari tempat bertekanan  tinggi  ke  rendah,  kuat lemahnya  ditentukan  oleh  besarnya perbedaan  tekanan  (Mardiah et  al ., 2003).
Musim  angin  utara  yang  terjadi  di wilayah  Pulau  Bintan  biasanya  akan berlangsung  antara  bulan  Desember sampai  dengan  Maret.  Musim  angin utara  terjadi  karena  adanya  tekanan rendah  yang  terjadi  di  belahan  bumi selatan  (BBS),  jadi  angin  bertiup  dari belahan  bumi  utara  (BBU)  ke  belahan bumi selatan (BBS) (Negara, 2020).

## 3.3 Kondisi Arus Permukaan
Kecepatan  arus  di  perairan  Bintan diketahui sebesar 4,28 meter/detik pada musim  Utara.  Menurut  Irawan  (2017), posisi geografis wilayah Bintan menyebabkan perairan ini memiliki arus yang  dipengaruhi  oleh  pasang  surut dengan  pola  bolak-balik  ( reversing  tidal current ).  Namun,  pada  simulasi  model lintasan minyak
ini
tidak mempertimbangkan adanya faktor pasang surut. Arus Permukaan dianggap hanya dipengaruhi oleh faktor angin.
Gambar  3-3:  Peta  Kecepatan  Arus  Permukaan (Sumber:  Data  OSCAR  PODAAC Bulan  Desember  2019-Februari 2020)
Arah  pergerakan  tumpahan  ini sangat dipengaruhi oleh pergerakan arus permukaan yang dipengaruhi oleh angin dan  pasang  surut  yang  terjadi  saat  itu, karena  arus  laut  merupakan  faktor
oseanografi  yang  menyebarkan  minyak ketika  tumpah  di  perairan  setelah membentuk  lapisan  ( oil  slick )  sehingga dengan  segera  akan  bertambah  luas permukaan  minyak  tersebut.  Hal  ini sesuai  dengan  pernyataan  bahwa  angin dan  arus  pasang  surut  memindahkan unsur-unsur dari lapisan minyak secara relatif satu sama lain dan mempercepat proses penyebaran (Siagian et al ., 2016). Musim  angin  utara  di  pesisir  utara Pulau  Bintan  pada  umunya  terjadi  saat musim dingin ( winter ), dimana pergerakan  arus  pada  saat  itu  juga menuju ke arah selatan, sehingga dapat disimpulkan  pada  musim  angin  utara angin  dan  arus  bergerak  searah  dari utara menuju ke selatan.  Hal inilah yang menyebabkan  semua  kotoran  atau sampah  mengapung  diutara  Pulau Bintan  akan  dibawa  ke  darat,  terutama di  pesisir  utara  Pulau  Bintan  (Negara, 2020).

## 3.4  Prediksi  Persebaran  Tumpahan Minyak
Berdasarkan data angin dan arus di wilayah  Bintan,  dapat  diperoleh  pola lintasan trajectory minyak untuk tanggal 27 Desember 2019 selama 10 hari yang ditampilkan pada Gambar 3-4.
Berdasarkan
hasil prediksi
menggunakan
GNOME,
diketahui tumpahan  minyak  yang  berasal  dari Perairan Internasional akan menyebar ke wilayah  Bintan  bagian  utara  dan sekitarnya dalam waktu 2 sampai 5 hari. Adapun  diketahui  total  minyak  di perairan sebanyak 1.767 barel diantaranya total minyak yang mengapung pada hari ke-10 sebanyak 0 barel (semakin berkurang seiring bertambahnya waktu), total minyak yang ada di pantai sebanyak 1.157 barel, total minyak  yang  mengalami  evaporasi  dan dispersi sebanyak 606 barel, dan sisanya sebanyak  4  barel  yang  melewati  batas peta sehingga tidak dapat terdeteksi.
Tumpahan  minyak  yang  sampai  ke darat  akan  menjadi  pencemaran  di wilayah  pantai  karena  terdapat  lapisan minyak hitam menempel pada pasir dan bebatuan. Hal ini tentunya akan sangat berdampak  pada  sektor  pariwisata, karena  objek  wisata  yang  terdapat  di wilayah  ini  semakin  tercemar  (nilai
Jurnal Penginderaan Jauh Vol. 17 No. 2 Desember 2020: hal 89-102
estetikanya  berkurang).  Selain  itu, tumpahan  minyak  yang  menempel  di bebatuan  dan  pasir  akan  memberikan dampak negatif pada biota yang hidup di ekosistem  tersebut.  Kondisi  pantai  di wilayah  Bintan  dapat  dilihat  pada Gambar  3-5,  yang  merupakan  hasil dokumentasi  penelitian  milik  Lembaga Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional (LAPAN).
(a) Hari Ke-1 (00:00 WIB) (b) Hari Ke-2 (04:15 WIB)
(c) Hari ke-3 (04:30 WIB) (d)  Hari ke-4 (01:30 WIB)
(e) Hari ke-5 (01:15 WIB) (f) Hari ke-6 (00:45 WIB) (g) Hari ke-7 (00:45 WIB) (h) Hari ke-8 (01:15 WIB)
(i) Hari ke-9 (00:45 WIB) (j) Hari ke-10 (03:00 WIB)
Gambar  3-4:  Model  Sebaran  Tumpahan Minyak  (Sumber:  Perangkat Lunak GNOME)
Pola  persebaran  tumpahan  minyak pada  model  diatas,  sesuai  dengan penelitian  yang  pernah  dilakukan  oleh Mujahidawati (2018), yaitu jika terdapat pencemaran  atau  tumpahan  minyak  di perairan  internasional  di  Laut  Cina Selatan  ataupun  di  Utara  perairan Bintan maka tumpahan minyak tersebut akan  bergerak  menuju  Selatan  dan Utara,  dan  daerah  di  Bintan  bagian Timur  lebih  rentan  terpapar  oleh tumpahan  minyak  karena  pola  arus bolak balik ( reversing tidal current ) yang
mengikuti  pola  arus  Laut  Natuna (Mujahidawati, 2018).
Gambar  3-5:  Kondisi  Pesisir  Bintan  yang terkena  dampak  tumpahan minyak  (Sumber:  Dokumentasi Lapang  LAPAN  13  Desember 2019)
Pada  penelitian  ini,  tidak  dilakukan ground  truth ,  karena  diasumsikan tumpahan minyak sudah tidak terdapat di  perairan.  Namun,  data  penelitian  ini divalidasi  menggunakan  data  Sistem Pemantauan  Bumi  Nasional  (SPBN)  dan dokumentasi  lapang  milik  Lembaga Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional (LAPAN).  Data  SPBN  yang  digunakan yaitu peta tumpahan minyak di Peairan Batam-Bintan  menggunakan  Sentinel  1 dan  2  pada  tanggal  27  Desember  2019, 28 Desember 2019, 2 Januari 2020, dan 3 Januari 2020.

## 3.5 Hubungan Pola Persebaran Minyak dengan Indeks ESI
Untuk  wilayah  pesisir  yang  diduga terkena  dampak  tumpahan  minyak dapat
diprediksi
menggunakan pendekatan ESI dengan mengidentifikasi karakteristik  wilayah  dengan  hasil dugaan dapat dilihat pada Tabel 3-2.
Tabel  3-2:  PANTAI  YANG  TERKENA  DAMPAK
PENCEMARAN  MINYAK  (SUMBER: IPIECA, 2011) No Nama Index ESI 1 Pulau Pangkil Indeks 3A 2 Pulau Mapur Indeks 3A 3 Pulau Lobam Indeks 3A 4 Pantai Indah Indeks 3A 5 Bintan Lagoon Resort Indeks 3A 6 Pengudang Indeks 3A 7 Lagoi Indeks 3B 8 Tanjung Berakit Indeks 3B 9 Cabana Indeks 3B 10 Pantai Mayang Sari Indeks 3B 11 Club Med Bintan Indeks 3B
Bintan Batam Singapura Singapura Singapura Singapura Singapura Singapura Singapura Singapura Batam Batam Batam Batam Batam Batam Batam Bintan Bintan Bintan Bintan Bintan Bintan Bintan Singapura Singapura Batam Batam Bintan Bintan
No Nama Index ESI 12 Pantai Senggiling Indeks 3B 13 Sakera Indeks 4 14 Pantai Pasir Panjang Indeks 4 15 Bintan Sayang Resort Indeks 7 16 Trikora, Telukdalam Indeks 8 17 Banyan Tree Resort Indeks 8 18 Pantai Batu Junjung Indeks 8 19 Trily Resort Center Indeks 10D 20 Teluk Sebong Indeks 10D Wilayah  yang  memiliki  indeks tertinggi merupakan wilayah yang rentan mengalami
kerusakan apabila terdampak  tumpahan  minyak.  Adapun wilayah tersebut yaitu Trily Resort Center Bintan  dan  Teluk  Sebong  yaitu  indeks 10D.  Adapun  indeks  sensitivitas  (ESI) rata-rata  yang  dimiliki  oleh  daerah terdampak  tumpahan  minyak  adalah indeks 3A dan 3B seperti Lagoi, Tanjung Berakit,  Pulau  Pangkil,  Pulau  Mapur, Cabana,  Pulau  Lobam,  Pantai  Mayang Sari,  Pantai  Indah Club Med  Bintan, Bintan Lagoon Resort , Pantai Senggiling, dan  Pengudang.  Peta  wilayah  yang diduga  terdampak  tumpahan  minyak dapat dilihat pada Gambar 3-6.
Indeks Sensitivitas Lingkungan (ESI) menggunakan sistem kode warna untuk penentuan jenis pantai
dan sensitivitasnya (umumnya terhadap tumpahan  minyak)  dengan  cepat  dan mudah  (IPIECA,  2011).  Terdapat  10 warna  tingkatan  indeks  sensitivitas lingkungan (ESI) pada Tabel 3-3, dimana setiap  warnanya  mewakili  karakteristik untuk  identifikasi  sensitivitas  pantai tersebut secara visual.
Tabel 3-3: KODE WARNA INDEKS SENSITIVITAS  LINGKUNGAN (ESI) Kode Warna Karakteristik Kode Warna Karakteristik 1A Exposed  rocky shore 8A Sheltered scarps in bedrock,  mud or  clay  and sheltered rocky shore 1B Exposed,  solid man-made structures 8B Sheltered, solid man- made structures 1C Exposed  rocky cliffs with boulder  talus base 8C Sheltered riprap 2A Exposed  wave- cut platforms in bedrock,  mud, or clay 8D Sheltered rocky  rubble shores Kode Warna Karakteristik Kode Warna Karakteristik 2B Exposed scarps and sleep  slope  in clay 8E Peat shorelines 3A Fine- to medium- grained  sand beaches 9A Sheltered tidal flats 3B Scarps and sleep  slopes  in sand 9B Vegetated low banks 4 Coarse-grained sand beaches 9C Hypersaline tidal flats 5 Mixed sand and gravel beaches 10A Salt and brackish water marshes 6A Gravel beaches (granule and pebbles) 10B Freshwater marshes 6B Riprap structures  and gravel  beaches (cobbles and boulders) 10C Swamps 7 Exposed  tidal flats 10D Mangroves
Nilai  indeks  yang  diperoleh  sangat ditentukan  oleh  ekosistem  itu  sendiri dalam  menerima,  dan  menolak  dampak dari  tumpahan  minyak.  Kepekaan terhadap tumpahan
minyak mengasumsikan bahwa suatu ekosistem terkena tumpahan minyak, dan menggambarkan efek relatif dari paparan tersebut (Prasetyo et al ., 2017).

## 3.6 Validasi Simulasi Model Persebaran Minyak
Persebaran  tumpahan  minyak  yang telah  dibuat  menggunakan  perangkat lunak  GNOME  kemudian  divalidasi dengan  menggunakan  data  tumpahan minyak dari SPBN milik LAPAN. Validasi ini  dilakukan  dengan  membandingkan jarak  antara  titik  koordinat  lokasi GNOME  dengan  titik  koordinat  SPBN LAPAN.
Mean square error digunakan untuk menghitung tingkat error dari dua buah hasil  percobaan  model.  Jika  semakin rendah  tingkat error maka performance model  semakin  baik,  namun  sebaliknya jika  tingkat error semakin  besar  maka performance model  semakin  buruk (Wardana et al ., 2018).
Jurnal Penginderaan Jauh Vol. 17 No. 2 Desember 2020: hal 89-102
Tabel 3-4: NILAI RMSE Titik Lokasi Jarak (km) Error 2 RMSE
1 4,27 18,23
2,53 2 0,79 0,63 3 0,80 0,64 4 2,53 6,38 5 4,11 16,93 6 0,75 0,57 7 2,15 4,61 8 1,32 1,74 9 2,37 5,62 10 2,94 8,65

## Gambar 3-7: Grafik Validasi Model
Berdasarkan  Gambar  3-7,  koefisien determinasi R square sebesar 0,8747 hal ini  menunjukkan  bahwa  87,47%  nilai model  GNOME  dapat  mewakili  keadaan sebenarnya,  yang  ditunjukkan  dengan data  validasi  SPBN  LAPAN.  Sedangkan sisanya sebesar 12,53% dipengaruhi oleh kondisi  arus  dan  angin  yang  telah dijelaskan pada bab sebelumnya. Menurut  Pardede  (2017),  untuk  nilai  R² syaratnya yaitu >0,5 untuk medapatkan hubungan  korelasi  yang  baik,  dan  nilai RMSE  memiliki  syarat  ≤  1  piksel  untuk mendapat nilai error dari data perbandingan.  Dalam  penelitian  ini, model  simulasi  GNOME  dengan  RMSE 2,53 cukup merepresentasikan keadaan sebenarnya.

## 4  KESIMPULAN
1. Berdasarkan  kondisi  angin  rata-rata sebesar  3,6 – 5,7  meter/detik  dan kecepatan  arus  4,28  meter/detik  di Perairan  Bintan  pada  saat  Musim Utara,  hasil  pemodelan  persebaran tumpahan  minyak  pada  10  titik diperoleh  bahwa  tumpahan  minyak akan mencapai wilayah pesisir Bintan dalam waktu 2 sampai 5 hari dilihat dari  pola trajectory pada  GNOME.
Total tumpahan minyak yaitu sebesar 1.767  barel,  dengan  1.157  barel diantaranya akan mencemari  pantai, 606 barel  akan mengalami  evaporasi dan dispersi serta sisanya sebanyak 4 barel tidak diketahui kondisinya oleh model karena melewati batas peta ( off map ).
2. Terdapat  20  wilayah  yang  diduga akan  terkena  dampak  tumpahan minyak di Pulau Bintan berdasarkan prediksi  menggunakan  pendekatan Indeks Sensitivitas Lingkungan (ESI). Wilayah yang memiliki indeks tertinggi  merupakan  wilayah  yang rentan mengalami kerusakan apabila terdampak tumpahan minyak.
Adapun  wilayah  dengan  indeks tertinggi  yaitu  Trily Resort  Center Bintan  dan  Teluk  Sebong  (Indeks 10D).  Indeks  sensitivitas  rata-rata pada Pulau Bintan adalah Indeks 3A dan 3B yaitu wilayah Lagoi, Tanjung Berakit, Pulau Pangkil, Pulau Mapur, Cabana, Pulau Lobam, Pantai Mayang Sari,  Pantai  Indah Club Med  Bintan, Bintan Lagoon Resort , Pantai Senggiling, dan Pengudang.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN dan
Universitas Brawijaya yang telah memfasilitasi penulis selama melakukan penelitian.

## DAFTAR RUJUKAN
CNBC  (Consumer News and  Business Channel Indonesia).
(2019).
Belasan  Tahun  Laut  RI  Tercemar Minyak  dari  Kapal  Asing.  Diakses melalui https://www.cnbcindonesia.com/n ews/20190930190618-4- 103302/waduh-belasan-tahun-laut- ri-tercemar-minyak-dari-kapal- asing . IPIECA (International Petroleum Industry Environmental Conservation Association).  (2011).  Sensitivity Mapping Forfor Oil Spill Response. Blackfriars  Road,  London  SE1  8NL, United  Kingdom:  The  Global  Oil Andand  Gas  Industry  Association Forfor Environmental Andand Social Issues .
y = 1.066x + 1.24
R² = 0.8747 D a ta V a li da si Data Model GNOME
Jurnal Penginderaan Jauh Vol. 17 No. 2 Desember 2020: hal 89-102
Irawan,  S.  (2017).  Kondisi  Hidro- Oseanografi  Perairan  Pulau  Bintan (Studi Kasus Perairan Teluk Sasah). Jurnal Kelautan , 10 (1), 41-53.
Krisdiantoro.  (2012).  Model  Sebaran Tumpahan  Minyak  di  Perairan Indramayu, Jawa Barat. Departemen  Ilmu  Dan  Teknologi
Kelautan  Fakultas  Perikanan  Dan Ilmu  Kelautan  Institut  Pertanian Bogor .
Kumparan. (2019). Di Bintan, Tiap Hari 20  Kapal  Asing  Diusir  Akibat Dicurigai  Limbah.  Diakses  melalui https://kumparan.com/kumparanb isnis/di-bintan-tiap-hari-20-kapal- asing-diusir-akibat-dicurigai-limbah- 1rzPANoclrI . Kushardono, D., Dimyati, R. D., Arief, R., &  Maryanto,  A.  (2016).  Kebutuhan Pengguna Data Penginderaan Jauh di  Indonesia:  Studi  Awal  untuk Conceptual  Design  Review  Satelit SAR Ekuatorial Indonesia InaRSSat-1. ICOIRS 2016: The 2nd International Conference of Indonesian  Society  for  Remote Sensing Remote Sensing for a Better Governance .
Mardiah.,  Joni,  H.,  &  Hasan,  I.  (2003).
Simulasi Sebaran Tumpahan Minyak  di  Perairan  Dumai,  PT. Caltex  Pacific  Indonesia. Jurnal
Purifikasi Vol. 4 (2), April 2003: 49 – 54. Mujahidawati. (2018). Kajian Sumberdaya  Pesisir    Dan  Laut Akibat  Pencemaran  Di  Perairan Kecamatan Gunung Kijang Kabupaten Bintan. Institut Pertanian Bogor : Bogor.
Negara, G. S. (2020). Dampak Linkungan Terhadap  Pencemaran  Laut  Di Pesisir Utara Pulau Bintan Selama Musim Angin Utara. Jurnal Saintek Maritime ,  Volume  20  Nomor  2, Maret 2020. ISSN : 1412-6826. NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration).
(2017).  General  NOAA  Operational Modeling  Environment. Office  of Response and Restoration . Pardede, F. (2017). Pengaruh Fenomena La  Nina  Terhadap  Konsentrasi Klorofil-A  Dengan  Menggunakan Citra  Aqua  Modis. Thesis:  Institut Teknologi Nasional Malang .
Prasetyo,  A.,  Nyoto,  S.,  &  Lilik,  B.  P.
(2017). Kepekaan Lingkungan Ekosistem Mangrove Terhadap
Tumpahan  Minyak  di  Kecamatan Ujung  Pangkah,  Gresik. Jurnal Penelitian  Hutan  dan  Konservasi Alam . Vol. 14 No. 2, Desember 2017
: 91-98.
Prastyani, R., & Abdul, B. (2019). Deteksi
Tumpahan Minyak di Selat
Makassar  Dengan  Penginderaan Jauh Sensor Aktif dan Pasif. Jurnal Elipsoida Vol 2  (1), Juni  2019  (88- 94) ISSN 2621-9883.
Putri, D. A., & Harahap, R. S. R. (2015). Identifikasi  Perbandingan  Metode Filtering  untuk  Menghilangkan Noise  (Speckle)  pada  citra  Radar RGB  Pauli  Menggunakan  Software Polsar Pro. Prosiding  Seminar Nasional  Penginderaan  Jauh  2015 .
Pusat  Pemanfaatan  Penginderaan Jauh,  Lembaga  Penerbangan  dan Antariksa Nasional.
Republika  Nusantara  News.  (2019). Delapan  Resor  di  Bintan  Tercemar Limbah  Minyak  Hitam.  Diakses melalui https://www.republika.co.id/berita /daerah/sumatra/20/01/22/q4hv p5383-delapan-resor-di-bintan- tercemar-limbah-minyak-hitam . Rijal, S. S., Setyawan, F. O., & Aliviyanti, D.  (2019).  Ground  Deformation Mapping  in  Lombok  Earthquake 2018 Using SAR (Synthetic Aperture RADAR) Technology.
Correct IJJSS Conference 2019 . Bali. Salim, A., & Sutanto, T. E. (2014). Model Pergerakan Tumpahan Minyak  Ddi Perairan  Selat  Sunda  Dengan Gnome  Analysis. Jurnal  Biologi  Al- Kauniyah , 6(2).
Sarjani,  F.,  Sumantyo,  J.  T.  S.,  &
Yohandri. (2017). Pengolahan Citra
Satelit  Alos  Palsar    Menggunakan Metode Polarimetri Untuk
Klasifikasi  Lahan  Wilayah    Kota Padang. Jurnal  Eksakta ,  18  (1), 1411-3724.
Siagian, Y. S., Aziz, R., & Aris, I. (2016). Pemodelan  Sebaran  Tumpahan Minyak Di Perairan Teluk
Balikpapan,  Kalimantan  Timur. Jurnal  Oseanografi .  Volume  5, Nomor  2,  Tahun  2016,  Halaman 270 – 276.
Sistem  Pemantauan  Bumi  Nasional.
(2020). Dampak Bencana Tumpahan Minyak. Diakses melalui
https://spbn.pusfatja.lapan.go.id/ maps/?limit=100&offset=0&owner_ _username__in=minyak_tumpah . Pusat  Pemanfaatan  Penginderaan Jauh.  Lembaga  Penerbangan  dan Antariksa Nasional. Sulistyono.  (2012).  Dampak  Tumpahan Minyak  (Oil  spill)  Di  Perairan  Laut Pada  Kegiatan  Industri  Migas  Dan Metode Penanggulangannya. Jurnal Forum Teknologi . Vol. 3(1). Sulma, S., Rahmi, K. I. N., Febrianti, N., &  Sitorus,  J.  (2019).  Deteksi Tumpahan  Minyak  Menggunakan Metode  Adaptive  Threshold  Dan Analisis  Tekstur  Pada  Data  SAR. Pusat  Pemanfaatan  Penginderaan Jauh – LAPAN. Majalah  Ilmiah Globë , 21(1), 45-52. Tribun Batam. (2020). Pemerintah Pusat Maksimalkan  Operasi  Laut,  Cegah Tumpahan  Limbah  Minyak  Hitam di  Perairan  Kepri.  Diakses  melalui https://batam.tribunnews.com/202 0/01/21/pemerintah-pusat- maksimalkan-operasi-laut-cegah- tumpahan-limbah-minyak-hitam-di- perairan-kepri . Trisasongko,  B,  H.  (1999).  Radarsat Image  Processing:  Interpolation  for Mangrove  and  Geomorphology. Paper  (no  publication).  Introductory Course  RADAR  Imagery held  in BPPT. Wardana, A. S., & Timur, M. I. A. (2018).
Collaborative Filtering Recommender System pada Virtual 3D  Kelas  Cendekia. Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation  Systems  (IJEIS) Vol.8,  No.1,  April  2018,  pp.  73~82 ISSN  (print):  2088-3714,  ISSN (online): 2460-7681 DOI:
10.22146/ijeis.28729. Wibowo,  M.  (2009).  Pemetaan  Tingkat Kepekaan  Lingkungan  Pesisir  Di Kota  Semarang. Jurnal  Hidrosfir Indonesia , 4 (1), 17-22.

## LAMPIRAN

## Tabel 1: HASIL PEMODELAN POLA PERSEBARAN MINYAK
Titik Lokasi Posisi Awal Posisi Akhir Volume minyak (barel) Released Floating Beached Evaporasi dan Dispersi Off Map 1 104,427° dan 1,576° 104,427° dan 1,539° 100 0 64 36 0 2 104,497° dan 1,485° 104,472° dan 1,460° 100 0 64 36 0 3 104,516° dan 1,519° 104,556° dan 1,487° 255 0 170 85 0 4 104,568° dan 1,468° 104,637° dan 1,505° 150 0 98 52 0 5 104,501° dan 1,423° 104,444° dan 1,329° 476 0 317 159 0 6 104,707° dan 1,410° 104,568° dan 1,336° 200 0 128 68 4 7 104,380° dan 1,292° 104,380° dan 1,292° 100 0 64 36 0 8 104,422° dan 1,220° 104,365° dan 1,208° 186 0 124 62 0 9 104,256° dan 1,240° 104,256° dan 1,240° 100 0 66 34 0