Buletin Poltanesa Vol. 22 No. 1 (Juni 2021) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v22i1.330   © 2021 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0

## Deteksi Kerusakan Perkotaan Akibat Gempa Bumi Di Kota Palu Menggunakan Data Satelit Sentinel-1

## Muhammad Faisal Bashiir
Teknologi Geomatika, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Samarinda, 75131 faisalbashiir11@gmail.com
Nia Kurniadin* Teknologi Geomatika, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Samarinda, 75131
niakurniadin@politanisamarinda.ac.id *Corresponding author
Abstrak — Gempa bumi dan  Tsunami  melanda Kota Palu pada  tanggal  28  september  2018.  Gempa  bermagnitudo 7,4 mengguncang Kota Palu dan Donggala. Pusat gempa berada  pada  kedalaman  10  km  di  27  km  sebelah  timur laut  Donggala  mengakibatkan  tsunami  setinggi  hampir  6 meter  dengan  kecepatan  800  km/jam  menerjang  Pantai Talise  dan  Likuifaksi  di  Kelurahan  Petobo  dan  Balaroa. Akibat  bencana  tersebut  terjadi  kerusakan  beberapa bangunan  penting  seperti  Hotel,  Pusat  Perbelanjaan, Gedung  Pemerintahan,  dan  Sarana  Pendidikan  serta ratusan  rumah  rusak  parah  bahkan  hilang  akibat likuifaksi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi kerusakan  perkotaan  akibat  gempa  bumi  di  kota  palu menggunakan  data  Sentinel-1.  Softwere  ESA  SNAP digunakan  untuk  mengolah  data  Sentinel-1.  Data  yang telah  dioleh  selanjutnya  dianalsis  untuk  mendeteksi kerusakan yang terjadi setelah gempa yang melanda Kota Palu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data Sentinel- 1 ini dapat mendeteksi kerusakan bangunan akibat gempa bumi  di  Kota  Palu,  namun  pada  Kelurahan  Petobo Kecamatan  Palu  Selatan  dan  Kelurahan  Balaroa Kecamatan  Palu  Barat  yang  mengalami  Likuifaksi  tidak terdeteksi  kerusakan  bangunannya  secara  signifikan. Luasan kerusakan yang terdeteksi adalah pada kecamatan Mantikulore  89,913  Ha,  Palu  Barat  10,893  Ha,  Palu Selatan  10,285  Ha,  Palu  Timur  13,142  Ha,  Palu  Utara 4,568  Ha,  Tatanga  7,553  Ha,  Taweli  9,082  Ha,  dan Ulujadi 117,251 Ha.
Kata  Kunci — Gempa  Bumi,  Likuifaksi,  Kota  Palu, Synthetic Aperture Radar, Sentinel-1, ESA SNAP

## I. P ENDAHULUAN
Pada  tanggal  28  september  2018  telah  terjadi bencana alam  yaitu  gempa bumi dan tsunami  yang  melanda Kota Palu. Menurut Welianto (2020), bencana adalah peristiwa yang  mengancam  dan  mengganggu  kehidupan  yang disebabkan  baik  oleh  faktor  alam,  non  alam  maupun faktor  manusia  dan  menimbulkan  korban  jiwa  manusia, kerusakan  lingkungan,  kerugian  harta  benda,  dan psikologi.
Gempa bermagnitudo 7,4 mengguncang Kota Palu dan Donggala. Pusat gempa pada kedalaman 10 km, berada di 27  km  sebelah  timur  laut  Donggala  mengakibatkan
tsunami  setinggi  hampir  6  meter  dengan  kecepatan  800 km/jam  menerjang  Pantai  Talise  dan  Likuifaksi  di Kelurahan  Petobo  dan  Balaroa.  Akibat  bencana  tersebut terjadi  kerusakan  beberapa  bangunan  penting  seperti Hotel,  Pusat  Perbelanjaan,  Gedung  Pemerintahan,  dan Sarana  Pendidikan  serta  ratusan  rumah  rusak  parah bahkan hilang akibat likuifaksi yang terjadi di Kelurahan Petobo dan Balaroa.
Untuk  mengetahui  dampak  yang  diakibatkan  oleh bencana  alam  gempa  bumi  dan  tsunami  serta  likuifaksi yang  terjadi  di  Kota  Palu,  yang  mengakibatkan banyaknya  kerusakan  yang  terjadi  seperti  kerusakan bangunan  dan  fasilitas  umum,  penulis  memandang  perlu melakukan tinjauan menggunakan teknologi penginderaan  jauh  dengan  memenfaatkan  data  citra satelit. Beberapa penelitian tentang pemanfaatan teknologi penginderaan jauh menggunakan data multispektral  seperti  landsat-8  yang  dilakukan  oleh Fadlin  dkk.  (2020),  untuk  mendeteksi  indeks  kekritisan lingkungan  maupun  sentinel-2  telah  dilakukan.  Data Sentinel-1  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Satelit Sentinel-1  membawa  sensor  SAR  untuk  merekam permukaan bumi dengan menggunakan C-band beroperasi  pada  frekuensi  5,405  Hz  yang  dapat menembus awan dan hujan sehingga hasil perekamannya bebas  dari  gangguan  cuaca  dan  dapat  beroperasi  siang dan  malam.  Dari  data  citra  satelit  ini  diharapkan  dapat dilakuan  analisis  untuk  mendeteksi  kerusakan  perkotaan akibat gempa bumi di kota palu.
II. S TUDI P USTAKA
Penginderaan  jauh  adalah  ilmu  yang  mempelajari pengambilan  informasi  tentang  permukaan  bumi,  darat dan laut, dari citra yang diperoleh dari jarak jauh. Metode ini  biasanya  tergantung  pada  pengukuran  energi elektromagnetik  yang  dipantulkan  atau  dipancarkan  oleh objek yang diamati (Campbell, 1987).
SAR  merupakan  salah  satu  teknik  penginderaan  jauh sensor  aktif  yang  menggunakan  gelombang  mikro  dari spektrum elektromagnetik. SAR adalah salah satu sistem kerja  dari  radar  yang  berupaya  untuk  meningkatkan resolusi  citra  RADAR.  Teknik  yang  digunakan  adalah dengan memasang antena jamak (Septiana dkk., 2017).
Buletin Poltanesa Vol. 22 No. 1 (Juni 2021) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v22i1.330   © 2021 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0
Sistem  SAR  terdiri  dari  pemancar,  antenna  penerima dan  sistem  elektronik  yang  digunakan  untuk  merekam data.  Pemancar  mengirimkan  pulsa  gelombang  mikro secara  kontinyu  dan  terfokus  ke  permukaan  bumi, kemudian  energi  yang  sampai  ke  permukaan  bumi  akan dihambur  balikkan  dan  diterima  oleh  antena  penerima untuk  kemudian  direkam.  SAR  merupakan  sensor  aktif yang  berarti  SAR  memancarkan  energi  sendiri  tanpa tergantung  energi  dari  matahari,  sehingga  SAR  bisa dioperasikan  pada  siang  ataupun  malam  bisa  digunakan dalam  segala  kondisi  cuaca  karena  panjang  gelombang mikro  dapat  menembus  awan,  hujan,  dan  asap.  Radar sensitif  terhadap  kekasaran  permukaan  yang  disinari. Informasi citra SAR ini dapat dipakai sebagai komplemen satu  sama  lain  dengan  citra  optis  (Sambodo  & Musyarofah, 2011).
Sutanto  (1987)  dalam  Bayanuddin  &  Anna  (2016), menyatakan bahwa penggunaan panjang gelombang radar tergantung  dari  aplikasinya  terutama  karena  memiliki kemampuan  penetrasi  yang  berbeda-beda  pada  objek tertentu.  Citra  radar  saluran  X,  C,  dan  L  banyak digunakan di daerah tropik yang selalu tertutup awan dan sering  menjadi  data  tunggal  untuk  beberapa  daerah dengan  karaketristik  semacam  ini,  Satelit  Sentinel-1 membawa  sensor  SAR  untuk  merekam  permukaan  bumi dengan  menggunakan  C-band  beroperasi  pada  frekuensi 5,405 Hz yang dapat menembus awan dan hujan sehingga hasil perekamannya bebas dari gangguan cuaca dan dapat beroperasi  siang  dan  malam  sehingga  baik  digunakan untuk berbagai aplikasi di Indonesia yang mana data citra optik sering tertutupi oleh awan.
Gambar 1. Daya Tembus Gelombang Radar Pada Vegetasi.
Daya  tembus  sinyal  SAR  terhadap  vegetasi  juga dipengaruhi oleh panjang gelombang dan struktur kanopi. Kemampuan  penetrasi  band-C  pada  kanopi  pohon merupakan  keunggulan  dari  data  SAR  Sentinel-1 dibanding  data  optis  sehingga  parameter  fisik  biomassa (dbh/diameter  at  breast  height  dan  tinggi  pohon)  untuk dapat terdeteksi lebih baik.
Sentinel-1  merupakan  seri  satelit  pertama  dari  tujuh misi satelit yang diluncurkan sebagai bagian dari program Copernicus  yang  digagas  oleh European  Commission (EC)  dan European  Space  Agency (ESA).  Seperti  satelit SAR  ESA  sebelumnya,  Sentinel-1  memiliki  sensor  C- band  dengan  dua  buah  satelit  yakni  Sentinel-1a  dan Sentinel-1b  yang  mengorbit  secara  tandem  berjauhan
180°.  Masing-masing  satelit  mampu  melakukan repeat cycle setiap  12  hari  dan  dengan  konstelasi  kedua  satelit tersebut membuat Sentinel-1 memiliki repeat cycle setiap 6  hari.  Sentinel-1  memiliki  4  mode  pengamatan  dengan mode utama di daratan adalah mode Interferometric Wide Swat h  (IW)  dengan  resolusi  spasial  sekitar  5  m  x  20  m (Islam dkk., 2017).

## III. M ETODOLOGI

## A.  Lokasi Penelitian
Objek  penelitian  ini  adalah  Kota  Palu  Provinsi Sulawesi  Tengah,  secara  geografis  terletak  di  antara 0°36’  –  0 o 56’  Lintang  Selatan  dan  119°45’  –  120°01’ Bujur  Timur.  Pemilihan  lokasi  penelitian  berdasarkan hasil  studi  literatur  dan  analisis  data  historis  bencana Gempa  Bumi  dan  Tsunami  yang  terjadi  pada  tanggal  28 September  2018.  Lokasi  penelitian  ditunjukkan  pada Gambar 2 berikut:

## Gambar 2. Lokasi Penelitian

## B.  Data dan Peralatan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data citra satelit Sentinel-1 path/frame 134/595 tanggal 07 Juni 2018,  path/frame  134/593  tanggal  05  Oktober  2018  dan data batas administrasi Kota Palu
Perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  ESA  SNAP  7.0  untuk  mengolah  citra  (kalibrasi radiometrik,  koreksi geometric, dan lain-lain), dan  QGIS 3.10  untuk  konversi  raster  ke  vektor,  overlay  dan pembuatan layout peta.

## C.  Tahap Pengumpulan dan Pengolahan Data
Pengumpulan  data  yang  terdiri  dari  data  batas administrasi  Kota  Palu  dan  citra  Sentinel-1 path/frame 134/595  tanggal  07  Juni  2018, path/frame 134/593 tanggal 05 Oktober 2018 pada halaman https://search.asf.alaska.edu/#/.
Pengolahan  data  menggunakan  perangkat  lunak ESA SNAP 7.0 terhadap data sebelum (07 Juni 2018) dan data sesudah  (05  Oktober  2018),  diawali  dengan  melakukan Subset untuk memfokuskan pada area yang diminati, dan memilih intensitas_VV untuk  hasil  yang  lebih  baik. Dilanjutkan  dengan Apply  Orbit  File untuk  menerapkan informasi geografis pada setiap piksel.
Kalibrasi  Radiometrik  dilakukan  untuk  memperbaiki nilai piksel agar sesuai dengan nilai yang sebenarnya dari
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0
kesalahan atmosfer. Selanjutnya noise yang melekat pada data radar dihilangkan dengan proses Speckle Filtering . Koreksi  Geometrik  dilakukan  untuk  menghilangkan kesalahan geometrik berupa  kesalahan bentuk, sudut dan arah.  Untuk  meregangkan  histogram  data  ke  skala  yang mudah diatur dilakukan Conversion to dB . Create  Stack dilakukan  untuk  menggabungkan  atau tumpang-susun  data  sebelum  dan  sesudah  untuk membandingkan  perbedaan  antara  keduanya.  Proses Change Detection dijalankan untuk mendeteksi perubahan yang terjadi dari data sebelum dan sesudah.
Pengolahan  data  dilanjutkan  dengan  menggunakan perangkat lunak QGIS 3.10 . Data perubahan yang terjadi hasil proses Change Detection pada perangkat lunak ESA SNAP selanjutnya  divektorisasi  untuk  mempermudah dalam  proses  analisis  dan  pembuatan  peta  menggunakan menu Polygonise (Raster to Vector) . Hasil proses vektorisasi selanjutnya di overlay (ditumpang-susun)  dengan  data  batas  admnistrasi  Kota Palu,  juga  dapat  di overlay juga  dengan base  map Open Street  Map yang  dapat  ditambahkan  ke  perangkat  lunak QGIS untuk  mengetahui  letak  dan  objek  apa  saja  yang mengalamai perubahan atau kerusakan.
Proses akhir dari kegiatan ini adalah pembuatan layout peta, untuk menyajikan hasil deteksi kerusakan perkotaan akibat  gempa  bumi  di  Kota  Palu  menggunakan  data Sentinel-1.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengolahan data citra Sentinel-1 perekaman tanggal 07 Juni  2018  dan  05  Oktober  2018  untuk  mendeteksi perubahan atau kerusakan menggunakan perangkat lunak ESA  SNAP yang  selanjutnya  divektorisasi  dan  di overlay dengan  batas  administrasi  Kota  Palu  menggunakan perangkat  lunak QGIS diperoleh  informasi  perubahan hasil  deteksi  seperti  yang  disajikan  pada  Gambar  3 berikut:
Gambar 3. Hasil Deteksi Kerusakan Perkotaan Akibat Gempa Bumi Hasil  pengolahan  data  Sentinel-1  dan overlay dengan batas  administrasi  dan  peta  dasar Open  Street  Map memberikan  informasi  bahwa  data  Sentinel-1  dapat memberikan petunjuk daerah mana saja yang  mengalami kerusakan  akibat  gempa  bumi  di  Kota  Palu.  Beberapa landmark  yang  mudah  dikenali  dideteksi  mengalami
kerusakan.  Diantaranya  adalah  Masjid  Baiturrahman  di Jalan  Pangeran  Diponegoro  (Samping  Palu  Grand  Mall) dan Universitas Tadulako.
Gambar 4. Deteksi Kerusakan Masjid Baiturrahim
Gambar 5. Kondisi Masjid Baiturrahim
Gambar 6. Deteksi Kerusakan Universitas Tadulako
Gambar 7. Kondisi Salah Satu Bangunan Universitas Tadulako
Dari  hasil  deteksi  kerusakan  tersebut  juga  diperoleh informasi luasan kerusakan dari masing-masing kecamatan.  Perubahan  terluas  terdeteksi  di  Kecamatan Ulujadi  sebesar  117,251  Ha,  dan  perubahan  terkecil terdeteksi  di  Kecamatan  Palu  Utara  sebesar  4,568  Ha.
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0
Data  kerusakan  selengkapnya  disajikan  pada  Tabel  1 berikut:
Tabel 1. Data Luasan Terdeteksi Kerusakan No Kecamatan Luasan Terdeteksi Kerusakan (Ha) 1 Mantikulore 89,913 2 Palu Barat 10,893 3 Palu Selatan 10,285 4 Palu Timur 13,142 5 Palu Utara 4,568 6 Tatanga 7,553 7 Tawaeli 9,082 8 Ulujadi 117,251
Kerusakan  terluas  yang  terjadi  di  Kecamatan  Ulujadi berdasarkan  data  sekunder  diperoleh  informasi  bahwa  di kecamatan  tersebut  merupakan  daerah  pegunungan dengan kemiringan 15 o - 40 o (BPS, 2015) yang dijadikan sebagai  areal  tambang  galian  C  sehingga  terjadi  longsor pada  saat  terjadi  gempa  bumi  (Perhatikan  Gambar  8). Sedangkan  di  Kecamatan  Palu  Utara  dengan  kerusakan terkecil  (4,568  Ha)  disebabkan  daerah  landau  dan pegunungan yang masih asli (tanpa tambang galian C).
Gambar 8. Kondisi Tambang Galian C di Kecamatan Ulujadi
Berbeda  halnya  dengan  beberapa landmark yang terdeteksi  kerusakannya,  citra  Sentinel-1  tidak  berhasil mendeteksi  kerusakan  yang  diakibatkan  oleh  Likuifaksi di  Kelurahan  Petobo  dan  Balaroa.  Pada  kenyataannya kedua  kelurahan  tersebut  mengalami  kerusakan  sangat parah. Sehingga perlu dilakukan kajian penginderaan jauh dengan  citra  Sentinel-1  yang  lebih  lanjut  dalam  hal metode  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  kerusakan akibat likuifaksi.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilaksanakan dapat  disimpulkan  bahwa  data  citra  Sentinel-1  dapat mendeteksi kerusakan bangunan akibat gempa bumi yang terjadi  di  Kota  Palu.  Namun  belum  dapat  memberikan informasi  kerusakan  yang  diakibatkan  oleh  Likuifaksi yang terjadi di Kelurahan Petobo dan Kelurahan Balaroa
secara  signifikan,  sehingga  perlu  dilakukan  kajian penginderaan  jauh  dengan  citra  Sentinel-1  yang  lebih lanjut  dalam  hal  metode  yang  digunakan.  Luasan kerusakan  yang  terdeteksi  adalah  pada  kecamatan Mantikulore  89,91 3 Ha,  Palu  Barat  10,89 3 Ha,  Palu Selatan  10,285 Ha,  Palu  Timur  13,14 2 Ha,  Palu  Utara 4,56 8 Ha,  Tatanga  7,553 Ha,  Taweli  9,08 2 Ha, d an Ulujadi 117,25 1 Ha .

## D AFTAR P USTAKA
Bayanuddin,  A.  A.,  &  Anna,  A.  N.  (2016). Pendugaan Cadangan  Karbon  di  Atas  Permukaan  Pada  Hutan Rakyat  dengan  Memanfaatkan  Data  Synthetic Aperture Radar Sentinel-1 (Studi Kasus di Kabupaten Sukoharjo) [Universitas  Muhammadiyah  Surakarta]. http://eprints.ums.ac.id/47646/
BPS.  (2015). Kota  Palu  dalam  Angka .  Badan  Pusat Statistik.
Campbell,  J.  B.  (1987). Introduction  to  Remote  Sensing . The Guilford Press.
Fadlin, F., Kurniadin, N., & Prasetya, F. V. A. S. (2020).
Analisis  Indeks  Kekritisan  Lingkungan  di  Kota Makassar  Menggunakan  Citra  Satelit  LANDSAT  8 OLI  /  TIRS. Jurnal  Geodesi  dan  Geomatika (ELIPSOIDA) , 03 (01), 55–63.
Islam,  L.  J.  F.,  Prasetyo,  Y.,  &  Sudarsono,  B.  (2017).
ANALISIS  PENURUNAN  MUKA  TANAH  (LAND SUBSIDENCE) KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN CITRA SENTINEL-1 BERDASARKAN METODE DINSAR PADA PERANGKAT LUNAK SNAP. Jurnal Gedesi Undip , 6 (2), 29–36.
Sambodo,  K.  A.,  &  Musyarofah.  (2011).  Perbandingan Operasi  Direct  Correlation  dan  Fast  Fourier Transform  pada  Registrasi  Citra  untuk  Pengolahan Awal Orthorektifikasi Data Synthetic Aperture Radar (  SAR  ). Geomatika  SAR  Nasional , September ,  223– 230.
Septiana,  B.,  Wijaya,  A.  P.,  &  Suprayogi,  A.  (2017). Analisis  Perbandingan  Hasil  Orthorektifikasi  Metode Range  Doppler  Terrain  Correction  dan  Metode  SAR Simulation  Terrain  Correction  Menggunakan  Data SAR  SENTINEL  –  1. Jurnal  Gedesi  Undip , 6 (1), 148–157.
Welianto, A. (2020). Bencana Alam: Jenis, Penyebab dan Penanggulangannya .
Kompas.com.
https://www.kompas.com/skola/read/2020/02/07/1600 00769/bencana-alam--jenis-penyebab-dan- penanggulangannya?Page=all(banana.