## ORIGINAL ARTICLE

## Model Prediksi Kenaikan Permukaan Air Laut Menggunakan Data Satelit Altimery Jason-1 dengan pendekatan Algoritma Long-Short Term Memory (Studi Kasus: Teluk Jakarta)
Amien Rais*, Della Ayu Lestari, Willdan Aprizal Arifin
Sistem Informasi Kelautan, Universitas Pendidikan Indonesia, Jl. Dr. Setiabudi No.229, Isola, Kec. Sukasari, Kota Bandung, Jawa Barat 40154
E-mail: amienrais@upi.edu
Diterima 12 November 2022, Direvisi 7 Desember 2022, Disetujui Publikasi 30 Desember 2022

## Abstract
The capital city of Jakarta is the area with the highest population density in Indonesia with a population density of  16,937 people/sq km. Topographically,  DKI Jakarta  is located in  the lowlands and is vulnerable to  natural disasters,  especially  sea  level  rise.  Data  on  sea  level  rise  records  show  The  trend  of  sea  level  rise  is  clearly visible in this tide gauge record from 1984 to 2004, at a rate of about 10mm/year. This certainly needs special attention  to  find  out  how  much  sea  level  rise  will  be  so  that  it  can  be  used  as  a  coastal  reference  in  making Jakarta regional policies. One way to find out the rate of sea level rise is by forecasting. In modeling time series forcing requires a model that can accommodate the time interval and the variables involved in the calculation. Each variable has a value depending on its past value and also on other past value variables. Therefore, we use the Long Short-Term Memory (LSTM) algorithm for forecasting sea level rise in Jakarta Bay. We use data from the last 30 years to model sea level rise in Jakarta Bay. The results show that there will be a maximum increase of 140 centimeters in 2040 with a maximum area of 6144.2 ha.
Keywords: Forcasting, Sea Level Rise, Jakarta Bay, Long-Short Term Memory

## Abstrak
Daerah  Ibukota  Jakarta  merupakan  daerah  dengan  tingkat  kepadatan  penduduk  tertinggi  di  Indoneisa  dengan kepadatan  penduduk  sebesar  16.937  jiwa/km  persegi.  Secara  topografi  DKI  Jakarta  terletak  di  dataran  rendah dan  rentan  terhadap  bencana  alam  terutama  kenaikan  muka  air  laut . Data  catatan  kenaikan  muka  air  laut menunjukan Tren kenaikan permukaan air laut terlihat jelas dalam catatan pengukur pasang surut ini dari tahun 1984 hingga 2004, dengan laju sekitar 10mm/tahun . Hal tersebut tentunya perlu mendapatkan perhatian khusus untuk mengetahui seberapa besar tingkat kenaikan muka air laut nantinya agar dapat dijadikan acuan dalam pengambian kebijakan daerah  pesisir  Jakarta,  Salah  satu  cara  untuk  mengetahui  laju  kenaikan  muka  air  lautnya  adalah  dengan  melakukan forcasting .  Dalam  melakukan  permodelan  time  series  forcsting  memerlukan  model  yang  dapat  mengakomodir intrval waktu dan variabel yang terlibat didalam perhitungan. Setiap variabel memiliki nilai dependent terhadap nilai masa lalunya dan juga pada nilai masa lalu variabel lainnya. Oleh karena itu kami menggunakan algoritma Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  untuk  peramalan  kenaikan  permukaan  air  laut  di  teluk  Jakarta.  Kami Menggunakan  data  selama  30  tahun  terakhir  untuk  memodelkan  kenaikan  muka  air  laut  yang  terjadi  di  teluk Jakarta.  Hasilnya  menunjukan  bahwa  akan  terjadi  kenaikan  maksimum  sebesar  140  centimeter  pada  2040 dengan area terdampak sebesar 6144,2 ha.
Kata Kunci: Forcasting, Kenaikan Muka Air Laut, Teluk Jakarta, Long-Short Term Memory

## Artikel ilmiah Pendidikan Geografi

## A. Pendahuluan
Daerah  Ibukota  Jakarta  merupakan daerah dengan tingkat kepadatan penduduk  tertinggi  di  indoneisa  dengan kepadatan  penduduk  sebesar  16.937 jiwa/km persegi. Tercatat Jakarta berpenduduk  sekitar  9  juta  jiwa  dengan luas  wilayah  sekitar  661,52  km2  (Darlan et al. 2020). Secara topografi DKI Jakarta terletak  di  dataran  rendah  dan  rentan terhadap bencana alam (Lingkungan et al. 2021).  Pada  dasarnya  Jakarta  merupakan Kawasan  yang  datar  dengan  tingkat kemiringan  berkisar  diantara  0  –  5  drajat kemiringan yang membentang dari daerah utara  Jakarta  hingga  Selatan.  Wilayah paling selatan Jakarta memiliki ketinggian dan  kemiringan  yang  relative  lebih  baik dibandingkan  dengan  wilayah  Jakarta lainya  dengan  ketinggian  sekitar  50m  di atas permukaan laut (MSL) dan kemiringan  5  drajat  (Triana  &  Wahyudi, 2020).  Hal  tersebut  menjunjukan  tingkat kerentanan  daerah  Teluk  Jakarta  akan potensi  untuk  terdampak  secara  langsung oleh  kenikan  muka  air  laut  (Mataburu, Azriel, and Rayuna 2022).
Kenaikan  muka  air  laut  merupakan fenomena  yang  terjadi  akibat  adanya pemanasan  global  dan  merupakan  salah satu bencana alam yang dapat mengancam kehidupan  masyarakat  wilayah  pesisir serta berbagai organisme yang bersimbiosis  didalamnya.  Tidak  hanya wilayah  pesisir  yang  terancam  oleh kenaikan  muka  air  laut  nantinya  pulau- pulau  kecil  yang  menjadi  habitat  dan nursery  ground bagi  bermacam-macam organisme  laut  pun  ikut  terancam  oleh naiknya permukaan air laut. Pada umunya kenaikan peruukaan air laut atau sea level rise merupakan  dampak  dari  pemanasan global  yang  sedang  terjadi  saat  ini. Pemanasan  global  serta  degradasi  ruang terbuka menjadi katalisator utama permasalahan Sea  Level  Rise terutama didaerah  pesisir  yang  padat.  Penemuan terbaru yang dikemukankan oleh International  Panel  On  Climate  Change (IPCC ) menyatakan bahwa kenaikan rata-
rata  suhu  permukaan  global  meningkat 1.3  ⁰C  sejak  akhir  abad  19  dan diproyeksikan  akan  meningkat  sebesar 1.8⁰C pada tahun 2100 dan diestimasikan akan menghilangkan sebesar 25% Kawasan pesisir di daerah lautan Indonesia  (Cao  et  al.  2021).  Salah  satu daerah  yang  akan  terdampak  cukup  berat adalah Teluk Jakarta dengan efek kenaikan  muka  air  laut  ini  akan  sangat terasa dalam kehidupan sehari-hari.
Selain  itu  variable  perubahan  iklim dapat  memperbesar  kemungkinan  serta intensitas  berbagai  macam  bencana  atau phenomena  alam  seperti  storm  surge, curah  hujan  yang  tinggi,  La-Niña,  El- Nino, Madden-Julian  Oscillation serta perubahan mean  sea  level (MSL)  yang dapat  menyebabkan  banjir  di  wilayah pesisir  Jakarta  (Triana  and  Wahyudi 2020).  Selain  itu  penomena  penurunan muka tanah yang setiap tahunya mengalami  penurunan  sebesar  1-20  cm pertahun  di  beberapa  daerah  terutama daerah  pesisir  memperparah  scenario kenaikan  muka  air  laut  nantinya  yang dapat  merendam  berbagai  macam  area vital  di  daerah  pesisir  Jakarta.  Selain  itu terdapat  tren  kenaikan  muka  air  laut sekitar  1  cm/tahun  di  wilayah  pesisir Jakarta  (Cahyadi,  Jaelani,  and  Dewantoro 2016).
Tingkat  kenaikan  permukaan  laut ini  jauh  lebih  kecil  dari  laju  penurunan muka  tanah  di  wilayah  pesisir  Jakarta. Untuk mengetahui tingkat kenaikan muka air  laut  setiap  tahunya  dibutuhkan permodelan yang dapat melakukan kalkulasi secara konferhensif dan mendalam  untuk  memodelkan  kenaikan muka  air  laut  secara sequential temporal yang  dapat  mengakomodir  data  yang bersifat sequential temporal dengan tingkat  8  linearitas  dan  distibusi  yang tinggi.  Model  yang  dipilih  nantinya diharuskan  dalam  melakukan  reduksi pencilan  yang  ada  dalam  dataset  dan mencari  korelasi  antar  variable  dalam kurun  waktu  tertentu,  dan  salah  satu model yang dirasa mampu untuk

## memenuhi kebutuhan diatas adalah model
Long-Short  Term  Memory (LSTM). LSTM  merupakan  sebuah  algoritma  yang memiliki  berbasis  arsitektur Recurent Neuron Network yang biasanya digunakan dalam permodelan permasalahan kompleks Deep  Learning (Sherstinsky 2020). LSTM memiliki banyak keunggulan  dibandingkan  dengan  metode statistikal klasik, terutama dalam melakukan permodelan secara time series . Pada  dasarnya  dalam  melakukan permodelan time series data yang digunakan  merupakan  single  data  point dalam  satu  titik  waktu  yang  berarti memiliki  sifat  diskret,  Masalahnya  dalam melakukan  permodelan time  series kita perlu  data  yang  bersifat  continues terhadap  interval  perhitungan  hipotesis. Oleh  sebab  itu  diperlukanya  interpolasi untuk  merubah  data  menjadi continues atau  dalam  kasus  ini  dirubah  menajadi sequence (Chimmula  and  Zhang  2020) . LSTM  Sendiri  merupakan  model  yang berkerja  dengan  cara  sequential  dengan melakukan  kalkulasi  pada input dan output gate secara berurutan dan berkesinambungan.
Hal  tersebut  sangat  berguna  dalam permodelan time  series dimana  bentuk data  yang  sudah  diinterpolasi  menjadi sequence. LSTM sendiri saat ini merupakan  salah  satu  algoritma  terbaik dalam  melakukan forcasting terutama dengan  variabilitas  data  yang  tinggi  dan kompleks,  salah  satu  keungulanya  adalah dapat mengenali pattern dan mengubungkan  berbagai  macam  varibael dalam interval yang lama untuk mengetahui  sebab  dan  akibat  suatu peristiwa  terjadi.  Hal  ini  sangat  relevan dengan  permasalahan  yang  diangkat dalam  penelitian  ini.  Oleh  karena  itu, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui tingkat  bahaya  akibat  kenaikan  muka  air laut di area pesisir Jakarta serta membuat Model  prediksi  yang  dapat  menjadi krangka  acuan  dalam melakukan estimasi kenaikan muka air laut di daerah Jakarta.

## B. Metode Penelitian
Metodelogi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  kami  menggunakan Algoritma multivariate  forcasting yang dapat mengakomodir dataset yang dinamis  dari  alam  oleh  sebab  itu  kami menggunakan algoritma Long-Short Term Memory , LSTM sendiri merupakan metode  peramalan  tren/pola  yang  akan datang  dari  kumpulan  data  historis disajikan  secara  temporal.  Dalam  kasus ini  untuk  melakukan forcasting Kenaikan Muka  Air  Laut,  kita  harus  mengetahui variabel apa yang mempengaruhi kenaikan  muka  air  laut  di  suatu  daerah secara  alimetri.  Kenaikan  muka  air  laut pada  dasarnya  disebabkan  oleh  Naiknya Mean  Sea  Level  Rise di  Pesisir  Jakarta, Kenaikan  suhu,  degradasi  lahan  terbuka serta pengaruh dari global mean sea level rise yang  secara  langsung  dikalkulasi dengan berbagai macam variabel pendukung  lainya.  Komponen  prediksi utama  tersebut  kemudian  digabungkan untuk memprediksi seberapa parah kenaikan  muka  air  laut  di  daerah  Pesisir Jakarta.
Secara  umum  desain  penelitian  ini digambarkan pada gambar berikut ini;
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian
Adapun  Penjelasan  setaip  proses yang  terdapat  didalam flowchart tersebut adalah:
a.  Identifikasi  Masalah  Tahapan  awal  ini memiliki  tujuan  untuk  mengidentifikasi issue permasalahan yang diangkat. Dalam kasus  ini  permasalahan  yang  diangkat adalah  kenaikan  muka  air  laut  di  daerah pesisir  Jakarta  dan  bagaimana  cara memodelkanya untuk mengetahui kenaikan temporal setiap tahunya. b.  Studi  Literature  Tahapan  Selanjutnya adalah  melakukan  studi  literatur  terkait topik permasalahan yang diangkat. Dalam studi litaratur ini kita mendalami permasalahan secara kompleks mulai dari penyebab,  variable  pengaruh  serta  model apa  yang  tempat  digunakan  untuk melakukan forcasting kenaikan  muka  air lautnya.
c.Pengumpulan Data Tahapan Selanjutnya adalah  pengumpulan  data,  dimana  dalam penelitian  ini  ada  4  data  yang  digunakan untuk  menentukan  kenaikan  muka  air laut.  Diaantaranya  SLR,  GMSL,  Pasut serta  Kenaikan  Permukaan  suhu.  Data SLR, GMSL didapatkan dari data satellite altimetri  Jason  1,  Sedangkan  data  Pasut diapat  dari  stasiun  perekaman  pasut  di tanjong  priok  dan  yang  terkahir  suhu temporal diapatkan dari NOAA. d.  Preprocessing  Data  Selanjutnya  adalah melakukan p reprocessing Data menggunakan  package skit-learn ,  yaitu dengan  menghilangkan missing  value , melakuka  data  manipulation  dengan pandas,  melakukan  normalisasi  serta feature  scaling untuk  menghilangkan outliers nya.
e.  Explarotary  Data  Analysis  (EDA) Tahapan  berikutnya  adalah  melakukan EDA  untuk  mengetahui  distribusi  data yang  digunakan,  dalam  kasus  ini  kami menggunakan  pendekatan  decomposition
untuk mengetahui seasonality, trend serta error
f.  Uji  Stasionaritas  dan Smootting Pada tahapan  ini  dilakukan  uji  stasioner  pada data  menggukakan Augmented  Dickey Fuller  (ADF) pada  data  input  selanjutnya dilakukan smoothing menggunakan moving  average  pada  dataset  untuk menghilangkan  pencilan  antar  data  point dan  menghasilkan model  evaluation yang baik nantinya.
g. Modeling Selanjutnya adalah melakukan  modeling multivariate  time series forcasting menggunakan LSTM
h. Model  Evaluation Tahapan  yang terkahir  adalah  model  evaluation  untuk mengetahui  performa  algoritma  yang digunakan, apakah mampu untuk mengakomodir tingkat kompleksitas dataset  dan  menghasilkan  model  yang dapat digunakan.

## C. Hasil Penelitian dan Pembahasan
Dalam  melakukan  permodelan time series forcasting kita  dapat  melihat kemungkinan  nilai  output  modelling dengan  melakukan  dekomposisi  untuk melihat  pola  pada Trend  &  Seasonality . Seperti    hasil  dekomposisi  di  Figure  ke-n kenaikan  muka  air  laut  di  daerah  Teluk Jakarta  dalam  jangka  waktu  1992  -  2020 relative fluktuatif dengan trend cenderung naik  setiap  5  tahun  sekali,  hal  tersebut terjadi  karena  dinamika  perairan  laut cenderung  pasif  dan  siklus  perubahan kenaikan  air  laut  terjadi  kurang  lebih dalam  kurun  3-5  tahun.  Dalam  30  tahun terakhir  terdapat  kenaikan  sebesar  200 centimenter  atau  2  menter  secara  teratur dan seasonal ,  Hal  tersebut  menandakan bahwa  data  yang  dijadikan point  of reffernce di  masa  yang  akan  datang  akan mengalami periode regular dan teratur dan kenaikan.
Gambar 2. Distribusi Sebaran kenaikan muka air laut Jakarta periode 1992 - 2021
Hal  Tersebut  dimungkinkan  terjadi karena  pengaruh  antar variable yang terjadi  secara  linear  tidak  begitu  kuat, namun  hal  tersebut  dapat  berubah sewaktu-waktu  mengingat property nilai dari  setiap  variable  dapat  berubah sewaktu-waktu  yang  dapat  menimbulkan perubahan  dalam trend  dan  seasonality . Dengan mengetahui seberapa kuat pengaruh trand dan seasonality kita dapat memproyeksikan  pengaruhnya  terhadap nilai  hasil  akhir  dari forcasting .  Hal tersebut bisa terjadi karena pada dasarnya proses  dekomposisi  merupakan  fondasi dari setiap permodelan time series.
Setelah  menentahui  pengaruh  trend dan  seasonality  selanjutnya  kita  dapat melakukan permodelan menggunakan algoritma  LSTM.  Dalam  permodelan
kami  menggunakan  sekenario  dengan konfigrasi  hidden  layer  LSTM    sebanyak 100  neuron  yang  dikombinasikan  dengan 1  output  neuron  yang  dijadikan  point dalam  meramalkan  Kenaikan  muka  air lau.  Sedangkan  untuk  mengevaluasi gradient  descent  kita  menggunakan Mean Absolute  Error  (MAE) loss  function . Dalam  menentukan  iterasi cycle tiap sequence    kita  menggunakan  70 training epochs dengan batch  side sebanyak  200 interasi.  Dari  sekenario  diatas  kita  dapat menghasilkan  model  prediksi  dengan tinggkat  keauratan  yang  tinggi.  Seperti tervisualisasi dari gambar dibawah terjadi kenaikan  muka  air  laut  sebesar  1.4  Meter selama  kurun  waktu  250  bulan  kedepan atau  dalam  kurun  waktu  20  tahun kedepan.
Gambar 3. Prediksi nilai kenaikan muka air laut Teluk Jakarta 2040
Kenaikan  tersebut  dimungkinkan
terjadi  karena  trend  distribusi  data  dan pengaruh antar parameter variable memiliki  pengaruh  yang  kuat  satu  sama lain  yang  terbentuk  melalui  sequence temporal  yang  mengakomodasi  scenario kenaikan  muka  air  laut  terjadi  di  Teluk Jakarta.  Kenaikan  sebesar  1.4  M  tersebut pada  dasarnya  melupakan  nilai  lower confidence  atau  nilai  kenaikan  minimal yang  akan  terjadi  dan  sewaktu-waktu dapat berubah trgantung dengan dinamika alam sekitar daerah Teluk Jakarta.
Selain  itu  pengaruh  dari  land- subsidence  dan  turunnya  muka  tanah dapat  memperparah  kondisi  kenaikan muka  air  laut.  Oleh  sebab  itu  kita melakukan prmodelan baik secara numerical  temporal  dan  juga  spasial temporal yang kita lalukan dalam skenario waktu  20  tahun  kedepan.  Permodelan Spasial  Temporal  tersebut  didasari  untuk mengetahui  seberapa  parah  kenaikan muka  air  laut  yang  kami  gabungkan dengan land subsidence untuk mengetahui seberapa  parah  kenaikan  muka  air  laut  di daerah Teluk Jakarta hingga tahun 2040.
Table 1. Luas area terdampak
Wilayah Luas Wilayah (Ha) Luas Area Terdampak (Ha) Jakarta Selatan 14494.2002 15.4253 Jakarta Timur 18553.8007 482.089 Jakarta Barat 12500 1151.94 Jakarta Pusat 4756.47 520.91 Jakarta Utara (Teluk Jakarta) 14621.2002 6144.02
Bisa  kita  lihat  dalam  scenario permodelan  spasial  temporal  yang  terjadi area  Teluk  Jakarta  terdampak  sebesar 6144.02  ha  daru  area  total  keseluruhan, hal  ini  dapat  dipicu  oleh  perkembangan jumlah  penduduk  dan  beban  tanah  yang meningkat, dengan meningkatnya kebutuhan  lahan,  beberapa  area  kosong pada  area  yang  sesuai  untuk  lahan terbangun mulai dipenuhi, dengan demikian kepadatan konversi lahan menjadi  sangat  padat  pada  wilayah  teluk Jakarta,  Pada  tahun  2040,  wilayah terendam  oleh  kenaikan  muka  air  laut yang  terjadi  diperkirakan  seluas  6144.26 ha (gambar 4 )

## Gambar 4. Peta sebaran kenaikan muka air laut DKI Jakarta 2040

## D. Kesimpulan dan Saran
Hasil  penelitian  dapat  disimpulkan bahwa  terdapat  ancaman  nyata  kenaikan muka  air  laut  di  teluk  Jakarta.  Dengan kenaikan maksimum diperkirakan sebesar 140  centimeter  perlu  adanya  upaya  untuk dapat menanggulangi permasalahan tersebut agar dapat menunjang keihidupan yang  layak  bagi  masyarakat  pesisir Jakarta,  salah  satunya  adalah  dengan melakukan  revitalisasi  dan  pengelolaan tata  ruang  yang  sesuai  dengan  kapasitas adaptif  dari  lingkungan  agar  degradasi ekologi  yang  terjadi  dapat  diminimalisir dan  dampak  kenaikan  air  laut  bisa ditekan.

## Daftar Pustaka
Cahyadi, M. Nur,  Lalu Muhamad Jaelani,
And  Aryasandah  H.  Dewantoro. 2016.  “Study  Of  Sea  Level  Rise Using  Satellite  Altimetry  Data  (A Case  Study:  Sea  Of  Semarang).”
Geoid 11(2):176.
Doi: 10.12962/J24423998.V11i2.1263. Cao,  Anh,  Miguel  Esteban,  Ven  Paolo
Bruno  Valenzuela,  Motoharu  Onuki,
Hiroshi  Takagi,  Nguyen  Danh  Thao,
And  Nobuyuki  Tsuchiya.  2021. “Future Of Asian Deltaic Megacities Under  Sea  Level  Rise  And  Land Subsidence: Current Adaptation Pathways For Tokyo, Jakarta,
Manila,  And  Ho  Chi  Minh  City.” Current  Opinion  In  Environmental Sustainability 50(June  2020):87–97.
Doi: 10.1016/J.Cosust.2021.02.010. Chimmula, Vinay Kumar Reddy, And Lei Zhang. 2020. “Time Series Forecasting Of Covid-19 Transmission  In  Canada  Using  Lstm Networks.” Chaos,  Solitons  And Fractals 135. Doi: 10.1016/J.Chaos.2020.109864. Darlan,  Yudi,  Ildrem  Syafri,  Vijaya Isnaniawardhani, And Adjat Sudradjat. 2020. “Karakteristik Penurunan  Dasar  Laut  Perairan Teluk  Jakarta.” Jurnal  Geologi Kelautan
18(1):23–36. Doi: 10.32693/Jgk.18.1.2020.645.
Lingkungan,  Teknik,  Akademi  Teknik,
Tirta Wiyata, Reosa Andika, Analisis Kerentanan, Pipa Air, Minum Terhadap, Banjir Rob, A. Pendahuluan, Menggunakan Sig,
Priok  Pam,  And  Jaya  Dki.  2021. “Analisis  Kerentanan  Aksesoris  Dan Pipa  Air  Minum  Terhadap  Banjir Rob
Menggunakan Sig Di Kecamatan  Tanjung  Priok  Pam  Jaya Dki  Jakarta  Merupakan  Bagian  Dari Proses Pasang Menyebabkan Dampak Yang Luas Terhadap Kenaikan Permukaan Air Laut Adalah Berbatasan De.” 68–75.
Mataburu, Ilham Badaruddin, Muhammad Azriel,  And  Sahid  Rayuna.  2022. “Analisis Wilayah Rawan Banjir Das Cimanuk  Hulu  Menggunakan  Model Complete  Mapping  Analysis  Dan Sig.”
Sherstinsky,  Alex.  2020.  “Fundamentals Of  Recurrent  Neural  Network  (Rnn)
And  Long  Short-Term  Memory (Lstm) Network.” Physica D: Nonlinear  Phenomena 404:132306.
Doi: 10.1016/J.Physd.2019.132306.
Triana,  Karlina,  And  A’an  Johan Wahyudi.  2020.  “Sea  Level  Rise  In Indonesia:  The  Drivers  And  The
Combined Impacts From Land Subsidence.” Asean  Journal  On Science And Technology For Development 37(3):115–21.  Doi:
10.29037/Ajstd.627.