## Jurnal TRANSFORMATIKA
Vol.15, No.1, Juli 2017, pp. 1 - xxx P-ISSN: 1693-3656, E-ISSN: 2460-6731 https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/
page 13

## Identifikasi  Wilayah  Resiko  Kerusakan  Lahan  Terbangun Sebagai  Dampak  Tsunami  Berdasarkan  Analisis  Building Indices
Aurilia Dinda Permatasari 1* , Sri Yulianto Joko Prasetyo 2
1 Fakultas  Teknologi  Informasi,  Universitas  Kristen  Satya  Wacana  Jawa  Tengah  Indonesia,  e- mail: 672018291@student.uksw.edu
2 Fakultas  Teknologi  Informasi,  Universitas  Kristen  Satya  Wacana  Jawa  Tengah  Indonesia,  e- mail: sri.yulianto@uksw.edu

## ARTICLE  INFO
History of the article : Received 15-06-2022 Received in revised form 05-07-2022 Accepted 06-07-2022 Available online 28-07-2022
Keywords:
Building Indices;Tsunami;ANN
* Correspondece:

## Telepon:
E-mail: 672018291@student.uksw.edu

## ABSTRACT (10 PT)
Indonesia  has  a  very  large  water  area  and  there  is the  territory  that  is  the  confluence  of  the  earth's slabs.  It  can  allowing  the  occurrence  of  tsunami natural disasters. The study aims to find out which areas  have  risks  the  highest  and  the  lowest  land damage. The data  used in this study  were satellite images  taken  from  2014-2021  with  coverage  area in Kulon Progo Regency which consists of 12 sub- districts.  This  study  used  indexes  vegetation  UI, NDBI,  IBI,  EBBI.  With  an  ANN  algorithm  get results  which  is  quite  accurate  with  an  accuracy rate of 94.50%. Predictions states that the area has a  high  risk  of  damage  due  to  the  tsunami,  namely the  villages  of  Jingkaran,  Sindutan,  Palihan, Glagah, Karangwuluh,  Janten,  Temon  Kulon,
Kedundang,  Sogan,  Kalidengen,  Ngestiharjo, Depok, Kanoman, Panjatan, Wahyuharjo, Pandowan, Nomporejo, and, Kranggan.

## 1. PENDAHULUAN
Negara  Indonesia  merupakan  negara  kepulauan  yang  terdiri  dari  belasan  ribu  pulau  yang terbentang dari ujung barat yaitu Sabang hingga Merauke di ujung timur. Secara geografis,  letak Kepulauan  di  Indonesia  sangat  strategis  terletak  diantara  dua  samudera  dan  dua  benua  yaitu Samudra  Hindia  dan  Samudra  Pasifik  serta  dua  benua  yaitu  Benua  Asia  serta  Benua  Australia. Indonesia  terletak  di  lajur  penunjaman  lempeng  bumi,  seperti  penunjaman  Lempeng  Samudra Indo-Australia  dengan  Lempeng  Benua  Eurasia  yang  memanjang  dari  pantai  barat  Sumatera hingga  pantai  selatan  Jawa  hingga  Nusa  Tenggara  [1].  Indonesia  mempunyai  pantai  yang terbentang  sepanjang  95.181  km.  Pantai  di  Indonesia  memberikan  berbagai  macam  keindahan yang  memiliki  nilai  jual  tinggi  untuk  kegiatan  pariwisata  dan  sangat  berpotensi  untuk perkembangan ekonomi nasional[2].
Kabupaten  Kulon  Progo  terletak  di  Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta,  kabupaten Kulon  Progo  secara  geografis  terletak  antara  70  38'32"  –  7058'57"  Lintang  Selatan  dan  1100 1'37"  –  110016'26"  Bujur  Timur  [3].  Kabupaten  Kulonprogo  mempunyai  wilayah  pesisir  yang berdekatan  dengan  Samudera  Hindia  yang  memiliki  kedalaman  lebih  dari  100  meter  serta mempunyai  struktur  pantai  yang  landai.  Dengan  struktur  pantai  yang  landai,  pada  saat  air  laut sedang  pasang  dapat  menimbulkan  air  masuk  dan  menjangkau  daratan  relatif  jauh  sehingga daerah luapan airnya sangat besar [4]. Bagian selatan wilayah Kulon Progo berupa pertemuan dua lempeng,  yaitu  Lempeng  Eurasia  dan  Lempeng  Indo-Australia  yang  memungkinkan  terjadinya bencana  tsunami  karena  pergerakan  lempeng  yang  terjadi.  Bencana  tsunami  tersebut  dapat menyebabkan  kerusakan  yang  besar  karena  tidak  adanya  pulau  penghalang  dan  minimnya vegetasi peredam terutama pada wilayah pesisirnya [5].
Tsunami  ialah  salah  satu  bencana  alam  yang  bisa  saja  terjadi  pada  wilayah  pesisir  di Indonesia. Bencana alam ini terjadi karena terbentuknya gempa bumi di laut yang menimbulkan pergerakan secara vertikal di dasar laut.  Bersumber dari catatan sejarah, tsunami bukan bencana baru dalam kehidupan penduduk di Indonesia semenjak tahun 1600 hingga tahun 2007, Indonesia sudah  mengalami  beberapa  kali  bencana  alam  tsunami.  Dalam  jangkauan  waktu  itu  Indonesia telah mengalami bencana alam tsunami kurang lebih 172 kali [6].
Dari penelitian terdahulu oleh Dimitris Kaimaris dan Petros Patias yaitu mengidentifikasi dan  mengukur  luas  lahan  terbangun  menggunakan  metode Built-Up  Index (BUI)  menjelaskan bahwa dengan menerapkan beberapa indeks seperti UI, NDBI, IBI, NBI, EBBI, dan BUI di lima kota, memiliki akurasi perbedaan (akurasi produsen) dari area yang dibangun berkisar dari 82,5% hingga  84,2%,  sedangkan  kesalahan  perhitungan  luas  kawasan  terbangun  berkisar  antara  4,6% hingga 14,2% [7].
Pada  permasalahan  yang  ada  maka  penelitian  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  resiko kerusakan  lahan  terbangun  yang  diakibatkan  tsunami  berdasarkan  analisis Building  Indices . Daerah yang menjadi penelitian ini yaitu Kabupaten Kulon Progo yang memiliki 12 kecamatan. Analisis yang akan dilakukan dengan menggunakan indeks vegetasi building indices Urban Index (UI), Normalized  Difference  Built-up  Index (NDBI), Index-based,  Built-up  Index (IBI),  dan Enhanced  Built-up  and  Bareness  Index (EBBI).  Dari  hasil  penelitian  yang  diperoleh  dapat dijadikan  data  untuk  mengenali  daerah  lahan  terbangun  yang  mengalami  dampak  kerusakan tinggi ataupun rendah akibat tsunami sehingga dapat memberikan kemudahan untuk memastikan tindakan yang efektif saat terjadi musibah tsunami.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode dan Wilayah  penelitian ini dijelaskan sebagai berikut :
Gambar 1. Peta Wilayah Kabupaten Kulon Progo
Gambar  1  adalah  peta  wilayah  Kabupaten  Kulon  Progo.  Kabupaten  Kulon  Progo memiliki  12  kecamatan  yaitu  :  Kecamatan  Temon,  Wates,  Panjatan,  Galur,  Girimulyo,
Identifikasi Wilayah Resiko Kerusakan Lahan Terbangun Sebagai Dampak Tsunami Berdasarkan Analisis Building Indices (Aurilia Dinda Permatasari)
Kalibawang,  Kokap,  Lendah,  Nanggulan,  Pengasih,  Samigaluh,  dan  Sentolo.  Penelitian  ini menggunakan data Citra Landsat 8 wilayah Kabupaten Kulon Progo dari tahun 2014-2021 yang bersumber dari website https://earthexplorer.usgs.gov/ .
Berikut struktur proses klasifikasi dan prediksi yang akan dilakukan pada penelitian :
Gambar 2. Klasifikasi dan Prediksi
Pada pengolahan data dilakukan koreksi citra secara geometric , radiometric , dan atmosferic . Data  citra  diolah  dengan  mengkombinasikan  band  menggunakan  metode  UI,  NDBI,  IBI,  dan EBBI.    Hasil  dari  klasifikasi  dan  prediksi  yang  didapatkan  dengan  menggunakan  75%  data training dan 25% untuk data testing dengan metode ANN. Setelah didapatkan hasil dari metode ANN, data divisualisasikan dengan metode interpolasi inverse distance weight (IDW).
Gambar 3. Metode Penelitian
TRANSFORMATIKA , Vol.20, No.1, Juli 2022, pp. 13 - 21

## 1. Indeks Vegetasi
Indeks vegetasi ialah kehijauan dari nilai vegetasi yang diperoleh dengan pemrosesan sinyal digital  dari  data  nilai  pencahayaan  dari  beberapa  saluran  data  sensor  satelit  [8].  Pada penelitian  ini  menggunakan  beberapa  indeks  vegetasi  yaitu  Building  Indices  antara  lain Urban  Index (UI), Normalized  Difference  Built-up  Index (NDBI), Index-based  Built-up Index (IBI), dan Enhanced Built-up and Bareness Index (EBBI).
a. Urban Index Urban    Index (UI)    suatu  model  yang  merupakan  perubahan      yang      efesien  untuk membedakan    bangunan    dan    alami,  umumnya  menggunakan  saluran      inframerah merah dekat, tengah, dan jauh karena peka terhadap perbedaan antara  bahan  bangunan dan  alami  seperti  air,  vegetasi, dan tanah terbuka. Keberadaan vegetasi dengan Lahan terbangun memiliki hubungan sangat terkait erat dengan persamaan 1 [9].
(1)
b. Normalized Difference Built-up Index Normalized  Difference  Built-up  Index atau  indeks  lahan  terbangun  adalah  algoritma yang menyatakan kepadatan lahan terbangun. NDBI sangat sensitif terhadap lahan yang tidak terjangkau dan luas. Algoritma ini digunakan karena merupakan perubahan yang paling umum untuk mengevaluasi indeks lahan terbangun dengan persamaan 2 [10].
(2)

## Tabel 1. Klasifikasi Nilai NDBI
Kelas Nilai NDBI Klasifikasi 1 -1 s/d 0 Non Pemukiman 2 0 s/d 0.1 Pemukiman Jarang 3 0.1 s/d 0.2 Pemukiman Rapat 4 0.2 s/d 0.3 Pemukiman Sangat Rapat
c. Index-based Built-up Index Index-based  Built-up  Index (IBI)  merupakan  perubahan  yang  menggabungkan pemanfaatan lahan kota yang dibagi menjadi tiga kategori generalisasi lain yaitu : lahan terbangun, vegetasi, dan perairan dengan persamaan 3 [11].
(3)
d. Enhanced Built-up and Bareness Index Enhanced  Built-up  and  Bareness  Index merupakan  indeks  penginderaan  jauh  yang menerapkan panjang gelombang 0,83 m, 1,65 m, dan 11,45 m, (NIR, SWIR, dan TIR)
Identifikasi Wilayah Resiko Kerusakan Lahan Terbangun Sebagai Dampak Tsunami Berdasarkan Analisis Building Indices (Aurilia Dinda Permatasari)
ke  citra  Landsat  ETM+.  Panjang  gelombang  ini  dipilih  berdasarkan  rentang  refleksi kontras dan penyerapan di area terbangun dan lahan kosong dengan persamaan 4 [12].
√ (4)

## 3. HASIL
Data  citra  yang  telah  dikoreksi  secara  geometrik,  radiometrik,  dan  atmosferik  dan  kemudian dianalisis menggunakan algoritma UI, NDBI, IBI, dan EBBI. Didapatkan hasil sebagai berikut :
=
Gambar 4. Hasil UI = Gambar 5. Hasil NDBI
Gambar 6. Hasil IBI
√ =

## Gambar 7. Hasil EBBI
Dalam  pengolahan  data  dilakukan  analisis  korelasi  agar  dapat  mengetahui  hubungan  antar indeks  dengan  mengkategorikan  berdasarkan  kerusakan  wilayah  tinggi  atau  rendah  akibat tsunami.
Gambar 8. Korelasi Menggunakan Scatterplot
Hasil analisis  pada  Gambar  8  dapat  diketahui  jika  antar indeks  vegetasi terdapat  hubungan yang  mempunyai  korelasi  positif  dan  negatif.  Hubungan  antara  indeks  vegetasi  IBI  dan  UI mempunyai  koefisien  korelasi  positif  dan  bernilai  paling  tinggi  yaitu  0.952  dimana  potensi
Identifikasi Wilayah Resiko Kerusakan Lahan Terbangun Sebagai Dampak Tsunami Berdasarkan Analisis Building Indices (Aurilia Dinda Permatasari)
kerusakan rendah sebesar 0.931 dan kerusakan tinggi sebesar 0.985. Sedangkan hubungan antara NDBI  dan  UI  merupakan  korelasi  dengan  nilai  terendah  yaitu  sebesar  -0.060  dimana  potensi kerusakan rendah sebesar 0.047 dan potensi kerusakan tinggi sebesar -0.228.
Selanjutnya  akan  dilakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan  algoritma  ANN  ( Artifical Neural Network ) dengan jumlah hidden layer 1 agar mendapatkan hasil klasifikasi atau prediksi data yang akurat.
Gambar 9. Hasil Prediksi ANN
Dari  gambar  9  yang  terdiri  dari  EBBI,  IBI,  NDBI,  dan  UI  dapat  diketahui  bahwa  hasil prediksi  menunjukkan  error  sebanyak  87.302125  dan  mempunyai  1160  langkah.  Pada  prediksi ANN  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  94.50%.  Selanjutnya  memvisualisasikan  persebaran wilayah resiko kerusakan lahan akibat tsunami menggunakan interpolasi Inverse Distance Weight (IDW).

## Gambar 10. Wilayah Resiko Kerusakan Lahan Akibat Tsunami
Pada  gambar  10  merupakan  persebaran  wilayah  resiko  kerusakan  lahan  akibat  tsunami yang  mempunyai  bagian  yang  tampak  menonjol  atau  seperti  bagian  titik  merupakan centroid. Hasil dari interpolasi indeks vegetasi dan hasil prediksi selanjutnya dikelompokkan sesuai warna dimana  resiko  kerusakan  lahan  akibat  tsunami  rendah  memiliki  warna  hijau,  biru  muda  ke  biru tua  dan  resiko  kerusakan  lahan akibat  tsunami  tinggi  warna  merah  atau  oranye.  Daerah  yang berwarna merah ada 18 desa antara lain desa Jingkaran, Sindutan, Palihan, Glagah, Karangwuluh, Janten, Temon Kulon, Kedundang, Sogan, Kalidengen, Ngestiharjo, Depok, Kanoman, Panjatan, Wahyuharjo, Pandowan, Nomporejo, dan Kranggan.

## 4. DISKUSI
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  menurut  Yudo  Prasetyo,  Nurhadi  Bashit,  dan  Bandi Sasmito hasil validasi pengolahan citra menggunakan bandmath IBI yang dilakukan pada sampel berjumlah  36  titik  yang  tersebar  di  seluruh  Kota  Jakarta  Utara  berupa  tutupan  lahan  non bangunan. Titik sampel menunjukkan bahwa 34 titik sampel sesuai dengan hasil pengolahan citra, berdasarkan hasil tersebut didapatkan tingkat kesesuaiannya sebesar 94% [11]
Penelitian dari Adenan Yandra Nofrizal pada penelitian yang berjudul Normalized Difference Built-Upindex (NDBI)  Sebagai  Parameter  Identifikasi  Perkembangan  Permukiman Kumuh  Pada Kawasan  Pesisir  Di  Kelurahan  Kalang  Kawal,  Kecamatan  Gunung  Kijang,  Kabupaten  Bintan. Hasil  identifikasi  diperoleh  dengan  survey  lapangan  yaitu  perkembangan  permukiman  kumuh pada kawasan pesisir di Kelurahan Kalang Kawal, Kecamatan Gunung Kijang, Kabupaten Bintan sebesar 4,69 Hektare atau sekita 20% setiap tahunnya [13].
Dari  penelitian  Nurhadi  Bashit,  Yudo  Prasetyo  Abdi  Sukmono,  dan  Widi  Wicaksono  yaitu Analisis  Pola  Spasial  Lahan  Terbangun  Menggunakan  Multitemporal  Citra  Satelit  di  Kota Pekalongan  dengan  metode  NDBI,  SAVI,  MNDWI,  dan  IBI  hasil  klasifikasi  lahan  terbangun menghasilkan akurasi keseluruhan 89,39%. Keakuratan hasil klasifikasi lahan terbangun dengan metode IBI dapat dikatakan baik [10].
Pada  penelitian  yang  berjudul  Evaluasi  Dinamika  Area  Terbangun  di  Awal Ring  of  Cluj- Napoca Metropolitan  Area,  Rumania  oleh  Analisis  GIS  Semi-  Otomatis  dari  Landsat  Gambar Satelit  dengan  menggunakan  metode  NDBI,  UI,  EBBI,  dan  IBI  dapat  dihasilkan  nilai  validasi keseluruhan lebih dari 85% untuk semua gambar yang dianalisis [14].
Dari beberapa penelitian tersebut, dapat disimpulkan bahwa ada beberapa metode yang sama dalam melakukan penelitian yaitu metode UI, NDBI, IBI, dan EBBI. Namun permasalahan yang akan  diteliti  pada  kasus  ini  adalah  mengidentifikasi  wilayah  resiko  kerusakan  lahan  terbangun sebagai  dampak  tsunami  berdasarkan  analisis building  indices .  Dari  penelitian  yang  akan dilakukan diharapkan  dapat  memberikan  informasi  pada  masyarakat  di  Kabupaten  Kulon Progo  mengenai wilayah  yang  beresiko  terkena  dampak  tsunami  sehingga  masyarakat  dapat  meningkatkan kesiapsiagaan dalam menghadapi bencana tsunami.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  dari  hasil  dan  pembahasan  dapat  diketahui  bahwa  dengan  prediksi  algoritma ANN  mendapatkan  akurasi  sebesar  94.50%.  Dan  wilayah  yang  beresiko  mengalami  kerusakan lahan  akibat  tsunami  ada  18  desa  antara  lain  desa  Jingkaran,  Sindutan,  Palihan,  Glagah, Karangwuluh,  Janten,  Temon  Kulon,  Kedundang,  Sogan,  Kalidengen,  Ngestiharjo,  Depok, Kanoman, Panjatan, Wahyuharjo, Pandowan, Nomporejo, dan Kranggan. Saran untuk penelitian selanjutnya  adalah  memasukkan  perbandingan  hasil akurasi  dengan  metode-metode lainnya  dan menambahkan jumlah hidden layer agar meningkatkan hasil akurasi.

## REFERENCES
[1] K. S. Utomo, C. Muryani, and S. Nugraha, “Kajian Kesiapsiagaan Terhadap Bencana Tsunami Di Kecamatan Puring Kabupaten Kebumen Tahun 2016,” GeoEco , vol. 4, no. 1, pp. 68–76, 2018, doi: 10.20961/ge.v4i1.19180.
[2] F. Aco, “Mitigasi Bencana Berbasis Dana Desa Dalam Menghadapi Bahaya Tebing Rawan Sepanjang Pantai di Gunungkidul,” J. Enersia Publika , vol. 3, no. 2, pp. 139–155, 2019.
[3] T. N. Lina, E. Sediyono, and S. Y. J. Prasetyo, “Analisis Pemanfaatan Kawasan Wilayah Pesisir Menggunakan Local Indicators of Spatial Association (Lisa) (Studi Kasus :
Identifikasi Wilayah Resiko Kerusakan Lahan Terbangun Sebagai Dampak Tsunami Berdasarkan Analisis Building Indices (Aurilia Dinda Permatasari)
Kabupaten Kulon Progo),” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 2, p. 781, 2017, doi: 10.24176/simet.v8i2.1608.
[4] A. Widyawati, G. Handoyo, and A. Satriadi, “Kajian Kerentanan Bencana Tsunami Di Pesisir Kabupaten Kulon Progo Provinsi D. I. Yogyakarta,” J. Mar. Res. , vol. 2, no. 2, pp. 103–110, 2013.
[5] T. Tarigan et al. , “Analisa Spasial Kerawanan Bencana Tsunami Di Wilayah Pesisir Kabupaten Kulon Progodaerah Istimewa Yogyakarta,” J. Oceanogr. , vol. 4, no. 4, pp. 700–705, 2015.
[6] E. Yumanda and M. A. I. Pakereng, “Klasifikasi Resiko Kerusakan Lahan Akibat Tsunami Menggunakan Citra Landsat 8 Di Kabupaten Bantul,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 3, pp. 1496–1507, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i3.1109.
[7] D. Kaimaris and P. Patias, “Identification and Area Measurement of the Built-up Area with the Built-up Index (BUI),” Int. J. Adv. Remote Sens. GIS , vol. 5, no. 1, pp. 1844– 1858, 2016, doi: 10.23953/cloud.ijarsg.64.
[8] Y. Riko, A. I. Meha, and S. Y. J. Prasetyo, “Perubahan Konversi Lahan Menggunakan NDVI, EVI, SAVI dan PCA pada Citra Landsat 8 (Studi Kasus : Kota Salatiga),” Indones. J. Comput. Model. , vol. 1, pp. 25–30, 2019.
[9] N. Bashit, Y. Prasetyo, A. Sukmono, and W. Wicaksono, “Kajian Pengembangan Lahan Terbangun Kota Pekaongan Menggunakan Metode Urban Index (UI),” J. Geod. dan Geomatika , vol. 02, no. 02, pp. 12–18, 2019.
[10] N. Bashit, Y. Prasetyo, and A. Sukmono, “Analysis of Built-up Land Spatial Patterns Using Multitemporal Satellite Imagery in Pekalongan City,” J. Appl. Geospatial Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 356–362, 2020, doi: 10.30871/jagi.v4i2.2014.
[11] Y. Prasetyo, N. Bashit, and B. Sasmito, “Kajian Perubahan Pola Kawasan Terbangun Berdasarkan Metode Index-Based Built-Up Index (IBI) di Jakarta Utara,” J. Geod. dan Geomatika , vol. 3, no. 2, pp. 164–168, 2020.
[12] A. R. As-syakur, I. W. S. Adnyana, I. W. Arthana, and I. W. Nuarsa, “Enhanced built-UP and bareness index (EBBI) for mapping built-UP and bare land in an urban area,” Remote Sens. , vol. 4, no. 10, pp. 2957–2970, 2012, doi: 10.3390/rs4102957.
[13] A. Y. Nofrizal, “Normalized Difference Built-Upindex (Ndbi) Sebagai Parameter Identifikasi Perkembangan Permukiman Kumuh Pada Kawasan Pesisir Di Kelurahan Kalang Kawal, Kecamatan Gunung Kijang, Kabupaten Bintan,” Tunas Geogr. , vol. 6, no. 2, p. 143, 2017, doi: 10.24114/tgeo.v6i2.8572.
[14] B. E. Dolean et al. , “Evaluation of the built-up area dynamics in the first ring of cluj- napoca metropolitan area, romania by semi-automatic gis analysis of landsat satellite images,” Appl. Sci. , vol. 10, no. 21, pp. 1–20, 2020, doi: 10.3390/app10217722.