JGISE  Vol. 4 No. 2 (2021), pp. 95 - 101     |     https://doi.org/10.22146/jgise.68353

## JGISE
Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise

## Identifikasi Genangan Banjir di Wilayah DKI Jakarta Menggunakan Citra Satelit Sentinel-1
Identification of Flood Inundation in DKI Jakarta Area Using Sentinel-1 Satellite Imagery
Ana Mardhiyana Alawiyah 1 , Harintaka 2
1 Alumni Sarjana Teknik Geodesi FT Universitas Gadjah Mada, Indonesia
2 Staf Pengajar Departemen Teknik Geodesi FT Universitas Gadjah Mada, Indonesia
Penulis Korespondensi: Harintaka | Email: harintaka@ugm.ac.id
Diterima ( Received ): 10/08/2021     Direvisi ( Revised ): 10/11/2021    Diterima untuk Publikasi ( Accepted ): 08/12/2021

## ABSTRAK
Provinsi DKI Jakarta merupakan wilayah dengan karakteristik topografi yang berada pada kemiringan lereng relatif landai dan terletak pada dataran rendah. Hal ini menyebabkan wilayah Jakarta menjadi semakin rentan tergenang air dan banjir pada musim hujan. Pada awal tahun 2020, Jakarta mengalami banjir yang diakibatkan oleh hujan lebat yang turun sejak 31 Desember 2019 hingga 1 Januari 2020. Untuk keperluan antisipasi dan mitigasi bencana terkait banjir tersebut diperlukan ketersediaan data tentang luas genangan banjir dan letaknya secara cepat. Salah satu teknologi yang potensial untuk diterapkan adalah menggunakan citra satelit Sentinel-1. Berdasarkan kondisi tersebut, telah dilakukan kajian untuk mendeteksi daerah terdampak genangan banjir dari citra satelit Sentinel- 1.  Adapun  teknik  yang  digunakan  adalah  metode change  detection dan thresholding .  Pada  kajian  ini  digunakan  citra  Sentinel-1 perekaman  tahun  2019  dan  2020,  DEMNAS, Global  Surface  Water dan  batas  administrasi  wilayah  DKI  Jakarta.  Adapun  tahapan pelaksanaan  kajian  mencakup  proses change  detection dengan ratio  image dari  dua  citra  Sentinel-1  GRD  sebelum  dan  saat  banjir, perhitungan  nilai optimum  threshold untuk  menentukan  banjir  dan  tidak  banjir, masking banjir,  dan  perhitungan  luas  genangan. Berdasarkan hasil kajian diperoleh luas total daerah yang terkena banjir sekitar 1.156,84 hektar, sedangkan luas area banjir dari data Pemprov DKI sekitar 12.896,35 hektar. Hasil validasi menggunakan data Pemprov DKI dengan membandingan antara citra Sentinel-1 tahun 2019 dan 2020, diperoleh hasil 61 lokasi atau sekitar 28,96% termasuk ke dalam hasil interpretasi kelas banjir dan terdapat 157 lokasi atau sekitar 71,04% termasuk ke dalam hasil interpretasi kelas tidak banjir.
Kata Kunci : DKI Jakarta, Genangan Banjir, Synthetic Aperture Radar (SAR), Sentinel-1

## ABSTRACT
DKI Jakarta Province is an area with topographical characteristics that is on a relatively  flat slope and is located in the lowlands. This causes the Jakarta area to become increasingly vulnerable to inundation and flooding during the rainy season. In early 2020,  a serious flood-affected Jakarta, this flood was caused by heavy rain that occurred on December 31, 2019, until January 1, 2020. For the purposes of anticipating and mitigating disasters related to floods, it is necessary to provide data on the area of flood inundation and its location quickly. One technology that has the potential to be applied is the use of Sentinel-1 satellite imagery. Based on these conditions, a study has been carried  out  to  detect  areas  affected  by  flood  inundation  from  Sentinel-1  satellite  images.  The  technique  used  is  the  method  of change detection and thresholding. This study uses Sentinel-1 images recorded in 2019 and 2020, DEMNAS, Global Surface Water and map of the administrative boundaries of DKI Jakarta area. The stages of the study include the change detection process with ratio images from two Sentinel-1 GRD images before and during the flood, calculation of optimum threshold to determine flood and non-flood, flood masking, and calculation of inundation area. Based on the results, the total area affected by flooding is around 1,156.84 hectares, while the flood area from  DKI  Provincial  Government  data  is  around  12,896.35  hectares.  The  results  of  the  validation  using  data  from  the  DKI  Provincial Government by comparing the Sentinel-1 images in 2019 and 2020, obtained 61 locations or about 28.96% included in the flood class and 157 locations or around 71.04% including the non-flood class.
Keywords : DKI Jakarta, Inundation Flood, Synthetic Aperture Radar (SAR), Sentinel-1
© Author(s) 2021.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## 1. Pendahuluan
Kondisi  topografi  Provinsi  DKI  Jakarta  berada  pada dataran rendah dengan tingkat kemiringan lereng berkisar 0-3 persen. Kondisi kemiringan lereng di Jakarta termasuk ke  dalam  kategori  yang  relatif  landai  dan  terdapat  13 sungai yang mengalir di wilayah Provinsi DKI Jakarta, serta semakin  rendahnya  daerah  resapan  air  menyebabkan terjadinya run off yang makin besar. Hal ini mengakibatkan wilayah DKI Jakarta menjadi semakin rentan untuk terjadi banjir  pada  musim  hujan  (Bappeda  DKI  Jakarta,  2013). Menurut  Deputi  Bidang  Klimatologi  Badan  Meteorologi Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG),  pada  1  Januari  2020 wilayah  Jakarta  diguyur  oleh  hujan  lebat  dimana  curah hujan  tersebut  tertinggi  sepanjang  adanya  pencatatan hujan  di  Jakarta  dan  sekitarnya  sejak  tahun  1866.  Curah hujan  ekstrem  pada  awal  tahun  2020  menjadi  salah  satu penyebab terjadinya banjir di Jakarta dan juga diakibatkan karena  adanya  perubahan  iklim.  Intensitas  hujan  yang tinggi menyebabkan tinggi muka pintu air Katulampa lebih dari 110 cm, hal ini menimbulkan luapan sungai ciliwung sehingga  mengakibatkan  banjir  di  beberapa  titik  wilayah Jakarta (BNPB, 2020).
Dari aspek teknologi, penginderaan jauh sudah semakin banyak digunakan dalam monitoring bencana banjir, baik menggunakan sensor optik ataupun sensor aktif, termasuk radar. Citra  satelit  dengan  sensor  radar  mulai  banyak dimanfaatkan  untuk  kajian  bencana  alam  disebabkan beberapa keunggulan yang dimilikinya, antara lain: dapat meliput wilayah yang cukup luas, dapat menembus awan, perekaman pada waktu siang dan malam hari dalam segala cuaca karena menggunakan gelombang radio ( microwave ) untuk  melakukan  pengamatan  permukaan  bumi (Kushardono  dan  Arief,  2020).  Teknologi  ini  mampu menutupi  beberapa  kelemahan  yang  dimiliki  citra  satelit optis.
Trinugroho  dan  Mawardi,  (2018)  telah  melakukan pemantauan  genangan  air  menggunakan  citra  satelit Landsat  7  secara  temporal  dari  tahun  2010  hingga  2013 pada  Rawa  Lebak,  Kalimantan  Selatan.  Teknik  yang dilakukan dengan interpretasi dan mendeliniasi genangan air.  Hasil  kajian  menunjukkan  kondisi  maksimum  area genangan  pada  tahun  2012.  Octarina,  dkk.  (2019) juga melakukan  deteksi  genangan  di  wilayah  DKI  Jakarta menggunakan  Landsat  8  dengan  memanfaatkan  saluran Green-Short  Wave  Infrared .  Hasil  kajian  menunjukkan metode tersebut mampu memperjelas batas antara air dan non air.
Penggunaan teknologi penginderaan jauh dengan sensor radar  juga  mulai  banyak  digunakan  untuk  kajian  banjir. Pradana, dkk. (2020) melakukan analisis daerah tergenang di  Desa  Kabupaten  Malang  menggunakan  data  SAR Sentinel-1 dengan interpretasi dan komposit saluran RGB. Hasil yang diperoleh berupa peta daerah tergenang banjir yang  didasarkan  pada  tiga  aspek  yaitu,  topografi, soil saturation dan  area  tergenang  banjir.  Fajrin,  dkk.  (2020) juga  menggunakan  citra  Sentinel-1  untuk  mendeteksi banjir di Koto Baru Sumatera Barat menggunakan metode interpolasi bilinear dan thresholding . Hasil dari penelitian
ini  menunjukkan  sebagian  besar  wilayah  Koto  Baru Sumatera Barat dilanda banjir.
Dalam perspektif pemrosesan data citra satelit, saat ini berkembang  teknologi  pemrosesan  citra  satelit  berbasis cloud  computing yang  menyediakan  data  penginderaan jauh dalam jumlah yang besar untuk mencapai target yang sulit  dicapai  ketika  melakukan  pemrosesan  secara konvensional.  Pada  teknologi cloud  computing ini  dapat melakukan analisis data citra dalam skala besar ( big data analysis ) dan mampu mengintegrasikan sumber data yang berbeda-beda.  Salah  satu  penggunaan big  data  analysis dalam  penginderaan  jauh  yaitu  untuk  deteksi  tumpahan minyak di laut secara otomatis (Chi, dkk., 2016).  Salah satu platform  cloud  computing yang  sangat  populer  untuk memproses  data-data  kebumian  adalah Google  Earth Engine . Berdasarkan  permasalahan  banjir  yang  dihadapi  oleh DKI  Jakarta,  perlu  dilakukan  kajian  tentang  deteksi genangan banjir di wilayah DKI Jakarta secara cepat. Dari hasil yang diperoleh harapannya dapat menjadi alternatif masukkan dalam pengambilan kebijakan, sehingga daerah- daerah  yang  terdampak  banjir  mendapat  perhatian  lebih dalam  upaya  mitigasi  dan  evakuasi  bencana  banjir.  Pada kajian ini digunakan citra satelit Sentinel -1 sebelum ( pre- flood )  dan  saat  banjir  ( flood )  dengan  memanfaatkan platform cloud  computing Google  Earth  Engine untuk pemrosesan  datanya.  Untuk  identifikasi  banjir  di  wilayah DKI  Jakarta  digunakan  metode change  detection menggunakan ratio  image dari  dua  citra  Sentinel-1  pada citra  sebelum  dan  saat  banjir  dan thresholding untuk menentukan optimum  threshold dalam  identifikasi  kelas banjir dan non-banjir.  Berdasarkan genangan banjir yang terdeteksi  dilakukan masking kemiringan  lereng  dan badan  air  permanen  untuk  meminimalkan  kesalahan perkiraan  banjir.  Hasil  kajian  yang  berupa  prediksi persebaran  genangan  banjir  yang  diharapkan  dapat menjadi pertimbangan dalam mitigasi bencana banjir.

## 2. Data dan Metodologi

## 2.1. Data dan Lokasi
Lokasi  kajian  mencakup  wilayah  Provinsi  DKI  Jakarta yang terdiri atas lima wilayah kota administrasi, yaitu: Kota Jakarta Pusat, Jakarta Utara, Jakarta Barat, Jakarta Selatan, dan Jakarta Timur. Data yang digunakan berupa citra Satelit Sentinel-1,  DEMNAS,  Data Global  Surface  Water ,  batas administrasi Provinsi DKI Jakarta, dan data pantau banjir yang dirilis oleh Pemprov DKI Jakarta.
Citra  satelit  Sentinel-1  berupa  citra  yang  direkam sebelum dan saat/setelah kejadian banjir (rekaman tanggal 6 Juli 2019 dan 2 Januari 2020). Data DEMNAS merupakan data DEM yang dirilis oleh BIG di situs: http://tides.big.go.id/,  dan  digunakan  untuk masking kemiringan lereng. Data Global Surface Water yang diakses pada cloud GEE untuk masking badan air permanen. Data batas  administrasi  Provinsi  DKI  Jakarta  yang  diperoleh secara online melalui  Geoportal  Provinsi  DKI  Jakarta (https://jakartasatu.jakarta.go.id/). Data lokasi banjir pada tanggal 2 Januari 2020  diperoleh dari situs Pantau Banjir milik Pemprov DKI Jakarta (http://
apps.smartcity.jakarta.go.id/pantau-banjir-v3/).  Adapun perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk  pengolahan  data adalah platform  Google  Earth  Engine berbasis cloud computing dan QGIS.
2.2. Metodologi Tahapan  pelaksanaan  penelitian  ditunjukkan  pada Gambar 1. Tahap pertama adalah membatasi daerah kajian di wilayah DKI Jakarta. Citra satelit Sentinel-1 tahun 2019 dan  2020  dilakukan filtering,  change  detection ,  hitungan optimum  threshold ,  dan  masking  daerah  terdeteksi  banjir menggunakan  data global  surface  water .  Dari  area tergenang  yang  terdeteksi  dilakukan  klasifikasi  kelas kedalaman banjir dan tahap terakhir adalah validasi hasil.
Gambar 1 Diagram alir pelaksanaan penelitian
2.2.1. Pre-processing citra satelit Sentinel-1.
Data  yang  digunakan  meliputi  2 scene citra  satelit Sentinel-1 sebelum  kejadian  banjir  (tanggal  perekaman 6 Juli  2019)  dan  saat/sesudah  kejadian  banjir  (tanggal perekaman  2  Januari  2020).  Data  citra  satelit  Sentinel-1 yang  digunakan  adalah level-1 Ground  Range  Detected (GRD)  yang  berarti  data  citra  sudah  diproyeksikan geometrinya terhadap ellipsoid WGS 84 dan tidak terdapat informasi data fase (ESA, 2021).
Tahapan pre-processing yang telah dilakukan mencakup, apply  orbit  file ,  GRD border  noise  removal , thermal  noise removal , radiometric  calibration , terrain  correction
( orthorectification ),  serta  konversi  nilai  hamburan  balik (σ°) ke satuan desibel (dB). Tahapan setelah pre-processing adalah filtering .  Beberapa  parameter  data  yang  perlu diperhatikan  pada  tahap  ini  adalah  jenis  polarisasi  yang dipilih  (misal  polarisasi  Vertikal  Vertikal  (VV), mode
instrument IW,  arah  orbit ascending ,  dan  resolusi  spasial (misal 10 m).
2.2.2. Speckle filtering Sebelum  dilakukan speckle  filtering ,  citra  satelit  perlu dilakukan pemotongan sesuai daerah kajian, dalam hal ini wilayah  DKI  Jakarta.  Tahap speckle  filtering diperlukan untuk  menghilangkan noise yang  terdapat  pada  citra. Umumnya efek speckle  noise berupa  bercak-bercak hitam putih  yang  timbul  akibat  gangguan  gelombang  yang dipantulkan  oleh  objek  di  permukaan  bumi  yang mengganggu hamburan balik sinyal radar. Pada tahap  ini hanya diterapkan filter penghalusan/ smoothing pada citra menggunakan radius 50 meter untuk mengurangi adanya efek speckle tersebut.
2.2.3. Change detection Teknik change  detection yang  digunakan  untuk identifikasi genangan banjir dari 2 waktu tersebut adalah Ratio Image (RI). RI merupakan salah satu metode deteksi perubahan dengan membandingkan piksel per piksel pada citra saat terjadi dan sebelum banjir. Ratio Image dihasilkan dengan  menghitung  rasio  nilai  koefisien  hamburan  balik (σ°)  pada  citra  saat  terjadi  banjir  dan  sebelum banjir. Persamaan  matematis  yang  digunakan  adalah  (Vanama, dkk., 2021):
𝑅𝐼  = σ° 𝑣𝑣(𝑓𝑙𝑜𝑜𝑑) σ° 𝑣𝑣(𝑝𝑟𝑒−𝑓𝑙𝑜𝑜𝑑) (1) Keterangan: σ° 𝑣𝑣(𝑓𝑙𝑜𝑜𝑑) = Koefisien hamburan balik citra saat terjadi banjir dari polarisasi VV σ° 𝑣𝑣(𝑝𝑟𝑒−𝑓𝑙𝑜𝑜𝑑) = Koefisien hamburan balik citra sebelum terjadi banjir dari polarisasi VV
Jika  koefisien  hamburan  balik  yang  dipantulkan  pada kedua citra sama, maka nilai RI = 1. Hal ini mengindikasikan tidak ada perubahan antara 2 waktu tersebut. Pada daerah yang  mengalami  perubahan,  nilai  rasio  akan  jauh  lebih besar dari 1 atau kurang dari 1, tergantung dari perubahan pada  kedua  citra.  Nilai  piksel  yang  tinggi,  pada  citra ditandai  dengan  warna  yang  cerah  untuk  area  yang perubahan tinggi. Sementara nilai yang rendah, pada citra ditandai  dengan  warna  yang  gelap  untuk  area  yang terindikasi perubahan yang rendah.
2.2.4. Perhitungan threshold
Nilai optimum threshold diperlukan untuk mengidentifikasi daerah banjir. Nilai piksel dari POI ( Point of Interest), seperti air dan perkotaan diekstraksi dari nilai indeks  rasio  hasil  deteksi  perubahan.  Data  latih  ( training dataset )  diperlukan  untuk  menghasilkan  nilai optimum threshold pada kelas tutupan lahan seperti badan air  dan perkotaan dan dibuat secara interaktif dengan melakukan digitasi pada citra Google Earth . Data POI yang digunakan, kemudian  ditampalkan  kan  pada  citra  SAR  hasil  proses change  detection untuk  dilakukan  perhitungan  statistik. Penentuan optimum  threshold menggunakan  persamaan (Vanama, dkk., 2021):
𝜇 𝑤𝑎𝑡𝑒𝑟 = 1 𝑁 ∑ 𝑊𝑎𝑡𝑒𝑟𝑃𝑂𝐼 𝑖 𝑁 𝑖=1 (2) 𝜎 𝑤𝑎𝑡𝑒𝑟 =   √ 1 𝑁−1 ∑ |𝑊𝑎𝑡𝑒𝑟𝑃𝑂𝐼 𝑖 − 𝜇 𝑤𝑎𝑡𝑒𝑟 | 𝑁 𝑖=1 ² (3)
Keterangan: N
= Jumlah sampel badan air 𝜇 𝑤𝑎𝑡𝑒𝑟 = Rata-rata dari nilai piksel badan air 𝜎 𝑤𝑎𝑡𝑒𝑟 = Standar deviasi dari nilai piksel badan air Dari  persamaan  (2)  dan  (3)  karena  menggunakan metode  RI,  nilai  piksel  non  air  juga  digunakan  dalam menentukan optimum threshold . Oleh karena itu, threshold kelas non air juga dihitung dengan ( 𝜇 𝑢𝑟𝑏𝑎𝑛 + 𝜎 𝑢𝑟𝑏𝑎𝑛 ) . Nilai piksel yang berada diantara hasil threshold kelas badan air dan non air diidentifikasi sebagai daerah banjir (Vanama, dkk., 2021).
2.2.5. Masking dan klasifikasi kedalaman banjir Kawasan  genangan  banjir  yang  terdeteksi  dilakukan masking untuk mendapatkan hasil perkiraan banjir. Proses masking dilakukan  untuk  kawasan  banjir  dengan kemiringan  lereng  lebih  dari  3°.  Hal  tersebut  dilakukan karena dalam identifikasi banjir, kemiringan lereng kurang dari  3°  merupakan  ambang  batas  untuk  daerah  rawan banjir (Tassew, 2017). Untuk masking badan air permanen digunakan data Global Surface Water untuk meminimalkan kesalahan perkiraan banjir yang terlalu tinggi. Dalam hal ini digunakan 8 piksel atau sel disekitarnya (UNOOSA, 2020).
Secara  operasional,  untuk  klasifikasi  kedalaman  banjir dari  hasil masking banjir  digunakan  data  DEMNAS.  Kelas kedalaman  banjir  yang  digunakan  menyesuaikan  dengan klasifikasi kedalaman banjir yang dirilis oleh Pemprov DKI Jakarta  pada  kejadian  banjir  2  Januari  2020  (Gambar  2.). Pada  kajian  ini,  kedalaman  banjir  dibagi  menjadi  4  kelas, yaitu: kelas pertama dengan kedalaman banjir 10 hingga 30 cm, kelas kedua dengan kedalaman 31 hingga 70 cm, kelas ketiga  dengan  kedalaman  71  hingga  150  cm,  dan  kelas keempat dengan kedalaman  lebih dari 150 cm.
Gambar 2 Lokasi banjir dari web Pantau Banjir (http://apps.smartcity.jakarta.go.id/pantau-banjir-v3/)
2.2.6. Validasi dengan Interpretasi Visual Tahap validasi dilakukan  dengan uji interpretasi visual mengacu  kepada  data  lokasi  banjir  Pemprov  DKI.  Secara visual,  daerah  genangan  banjir  dapat  diinterpretasi  dari citra  Sentinel-1  tahun  2019  (sebelum  banjir)  dan  citra Sentinel-1 tahun 2020 (saat ataupun sesudah banjir). Pada citra SAR (termasuk citra Sentinel-1), umumnya objek air atau  genangan  air  akan  terekam oleh  citra satelit dengan warna  yang  gelap,  sedangkan  untuk  objek  yang  tidak tergenang air akan tampak lebih cerah.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Proses change detection Prinsip change detection untuk deteksi genangan banjir adalah mendeteksi perubahan  nilai backscattering dari 2 seri data citra Sentinel-1 (data pada saat kondisi sebelum banjir dan saat/sesudah terjadi banjir). Hasil proses change detection menunjukan  rasio  perubahan  per  piksel.    Pada Gambar 3 sebelah kiri,  daerah yang ditandai dengan kotak merupakan  sampel  daerah  yang  terkena  banjir  pada  2 Januari  2020  menurut  data  Pemprov  DKI.  Daerah  ini berlokasi  di  RW  07,  Kelurahan  Kamal,  Kecamatan Kalideres,  Jakarta  Barat.  Pada  kawasan  atau Point  of Interest (POI) tersebut memiliki nilai RI sebesar 1,329. Nilai ini mengindikasikan terjadi perubahan pada lokasi tersebut karena nilai RI ≠ 1. Nilai rasio akan jauh lebih besar dari 1 (RI  >  1)  atau  kurang  dari  1  (RI  <  1)  bergantung  pada perubahan  kedua  citra.  Piksel  tampak  sedikit  cerah  yang menandakan pada lokasi tersebut memiliki rasio nilai yang tinggi  dan  menunjukkan  adanya  perubahan  yang  tinggi. Sementara untuk rasio nilai yang rendah ditandai dengan piksel yang gelap yang menunjukan terjadi perubahan yang rendah.
Gambar 3 Hasil change detection RI 3.2. Proses thresholding Penentuan  nilai optimum  threshold dilakukan  setelah mendapat indeks RI. Nilai optimum threshold ini digunakan untuk mengidentifikasi area banjir dan non-banjir dengan membuat  sampel  pada  kelas  badan  air  dan  non air/perkotaan/ urban (Gambar  4).  Dari  hasil  POI  sampel seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4,  kemudian ditumpang  tindihkan  pada  citra  SAR  dari  hasil  proses  RI untuk melihat nilai rasio POI tersebut.
(Sumber: ESA, 2021; Google Map, 2021)
(Sumber: Google Map, 2021)
Berdasarkan hasil POI yang sudah dibuat dan melakukan perhitungan statistik sesuai persamaan (2)  dan (3)  maka didapatkan  nilai threshold pada  kelas  badan  air  sebesar 1,222  dan  pada  kelas  non  air/perkotaan/ urban sebesar 1,859.  Berdasarkan  hal  tersebut,  setiap  nilai  piksel  yang berada  di  antara  1,222  hingga  1,859  diindikasikan merupakan daerah banjir. Hasil proses thresholding berupa layer  biner  menunjukan  nilai  1  untuk  semua  piksel  yang berada di antara 1,222 dan 1,859 dan nilai 0 untuk semua piksel yang tidak berada pada rentang tersebut. Layer biner ( binary  layer )  merupakan  layer  yang  hanya  mempunyai dua nilai derajat keabuan ( gray level ) 0 atau 1. Warna putih menunjukan  nilai  1  untuk  kelas  banjir,  sedangkan  warna hitam menunjukan nilai 0 untuk kelas tidak banjir seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 4 Pembuatan sampel POI
Gambar 5 Hasil thresholding
3.3. Deteksi Genangan Banjir dan Kedalaman Banjir.
Tahap  terakhir  dari  proses  deteksi  genangan  banjir adalah masking badan air permanen, masking kemiringan lereng,  dan masking piksel/sel  tetangga.  Dari  hasil threshold ,  dilakukan masking badan  air  permanen menggunakan  data Global  Surface  Water dengan memanfaatkan band  seasonality .  Pada  tahap masking kemiringan  lereng,  digunakan  data  DEMNAS  untuk menghilangkan  area  banjir  yang  berada  di  kemiringan lereng lebih dari 3%. Tahap terakhir, yaitu masking piksel atau sel dihitung dengan memperhatikan 8 piksel atau sel terdekat.  Hasil  akhir  berupa  kawasan  yang  terindikasi banjir pada tahun 2020 ditampilkan pada Gambar 6.
Hasil  kawasan  yang  terindikasi  banjir  perlu  dilakukan penambahan  informasi  kedalaman  banjir  dari  data  DEM dan  sekaligus  klasifikasi.  Pada  kajian  ini  hasil  klasifikasi dikelompokkan dalam 4 kelas. Hal ini untuk menyesuaikan dengan  data  lokasi  kejadian  banjir  yang  dirilis  di  situs Pantau Banjir Pemprov DKI. Gambar 7 menampilkan hasil identifikasi sebaran banjir dan kedalamannya dan contoh salah  satu zoom  out di  suatu  lokasi  (kotak  merah).  Pada gambar  tersebut  disajikan  4  warna  yang  menunjukkan tingkat  kedalaman  air  banjir,  dari  yang  paling  rendah (warna  biru)  sampai  yang  paling  dalam  (warna  merah, dengan kedalaman lebih besar daripada 150 cm).
Gambar 6 Hasil identifikasi banjir Jakarta 2 Januari 2020
Gambar 7. Hasil identifikasi sebaran banjir dan kedalamannya dan contoh zoom out .
(Sumber: Google Map, 2021)
(Sumber: Google Map, 2021)
(Sumber: Google Map, 2021)
(Sumber: Google Map, 2021)
3.4. Luas Genangan Banjir Perhitungan  luas  genangan  banjir  ditabulasikan  untuk setiap  kota  di  wilayah  DKI  Jakarta.  Proses  hitungan  luas genangan air ini dapat  dilakukan  secara cloud computing menggunakan platform GEE. Hasil hitungan luas genangan banjir  disajikan  pada  Tabel  3.1.  Berdasarkan  hasil perhitungan luas yang diperoleh, luas area banjir pada tiap kota di Jakarta pada tanggal 2 Januari 2020 adalah sekitar 220 ha di Jakarta Timur, 310 ha di Jakarta Utara, 258 ha di Jakarta Barat, 110 ha di Jakarta Pusat, dan 257 ha di Jakarta Selatan.  Wilayah  Jakarta  Utara  merupakan  wilayah  yang terdampak banjir paling luas dari tiap kota di DKI Jakarta (Gambar 8).
Tabel 3.1 Luas genangan banjir tiap kota
No Kota di DKI Jakarta Luas (ha) 1 Jakarta Barat 258,304 2 Jakarta Pusat 110,580 3 Jakarta Selatan 257,021 4 Jakarta Timur 220,881 5 Jakarta Utara 310,058 Total luas genangan 1.156,843 Gambar 8 Luas banjir tanggal 2 Januari 2020 di DKI

## Jakarta

## 3.6. Validasi
Validasi hasil deteksi genangan banjir yang diturunkan dari  citra  satelit  Sentinel-1  dilakukan  dengan  cara interpretasi  visual  dan  dibandingkan  dengan  data  lokasi banjir yang dirilis oleh Pemprov DKI. Contoh hasil validasi dapat dilihat pada Gambar 9.
(a)
(b)
Gambar 9 Perbandingan tampilan citra sebelum dan sesudah (a) pada saat terjadi banjir; (a) pada saat tidak banjir
Pada  citra  SAR,  termasuk  Sentinel-1,  umumnya  untuk objek  air  ataupun  genangan  air  akan  terekam  dengan warna gelap, sedangkan untuk objek yang tidak tergenang akan  tampak  cerah.  Ini  menjadi  salah  satu  kunci  untuk melakukan  interpretasi  pada  citra  satelit  sentinel.  Hal  ini dapat menjadi pembeda pada saat kondisi sebelum terjadi banjir  dan  pada  saat  atau  sesudah  terjadi  banjir.  Pada Gambar 9 (a) sangat terlihat jelas perbedaannya pada citra tahun  2019 dan  tahun  2020. Pada bagian yang dilingkari tampak  berwarna  gelap  pada  citra  Sentinel  tahun  2020, yang  dapat  dinyatakan  pada  daerah  tersebut  terdapat genangan atau terjadi banjir, sedangkan pada Gambar 9 (b) tidak  terlihat  perbedaan  pada  Sentinel-1  tahun  2019 dengan tahun 2020, sehingga dapat dinyatakan pada area tersebut tidak terjadi banjir. Ini diperkuat dengan data yang dirilis oleh Pemprov DKI Jakarta.
Hasil validasi menggunakan data Pemprov DKI dengan membandingan  antara  citra  Sentinel-1  tahun  2019  dan 2020,  diperoleh  hasil  61  lokasi  atau  sekitar  28,96% termasuk  ke  dalam  hasil  interpretasi  kelas  banjir  dan terdapat 157 lokasi atau sekitar 71,04% termasuk ke dalam hasil interpretasi kelas tidak banjir. Catatan penting yang diperoleh  adalah,  tahapan  interpretasi  visual  cukup  sulit dilakukan  dalam  identifikasi  objek  pada  citra  Sentinel-1 antara banjir dan tidak banjir di daerah perkotaan. Hal ini kemungkinan terbesar disebabkan oleh jenis backscattering radar adalah double-bounce scatterers .
Double-bounce
merupakan daerah dimana backscattering radar  sangat  tinggi  sebagai  efek  pantulan balik sinyal radar karena adanya pantulan dari gedung dan bangunan.  Daerah double-bounce scattering berupa  objek bangunan, batang pohon, tiang lampu, dan struktur vertikal lainnya  yang  dapat  membelokkan  hamburan  awal  ke sensor  (Flores-Anderson,  dkk.,  2019).  Pada  citra  SAR, termasuk  Sentinel-1  GRD,  tampilan  pada  daerah double bounce berupa  piksel  yang  terang  atau  sinyal backscattering tinggi,  sehingga  jika  terjadi  banjir identifikasi  genangan  sulit  dilakukan  karena  tampilan  air yang  seharusnya  tampak  berwarna  gelap  akibat  sinyal backscattering rendah, pada citra jadi tidak terlalu tampak gelap akibat adanya pantulan dari gedung dan bangunan.
2019 2020
2019 2020

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa:
1. Identifikasi daerah terkena banjir di wilayah DKI Jakarta menggunakan metode change detection antara dua data set citra Sentinel-1 tahun 2019 dan 2020 diperoleh luas daerah yang terkena banjir pada periode 2 Januari 2020 adalah sekitar 220 ha di Jakarta Timur, 310 ha di Jakarta Utara, 258 ha di Jakarta Barat, 110 ha di Jakarta Pusat, dan 257 ha di Jakarta Selatan.
2. Hasil  identifikasi  daerah  genangan  banjir  pada  pada citra Sentinel-1 menggunakan metode change detection dan thresholding masih  dipengaruhi noise dan  juga adanya  efek  bayangan  pada  citra  akibat  perbedaan sudut pengambilan citra.
3. Hasil  interpretasi  dan  validasi  dengan  citra  Sentinel-1 tahun  2019  dan  tahun  2020  menggunakan  221  data sampel  lokasi  banjir  Pemprov  DKI  diperoleh  hasil bahwa terdapat 61 lokasi atau sekitar 28,96% termasuk ke  dalam  hasil  interpretasi  kelas  banjir  dan  terdapat 157 lokasi atau sekitar 71,04% termasuk ke dalam hasil interpretasi kelas tidak banjir.

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam  artikel  ini  ( The  authors  declare  no  competing interest ).

## 6. Referensi
Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB). (2020).
Infografis Banjir Jakarta, Banten Dan Jabar 10 Januari 2020 . https://bnpb.go.id/infografis/infografis- banjir-jakarta-januari-2020 Bappeda  DKI  Jakarta.  (2013). Rencana  Pembangunan Jangka  Menengah  Daerah  Provinsi  Jakarta  Tahun 2013-2017 . 1 – 165. Chi, M., Plaza, A., Benediktsson, J. A., Sun, Z., Shen, J., & Zhu,
Y.  (2016).  Big  Data  for  Remote  Sensing:  Challenges and Opportunities. Proceedings of the IEEE , 104 (11),
2207 – 2219. https://doi.org/10.1109/JPROC.2016.2598228 European Space Agency (ESA). (2021). Product Types and Processing Level-1 . Fajrin,  Adha,  M.  Y.,  &  Armi,  I.  (2020). Pemanfaatan  Citra Sentinel-1  SAR  Untuk  Deteksi  Banjir  Studi  Kasus Pangkalan Koto Baru Sumatera Barat . October 2019 . https://doi.org/10.21063/SPI4.2019.u Flores-Anderson,  A.  I.,  Herndon,  K.  E.,  Thapa,  R.  B.,  & Cherrington,  E.  (2019).  Sampling  Designs  for  SAR- Assisted  Forest  Biomass  Surveys. THE  SAR HANDBOOK  Comprehensive  Methodologies  for  Forest Monitoring  and  Biomass  Estimation ,  1 – 307. https://doi.org/10.25966/nr2c-s697 Kushardono,  D.,  &  Arief,  R.  (2020). Pemanfaatan  Data Satelit  Radar  untuk  Wilayah  Darat  di  Indonesia: Peluang dan Tantangan (pp. 1 – 232). LIPI Press.
Octarina, T. M., Putra, I. D. N. N., & Wirdiani, N. K. A. (2019). Penginderaan Jauh Pemrosesan Data Satelit Landsat 8 Untuk  Deteksi  Genangan. Jurnal  Ilmiah  Merpati (Menara  Penelitian  Akademika  Teknologi  Informasi) , 7 (1), 77. https://doi.org/10.24843/jim.2019.v07.i01.p09
Pradana,  I.  H.,  Irawan,  L.  Y.,  Setiawan,  D.,  &  ...  (2020).
Analisis  Daerah  Tergenang  Banjir  Di  Desa  Sitiarjo, Kabupaten Malang Menggunakan Data SAR (Synthetic Aperture  Radar)  Sentinel-1. Jurnal  Georafflesia  … , 3 , 58 – 67.
https://journals.unihaz.ac.id/index.php/georafflesia /article/view/1347
Tassew,  G.  T.  (2017). Flood  Detection  and  Mapping  Using Microwave Remote Sensing; A Case Study on Lake Koka Cachment, Awash River Basin, Ethiopia [Thesis, Addis Ababa  University].  AAU  Institutional  Repository. http://213.55.95.56/handle/123456789/6610 Trinugroho, M. W., & Mawardi. (2018). Pemantauan Area Genangan  Air  Pada  Rawa  Lebak  Menggunakan Teknologi  Penginderaan  Jauh. Jurnal  Ilmiah Geomatika , 23 (2), 49. https://doi.org/10.24895/jig.2017.23-2.716
United  Nations  Office  for  Outer  Space  Affairs  (UNOOSA). (2020). Step-by-Step:  Recommended  Practice:  Flood Mapping and Damage Assessment using Sentinel-1 SAR data  in  Google  Earth  Engine .  https://un- spider.org/advisory-support/recommen ded- practices/recommended-practice-google-earth- engine-flood-mapping/step-by-step Vanama, V. S.  K., Rao, Y. S.,  & Bhatt, C. M. (2021). Change detection based flood mapping using multi-temporal Earth Observation satellite images: 2018 flood event of Kerala, India. European Journal of Remote Sensing , 54 (1), 42 – 58. https://doi.org/10.1080/22797254.2020.1867901