Volume 24 Nomor 01, April 2024 : 21-28

## Analisis Daerah Genangan Banjir di Kabupaten Kampar Dengan Menggunakan GEE (Google Earth Engine)
Analysis of Flood Inundation Areas In Kabupaten Kampar Using
GEE (Google Earth Engine)
Deni Pratama 1, *, Sigit Sutikno 2 , Muhamad Yusa 2
1 Magister Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Riau
2 Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Riau
* Penulis korespondensi : deni.pratama7096@grad.unri.ac.id Tel.: 0822-4991-9383 Diterima:Jan 18, 2024; Direvisi : Apr 24, 2024; Disetujui : Apr 25, 2024 DOI: 10.25299/saintis.2024.vol24(01).15487

## Abstrak
Kabupaten  Kampar  merupakan  salah  satu  wilayah  yang  sering  mengalami  banjir,  yang  diakibatkan  meluapnya  sungai  Kampar. Sepanjang  tahun  2011  –  2017  tercatat  paling  sedikit  telah  terjadi  bencana  banjir  1  (satu)  kali  dalam  setahun.  Untuk  meminimalisir dampak kejadian banjir, maka perlu dilakukan mempelajari karakteristik curah hujan secara temporal maupun spasial. Hal ini penting sebagai informasi kepada masyarakat untuk mengantisipasi dampak curah hujan ekstrem pada waktu dan lokasi tertentu. Penelitian ini bertujuan  untuk  mengidentifikasi  spatio-temporal  yang  ekstrem  dari  curah  hujan  di  Kabupaten  Kampar  yang  sering  menyebabkan banjir.  Namun  untuk  mengidentifikasi  ciri  –  ciri  hujan,  penelitian  ini  menggunakan  CHIRPS  (Climate  Hazards  InfraRed  Precipitation dengan  Station)  data  satelit  karena  data  observasi  curah  hujan  di  Station  Klimatologi  Riau  tidak  tersedia  2012.  Hasil  identifikasi menunjukan  bahwa  korelasi  (  R  )  nilai  antara  data  observasi  curah  hujan  dan  data  satelit  CHIRPS  adalah  0.526.    Nilai  ini  diartikan “sedang”  untuk  dijadikan  alternatif  data  kajian.  GEE  (Google  Earth  Engine)  sebagai  platform  berbasis  cloud  digunakan  untuk mengidentifikasi  karakteristik  temporal  diketahui  curah  hujan  ekstrem  terjadi  di  bulan  Januari,  Juni,  Agustus  dan  November.  Hasil identifikasi spasial menunjukan  bahwa wilayah tersebut mempunyai rata  – rata curah hujan maksimum tertinggi terdapat di wilayah Kecamatan Koto Kampar Hulu 40.01 mm/hari. Ini dapat dipastikan dengan melihat dokumentasi kejadian banjir yang sering terjadi di wilayah tersebut.
Kata  Kunci: Kabupaten  Kampar,  Banjir,  Spatio-Temporal,  Climate  Hazards  InfraRed  Precipitation  with  Station  (CHIRPS),  Google  Earth Engine (GEE)

## Abstract
Kampar  Regency  is  one  of  the  areas  that  frequently  experiences  flooding,  which  is  caused  by  the  overflowing  of  the  Kampar  River. Throughout 2011 - 2017, it was recorded that at least 1 (one) flood disaster occurred a year. To minimize the impact of flood events, it is necessary to study the characteristics of rainfall both temporally and spatially. This is important as information for the public to anticipate the impact of extreme rainfall at certain times and locations. This research aims to identify spatio-temporal extremes of rainfall in Kampar Regency which often cause flooding. However, to identify the characteristics of rainfall, this research uses CHIRPS (Climate Hazards InfraRed Precipitation  with  Station)  satellite  data  because  rainfall  observation  data  at  the  Riau  Climatology  Station  is  not  available  in  2012.  The identification results show that the correlation (R) value between rainfall observation data and CHIRPS satellite data is 0.526. This value is interpreted as "medium" to be used as an alternative study data. GEE (Google Earth Engine) as a cloud-based platform is used to identify the known temporal characteristics of extreme rainfall occurring in January, June, August and November. The spatial identification results show that this area has the highest average maximum rainfall in the Koto Kampar Hulu District area of 40.01 mm/day. This can be confirmed by looking at the documentation of flood events that often occur in the area.
Keywords: Kabupaten  Kampar,  Flood,  Spatio-Temporal,  Climate  Hazards  InfraRed  Precipitation  with  Station  (CHIRPS),  Google  Earth Engine (GEE)

## PENDAHULUAN
Air merupakan salah satu sumber daya alam yang  menjadi  sumber  kehidupan  bagi  seluruh makhluk  hidup  yang  ada  di  bumi  ini,  dengan pernyataan  itu  menyatakan,  bahwa  air  merupakan elemen  penting  dalam  kehidupan  manusia,  tidak saja  untuk  dikonsumsi,  kebutuhan  air  akan menopang banyak aktivitas manusia. Air merupakan  material  yang  membuat  kehidupan terjadi di Bumi [1].
Kabupaten  Kampar  memiliki  batas  –  batas  : Utara  –  Kota  Pekanbaru,  Kabupaten  Siak,  Selatan    – Kabupaten  Kuantan  Singingi  ;  Barat  –  Kabupaten Rokan  Hulu,  Provinsi  Sumatera  Barat;  Timur  – Kabupaten  Pelalawan  dan  Siak.  Kabupaten  Kampar terdiri dari 21 Kecamatan, 250 Kelurahan/Desa. Luas wilayah Kabupaten Kampar mencapai 11.289,28 Km 2 dan jumlah penduduk 857.752 jiwa [2].
Sebagian  besar  Kabupaten  Kampar  berada dalam  DAS  Kampar  dan  sebagian  kecil  termasuk  ke dalam  DAS  Siak.  Sungai  –  sungai  tersebut  yang
terdapat  di  Kabupaten  Kampar  ini  sebagian berfungsi sebagai sarana perhubungan, sumber air bersih,  budi  daya  ikan,  maupun  sebagai  sumber energi listrik yang berada di PLTA Koto Panjang [2].
Kabupaten  Kampar  merupakan  salah  satu wilayah  yang  sering  mengalami  banjir,  yang diakibatkan oleh hujan dengan intensitas tinggi dan meluapnya Sungai Kampar.   Sepanjang tahun 2013 – 2017 tercatat paling sedikit telah terjadi bencana banjir  1  (satu)  kali  dalam  setahun.  Hal  ini berdasarkan  data  yang  terjadi  dirangkum  oleh BNPB  (Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana), seperti Tabel 1.

## Tabel 1. Data Banjir di Kampar  Tahun 2013 – 2017
[3] Waktu Jlh Korban Meninggal Hilang Luka Menderita Mengungsi 2013 19 0 3 3 5 2014 11 0 0 0 0 2015 40 10 0 10 20 2016 1 1 0 0 0 2017 6 4 2 0 Jumlah 77 15 5 13 25
Merujuk data pada Tabel 1, kejadian bencana banjir di Kab. Kampar sudah terjadi secara berkala dan  memiliki  dampak  kepada  penduduk.  Dampak banjir  yang  ditimbulkan  berupa  kerusakan  rumah dan  fasilitas  pendidikan,  hal  ini  secara  tidak langsung  akan  mengakibatkan  peningkatan  angka kemiskinan bagi penduduk terdampak.
Banjir  adalah  peristiwa                atau    keadaan dimana  terendamnya  suatu  daerah  atau  daratan karena  volume  air  yang  meningkat  [4].  Banjir disebabkan  oleh  kondisi  alam  seperti  curah  hujan yang  tinggi,  dan  faktor  aktivitas  penduduk  seperti alih fungsi lahan dan penyempitan sepadan sungai. Pada  penelitian  ini  penyebab  banjir  akan menggunakan  indikator  besaran  nilai  intensitas curah hujan maksimal yang terjadi pada saat banjir. Dalam  perkembangannya,  identifikasi  peristiwa hujan ekstrem dianalisis menggunakan indeks yang dikembangkan  oleh  beberapa  peneliti  dan organisasi  [5].  Teknik  dalam  mengklasifikasikan frekuensi  curah  hujan  ekstrem  dibagi  menjadi  dua kelompok,  yaitu  menggunakan  :  (1)  ambang  batas tetap; (2) ambang batas spesifik lokasi ( site specific threshold ). Curah hujan harian 100mm/hari sebagai indeks curah hujan ekstrem[6].
Proses  identifikasi  karakteristik  hujan ekstrem  yang  terjadi  akan  menjadi  informasi  awal dalam  melakukan  pemetaan  kawasan  banjir. Identifikasi  karakteristik  hujan    ekstrem  dilakukan dengan    mengombinasikan  data  pengukuran  hujan oleh  BMKG  dan  data  hujan  satelit.  Kombinasi  ini dilatar belakangi oleh data hujan yang direkam oleh stasiun    milik  BMKG  di  Kabupaten  Kampar  tidak sepenuhnya lengkap. Penelitian ini akan menggunakan  data  hujan    satelit  CHIRPS  ( Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station ). Kajian  kelayakan  penggunaan  data  hujan  satelit CHIRPS  dilakukan  pada  tahun  2016  dengan
membandingkan  data  satelit  CHIRPS  terhadap  data pengukuran hujan  di wilayah Cyprus, sebuah negara yang berbatasan dengan Negara Turki bagian selatan [7]. Hasil penelitian menunjukkan nilai korelasi yang baik  antara  nilai  CHIRPS  dan  curah  hujan  yang tercatat.  Penggunaan  data  satelit  dalam  sebuah kajian,  tidak  bisa  dipisahkan  dengan  penggunaan platform  SIG  (Sistem  Informasi  Geografis)  untuk mengekstraksi informasi yang diperlukan[8][9][3].
Pemetaan  kawasan  rawan  banjir  merupakan tindakan  pencegahan  yang  dapat  diupayakan  untuk mengidentifikasi  bencana  banjir  yang  telah  terjadi secara  berkala.  Pemetaan  dilakukan  dengan  cara memetakan  wilayah  yang  memiliki  kerentanan terhadap  kejadian  banjir  dengan  memanfaatkan teknologi  SIG  (Sistem  Informasi  Geografis)  untuk melakukan  analisis  terhadap  parameter-parameter banjir.  Selain  pemanfaatan  teknologi  SIG,  teknik penginderaan  jauh  juga  dapat  berperan  untuk mengetahui  kejadian  banjir[10].    Metode  ini digunakan  karena  pemetaan  daerah  rawan    banjir dapat  mencakup  daerah  yang  luas  dengan  waktu pengolahan  yang  relatif  singkat.  Seiring  dengan perkembangan  teknologi,  pengolahan  data  citra dengan metode  penginderaan  jauh  dapat  dilakukan lebih cepat dengan melewati proses mengunduh citra dari situs tertentu.
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi  karakteristik  spasial  dan  temporal dari hujan yang terjadi di Kabupaten Kampar selama 5 tahun terakhir (2018-2022), kemudian memetakan kawasan  banjir  di  Kabupaten  Kampar.  Dengan  GEE juga  peniliti  menghitung  luas  sebaran  genangan banjir, dan mengkaji apakah  GEE dapat menjadi alat bantu untuk memetakan kawasan banjir.

## METODOLOGI
Penelitian  ini  dilakukan  pada  wilayah  Kab. Kampar,  di  mana  Kabupaten  Kampar  secara terletak  antara  01000'40''  Lintang  Utara  dan 00027'00'' Lintang Selatan dan antara 100028'30'' -  101014'30''  Bujur  Timur  dan  dilalui  oleh  garis ekuator atau garis khatulistiwa yang terletak pada garis  lintang  00  [2][11][12].  Berdasarkan  posisi geografisnya, Kabupaten Kampar memiliki batas  – batas:  Utara  –  Kota  Pekanbaru,  Kabapaten  Siak; Selatan  –  Kabupaten  Kuantan  Singingi;  Barat  – Kabupaten  Rokan  Hulu  dan  Provinsi  Sumatra Barat;  Timur  –  Kabupaten  Pelalawan  dan Kabupaten  Siak.  Peta  Kabupaten  Kampar  secara keseluruhan tergambar pada Gambar 1.
Tahapan  penelitian  ini  secara  umum  dapat dilihat  pada  Gambar  2.  Penelitian  ini  dilakukan menggunakan  data  sekunder  dengan  rincian sebagai berikut :
1. Data kejadian banjir
2. Data hujan satelit CHIRPS
3. Data Citra Sentinel-1 SAR
4. Data Hujan BMKG
5. Data lokasi banjir BPBD
Gambar 2. Tahapan Penelitian
Penentuan  karakteristik  hujan  ekstrem menggunakan data hujan CHIRPS pada Google Earth Engine dilakukan  dengan  memasukkan script pada kolom code  editor seperti  pada  Gambar  3  berikut. Setelah data diekstraksi menggunakan Google Earth Engine ,  data  kemudian  dianalisis  untuk  mencari curah  hujan  harian  maksimum  per-bulan  selama 2018-2022.  Kemudian  untuk  mengetahui  sebaran hujan  secara  spasial  dengan  menggunakan  fungsi inspector untuk  masing-masing  sebaran  wilayah. Dalam  kajian  ini,  sebaran  wilayah  akan  dibagi  per wilayah kecamatan.
Gambar 3. Contoh Script Untuk Mengekstrak dan Mengunduh Data CHIRPS [13]
Langkah  awal  setelah  melakukan  studi literatur dan pengumpulan data pendukung adalah
menentukan  wilayah  penelitian  pada  GEE  ( Google Earth  Engine ).  Penentuan  area  penelitian  bertujuan untuk  membuat  tampilan  lebih  detail  dan mengurangi  lamanya  waktu  proses  visualisasi. Penentuan  area  dapat  dilakukan  dengan  beberapa cara yaitu :
a. Hand-drawn polygons. Batasan  dapat  dibuat  secara  interaktif. Tools poligon  dapat  diaktifkan  di  sudut  kanan  atas  panel peta.  Simpul  dibuat  dengan  klik  kiri  dan  poligon diselesaikan  dengan  meng klik dua  kali.  Geometri dapat terdiri dari lebih dari satu  poligon.  Tekan  ' Out ' setelah  selesai  mengatur  area  penelitian.  Gambar  4 menampilkan  contoh  penggunaan hand-drawns polygons .
Gambar 4. Contoh Penggunaan Hand-Drawns Polygons [8]

## b.
Shapefile Penentuan  area  penelitian  akan  lebih  akurat jika  menggunakan Shapefile  (.shp) .  Hal  ini direkomendasikan  saat  meneliti  wilayah  studi  yang sangat berbeda misalnya daerah aliran sungai. Mulai impor  melalui  tab  ' Asset '  di  pojok  kiri  atas.  Pada menu gulir ke bawah menu 'New’ pilih 'Upload Table’ , lalu  pilih file yang  ingin  dipakai.  Gambar  5 menampilkan  contoh  penggunaan  shapefile  untuk penentuan area penelitian.
c. In-build Country boundary features GEE menyediakan beberapa feature collection tertentu  untuk  membantu  pengguna menentukan  area  penelitiannya.  Sebagai  contoh datasets  FAO  GAUL:  Global  Administrative  Unit Layers  2015,  Country  Boundaries . Dataset ini merupakan dataset yang  dimiliki  oleh  FAO  ( Food and  Agriculture  Organization )  atau  organisasi pangan  dan  pertanian  dunia  dengan  batas administrasi  setingkat  negara.  FAO  menyediakan batasan administrasi  setingkat    negara,    provinsi dan      kabupaten/kota. Dataset tersebut  dapat digunakan  dengan  melalukan ‘import’ kedalam skrip.
Berdasarkan ketiga pilihan di atas, penelitian ini  akan  menggunakan  metode  ‘ Shapefile ’  dengan pertimbangan  tingkat  akurasi  yang  lebih  akurat, sehingga  luas  area  banjir  dapat  dihitung  dengan lebih akurat.
Penentuan waktu kejadian banjir merupakan  langkah  krusial  dalam  penelitian  ini. Penentuan  waktu  kejadian  akan  menggabungkan data-data  dari  BNPB,  data  pengukuran hujan dari BMKG  dan  data  hujan  satelit  CHIRPS  yang  sudah diolah  dengan  menetapkan  ambang  batas  hujan ekstrem. Hal ini dilakukan untuk melengkapi data- data kejadian banjir yang tidak terekam oleh BPBD dan  BMKG.  Waktu  kejadian  banjir  yang  di input kedalam kolom script ,  terdiri  atas  waktu  sebelum banjir (pre-flood) dan  sesudah  banjir (post-flood)
[14] . Sebagai  informasi  Citra  Sentinel-1  direkam setiap 12 hari untuk setiap titik di seluruh dunia.
Setelah  data  diekstraksi  menggunakan Google  Earth  Engine, tahapan  selanjutnya,  data kemudian dianalisis untuk menentukan curah hujan maksimum  perbulan  selama  kurun  waktu  tahun 2018  –  2022.  Fungsi inspector digunakan  untuk mengetahui  sebaran  hujan  secara  spasial.  Sebaran spasial  akan  dibagi  per  masing  –  masing  wilayah kecamatan  yang  ada  di  Kabupaten  Kampar  yang terdiri dari 21 Kecamatan.

## HASIL DAN DISKUSI
Melihat  apakah  penggunaan  data  CHIRPS dapat  dipakai  untuk  mengidentifikasi  karakteristik spasio-temporal  hujan  ekstrem  di  Kabupaten Kampar,  maka  perlu  dilakukan  uji  korelasi  dengan membandingkan data CHIRPS dan data pengukuran lapangan.  Untuk  menghitung  koefisien  korelasi  di pakai persamaan (1)  sebagai berikut :
𝑅 = 𝑛  ∑ PiQi− ∑ Pi x 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 ∑ Qi 𝑛 𝑖=1 √𝑛 ∑ P𝑖2−(∑ 𝑃𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 )² √∑ 𝑄𝑖²−(∑ 𝑄𝑖 𝑛 𝑖=1 )² 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan : Pi  = Data Penakar Hujan BMKG Qi = Data CHIRPS N  = Jumlah Data
Tabel 2. Data Curah Hujan Maksimum Bulanan BMKG
No Bulan RR (mm) 2018  2019  2020  2021  2022 1  Januari 59,3  109,6  32 107 39 2  Februari 12,9  39,5 28 60 45,6 3  Maret 72,5  28,4 27 59 44 4  April 31 35,7 61 89 60,2 5  Mei 107,5  61 61,2 89 42 6  Juni 60,5 67 42 97,8 103 7  Juli 42 12,9  90,5 66 62 8  Agustus 33,5 42 94,5 32 52,3 9  September 41 17 53,5  62,8 58,8 10  Oktober 91,5  44,5 63 56,8 87 11  November 139  41,5 52 176 58 12  Desember 86,6 62 37 84 14,6
Data hujan satelit CHIRPS tahun 2018 – 2022 yang di ekstraksi menggunakan GEE di sajikan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Data Hujan Maksimum Bulanan CHIRPS
No  Bulan RR (mm) 2018  2019  2022  2021  2022 1 Januari 123,74 108,44  98,40  28,29  27,35 2 Februari  58,26  29,68  18,87  35,97  9,51 3 Maret 66,65  56,27  63,62  45,61  46,55 4 April 130,07  51,92  67,26  145,75 108,42 5 Mei 84,82  75,60  72,90  94,46  96,22 6 Juni 40,06  75,04  119,23 112,45  54,56 7 Juli 78,70  40,14  45,46  105,61 102,60 8 Agustus 65,02  40,19  42,12  35,09  100,12 9 September  57,76  81,98  33,27  84,97  117,88 10  Oktober 86,12  87,08  67,83  73,39  58,39 11  November  81,80  73,59  78,54  117,08  98,47
12  Desember  90,39  110,07 24,84  64,45  71,38
Analisis karakteristik temporal pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data curah hujan maksimum  bulanan  pada  Tabel  4  kemudian dilakukan  analisis  statistik  frekuensi  kejadian  hujan di  Kabupaten  Kampar.  Analisis  frekuensi  dilakukan dengan  menghitung  interval  kelas  curah  hujan  yang terjadi  di  Kabupaten  Kampar  selama  2018-2022. Setelah  kelas  hujan  diketahui,  kemudian  dihitung frekuensi  kejadian  hujan  pada  masing-masing interval  kelas  hujan.  Hasil  pengolahan  statistik frekuensi kejadian hujan  tersebut  ditabelkan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Analisa Frekuensi Curah Hujan di Kabupaten Kampar Tahun 2018 – 2022
Interval Kelas
Curah Hujan (mm/hari) Frekuesi 10-42 22 43-75 23 76-108 11 109-141 2 142-174 0 175-207 1 208-240 0 241-273 0 Total 60
Karakteristik  temporal  yang  akan  disajikan  pada penelitian  ini  mengambil  waktu  kejadian  banjir pada  bulan  dengan  curah  hujan  tertinggi  pada tahun  tersebut  selama  2018  –  2022.  Hasilnya  di tabel 5.

## Tabel 5. Distribusi Curah Hujan Ekstream di Kabupaten Kampar
Tahun Bulan Tanggal Curah Hujan Maksimal (mm) 2018 November 15 139 2019 Januari 16 109,6 2020 Agustus 16 94,5 2021 November 1 176 2022 Juni 14 103
Analisis karakteristik spasial hujan ekstream menggunakan  data  hujan  satelit  pada  CHIRPS memanfaatkan  klasifikasi  warna  yang  muncul  saat mengekstraksi  data  dari  GEE.  Kemudian  dilakukan pengambilan  titik  pada  masing-masing  kecamatan di  Kab.  Kampar  untuk  merepresentasikan  kejadian hujan  ekstream  yang  terjadi  pada  masing-masing kecamatan.  Wilayah  Kab.  Kampar  memiliki  21 Kecamatan, dengan melakukan pemrograman pada GEE  didapatkan  hasil  perekaman  hujan  secara spasial  pada  masing  –  masing  waktu  sesuai  yang didapatkan  pada  Table  5.  Hasil  tersebut ditampilkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Sebaran Hujan Extrem di Kab. Kampar Tahun 2018 – 2022
Gambar  6  di  atas  menggambarkan  sebaran spasial hujan ekstrem yang terjadi sepanjang 2018 - 2022  di  Kab.  Kampar.  Waktu  kejadian  hujan ekstrem  yang  digunakan  untuk  melihat  sebaran spasial  diambil  berdasarkan  tanggal  dimana  curah hujan  maksimum  pada  tahun  tersebut.  Hasil  yang ditunjukan  pada  Tabel  5  dan  Gambar  6 menunjukkan bahwa pada bulan dengan kemungkinan  hujan  ekstrem  terjadi  yaitu  Januari, Juni, Agustus, November semua wilayah Kecamatan
di  Kab.  Kampar  memiliki  potensi  sebagai  wilayah rawan banjir.
Namun  demikian,  untuk  melihat  wilayah dengan  potensi  terbesar  data  pada  Tabel  6 menampilkan  curah  hujan  ekstrem  yang  terjadi selama  2018  -  2022  di  Kab.  Kampar  per  masing- masing  wilayah  kecamatan  menunjukkan  Koto Kampar Hulu berada diposisi pertama sebagai daerah dengan  potensi  rawan  bahwa  Kecamatan  banjir. Selanjutnya untuk melihat sebaran wilayah banjir per wilayah  kecamatan  secara  lebih  rinci  akan memanfaatkan data citra satelit Sentinel-1.
Waktu  kejadian  banjir  dalam  penelitian  ini ditentukan  dengan  kombinasi  data  –  data  yang diberikan  oleh  BPBD,  data  pengukuran  hujan  yang dihimpun  oleh  BMKG  Stasiun  Klimatologi  Riau  dan hasil  olahan  data  hujan  satelit  CHIRPS.  Penentuan waktu  kejadian  oleh  beberapa yang dimiliki masing- masing  tidak  lengkap  dan  memerlukan  data  hujan satelit  CHIRPS  sebagai  sumber  data  alternative. Berdasarkan  data  dari  BPBD  kejadian  banjir  di  Kab. Kampar selama 2018 – 2022 ditabelkan dalam dalam Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Data Perekaman Perkiraan Waktu Banjir [2]

## Data Lapangan/BPBD
Tahun Tanggal Wilayah Terdampak Keteran gan Curah Hujan BMKG (mm/ha ri) Curah Hujan CHIRPS (mm/ha ri) 2018 23-Nov -Seluruh Kecamatan 0 0 2019 15-Jan - Kec. Kampar Kiri 12,6 32,05 2019 31-Jan - Kec. Gunung Sahilan 1 0 2020 13-Feb - Kec. Salo 12,5 0 2020 15-Feb Kec. Koto Kampar Hulu 16 0 2020 06-Apr Kec. Kampar Kiri 14,5 19,44 2020 07-Jul Kec. Kampar Kiri 0 15,09 2021 09-Jan - Kec. Tambang 107 18,56 - Kec. Kampar 107 18,56 2021 16-Dec - Kec. Bangkinang Kota 39,5 29,66 - Kec. Bangkinang 39,5 29,66 2022 01-Jan - Kec. Koto Kampar Hulu 3 10,94 2022 22-Aug - Kec. Bangkinang Kota 1,2 8,47 - Kec. Kampar
Setelah  merangkum  waktu  perkiraan  banjir dari  berbagai  sumber  di  atas,  diketahui  antara  data yang  di  dirangkum  oleh  BPBD  dan  BMKG  tidak sinkron. Contohnya pada tahun 2018 BPBD mencatat kejadian  banjir  dan  di  data  pengukuran  milik  BMKG tidak  tercatat  adanya  hujan.  Perkiraan  waktu kejadian  banjir  yang  akan  merepresentasikan  tahun 2018 akan di ambil pada tanggal 15 November 2018 dikarenakan BMKG masih mencatat terjadinya  hujan sebesar 139 mm/hari sedangkan data hujan CHIRPS
sebesar  22.4  mm/hari.  Table  7  merangkum perkiraan waktu banjir yang akan digunakan untuk pemetaan wilayah banjir selama 2018 – 2022.
Tabel 7. Rangkuman Perkiraan Waktu Kejadian
Banjir Tahun 2018 – 2022 Tahun Tanggal Perkiraan Wilayah Terdampak 2018 15 November Kec. Siak Hulu 2019 16 Januari Kec. Kampar 2020 16 Agustus Kec. Kampar Kiri 2021 1 November Kec. Kuok 2022 14 Juni Kec. Kuok
Selanjutnya  waktu  perkiraan  banjir  pada tabel di atas akan digunakan sebagai data masukan pada  GEE  untuk  memetakan  wilayah  genangan banjir.
Hasil  visualisasi  awal  citra  Sentinel-1  yang telah  di pre-processing oleh  GEE  merupakan tampilan  citra  komposit  yang  disediakan  oleh ESA[15].  Visualisasi  awal  yang  ditampilkan merupakan  Sentinel-1  sebelum  dilakukan  proses data filtering dan change detection .  Sebagai contoh pada Gambar 7 menampilkan citra yang merupakan hasil perekaman pada tanggal 14 Juni 2022.
Gambar 7. Visualisasi Awal Citra Sentinel-1 Komposit RGB Sebelum Data Filtering dan Change Detection
Hasil  perbandingan  citra  sebelum  dan sesudah  banjir  merupakan  keluaran  dari  metode change  detection yang  digunakan  pada  penelitian ini. Perbandingan citra dilakukan dengan membagi mosaic  setelah  banjir  dengan  mosaic  sebelum banjir,  yang  menghasilkan  lapisan  raster  yang kemudian  menunjukan  tingkat  perubahan  per piksel.  Gambaran  perbandingan  citra  sebelum  dan sesudah banjir terjadi pada tanggan 14 Juni 2022 di Kab.  Kampar,  digambarkan  pada  Gambar  8.  Jika diperhatikan dengan seksama, citra sesudah  banjir memiliki warna.
Gambar 8. Perbandingan Citra Sebelum (Kiri) dan Sesudah (Kanan) Banjir pada 14 Juni 2022
Pemisahan  badan  air  dan  genanga  banjir dilakukan  untuk  memisahkan  badan  air  agar  tidak masuk  kedalam  perhitungan  luas  area  tergenang banjir. Hasil pemisahan badan air dan area tergenang banjir  di  tampilkan  pada  Gambar  9  berikut.  Warna merah  melambangkan  area  tergenang  banjir, sedangkan  area  berwarna  biru  tua  melambangkan area badan air.
Gambar 9. Tampilan Hasil Pemisahan Badan Air dan Genangan Banjir
Validasi  merupakan  upaya  untuk  mengetahui tingkat  keakuratan  hasil  penelitian.  Validasi  hasil pemetaan  kawasan  rawan  banjir  di  Kab.  Kampar dengan  menggunakan  GEE  akan  divalidasi  dengan riwayat data yang  dihimpun oleh BPBD Kab. Kampar sebagai institusi terkait. Data yang dimiliki oleh BPBD Kab.  Kampar  merupakan  inventarisasi  titik  lokasi kejadian  banjir selama  kurun  waktu  2018  -  2022. Sehingga,  untuk  memvalidasi  hasil  penelitian  akan membandingkan  peta  lokasi  banjir  berdasarkan  GEE dengan  titik  lokasi  yang  diinventarisasi  oleh  BPBD. Tabel  inventarisasi  kejadian  banjir  di  Kab.  Kampar yang  dihimpun  oleh  BPBD  terlampir  dalam  Bab Lampiran.  Sebagai  contoh  validasi  pada  Gambar  10 memperlihatkan  gabungan  peta  genangan  banjir pada  tanggal  2  Januari  2021  yang  dianalisis menggunakan GEE dan titik lokasi banjir oleh BPBD.
Selanjutnya  hasil  perhitungan  luas  area tergenang  banjir  di  Kab.  Kampar  merupakan keluaran  yang  dapat dipakai
BPBD Kota Tanjungpinang  sebagai  basis  data.  Hal  ini dikarenakan  belum  ada  data  luasan  area  banjir yang  pernah  dipetakan  di  Kab.  Kampar.  Basis  data ini diharapkan dapat membantu pihak-pihak terkait dalam  menyusun  rencana  mitigasi  bencana khususnya  banjir  yang  kerap  terjadi  di  Kabupaten Kampar.
Gambar 10. Validasi Hasil Pemetaan Genangan Banjir Menggunakan GEE dengan Titik Lokasi

## Banjir Oleh BPBD

## KESIMPULAN
Identifikasi  karakteristik  hujan  ekstrem  yang terjadi  di  Kabupaten  Kampar  menggunakan  data satelit CHIRPS sebagai pembanding data pengukuran  yang  diekstraksi  spasial  temporal terjadi  pada  bulan  Januari,  Juni,  Agustus,  dan November.  Hasil  identifikasi  karakteristik  spasial hujan  ekstrem  yang  memiliki  curah  hujan  ekstrem paling tinggi terjadi di wilayah  Kecamatan Kampar Kiri. Hasil kajian yang telah dilaksanakan, diketahui bahwa data satelit CHIRPS dan Platform GEE dapat digunakan  sebagai  alternatif  data  dan  platform untuk  mengesktraksi  data,  jika  data  pengukuran hujan  yang  ada  pada  stasiun  pengukuran  hujan tidak  lengkap  dan  proses  ektraksi  diplatform  lain tidak  dapat  dipakai.  Hasil  ini  diharapkan  dapat menjadi  pertimbangan  bagi  instansi  terkait  dalam membuat  kebijakan  mitigasi  bencana  yang  terkait dengan  hujan  ekstrem  seperti  banjir  dan  tanah longsor yang terjadi di Kabupaten Kampar.

## REFERENSI
[1] R. J. Kodoatie, “Tata Ruang Air,” Yogyakarta Andi Press , no. 7, p. 104658, 2010.
[2] “Badan  pusat  statistik  kabupaten  kampar bps-statistics  of  kampar  regency,”  p.  231, 2023.
[3] S.  Saifurridzal  and  W.  Sakinah,  “Penentuan Zona  Aman  Banjir  di  Wilayah  Pesisir Kabupaten  Jember  Dengan  Pemanfaatan
Google  Earth  Engine,” Juv.  Ilm.  Kelaut.  dan Perikan. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–7,  2022,  doi:
10.21107/juvenil.v3i1.14889.
[4] A. M. Nasution and R. Nurtyawan, “Identifikasi Sebaran  Banjir  Berdasarkan  Studi  Citra Sentinel-1  SAR  (Studi  Kasus:  Kecamatan Cikampek dan Kecamatan Purwasari, Kabupaten  Karawang),” J.  Online  Inst.  Teknol. Nas. ,  vol.  20,  no.  x,  pp.  1–12,  2020,  [Online].
Available: https://tanahair.indonesia.go.id/.
[5] A.  B.  Sekaranom,  E.  Nurjani,  and  F.  Nucifera, “Agricultural  climate  change  adaptation  in Kebumen,  central  Java,  Indonesia,” Sustain. , vol.  13,  no.  13,  pp.  1–16,  2021,  doi: 10.3390/su13137069.
[6] BMKG,  “No  Title.”  [Online].  Available: https://www.bmkg.go.id/cuaca/probabilistik
-curah- hujan.bmkg?mm=50&hour=24&gen=osio55lk ltpyetsq5e
[7] D.  Katsanos,  A.  Retalis,  and  S.  Michaelides, “Validation  of  a  high-resolution  precipitation database (CHIRPS) over Cyprus for a 30-year period,” Atmos.  Res. ,  vol.  169,  pp.  459–464,
2016,
doi: https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2015.05. 015. [8] Dian Kharisma Dewi*, “Identifikasi Karakteristik Spasio-Temporal Hujan Ekstrem di Tanjungpinang Menggunakan GEE”.
[9] F. Bioresita, M. G. R. Ngurawan, and N. Hayati, “Identifikasi Sebaran Spasial Genangan Banjir Memanfaatkan  Citra  Sentinel-1  dan  Google Earth Engine (Studi Kasus: Banjir Kalimantan Selatan),” Geoid ,  vol.  17,  no.  1,  p.  108,  2022, doi: 10.12962/j24423998.v17i1.10383.
[10] R. P. Pasaribu, A. K. Pranoto, R. Sewiko, and E. Afwafiah,  “Mapping  the  Distribution  of Mangrove By Remote Sensing in the Coastal of Karawang Regency,” Asian J. Aquat. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 160–168, 2022, doi: 10.31258/ajoas.5.2.160-168.
[11] N.  Nurdin  and  F.  Fakhri,  “Analisa  Pemetaan Kawasan  Rawan  Banjir  di  Kabupaten Kampar,” Din. Lingkung. Indones. , vol. 5, no. 2, p. 108, 2018, doi: 10.31258/dli.5.2.p.108-114.
[12] BPS  Kabupaten  Sleman-Tanaman  Pangan, “Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Sleman,” 34040.1702 , p. 443, 2022, [Online]. Available: https://slemankab.bps.go.id/subject/53/tana man-pangan.html#subjekViewTab3
[13] A.  Fahira,  “Analisis  Spasial  Persebaran  Area Potensi  Banjir  di  Wilayah  Kota  Pekanbaru dengan  Pemanfaatan  Google  Earth  Engine,” Politek. Caltex Riau , 2023.
[14] C. Singha and K. C. Swain, “Spatial Analyses of
Cyclone  Amphan  Induced  Flood  Inundation Mapping  Using  Sentinel-1A  SAR  Images Through GEE Cloud,” in Computer Vision and Robotics , J. C. Bansal, A. Engelbrecht,  and  P. K.  Shukla,  Eds.,  Singapore:  Springer Singapore, 2022, pp. 65–83.
[15] T.  R.  Fariz,  F.  Daeni,  and  H.  Sultan, “Pemetaan  Perubahan  Penutup  Lahan  Di Sub-DAS  Kreo  Menggunakan  Machine Learning  Pada  Google  Earth  Engine,” J. Sumberd.  Alam  dan  Lingkung. ,  vol.  8,  no.  2, pp. 85–92, 2021, doi:
10.21776/ub.jsal.2021.008.02.4.