Buletin Poltanesa Vol. 22 No. 1 (Juni 2021) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v22i1.469   © 2021 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0

## Identifikasi Perubahan Indeks Kerapatan Bangunan Pasca Likuifaksi di Kota Palu

## Sandi Pranata
Teknologi Geomatika, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Samarinda, 75131 sandipranata61299@gmail.com
Nia Kurniadin* Teknologi Geomatika, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Samarinda, 75131 niakurniadin@politanisamarinda.ac.id
*Corresponding author
Abstrak — Kota  Palu  adalah  ibukota  dari  Provinsi Sulawesi  Tengah,  Indonesia.  Pada  tanggal  28  september 2018  telah  terjadi  bencana  alam  berupa  gempa  bumi berkekuatan  7,4  Skala  Richter  (SR)  yang  diikuti  dengan tsunami, serta likuifaksi yang melanda Kelurahan Petobo dan  Balaroa.  Gempa  bumi,  tsunami  dan  likuifaksi  tidak hanya menyebabkan korban jiwa, namun juga menyebabkan  kerusakan  terhadap  bangunan  yang  ada  di Kota  Palu  dan  sekitarnya.  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  mengidentifikasi  perubahan  indeks  kerapatan bangunan  di  Kota  Palu  pasca  likuifaksi  menggunakan citra  Sentinel-2  tanggal  27  September  2018  dan  2 Oktober  2018.  Metode  yang  digunakan  dengan pendekatan Normalized  Difference  Built-Up  Index (NDBI)  pada  kedua  citra  sehingga  mendapatkan perubahan  kerapatan  bangunan  pasca  Likufaksi  di  Kota Palu.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  nilai  indeks kerapatan  bangunan  berdasarkan  kelas  kerapatan  non- bangunan,  kerapatan  bangunan  rendah,  kerapatan bangunan  sedang,  dan  kerapatan  bangunan  tinggi  secara berturut-turut  mengalami  perubahan  -605.07  Ha,  61.07 Ha,  369.36  Ha,  dan  174.64  Ha.  Kelurahan  Petobo mengalami  dampak  Likuifaksi  163  Ha,  sedangkan Kelurahan  Balaroa  mengalami  dampak  Likuifaksi  39.54 Ha.
Kata  Kunci — NDBI,  Sentinel-2,  Kota  Palu,  Likuifaksi, Gempa Bumi, Tsunami

## I. P ENDAHULUAN
Kerusakan  alam  terjadi  akibat  aktivitas  manusia  dan bencana  alam.  Dalam  hal  terjadinya  bencana  alam manusia  tidak  memiliki  kemampuan  untuk  mencegah, namun demikian manusia mempunyai kemampuan untuk mengatasi  kerusakan  alam  secara  terbatas.  Pada  tanggal 28  September  2018,  pukul  18.02  WITA,  terjadi  bencana alam  berupa  gempa  bumi  berkekuatan  7,4  Skala  Richter (SR)  yang  diikuti  dengan  tsunami,  serta  likuifaksi  yang melanda  Kelurahan  Petobo  dan  Balaroa.  Pusat  Gempa berada pada 26 km utara Donggala dan 80 km barat laut kota  Palu  dengan  kedalaman  10  km.  Akibat  bencana tersebut tercatat rumah rusak berat sebanyak 5.025, rusak sedang  5.624  dan  rusak  ringan  6.000  lebih,  dan  korban jiwa  mencapai  2.113  orang,  1.309  orang  hilang,  4.612 luka-luka,  dan  223.751  orang  mengungsi  di  122  titik.
Lebih lanjut dijelaskan bahwa gempa bumi ini berpotensi tsunami  di  Kota  Palu  dan  sebagian  pesisir  utara Kabupaten  Mamuju.  Tsunami  ini  disebabkan  adanya kelongsoran sedimen dalam laut  yang  mencapai 200-300 meter.  Di  lain  tempat  selain  Donggala,  adanya  gempa lokal yang membuat tsunami tak sebesar di Donggala. Di Teluk  Palu  yang  jaraknya  lebih  dekat  dengan  pusat gempa  diperkirakan  lebih  dahulu  mengalami  tsunami setinggi 1,5 meter.
Akibat  guncangan  gempa  bumi,  beberapa  saat  setelah puncak gempa terjadi, muncul gejala likuifaksi (pencairan tanah)  yang  memakan  banyak  korban  jiwa  dan  material. Saat terjadinya likuifaksi, terjadi kenaikan dan penurunan muka  tanah.  Beberapa  bagian  amblas  5  meter,  dan beberapa  bagian  naik  sampai  2  meter.  Likuifaksi  yang terjadi  akibat  bencana  tersebut  dapat  dipantau  dari  data penginderaan  jauh.  Hal  ini  dapat  diamati  dengan melakukan  analisis  indeks  kerapatan  bangunan  sebelum dan  sesudah  terjadinya  bencana  dengan  menggunakan dua  seri  data  penginderaan  jauh.  Hal  ini  juga  dapat diamati dengan melakukan pengolahan data menggunakan  algoritma  NDBI  ( Normalized  Difference Built-Up  Index )  untuk  memperoleh  indeks  kerapatan bangunan di Kota Palu.
Indeks  NDBI  akan  fokus  untuk  menyoroti  daerah perkotaan atau  kawasan terbangun di  mana biasanya ada pemantulan  yang  lebih  tinggi  pada  area Shortwave Infrared (SWIR),  jika  dibandingkan  dengan  area Near-
Infrared (NIR).  Penelitian  tentang  kerapatan  bangunan menggunakan algoritma NDBI pada umumnya menggunakan  Citra  Satelit  Landsat  8,  namun  pada metode  ini  menggunakan  Citra  Satelit  Sentinel-2 dikarenakan  resolusi  yang  lebih  baik,  yaitu  resolusi spasial 10 m dan resolusi temporal 5 hari.
Kondisi  kerapatan  bangunan  pasca  likuIfaksi  ini  perlu diketahui  sebagai  bahan  untuk  perencanaan  dan pengembangan pembangunan berikutnya. Untuk itu perlu dilakukan penelitian untuk memperoleh kondisi kerapatan bangunan  sebelum  dan  sesudah  terjadi  bencana  di  Kota Palu.

## II. S TUDI P USTAKA
Likuifaksi  tanah  atau  sering  disebut  likuifaksi  gempa adalah  keadaan  hilangnya  kekuatan  tanah,  sebaliknya, tanah  yang  tadinya  padat  menjadi  mudah  bergeser.
Buletin Poltanesa Vol. 22 No. 1 (Juni 2021) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v22i1.469   © 2021 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0
Fenomena  ini  terjadi  pada  tanah  yang  mengandung banyak  air,  kemudian  terdampak  gelombang  seismik ketika  gempa  bumi  terjadi,  Britannica  melansir.  Tanah berpasir,  berlumpur,  dan  berkerikil  dengan  drainase (saluran  pembuangan  air)  buruk  rentan  terhadap likuifaksi.  Selain  karena  faktor  alami,  likuifaksi  tanah dapat  pula  terjadi  karena  peledakan,  pemadatan  tanah, dan  proses  vibroflotation  (menggunakan  alat  penggetar untuk  mengubah  struktur  butiran  tanah)  juga  rentan mengalami peristiwa ini (Dayana, 2019).
Tanah terdiri dari komponen penyusun dan ruang pori. Ketika goncangan gempa terjadi di tanah yang kaya atau dekat  dengan  sumber  air,  ruang  pori  terebut  terisi  air sehingga  mengurangi  volume  keseluruhan  tanah.  Proses ini  meningkatkan  tekanan  air  antara  butiran  komponen tanah sehingga kemudian butiran tersebut bergerak bebas di antara air dan kehilangan ikatan antarsatu dnegan yang lain.  Secara  substansial,  perubahan  ini  menurunkan ketahanan tanah terhadap tegangan geser dan menyebabkan  massa  tanah  mengambil  karakteristik cairan. Dalam keadaan cair, tanah mudah berubah bentuk, dan benda berat seperti konstruksi di atasnya dapat rusak karena  kehilangan  kekuatan  yang  menopang  dari  dalam tanah.  Tanah  yang  terlikuifikasi  akan  memberikan dampak  seperti  pasir  hisap,  merendam  bangunan  atau material  di  atasnya.  Terlebih,  dapat  pula  menyebabkan tanah  longsor.  Likuifaksi  tanah  ini  berdampak  pada bangunan di atasnya.
Geography  and  You  (Researcher,  2018)  melansir, tanah akan menghisap fondasi bangunan yang tertanam di dalam  tanah.  Jika  tanah  terlikuifikasi  dalam  skala  besar, maka  bangunan  juga  akan  ikut  terhisap  masuk  ke  dalam tanah.  Tanah  akan  tenggelam  ke  bawah  bersamaan dengan  bangunan  dan  dapat  terjadi  terus  menerus. Lapisan  antara  tanah  dan  lantai  bangunan  juga  akan mengalami  kerusakan.  Air  dari  tanah  mulai  mengalir  ke sela-sela  tembok  bangunan  dan  lantai  bangunan  yang rusak  dan  iut  merusak  peralatan  serta  sambungan elektronik.  Oleh  karena  itu,  likuifaksi  tanah  dapat membahayakan  manusia,  terlebih  jika  terjadi  di  area pemukiman penduduk.
Ada  beberapa  cara  untuk  mengatasi  likuifaksi  tanah, sebagaimana  dilansir  Science  Direct  (Direct,  2020),  di antaranya  modifikasi  fisik,  densifikasi,  mengangkat tekanan  air  di  pori-pori  tanah,  dan  penguatan  fondasi bangunan.  Cara  tersebut  adalah  cara  konvensional,  yaitu meningkatkan  kepadatan  relatif  pada  pasir.  Upaya  ini memerlukan  perawatan  intensif  dan  terus  menerus. Penerapan tersebut biasanya memakan biaya sangat besar karena  besaran  tanah  yang  hendak  diatasi  biasanya  luas, oleh  karena  itu  ada  solusi  yang  lebih  hemat  biaya  untuk pengolahan cairan.
Pendekatan  baru  untuk  mitigasi  (mengurangi  dampak bencana)  karena  likuifaksi  tanah  adalah  dengan memasukkan gelembung gas ke dalam tanah. Gelembung gas  akan  mengurangi  kelebihan  pori  air  di  tanah  dan bebannya  akan  berkurang  cukup  signifikan.  Sebagai alternatif,  memasukkan  gelembung  gas  ke  dalam  tanah menggunakan  mikroorganisme.  Metode  ini  disebut desaturasi  biogas  (Wu  et  al.,  2017).  Dalam  riset  ini,
didapati  beberapa  sampel  tanah  mengandung  air diguncang  dengan  getaran  di  bawah  percepatan  1,5 m/detik,  dan  air  pori  tanah  menunjukkan  kejenuhan  air sebesar  80  persen.  Metode  desaturasi  biogas  kemudian dilakukan  dan  menunjukkan  jumlah  tekanan  air  pori berkurang  secara  signifikan,  dengan  tingkat  efektivitas mencapai  90  persen.  Metode  ini  cukup  menjanjikan karena  mengonsumsi  energi  paling  sedikit,  bakteri viskositas rendah, dan cairan nutrisi dapat dengan mudah dimasukkan  ke  pasir.  Gas  yang  dihasilkan  oleh  bakteri dapat  didistribusikan  lebih  merata,  dan  gelembung  gas yang  dihasilkan  oleh  bakteri  kecil  sehingga  gelembung gas  itu  tidak  mudah  lepas  dari  tanah.  Metode  biogas efektif  dalam  mencegah  terjadinya  pencairan  tanah  serta mengurangi  kerusakan  yang  disebabkan  cairan  dalam tanah.
Penginderaan  jauh  (remote  sensing)  sering  disingkat inderaja,  adalah  ilmu  dan  seni  untuk  memperoleh informasi  tentang  suatu  obyek,  daerah,  atau  fenomena melalui  analisis  data  yang  diperoleh  dengan  suatu  alat tanpa  kontak  langsung  dengan  obyek,  daerah,  atau fenomena  yang  dikaji  (Lillesand  &  Kiefer,  1990). Penginderaan  jauh  berasal  dari  dua  kata  dasar  yaitu indera  berarti  melihat  dan  jauh  berarti  dari  jarak  jauh. Jadi  berdasarkan  asal  katanya,  penginderaan  jauh  berarti melihat obyek dari jarak jauh. Obyek, daerah, atau gejala yang  dikaji  dalam  definisi  tersebut  dapat  berada  di permukaan bumi, di atmosfer, atau planet di luar angkasa. Sistem  penginderaan  jauh  ialah  serangkaian  komponen yang  digunakan  untuk  penginderaan  jauh.  Rangkaian komponen  itu  berupa  tenaga,  objek,  sensor,  data  dan pengguna  data.  Karena  tidak  semua  tenaga  yang  berasal dari  matahari  dapat  mencapai  bumi,  interaksi  antara tenaga  dan  atmosfer  sering  dimasukkan  ke  dalam  sistem penginderaan  jauh.  Demikian  pula  halnya  dengan interaksi  antara  tenaga  dan  objek,  karena  hasil interaksinya  menentukan  besarnya  tenaga  yang  dapat mencapai sensor (Ardiansyah, 2018).
Sistem penginderaan jauh mempunyai empat komponen  dasar  untuk  mengukur  dan  merekam  data mengenai  sebuah  wilayah  dari  jauh.  Komponen  ini  yaitu sumber  energi,  target,  sensor,  dan  wilayah  transmisi. Sumber  energi  disini  yang  terpenting  adalah  energi elektromagnetik,  dimana  merupakan  medium  penting yang  diperlukan  untuk  mentransmisikan  informasi  dari obyek ke sensor. Penginderaan jauh menyediakan bentuk tutupan  lahan  yang  penting  yaitu  luasan,  pemetaan  dan klasifikasi  seperti  vegetasi,  tanah  air  dan  hutan.  Citra digital  yang  diperoleh  dari  perekaman  oleh  sensor  pada dasarnya  tidak  lepas  dari  kesalahan,  karena  kondisi topografi  permukaan  bumi  yang  bervariasi  serta  luasan permukaan  bumi.  Sementara  wahana  dan  sistem penginderaan  jauh  mempunyai  keterbatasan  dalam resolusi  spasial,  spektral,  temporal  maupun  radiometri. Kesalahan- kesalahan tersebut diakibatkan oleh mekanisme  perekaman  sensor,  gerakan  serta  kondisi atmosfer pada saat perekaman, sehingga citra digital tidak bisa  digunakan  untuk  analisis.  Kesalahan-kesalahan tersebut  perlu  dihilangkan  terlebih  dahulu  sebelum dilakukan analisis (Sutanto, 1994).
Buletin Poltanesa Vol. 22 No. 1 (Juni 2021) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v22i1.469   © 2021 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0
Sensor  adalah  sebuah  alat  yang  mengumpulkan  dan mencatat  radiasi  elektromagnetik.  Setelah  melalui  proses pencatatan  dan  akan  dikirim  ke  stasiun  penerima  dan diproses  menjadi  format  yang  siap  dipakai,  diantaranya berupa  citra.  Citra  ini  kemudian  diinterpretasikan  untuk mencarikan informasi mengenai target. Proses interpretasi  biasanya  gabungan  antara  visual  dan automatik dengan bantuan Komputer dan perangkat lunak pengolahan  citra.  Sensor  sangatlah  terbatas  untuk mengindera  obyek  yang  sangat  kecil,  batas  kemampuan sensor  untuk  memisahkan  setiap  obyek  dinamakan resolusi,  resolusi  suatu  sensormerupakan  indikator tentang  kemampuan  sensor  atau  kualitas  sensor  dalam merekam suatu obyek (Angga, 2017).
Sentinel-2  terdiri  dari  dua  satelit  konstelasi  yaitu Sentinel-2A dan Sentinel-2B yang  mengorbit kutub pada orbit  sun-synchronous  pada  ketinggian  786  km.  Dua satelit identik tersebut berjarak 180 derajat satu sama lain. Satelit  tersebut  merupakan  satelit  resolusi  menengah dengan resolusi temporal 10 hari untuk satu satelit atau 5 hari dengan dua satelit. Satelit ini dapat digunakan untuk pengamatan  operasional  seperti  peta  tutupan  lahan,  peta deteksi  perubahan  lahan  dan  variabel  geofisika.  Data Sentinel-2  L1C  terdiri  dari  13  band  spektral  dengan rincian:  resolusi  spasial  10  m  sebanyak  4  band  (B2,  B3, B4, B8); resolusi spasial 20 m sebanyak 6 band (B5, B6, B7, B8A, B11, B12); dan resolusi spasial 60 m sebanyak 3  band  (B1,  B9,  B10).  Luas  cakupan  sebesar  290  km. Data  Sentinel-2  tersebut  merupakan  data  Level-1C (Reflektan  ToA).  Produk  tersebut  telah  diproyeksikan ortho  UTM/WGS84.  Produk  ini  menggunakan  Model Elevasi  Digital  (DEM)  yang  diproyeksikan  pada koordinat kartografi (ESA, 2015).
Tabel 1. Sensor Band Spektral Sentinel-2 (S2A & S2B)
Band S2A S2B Resolusi Spasial (m) Sentral Panjang Gelombang (nm) Lebar Saluran (nm) Sentral Panjang Gelombang (nm) Lebar Saluran (nm) 1 442,7 21 442,3 21 60 2 492,4 66 492,1 66 10 3 559,8 36 559,0 36 10 4 664,6 31 665,0 31 10 5 704,1 15 703,8 16 20 6 740,5 15 739,1 15 20 7 782,8 20 779,7 20 20 8 832,8 106 833,0 106 10 8A 864,7 21 864,0 22 20 9 945,1 20 943,2 21 60 10 1373,5 31 1376,9 30 60 11 1613,7 91 1610,4 94 20 12 2202,4 175 2183,7 185 20 (ESA, 2020) Normalized Difference Built-up Index (NDBI) merupakan indeks yang menggunakan saluran inframerah tengah  dan  inframerah  dekat.  Indeks  NDBI  akan  fokus untuk  menyoroti  daerah  perkotaan  atau  kawasan terbangun  di  mana  biasanya  ada  pemantulan  yang  lebih tinggi  pada  area Shortwave  Infrared (SWIR),  jika dibandingkan  dengan  area Near-Infrared (NIR).  NDBI yang  disebut  juga Normalized  Difference  Built-up  Index dan  UI  ( Urban  Index )  merupakan  indeks  yang  sangat
sensitif  terhadap  lahan  terbangun/lahan  terbuka  yang dikembangkan  untuk  menonjolkan  kenampakan  lahan terbangun  dibandingkan  dengan  obyek  yang  lainnya (Kurniawan et al., 2017).
Indeks  lahan  terbangun  atau  NDBI  merupakan algoritma  untuk  menunjukkan  tingkat  kerapatan  lahan terbangun.  Nilai  NDBI  sangat  dipengaruhi  oleh  lahan terbangun maupun lahan yang terbuka (Guo et al., 2015). Indeks  lahan  terbangun  dapat  dideteksi  menggunakan algoritma Normalized  Difference  Built-up  Index (NDBI) yang sangat sensitive terhadap lahan terbangun dan lahan terbuka.  Pemilihan  algoritma  NDBI  dilakukan  karena formula  ini  adalah  yang  paling  banyak  digunakan  dalam mengkaji  indeks  lahan  terbangun  (Handayani  et  al., 2017).
Nilai  kerapatan  bangunan  yang  akan  diperoleh  yaitu antara  -1  sampai  dengan  1.  Kerapatan  bangunan diklasifikasikan  menjadi  4  kelas  yaitu  -1  sampai  -0,15 (non  bangunan),  lebih  dari  -0,15  sampai  -0,1  (rendah), lebih  dari  -0,1  sampai  0,1  (sedang),  dan  lebih  dari  0,1 sampai 1 (tinggi).
Tabel 2. Kelas Kerapatan Bangunan Kelas Nilai Keterangan Kelas 1 -1 ≤ NDBI ≤ -0,15  Non Bangunan Kelas 2  -0,15 < NDBI ≤ -0,1  Kerapatan Bangunan Rendah Kelas 3 -0,1 < NDBI ≤ 0,1  Kerapatan Bangunan Sedang Kelas 4 0,1 < NDBI ≤ 1
Kerapatan Bangunan Tinggi (Sumber: Hardyanti, Sobirin dan Wibowo, 2017)

## III. M ETODOLOGI

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi  sebagai  objek  penelitian  ini  adalah  wilayah Kota  Palu  yang  secara  administratif  terletak  di  Provinsi Sulawesi Tengah, berbatasan dengan Kabupaten Donggala  di  sebelah  barat  dan  utara,  Kabupaten  Sigi  di sebelah  selatan,  dan  Kabupaten  Parigi  Moutong  di sebelah timur. Secara geografis terletak di antara 0°36’ – 0 o 56’  Lintang  Selatan  dan  119°45’  –  120°01’  Bujur Timur.  Pemilihan  lokasi  penelitian  berdasarkan  hasil studi  literatur  dan  analisis  data  historis  bencana  Gempa Bumi,  Tsunami  dan  Likuifaksi  yang  terjadi pada  tanggal 28  September  2018.  Lokasi  penelitian  ditunjukkan  pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Lokasi Penelitian

## B. Data dan Peralatan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data citra  satelit  Sentinel-2  level  1C  wilayah  Kota  Palu
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0
perekaman  tanggal  27  September  2018  dan  tanggal  2 Oktober  2018,  batas  administrasi  Kota  Palu  dari  Ina- Geoportal, dan batas area terdampak likuifaksi Kota Palu dari BNPB.
Perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  Quantum  GIS  3.10  beserta Semi-Automatic Classification  Plugin yang  telah  terpasang  untuk melakukan  koreksi  atmosfer  menggunakan  metode Dark Object  Subtraction ,  digitasi  awan,  pemotongan  citra, perhitungan  dan  clasifikasi  NDBI  dan  pembuatan  layout peta.

## C. Pengumpulan dan Pengolahan Data
Pengumpulan  data  yang  terdiri  dari  data  batas administrasi Kota Palu dan data citra Sentinel-2 sebelum dan  setelah  terjadinya  Gempa  Bumi,  Tsunami  dan Likuifaksi yang terjadi pada tanggal 28 September 2018. Data citra yang diperoleh dari
laman https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home terdiri dari citra Sentinel-2 tanggal 27 September 2018 (S2B_MSIL1C_20180927T022319_N0206_R103_T50M
RE_20180927T055542)  dan  tanggal  2  Oktober  2018 (S2A_MSIL1C_20181002T022321_N0206_R103_T50M RE_20181002T054141).
Pengolahan  data  diawali  dengan  koreksi  atmosferik. Koreksi  atmosfer  bertujuan  untuk  menurunkan  reflektan objek  dari  total  radiansi  ToA  setelah  proses  normalisasi kondisi  pencahayaan  dan  penghapusan  efek  atmosfer. Koreksi  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Dark Object  Subtraction (DOS)  pada  perangkan  lunak Quantum GIS.
Pengolahan  selanjutnya  adalah cloud  masking atau menghilangkan  objek  awan  yang  ada  pada  citra  yang digunakan.  Proses  cloud  masking  pada  penelitian  ini dilakukan secara manual yaitu dengan melakukan digitasi objek  awan  pada  citra  tanggal  27  September  2018  dan citra  tanggal  2  Oktober  2018.  Hasil cloud  masking tersebut  selanjutnya  digabung  (dengan  metode Union ) untuk  dijadikan  sebagai  pemotong  kedua  citra  agar daerah yang berawan di kedua citra tidak termasuk dalam proses selanjutnya.
Tahap  selanjutnya  adalah  pemotongan  citra  sesuai dengan  areal  studi  yang  bertujuan  untuk  memfokuskan pengolahan  pada  wilayah  kajian,  serta  pemotongan  citra menggunakan hasil digitasi awan. Hal ini  bertujuan agar citra    yang  dianalisis    sesuai    dengan    batas  administrasi kota  palu  dan  bebas  dalam  tutupan  awan,  dengan memotong  kedua  citra  dengan  hasil  dari  proses  digitasi sebelumnya agar data yang di analisis bebas dari tutupan awan  karena  pada  kedua  citra  memiliki  tutupan  awan yang  berbeda,  sehingga  area  yang  dianalisis  memiliki luasan sama yang menjadi objek penelitian.
Penerapan  algoritma  NDBI  ( Normalized  Difference Built-up  Index )  yang  sangat  sensitif  terhadap  lahan terbangun/lahan  terbuka  yang  dikembangkan  untuk menonjolkan  kenampakan  lahan  terbangun  dibandingkan dengan  obyek  yang  lainnya.  NDBI  dilakukan  dengan mengombinasikan antara saluran inframerah tengah (band 11) dan saluran inframerah dekat (band 8) citra Sentinel-2 yang  telah  terkoreksi  atmosfer  menjadi  nilai  indeks
kerapatan  bangunan.  Persamaan  yang  digunakan  untuk mendapatkan nilai NDBI adalah sebagai berikut:
NDBI = (SWIR – NIR) / (SWIR + NIR) dimana:
NDWI  = Nilai Normalized Difference Built-up Index
SWIR  = Nilai reflektan dibawah lapisan atmosfer untuk kanal 11 (inframerah tengah)
NIR = Nilai reflektan dibawah lapisan atmosfer untuk kanal 8 (inframerah dekat)
Klasifikasi  NDBI  dilakukan  untuk  mengetahui  luasan berdasarkan tingkat kerapatan bangunan, mulai dari non- bangunan,  kelas  kerapatan  bangunan  rendah,  sedang  dan tinggi.  Dilakukan  pula  analisis  terhadap  perubahan tingkat  kerapatan  bangunan  untuk  wilayah  terdampak likuifaksi, yaitu kelurahan Petobo dan kelurahan Balaroa.
Tahap layouting peta dilakukan dengan memanfaatkan data  hasil  pengolahan  citra  Sentinel-2  berdasarkan klasifikasi  kelas  kerapatan bangunan  yang diperoleh dari hasil pengolahan NDBI. Peta yang dihasilkan berupa peta kerapatan  bangunan  kota  palu  sebelum  dan  setelah likuifaksi yang terjadi pada tanggal 28 September 2018.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil penelitian Identifikasi Perubahan Indeks Kerapatan  Bangunan  pasca  Likuifaksi  di  Kota  Palu menggunakan Citra Sentinel-2 dengan perekaman tanggal 27  September  2018  dan  02  Oktober  2018  dengan perangkat  lunak  Quantum  GIS  berupa  nilai  indeks kerapatan  bangunan  sebelum  dan  setelah  likuifaksi  di Kota Palu.  Dari hasil pengolahan diperoleh bahwa  untuk citra  perekaman  tanggal  27  September  2018  nilai  NDBI terendah  dan  tertinggi  berturut-turut  -0,732  dan  0,652, sedangkan untuk citra perekaman tanggal 2 Oktober 2018 nilai  NDBI  terendah  dan  tertinggi  berturut-turut  -0,729 dan  0,666.  Nilai  luas  setiap  kelas  kerapatan  bangunan  di Kota  Palu  setelah  dikurangi  luas  wilayah  yang  tertutup awan disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Luas Tingkat Kerapatan Bangunan Kelas Sebelum Likuifaksi (Ha) Setelah Likuifaksi (Ha) Perubahan Luas (Ha) Non Bangunan 6.626,41 6.021,34 -605,07 Kerapatan Bangunan Rendah 1.448,23 1.509,30 61,07 Kerapatan Bangunan Sedang 10.473,27 10.842,63 369,36 Kerapatan Bangunan Tinggi 6.877,38 7.052,02 174,64
Setelah  dilakukan  interpretasi  terhadap  citra  hasil pengolahan NDBI untuk mengetahui perubahan luas area terdampak  likuifaksi  di  kelurahan  Petobo  dan  Balaroa diperoleh perbedaan hasil jika dibandingkan dengan data yang diperoleh dari BNPB. Terdapat selisih 13 Ha untuk kelurahan  Petobo  dan  8,42  Ha  untuk  kelurahan  Balaroa (Tabel  4).  Perbedaan  luas  tersebut  dipengaruh  oleh  jenis data  spasial  yang  berbeda,  data  dari  BNPB  berupa  data vektor  (polygon),  sedangkan  data  yang  digunakan  untuk interpretasi  berupa  data  raster  (dengan  resolusi  10m  x
Buletin Poltanesa Vol. 22 No. 1 (Juni 2021) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v22i1.469   © 2021 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0
10m  per  piksel).  Setelah  dilakukan  pemotongan  pada daerah  terdampak  terdapat  beberapa piksel  yang  kosong, seperti disajikan pada Gambar 2.
Tabel 4. Luas Area Terdampak Likuifaksi
Kelurahan Luas Wilayah (Ha) Luas Terdampak Hasil Interpretasi (Ha) Luas Terdampak Data BNPB (Ha) Petobo 791,33 163,00 180,00 Balaroa 143,06 39,54 48,00
Gambar 2. Overalay Batas Vektor dan Raster Area Terdampak
Gambar 3. Kerapatan Bangunan Kelurahan Petobo,
(a) Sebelum Likuifaksi, (b) Setelah Likuifaksi.
Gambar 4. Kerapatan Bangunan Kelurahan Balaroa,
(a) Sebelum Likuifaksi, (b) Setelah Likuifaksi.
Gambar 5. Peta Kelas Kerapatan Bangunan Kota Palu Sebelum Likuifaksi
Gambar 6. Peta Kelas Kerapatan Bangunan Kota Palu Setelah Likuifaksi
Buletin Poltanesa Vol. 22 No. 1 (Juni 2021) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v22i1.469   © 2021 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0
Dari  pengolahan  citra  sentinel  perekaman  tanggal  28 September 2018 dan tanggal 02 Oktober 2018, diperoleh informasi bahwa  untuk area  yang terdeteksi sebagai area terbangun  juga  meliputi  lahan  kering,  sehinga  nilai kerapatan  pada  area  terbangun  tidak  sepenuhnya bangunan,  dapat  dilihat  pada  kelas  kerapatan  bangunan tinggi yang mengalami kenaikan akibat banyak nya lahan kering  setelah  terjadi  likuifaksi  di  Kota  Palu.  Hal  ini terjadi dikarenakan objek area terbangun akan tergambarkan lebih tinggi pada saluran SWIR dibandingkan NIR. Namun, dalam beberapa kasus, lahan kering dan area terbangun memiliki kesamaan karakteristik  sehingga  nilai  saluran  SWIR  akan  lebih tinggi  dibandingkan  NIR  (Kurniawan  et  al.,  2017).  Hal ini  terjadi  pada  wilayah  kelurahan  Petobo  dan  Balaroa yang  mengalami  likuifaksi.  Kondisi  nilai  kerapatan bangunan di kelurahan Petobo dan Balaroa, sebelum dan setelah  terjadi  likuifaksi  tanggal  28  Setember  2018 disajikan pada Gambar 3 dan Gambar 4. Sedangakan peta kelas kerapatan bangunan Kota Palu sebelum dan setelah likuifaksi disajikan pada Gambar 5 dan Gambar 6.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa dengan  penggunakan  citra  Sentinel-2  dan  menerapkan metode  klasifikasi  NDBI,  diperoleh  nilai  indeks kerapatan  bangunan  berdasarkan  kelas  kerapatan  non- bangunan,  kerapatan  bangunan  rendah,  kerapatan bangunan  sedang,  dan  kerapatan  bangunan  tinggi  secara berturut-turut  mengalami  perubahan  -605.07  Ha,  61.07 Ha,  369.36  Ha,  dan  174.64  Ha.  Luas  daerah  terdampak likuifaksi  di  kelurahan  Petobo  dan  Balaroa  berdasarkan interpretasi  citra  berturut-turut  163  Ha  dan  39,54  Ha, sedangkan  luas  terdampak  berdasarkan  data  BNPB berturut-turut  180  Ha  dan  48  Ha.  Perbedaan  tersebut dikarenakan perbedaan jenis data spasial, data dari BNPB berupa  data  vektor  (polygon),  sedangkan  data  yang digunakan  untuk  interpretasi  berupa  data  raster  (dengan resolusi 10m x 10m per piksel).

## D AFTAR P USTAKA
Angga,  F.  S.  (2017). Analisis  Kerapatan  Vegetasi  pada Kawasan  Pesisir  Kabupaten  Serdang  Bedagai Berbasis  Sistem  Informasi  Geografis .  Universitas Sumatra Utara. Ardiansyah,  T.  (2018). Penginderaan  Jauh:  Pengertian, Prinsip,  Jenis,  dan  Manfaat .  ForesterAct:  Media Kehutanan
dan
Lingkungan
Hidup. https://foresteract.com/penginderaan-jauh/ Dayana,  A.  S.  (2019). Mengenal  Likuifaksi  Tanah, Penyebab,  Dampak  dan  Pengelolaannya .  Tirto.id. https://tirto.id/mengenal-likuifaksi-tanah-penyebab- dampak-dan-pengelolaannya-ehLY Direct,  S.  (2020). Soil  Liquefaction  -  an  Overview . Science
Direct. https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/soil -liquefaction
ESA.  (2015).  Sentinel-2  User  Handbook.  In ESA Standard  Document (Vol.  1,  Nomor  1).  European Space Agency.
ESA.  (2020). MultiSpectral  Instrument  (MSI)  Overview . Sentinel  Online,  The  European  Space  Agency. https://sentinel.esa.int/web/sentinel/technical- guides/sentinel-2-msi/msi-instrument
Guo,  G.,  Wu,  Z.,  Xiao,  R.,  Chen,  Y.,  Liu,  X.,  &  Zhang,
X. (2015). Impacts of Urban Biophysical
Composition  on  Land  Surface  Temperature  in  Urban Heat Island Clusters. Landscape and Urban Planning ,
135 , 1–10. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2014.11.007
Handayani,  M.,  Sasmito,  B.,  &  Wijaya,  A.  (2017).
Analisis  Hubungan  Antara  Perubahan  Suhu  Dengan Indeks  Kawasan  Terbangun  Menggunakan  Citra Landsat  (Studi  Kasus :  Kota  Surakarta). Jurnal Geodesi Undip , 6 (4), 208–2018.
Hardyanti,  L.,  Sobirin,  &  Wibowo,  A.  (2017).  Variasi Spasial  Temporal  Suhu  Permukaan  Daratan  di  Kota Jakarta  tahun  2015  dan  2016. Prosiding  Industrial Research Workshop and National Seminar , 8 (3), 704– 713.
Kurniawan,  S.,  Nurhaidar,  W.  O.,  &  Salihin,  I.  (2017). Optimalisasi Transformasi Spektral UI, NDBI, NDVI dan  Kombinasi  Transformasi  Spektral  II-NDBI  dan NDBI-NDVI  Guna  Mendeteksi  Kepadatan  Lahan Terbangun  di  Kota  Magelang. Jurnal  Geografi Aplikasi dan Teknologi , 1 (1), 13–22. Lillesand, T. M., & Kiefer, R. W. (1990). Remote Sensing and  Image  Interpretation .  Gadjah  Mada  University Press.
Researcher, S. (2018). What is soil liquefaction? Causes, effects and measures . Geography and You. https://geographyandyou.com/what-is-soil- liquefaction/
Sutanto.  (1994). Penginderaan  Jauh  Jilid  2 (2  ed.). Gadjah Mada University Press.
Wu,  S.,  Chu,  J.,  &  He,  J.  (2017).  Mitigation  of Liquefaction using Biogas Desaturation. International Conference  on  Soil  Mechanics  and  Geotechnical Engineering , 2681–2684. https://doi.org/10.1007/978- 3-319-73568-9_174