## Klasifikasi Wilayah Rawan Banjir di Tomohon Menggunakan Citra Satelit Landsat 8 OLI
Gabriel Kenisa Meqfaden Baali 1 , Kristoko Dwi Hartomo 2 , Sri Yulianto Joko Prasetyo 3
1,2,3 Magister Sistem Informasi Fakultas Teknik Informatika Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga 50711 INDONESIA (tel.: 0298-321212 ext. 1218, email:
1 gabrielbaali8@gmail.com, 2 kristoko@uksw.edu, 3 sri.yulianto@uksw.edu)
[Diterima: 23 Juni 2023, Direvisi: 12 September 2023] Corresponding Author : Gabriel Kenisa Meqfaden Baali
INTISARI — Bencana alam sering terjadi tanpa diduga sehingga menyebabkan kerugian materiel maupun nonmateriel. Banjir merupakan salah satu bencana alam yang sering terjadi di beberapa daerah di Indonesia, salah satunya adalah Kota Tomohon. Kota  Tomohon  terletak  di  dataran  tinggi,  sehingga  seharusnya  memiliki  tingkat  risiko  banjir  rendah.  Akan  tetapi,  pada kenyataanya, banjir masih terjadi di Kota Tomohon, sehingga menyebabkan kerugian materiel maupun nonmateriel. Data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  citra  satelit  Landsat  8 onboard  operational  land  imager (OLI)  yang  diakses melalui  United  States  Geographical  Survey  (USGS).  Metode  klasifikasi  terbimbing  dengan  algoritma minimum  distance classification (MDC) digunakan untuk melihat klasifikasi tutupan lahan yang berada di Kota Tomohon. Metode ini memiliki keunggulan dalam penggunaan data latih untuk mengklasifikasikan tutupan lahan di Kota Tomohon dengan tingkat akurasi sebesar 99,56%. Selain itu, perhitungan normalized difference vegetation index (NDVI), normalized difference water index (NDWI),  dan soil  adjusted  vegetation  index (SAVI)  juga  digunakan  untuk  melihat  tingkat  vegetasi  dan  kebasahan permukaan tanah yang ada di Kota Tomohon dengan menggunakan aplikasi Quantum GIS (QGIS). Setelah melihat tutupan lahan dan perhitungan indeks, dilakukan lagi pemberian bobot sesuai kriteria. Hal ini dilakukan untuk mempermudah analisis wilayah  dan  mengklasifikasikannya  ke  dalam  tiga  klasifikasi  risiko  banjir,  yaitu  tinggi,  sedang,  dan  rendah.  Hasil menunjukkan bahwa lahan hijau di Kota Tomohon masih lebih luas dibandingkan dengan area pemukiman. Akan tetapi, perhitungan NDVI, NDWI dan SAVI menunjukkan bahwa beberapa daerah padat penduduk terindikasi rawan banjir. Daerah tersebut  antara  lain  Kecamatan  Tomohon  Selatan  dan  Kecamatan  Tomohon  Tengah  dengan  risiko  tingkat  tinggi  dan Kecamatan Tomohon Timur dengan risiko tingkat sedang.

## KATA KUNCI — Klasifikasi Terbimbing, NDVI, NDWI, SAVI.

## I. PENDAHULUAN
Bencana alam dapat terjadi secara tidak terduga. Kesadaran masyarakat  sangat  berperan  penting  dalam  mencegah terjadinya  bencana  alam  tersebut.  Salah  satu  bencana  alam yang  sering  terjadi  adalah  banjir.  Bencana  alam  ini  dapat memberikan  dampak  negatif  bagi  masyarakat  karena  dapat menyebabkan  kerusakan,  kerugian,  bahkan  sampai  kematian [1]. Pembangunan yang dimaksudkan untuk menyejahterakan masyarakat  dapat  meningkatkan  risiko  bencana  seperti  banjir jika  dilaksanakan  dengan  tidak  memperhatikan  kerusakan lingkungan dan vegetasi [2]. Oleh karena itu, baik masyarakat maupun  pemerintah  harus  mengetahui  tingkat  risiko  bencana banjir daerahnya.
Kota  Tomohon  terletak  pada  1°15’  LU  dan  124°50’  BT, memiliki  luas  wilayah  147,2178  km 2 atau  14.721,78  ha,  dan berada  pada  ketinggian  900–1.100  meter  di  atas  permukaan laut (mdpl) [3], yang mengindikasikan bahwa kota ini berada di dataran tinggi. Kota Tomohon tidak memiliki banyak sungai di dekat pemukiman warga, sehingga seharusnya risiko banjir cukup  rendah.  Akan  tetapi,  sejak  enam  tahun  terakhir,  banjir terjadi  di  beberapa  kecamatan  di  Kota  Tomohon,  sehingga merusak bangunan setempat [4], [5]. Banjir terparah terjadi di Kecamatan Tomohon Selatan dan Kecamatan Tomohon Timur pada tahun 2017, yang menyebabkan jalan antarkota terputus. Pada  2020,  banjir  kembali  terjadi  di  Kecamatan  Tomohon Selatan,  sehingga  menyebabkan  kerusakan  gereja  setempat. Selanjutnya, pada 2022, banjir terjadi di Kecamatan Tomohon Tengah, sehingga mengakibatkan timbulnya korban jiwa [6].
Terjadinya  bencana  ini  mendorong  masyarakat  dan pemerintah untuk lebih sadar akan bencana banjir yang dapat terjadi di Kota Tomohon. Pemetaan lokasi rawan banjir harus dilakukan  dengan  data  yang  ada  agar  daerah  rawan  banjir  di
Kota Tomohon dapat segera diklasifikasikan. Sistem informasi geografis  (SIG)  dapat  dimanfaatkan  untuk  pemetaan  lokasi rawan  banjir  tersebut  [7].  Adanya  pemetaan  wilayah  yang memiliki risiko terdampak banjir diharapkan dapat membantu penanganan  yang  lebih  cepat  dan  tepat  sasaran,  sehingga kerugian, baik materiel maupun nonmateriel, dapat ditekan lagi.
Citra  satelit  Landsat  sudah  banyak  digunakan  untuk meneliti  daerah  rawan  banjir  maupun  hal  lainnya.  Satelit Landsat  8 onboard  operational  land  imager (OLI)  banyak digunakan  untuk  melihat  tutupan  lahan  karena  menyediakan jenis band dan  panjang  gelombang  yang  memiliki  fungsi masing-masing,  sehingga  panjang  gelombangnya  dapat dihitung sebagai acuan. Penelitian yang dilakukan sebelumnya menggunakan citra satelit Landsat untuk menganalisis daerah rawan banjir di daerah aliran sungai di Kecamatan Tuntang [8]. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  Kecamatan  Tuntang aman dari banjir.
Selain  digunakan  untuk  menganalisis  banjir,  citra  satelit Landsat  juga  banyak  digunakan  untuk  menganalisis  dan mengklasifikasi  tutupan  lahan  [9].  Klasifikasi  berdasarkan interpretasi  menggunakan  citra  satelit  Landsat  menghasilkan tingkat  akurasi  85%,  sehingga  tutupan  lahan  seperti  hutan, mangrove , dan bangunan dapat diklasifkasikan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyajikan  peta  daerah rawan banjir di Kota Tomohon yang hingga saat ini belum ada. Proses dilakukan dengan mengambil citra satelit Landsat 8 OLI yang  diolah  untuk  melihat  tutupan  lahan,  serta  menghitung indeks  vegetasi  permukaan  tanah  Kota  Tomohon.  Indeks vegetasi  permukaan  berpengaruh  pada  kategorisasi  tutupan lahan  yang  dapat  menunjukkan  adanya  daerah  hijau  hingga tingkat  kebasahan  yang  ada  di  Kota  Tomohon.  Peta  yang disajikan  dari  penelitian  ini  menunjukkan  klasifikasi  daerah
rawan  banjir  berdasarkan  kecamatan.  Pengklasifikasian dilakukan  berdasarkan  kecamatan  agar  dapat  mempermudah proses  klasifikasi,  sehingga  memungkinkan  pencegahan  yang lebih terarah dan penanganan tanggap darurat yang lebih tepat terhadap wilayah yang terindikasi berada dalam wilayah risiko banjir tinggi.
Penelitian  serupa  dengan  memanfaatkan  satelit  Landsat telah banyak dilakukan sebelumnya. Sebuah penelitian berhasil mengklasifikasikan wilayah zona banjir berdasarkan kecamatan  di  Kota  Manado  menjadi  tiga  klasifikasi  risiko banjir,  yaitu  tinggi,  sedang,  dan  rendah  [10].  Berdasarkan penelitian  yang  dilakukan,  diketahui  bahwa  sebagian  besar kecamatan  di  Kota  Manado  memiliki  risiko  banjir  tinggi. Sementara itu, hanya terdapat masing-masing satu kecamatan dalam  kategori  sedang  dan  rendah.  Penelitian  ini  dilakukan dengan  menggunakan standardized  precipitation  index (SPI), normalized  difference  vegetation  index (NDVI), normalized difference water index (NDWI), soil adjusted vegetation index (SAVI), dan inverse distance weighted (IDW) Kota Manado. Penelitian  lainnya  melakukan  pemetaan  daerah  rawan banjir di Kota Bengkulu [11]. Penelitian ini dilakukan dengan mempertimbangkan  NDVI  dan  NDWI  Kota  Bengkulu berdasarkan  penginderaan  citra  satelit  Landsat  8  dan berhasil melakukan  pemetaan  wilayah  rawan  banjir  menjadi  tiga kategori:  aman,  rawan,  dan  sangat  rawan.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa terdapat tiga kecamatan di Bengkulu yang termasuk  dalam  kategori  rawan  banjir  dan  lima  kecamatan lainnya berada pada kategori aman.
Penelitian selanjutnya dilakukan di Kecamatan Bawen dan Kecamatan Tuntang dengan melibatkan 25 desa [8]. Penelitian ini bertujuan untuk melihat daerah-daerah di kedua kecamatan tersebut yang memiliki potensi rawan banjir, mengingat kedua kecamatan  berada  pada  daerah  aliran  sungai.  Data  diperoleh menggunakan  citra  satelit  Landsat  8  yang  kemudian diklasifikasikan  menggunakan  NDVI,  NDWI,  dan  SAVI. Selanjutnya,  hasil  pemeringkatan  nilai  rata-rata  dibandingkan dengan  data  interpolasi.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  kedua  kecamatan  masih  tergolong  daerah  aman  atau tidak rawan banjir.
Penelitian  selanjutnya  menggunakan NDVI untuk melihat daerah  rawan  banjir  di  Kecamatan  Kupang  Timur  [12]. Klasifikasi  dibagi  menjadi  tiga  dengan  hasil  menunjukkan bahwa  Desa  Tanah  Putih,  Desa  Oefafi,  Desa  Oesaso,  dan sebagian Kelurahan Tuatuka merupakan daerah rawan banjir.
Penelitian  yang  memanfaatkan  SIG  juga  telah  dilakukan dengan  menganalisis  curah  hujan,  penggunaan  lahan,  dan tingkat  kemiringan  Kota  Kepanjen  [13].  Dari  data  yang  ada, diketahui  daerah  rawan  banjir  selama  penelitian  dan  prediksi daerah  rawan  banjir  yang  akan  terjadi  di  masa  mendatang. Daerah  yang  masuk  dalam  kategori  sangat  rawan  banjir mengalami kenaikan 2,39%.
Adanya  banyak  penelitian  mengenai  daerah  rawan  banjir membuat  penelitian  ini  penting  bagi  Kota  Tomohon  karena belum  adanya  pengklasifikasian  daerah  rawan  banjir. Kebanyakan  penelitian  juga  mengambil  data  dalam  rentang waktu  tertentu  saja.  Keunggulan  penelitian  ini  adalah pengambilan  citra  satelit  dilakukan  selama  setahun  penuh, sehingga  dapat  diketahui  daerah  yang  mengalami  banyak genangan air yang kemungkinan merupakan banjir. Penelitian ini  mencoba  untuk  menggabungkan  perhitungan  indeks  dan tutupan  lahan  Kota  Tomohon,  sementara  penelitian  lain menggunakan salah satunya saja.

## II. METODOLOGI
Penelitian  ini  dilakukan  secara  kualitatif,  diawali  dengan pengumpulan  data  dari  citra  satelit  Landsat  8  OLI  yang disediakan  oleh  United  States  Geographical  Survey  (USGS). Data  kemudian  diolah  menggunakan  penggabungan  metode klasifikasi  terbimbing  untuk  menganalisis  tutupan  lahan  dan NDVI, NDWI, serta SAVI untuk menghitung permukaan tanah berdasarkan  tingkat  vegetasi  dan  kebasahan  permukaan  yang kemudian  dikelola  menggunakan  Quantum  GIS  (QGIS). Tahapan penelitian diperlihatkan pada Gambar 1.
Penelitian  dilakukan  di  Kota  Tomohon,  Sulawesi  Utara. Kota  Tomohon  terbagi  menjadi  lima  kecamatan,  yaitu Kecamatan  Tomohon  Barat,  Kecamatan  Tomohon  Tengah, Kecamatan  Tomohon  Selatan,  Kecamatan  Tomohon  Timur, dan Kecamatan Tomohon Utara [3].

## A. SATELIT LANDSAT 8 OLI
National  Aeronautics  and  Space  Administration  (NASA) dan USGS memiliki hubungan kerja sama untuk menyediakan satelit  Landsat  8  yang  memiliki  sensor  OLI  dan thermal infrared  sensor (TIRS)  sebanyak  sebelas band . Band-band tersebut  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu band 1–9  yang merupakan OLI dan band 10 dan 11 yang merupakan TIRS [8]. Setiap band memiliki  panjang  gelombang  masing-masing dan memiliki kegunaan yang berbeda dalam proses pemetaan. Band 1 berfungsi untuk meneliti coastal dan aerosol. Band 2, atau blue , banyak  digunakan  untuk  pemetaan  batimetri  yang
Gambar 1. Alur penelitian klasifikasi.
dapat membedakan tanah dari vegetasi dan jenis konifera. Band 3,  atau green ,  berfungsi  untuk  menekankan  puncak  vegetasi yang berfungsi untuk menilai kekuatan tanaman. Band 4, atau red , digunakan  untuk  membedakan  lereng  vegetasi  dalam pemetaan. Band 5 digunakan untuk menekan konten biomassa dan  garis  pantai. Band ini  biasa  juga  disebut  sebagai near infrared (NIR). Band 6,  atau short-wave  infrared (SWIR)  1, digunakan  untuk  membedakan  kadar  air  tanah  dan  tumbuh- tumbuhan  yang  dapat  menembus  awan  tipis. Band 7,  atau short-wave infrared (SWIR) 2, digunakan untuk meningkatkan kadar air tanah dan tumbuhan yang dapat menembus awan tipis. Band 8,  atau panchromatic , digunakan  untuk  penggambaran dengan  resolusi  15  m  yang  dapat  memberikan  gambar  yang lebih  jelas. Band 9, atau cirrus ,  sesuai  namanya,  biasa digunakan untuk peningkatan deteksi kontaminasi awan cirrus . Band 10  dan  11  memiliki  fungsi  yang  sama,  yaitu  untuk penggambaran  dengan  resolusi  100  m  dan  digunakan  untuk pemetaan termal serta perkiraan kelembapan tanah. Akan tetapi, band 11  lebih  baik  dari band 10  karena  gelombangnya  yang lebih panjang.

## B. KLASIFIKASI TERBIMBING (SUPERVISED CLASSIFICATION)
Klasifikasi  terbimbing  merupakan  analisis  intensif  yang menunjukkan proses klasifikasi dengan mengidentifikasi objek pada citra dengan menggunakan training area. Oleh karena itu, pengambilan sampel harus dilakukan dengan mempertimbangkan pola spektral dari masing-masing panjang gelombang tertentu untuk mendapatkan daerah referensi yang baik yang mewakili suatu objek [14].
Klasifikasi terbimbing memiliki kelebihan dalam mengendalikan  data  yang  dijadikan  sebagai  sampel  agar keakuratan klasifikasi dapat dimaksimalkan [15]. Penelitian ini menggunakan  klasifikasi  terbimbing dengan  algoritma minimum  distance  classification (MDC) . MDC memiliki kelebihan  dalam  hal  penggunaan  konsep  sederhana  untuk menentukan nilai rata-rata dari setiap kelas [16].
Langkah  pertama  dalam  proses  klasifikasi  menggunakan metode MDC adalah menghitung jarak dari pusat setiap kelas, kemudian  memasukkan  indeks  citra  kelas  terdekat.  Secara matematis, untuk mencari nilai rata-rata suatu ciri kelas, dapat digunakan persamaan berikut [17].
𝑚 𝑗 = 1 𝑁 ∑ 𝑥 𝑥𝜖𝑚𝑗 (1)
dengan j  = 1,2,3,  ... M,  n adalah  jumlah piksel,  dan x adalah objek data.
Jika  didapati  suatu  objek  baru  dengan  ciri x ,  perhitungan jarak terdekat dengan jarak Euclidean adalah sebagai berikut.
d 𝑗 (𝑥) = | 𝑥 − 𝑚 𝑗 | (2)
dengan d merupakan jarak  Euclidean, j =  1,2,3... M ,  dan x adalah objek data.
Dalam  hal  ini,  klasifikasi  terbimbing  memerlukan  data sampel untuk dijadikan training area, yang disebut juga region of  interest (ROI),  dalam  melakukan  klasifikasi  terbimbing. Interpretasi  citra  secara  visual  dapat  dilakukan  dengan memanfaatkan  Google  Earth  untuk  mempermudah  proses klasifikasi tutupan lahan.

## C. NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX
(NDVI)
NDVI  merupakan  indeks  “kehijauan”  yang  digunakan untuk menilai vegatasi yang ada di permukaan bumi yang dapat
menunjukkan  tingkat  hijaunya  suatu  daerah  untuk  dilakukan pembagian vegetasi [18].
𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷 𝑁𝐼𝑅+𝑅𝐸𝐷 (3)
dengan NIR merupakan reflektansi inframerah dekat ( band 5 ) dan RED merupakan nilai reflektansi kanal merah ( band 4) . Proses klasifikasi dengan NDVI menunjukkan rentang nilai 0 sampai 1, dengan ketentuan nilai kurang dari 0,2 merupakan wilayah perairan atau batu, sehingga sudah tidak lagi termasuk wilayah  vegetasi.  Sementara  itu,  nilai  0,4  atau  lebih menunjukkan adanya vegetasi tinggi atau wilayah hutan lebat.

## D. NORMALIZED DIFFERENCE WATER INDEX (NDWI)
NDWI  adalah  metode  yang  sering  digunakan  untuk melakukan  perbandingan  tingkat  kebasahan  pada  citra  satelit yang menggunakan band 5 dan band 8 [19].
𝑁𝐷𝑊𝐼 = 𝑁𝐼𝑅−𝑆𝑊𝐼𝑅 𝑁𝐼𝑅+𝑆𝑊𝐼𝑅 (4)
dengan NIR merupakan reflektansi inframerah dekat ( band 5) dan SWIR merupakan reflektansi  inframerah  gelombang pendek ( band 8) .
Klasifikasi  dengan  menggunakan  perhitungan  NDWI dibagi menjadi tiga kelas. Kelas 1 berada pada rentang nilai -1 sampai 0, dengan tingkat kebasahan berada bukan pada badan air.  Kelas  2  berada  pada  rentang  nilai 0  sampai  0,33,  dengan tingkat  kebasahan  sedang.  Kelas  3  berada  pada  rentang  nilai 0,33  sampai  1,  dengan  tingkat  kebasahan  tinggi.  Makin mendekati 1, makin tinggi tingkat kebasahan permukaan suatu daerah.

## E. SOIL ADJUSTED VEGETATION INDEX (SAVI)
SAVI  merupakan  pengembangan  dari  NDVI  yang digunakan  pada vegetasi  tanah,  yang  lebih  menekankan  pada piksel tanah pada tingkat kecerahan kanopi [18]. Persamaan (5) digunakan untuk menghitung SAVI.
𝑆𝐴𝑉𝐼 = (1 + 𝐿) 𝑥 𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷 𝑁𝐼𝑅+𝑅𝐸𝐷 (5)
dengan NIR merupakan reflektansi inframerah dekat ( band 5) , RED merupakan nilai reflektansi kanal merah ( band 4), dan L merupakan faktor koreksi kecerahan tanah (0,5).
Proses klasifikasi berdasarkan SAVI terbagi menjadi lima kelas.  Kelas  1  (-0,3667  sampai  0,0187)  dengan  kerapatan nonruang  terbuka  hijau  (non-RTH)  adalah  kawasan  yang merupakan  badan  air  seperti  sungai.  Kelas  2  (0,0187  sampai 0,1041)  dengan  kerapatan  sangat  rendah  adalah  kawasan pemukiman yang berupa lahan terbuka yang tertutup aspal atau paving block maupun jalanan beraspal. Kelas 3 (0,1041 sampai 0,3667) dengan tingkat kerapatan rendah adalah kawasan yang masih ditutupi tanah berupa jalan tanah atau lapangan kosong, tanpa adanya lapisan seperti aspal atau paving block. Kelas 4 (0,3667  sampai  0,5214)  dengan  tingkat  kerapatan  sedang adalah kawasan dengan tutupan lahan berupa vegetasi, meliputi perkebunan, rerumputan, padang golf, dan alang-alang. Kelas 5  (0,5214  sampai  0,7895)  dengan  tingkat  kerapatan  tinggi adalah kawasan vegetasi berupa hutan.

## F. PEMBOBOTAN KRITERIA
Tabel  I  menunjukkan  perhitungan  bobot  yang  digunakan untuk menentukan klasifikasi suatu area sebagai daerah rawan banjir  atau  tidak.  Tabel  ini  menguraikan  tingkatan  dan  skor yang diberikan untuk mempermudah penilaian kriteria. Proses pembobotan  ini  dilakukan  atas  kerja  sama  dengan  Badan
Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD)  Kota  Tomohon, yang  juga  telah  menyediakan  data  terjadinya  banjir  di  Kota Tomohon. Sementara itu, pengamatan tutupan lahan dilakukan menggunakan bantuan visual dari  Google  Earth. Berdasarkan pembobotan yang telah dilakukan, kriteria daerah rawan banjir dibagi  menjadi  tiga  tingkatan,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel II.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  data  citra satelit Landsat yang diambil pada periode waktu 1 Januari 2021 sampai  dengan  1  Januari  2022  untuk  mengetahui  daerah potensi  rawan  banjir  yang  ada  di  Kota  Tomohon.  Hasil klasifikasi  citra  satelit  menggunakan  klasifikasi  terbimbing menunjukkan  bahwa  Kota  Tomohon  masih  memiliki  banyak daerah hutan, sebagaimana terlihat pada Gambar 2. Sementara itu,  lahan  hijau  lainnya  digunakan  sebagai  lahan  pertanian masyarakat.  Daerah  padat  penduduk  dapat  terlihat  di Kecamatan  Tomohon  Tengah,  Kecamatan  Tomohon  Timur, dan Kecamatan Tomohon Barat.

## A. METODE ANALISIS
Banyak  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  melihat wilayah  risiko  banjir,  mulai  dari  klasifikasi  berdasarkan tutupan  lahan  hingga  perhitungan  berdasarkan  faktor  alam, seperti  indeks  vegetasi  dan  curah  air  hujan.  Dengan  melihat fenomena  di  Kota  Tomohon  yang  cukup  unik,  dua  metode digunakan  untuk  mengetahui  wilayah  yang  termasuk  daerah rawan  banjir.  Kedua  metode  tersebut  meliputi  pengamatan tutupan  lahan  dan  perhitungan  indeks.  Tutupan  lahan berpengaruh pada fungsi pemanfaatan tanah. Dengan kata lain, makin  padat  suatu  lokasi,  makin  berkurang  juga  pepohonan, sehingga dapat menyebabkan terjadinya banjir. Sementara itu, perhitungan  indeks  dilakukan  untuk  mengukur  dalam  piksel
berdasarkan  panjang  gelombang  yang  ada  pada  satelit  untuk menentukan suatu area merupakan wilayah hijau atau badan air. Penggunaan kedua metode ini secara bersamaan masih sedikit dilakukan.  Penelitian  sebelumnya  hanya  berfokus  dalam menghitung  indeks  vegetasi  [10]  dan  hanya  memanfaatkan metode klasifikasi terbimbing [20] . Metode comparative  study kemudian  digunakan  untuk melihat  kelebihan  penggabungan  kedua  metode  jika dibandingkan  dengan  penggunaan  salah  satu  metode  saja. Tabel III menunjukkan hasil comparative study tersebut.
Model penggabungan dari kedua metode ditunjukkan pada Gambar 3. Data yang merupakan citra satelit  diklasifikasikan berdasarkan tutupan lahan. Selanjutnya, dilakukan interpretasi sebelum diuji akurasinya. Jika hasil interpretasi melebihi 90%, interpretasi tutupan lahan  memiliki akurasi yang baik. Ketika tutupan lahan sudah diketahui, perhitungan indeks vegetasi dan tingkat  kebasahan  perlu  dilakukan.  Perhitungan  ini  bertujuan
T ABEL I P EMBOBOTAN S KOR Parameter Keterangan Tingkatan Skor Tutupan Lahan Lahan hijau (hutan, RTH, perkebunan, sawah) > 60 % 1 50 % - 59 % 2 40 % - 49 % 3 31 % - 39 % 4 < 30 % 5 NDVI Vegetasi Kehijauan tinggi 1 Kehijauan sedang 3 Kehijauan rendah 4 Non-RTH 5 NDWI Kandungan air Bukan badan air 1 Kebasahan sedang 3 Kebasahan tinggi 5 SAVI Kerapatan Tinggi 1 Sedang 3 Rendah 5
T ABEL II K RITERIA R ISIKO B ANJIR Tingkat Risiko Skor Tinggi 3 < skor risiko < 5 Sedang 2 < skor risiko < 3 Rendah 1 < skor risiko < 2
(a) (b)
Gambar 2. Citra hasil, ( a) penggabungan metode, (b) klasifikasi terbimbing.
Gambar 3. Model alur penggabungan metode.
T ABEL III P ERBANDINGAN M ETODE Parameter Penggabungan Dua Metode (Tutupan Lahan dan Perhitungan Indeks) Penggunaan Salah Satu (Tutupan Lahan atau Perhitungan Indeks) Faktor alam Dapat melihat tutupan lahan, luas lahan, kemiringan tanah, vegetasi yang ada dan juga tingkat kebasahan. Hanya melihat penggunaan lahan atau hanya melihat faktor alam seperti vegetasi dan tingkat kebasahan. Faktor manusia Dapat dilihat juga dari daerah tutupan lahan yang dimanfaatkan masyarakat sekitar, bukan hanya melihat indeks. Hanya menghitung indeks tidak melihat penggunaan lahan atau sebaliknya. Klasifikasi wilayah banjir Wilayah padat penduduk dan wilayah hijau dapat diidentifikasi dengan jelas dan dihitung pikselnya berdasarkan gelombang. Hanya bisa menghitung indeks atau hanya bisa melihat tutupan lahan. Hasil Ditemukan dua kecamatan wilayah rawan banjir. Hanya ditemukan satu wilayah rawan banjir.
untuk  mengetahui  secara  pasti  tingkat  vegetasi  permukaan tanah, tingkat kebasahan, dan tingkat kemiringan lereng, yang berpengaruh  dalam  proses  klasifikasi  daerah  rawan  banjir. Ketika  perhitungan  sudah  selesai  dilakukan,  hasil-hasil perhitungan  tersebut  dianalisis,  sehingga  dapat  menghasilkan hasil  akhir  yang  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam melakukan klasifikasi daerah rawan banjir.

## B. ANALISIS TUTUPAN LAHAN
Citra  satelit  Landsat  8  OLI  disediakan  secara  gratis  oleh USGS.  Citra  satelit  diambil  dengan  memasukkan  koordinat Kota Tomohon. Selanjutnya, citra satelit diolah menggunakan QGIS.  Citra  satelit  yang  disediakan  adalah  gambar  dalam format TIFF.
QGIS  digunakan  untuk  menginterpretasi  citra  satelit Landsat  8  OLI  yang  menggunakan  penggabungan band 4,  5, dan  6.  Selanjutnya,  warna  RGB  hasil  penggabungan  diubah menjadi  3-2-1.  Penginterpretasian  ini  dilakukan  dengan bantuan  Google  Earth  untuk  melihat  lebih  jelas  citra  dari tutupan lahan yang ada. Dengan menggunakan data latih yang telah  diinterpretasi  sebelumnya,  ditemukan  sembilan  tutupan lahan, yaitu danau, hutan, jalan raya, RTH, perkantoran, lahan pertanian, perumahan warga, sawah, dan tambang pasir, seperti ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Setiap  objek  yang  ditemukan menggunakan sepuluh data latih yang diambil secara acak dan dibantu  oleh  citra  satelit  untuk  menentukan  objek  tersebut adalah hutan, danau, jalan raya, dan seterusnya.
Training  area untuk  wilayah  hijau  dibagi  menjadi  dua, yaitu hutan dan RTH, dengan ketentuan hutan memiliki warna hijau  yang  lebih  tua  dibandingkan  RTH.  Pembedaan  ini dilakukan  karena  hutan  memiliki  tampilan  satelit  dengan kerapatan tinggi.
Tabel  IV  menunjukkan  tutupan  lahan  di  Kota  Tomohon, yang  diperoleh  dari  perhitungan  menggunakan  QGIS berdasarkan  proses  klasifikasi  terbimbing.  Terlihat  bahwa daerah  hutan  dan  RTH  lebih  banyak  ditemukan  di  Kota Tomohon  dibandingkan  dengan  area  pemukiman  penduduk. Luas  hutan  adalah  3.704  ha,  luas  RTH  adalah  4.397  ha, sedangkan luas pemukiman penduduk hanya 3.266 ha. Dengan kata  lain,  lahan  hijau  (hutan  dan  lahan  terbuka)  memiliki persentase  55%.  Di  sisi  lain,  pemukiman  warga  hanya menggunakan 22% lahan di Kota Tomohon. Ketiga lahan ini merupakan  lahan  terluas  yang  ada  di  Kota  Tomohon,  yang kemudian  disusul  tambang  pasir  dengan  luas  1.356  ha.  Jika melihat  area  tutupan  ini,  Kota  Tomohon  merupakan  kota dengan banyak area hijau  yang  seharusnya dapat mengurangi risiko terjadinya banjir.
Selanjutnya,  dilakukan  uji  akurasi  untuk  melihat  tingkat akurasi  interpretasi  yang  digunakan,  seperti  yang  disajikan pada Tabel V. Setelah itu, tingkat akurasi dihitung berdasarkan
user  accuracy,  producer  accuracy ,  dan overall  accuracy . Perhitungan user accuracy dilakukan sebagai berikut:
jalan raya = 7 8 × 100% = 87,5%
danau = 3 3 × 100% = 100%
RTH = 900 905 × 100% = 99,4% hutan = 873 875 × 100% = 99,7%
perkantoran = 17 20 × 100% = 85%
perumahan = 870 870 × 100% = 100%
sawah = 13 13 × 100% = 100%
pertanian = 25 26 × 100% = 96,2%
tambang pasir = 14 14 × 100% = 100%.
Perhitungan producer accuracy dilakukan sebagai berikut:
jalan raya = 7 7 × 100% = 100%
danau = 3 3 × 100% = 100%
RTH = 900 900 × 100% = 100%
hutan = 873 878 × 100% = 99,4%
perkantoran = 17 17 × 100% = 100%
perumahan = 870 874 × 100% = 99,5%
sawah = 13 14 × 100% = 92,8%
pertanian = 25 25 × 100% = 100%
tambang pasir = 14 16 × 100% = 87,5%.
Perhitungan overall accuracy dilakukan sebagai berikut:
OA  =   ( 7+3+900+873+17+870+13+25+14 2734 ) × 100%  =  99,56% .
Perhitungan overall  accuracy menghasilkan  akurasi  lebih tinggi  dari  90%,  yaitu  sebesar  99,56%.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  tingkat  akurasi  sangat  baik  dan  interpretasi  berhasil dilakukan.

## C. ANALISIS INDEKS VEGETASI
Klasifikasi terbimbing dengan algoritma MDC menunjukkan  area  padat  penduduk  di  Kota  Tomohon.  Lahan hijau seperti hutan dan RTH di Kota Tomohon memang terlihat masih  banyak,  tetapi  pada beberapa  kecamatan  sudah  terlihat adanya  kepadatan  penduduk.  Berdasarkan  hal  ini,  dilakukan juga  perhitungan  dengan  menggunakan  algoritma  NDVI, NDWI,  dan  SAVI  untuk  melihat  vegetasi  dan  tingkat kebasahan pada permukaan daratan Kota Tomohon.
Gambar  4  menunjukkan  hasil  NDVI  Kota  Tomohon berdasarkan  citra  satelit  Landsat.  Berdasarkan  Gambar  4,
T ABEL IV L UAS T UTUPAN L AHAN No. Tutupan Lahan Luas (ha) 1 Danau 214 2 Hutan 3.704 3 Jalan raya 631 4 RTH 4.397 5 Perkantoran 347 6 Pertanian 344 7 Pemukiman warga 3.266 8 Sawah 464 9 Tambang pasir 1.354 Jumlah 14.721
T ABEL V C ONFUSION M ATRIX 1  2 3 4 5 6 7 8 9  Jumlah 1 7  0 0 0 0 1 0 0 0 8 2 0  3 0 0 0 0 0 0 0 3 3 0  0  900 5 0 0 0 0 0 905 4 0  0 0 873 0 0 0 0 2 875 5 0  0 0 0 17 3 0 0 0 20 6 0  0 0 0 0 870 0 0 0 870 7 0  0 0 0 0 0 13 0 0 13 8 0  0 0 0 0 0 1 25 0 26 9 0  0 0 0 0 0 0 0 14 14 Jumlah 7  3  900  878  17  874  14  25  16 2.734
wilayah vegetasi yang berada di  Kota Tomohon masih cukup banyak.  Dengan  rentang  nilai  berada  pada  0,0485  sampai 0,4322,  Kota  Tomohon  masih  dapat  diklasifikasikan  sebagai wilayah  dengan  tingkat  “kehijauan”  vegetasi  tinggi.  Wilayah yang  terindikasi  memiliki  nilai  vegetasi  tinggi  menunjukkan bahwa  wilayah  tersebut  memiliki  banyak  lahan  hijau  seperti hutan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  penyebab  banjir  yang biasanya berupa kurangnya lahan hijau untuk penyerapan air ke dalam  tanah  masih  dapat  teratasi  dengan  nilai  NDVI  Kota Tomohon yang berada pada tingkat vegetasi tinggi.
NDWI  yang  dihitung  untuk  melihat  tingkat  kebasahan  di Kota  Tomohon  ditunjukkan  pada  Gambar  5.  Terlihat  masih banyak terdapat warna hijau pada gambar tersebut. NDWI Kota Tomohon  berada  pada  rentang  -0,1025  sampai  0,0964,  yang mengindikasikan  bahwa  Kota  Tomohon  masih  berada  pada tingkat kebasahan rendah. Di beberapa daerah ditemui tempat- tempat  yang  tergenang  air,  yang  dapat  disebabkan  oleh drainase yang buruk, sehingga air menggenang. Rentang nilai yang masih berada di bawah 1 mengindikasikan bahwa terdapat daerah  basah  di  Kota  Tomohon,  meskipun  mayoritas  Kota Tomohon berada pada tingkat kebasahan rendah. Daerah basah ini bisa saja menjadi tempat-tempat tertampungnya air secara tidak  sengaja,  sehingga  mengakibatkan  banjir  pada  periode hujan lebat ketika kapasitasnya terlampaui.
Gambar 6 menunjukkan nilai SAVI Kota Tomohon. Seperti yang  terlihat  di  gambar,  masih  banyak  didapati  warna  hijau dengan nilai SAVI berada pada rentang 0,0728 sampai 0,6498. Hal ini menunjukkan bahwa masih terdapat banyak lahan hijau seperti rerumputan, perkebunan, dan hutan di Kota Tomohon. SAVI  merupakan  pengembangan  dari  NDVI  yang  melihat permukaan seperti tanah, jalan aspal, paving block , lapangan, dan juga area-area hijau seperti rerumputan serta alang-alang. Meskipun tutupan lahan di Kota Tomohon masih lebih banyak berupa  wilayah  lahan  hijau,  di  beberapa  kecamatan  juga terdapat tutupan-tutupan lahan yang padat, seperti jalan aspal tanpa  saluran  air,  area paving block yang  cukup  besar,  dan pemukiman yang padat yang dapat menyebabkan banjir.

## D. ANALISIS SKOR
Berdasarkan  hasil  analisis  tutupan  lahan  dan  perhitungan indeks  yang  kemudian  diberi  bobot,  diperoleh  hasil  seperti
disajikan  pada  Tabel  VI.  Selanjutnya,  dari  hasil  yang didapatkan, dibuat peta klasifikasi wilayah rawan banjir seperti pada Gambar 7.
Berdasarkan data dari NDVI, NDWI, dan SAVI, diketahui bahwa  beberapa  wilayah  di  Kota  Tomohon  masih  berpotensi banjir.  Dua  kecamatan  menyumbang  nilai  dengan  kategori rendah,  yaitu  Kecamatan  Tomohon  Barat  dan  Kecamatan Tomohon  Utara,  karena  daerah  tutupan  lahan  yang teridentifikasi  lahan  hijau  dan  pemukiman  relatif  berimbang. Sementara  itu,  di  Kecamatan  Tomohon  Selatan  terdapat  area genangan  air  yang  cukup  banyak,  yang  dapat  meluap  ketika curah  hujan  besar.  Kecamatan  Tomohon  Selatan  dan Kecamatan  Tomohon  Tengah  menjadi  kecamatan  yang memiliki  potensi  tinggi  terjadinya  banjir,  sedangkan Kecamatan  Tomohon  Timur  berada  pada  tingkat  sedang. Gambar  7  memperlihatkan  peta  wilayah  rawan  banjir  Kota Tomohon.

## IV. KESIMPULAN
Kota Tomohon secara geografis berada pada wilayah tidak rawan  banjir.  Namun,  dalam  enam  tahun  terakhir,  Kota Tomohon  mengalami  banjir.  Pengklasifikasian  daerah  rawan banjir memiliki peranan penting dalam pencegahan banjir sejak dini. Penelitian ini  bertujuan untuk memperoleh peta wilayah risiko  banjir  Kota  Tomohon,  sehingga  dapat  dilakukan pencegahan  banjir  sejak  dini.  Dilakukan  perhitungan  NDVI, NDWI,  dan  SAVI,  yang  fokus  menghitung  indeks  vegetasi
Gambar 4. NDVI Kota Tomohon.
Gambar 5. NDWI Kota Tomohon.
Gambar 6. SAVI Kota Tomohon.
Gambar 7. Peta rawan bencana Kota Tomohon.
T ABEL VI H ASIL S KOR
Kecamatan Tutupan Lahan NDVI NDWI SAVI Hasil Tomohon Utara 2 2 1 3 Rendah Tomohon Selatan 3 4 3 3 Tinggi Tomohon Tengah 5 4 1 3 Tinggi Tomohon Timur 4 2 2 2 Sedang Tomohon Barat 1 2 2 2 Rendah

## ID-318
permukaan  Kota  Tomohon,  dan  klasifikasi  terbimbing  untuk melihat  tutupan  lahan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa dari lima kecamatan, terdapat tiga kecamatan yang berpotensi rawan  banjir.  Kecamatan  Tomohon  Tengah  dan  Kecamatan Tomohon Selatan menjadi kawasan berpotensi menjadi daerah rawan  banjir  yang  tinggi,  sedangkan  Kecamatan  Tomohon Timur  masih  dikategorikan  sedang  karena  masih  memiliki banyak  lahan hijau  dibandingkan  pemukiman.  Sementara  itu, Kecamatan  Tomohon  Utara  dan  Kecamatan  Tomohon  Barat masih  berada  pada  wilayah  aman  dari  banjir.  Dengan mengetahui  daerah-daerah  rawan  banjir,  kerugian  yang  dapat diakibatkan banjir dapat dikurangi secara signifikan. Penelitian ini dapat dikembangkan untuk melihat faktor lain yang dapat memengaruhi banjir di Kota Tomohon selain dari alam sekitar.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan dalam penelitian dan penulisan artikel ini.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi, Gabriel Kenisa Meqfaden Baali, Kristoko Dwi  Hartomo,  dan  Sri  Yulianto  Joko  Prasetyo;  metodologi, Gabriel Kenisa Meqfaden Baali; penulisan—penyusunan   draf asli, Gabriel Kenisa Meqfaden Baali, Kristoko Dwi Hartomo, dan  Sri  Yulianto  Joko  Prasetyo;  penulisan—peninjauan  dan penyuntingan,  Kristoko  Dwi  Hartomo  dan  Sri  Yulianto  Joko Prasetyo; pengawasan, Gabriel Kenisa Meqfaden Baali.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  diucapkan  kepada  orang  tua  penulis  karena telah membiayai penelitian dan perkuliahan magister penulis. Terima kasih disampaikan pula kepada para dosen dan pegawai Universitas Kristen Satya Wacana yang senantiasa mendukung pembuatan  artikel.  Selanjutnya,  terima  kasih  kepada pemerintah  Kota  Tomohon,  dalam  hal  ini  dinas  BPBD,  yang telah  mendukung  dengan  menyediakan  data  untuk  keperluan penelitian.

## REFERENSI
[1]  M.I.  Kurnia,  G.Z.  Mulki,  dan  H.  Firdaus,  “Pemetaan  Rawan  Banjir  di Kecamatan Pontianak Selatan dan Pontianak Tenggara Berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG),” J. PWK Laut Sipil Tambang , Vol. 6, No. 2, hal. 1–7, Jun. 2019, doi: 10.26418/jelast.v6i2.34343.
[2]  A. Hardianto dkk., “Pemanfaatan Citra Landsat 8 dalam Mengidentifikasi Nilai  Indeks  Kerapatan  Vegetasi  (NDVI)  Tahun  2013  dan  2019  (Area Studi: Kota Bandar Lampung),” J. Geosains. Remote Sens. , Vol. 2, No. 1, hal. 8–15, Mei 2021, doi: 10.23960/jgrs.2021.v2i1.38.
[3]  “Geografis,”  [Online],  https://tomohon.go.id/geografi/,  tanggal  akses: 20-Mar-2022.
[4]  Y. Ikanubun (2017) “Tomohon Berada di Pegunungan, Kok Bisa Banjir Bandang?” [Online], https://www.liputan6.com/regional/read/2863910/ tomohon-berada-di-pegunungan-kok-bisa-banjir-bandang, tanggal akses: 1-Apr-2022.
[5]  Redaksi KM (2022) “Banjir Landa Tomohon, 52 Rumah Warga dan Satu Gereja Terdampak,” [Online], https://kanalmetro.com/2022/03/12/
banjir-landa-tomohon-52-rumah-warga-dan-satu-gereja-terdampak, tanggal akses: 1-Apr-2022.
[6]  “Rekapitulasi  dan  Grafik  Kejadian/Penanganan  Bencana  di  Kota Tomohon,”  Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah  Kota  Tomohon, 2022.
[7]  P.  Rahmaini  dan  A.W.  Abdi,  “Penggunaan  SIG  untuk  Memetakan Kawasan Rawan Banjir di Kabupaten Pidie Jaya,” J. Pendidik. Geosfer. , Vol. 6, No. 2, hal. 77–89, Des. 2021, doi: 10.24815/jpg.v6i2.22137.
[8]  M. Lestari, M. Mira, S.Y.J. Prasetyo, dan C. Fibriani, “Analisis Daerah Rawan Banjir pada Daerah Aliran Sungai Tuntang Menggunakan Skoring dan Inverse Distance Weighted,” Indones. J. Comput. , Model. , Vol. 4, No. 1, hal. 1–9, Jan. 2021, doi: 10.24246/icm.v4i1.4615.
[9]  R.M.  Derajat  dkk . ,  “Klasifikasi  Tutupan  Lahan  Menggunakan  Citra Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) di Kecamatan Pangandaran,” J. Kaji. Ilmu, Pendidik. Geogr. ,  Vol. 3, No. 1, hal. 1–10, Jan. 2020, doi: 10.33059/jsg.v3i1.1985.
[10]  B.  Laurensz,  F.  Lawalata,  dan  S.Y.J.  Prasetyo,  “Potensi  Resiko  Banjir dengan Menggunakan Citra Satelit (Studi Kasus: Kota Manado, Provinsi Sulawesi Utara),” Indones. J. Comput. , Model. , Vol. 2, No. 1, hal. 17–24, Jan. 2019.
[11]  A.  Erlansari,  B.  Susilo,  dan  F.  Hernoza,  “Optimalisasi  Data  Landsat  8 untuk Pemetaan Daerah Rawan Banjir dengan NDVI dan NDWI (Studi Kasus: Kota Bengkulu),” J. Geofis. Eksplor. , Vol. 6, No. 1, hal. 57–65, Mar. 2020, doi: 10.23960/jge.v6i1.60.
[12]  N.  Nuryanti,  J.L.  Tanesib,  dan  A.  Warsito,  “Pemetaan  Daerah  Rawan Banjir dengan Penginderaan Kupang Timur Kabupaten Kupang Provinsi Nusa Tenggara Timur,” J. Fis. Fis. Sains., Apl. , Vol. 3, No. 1, hal. 73–79, 2018, doi: 10.35508/fisa.v3i1.604.
[13]  A.H. Pattiraja, “Analisis Potensi Kawasan Rawan Banjir Kota Kepanjen Menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG),” J. Planoearth , Vol. 3, No. 1, hal. 1–6, Feb. 2018, doi: 10.31764/jpe.v3i1.212.
[14]  E.H.  Purwanto  dan  R.  Lukiawan,  “Parameter  Teknis  dalam  Usulan Standar Pengolahan Penginderaan Jauh: Metode Klasifikasi Terbimbing,” J.  Stand. ,  Vol.  21,  No.  1,  hal.  67–78,  Mar.  2019,  doi: 10.31153/js.v21i1.737.
[15]  R.  Septiani,  I.P.A.  Citra,  dan  A.S.A.  Nugraha,  “Perbandingan  Metode Supervised  Classification  dan  Unsupervised  Classification  terhadap Penutup Lahan di Kabupaten Buleleng,” J. Geografi , Vol. 16, No. 2, hal. 90–96, Des. 2019, doi: 10.15294/jg.v16i2.19777.
[16]  D.  Afasel,  R.  Purnamasari,  dan  Edwar,  “Klasifikasi  Tutupan  Lahan Menggunakan  Supervised  Machine  Learning  pada  Citra  Satelit Menggunakan Google Earth Engine,” e-Proc.  Eng. ,  Vol. 8,  No.  6,  hal. 3278–3287, Des. 2022.
[17]  W.D. Hudson, “Digital Classification of Landsat Multispectral Scanner Data  –  An  Introduction,”  Mich.  State  Univ.  Agric.  Exp.  Stn.,  East Lansing, AS, 1987.
[18]  R. Yudistira, A.I. Meha, dan 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. 2, No. 1, hal. 25–30, Jan. 2019.
[19]  N.  Simarmata dkk . ,  “Analisis  Transformasi  Indeks  NDVI,  NDWI  dan SAVI  Untuk  Identifikasi  Kerapatan  Vegetasi  Mangrove  Menggunakan Citra Sentinel Di Pesisir Timur Provinsi Lampung,” J. Geografi Geografi, Pengajarannya ,  Vol.  19,  No.  2,  hal.  69–79,  Des.  2021,  doi: 10.26740/jggp.v19n2.p69-79.
[20]  B.E.  Cahyono,  E.  Ikke,  S.  Putri,  dan  A.T.  Nugroho,  “Flooded  Area Mapping and Its Relationship to the Land Use, Soil Type, and Rainfall in North Konawe Regency,” J. Ilm. Dasar , Vol. 23, No. 2, hal. 93–100, Jul. 2022, doi: 10.19184/jid.v23i2.23898.