## PEMODELAN BANJIR ROB MENGGUNAKAN METODE STEEL DAN TORRIE DI WILAYAH JAKARTA

## (Tidal Flood Modeling using Steel and Torrie Methods in the Jakarta Region)
Agel Vidian Krama, Nurul Qamilah Institut Teknologi Sumatera
Jalan Terusan Ryacudu, Way Hui, Kec. Jati Agung Kab. Lampung Selatan Prov. Lampung, Indonesia 35365 Email: agel.vidiankrama@gt.itera.ac.id
Diterima: 29 November 2021; Direvisi: 29 Maret 2022; Disetujui untuk dipublikasikan: 20 Mei 2022

## ABSTRAK
Pemanasan global telah mengakibatkan peningkatan air laut dan banjir rob yang melanda daerah dataran pantai termasuk wilayah Jakarta yang merupakan pusat perekonomian Indonesia yang mempunyai perkembangan pembangunan yang pesat. Model spasial banjir rob wilayah Jakarta yang didasarkan pada fluktuasi gelombang pasang, penurunan muka tanah dan ketinggian tempat, merupakan kajian utama dalam  penelitian  ini. Tujuan penelitian ini adalah membuat model spasial banjir rob wilayah Jakarta yang terjadi pada tahun 1984-2014 dan prediksinya hingga tahun 2100. Melalui grid 2x2 m, penurunan muka tanah ekstraksi menjadi informasi spasial sebagai  basis  data  pemodelan.  Model  regresi  linear multivariate divalidasi melalui verifikasi lapangan  pada  32 lokasi penelitian. Model menunjukkan bahwa wilayah yang akan tergenang pada tahun 2030, 2050, 2080 dan 2100 cenderung bertambah dari luasan tahun 2014, yakni 25% sampai 36% dari luas wilayah wilayah Jakarta.
Keyword : banjir rob, gelombang pasang, kenaikan muka air laut, model spasial, penurunan muka tanah

## ABSTRACT
Global warming has resulted in an increase in seawater and tidal flooding that hit the coastal plain area, including the city of Jakarta as the center of the Indonesian economy with rapid development progress. A spatial model of Jakarta tidal flood based on fluctuation of the tidal wave, land subsidence, and elevation, is the main study in this research. This study aims to create a spatial model of Jakarta tidal flood occurring from 1984 to 2014 and its predictions until 2100. Through the grid of 2x2 m, land subsidence was extracted into spatial information as  database  modeling. The  regression  model  of  the  multivariate  linear  model  was  validated  through  field verification in 32 research sites. The analysis results show areas that will be inundated in 2030, 2050, 2080, and 2100 tend to increase from the 2014 area, namely, 25% to 36% of the area of Jakarta region.
Keywords : land subsidence, sea-level rise, spatial model, tidal flood, tidal wave

## PENDAHULUAN
Rob merupakan fenomena yang umum terjadi di kota  yang  terletak  di  tepi  pantai,  sehingga mempengaruhi  keberlanjutan  kota-kota  pesisir  yang ada di seluruh dunia (UNFCC, 2007).  Wahyudi (2007) menyatakan  bahwa  rob  adalah  kejadian/fenomena alam dimana air laut masuk ke wilayah daratan pada waktu  permukaan  air  laut  mengalami  pasang  naik. Rob dapat muncul karena dinamika alam atau karena kegiatan manusia.
Indonesia sebagai negara maritim tentunya tidak lepas dari dampak yang ditimbulkan oleh banjir rob. Banjir  rob  sering  terjadi  di  wilayah  pantai  seperti daerah  Jakarta bagian  utara dan Semarang bagian utara.  Fenomena  banjir  rob  di  Jakarta  khususnya disebabkan  oleh  naiknya  muka  laut  dan  juga penurunan  muka  tanah  atau  biasa  disebut  sebagai
land  subsidence.  Amblesan  (subsidence)  adalah turunnya  permukaan  tanah  akibat  terjadinya perubahan  volume  pada  lapisan-lapisan  batuan  di bawahnya (Marfai et al., 2006).  Reddish & Whittaker (2012)  menyatakan  bahwa  faktor  penyebab penurunan  permukaan  tanah  secara  umum  yaitu penurunan  tanah  alami  ( natural  subsidence), penurunan  tanah  akibat  pengambilan  air  tanah ( groundwater  extraction)  dan  penurunan  akibat beban  bangunan  ( settlement).  Faktor  penyebab penurunan tanah dapat berdampak terjadinya banjir rob khususnya di wilayah pesisir.
Banjir  rob  merupakan  genangan  pada  bagian daratan pantai yang terjadi pada saat air laut pasang, yang  membawa  potensi  ancaman  bagi  masyarakat (Marfai  &  King,  2007).  Terjadinya  banjir  rob  akibat adanya kenaikan muka air laut yang disebabkan oleh pasang surut dan faktor-faktor eksternal force seperti
dorongan  air,  angin  atau swell  gelombang  panjang yang  mempunyai  periode  yang  tinggi  sehingga gelombang  ini  sulit  untuk  diredam  dan  badai  yang merupakan fenomena alam yang sering terjadi di laut (Zainuri et al., 2022). Selain itu, banjir rob juga terjadi akibat  adanya  fenomena  iklim  global  yang  ditandai dengan  peningkatan  temperatur  rata-rata  bumi  dari tahun ke tahun. Lapisan ozon merupakan pelindung bumi  dari  pengaruh  sinar  matahari  sehingga  bila lapisan  ini  menipis  maka  akan  terjadi  pemanasan global. Hal ini menyebabkan lapisan es di Kutub Utara dan Antartika mencair. Akibatnya, permukaan laut air global menjadi naik (Hall, 2019). Berdasarkan laporan Solomon  et  al.  (2007),  rata-rata  suhu  permukaan global meningkat 0,3-0,6°C, dan sejak akhir abad 19 sampai tahun 2100 suhu bumi diperkirakan akan naik sekitar 1,4-5,8°C.
Pada tahun 2011, banjir rob terjadi di kawasan RE Martadinata, Jakarta Utara setinggi 30-50cm, yang mengakibatkan  kemacetan  panjang,  hal  ini berdampak  juga  pada  aktivitas  bongkar  muat  di Pelabuhan  Tanjung  Priok.    Salah  satu  penyebab terjadinya  banjir  rob  karena  Ruang  Terbuka  Hijau (RTH) yang ada di Jakarta saat ini tersisa 9%.  RTH tersebut  sudah  ada  sejak  tahun  2000  namun mengalami  pengurangan  setiap  tahunnya.  Hal  ini terlihat di daerah Kelapa Gading, Jakarta Utara yang awalnya  diperuntukkan  untuk  area  peresapan  air namun sudah berubah menjadi tempat sentra bisnis berupa bangunan (Santoso & Syelvia, 2011).
Adapun  yang  menjadi  alasan  pemilihan  daerah penelitian  di  wilayah  Jakarta  yaitu  fenomena  banjir akibat  pasang  air  laut  (rob)  ini  telah  memberikan dampak  negatif  terhadap  wilayah  permukiman pesisir.  Dampak  banjir  akibat  pasang  air  laut  (rob) telah  mengubah  fisik  lingkungan  dan  memberikan tekanan  terhadap  masyarakat,  bangunan,  dan infrastruktur  permukiman  yang  ada  di  wilayah tersebut. Fenomena banjir rob juga berdampak pada sektor ekonomi, industri, transportasi dan terhentinya ekspor  impor.  Berdasarkan  fakta  tersebut,  maka penting  untuk  melakukan  kajian  terkait  fenomena banjir  rob  dengan  kajian  pada  variabel  penurunan muka  tanah,  kenaikan  permukaan  laut  dan  pasang tertinggi .

## METODE

## Lokasi Penelitian
Wilayah  penelitian    terletak  pada  zona  UTM 48 Selatan,  pada  posisi  koordinat  5°19'12"-6°23'54" LS dan 106°22'42" - 106°58'18"BT dengan luas wilayah 662,33  km 2 atau  66.233  ha.  Daerah  penelitian  ini dibatasi  untuk  wilayah  Jakarta  kecuali  Kepulauan Seribu  yang  tidak  termasuk  ke  dalam  wilayah
penelitian.  Metode  pendekatan  penelitian  adalah model  deskriptif  dan  model  prediksi.  Pemodelan adalah  sebuah  cara  yang  membantu  peneliti, perencana dan pengambil kebijakan dalam membuat prediksi  masa  depan  dalam  waktu  tertentu  atau estimasi  spasial  suatu  wilayah  (Sen,  2016). Komponen  dari  model  spasial  meliputi  jenis  objek, hubungan,  atribut,  konvensi  (Molenaar,  1991),  dan pengoperasian, (Rahman &  Pilouk, 2007).
Model  deskriptif  bertujuan  menggambarkan karakteristik keruangan dari objek yang dimodelkan. Pemodelan banjir rob Jakarta dihasilkan berdasarkan analisis  spasial  menggunakan  data  raster Digital Elevation  Model  (DEM).  Penelitian  ini  menggunakan ketetapan  elevasi Higher  High  Water  Level  (HHWL) dalam  membuat  model  wilayah  yang  terkena  banjir rob  (Susandi et  al.,  2008;  Nugroho,  2013;  Marfai, 2011).  Data  DEM  sangat  dipengaruhi  oleh  adanya penurunan tanah di Jakarta.
Penelitian  ini  memiliki  kerangka  pikir  bahwa wilayah    Jakarta  merupakan  dataran  rendah  yang elevasi muka tanahnya sama dengan elevasi muka air laut  rata-rata  ( mean  sea level) dan  menjadi tempat bermuaranya  sungai-sungai  sehingga  kawasan  ini rentan terhadap peningkatan muka air laut. Kenaikan permukaan  air  laut  ( sea  level  rise)  asal  mulanya merupakan serangkaian dari proses pasang surut air laut  (Salim  et  al.,  2022).  Ketinggian  air  laut  yang melebihi  topografi  di  daratan  menyebabkan naiknya air  laut  ke  daratan  kejadian  ini  dikenal  dengan peristiwa alam banjir akibat pasang surut air laut atau disebut  juga  sebagai  banjir  rob.  Model  banjir  rob dibuat  berdasarkan  variabel  pasang  tertinggi, kenaikan muka laut dan penurunan tanah yang telah diolah menggunakan data DEM.

## Data
Data  yang  digunakan  di  dalam  penelitian  ini terdiri  dari  data  primer  dan  sekunder.  Data  primer diperoleh dari survei langsung ke lapangan. Data ini digunakan  untuk  proses  validasi  serta  menunjang data sekunder. Data sekunder diperoleh dari  instansi yang  mendukung  penelitian  ini,  dapat  dilihat  pada Tabel 1 .
Pengukuran data pasang tertinggi yang diamati melalui stasiun pengamatan Pondok Dayung meliputi tahun  1984  sampai  dengan  tahun  2014.  Variabel penurunan tanah di Jakarta sudah diamati semenjak tahun  1982  hingga  tahun  2014.  Jumlah  titik pengamatan  sebanyak  52  titik  pengamatan.  Titik pengamatan penurunan tanah tersebar pada 5 lokasi yaitu  Wilayah  Administrasi  Jakarta  Pusat,  Wilayah Administrasi  Jakarta  Utara,  Wilayah  Administrasi Jakarta  Barat,  Wilayah  Administrasi  Jakarta  Selatan, dan Wilayah Administrasi Jakarta Timur.
Tabel 1 Data sekunder. No   Jenis Data Tahun Sumber 1 Pasang tertinggi 1984-2014  Badan Informasi Geospasial 2 Penurunan tanah Jakarta 1982-2014 Dinas Perindustrian dan Energi Provinsi DKI Jakarta 3 LiDAR Jakarta 2013 Dinas Perencanaan dan Tata Ruang Provinsi DKI Jakarta 4 Drainase Dinas Pekerjaan Umum Provinsi DKI Jakarta Pengolahan Data

## Analisis Statistik Penurunan Tanah
Tren  penurunan  permukaan  tanah  secara time series  sejak  tahun  1984  hingga  2014  diperoleh melalui perhitungan statistik menggunakan Persamaan 1 yang dikembangkan oleh Poland, et al. (1976).
𝑦 = 𝑎𝑥 + 𝑏 ......................................................... (1) dimana:
𝑦 = nilai penurunan 𝑥 = tahun pengamatan 𝑎 , 𝑏 dan c = konstanta
Sebaran  titik  pengamatan  penurunan  tanah  dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1 . Sebaran titik pengamatan penurunan tanah Wilayah Jakarta.

## Analisis Kecenderungan Kenaikan Air Laut
Kecenderungan  kenaikan  air  laut  tahun  2030, 2050,  2080  dan  2100  disusun  dengan  berdasarkan variabel rata-rata kenaikan air laut, pasang surut air laut  dan  ketinggian.  Analisis  dilakukan  dengan menggunakan  metode least  preference,  seperti Persamaan 2.
𝑌  =  𝑎  +  𝑏𝑋 ..................................................... (2) dimana:
𝑌 =  ketinggian air laut tahun 2030,2050,2080, dan 2100
𝑎 =  ketinggian awal pasang 𝑏 =  tren kenaikan muka laut pertahun
𝑋 =  tahun 2030, 2050, 2080, 2100
Menghitung Rata-Rata
Untuk mencari nilai rata-rata dari masing-masing titik pengamatan digunakan rumus aritmatika rerata dengan Persamaan 3 :
𝑥̅ = 1 𝑛 ∑ 𝑥 𝑖=𝑛 1 (𝑥 1 + ⋯ + 𝑥 𝑛 ) 𝑛 𝑖=1 .............................. (3) dimana:
𝑥̅ = nilai rata-rata 𝑛 = jumlah tahun pengamatan 𝑥 1 , 𝑥 𝑛 = nilai pengamatan

## Analisis  Spasial Wilayah Banjir Rob
Analisis  statistik  variabel  banjir  rob  digunakan untuk  mendapatkan  nilai  prediksi  pada  masing- masing variabel hingga tahun 2100. Analisis statistik ini  menggunakan  analisis  regresi.  Analisis  regresi digunakan untuk menentukan bentuk atau hubungan antar  variabel.  Hasil  nilai  variabel  penurunan  tanah kemudian  dilakukan  interpolasi  pada  masing-masing titik penurunan dengan menggunakan data DEM yang selanjutnya  hasil  tersebut  digunakan  untuk perhitungan pasang tertinggi melalui analisis statistik regresi linier.  Persamaan regresi linier Steel & Torrie (1993), dapat dilihat pada Persamaan 4 .
𝑌 = 𝑎  + 𝑏 1 𝑥 1 +  𝑏 2 𝑥 2 .......................................  (4) dimana:
𝑌 = ketinggian  banjir rob 𝑥 1 = penurunan tanah 𝑥 2 = pasang tertinggi 𝑎 , 𝑏 1 , 𝑏 2 = bilangan konstan
Pemodelan  banjir  rob  dihasilkan  dengan  logika matematis yang secara visual dapat dilakukan melalui
analisis  spasial.  Logika  matematis  tersebut  dapat dilihat pada Persamaan 5 .
𝑇–  𝑛  ∗ 𝐿 <  𝐻𝐻𝑊𝐿 ............................................ (5)
dimana: 𝑇 =  Topografi (DEM LiDAR) L = Landsubsidence (DEM penurunan tanah per tahun) HHWL  =  nilai HHWL prediksi n =  selisih  tahun  prediksi  dengan  tahun sumber data topografi
Pada Persamaan  5 dijelaskan  bahwa  daerah mengalami  banjir  rob  apabila  daerah  tersebut mempunyai permukaan tanah yang lebih rendah dari tinggi  pasang.  Sebaliknya,  daerah  tersebut  tidak mengalami  banjir  rob  apabila  tinggi  pasang  lebih rendah dari permukaan tanah.
Pengaruh  ketinggian  dan  pasang  terhadap kedalaman banjir rob di Jakarta ditunjukkan dengan analisis  regresi multivariate  dari  variabel  pasang tertinggi, ketinggian lokasi terhadap kedalaman banjir rob di Jakarta. Model banjir rob dibuat menggunakan software  ArcGIS  berdasarkan  variabel  pasang tertinggi,  kenaikan  muka  laut  dan  penurunan  tanah dengan menggunakan data DEM.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengaruh Ketinggian, Pasang Tertinggi

## Terhadap Banjir Rob
Topografi  wilayah  Jakarta  dipengaruhi  oleh kondisi  morfologi  Jakarta    yang  terdiri  atas  empat satuan  yaitu  (1)  dataran  pantai,  wilayah  dengan ketinggian antara 0-15 meter di atas permukaan laut (mdpl),  (2)  tanggul  pematang  pantai,  (3)  daerah rawa,  dan  (4)  dataran  delta.  Dataran  ini  dikenal sebagai  Dataran  Rendah  Jakarta  (van  Bemmelen, 1949).  Wilayah  Jakarta    bagian  utara  memiliki topografi yang relatif datar dari seluruh wilayah yang ada di Jakarta. Secara geomorfologi dataran Jakarta digolongkan  ke  dalam  dataran  aluvial  pantai  dan sungai (Ongkosongo, 2012). Dataran ini mempunyai bentang  alam  datar,  sungai  bermeander,  yang sebelumnya  merupakan  dataran  rawa,  baik  rawa pantai,  laguna,  ataupun  rawa  belakang  akibat limpasan  yang  melampaui  tanggul  alam.  Dengan kondisi geomorfologi seperti ini, Jakarta secara alami rawan terhadap banjir.
Berdasarkan tabel anova, nilai probabilitas yang didapatkan  adalah  0,000.  Hal  itu  berarti  nilai probabilitas ( α ), α < 0,05 sehingga model regresi dapat digunakan dalam pemodelan banjr rob. Dengan nilai F  hitung>F  tabel,  yaitu  90,975>3,34  yang  berarti bahwa  bahwa  variabel  ketinggian  dan  nilai  pasang
secara  serentak  mempengaruhi  variabel  kedalaman banjir rob.
Tabel 2. Kedalaman banjir rob Wilayah Jakarta. No Kedalaman banjir (cm) Luas Wilayah Banjir Rob (ha) 1 Kedalaman banjir  0-50 3.645,33 2 Kedalaman banjir  50-100 1.648,69 3 Kedalaman banjir  100-150 865,19 4 Kedalaman banjir  >150 767,75 Total 6.926,97 Hasil  analisis multivariate  untuk  pemodelan kedalaman banjir rob secara spasial ditampilkan pada Gambar  2 .  Dari  gambar  ini  dapat  diketahui kedalaman banjir dan luasan wilayah yang berpotensi mengalami  banjir  rob.  Informasi  kedalaman  serta luasan  banjir  rob  pada  masing-masing  wilayah dijelaskan secara rinci pada Tabel 2.

## Pemodelan Wilayah Banjir Rob
Banjir  rob  yang  terjadi  di  pesisir  Jakarta  sudah sering  dialami  oleh  masyarakat  yang  tinggal  di wilayah tersebut. Tren penurunan tanah pada 52 titik pengamatan  di  wilayah  Jakarta  dapat  dilihat  pada Tabel  3 .  Pasang  tertinggi  merupakan  salah  satu variabel yang sangat mempengaruhi terhadap model banjir rob.
Tabel 3. Nilai penurunan muka tanah Jakarta.
No Hasil Perhitungan Tren Penurunan (cm) 1 Rata-Rata -68 2 Standar Deviasi 47 3 Nilai Minimal -244 4 Nilai Maximal -10 Total -3.521
Gambar 2 . Model banjir rob.
Nilai  pengukuran  pasang  tertinggi  sangat dibutuhkan  untuk  melakukan  pemodelan  banjir  rob. Nilai pasang tertinggi terdapat pada tahun 2002 dan tahun 2014, sedangkan untuk nilai pasang terendah terdapat  pada  tahun    1984  dan  1986.  Berdasarkan Gambar 3 didapatkan persamaan yaitu, Y=126,59+0,34X  dimana  ketinggian  pasang  awal terjadi  pada  tahun  1984.  Nilai  pasang  tertinggi dengan nilai 139 cm terjadi pada tahun 2014 dan nilai pasang terendah 127 cm terjadi pada tahun 1984 dan 1986.
Nilai pasang tertinggi pada stasiun pengamatan Pondok  Dayung  memiliki  nilai  yang  beragam ( Gambar 3) . Pada tahun 2000 hingga tahun 2011, tren  nilai  pasang  selalu  mengalami  peningkatan, namun terjadi penurunan pada tahun 2012 kemudian terjadi  kenaikan  lagi  pada  tahun  2013  dan  tahun 2014.  Hasil  pemodelan  pada  tahun  2030  ketinggian muka  air  pasang  laut  berdasarkan  prediksi  ialah 142,92  cm,  hal  ini  mengakibatkan  wilayah  yang berada pada ketinggian kurang dari 142,92 cm akan terkena banjir rob.
Pada Tabel 4 menunjukkan bahwa tahun 2050 ketinggian  muka  air  pasang  berdasarkan  prediksi ialah  142,92  cm,  tahun  2080  ketinggian  muka  air pasang  berdasarkan  prediksi  ialah  159,92  cm,  dan untuk  tahun  2100  ketinggian  muka  air  pasang berdasarkan  prediksi  ialah  166,72  cm.  Untuk  lebih jelasnya  wilayah  yang  terendam  banjir  rob  pada
tahun 2030, 2050, 2080, dan 2100 dapat dapat dilihat secara jelas melalui Gambar 4, Gambar 5, Gambar 6 dan Gambar 7.
Gambar 3 .   Grafik  kecenderungan  kenaikan  tinggi gelombang  pasang  stasiun  pengamatan Pondok Dayung Tahun 1984-2014.
Tabel 4. Ketinggian  pasang  tertinggi  wilayah  Jakarta tahun 2030, 2050, 2080 dan 2100. Tahun a (cm) b (cm) Ketinggian Pasang (cm) 2030 126,6 0,34 142,92 2050 126,6 0,34 149,72 2080 126,6 0,34 159,92 2100 126,6 0,34 166,72
Gambar 4 .   Model banjir rob tahun 2030.
y = 0,3486x + 126,59 R² = 0,7416 125 130 135 140 1980 1990 2000
2010 2020 Kecenderungan Kenaikan Tinggi Gelombang Pasang
Stasiun Pengamatan Pondok Dayung 1984-2014 Jakarta Utara
Ketinggian (Cm)
Tahun Pengamatan
Gambar 5 .   Model banjir rob tahun 2050.
Gambar 6 .
Model banjir rob tahun 2080.
Gambar 7 . Model banjir rob tahun 2100.
Pengaruh Ketinggian, Pasang Tertinggi

## Terhadap Banjir Rob
Kondisi  alam  yang  kompleks  menyebabkan dampak banjir rob di beberapa kecamatan di daerah Jakarta    bagian  utara  menjadi  semakin  luas.  Faktor alam tersebut salah satu diantaranya yaitu tingginya muka air laut ketika pasang, sehingga mengakibatkan air  laut  meluap  ke  daratan  dan  menggenangi  jalan dan area permukiman warga setempat. Berdasarkan hasil  skenario  yang  telah  dibuat  dapat  diketahui kedalaman  banjir  dan  luasan  wilayah  yang  potensi mengalami banjir rob. Berdasarkan persamaan yang didapat dari fakta lapangan yang ada, maka diperoleh kedalaman banjir  0-50 cm merendam wilayah terluas dengan luas 3.645,33 ha.
Kedalaman  banjir  pada  tahun  2014  ialah  1,378 cm, hal ini mengakibatkan wilayah yang berada pada ketinggian kurang dari 142,92 cm akan terkena banjir rob.  Kedalaman  ini  diperoleh  berdasarkan  observasi langsung  ke  lapangan    serta  dibantu  dengan  data kondisi banjir rob. Berdasarkan data pasang tertinggi dari tahun 1984 hingga 2014 dijadikan  sebagai salah satu  variabel  terhadap  kedalaman  banjir  rob  di wilayah Jakarta.  Hal ini ditunjukkan dengan analisis regresi  multivariate  dari  variabel  penurunan  tanah (X1)  dan  pasang  tertinggi  (X2)  dan  terhadap ketinggian  banjir  rob  di  Jakarta  (Y)  diperoleh
persamaan Y = -3,897 – 0,787 X1 + 0,398 X2 yang dijadikan  dasar  pada  perhitungan  ketinggian  banjir rob pada tahun 2030, 2050, dan 2100.

## Pemodelan Wilayah Banjir Rob
Wilayah  yang  memiliki  nilai  penurunan  yang cukup tinggi terdapat di wilayah Jakarta Utara, hal ini dipengaruhi  oleh  kondisi  morfologi  wilayah  tersebut karena  memiliki  ketinggian  terendah  sebesar  -13 mdpl.  Berdasarkan  data  yang  ada  bahwa  terjadi penurunan tanah dalam kurun waktu satu tahun yang cukup  besar  di  sebagian  wilayah  Jakarta  Utara  dan Jakarta Barat.
Pada  tahun  2030  ketinggian  muka  air  pasang laut  berdasarkan  prediksi  ialah  142,92  cm  dengan nilai penurunan tanah sudah dilakukan ekstraksi pada data  DEM (Digital  Elevation  Model)  dengan melakukan  interpolasi  pada  masing-masing  titik penurunan  tanah  dalam  satuan  meter,  hal  ini mengakibatkan wilayah yang berada pada ketinggian kurang dari 142,92 cm akan terkena banjir rob ( Tabel 4 ).  Berdasarkan  hasil  skenario  yang  telah  dibuat, diperoleh  wilayah  yang  terendam  banjir  rob  terluas yaitu pada kedalaman banjir lebih dari 150 cm.  Luas wilayah  yang  terkena  banjir  rob  pada  tahun  2030 ialah  17.093,16  ha  atau  25,80%.  Pada  tahun  2050 luas wilayah yang terkena banjir rob pada tahun 2050
ialah  19.463,26  ha  atau  29,39%  dari  luas  wilayah penelitian  sebesar  66.233  ha  dan  banjir  rob  yang mendominasi  yaitu  pada  kedalaman  lebih  dari  150 cm.
Pada  tahun  2080  ketinggian  muka  air  pasang laut  berdasarkan  prediksi  ialah  159,92  cm.  Hal  ini mengakibatkan wilayah yang berada pada ketinggian kurang dari 159,92 cm akan terkena banjir rob. Luas wilayah  yang  terkena  banjir  rob  pada  tahun  2080 ialah 22.273,80 ha atau 33,63%. Luas wilayah yang terkena banjir  rob pada tahun 2100 ialah 23.823,46 ha atau 35,97% dari luas wilayah penelitian sebesar 66.233 ha.
Sebaran banjir rob pada tahun 2030, 2050, 2080, dan  2100  semua  tidak  terlepas  dari  keberadaan drainase. Pada umumnya wilayah yang berada dekat dengan drainase di pesisir utara terkena luapan banjir rob  yang  melalui  drainase  tersebut.  Wilayah  yang terendam dengan kedalaman banjir rob lebih dari  150 cm,  hal  ini  terjadi  akibat  adanya  penurunan  muka tanah  yang  terjadi  di  wilayah  Jakarta.  Dengan demikian, dampak banjir yang menggenangi wilayah tersebut menjadi semakin luas.
Banjir  rob  umumnya  mengikuti  alur  drainase yang  ada  selain  itu  juga  terlihat  pada  umumnya penambahan potensi banjir mengarah ke arah barat. Selain  itu,  bagian  barat terdapat  alur  drainase  yang cukup  besar  yaitu  Kali  Krukut,  sehingga  hal  inilah yang  mengakibatkan  perubahan  kecenderungan  ke arah barat dengan tingkat kedalaman banjir mencapai lebih dari 150 cm. Hal tersebut membuktikan adanya keterkaitan antara pasang air laut, penurunan tanah, dengan drainase, dimana pada saat air pasang akan masuk melalui saluran drainase sehingga air dari hulu sungai  tidak  bisa  mengalir  karena  terhalang  oleh pasang yang akan menyebabkan timbulnya genangan di dataran banjir sungai atau drainase.

## KESIMPULAN
Berdasarkan    variabel  pasang  tertinggi,  dan variabel  ketinggian  permukaan  tanah  memiliki pengaruh  terhadap  banjir  rob  wilayah  Jakarta. Koefisien pengaruh sebesar 85,3% sedangkan 14,7% dipengaruhi oleh faktor lain. Bentuk persamaan dari variabel  penurunan  tanah  dan  variabel  pasang tertinggi  terhadap  banjir  rob  di  Jakarta  yaitu Y = -3,897 – 0,787 X 1 + 0,398 X 2 .  Sebaran spasial wilayah  yang  terkena  banjir  rob  untuk  tahun  2030, 2050,  2080  dan  2100  mengalami  peningkatan  yang cukup luas berdasarkan tren penurunan muka tanah, pasang tertinggi, dan kenaikan muka laut.
Hasil  pemodelan  banjir  rob  pada  tahun  2030 memperlihatkan  wilayah  Jakarta    yang  terendam banjir  mencapai  25,80%  dari  luas  Jakarta  yang didominasi  dengan  kedalaman  banjir  rob  lebih  dari
150  cm.  Pada  tahun  2050  diprediksi  luas  banjir  rob terus  meningkat  berdasarkan  hasil  pemodelan  yaitu mencapai  29,39%  dari  luas  Jakarta.  Semakin bertambah  tahun  pemodelan,  wilayah  yang  akan terdampak  banjir  rob  semakin  meluas.  Berdasarkan model  yang  diperoleh,  pada  tahun  2080  dan  2100 total luas banjir rob yang merendam wilayah Jakarta yaitu  33,63%  dan  35,97%  dari  total  luas  Jakarta. Hasil  analisis  pun  memperkirakan  bahwa  lebih  dari sepertiga  wilayah  Jakarta  akan  terkena  banjir  rob pada tahun 2100 dengan kedalaman mencapai lebih dari 150 cm.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada seluruh pihak yang telah memberikan saran, motivasi, serta bimbingan dalam pembuatan jurnal ilmiah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdul-Rahman,  A.  &  Pilouk,  M.  (2007). Spatial  data modelling  for  3D  GIS.  Springer  Science  &  Business Media. Heidelberg. Germany. 289pp.
Hall, J.W., Harvey, H. & Manning, L.J. (2019). Adaptation thresholds  and  pathways  for  tidal  flood  risk management  in  London. Climate  Risk  Management, 24, 42-58. DOI: https://doi.org/ 10.1016/j.crm.2019.04.001. Marfai,  M.A.  (2011).  The  hazards  of  coastal  erosion  in Central  Java,  Indonesia. GEOGRAFIA  Malaysia Journal of Society and Space, 7(3), 1-9.
Marfai,  M.A.,  Sartohadi,  J.,  Sudrajat,  S.,  Budiani,  S.R.  & Yulianto,  F.  (2006).  Banjir  genangan  di  kawasan pesisir  akibat  kenaikan  muka  air  laut. Jurnal Kebencanaan Indonesia, 1, (1), 17-22.
Marfai, M.A. & King, L. (2007). Monitoring land subsidence in Semarang, Indonesia. Environmental geology, 53, 651 – 659.  DOI:  https://doi.org/10.1007/s00254-007- 0680-3.
Molenaar, M. (1991). Status and problems of geographical information  systems.  The  necessity  of  a geoinformation theory. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 46(2), 85-103. DOI:  https://doi.org/10.1016/0924-2716(91)90018-
Q.
Nugroho, S.H. (2013). Prediksi luas genangan pasang surut (rob)  berdasarkan  analisis  data  spasial  di  Kota Semarang,  Indonesia. Jurnal  Lingkungan  dan Bencana Geologi, 4(1), 71-87.
Ongkosongo, O. (2012). Pepeling untuk bersahabat dengan lingkungan hidup. Pusat Penelitian Oseanografi LIPI. Jakarta. 45 hlm.
Poland,  J.F.,  Vega,  G.F.,  Carbognin,  L.,  Johnson,  I.  & Yamamoto,  S. (1976). The  occurrence, measurement, mechanics, prediction, and control of subsidence. Part I Manual. UNESCO. USA.
Reddish,  D.J.  &  Whittaker,  B.N.  (2012). Subsidence: occurrence, prediction and control. Elsevier.
Salim, M.A., Siswanto, A.B. & Mindiastiwi, T. (2022). Study
of flood impact handling in Pekalongan District. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 955(1), 012014.  DOI: https://doi.org/10.1088/1755-
1315/955/1/012014. Santoso,  W.B.  &  Syelvia,  Y.    (2011). RTH  Jakarta  siaga satu!. Diakses dari https://otomotif.okezone.com/read/2011/12/22/437/ 545796/rth-jakarta-siaga-satu.  [2 Desember 2021].
Sen, Z. (2016). Spatial modeling principles in earth sciences. Springer. 362 pp.
Solomon, S., Qin, D., Manning, M., Marquis, M., Averyt, K., Tignor, M.M.B., Miller Jr, H.L.M. & Chen, Z. (2007). The  Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change (IPCC)  Climate  Change  2007-The  physical  science basis.  Cambridge  University  Press.    North  America. USA.
Steel,  R.G.D.,  &  Torrie,  J.H.  (1993). Prinsip  dan prosedur statistika.  Edisi 2. Gramedia Pustaka Utama.  Jakarta.
748 hlm.
Susandi,  A.,  Herlianti,  I.,  Tamamadin,  M.  &  Nurlela,  I. (2008). Dampak perubahan iklim terhadap ketinggian muka  laut  di  wilayah  Banjarmasin. Jurnal  ekonomi lingkungan, 12(2).
UNFCC (United Nations Framework Convention on Climate Change).  (2007). Climate  Change:  Impacts, Vulnerability and Adaptation in Developing Countries. United  Nations  Framework  Convention  on  Climate Change , United Nations. 64pp. van  Bemmelen,  R.W.  (1949). The  geology  of  Indonesia. Second  Edition.    Government  Printing  Office,  The Hague 1949. The Netherland. 799pp.
Wahyudi, S.I. (2007). Tingkat pengaruh elevasi pasang laut terhadap  banjir  dan  rob  di  kawasan  Kaligawe Semarang. Rekayasa  Ilmu  Pengetahuan  dan Teknologi, 1(1), 27-34.
Zainuri,  M.,  Helmi,  M.,  Novita,  M.G.A.,  Kusumaningrum, H.P. & Koch, M. (2022). An improve performance of geospatial model to access the tidal flood impact on land  use  by  evaluating  sea  level  rise  and  land subsidence  parameters. Journal  of  Ecological Engineering, 23(2), 1-11. DOI: https://doi.org/10.12911/22998993/144785.