Vol. 4, No. 2, July 2022: 136-144
Jambura Geoscience Review
p-ISSN 2623-0682 | e-ISSN 2656-0380
Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.

## Pemodelan Banjir Rob Wilayah Jakarta Utara Menggunakan Sistem Informasi Geografis
Indah Ferdiani Zuhriah 1 , Bambang Setiadi 3 , Seftiawan Samsu Rijal 1,2
1 Program Studi Ilmu Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Brawijaya, Malang 65145, Indonesia
2 Laboratorium Eksplorasi Sumberdaya Hayati Laut, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Brawijaya, Malang 65145, Indonesia
3 Pusat Penelitian Geoteknologi, Badan Riset dan Inovasi Nasional, Bandung 40135, Indonesia
ARTICLE INFO ABSTRACT Article history:
Received: 8 May 2022 Accepted: 23 June 2022 Published: 12 July 2022
Keywords: Geographic Information System; Inundation Height; Land Use; Tidal Flood
Corresponding author: Seftiawan Samsu Rijal Email: seftiawan.sr@ub.ac.id
Read online: Scan this QR code with your smart phone or mobile device to read online. Rising sea levels originating from high tides and inundating land are known as  tidal  flooding.  The  cases  of  tidal  floods  are  increasing  day  by  day, especially in areas directly adjacent to the high seas. One of the areas that are prone to tidal flooding is North Jakarta. This study aims to determine the areas affected by the tidal flood and the extent of the area affected by the tidal  flood  in  the  Jakarta  City  area.  This  research  can  be  used  to  take preventive action for residents to face the tidal flood disaster. The tidal flood height  modelling  was  obtained  based  on  the  value  of  Mean  Sea  Level (MSL), Higher High Water Level (HHWL), and the trend of global rising tides. The result of this study is a map of areas affected by tidal flooding, where the lowest is at an altitude of 0.4 m in Penjaringan and Cilincing. At the height of this tidal flood, the impact was approximately 54 hectares of residential areas, 59 hectares of buildings, and 146 hectares of agricultural activities. The highest area affected by the tidal flood is at an altitude of 1.96 m  which  inundates  the  coastal  District  of  Penjaringan,  Cilincing, Pademangan, and Tanjung Priok Port. The height of the highest tidal flood impacts 983 ha of residential areas, 493 ha of buildings, and 830 ha of the agricultural sector were inundated. At the height of the tidal flood, which is almost  2  m  high,  it  is  necessary  to  carry  out  careful  disaster  mitigation efforts for the local government.
How  to  cite: Zuhriah,  I.  F.,  Setiadi,  B.,  &  Rijal,  S.  S.  (2022).  Pemodelan  Banjir  Rob  Wilayah  Jakarta  Utara  Menggunakan  Sistem Informasi Geografis. Jambura Geoscience Review, 4 (2), 136-144. doi:https://doi.org/10.34312/jgeosrev.v4i2.14196

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia memiliki potensi kenaikan muka air laut yang tinggi karena pengaruh iklim, musim, dan tatanan geologi yang unik (Triana & Wahyudi, 2020). Perubahan iklim yang terjadi karena pemanasan global semakin mendorong percepatan kenaikan muka air laut tersebut. (Case et al., 2007) menyatakan bahwa salah satu dampak perubahan iklim yang paling terlihat di Indonesia adalah  signifikansi  kenaikan  muka  air  laut  selama  beberapa  tahun  terakhir.  Kejadian  ini  akan berakibat  fatal  terutama  bagi  lingkungan  perkotaan  yang  berbatasan  langsung  dengan  laut (Cazenave & Cozannet, 2014). Kombinasi kenaikan muka air laut dan penurunan muka tanah (land subsidence) akan mengakibatkan suatu wilayah tergenang banjir rob dengan lebih cepat. Banjir rob atau banjir pasang air laut adalah pola fluktuasi muka air laut yang dipengaruhi oleh gaya tarik benda-benda angkasa, terutama oleh bulan dan matahari terhadap berat jenis air laut di bumi (Shidik et al., 2019). Fenomena ini juga dikenal dengan naiknya muka air laut yang sedang
pasang dan menggenangi daratan. Banjir rob dapat menyebabkan berbagai kerusakan yang dapat merugikan manusia maupun lingkungan sekitar (Ikhsyan et al., 2017).
Survei  terestrial  sebagai  metode  investigasi  untuk  menanggulangi  banjir  rob  telah  dilakukan oleh (Abidin et al., 2011; Gumilar et al., 2013). Akan tetapi, kekurangan pada metode ini adalah pelaksanaannya  membutuhkan  waktu  yang  lama,  cakupan  wilayahnya  sempit  dan  perlu melibatkan  banyak  tenaga  kerja.  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  hadir  sebagai  solusi  untuk pemodelan  kebencanaan  yang  cepat,  tepat,  akurat,  mencakup  area  yang  luas  dan  tidak memerlukan banyak tenaga kerja, selain itu SIG mampu mengkombinasikan berbagai macam data spasial  seperti  data  survey  dan  citra satelit  hingga  data  non  spasial  seperti data  tabular  bahkan peraturan  hukum  sebagai  pembatasan  kriteria  suatu  kondisi  atau  penetapan  wilayah (Tomaszewski, 2014). Hal ini membuat SIG unggul dan layak digunakan dalam seluruh siklus kebencanaan, termasuk penanggulangan banjir rob.
SIG  berbasis  pengolahan  data  raster  untuk  pemodelan  spasial  banjir  rob  telah  dibahas  oleh beberapa peneliti terdahulu seperti (Marfai & King, 2007) memodelkan bahwa pada tahun 2020 atau  13  tahun  sejak  penelitian  tersebut  dilakukan  maka  pesisir  Semarang  Utara  akan  berada dibawah muka air sedalam 1,5 – 2 m apabila penurunan muka tanah terjadi secara linear terhadap perjalanan waktu dan tidak ada program untuk melindungi wilayah tersebut dari penurunan tanah. Penelitian dari (Denicko Roynaldi & Maryono, 2019) dengan metode serupa telah membenarkan prediksi  Marfai  &  King,  2007  dan  menyatakan  bahwa  tinggi  banjir  rob  di  Semarang  Utara mencapai 1,27 m dan mengaitkannya dengan sampah yang dibawa oleh banjir rob yaitu sekitar 70 ribu kg. Pada wilayah Jakarta Utara, terdapat penelitian (Ward et al., 2011) yang juga berbasis SIG mengklaim  bahwa  dalam  siklus  perulangan  kejadian  banjir  rob  setiap  100  tahun  sekali,  maka Jakarta akan merugi sekitar 4 miliar Euro.
Berbeda dengan penelitian sebelumnya, penelitian ini bertujuan untuk melakukan pemodelan banjir  rob  terhadap  penggunaan  lahan  berdasarkan  kenaikan  tinggi  muka  air  laut  skala  lokal maupun global dengan memanfaatkan data spasial bebas akses yang tersedia dengan menggunakan pendekatan  SIG.  Penelitian  dilakukan  di  Daerah  Khusus  Ibukota  (DKI)  Jakarta.  DKI  Jakarta sebagai  Ibu  Kota  Negara  menjadi  pusat  pelaksanaan  fungsi  administrasi  pemerintahan  dan perekonomian,  sehingga  memicu  pesatnya  pembangunan  dan  pengembangan  berbagai  fasilitas dan  sarana  pendukung.  Beban  pembangunan  yang  terjadi  di  DKI  Jakarta  mengakibatkan permukaan tanah di kota ini selalu menurun setiap tahunnya (Abidin et al., 2011), bahkan menjadi kota  dengan  penurunan  muka tanah  tercepat  di  dunia  (Colven,  2020).  Penurunan  muka tanah disertai dengan percepatan kenaikan muka air laut membuat DKI Jakarta terancam banjir rob pada sisi utara yang berbatasan langsung dengan Laut Jawa. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah diketahuinya wilayah yang tergenang banjir rob dalam beberapa model tinggi genangan beserta penggunaan lahan yang terkena dampak banjir rob tersebut.

## 2. METODE
Proses  pemodelan  banjir  rob  pada  berbagai ketinggian  dilakukan  menggunakan  data  elevasi DEMNAS, data pasang surut air laut dan informasi geospasial dasar berupa batas administrasi, garis pantai dan penggunaan lahan pada lokasi daerah penelitian terkait.

## 2.1. Lokasi Penelitian
Kegiatan penelitian pemodelan banjir rob ini dilakukan di Kotamadya Jakarta Utara Provinsi DKI Jakarta, yang memiliki luas sekitar 7.133,51 km 2 . Kota ini meliputi enam kecamatan, yaitu Penjaringan, Pademangan, Tanjung Priok, Koja, Cilincing dan Kelapa Gading. Wilayah daratan Kotamadya Jakarta Utara membentang dari barat ke timur sepanjang 35 km, menjorok ke darat antara 4 – 10 km dan terletak pada 106˚ 20’ 00” bujur timur serta 06˚ 10’ 00” lintang selatan. Tinggi permukaan Kotamadya Jakarta Utara diatas muka air laut adalah berkisar 0 – 20 m (BPS, 2021; Putra, D.R dan Marfai, 2012). Gambar 1 menunjukkan wilayah penelitian.

## 2.2. Data Elevasi dan Pasang Surut
Dukungan data ketinggian wilayah penelitian yang memiliki akurasi tinggi diperlukan untuk melakukan pemodelan secara tepat. Data ketinggian yang digunakan adalah data DEM (Digital Elevation Model) yaitu representasi digital dari topografi permukaan bumi (Balasubramanian, 2017).
Saat ini terdapat sejumlah sumber data DEM yang dapat diakses secara bebas, antara lain: SRTM (Space  Shuttle  Radar  Topography  Mission) dengan  resolusi  30  m,  ASTER (Advanced  Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) dengan resolusi 30 m untuk wilayah Amerika Serikat dan 90 m untuk wilayah lain dan JAXA Global 3D World yang memiliki resolusi 30 m. Selain itu, untuk Indonesia, pemerintah menyediakan data yang dapat digunakan secara gratis yang bernama DEMNAS  yang  memiliki  resolusi  8  m.  DEMNAS  atau Digital  Elevation  Model Nasional merupakan  data  elevasi  nasional  yang  dapat  diunduh  secara  bebas  akses  melalui https://tanahair.indonesia.go.id/demnas/#/.  Data  DEMNAS  dihitung  menggunakan  teknik Synthetic Aperture Radar Interferometry (IFSAR) dari data citra SAR satelit TERRASAR-X (resolusi 5 m) dan ALOS PALSAR (resolusi 11.25 m), dengan menambahkan data Masspoint hasil stereo- plotting (BIG, 2022). Tabel 1 menampilkan spesifikasi detail data DEMNAS yang digunakan. Selain data DEM, diperlukan juga data pasang surut permukaan air laut sesuai dengan kurun waktu  yang  diteliti.  Data  pasang  surut  yang  digunakan  adalah  pada  kurun  waktu  Januari- Desember  2020  didapatkan  secara  bebas  akses  dari  http://tides.big.go.id/.  Berdasarkan  Buku Prediksi  Pasang  Surut  (Sofian,  2015),  data  tersebut  dihitung  dengan  menggunakan  metode perhitungan least  square  estimation didasarkan  pada  persamaan  harmonik  dengan  Persamaan  1.
𝑇(𝑡) = 𝑍 0 + ∑ 𝑓 𝑛 𝐻 𝑛 𝒄𝒐𝒔[𝜎 𝑛 𝑡 − 𝑔 𝑛 + (𝑣 𝑛 + 𝑢 𝑛 )] 𝑀 𝑛=1 (1)
dimana: 𝑇(𝑡) adalah tinggi muka air pada waktu t ; 𝑍 0 adalah tinggi muka air rata-rata dari suatu datum  yang  ditentukan; n adalah  jumlah  seri  komponen  pasang  surut,  mulai  dari 1 hingga M , pembentuk superposisi yang hendak dihitung dalam analisa harmonik; 𝑓 𝑛 adalah faktor koreksi nodal  untuk  komponen  harmonik  ke n ,  yang  besarnya  tergantung pada parameter p dan n ; 𝐻 𝑛
Gambar 1. Wilayah penelitian
Tabel 1. Spesifikasi DEMNAS
Resolusi Datum Sistem Koordinat Format 0,27 arcsecond atau setara dengan +/- 8 m EGM2008 Geografis Geotiff 2 Sumber: (BIG, 2022)
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.
adalah amplitude rata-rata komponen harmonik selama satu periode nodal 18.6 tahun; 𝜎 𝑛 adalah kecepatan sudut dari gelombang komponen pasang surut; t adalah waktu yang dinyatakan dalam Greenwich Mean Time (GMT).  Awal dari setiap hari dihitung dari waktu tengah malam GMT ; 𝑉 𝑛 adalah bagian dari fasa di Greenwich dari komponen pasang surut setimbang ke n pada waktu t=0 yang berubah secara tetap sebelum dikoreksi; 𝑢 𝑛 adalah faktor koreksi phase dari variasi nodal yang besarnya bergantung pada posisi titik nodal dan variasi p dan n ; 𝑔 𝑛 adalah keterlambatan fase antara gelombang harmonik ke-n terhadap kondisi setimbang di equilibrium Greenwich. Data  pasang  surut  yang  didapatkan  dari  http://tides.big.go.id/  tersebut  kemudian  diolah menggunakan metode admiralty untuk mendapatkan nilai Mean Sea Level (MSL) dan Highest High- Water  Level  (HHWL) ,  sebagai  basis  prediksi  ketinggian  banjir  rob.  MSL  dan  HHWL  dihitung dengan Persamaan 2 (Iskandar et al., 2020) dan Persamaan 3 (Salnuddin et al., 2015).
𝑀𝑆𝐿 = 𝑍0 (2) dimana: MSL adalah nilai rata-rata muka air laut; Z0 adalah nilai Z0.

## dan
𝐻𝐻𝑊𝐿 =  𝑀𝑆𝐿 + (𝑀2 + 𝑆2 + 𝐾2 + 𝐾1 + 𝑂1 + 𝑃1)                                                                                 (3) dimana:  HHWL  adalah  nilai  muka  air  laut  tertinggi;  MSL  adalah  nilai  MSL;  M2  adalah komponen utama bulan (semi diurnal); S2 adalah komponen utama matahari (semi diurnal); K2 adalah komponen bulan (luni-solar semi-diurnal); K1 adalah komponen bulan (luni-solar diurnal); O1 adalah komponen utama bulan (diurnal); P1 adalah komponen utama matahari (principal solar diurnal).
Selain  menggunakan  nilai  MSL  dan  HHWL,  prediksi  ketinggian  banjir  rob  juga  dilakukan dengan menggunakan nilai tren kenaikan muka air laut yang terjadi secara global. (Kasbullah & Marfai, 2014) menyatakan bahwa berdasarkan laporan Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) , kenaikan rata – rata muka air laut tertinggi global adalah sebesar 6 mm atau setara dengan 0,6 cm per tahun. Nilai tertinggi dari MSL atau HHWL yang berhasil dihitung akan ditambahkan dengan kenaikan rata – rata muka air laut tertinggi global.

## 2.3. Informasi Geospasial Dasar (IGD)
Informasi Geospasial Dasar (IGD) yang digunakan pada penelitian ini berasal dari Peta Rupa Bumi  Indonesia  (RBI)  meliputi  batas  administrasi,  garis  pantai  dan  penggunaan  lahan.  Batas administrasi digunakan untuk mengetahui batas wilayah penelitian, kemudian garis pantai sebagai pemisah antara batas darat dan laut saat pengolahan data dilakukan. Adapun data penggunaan lahan berfungsi sebagai informasi objek terdampak banjir rob pada setiap skenario tinggi genangan. Penggunaan lahan yang terdapat pada wilayah penelitian antara lain area permukiman, bangunan, kebun, ladang, dan sawah.

## 2.4. Metode Pengolahan Data
Metode pengolahan data dimulai dengan menyiapkan data DEMNAS dan batas administrasi wilayah penelitian. Data DEMNAS dipotong sesuai area kajian agar penelitian lebih fokus dan mengurangi beban komputasi dan memori komputer. DEMNAS yang telah dipotong kemudian diekstrak menjadi titik tinggi area penelitian. Model prediksi wilayah yang tergenang banjir rob didapatkan  dari layer data  titik  tinggi  yang  memiliki  ketinggian  kurang  dari  estimasi  banjir  rob berdasarkan masing – masing nilai MSL, HHWL dan tren kenaikan muka air laut global. Secara matematis pemodelan prediksi ini mengacu pada pada Persamaan 4 (El-fath et al., 2022; Novita et al., 2021).
𝑍  =  “𝑙𝑎𝑦𝑒𝑟”  <=  “𝑥"                                                                                                                                          (4) dimana: Z adalah model prediksi wilayah yang tergenang banjir rob; layer adalah data titik tinggi; x adalah ketinggian banjir rob yang diprediksi (nilai masing – masing dari MSL, HHWL dan tren kenaikan air laut global).
Apabila  nilai  Z  telah  diketahui  maka  hasil  prediksi  ketinggian  banjir  rob  dilakukan  proses tumpang susun yang saling berpotongan (intersect) dengan data penggunaan lahan dari IGD. Hal
ini dilakukan untuk mengetahui luasan dan kelas penggunaan apa saja yang terdampak banjir rob pada  setiap  skenario  prediksi  tinggi  genangan.  Gambar  2  menunjukkan  diagram  alir  proses pengolahan data pemodelan banjir rob pada beragam ketinggian genangan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  membahas  tentang  hasil  pengolahan  data  pasang  surut  berdasarkan  MSL  dan HHWL serta pemodelan tinggi genangan dan dampak banjir rob.

## 3.1. Pasang Surut
Pasang surut pada wilayah penelitian dinilai berdasarkan MSL dan HHWL (Gambar 3). Pada periode pengamatan Januari – Desember 2020, diketahui bahwa rentang nilai MSL berada pada rentang 26 – 40 cm. MSL terendah terjadi pada bulan Desember 2020 sedangkan MSL tertinggi terjadi pada bulan April dan Mei 2020. Sedangkan, pada nilai HHWL diketahui bahwa fluktuasi terjadi pada rentang tinggi muka air laut sekitar 75 – 136 cm. HHWL terendah terjadi pada bulan
Gambar 2. Diagram alir pengolahan data.
Gambar 3. Hasil perhitungan pasang surut. (a) MSL dan (b) HHWL.
November 2020 dan HHWL tertinggi terjadi pada bulan Juli 2020. Secara umum, HHWL terus mengalami peningkatan sejak bulan Februari hingga Juli 2020 kemudian berangsur turun pada bulan  Agustus  hingga  Desember  2020.  Berdasarkan  perhitungan  tersebut  dapat  diketahui  pola yang terjadi adalah pada setiap pertengahan tahun (April – Juni) muka air laut akan mencapai nilai tertinggi  sedangkan  pada  setiap  akhir  tahun  (November  dan  Desember)  muka  air  laut  akan mencapai nilai terendah untuk perhitungan MSL dan HHWL. Variabilitas tinggi muka air laut dalam  perhitungan  metode  admiralty  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dipengaruhi  oleh beberapa  faktor  seperti  posisi  bulan  terhadap  bumi,  jarak  antara  bulan  dengan  bumi  dan  jarak antara bumi  dan  matahari  dalam  masing – masing  lintasan  orbit (Dina ‘Amalina  et  al.,  2019) . Variasi nilai HHWL (pasang tertinggi) dan LLWL (pasang terendah) yang terjadi pada pasang purnama mengakibatkan nilai MSL berubah – ubah. Selain itu juga bergantung pada tipe pasang surut  seperti  tipe  harian  (tunggal),  setengah  harian  (semi  diurnal/ganda),  campuran  condong tunggal, dan campuran condong ganda.

## 3.2. Pemodelan Tinggi Genangan dan Dampak Banjir Rob
Pemodelan  tinggi  genangan  banjir  rob  didasarkan  pada  nilai  tertinggi  yang  didapatkan  dari perhitungan  pasang  surut  berdasarkan  MSL  dan  HHWL (bagian  3.1)  yaitu  0,4  m  dan  1,36  m. Selain itu, pemodelan tinggi genangan juga memperhatikan tren kenaikan rata – rata muka air laut global yang telah ditambahkan dengan nilai HHWL yaitu 1,96 m.
Dampak banjir rob semakin meluas seiring dengan semakin tingginya model tinggi genangan (Gambar 4). Pada tinggi genangan 0,4 m, kecamatan yang tergenang hanya sebagian Penjaringan dan Cilincing, namun pada tinggi genangan 1,36 m, kecamatan yang tergenang bertambah menjadi Penjaringan, Cilincing dan Pademangan. Adapun pada pemodelan tinggi genangan 1,96 m maka banjir rob telah menjangkau 4 kecamatan yaitu Penjaringan, Cilincing, Pademangan dan Tanjung Priok. Penelitian serupa sekitar 10 tahun lalu telah dilakukan oleh (Putra, D.R dan Marfai, 2012) dengan skenario tinggi pasang surut sebesar 2,5 m namun hanya menggenangi 3 kecamatan yaitu Penjaringan,  Pademangan,  dan  Cilincing.  Berdasarkan  hal  ini  dapat  diketahui  bahwa  jumlah kecamatan yang terdampak banjir rob selama jeda waktu 10 tahun semakin bertambah walaupun tinggi genangan menurun. Kemungkinan penambahan wilayah yang tergenang walaupun tinggi genangan menurun salah satunya dapat diakibatkan oleh penurunan muka tanah (land subsidence) di Jakarta yang mencapai 60 mm per tahun (Bott et al., 2021). Apabila kejadian penurunan muka air  tanah  ini  diasumsikan  konstan  dan  tanpa  dibersamai  dengan  aksi  nyata  penanggulangan bencana sebagaimana prediksi (Marfai & King, 2007) yang terjadi di pesisir Semarang Utara maka pesisir Jakarta Utara suatu saat akan tenggelam. Hal ini akan diperparah oleh abainya penduduk lokal  yang  menolak  untuk  relokasi  walaupun  mereka  memahami  konsekuensi  dari  penurunan muka  air  tanah  (Bott  et  al.,  2021).  Penurunan  tanah  pada  wilayah  pesisir  memang  bukan merupakan bencana yang langsung terlihat secara fisik layaknya siklon dan tsunami, namun hal tersebut  dapat  dirasakan  seiring  berjalannya  waktu,  (Esteban  et  al.,  2020)  menganalisis  bahwa faktor tersebut menjadi penguat bagi warga pesisir lokal untuk menolak relokasi dan memilih untuk beradaptasi.
Banjir rob juga memiliki dampak pada penggunaan lahan (Tabel 2).  Kelas penggunaan lahan yang digunakan oleh peneliti terdahulu bervariasi bergantung pada tujuan penelitian dan kondisi wilayah penelitian. Penelitian oleh  (Kasbullah & Marfai, 2014) hanya menggunakan satu kelas penggunaan lahan yaitu lahan pertanian sawah di pesisir Pekalongan utara dengan tujuan untuk mengestimasi dampak banjir rob pada pertanian, sedangkan penelitian oleh (Iskandar et al., 2020)
Tabel 2 . Dampak banjir rob pada penggunaan lahan No  Penggunaan Lahan Luas (Ha) Tinggi genangan 0,4 m Tinggi genangan 1,36 m Tinggi genangan 1,96 m 1 Pemukiman 54 357 983 2 Bangunan 59 257 493 3 Agraris (kebun, sawah dan ladang) 146 729 830 Total 259 1343 2306
yang juga dilakukan di pesisir Pekalongan utara menggunakan lima kelas penggunaan lahan yaitu industry,  pemukiman,  sawah  padi/palawija,  tanah  terbuka  dan  tambak.  Pemilihan  kelas  ini dikarenakan  kelima  kelas  tersebut  ditemukan  pada  wilayah  penelitian.  Pada  penelitian  ini penggunaan lahan yang terdampak dapat dikelompokkan menjadi 3 yaitu pemukiman, bangunan dan  agraris (kebun,  sawah  dan  ladang)  disesuaikan  dengan  penggunaan  lahan  yang ditemukan pada wilayah penelitian. Semakin tinggi model genangan maka semakin luas pula penggunaan lahan yang tergenang. Pada tinggi genangan 0,4 m dan 1,36 m penggunaan lahan yang terdampak paling luas adalah agraris yakni seluas 146 Ha dan 729 Ha, adapun pada tinggi genangan 1,96 m penggunaan lahan yang paling terdampak adalah pemukiman seluas 983 Ha. Berdasarkan hal ini dapat diketahui bahwa walaupun pemukiman bukan merupakan wilayah yang paling tergenang pada ketinggian terendah, namun seiring dengan naiknya tinggi genangan maka pemukiman akan menjadi salah satu wilayah yang paling terancam. Statistik kependudukan mencatat bahwa jumlah penduduk di 6 kecamatan pada Kota Jakarta Utara mencapai 2.250.587 orang dengan kepadatan penduduk  sekitar  16.361  orang  per  Km 2 (BPS,  2021).  Inilah  jumlah  jiwa  yang  berada  dalam ancaman banjir rob apabila siklus pengurangan risiko bencana tidak dilakukan di Jakarta Utara.
Gambar 4. Model tinggi genangan banjir rob dan dampaknya pada penggunaan lahan.
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.

## 4. KESIMPULAN
Prediksi  wilayah  terdampak  banjir  rob  menghasilkan  model  tinggi  genangan  mulai  dari  0,4 hingga 1,96 m. Pada model tinggi genangan 1,96 m, empat dari enam kecamatan di Kotamadya Jakarta Utara terdampak banjir rob. Secara umum, semakin tinggi genangan banjir rob maka akan semakin  luas  pula  kelas  penggunaan  lahan  yang  tergenang.  Permukiman  merupakan  kelas penggunaan  lahan  yang  paling  berisiko  apabila  banjir  rob  dengan  ketinggian  maksimal  terjadi. Implikasi dari hal ini adalah jumlah nyawa yang harus dievakuasi ke tempat yang lebih aman. Hal ini perlu diantisipasi dengan kesiapan dan kesiagaan untuk mengurangi risiko bencana banjir rob. Penelitian ini telah memodelkan banjir rob dengan data sekunder bebas akses. Survei lapangan atau  pengolahan  citra  radar  interferometri  layak  diuji  coba  untuk  mencari  data  awal  tinggi genangan yang lebih presisi. Selain itu, dampak lain dari banjir rob pada kerugian fisik, sosial, ekonomi, dan lingkungan juga dapat diteliti pada penelitian berikutnya.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Brawijaya (FPIK UB) dan Pusat Penelitian Geoteknologi, Badan Riset dan Inovasi Nasional atas terlaksananya kegiatan penelitian melalui program Praktik Kerja Lapang (PKL) dan penyusunan publikasi ini.

## 6. REFERENSI
Abidin, H. Z., Andreas, H., Gumilar, I., Fukuda, Y., Pohan, Y. E., & Deguchi, T. (2011). Land subsidence of Jakarta (Indonesia) and its relation with urban development. Natural Hazards , 59 (3), 1753 – 1771. https://doi.org/10.1007/s11069-011-9866-9
Balasubramanian, A. (2017). Digital Elevation Model ( DEM ) in GIS. ResearchGate , September . https://doi.org/10.13140/RG.2.2.23976.47369 BIG. (2022). DEMNAS .
Bott, L.-M., Schöne, T., Illigner, J., Haghshenas Haghighi, M., Gisevius, K., & Braun, B. (2021). Land  subsidence  in  Jakarta  and  Semarang  Bay – The  relationship  between  physical processes,  risk  perception,  and  household  adaptation. Ocean  &  Coastal  Management , 211 , 105775. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2021.105775 BPS. (2021). Kota Jakarta Utara Dalam Angka 2021 (p. 473). BPS.
Case, M., Ardiansyah, F., & Spector, E. (2007). Climate Change in Indonesia Implications for Humans and Nature. Energy , 1 – 13.
Cazenave, A., & Cozannet, G. Le. (2014). Sea level rise and its coastal impacts. Earth’s Future , 2 (2), 15 – 34. https://doi.org/10.1002/2013ef000188
Colven, E. (2020). Subterranean infrastructures in a sinking city: the politics of visibility in Jakarta.
Critical Asian Studies , 52 (3), 311 – 331. https://doi.org/10.1080/14672715.2020.1793210 Denicko Roynaldi, A., & Maryono, M. (2019). Estimation of Waste Generation from Tidal Flood in  North  Semarang  Sub-District. E3S  Web  of  Conferences , 125 (201  9),  1 – 9. https://doi.org/10.1051/e3sconf/201912507019
Dina ‘Amalina, A., Atmodjo, W., & Setiyo Pranowo, W. (2019). Karakteristik Pasang Surut di Teluk  Jakarta  Berdasarkan  Data  253  Bulan. Jurnal  Riset  Jakarta , 12 (1),  25 – 36. https://doi.org/10.37439/jurnaldrd.v12i1.7
El-fath, D. D. I., Atmodjo, W., Helmi, M., Widada, S., Rochaddi, B., Rob, B., Laut, K. M., Tanah, P.  M.,  &  Rob,  T.  P.  (2022).  Analisis  Spasial  Area  Genangan  Banjir  Rob  Setelah Pembangunan  Tanggul  di  Kabupaten  Pekalongan,  Jawa  Tengah. Jurnal  of  Oceanography , 04 (01), 96 – 110. https://doi.org/10.14710/ijoce.v4i1.13254
Esteban,  M.,  Takagi,  H.,  Jamero,  L.,  Chadwick,  C.,  Avelino,  J.  E.,  Mikami,  T.,  Fatma,  D., Yamamoto, L., Thao, N. D., Onuki, M., Woodbury, J., Valenzuela, V. P. B., Crichton, R. N., & Shibayama, T. (2020). Adaptation to sea level rise: Learning from present examples of land subsidence.
Ocean & Coastal Management , 189 , 104852. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2019.104852
Gumilar, I., Abidin, H. Z., Sidiq, T. P., Andreas, H., Maiyudi, R., Gamal, M., & Fukuda, Y.
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.
(2013). Mapping And Evaluating The Impact Of Land Subsidence In Semarang ( Indonesia ). Indonesian Journal of Geospasial , 2 (2), 26 – 41.
Ikhsyan,  N.,  Muryani,  C.,  &  Rintayati,  P.  (2017).  Analisis  Sebaran,  Dampak  Dan  Adaptasi Masyarakat  Terhadap  Banjir  Rob  Di  Kecamatan  Semarang  Timur  Dan  Kecamatan Gayamsari Kota Semarang. Jurnal GeoEco , 3 (2), 145 – 156.
Iskandar, S. A., Helmi, M., Muslim, M., Widada, S., & Rochaddi, B. (2020). Analisis Geospasial Area Genangan Banjir Rob dan Dampaknya pada Penggunaan Lahan Tahun 2020 - 2025 di Kota Pekalongan Provinsi Jawa Tengah. Indonesian Journal of Oceanography , 2 (3), 271 – 282. https://doi.org/10.14710/ijoce.v2i3.8668
Kasbullah, A. A., & Marfai, M. A. (2014). Pemodelan Spasial Genangan Banjir Rob dan Penilaian Potensi  Kerugian  Pada  Lahan  Pertanian  Sawah  Padi  Studi  Kasus  Wilayah  Pesisir Kabupaten Pekalongan. Geoedukasi , III (2), 83 – 91.
Marfai,  M.  A.,  &  King,  L.  (2007).  Monitoring  land  subsidence  in  Semarang,  Indonesia.
Environmental Geology , 53 (3), 651 – 659. https://doi.org/10.1007/s00254-007-0680-3
Novita, M. G., Helmi, M., Widiaratih, R., Hariyadi, H., & Wirasatriya, A. (2021). Mengkaji Area Genangan Banjir Pasang Terhadap Penggunaan Lahan Pesisir Tahun 2020 Menggunakan Metode  Geospasial  di  Kabupaten  Pekalongan,  Provinsi  Ja. Indonesian  Journal  of Oceanography , 3 (3), 237 – 249. https://doi.org/10.14710/ijoce.v3i3.11449
Putra,  D.R  dan  Marfai,  A.  (2012).  Identifikasi  Dampak  Banjir  Genangan  (Rob)  Terhadap Lingkungan Permukiman Di Kecamatan Pademangan Jakarta Utara. Jurnal Bumi Indonesia ,
1 (1), 1 – 10.
Salnuddin, Nurjaya, I. W., Jaya, I., & Natih, N. M. N. (2015). Perhitungan tunggang air pasang surut berdasarkan kearifan lokal masyarakat. Jurnal Ilmu Dan Teknologi Kelautan Tropis , 7 (1), 347 – 364.
Shidik, A. N., Utari, D., & Atmika, M. (2019). Analisis Faktor Penyebab Banjir Rob dan Staregi Penanggunalannya Dengan Pembangunan Breakwater di Wilayah Semarang Utara, Jawa Tengah, Indonesia. In Prosiding Seminar Nasional Kebumian ke-12 (pp. 559 – 575). Sofian, I. (2015). Prediksi Pasang Surut 2015 Zona B . BIG.
Tomaszewski,  B.  (2014).  Geographic  information  systems  (GIS)  for  disaster  management.  In
Geographic Information Systems (GIS) for Disaster Management . https://doi.org/10.1201/b17851
Triana, K., & Wahyudi, A. J. (2020). Sea level rise in Indonesia: The drivers and the combined impacts from land subsidence. ASEAN Journal on Science and Technology for Development , 37 (3), 115 – 121. https://doi.org/10.29037/AJSTD.627
Ward, P. J., Marfai, M. A., Yulianto, F., Hizbaron, D. R., & Aerts, J. C. J. H. (2011). Coastal inundation and damage exposure estimation: a case study for Jakarta. Natural Hazards , 56 (3), 899 – 916. https://doi.org/10.1007/s11069-010-9599-1