Estimasi Area Tergenang Akibat Kenaikan Muka Air Laut Menggunakan Data Unmanned Aerial Vehicles (UAV) pada Kawasan Pesisir Teluk Ambon Dalam, Provinsi Maluku, Indonesia (Studi Kasus: Kawasan Pesisir Desa Waiheru)
Theo Imanuel Noya * , Jonson Lumban Gaol, Syamsul Bahri Agus
Program Studi Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor Jl. Agatis, Kec. Dramaga, Kota Bogor, Jawa Barat, 16128, Indonesia.
Email: imanueltheo@apps.ipb.ac.id

## Abstract
Estimation of Potential Flood Areas Due to Sea Level Rise Using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) in the Inner Ambon Bay Coastal, Maluku Province, Indonesia ( Study case : Waiheru Village Coastal )
The estimation model of potential tidal flooding areas in this study was built using altimetry satellite data for the period January 1993 – July 2023, tidal data of Teluk Ambon Dalam (TAD) for the period 2012 – 2018, and Digital Terrain Model (DTM) data or land surface height recorded by the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) DJI Mavic 2 Pro series. Satellite altimetry and tidal data were used to calculate the estimated values of the tidal flood inundation height in 2023 and 2050 under the highest tide conditions. UAV data recording was carried out at two variations of flight height, namely 80 m and 100 m, to determine the accuracy of the best geometry to be used in modeling. The bathtub-method approach was used to model the potentially inundated area by integrating the estimated inundation heights and DTM values. The results of the analysis of altimetry satellite data  for  the  period  1993 – 2023  showed  that  the  value  of  the  sea  level  rise  rate  of  Ambon  Bay  waters  is  4  mm/year.  The estimated value of tidal flood inundation extent in 2050 is 1.40 m. The flying height of 100 produces better geometry accuracy with a horizontal accuracy value of 1.51 m and vertical accuracy of 0.61 m at a scale of 1:5.000. Land elevation contours in the study area based on DTM data ranged from 0.12 - 1.82 m. Modeling results estimated that the inundated area in the study area in 2023 was 0.46 m and increased to 0.50 ha in 2050 due to sea level rise.
Keywords :  Inner Ambon Bay Coast, SLR, UAV, DTM & Tidal Flood.

## Abstrak
Model  estimasi  area  berpotensi  tergenang  banjir  rob  pada  penelitian  ini  dibangun  dengan  menggunakan  data  satelit altimetri periode Januari 1993 – Juli 2023, data pasang-surut Teluk Ambon Dalam periode tahun 2012 - 2018 dan data Digital Terrain Model (DTM) atau ketinggian permukaan tanah hasil perekaman Unmanned Aerial Vehicle (UAV) seri DJI Mavic 2 Pro. Data satelit altimetri dan data pasut digunakan untuk menghitung nilai estimasi tinggi genangan banjir rob pada tahun 2023 dan 2050 saat kondisi pasang tertinggi. Perekaman data UAV dilakukan pada 2 variasi ketinggian terbang yakni 80 m dan 100 m untuk menentukan ketelitian geometri terbaik yang akan digunakan pada pemodelan. Pendekatan bathtub- method digunakan  untuk  memodelkan  area  berpotensi  tergenang,  yakni  dengan  mengintegrasikan  nilai  estimasi  tinggi genangan dan nilai DTM. Hasil analisis data satelit altimetri periode tahun 1993 - 2023 memperoleh nilai laju kenaikan muka air laut perairan Teluk Ambon adalah 4 mm/tahun. Nilai estimasi jangkauan genangan banjir rob pada tahun 2050 adalah 1,40 m. Ketinggian terbang 100 menghasilkan ketelitian geometri yang lebih baik dengan nilai ketelitian  horizontal adalah 1,51 m dan vertikal adalah 0,61 m pada skala 1:5.000. Kontur ketinggian tanah pada kawasan penelitian berdasarkan data DTM berkisar antara 0,12 – 1,82 m. Hasil pemodelan estimasi area tergenang pada kawasan penelitian tahun 2023 adalah seluas 0,46 m dan bertambah menjadi 0,50 ha pada tahun 2050 akibat kenaikan muka laut.
Kata Kunci : Pesisir TAD, SLR, UAV, DTM & banjir rob.

## PENDAHULUAN
Pemanasan  global  merupakan  fenomena  peningkatan  suhu  rata-rata  atmosfer  dan permukaan  laut  secara  global  (Allen et  al., 2018).  Pada  periode  tahun  1900 – 2000  telah  terjadi peningkatan  suhu  global  sebesar  0,7 – 1°C  yang  menyebabkan  mencairnya  lapisan  es  pada wilayah kutub, sehingga berdampak terhadap naiknya rata-rata muka laut atau Sea Level Rise (SLR) (Griggs & Reguero, 2021). Kajian yang dilakukan oleh Church & White (2011), Oppenheimer et al., (2019), dan Jia et al., (2022) menyatakan bahwa telah terjadi kenaikan muka laut global dengan
nilai  secara  berturut-turut  sebesar  3,2±0,4  mm/tahun,  3,6  mm/tahun,  dan  3,3  mm/tahun.  Pada perairan  Indonesia,  hasil  kajian  Nababan et  al., (2015)  dan  Handoko et  al., (2019)  menyatakan bawhwa nilai laju SLR secara berturut-turut sebesar, 5,84 mm/tahun dan 4,5 mm/tahun. Sedangkan pada perairan Teluk Ambon, hasil Kajian Rahman et al., (2020) menyatakan bahwa nilai laju SLR pada perairan tersebut adalah 5,5 mm/tahun. Hasil kajian-kajian tersebut menunjukan bahwa nilai laju  kenaikan  muka  laut  pada  perairan  Indonesia  hampir  dua  kali  lipat  dibandingkan  dengan perairan global (Nababan et al., 2015).
Terjadinya  kenaikan  muka  air  laut  menjadi  ancaman  karena  berpotensi  menyebabkan meningkatnya intensitas genangan banjir rob pada kawasan pesisir di Indonesia (Lumban-Gaol et al., 2017; El-fath et al., 2022; Hidayah et al., 2023) termasuk kawasan pesisir Teluk Ambon Dalam (TAD). Banjir rob merupakan genangan air laut pada kawasan pesisir saat terjadi pasang air laut maupun saat terjadi badai (Fandé et al., 2022). Kenaikan muka air laut  juga dapat menyebabkan abrasi, perubahan  garis  pantai  secara  permanen  maupun  kerusakan  habitat  pada  kawasan  pesisir (Wuriatmo et al., 2012; Lumban-Gaol et al., 2017). Berbagai ancaman akibat kenaikan muka laut mengindikasikan pentingnya dilakukan pengamatan kenaikan muka laut (Adebisi et al., 2021) serta pemodelan estimasi sebaran dan luasan area yang berpotensi tergenang banjir rob pada kawasan pesisir sebagai upaya mitigasi terhadap ancaman kenaikan muka laut pada kawasan pesisir Teluk Ambon Dalam.
Estimasi sebaran dan luasan area berpotensi tergenang banjir rob dapat dilakukan dengan berbagai pendekatan metode pemodelan (Nirwansyah & Braun, 2019; Tegos et al., 2023; Nederhoff et al., 2024) yang salah  satunya adalah pendekatan bathtub-method (López-Dóriga & Jiménez, 2020; Shen et al., 2022; Huang et al., 2023). Metode ini mempertimbangkan faktor nilai laju SLR dan faktor  ketinggian  permukaan  tanah  kawasan  pesisir,  dengan  mengasumsikan  bahwa  kawasan pesisir  yang  terhubung  dengan  laut  serta  lebih  rendah  dari  nilai  estimasi  tinggi  genangan  akan tergenang  (Carneiro-Barros et  al., 2023;  Sun et  al., 2024).  Faktor  ketinggian  permukaan  tanah kawasan pesisir sangat penting karena mempengaruhi jangkauan dan sebaran genangan banjir rob ke daratan, maupun menjabarkan pola aliran banjir rob (Sutrisno et al., 2020; Imani et al., 2021).
Survei  lapang  dengan  metode  konvensional  untuk  memperoleh  data  ketinggian  tanah seperti menggunakan total station membutuhkan biaya, waktu dan tenaga yang cukup besar serta memiliki keterbatasan dalam pergerakan pada kawasan urban (Devoto et al., 2020; Ahmed et al., 2022).  Data Digital  Elevation  Model (DEM)  atau  peta  ketinggian  saat  ini  tersedia  dari  berbagai sumber  data  sekunder namun  memiliki  keterbatasan resolusi  dan kendala teknis pengaplikasian. Keterbatasan resolusi pada data DEM seperti data yang tersedia memiliki resolusi spasial menengah sehingga  terbatas  dalam  menampilkan  detail  kontur  ketinggian  tanah  maupun  data  DEM  yang tersedia  memiiliki  resolusi  temporal  periode  waktu  lampau  sehingga  menjadi  tidak  representatif dengan  kondisi  saat  ini.  Kendala  teknis  pada  data  DEM  yang  tersedia  saat  ini  adalah  masih mengandung objek tutupan lahan sehingga menjadi permasalahan karena dapat menyebabkan bias dalam mengestimasi sebaran dan perhitungan luas genangan (Yunus et al., 2016; Notti et al., 2018; Al-Nasrawi et al., 2021).
Solusi  untuk  menghasilkan  peta  DEM  secara  efisien  adalah  dengan  pemanfaatan  teknik photogrammetry dengan menggunakan Unmanned Aerial Vehicles (UAV) atau drone (Sze et al., 2015; Jiménez et al., 2021; Cirillo et al., 2024). UAV adalah pesawat tanpa awak yang dikendalikan dari jarak jauh yang dilengkapi dengan kamera, dan berbagai sistem dan sensor pada komponen Inertial Measurement Unit (IMU) seperti teknologi Global Positioning System (GPS) dan pengukuran ketinggian terbang yang dapat digunakan pada survei pemetaan termasuk pemetaan ketinggian tanah (Udin et al., 2012; Kršák et al., 2016). Penggunaan UAV dapat menghasilkan produk berupa citra tutupan lahan maupun citra Digital Elevation Model (DEM) atau model ketinggian permukaan yang masih mengandung tutupan lahan yang dapat diekstrak menjadi data Digital Terrain Model (DTM)  atau  ketinggian  permukaan  tanah  tanpa  tutupan  lahan  yang  detail,  terbaru  dan  akurat secara  geometris  (Jiménez et  al., 2021;  Pessacg et  al., 2022).  Kemampuan  UAV  tersebut  dapat
dimanfaatkan untuk menghasilkan data ketinggian permukaan tanah pada kawasan pesisir untuk mengestimasi  kawasan  berpotensi  tergenang  banjir  rob  (Popescu et  al., 2017;  Shen et  al., 2022; Gâlgău et al., 2023; Carneiro-Barros et al., 2023)
Pengaplikasian  teknik photogrammetry untuk  menghasilkan  data  DTM  yang  digunakan dalam  pemodelan  kawasan  estimasi  tergenang  banjir  rob  relatif  baru  dan  belum  banyak diaplikasikan  di  Indonesia.  Penelitian  ini  penting  dilakukan  karena  mengkaji  penggunaan  UAV sebagai  alternatif  penyediaan  data  DTM  yang  lebih  efisien  serta  mengaplikasikan  penggunaan UAV  dalam  menghasilkan  data  DTM  untuk  pemodelan  estimasi  kawasan  berpotensi  tergenang akibat  kenaikan  muka  air  laut  pada  kawasan  pesisir  TAD  sebagai  bahan  pertimbangan pengelolaan jangka panjang kawasan pesisir TAD.

## MATERI DAN METODE
Penelitian dilakukan pada kawasan pesisir Desa  Waiheru, Teluk Ambon Dalam (gambar 1). Prosedur pengambilan data lapang terdiri dari: Pengukuran data koordinat dan ketinggian tanah pada  titik  kontrol  tanah  (TKT)  yang  terbagi  menjadi  titik Ground  Control  Point (GCP)  dan Independent Control Point (ICP), dengan menggunakan perangkat GPS tipe Geodetik. Penentuan sebaran TKT mengacu pada PerBIG No.1 tahun 2020, SNI 19-672-2002, dan SNI 8202-2019 sebagai berikut:    a.)  TKT  tersebar  merata  pada  area  penelitian  dan  mewakili  tiap  zona  ketinggian  yang berbeda, b.) Jarak antar TKT adalah minimal 10% panjang diagonal kawasan penelitian, c.) Area peletakan TKT bebas dari tutupan vegetasi serta diletakan pada permukaan tanah, d.) TKT dapat terlihat  pada  hasil  foto  udara,  e.)  Area  peletakan  TKT  memiliki  pandangan  langit  yang  bebas sebesar 15° ke segala arah, f. Area TKT tidak terlalu dekat dengan objek yang menyebabkan efek multipath.
Pengukuran data GPS Geodetik pada TKT dilakukan dengan model diferensial (Abidin., 2021) yang menggunakan dua perangkat GPS tipe geodetik yakni perangkat Trimble NetR9 pada base reference station dan perangkat rover Stonex pada titik ukur TKT. Base dihubungkan dengan Jaring Ikat Dasar Nasional yakni stasiun CORS ( Continuously Operating Reference Station ) Ambon. Data dikoleksi menggunakan metode Rapid Static dengan lama waktu perekaman 20 menit (SNI 19-672- 2002).  Data  TKT  yang  telah  diakuisisi  selanjutnya  dilakukan post-processing dengan  data  CORS Ambon  (CAMB)  dengan  menggunakan software Cube-Manager.  Proses  tersebut  menghasilkan nilai koordinat dan tinggi permukaan tanah dari ellipsoid (N) yang telah tereferensi. Pengambilan data serta pengolahan data TKT tersebut dilakukan oleh Balai Pemantapan Kawasan Hutan (BPHK) Wilayah IX Ambon. Nilai ketinggian tanah dari ellipsoid selanjutnya dilakukan undulasi geoid untuk memperoleh  nilai  ketinggian  tanah  ortometrik  (h)  pada  situs  https://srgi.big.go.id.  Hasil  undulasi geoid  akan  dilakukan  interpolasi  dengan  menggunakan  metode Spline untuk  menghasilkan sebaran kontur ketinggian permukaan tanah hasil pengukuran lapang.
Data  perekaman  foto  udara  UAV  menggunakan  perangkat  wahana  DJI  Mavic  2  Pro  dan software Drone Deploy. Pemilihan ketinggian terbang UAV perlu diperhatikan karena berpengaruh terhadap  akurasi  geometri  (Gunawan et  al., 2019).  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan pada seri Mavic 2 Pro, belum ditentukan korelasi ketinggian terbang dengan akurasi geometri yang dihasilkan (Mugnai & Tucci, 2022). Penelitian oleh Ahmed et al., (2022), Pessacg et al., (2022), dan Cirillo et al., (2024) menggunakan ketinggian terbang yang bervariasi yakni 60 m, 50 m dan 100 m. Pada  penelitian  ini,  UAV  diterbangkan  pada  2  ketinggian  terbang  yakni  80  m  dan  100  m  yang disesuaikan  dengan  izin  penerbangan  dan  untuk  menghindari  objek  tinggi.  Ketinggian  terbang yang memiliki kketelitian vertikal (z) terbaik akan digunakan dalam pemodelan. Perekaman foto udara dilakukan dengan kombinasi sudut (Ahmed et al., 2022) yakni 90° membentuk grid dan 70° pada sisi perimeter. Rancangan overlap : frontlap sebesar 80% dan sidelap sebesar 80%.
Pengolahan  data  UAV  dilakukan  menggunakan software Agisoft  Metashape  dengan tahapan yang mengacu pada Jiménez et al., (2021) dan Ahmed et al., (2022). Proses pengolahan
data  diawali  dengan  melakukan  input  foto  udara  berdasarkan  ketinggian  terbang  kemudian dilanjutkan  dengan  proses  (1) align  photo setelah  itu  dilakukan  (2)  koreksi  geometrik  dengan menggunakan titik-titik GCP, dimana ketinggian terbang yang menghasilkan nilai geometri terbaik akan digunakan pada pemodelan, (3) build point clouds, (4) build mesh, (5) build DEM, dan (6) build orthomosaic. Hasil pengolahan data  UAV adalah citra  ortofoto dan citra  DEM yang ditampilkan dalam bentuk peta. Perhitungan skala foto udara dilakukan menggunakan persamaan: (Suyudi & Subroto, 2014)
Skala = 𝑓 H Keterangan: H = Tinggi terbang rata-rata (m); f = focal length kamera (mm).
Uji geometri dilakukan pada setiap titik ICP dengan menghitung nilai root mean square error (RMSE) untuk mendapatkan tingkat kepercayaan peta 90% Circular Error (CE90) dan Linear Error (LE90) yang mengacu pada Perka BIG No.15 Tahun 2014. Hasil perhitungan uji geometri kemudian diklasifikasikan menurut PerKa BIG No.6 Tahun 2018 tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar.
RMSEr horizontal:
= √D 2 /n D 2 = √ 𝐷[(𝑥𝑑𝑎𝑡𝑎−𝑥𝑐𝑒𝑘)2+ 𝐷[(𝑦𝑑𝑎𝑡𝑎−𝑦𝑐𝑒𝑘)2 𝑛 RMSEz vertikal: = √ (𝑍𝐷𝑇𝑀−𝑍𝑐𝑒𝑘)2 𝑛
Keterangan: n = Jumlah titik cek; D = Selisih antara koordinat lapangan dengan koordinat pada foto; x = Nilai koordinat sumbu x; y = Nilai koordinat sumbu Y; z = Nilai ketinggian permukaan tanah (H).
Nilai CE90 dan LE90 kemudian dihitung berdasarkan rumus:
CE90 = 1,5175 x RMSEr LE90 = 1,6499 x RMSEz
Ekstraksi data DTM dilakukan menggunakan metode random sampling point, yakni dengan menentukan titik-titik permukaan tanah, ekstraksi data x, y, z tiap titik, dan interpolasi data dengan menggunakan  metode Inverse  Distance  Weighting (IDW) untuk  menampilkan  kontur  DTM menggunakan software arcGIS 10.7.
Gambar 1. Peta lokasi penelitian pada kawasan pesisir Desa Waiheru, Teluk Ambon Dalam.
Nilai laju SLR dihitung dengan menggunakan data perekaman satelit altimetri periode Januari 1993 – Juli 2023 yang diunduh pada https://marine.copernicus.eu.  Analisis nilai laju kenaikan muka air  laut  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  regresi  linear  (ICCSR,  2010;  Doran et  al., 2015; Ariana et  al., 2017)  untuk  memperoleh  persamaan  regresi  linier  yang  akan  digunakan  untuk menghitung nilai laju SLR menggunakan persamaan (Cahyadi et al., 2016: Ariana et al., 2017):
Laju kenaikan muka air laut  = (ymax−ymin) Total bulan pengamatan
Data pasut yang digunakan diunduh pada situs https://uhslc.soest.hawaii.edu/ (Long; Lat: 128.183E;  -3.683S)  periode  tahun  2012 – 2018.  Pengolahan  data  pasut  menggunakan  program WorldTide & WorldCurrent 2010 untuk memperoleh nilai amplitudo (A) dari 9 komponen harmonik pasut (M 2 , S 2 , O 1 , K 1 , P 1 , N 2 , K 2 , M 4 , dan MS 4 ) dan nilai S 0 (MSL) (Mutiara & Muhiddin , 2015). Nilai-nilai amplitudo akan digunakan untuk menentukan nilai Highest High-Water Level (HHWL) atau pasang tertinggi menggunakan persamaan: (ICSM PCTMS (2011).
Highest High Water Level = S 0 +M 2 +S 2 +K 1 +O 1 +N 2 +K 2 + P 1
Tinggi genangan tahun 2018 dan Estimasi tinggi genangan banjir rob tahun 2023 dan 2050 dihitung dengan menggunakan persamaan (Ginanjar et al., 2019):
Genangan t 0 : HHWL_2018 – MSL_2018
Genangan t 1: Tinggi genangan tahun 2018 + (nilai laju SLR x (t 1 – t 0 ))
Model  genangan  banjir  rob  dilakukan  dengan  pendekatan bathub-method dengan menggunakan software arcGIS 10.7 dengan algoritma:
= DTM – (nilai laju SLR x (t 0 – t 1 ) + tinggi genangan t 0 )
Keterangan: Keterangan: SLR = Sea Level Rise ; t 1 = tahun prediksi (2023 dan 2050); t 0 = tahun 2018.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kawasan penelitian Desa Waiheru memiliki luas 1,2 ha dan terdapat 17 TKT yang terdiri dari 8 titik GCP dan 9 titik ICP. Selang nilai ketinggian permukaan tanah hasil pengukuran lapang berkisar dari 0,61 m hingga 2,01 m dengan rata-rata 1,18 m. Selang nilai ketinggian tanah hasil interpolasi berkisar antara 0,5 – 2,01 m, dengan pola peningkatan nilai ketinggian tanah dari area dekat garis pantai ke arah darat. Area dengan nilai ketinggian tanah < 1 m dominan tersebar pada bagian timur – tenggara – selatan  dan  barat  daya  kawasan  penelitian.  Permukaan  tanah  kemudian mengalami pertambahan ketinggian hingga nilai tertinggi pada area barat laut – utara kawasan yang  merupakan  area  jalan  penghubung  Desa  Waiheru.  Pola  sebaran  ketinggian  tanah  pada kawasan Desa Waiheru yang dapat diamati pada profil transek A – B, pada titik awal transek adalah 0,52 m kemudian mengalami pertambahan nilai ketinggian hingga mencapai nilai 0,75 m pada jarak 50 m. Pada jarak 80,00 m ketinggian tanah mencapai nilai 1,00 m kemudian terus mengalami pertambahan  hingga  akhir  transek  nilai  dengan  nilai  1,62  m.    Sebaran  TKT,  sebaran  ketinggian permukaan tanah, dan profil ketinggian permukaan tanah ditampilkan pada Gambar 2.
Hasil  koreksi  geometri  pada  titik-titik  GCP  citra  pada  ketinggian  terbang  80  dan  100  m menghasilkan nilai RMSEx secara berturut-turut sebesar 0,95 dan 0,79 sedangkan nilai RMSEy sebesar 0,26 dan 0,25. Pada parameter vertikal, nilai RMSEz lebih besar dihasilkan pada ketinggian terbang 80 m dengan nilai 0,71 dibandingkan ketinggian 100 m yang menghasilkan nilai 0,31 (Gambar 3). Nilai pergeseran horizontal (x, y) dan vertikal (z) berdasarkan ketinggian terbang ditampilkan pada Tabel 1.
Hasil  koreksi  geometri  citra  ketinggian  terbang  80  m  mengalami  pergeseran  horizontal sebesar1.48 m dan pergeseran vertikal sebesar 1,17 m sedangkan citra ketinggian terbang 100 m mengalami  pergeseran  horizontal  sebesar  1,25  m  dan  pergesran  vertikal  sebesar  0,51  m.  Jika dibandingkan dengan penelitian yang menggunakan seri UAV yang sama, Mugnai & Tucci, (2022) yang mengkaji pengaruh ketinggian terbang terhadap kondisi geometri dengan variasi ketinggian terbang 30, 45, 60 dan 80 m, memperoleh nilai pergeseran horizontal berkisar antara 0,037 – 0,230 m sedangkan pergeseran vertikal berkisar antara 0,024 – 0,050 m. Sedangkan Ahmed et al., (2022) mengkaji pengaruh sudut perekaman terhadap kondisi geometri dengan menggunakan 4 skenario terbang dengan konfigurasi kombinasi sudut perekaman 90° dan 70°, diperoleh nilai pergeseran x yang berkisar 0,007 – 0.074 m, pergeseran y berkisar 0,017 – 0.125 m dan pergeseran z berkisar 0,022 – 0,107 m. Kedua penelitian tersebut menghasilkan nilai pergeseran geometri yang relatif lebih kecil dibandingkan  dengan  hasil  pada  penelitian  ini.  Namun  pada  kedua  penelitian  tersebut  hanya mengkaji  satu  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  kondisi  geometri  hasil  perekaman  UAV.  Pada penelitian ini, dikaji pengaruh ketinggian terbang dan kombinasi sudut perekaman ortogonal pada alur  terbang longitudinal dan transversal serta  sudut  70°  pada  alur  parimeter  dalam  upaya menghasilkan model geometris yang lebih baik terutama pada kondisi survei urban kawasan pesisir yang  memiliiki  kendala  berupa  persebaran  titik  kontrol  tanah  yang  terbatas  dan  tutupan  lahan yang beragam (Manfreda et al., 2019). Nilai ketelitian dan kelas peta lebih lanjut akan ditentukan pada proses uji geometri.
Error geometri pada penelitian ini dapat disebabkan oleh beberapa faktor yakni a.) faktor displacement , b.) faktor penggunaan kombinasi sudut perekaman, dan c.) faktor konfigurasi saat proses perancangan penerbangan dan perekaman data UAV, serta saat pengolahan data UAV.
Tabel 1. Nilai pergeseran Geometri Hasil Koreksi Geometri.
Ketinggian Terbang Horizontal (m) Vertikal (m) 80 m 1.48 1,17 100 m 1,25 0,51
Gambar 2. Sebaran  ketinggian  permukaan  tanah  hasil  pengukuran  lapang,  profil  ketinggian permukaan tanah dan pengukuran rover di lapang.
B A
Faktor displacement atau pergeseran merupakan distorsi akibat adanya pergerakan wahana saat melakukan perekaman (Gambar 4) dapat disebabkan oleh pengaruh angin. Pergerakan wahana dapat  berupa  terjadinya  (1) lift atau  pergerakan  naik-turun  ketinggian  terbang  UAV  sehingga mengakibatkan  terjadinya  perbedaan  skala  foto,  (2) roll atau  pergerakan  wahana  yang menyebabkan foto berorientasi pada sumbu x , (3) yaw yakni wahana miring ke kanan/kiri  yang menyebabkan  foto  berorientasi  pada  sumbu  z , (4) tip atau  wahana  miring  ke  depan/belakang yang menyebabkan foto berorientasi pada sumbu y, maupun (5) drift atau penyimpangan jalur terbang (Wolf, 1983; Gularso et al., 2013). Pergerakan wahana terjadi saat perekaman foto udara pada  kedua  ketinggian  terbang  namun  lebih  banyak  terjadi  pada  ketinggian  terbang  80  m. Contoh  pergerakan  wahana  pada  ketinggian  terbang  80  m  adalah  pergerakan  naik  wahana hingga ketinggian 93,6 m pada saat perekaman sekitar area GCP 5 (Gambar 5). Hal tersebut tentu berpengaruh terhadap perbedaan skala foto dan kondisi geometri citra yang dihasilkan.
Sudut  perekaman  data  juga  dapat  menyebabkan  error  karena  dapat  mengakibatkan perbedaan  skala  foto  yang  dihasilkan  (Suyudi  &  Subroto,  2014).  Hal  tersebut  mengakibatkan terjadinya pergeseran piksel  suatu gambar karena tertarik atau  merenggang dari posisi awalnya (Amrullah et  al., 2016).  Penerbangan  UAV  dan  kenampakan  hasil  foto  udara  berdasarkan  sudut perekaman (ketinggian terbang 80 m) ditampilkan pada Gambar 6. Faktor penting yang perlu dikaji lebih  lanjut  dalam  upaya  mengurangi  error  geometri  yang  dihasilkan pada  penelitian  ini  adalah desain alur penerbangan (Ahmed et al., 2022; Chen et al., 2023), pola terbang UAV (Mueller et al., 2023), penggunaan variasi sudut perekaman lain (Ahmed et al., 2022; Manfreda et al., 2019), variasi nilai  overlap  (side  lap  dan  front  lap)  (Chaudry et  al., 2020),  perbandingan  variasi  seri  UAV  yang digunakan  (Mugnai  &  Tucci,  2022)  maupun  perangkat  lunak  dan  proses  pengolahan  data  yang digunakan (Uysal et al., 2015). Secara utuh, proses perencanaan penerbangan, dan post-processing data yang tepat dapat meningkatkan akurasi (Liu et al., 2022).
Gambar 3. Hasil Koreksi geometri Titik CGP Desa Waiheru.
0,26 0,95 0,71 0,25 0,79 0,31 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 x y z N ila i R M SE Parameter 80 100 (a) (b)
(c)
Gambar 5 . Pergerakan perubahan ketinggian terbang pada kode foto DJI_0811.
(a) (b)
(c)
Gambar 6. (a) Penerbangan UAV, (b) sudut perekaman 90°, (c) 70°.
Nilai  RMSEz  yang  lebih  kecil  dihasilkan  pada  ketinggian  terbang  100  m.  Hal  tersebut dipengaruhi oleh terjadinya pergeseran relief, yakni pergeseran posisi dari suatu titik di atas foto yang disebabkan oleh ketinggian objek tersebut diatas suatu bidang datum. Pergeseran relief semakin besar pada area perimeter dari suatu foto dan juga pada ketinggian terbang yang rendah (Suyudi & Subroto, 2014). Pertambahan ketinggian terbang juga menambah jumlah titik GCP yang terekam pada bagian tengah maupun ujung foto sehingga menurunkan nilai kesalahan geometri (Santana et  al., 2021).  Koreksi  geometri  menghasilkan  nilai  RMSEr  dan  RMSEz  yang  lebih  kecil  pada  citra ketinggian terbang 100 m sehingga citra tersebut akan  dilakukan dalam  proses  uji geometri dan digunakan dalam pemodelan.
Citra yang dihasilkan selanjutnya dilakukan uji geometri untuk menentukan ketelitian horizontal dan vertikal (Tabel 2) serta kelas ketelitian peta berdasarkan klasifikasi PerKa BIG No.6 Tahun 2018. Hasil uji geometri menghasilkan nilai RMSEx sebesar 0,26 dan RMSEy sebesar 0,96. Kedua nilai tersebut menghasilkan nilai RMSEr sebesar 0,99. Nilai RMSEz yang diperoleh adalah 0,37. Pada penelitian ini diperoleh nilai akurasi vertikal yang lebih baik dibandingkan akurasi horizontal.

## Tabel 2. Nilai CE90 dan LE90
Ketinggian Terbang CE90 LE90 100 m 1,51 0,61
Penggunaan UAV dengan  ketinggian terbang 100 m  menghasilkan peta dengan ketelitian horizontal sebesar 1,51 meter dan ketelitian vertikal sebesar 0,61 meter. Kelas ketelitian peta adalah ketelitian horizontal kelas 2 dan ketelitian vertikal kelas 1 pada skala 1:5.000 berdasarkan klasifikasi PerKa BIG No.6 Tahun 2018.
Citra ortofoto dan DEM ketinggian terbang 100 m menghasilkan nilai skala peta 1:3.571 yang diklasifikasikan  pada  Ketelitian  Peta  Dasar  Rupa  Bumi  Indonesia  (RBI)  menjadi  skala  1:5.000 ( downscale )  berdasarkan  PerKa  BIG  No.6  tahun  2018.  Nilai Ground  Sample  Distance (GSD)  atau ukuran piksel citra ortofoto yang dihasilkan adalah 2,56 cm sedangkan nilai GSD pada citra DEM adalah  sebesar  5,11  cm.  Pada  citra  ortofoto,  dapat  diamati  jumlah  bangunan  pada  kawasan penelitian yang berjumlah 45 unit dengan total luasan ±4355,87 m 2 serta panjang ruas jalan ±175,13 m. Selang nilai ketinggian DEM yang dihasilkan adalah 0,12 – 19,44 m. Peta ortofoto dan peta DEM ditampilkan pada Gambar 7.
Jumlah random  point DTM  pada  kawasan  penelitian  adalah  1983  titik.  Ekstraksi  data  DEM menjadi data DTM pada titik-titik tersebut menghasilkan selang ketinggian tanah yang berkisar dari 0,12 – 1,82 m dengan sebaran berdasarkan hasil interpolasi serta profil ketinggian transek DTM yang ditampilkan pada Gambar 8. Sebaran ketinggian tanah yang rendah terdapat pada area timur laut hingga barat daya kawasan penelitian sedangkan kawasan yang relatif lebih tinggi tersebar pada area barat hingga utara kawasan penelitian.
Pada  titik  awal  transek,  data  DTM  menghasilkan  ketinggian  tanah  dengan  nilai  0,33  m sedangkan  hasil  pengukuran  lapang  adalah  0,97  m.  Pada  jarak  0 – 35  m  transek,  data  DTM menghasilkan selang nilai ketinggian tanah yang berkisar 0,33 – 0,96 m dengan rata-rata 0,69 m. Hasil pengukuran lapang menghasilkan selang nilai ketinggian permukaan tanah yang berkisar 0,82 – 0,97 m dengan rata-rata 0,93 m. Selisih nilai rata-rata antara data DTM dan pengukuran lapang pada jarak tersebut adalah 0,24 m.
Gambar 7. Citra Ortofoto (kiri), Citra DEM (kanan).

## Gambar 8. Sebaran Kontur dan profil ketinggian permukaan tanah.
Gambar 9. Grafik regresi kenaikan muka laut perairan Teluk Ambon pada periode tahun 1993 – 2023.
Pada selang jarak transek 35 – 75 m, data DTM menghasilkan selang nilai ketinggian tanah yang berkisar  antara  0,83 – 1,03  m  dengan  rata-rata  0,90  m,  sedangkan  hasil  pengukuran  lapang menghasilkan  selang  nilai  ketinggian  tanah  yang  berkisar  0,76 – 1,08  m  dengan  rata-rata  0,92  m. Selisih nilai rata-rata antara kedua data adalah 0,02 m. Pada selang jarak 75 m hingga akhir transek, data DTM menghasilkan selang nilai 0,93 – 1,69 m dengan rata-rata 1,31 m, sedangkan pengukuran lapang menghasilkan selang nilai berkisar 0,76 – 1,45 m dengan rata-rata 1,04 m. Selisih nilai rata-rata pada  jarak  tersebut  adalah  0,27  m.  Secara  keseluruhan,  data  DTM  menghasilkan  selang  nilai ketinggian  tanah  yang  berkisar  antara  0,33 – 1,69  m  dengan  rata-rata  1,08  m,  sedangkan pengukuran lapang menghasilkan selang yang berkisar 0,76 – 1,45 m dengan rata-rata 0,99 m.
Hasil analisa data perekaman satelit altimetri periode tahun 1993 – 2023 (Gambar 9) diperoleh tren berupa kenaikan muka air laut dengan nilai laju SLR 4 mm/tahun. Hasil pengolahan data pasut perairan TAD memperoleh rata-rata nilai MSL periode tahun 2012 – 2018 adalah 1,57 m sedangkan rata-rata  nilai  HHWL  yang  diperoleh  adalah  2,85  m.  Berdasarkan  nilai-nilai  tersebut,  ketinggian genangan pada kondisi HHWL di tahun 2018 adalah 1,28 m.   Estimasi nilai tinggi genangan rob saat kondisi HHWL adalah 1,30 m pada tahun 2023 dan bertambah menjadi 1,40 m pada tahun 2050 akibat kenaikan muka air laut.
y = 0.004x + 0.9025 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 1,10 1,20 1,30 SS H ( m) Tahun SSH Linear (SSH) B A A B
Model  genangan  2023  digunakan  sebagai  pembanding  sebaran  banjir  rob  di  lapangan dengan hasil model. Area yang diestimasi tergenang pada tahun 2023 dan 2050 pada kawasan Desa Waiheru yang ditampilkan pada Gambar 10.
Aliran pasang air laut yang masuk menggenangi pesisir Desa Waiheru berasal dari bagian sisi timur, selatan dan barat kawasan penelitian yang menghasilkan estimasi  luasan area genangan sebesar  seluas  0,46  ha  atau  38,90%  dari  total  luasan  kawasan.  Estimasi  jumlah  bangunan  yang terdampak genangan pada tahun 2023 adalah 35 bangunan (±3305,94 m 2 ). Luasan area genangan banjir  rob  kemudian  bertambah  seluas  0,04  ha  (3,10%)  menjadi  0,50  ha  atau  42%  dari  total  luas kawasan penelitian pada tahun 2050 akibat kenaikan muka air laut. Estimasi jumlah bangunan pada kawasan penelitian Desa Waiheru yang  terdampak banjir rob masih sama dengan kondisi  pada tahun 2023 sedangkan panjang ruas jalan yang diestimasi tergenang yakni sepanjang 21 m.
Banjir rob pada kawasan ini pernah terjadi pada tanggal 8 bulan Mei tahun 2023 (14.00 – 14.30 WIT)  saat  kondisi  tinggi  pasut  0,9  m  ( tides ).  Area  pada  bagian  selatan  pada  kondisi  tersebut mengalami genangan banjir rob sesuai dengan estimasi area tergenang hasil model DTM seperti pada Gambar 11.
Gambar 10. Estimasi sebaran area banjir rob tahun 2023 (kiri) dan 2050 (kanan)
Gambar 11. Kondisi banjir rob kawasan Desa Waiheru.

## KESIMPULAN
Nilai laju kenaikan muka air laut di perairan Teluk Ambon adalah 4 mm/tahun. Ketelitian peta ortofoto dan peta DEM yang dihasilkan pada ketinggian terbang UAV 100 m secara horizontal adalah 1,51 m dan vertikal adalah 0,61 m, sehingga diklasifikasikan menurut Ketelitian Peta Dasar RBI  pada  ketelitian  horizontal  kelas  2  dan  ketelitian  vertikal  kelas  1  pada  skala  1:5.000.  Kontur ketinggian tanah pada kawasan penelitian berdasarkan data DTM berkisar antara 0,12 – 1,82 m. Estimasi luas genangan pada tahun 2023 adalah seluas 0,46 ha dan bertambah akibat kenaikan muka air laut menjadi 0,50 ha   pada tahun 2050.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  menyampaikan  ucapan  terima  kasih  kepada  Balai  Pemantapan  Kawasan  Hutan (BPHK)  Wilayah  IX  Ambon  yang  telah  bersedia  menyediakan  perangkat  GPS  Geodetik  serta membantu dalam pengambilan dan pengolahan data Titik Kontrol Tanah.

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin H.Z. (2021). Review Aplikasi  GNSS di Indonesia. FGD  GNSS Navigasi dengan tema “Mitigasi Ionosfer  Regional  Pada  Aplikasi  GNSS  di  Indonesia.  Pusat  Riset  Antariksa.  LAPAN.  doi: 10.13140/RG.2.2.21949.59368.
Adebisi, N., Abdul-Lateef, B., Mahdianpari, M., & Hee Min, T. (2021).  Assessing the Impacts of Rising Sea  Level  on  Coastal  Morpho-Dynamics  with  Automated  High-Frequency  Shoreline  Mapping Using Multi-Sensor Optical Satellites. Remote sensing , 13 (18), 1 – 22. doi: 10.3390/rs13183587
Ahmed, S., El-Shazly, A., Abed, F., & Ahmed, W. (2022). The Influence of Flight Direction and Camera Orientation  on  the  Quality  Products  of  UAV-Based  SfM-Photogrammetry. Applied  Science , 12 (20), 1-15. doi: 10.3390/app122010492
Allen, M.R., Dube, O.P., Solecki, W., Aragón-Durand, F., Cramer, W., Humphreys, S., Kainuma, M., Kala, J., Mahowald, N., Mulugetta, Y., Perez, R., Wairiu, M., & Zickfeld, K. (2018). Framing and Context in: Global Warming of 1.5°C. An IPCC Special Report on the impacts of global warming of 1.5°C above pre-industrial levels and related global greenhouse gas emission pathways, in the context of strengthening the global response to the threat of climate change, sustainable development, and efforts to eradicate poverty . pp. 49-92. Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA,
Al-Nasrawi, A.K.M., Kadhim, A.A., Shortridge, A.M., & Jones, B.G. (2021). Accounting for DEM Error in Sea  Level  Rise  Assessment  within  Riverine  Regions;  Case  Study  from  the  Shatt  Al-Arab  River Region. Environments , 8 (46), 1-14. doi: 10.3390/environments8050046
Amrullah, C., Suwardhi, & Meilano, I. (2016). Product Accuracy Effect of Oblique and Vertical Non- Metric Digital Camera Utilization in UAV-Photogrammetry to Determine Fault Plane. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Inf. Sci, 3 (6), 41 – 48. doi: 10.5194/isprs-annals-III-6-41-2016, 2016 Ariana, D., Kusuma, C., & Setiawan, Y. (2017). Study of Sea Level Rise Using Satellite Altimetry Data in the  Sea  of  Dumai,  Riau,  Indonesia. Journal  of  Geoplanning , 4 (1),  75-82.    doi:  10.14710/ geoplanning.4.1.75-82
Badan Informasi Geospasial. (2014). Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 15 Tahun 2014 Tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar. BIG.
Badan  Informasi  Geospasial.  (2020).  Peraturan  Badan  Informasi  Geospasial  Nomor  1  Tahun  2020 Tentang  Standar  Pengumpulan  Data  Geospasial  Dasar  Untuk  Pembuatan  Peta  Dasar  Skala Besar. BIG.
Badan  Informasi  Geospasial.  (2020).  Peraturan  Badan  Informasi  Geospasial  Nomor  6  Tahun  2018 Tentang Perubahan Atas Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 15 Tahun 2014 Tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar. BIG.
Badan Standardisasi Nasional. (2019). SNI 8202:2019 tentang Ketelitian Peta Dasar. Jakarta: BSN. Bäumker,  M.  &  Heimes,  F.J.  (2001).  New  Calibration  and  Computing  Method  for  Direct Georeferencing of Image and Scanner Data Using the Position and Angular Data of and Hybrid Inertial Navigation System. FH Bochum University of Applied Sciences.
Carneiro-Barros, J.E., Plomaritis, T.A., Fazeres-Ferradosa, T., Rosa-Santos, P., & Taveira-Pinto, F. (2023). Coastal Flood Mapping with Two Approaches Based on Observations at Furadouro, Northern Portugal. Remote Sensing , 15 (21), p.5215. doi: 10.3390/rs15215215
Chaudhry, M.H., Ahmad, A., Gulzar, Q. (2020). Impact of UAV Surveying Parameters on Mixed Urban Landuse  Surface  Modelling. ISPRS  International  Journal  of  Geo-information ,  9(11),  1-17.    doi: 10.3390/ijgi9110656
Chen, C., Bo, T., Wu, W., Duan, Y., Zhou, Y., & Zhang, C. (2023). UAV Photogrammetry in Intertidal Mudflats:  Accuracy,  Efficiency,  and  Potential  for  Integration  with  Satellite  Imagery. Remote Sensing , 15 (7), 1 – 19. doi: 10.3390/rs15071814 Church, J.A., & White, N.J. (2011). Sea-Level Rise from the Late 19th to the Early 21st Century. Surv Geophys, 32 , 585 – 602. doi: 10.1007/s10712-011-9119-1
Cirillo,  D.,  Zappa,  M.,  Tangari,  A.,  Brozzetti,  F.,  &  Letto,  F.  (2024).  Rockfall Analysis  from  UAV-Based Photogrammetry and 3D Models of a Cliff Area. Drones , 8 (31), 1 – 32. doi:  10.3390/drones801 0031 Devoto, S., Macovaz, V., Mantovani, M., Soldati, M., &  Furlani, S. (2020). Advantages of Using UAV Digital Photogrammetry in the Study of Slow-Moving Coastal Landslides. Remote Sensing , 12 (21), 1-28. doi.org/10.3390/rs12213566
El-fath,  D.  D.  I.,  Atmodjo,  W.,  Helmi,  M.,  Widada,  S.,  &  Rochaddi,  B.  (2022).  Analisis  Spasial  Area Genangan Banjir Rob Setelah Pembangunan Tanggul di Kabupaten Pekalongan, Jawa Tengah. Indonesian Journal of Oceanography, 4 (1), 96-110.
Fandé,  M.B.,  Lira,  C.P.,  &  Penha-Lopes,  G.  (2022).  Using  TanDEM-X  Global  DEM  to  Map  Coastal Flooding Exposure under Sea-Level Rise: Application to Guinea-Bissau. Geo-Information , 11(4), 1-20. doi.org/10.3390/ijgi11040225
Gâlgău, R., Na ș , S. M., Radulescu, V.M., Vere ș , I.S., & Bondrea, M.V. (2023). The Use of UAVs to Obtain Necessary  Information  for  Flooding  Studies:  The  Case  Study  of  Somes  River,  Floresti, Romania. Applied Sciences , 13 (21), p11688.  doi:  10.3390/app132111688
Ginanjar S., Putri C.K., & Nurhakim, R. (2019). Kajian Kenaikan Muka Air Laut dan Tinggi Genangan (Rock) Pada Tahun 2023, 2028 dan 2033 di Kota Saumlaki, Kabupaten Maluku Tenggara Barat. Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika , 6 (2), 39 – 48.
Griggs,  G.,  &  Reguero,  B.G.  (2021).  Coastal  Adaptation  to  Climate  Change  and  Sea-Level  Rise.
Water . 13 (16), 1- 26. doi: 10.3390/w13162151
Gularso, H., Subiyanto, S., & Sabri, L. (2013). Tinjauan Pemotretan Udara Format Kecil Menggunakan Pesawat ModelSkywalker 1680. Geodesi Undip , 2 (2), 78 – 94.  doi:10.14710/jgundip.2013.2440 Handoko, E.Y., Yuwono., & Ariani, R. (2019). Analisis Kenaikan Muka Air Laut Indonesia Tahun 1993- 2018 Menggunakan Data Altimetri. Geoid , 15 (1), 58-64. doi: 10.12962/j24423998.v15i1.3958 Hidayah, Z.H., Ilhami, S.A.A., As-Syakur, A., Wiyanto, D. B, & Wirayuhanto, H. (2023). Pemodelan Spasial Genangan  Akibat  Kenaikan  Muka  Air  Laut  di  Pesisir  Selatan  Kabupaten  Tulungagung  Jawa Timur. Jurnal Kelautan Indonesia . 18 (1), 1-12.  doi: 10.15578/jkn.v18i1.10796
Huang, H., Pan, Y., Wang, C., & Wang, X. (2023). Nonlinear Flood Responses to Tide Level and Land Cover Changes in Small Watersheds. Land , 12 (9), 1 – 17. doi: 10.3390/land12091743
ICSM PCTMS. (2011). Australian tides manual  SP9  V4.2. Intergovernmental  committee of surveying and mappingpermanent committee on tides and mean sea level. Commonwealth of Australia.
Imani, M., Kuo, C.Y., Chen, P.C., Tseng, K.H., Kao, H.C., Lee, C.M., & Lan, W.H. (2021). Risk Assessment of  Coastal  Flooding  under  Different  Inundation  Situations  in  Southwest  of  Taiwan  (Tainan City). Water , 13 (880) , 1- 21. doi: 10.3390/w13060880
Indonesia Climate Change Sectoral Roadmap.  (2010). Scientific Basis: Analysis and Projection of Sea Level Rise and Extreme Weather Event. Jakarta: BAPPENAS-RI.
Jia, Y., Xiao, K., Lin, M., & Zhang X. (2022). Analysis of Global Sea Level Change Based on Multi-Source Data. Remote Sensing , 14(4854), 1-16. doi: 10.3390/rs14194854
Jiménez, S.I., Waldo, O.B., Mariana, J.M.P., & Juan, E. (2021).  Digital Terrain Models Generated with Low-Cost  UAV  Photogrammetry:  Methodology  and  Accuracy. ISPRS  International  Journal  of Geo-information , 10 (5), 1-27. doi: 10.3390/ijgi10050285
Kršák, B., Blišt’an, P., Pauliková, A., Puškárová, P., Kovaniˇc, L., Palková, J., & Zeliz ˇnaková , V. (2016). Use of Low-Cost UAV Photogrammetry to Analyze the Accuracy of a Digital Elevation Model in a Case Study. Measurement , 91, 276 – 287. doi: 10.1016/j.measurement.2016.05.028
Liu, X., Lian, X., Yang, W., Wang, F., Han, Y., & Zhang, Y. (2022). Accuracy Assessment of a UAV Direct Georeferencing Method and Impact of the Configuration of Ground Control Points. Drones, 6 (2), 1-15. doi: 10.3390/drones6020030
López-Dóriga,  U.,  &  Jiménez,  J.A.  (2020).  Impact  of  Relative  Sea-Level  Rise  on  Low-Lying  Coastal Areas of Catalonia, NW Mediterranean, Spain. Water , 12 (11), 1-28. doi: 10.3390/w12113252
Lumban-Gaol, J., Tambunan, E., Osawa, T., Pasaribu, B., & I Wayan, N. (2017). Sea Level Rise Impact on Eastern Coast of North Sumatra, Indonesia. Di Dalam: Sumi A, Fukushi K, Yamamoto K, Osawa T,  Swardika  EIK,  editor.  2nd  International  Forum  on  Sustainable  in  Asia.  2017  Jan  16-28;  Bali, Indonesia. Udayana University Press.
Manfreda, S., Dvorak, P., Mullerova., Herban, S., Vuono, P., Justel, J.J.A., & Perks, M. (2019). Assessing the Accuracy of Digital Surface Models Derived from Optical Imagery Acquired with Unmanned Aerial Systems. Drones, 3 (15), 1-14. doi: 10.3390/drones3010015
Mugnai, F., &Tucci, G. (2022). A Comparative Analysis of Unmanned Aircraft Systems in Low Altitude Photogrammetric Surveys. Remote sensing , 14 (3), 1 – 19. doi: 10.3390/rs14030726
Mutiara, I., & Muhiddin, A.H. (2016). Pengamatan Pasang Surut untuk Penentuan Datum Ketinggian di Pantai Desa Parak, Kecamatan Bonto Matene, Kabupaten Selayar, Provinsi Sulawesi Selatan.
Spermonde , 2 (2): 44 - 46.
Nababan, B., Hadianti, S., & Natih, N.M.N. (2015). Dinamika Anomali Paras Laut Perairan Indonesia.
Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis , 7 (1), 259 - 272.  doi: 10.29244/jitkt.v7i1.9943.
Nederhoff, K., Crosby, S.C., Van Arendonk, N.R., Grossman, E.E., Tehranirad, B., Leijnse, T., Klessens, W., & Barnard, P.L. (2024). Dynamic Modeling of Coastal Compound Flooding Hazards Due to Tides, Extratropical Storms, Waves, and Sea-Level Rise: A Case Study in the Salish Sea, Washington (USA). Water , 16 (2), 1 – 23. doi: 3390/w16020346
Nehama, F.P.J., Veriua, Z. D. H., Mauua, C., Hibbert, A., Calafat, A., & Cotton, P.D. (2022). Validating Sea-Level Altimetry Data against Tide Gauge for Coastal Risk Analysis in Mozambique. Marine Science and Engineering , 10 (11), 1-17. doi: 10.3390/jmse10111597
Nerem, R.S., Chambers, D.P., Choe, C., & Mitchum, G.T. (2010). Estimating Mean Sea Level Change from  the  TOPEX  and  Jason  Altimeter  Missions. Marine  Geodesy , 33 (sup1),  435-466.  doi: 10.1080/01490419.2010.49103
Nirwansyah,  A.W.,  &  Braun,  B.  (2019).  Mapping  Impact  of  Tidal  Flooding  on  Solar  Salt  Farming  in Northern  Java  using  a  Hydrodynamic  Model. ISPRS  International  Journal  of  Geo-Information ,
8 (10), 1 - 22. doi: 10.3390/ijgi810045
Notti, D., Giordan, D., Caló, F., Pepe, A., Zucca, F., & Galve, J. P. (2018). Potential and Limitations of Open Satellite Data for Flood Mapping. Remote Sensing , 10(11), 1-30. doi:10.3390/rs10111673 Oppenheimer, M., Glavovic, B. C., Hinkel, J. R., van de Wal., Magnan, A. K., Abd-Elgawad., Cai, R., Cifuentes-Jara, M., De Conto, R. M., Ghosh, T., Hay, J., Isla, F., Marzeion, B., Meyssignac, B., & Sebesvari,  Z.  (2019).  Sea  Level  Rise  and  Implications  for  Low-Lying  Islands,  Coasts  and Communities. In: IPCC Special Report on the Ocean and Cryosphere in a Changing Climate. Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA, pp. 321 – 445.
Pessacg, F., Gómez-Fernández, F., Nitsche, M., Chamo, N., Torrella, S., Ginzburg, R., & De Cristóforis P.
(2022). Simplifying UAV-Based Photogrammetry in Forestry: How to Generate Accurate Digital Terrain Model and Assess Flight Mission Settings. Forests , 13 (2), 1 – 27. doi:10.3390/f13020173 Popescu, D., Ichim, L., & Stoican, F. (2017). Unmanned Aerial Vehicle Systems for Remote Estimation of  Flooded  Areas  Based  on  Complex  Image Processing. Sensors, 17 (3),  p446.  doi: 10.3390/s17030446
Rahman,  R.M.,  Tubalawony,  S.,  Noya,  &  Y.A.  (2019).  Distribusi  Spasial  Genangan  Akibat  Kenaikan Muka Air Laut di Wilayah Teluk Ambon, Maluku. Prosiding Pertemuan Ilmiah Nasional Tahunan XVI ISOI: pp 267-281.
Santana,  L.S.,  Araujo  E  Silva  Ferraz,  G.,  Marin,  D.B.,  Barbosa  B.D.S.,  Dos  Santos,  L.M.,  Ferraz,  P.F.P., Conti, L., Camiciottolib, S., & Rossi, G. (2021). Influence of Flight Altitude and Control Points in the Georeferencing of Images Obtained by Unmanned Aerial zvehicle. European Journal of Remote Sensing , 54 (1), 59 – 71. doi : 10.1080/22797254.2020.1845104
Seifert, E., Seifert, S., Vogt, H., Drew, D., van Aardt., Kunneke, A., & Seifert, T. (2019). influence of Drone Altitude, Image Overlap, and Optical Sensor Resolution on Multi-View Reconstruction of Forest Images . Remote sensing , 11 (10), 1 - 21. doi : 10.3390/rs11101252
Shen, Y., Tahvildari, N., Morsy, M. M., Huxley, C., Chen, T. D., & Goodall, J.L. (2022) Dynamic Modeling of  Inland  Flooding  and  Storm  Surge  on  Coastal  Cities  under  Climate  Change  Scenarios: Transportation  Infrastructure  Impacts  in  Norfolk,  Virginia  USA  as  a  Case  Study. Geosciences ,
12 (6), 1-24. doi : 10.3390/geosciences12060224 Sun, H., Zhang, X., Ruan, X., Jiang, H., & Shou, W. (2024). Mapping Compound Flooding Risks for Urban Resilience in Coastal Zones: A Comprehensive Methodological Review. Remote Sensing , 16 (2), 1 – 33. doi : 10.3390/rs16020350
Suyudi,  B.,  &  Subroto,  T.  (Eds.).  (2014).  Fotogrametri  dan  Penginderaan  Jauh.  Sekolah  Tinggi Pertanahan Nasional. Yogyakarta.
Sze,  L.T.,  Cheaw,  W.G.,  Ahmad,  Z.A.,  Ling,  C.A.,  Chet,  K.V.,  Lateh,  H.,  &  Bayuaji,  L.  (2015).  High resolution DEM generation using small drone for interferometry SAR. International Conference on Space  Science  and  Communication.  Langkawi,  Malaysia,  2015,  pp.  366-369,  doi: 10.1109/IconSpace.2015.7283801
Tegos, A., Ziogas, A., & Bellos, V. (2023). Modern Developments in Flood Modelling. Hydrology , 10 (5), 1- 5. doi : 10.3390/hydrology10050112
Udin, W. S., Hassan, A.F., Ahmad, A., & Tahar, K.N. (2012). Digital Terrain Model Extraction Using Digital Aerial  Imagery  of  Unmanned  Aerial  Vehicle. IEEE  8th  International  Colloquium  on  Signal Processing and its Applications (CSPA), p. 272 - 275 . doi: 10.1109/CSPA.2012.6194732 Uysal, M., Toprak, A. S., & Polat, N. (2015). DEM generation with UAV Photogrammetry and accuracy analysis in Sahitler hill. Measurement , 73, 539-543.  doi: 10.1016/j.measurement.2015.06.010 Wolf, P.R. (1983), Elements of Photogrammetry, 2nd edition. McGraw-Hill Book Company. USA. (online book).
Wuriatmo,  H.,  Koesuma,  S.,  &  Yuniato,  M.  (2012).  Analisa  Sea  Level  Rise  dari  Data  Satelit  Altimetri Topex/Poseidon, Jason-1 dan Jason-2 di Perairan Laut Pulau Jawa Periode 2000-2010. Indonesia Journal of Applied Physics , 2 (7), 65 – 72. doi: 10.13057/ijap.v2i02.1296
Yunus, A.P., Avtar, R., Kraines, S., Yamamuro, M., Lindberg, F., & Grimmond, C.S.B. (2016). Uncertainties in  Tidally  Adjusted  Estimates  of  Sea  Level  Rise  Flooding  (Bathtub  Model)  for  Greater  London. Remote sensing , 8 (5), 1-23.  doi: 10.3390/rs8050366.