## KAJIAN BANJIR PESISIR MENGGUNAKAN MODEL DELFT3D STUDI KASUS WILAYAH SERAM BAGIAN TIMUR

## (Coastal Inundation Study Using DELFT3D Model Case In Eastern Seram)
Moch. Zainuri Damayanto 1 , Simon Tubalawony 2* , dan Yunita A. Noya 2
1 Mahasiswa Program Studi Magister Ilmu Kelautan, Pascasarjana Universitas Pattimura
2 Jurusan Ilmu Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Pattimura Corresponding author: simontubalawony003@gmail.com*
Received: 18 Februari 2024, Revised: 17 April 2024, Accepted: 30 April 2024
ABSTRAK: Wilayah  pesisir  utara  Seram  Bagian  Timur  merupakan  wilayah  yang  rawan terjadi bencana banjir yang diakibatkan adanya kenaikan muka air laut atau ROB. Kasus banjir pesisir  yang  terjadi  pada  tanggal  22  Februari  2022  di  wilayah  Seram  Bagian  Timur  telah menimbulkan  kerugian  yang  signifikan.  Dalam  rangka  mengurangi  kerugian  materi  dan meningkatkan  akurasi  peringatan  dini  banjir  pesisir,  perlu  dilakukan  identifikasi  yang  lebih mendalam terkait terjadinya banjir pesisir di wilayah tersebut. Dalam penelitian ini, dilakukan integrasi antara model DELFT3D dan pemetaan wilayah banjir menggunakan metode deteksi perubahan ( change detection ) dan ambang batas ( threshold) untuk mendapatkan karakteristik pasang surut dan sebaran banjir pada studi kasus tanggal 22 Februari 2022. Data pengamatan water level dari Badan Informasi Geospasial (BIG) digunakan untuk memvalidasi hasil model. Hasil analisis menunjukkan  bahwa  model  DELFT3D  memiliki  korelasi  yang  tinggi  dengan data pengamatan BIG, dengan nilai korelasi sebesar 0,98 dan nilai RMSE sebesar 0,11 serta wilayah  terjadinya  banjir  menyebar  sepanjang  pesisir  Seram  Bagian  Timur.  Pemodelan DELFT3D  juga  berhasil  memprediksi  tinggi  muka  air  selama  banjir  pesisir  dengan  akurasi yang memadai.  Hasil  ini  dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  strategi  mitigasi  bencana dan peningkatan akurasi peringatan dini banjir pesisir di wilayah Seram Bagian Timur.
Kata Kunci: Pemodelan, DELFT3D, banjir rob, wilayah pesisir, tinggi muka air laut
ABSTRACT: The northern coastal area of eastern Seram is a region prone to flood disasters, especially those caused by sea level rise or tidal flooding. The coastal flood case that occurred on February 22, 2022, in the eastern Seram region resulted in significant losses. In order to reduce material losses and improve the accuracy of early warning systems for coastal floods, a more in-depth identification of coastal flooding in the area is necessary. This study integrated the DELFT3D model with flood mapping using change detection and threshold methods to obtain  the  characteristics  of  tidal  fluctuations  and  flood  distribution  in  the  case  study  on February  22,  2022.  Water  level  observation  data  from  the  National  Geospatial  Information Agency (BIG) were used to validate the model results. The analysis showed that the DELFT3D model had a high correlation with the BIG observation data, with a correlation value of 0.98 and an RMSE  value  of  0.11.  The  flood-prone  areas were  found  to  be  distributed  along  the eastern  Seram  coastline.  The  DELFT3D  model  also  successfully  predicted  the  water  level during coastal floods with adequate accuracy. These results can be used to develop disaster mitigation strategies and improve the accuracy of early warning systems for coastal floods in the eastern Seram region.
TRITON: Jurnal Manajemen Sumberdaya Perairan 20(1) 28-35, April 2024 P-ISSN 1693-6493 E-ISSN 2656-2758 DOI: https://doi.org/10.30598/TRITONvol20issue1page28-35
Keywords: Modeling, DELFT3D, coastal inundation, coastal area, sea level height

## PENDAHULUAN
Pesisir  Seram  Bagian  Timur  adalah wilayah  yang  rawan  terhadap  bencana  banjir pesisir. Dalam rentang tahun 2018-2023, daerah pesisir  Seram  Bagian  Timur  terdampak  banjir hampir  terjadi  setiap  tahunnya  baik  banjir  rob ataupun banjir yang terjadi akibat luapan sungai. Banjir  rob  merupakan  air  pada  bagian  daratan pantai yang terjadi pada saat air laut pasang, yang berpotensi  membawa  potensi  ancaman  bagi masyarakat (Marfai  &  King,  2008) .  Banjir  rop merupakan kejadian tejadinya genangan air laut pada  wilayah  pesisir  akibat  meluapnya  air  laut pada  saat  pasang  ( Putri  et  al.,  2023a;  Salim  & Siswanto, 2021; Syah, 2012) . Dampak banjir akibat pasang air laut (rob) menimbulkan dampak yang siginifikan  terhadap  berbagai  aspek  dan menyebabkan  berubahnya  fisik  lingkungan pesisir, memberikan tekanan terhadap masyarakat, bangunan, dan infrastruktur permukiman  yang  ada  di  wilayah  tersebut (Legionosuko  et  al.,  2019;  D.  R.  Putra  &  Marfai, 2012;  Rahman  et  al.,  2021;  Sukarman  &  Purwanto, 2018) .
Pasang surut adalah fluktuasi muka air laut sebagai  fungsi  waktu  karena  adanya  gaya  tarik benda-benda  di  langit,  terutama  matahari  dan bulan  terhadap  massa  air  laut  di  bumi (Triatmodjo,  2010).  Kenaikan  muka  air  laut memiliki  pengaruh  besar  terhadap  kejadian banjir  pesisir  yang  merupakan  perubahan naiknya  posisi  permukaan  perairan  laut  yang disebabkan  adanya  pengaruh  gaya  gravitasi bulan dan matahari. Banjir rob dapat disebabkan oleh beberapa faktor, seperti pasang laut  tinggi, gelombang  laut  yang  tinggi,  dan  hujan  lebat (Budiman  &  Supriadi,  2019;  NOAA,  2022;  Putri  et al., 2023; Rahili et al., 2023) serta penurunan muka tanah  (Iskandar  et  al.,  2020;  Putri  et  al.,  2023). Kemiringan lereng juga  merupakan faktor yang menentukan  resiko  terjadinya  banjir  rob (Perdinan  et  al.,  2023).  Kondisi  ini  membuat wilayah ini memerlukan perhatian khusus dalam pengembangan  strategi  peringatan  bencana banjir pesisir serta untuk mitigasi bencana banjir pesisir.
DELFT3D adalah perangkat lunak pemodelan hidrodinamika yang digunakan untuk memodelkan kondisi hidrologi dan hidrodinamika  dalam  sistem  lingkungan  air, seperti  pantai,  sungai,  dan  danau  (Deltares, 2012). Penggunaan DELFT3D dalam pemodelan banjir pesisir telah banyak dilakukan oleh  peneliti  di  berbagai  negara,  termasuk Indonesia.  Beberapa  studi  sebelumnya  telah dilakukan  untuk  memodelkan  banjir  pesisir  di Indonesia  menggunakan  DELFT3D.  Misalnya, Takagi  et  al.  (2016),Takagi et  al .  (2016b), Pratama  (2019)  dan  Efendi et  al .  (2021)  dan Efendi et al. (2021) melakukan pemodelan banjir pesisir  di  berbagai  wilayah  menggunakan DELFT3D  dengan  tujuan  untuk  mengevaluasi tinggi  muka  air  selama  banjir  pesisir  dan memprediksi  kerusakan  yang  disebabkan  oleh banjir. Hasil analisis menunjukkan bahwa model ini  dapat  memberikan  hasil  yang  akurat  dalam memprediksi tinggi muka air dan kerusakan yang disebabkan oleh banjir.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  di wilayah Kabupaten  Seram Bagian  Timur masih terbatas.  Penelitian  terdahulu  dilakukan  oleh Putra  et  al.  (2021)  dengan  metode  analisis regional menggunakan data elevasi dan potongan melintang  sungai  yang  dilakukan  di  wilayah DAS, namun penelitian tersebut tidak melibatkan aspek dalam konteks wilayah pesisir.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  menguji  dan  mengevaluasi kinerja  model  DELFT3D  dalam  memprediksi tinggi  air  laut  pasang  surut,  mengidentifikasi jenis  pasang  surut  serta  mengetahui  sebaran banjir  pada  saat  terjadinya  bencana  banjir  di Kabupaten  Seram  Bagian  Timur  studi  kasus tanggal 22 Februari 2022

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan di wilayah pesisir Seram  Bagian  Timur  Provinsi  Maluku  pada wilayah  dengan  titik  koordinat  3º  -  4º  Lintang Selatan  dan  128º  -  129º  Bujur  Timur  dengan mengkaji kasus rob yang terjadi pada tanggal 22 Februari 2022 (Gambar 1).
Kajian Banjir Pesisir Menggunakan Model DELFT3D Studi Kasus Wilayah Seram Bagian Timur 30
Dalam  penelitian  ini  dibagi  menjadi  dua bagian,  Bagian  pertama  memggunakan  model DELFT3D  untuk  mendapatkan  karaktersitik pasang  surut  dan  bagian  kedua  untuk  dapat mengetahui persebaran dari genangan pada saat terjadinya  banjir  pesisir  menggunakan Google Earth Engine.
Model  hidrodinamika  yang  digunakan yaitu  model  DELFT3D  modul  Flow  dengan lamanya  waktu  simulasi  adalah  19  hari  dari tanggal 15 Februari 2022 hingga 05 Maret 2022. Setelah  didapatkan  pemodelan  DELFT3D, kemudian  ditambahkan  hasil  dari  pengolahan daerah  sebaran  genangan  banjir,  dilakukan pengolahan  dengan  menggunakan  metode Change Detection menggunakan nilai threshold , yang  dilakukan  dengan  menggunakan  sistem
pengolahan Google  Earth  Engine .  Dalam penelitian  ini,  data  input  yang  digunakan meliputi:
1. Data  FNL  komponen  angin  U  dan  Vtanggal 15  Februari  2022  hingga  05  Maret  2022 resolusi  temporal  setiap  6  jam  dan  dengan resolusi  spasial  1°  x  1°  (111  km  x  111  km) didapatkan dari NCEP (rda.ucar.edu/datasets/ds083.2/)
2. Data  batimetri  dan  konstanta  harmonik pasang  surut  yang  didapatkan  dari  Batnas (tanahair.indonesia.go.id/demnas/#/batnas) dan GEBCO (www.gebco.net/).
3.  Data permukaan air laut yang didapatkan dari Badan Informasi dan Geospasial (srgi.big.go.id/tides).
Gambar 1. Wilayah pesisir Seram Bagian Timur
Tabel 1. Konfigurasi model
Parameter Domain 1 Domain 2 dan 3 Type of Grid Rectangular Rectangular Processes Wind and tides Wind and tides Boundaries Forcing Type Astronomic Time Series Type of Boundaries Water Level Water Level Physical Parameter Gravity 9.813 m/s 2 9.813 m/s 2 Water Density 1013 Kg/m 3 1013 Kg/m 3 Roughness Manning 0,02 Manning 0,02 Simulation Period 19 Days 19 Days Time step 5 minute 0,5 minute
TRITON: Jurnal Manajemen Sumberdaya Perairan 20(1) 28-35, April 2024 P-ISSN 1693-6493 E-ISSN 2656-2758 DOI: https://doi.org/10.30598/TRITONvol20issue1page28-35
4.  Data  citra  satelit  Sentinel-1  Resolusi  spasial 20m  dan  pixel  spacing  10m  pada  rentang waktu  01  Februari  2022  -  21  Februari  2022 (Sebelum  banjir)  dan  tanggal  21  Februari 2022  -  28  Februari  2022  (Saat  banjir)  yang didapatkan  dari  database Google  Earth
Engine. 5.  Data vektor peta RBI Provinsi Maluku skala
1:50.000 dari InaGeoPortal.
(tanahair.indonesia.go.id/portal-web)
Dalam  proses  verifikasi  diukur  dengan menggunakan root  mean  square  error (RMSE) dan koefisien r-Pearson. Data model pasang surut dibandingkan  dengan  data  tinggi  muka  air  laut dari  Badan  Informasi  Geospasial  (BIG)  yang merupakan hasil pengukuran tinggi muka air laut secara real time menggunakan persamaan berikut (Wilks, 2011) :
𝑟 = (𝑛  xy)−(  x  y) √(n  𝑥 2 −(  x) 2 ((n  𝑦 2 −(  y) 2
Keterangan: r =   koefisien korelasi Pearson x   =   variabel model DELFT3D y   =   variabel pasang surut BIG
n   =   banyak data
Metode  Change  Detection  dengan  nilai threshold  digunakan  dalam  pengolahan  data untuk  mendapatkan  daerah  yang  terkena genangan  banjir.  Proses  pengolahan  tersebut
dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Google Earth Engine . Penelitian ini menggunakan nilai threshold 1.15 yang mengacu pada United  Nations  Platform  for  Space-based Information  for  Disaster  Management  and Emergency
Response (UN-SPIDER).
Perhitungan luas banjir dimulai dengan mencari perbedaan antara gambar sebelum dan setelahnya dengan  memanfaatkan  band Synthetic  Aperture Radar (SAR)  dalam  sentinel-1  dan  komputasi Google Earth Engine (GEE). Pemanfaatan citra satelit  Sentinel-1  dengan  memanfaatkan  GEE telah  banyak  dilakukan  oleh  berbagai  peneliti seperti penelitian oleh Fajrin et al. (2019), Utomo (2020)  ,  Vanama  et  al.  (2020),  Bioresita  et  al. (2022),  dan  Hayati  et  al.  (2023)  menunjukkan bahwa  pemanfaatan  GEE  dan  citra  satelit Sentinel-1  mampu  menghasilkan  pemetaan banjir rob dengan akurasi yang tinggi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  verifikasi  data  elevasi  pasang  surut dilakukan  dengan  membandingkan  data  luaran dari  model  DELFT3D  dengan  data Mean  Sea Level dari  Badan  Informasi  dan  Geospasial (BIG)  dari  rentang  tanggal  15  Februari  2022 sampai  dengan  03  Maret  2022.  Hasil  dari simulasi water  level DELFT3D  dan  BIG  dapat dilihat dari Gambar 2.
Gambar 2. Perbandingan ketinggian muka air laut luaran DELFT3D dan hasil observasi (BIG)
Kajian Banjir Pesisir Menggunakan Model DELFT3D Studi Kasus Wilayah Seram Bagian Timur 32
Didapatkan dari perhitungan antara luaran DELFT3D  dengan  hasil  pengamatan  BIG menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  yang sangat  kuat  dengan  nilai  korelasi  sebesar  0,98 dan  nilai  RMSE  0,11.  Pola  dan  karakterstik pasang  surut  di  pesisir  utara  Kabupaten  Seram Bagian  Timur  termasuk  jenis  pasang  surut  tipe campuran condong ke harian ganda (mixed tide prevailing  semidiurnal)  yakni  dalam  satu  hari terjadi dua kali air pasang dan dua kali air surut tetapi tinggi dan periodenya berbeda (Triatmodjo,  1999)  .  Pola  yang  ditunjukan  oleh model  DELFT3D  mampu  memperkirakan variasi  ketinggian  yang  baik  serta  memiliki ketepatan  yang  tinggi  antara  model  dan pengamatan tinggi muka air laut.
Berdasarkan berita yang dilansir dari CNN Indonesia  2022)  banjir  pesisir  terjadi  pada  22 Februari  2022  merendam  sejumlah  wilayah  di Kabupaten Seram Bagian Timur yang berdampak bagi masyarakat. Pada saat terjadinya banjir  pesisir  data  observasi  tinggi  permukaan laut  dari  BIG  menunjukan  bahwa  ketinggian paras air laut mulai meningkat sejak 21 Februari 2022 dengan puncak 2,74 meter, kemudian pada 22  Februari  2022  adalah  2,76  meter  dan  pada tanggal  23  Februari  2023  adalah  2,70  meter.
Puncak tertinggi terjadi pada tanggal 22 Februari 2022  pukul  09.00  UTC  atau  18.00  waktu setempat.  Kemudian  untuk  hasil  simulasi  yang didapatkan  dari  luaran  DELFT3D  menunjukan pada tanggal 21 Februari 2022 puncak ketinggian dari  paras  air  laut  adalah  2,58  meter,    pada  22 Februari  2022  adalah  2.63  meter  dan  pada tanggal 23 Februari adalah 2,61 meter. Terdapat kesamaan waktu puncak harian antara pengamatan  dan  hasil  simulasi  meskipun terdapat  koreksi  nilai  yang  berkisar  antara  0.09 sampai 0.16 meter (Gambar 3).
Hasil  pengolahan  dengan  batas  2  km didapat sebaran banjir pesisir Kabupaten  Seram Bagian  Timur  seperti  pada  Gambar  4  terdapat wilayah  yang  memiliki  sebaran  tinggi  ditandai dengan  padatnya  titik  titik  merah  yang  padat, semakin  renggang  kumpulan  titik  merah  maka semakin  rendah  tingkat  sebaran  banjir  pesisir. Wilayah Kabupaten Seram Bagian Timur dengan sebaran  banjir  pesisir  yang  tinggi  meliputi kecamatan  Bula  Barat,  Kecamatan  Bula,  Teluk Waru  dan  Kecamatan  Seram  Tmur.  Untuk Kecamatan  Bula  Barat,  dan  Kecamatan  Bula sebaran  banjir  pesisir  yang  menimpa  tergolong sedang.
Gambar 3. Kondisi tinggi muka air laut pada saat banjir pesisir
DOI: https://doi.org/10.30598/TRITONvol20issue1page28-35
Gambar 4. Sebaran banjir studi kasus 22 Februari 2022
Wilayah  Kabupaten  Seram  Bagian  Timur dengan sebaran banjir pesisir yang rendah yaitu Kecamatan  Siriatun  Weda,  dan  Kecamatan Seram  Bagian  Timur.  Hal  ini  sesuai  dengan keterangan pers dari BNPB untuk wilayah yang terdampak banjir pada tanggal 22 Februari 2022. Dengan  memperhatikan  hasil  pengolahan  data yang menunjukkan tingkat sebaran banjir pesisir yang  tinggi  di  beberapa  kecamatan,  tindakan mitigasi dan manajemen pantai yang efektif perlu segera  diimplementasikan  untuk  melindungi masyarakat dan infrastruktur pantai dari ancaman banjir Rob yang berulang serta dapat diterapkan untuk  membantu  mengurangi  dampak  negatif banjir  Rob  dan  meningkatkan  kesiapsiagaan masyarakat  Kabupaten  Seram  Bagian  Timur dalam  menghadapi  ancaman  banjir  pesisir  di masa depan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan, penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  model DELFT3D  dapat  digunakan  dengan  baik  untuk memprediksi  tinggi  air  laut.  Model  ini menunjukkan  performa  yang  baik  dengan  data banding  menggunakan  data  pengamatan  dari Badan  Informasi  Geospasial  (BIG).  Hasil identifikasi menunjukkan bahwa pasang surut di wilayah  Seram  Bagian  Timur  merupakan
kombinasi  dari  pasang  surut  campuran  dengan pola harian ganda.
Pemetaan  wilayah  yang  tergenang  banjir dilakukan  menggunakan Google  Earth  Engine dengan efisiensi pengumpulan dan analisis data citra  satelit.  Wilayah  yang  tergenang  banjir berhasil  diidentifikasi  dan  dipetakan,  dengan cakupan  wilayah  meliputi  Kecamatan  Bula Barat,  Bula,  Teluk  Waru,  dan  Seram  Timur. Pemetaan  ini  memberikan  pemahaman  lebih mendalam tentang wilayah yang terkena dampak banjir dan dapat digunakan sebagai dasar untuk mengembangkan strategi mitigasi dan meningkatkan  peringatan  dini  yang  efektif  di wilayah Seram Bagian Timur.

## DAFTAR PUSTAKA
Bioresita,  F.,  Ngurawan,  M.  G.  R.,  &  Hayati,  N.
(2022).  Identifikasi  Sebaran  Spasial  Genangan Banjir  Memanfaatkan  Citra  Sentinel-1  dan Google  Earth  Engine  (Studi  Kasus:  Banjir Kalimantan  Selatan). Geoid , 17 (1),  108. https://doi.org/10.12962/j24423998.v17i1.1038 3
Budiman,  A.  S.,  &  Supriadi,  I.  H.  (2019).  Potensi Kejadian  Rob  Di  Pesisir  Probolinggo  Serta Perbandingan Kondisinya Antara Musim Barat
Dan Musim Timur Berdasarkan Data Oseanografi Dan Meteorologi. Jurnal Ilmu Dan
Kajian Banjir Pesisir Menggunakan Model DELFT3D Studi Kasus Wilayah Seram Bagian Timur

## 34
Teknologi  Kelautan  Tropis , 11 (3),  667–681. https://doi.org/10.29244/jitkt.v11i3.20349 CNN Indonesia. (2022). 1.318 Warga di Seram Timur
Terdampak  Banjir  Rob,  Sebagian  Mengungsi . CNN Indonesia.
Deltares.  (2012). User  manual  DELFT3D-FLOW . Delft.
Efendi, U., Kristianto,  A.,  &  Pratama,  B.  E.  (2021). Respon  Hujan  Lebat  dan  Kenaikan  Tinggi Muka  Laut  Terhadap  Prediksi  Luasan  Banjir Rob  di  Semarang  (Studi  Kasus  Tanggal  3  –  5 Desember  2018). Jurnal  Kelautan  Nasional ,
16 (3),
157. https://doi.org/10.15578/jkn.v16i3.9634
Fajrin,  F.,  yasma  Adha,  M.,  &  Armi,  I.  (2019).
Pemanfaatan  Citra  Sentinel-1  Sar  Untuk Deteksi  Banjir  Studi  Kasus  Pangkalan  Koto Baru  Sumatera  Barat. Seminar  Nasional: Strategi  Pengembangan  Infrastruktur  (SPI) 2019 .
Hayati,  N.,  Ghifary  Royyan,  M.,  Arief,  R.,  & Darminto, M. R. (2023). The Use of Sentinel-1 in Response to Sequences of Natural Disasters in Indonesia: The South Kalimantan Floods and The Mamuju-Majene Earthquake. IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science , 1127 (1), 012008. https://doi.org/10.1088/1755- 1315/1127/1/012008
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
Legionosuko,  T.,  Madjid,  M.  A.,  Asmoro,  N.,  & Samudro,  E.  G.  (2019).  Posisi  dan  Strategi Indonesia dalam  Menghadapi  Perubahan  Iklim guna  Mendukung  Ketahanan  Nasional. Jurnal Ketahanan
Nasional , 25 (3), 295.
https://doi.org/10.22146/jkn.50907
Marfai, M. A., & King,  L.  (2008).  Tidal  inundation mapping  under  enhanced  land  subsidence  in Semarang,  Central  Java  Indonesia. Natural
Hazards , 44 (1), 93–109. https://doi.org/10.1007/s11069-007-9144-z
NOAA.  (2022). What  is  a  perigean  spring  tide? National Oceanic and Atmospheric Administration .
Perdinan, Ryco, F. A., Syafararisa, D. P., Suvany, A.,
Sabilla,  C.  J., Revia,  M., &  Ikrom,  M. (2023). Tidal Flood Hazard Assessment in Pekalongan City,  Central  Java. IOP  Conference  Series: Earth  and  Environmental  Science , 1266 (1),
012058.
https://doi.org/10.1088/1755-
1315/1266/1/012058
Pratama,  M.  B.  (2019).  Tidal  flood  in  Pekalongan: utilizing  and  operating  open  resources  for modelling. IOP  Conference  Series:  Materials Science and Engineering , 676 (1), 012029.
Putra,  D.  R.,  &  Marfai,  M.  A.  (2012).  Identifikasi Dampak  Banjir  Genangan  (Rob)  Terhadap Lingkungan Permukiman Di Kecamatan Pademangan  Jakarta  Utara. Jurnal  Bumi
Indonesia , 1 (1).
Putra,  F.,  Romadhoni,  A.,  &  Moe,  I.  (2021).  Flood
Evaluation  in  Bula  District  Seram  Bagian Timur. MEDIA KOMUNIKASI TEKNIK SIPIL ,
27 (2),
260–267. https://doi.org/10.14710/mkts.v27i2.36163
Putri,  D.  A.,  Arhatin,  R.  E.,  &  Gaol,  J.  L.  (2023a).
Spatial  Distribution  of  Tidal  Flood  in  the Coastal  Areas of  Pandeglang  Regency,  Banten Using Landsat 8 OLI Imagery. IOP Conference Series:  Earth  and  Environmental  Science , 1251 (1), 012014. https://doi.org/10.1088/1755- 1315/1251/1/012014
Putri,  D.  A.,  Arhatin,  R.  E.,  &  Gaol,  J.  L.  (2023b). Spatial  Distribution  of  Tidal  Flood  in  the Coastal  Areas of  Pandeglang  Regency,  Banten Using Landsat 8 OLI Imagery. IOP Conference Series:  Earth  and  Environmental  Science , 1251 (1), 012014. https://doi.org/10.1088/1755- 1315/1251/1/012014
Rahili, N., Al Hakim, B., Ariyanto, D., Cholishoh, E., Prabawardani,  D.  R.,  Prijambodo,  T.,  & Gumbira,  G.  (2023).  Tidal  Characteristics  for Disaster  Preparedness  in  the  Port  Area  (Case Study: Port of Semarang, Central Java). ILMU KELAUTAN:  Indonesian  Journal  of  Marine Sciences , 28 (2).
TRITON: Jurnal Manajemen Sumberdaya Perairan 20(1) 28-35, April 2024 P-ISSN 1693-6493 E-ISSN 2656-2758 DOI: https://doi.org/10.30598/TRITONvol20issue1page28-35
Rahman, B., Karmilah, M., Kautsary, J., & Ridlo, M.
A.  (2021).  The  Tidal  Flooding  Causes  In  The North  Coast  Of  Central  Java:  A  Systemic Literature  Review. Journal  of  Southwest
Jiaotong
University , 56 (6), 184–194.
https://doi.org/10.35741/issn.0258-
2724.56.6.15 Salim,  M.  A.,  &  Siswanto,  A.  B.  (2021).  Kajian Penanganan Dampak Banjir Kabupaten
Pekalongan. Rang  Teknik  Journal , 4 (2),  295– 303. https://doi.org/10.31869/rtj.v4i2.2525
Sukarman, M. A., & Purwanto, S. (2018). Modifikasi metode  evaluasi  kesesuaian  lahan  berorientasi perubahan  iklim. Jurnal  Sumberdaya  Lahan ,
12 (1), 1–11.
Syah,  A.  F.  (2012).  Strategi  adaptasi  masyarakat pesisir  Bangkalan  terhadap  dampak  banjir  rob akibat  perubahan  iklim. Jurnal  Kelautan:
Indonesian  Journal  of  Marine  Science  and Technology , 5 (2), 167–174.
Takagi,  H.,  Esteban,  M.,  Mikami,  T.,  &  Fujii,  D. (2016).  Projection  of  coastal  floods  in  2050 Jakarta. Urban Climate , 17 , 135–145. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2016.05.003 Triatmodjo, B. (1999). Teknik Pantai . Yogyakarta.
Triatmodjo,  B.  (2010).  Perencanaan  pelabuhan.
Yogyakarta: Beta Offset .
UTOMO,  P.  P.  (2020).  Identifikasi  Sebaran  Banjir Menggunakan  Citra  Satelit  Sentinel-1. Jurnal Online  Mahasiswa  (JOM)  Bidang  Teknik Geodesi , 1 (1).
Vanama, V. S. K., Mandal, D., & Rao, Y. S. (2020).
GEE4FLOOD:  rapid  mapping  of  flood  areas using  temporal  Sentinel-1  SAR  images  with Google Earth Engine cloud platform. Journal of
Applied Remote Sensing , 14 (03), 1.
https://doi.org/10.1117/1.JRS.14.034505
Wilks, D.  S.  (2011). Statistical  methods in  the atmospheric sciences (Vol. 100).
Academic press.