## ANALISIS DEFORMASI KOTA SURABAYA DI WILAYAH SEKITAR SESAR KENDENG DENGAN METODE PS-INSAR
Toifatul Ulma *
Departemen Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil Perencanaan dan Kebumian, Institut Teknologi Sepuluh Nopember *Penulis Koresponden : toifatul.ulma16@mhs.geodesy.its.ac.id
Abstrak. Kota Surabaya adalah kota terbesar kedua di Indonesia yang memiliki populasi hingga 3 juta jiwa. Sebagai kota metropolitan, Surabaya telah menjadi pusat berbagai kegiatan dengan fasilitas yang dibangun dengan  baik.  Berdasarkan  penelitian  geologi  yang  telah  dilakukan,  Kota  Surabaya  dilewati  oleh  Sesar Kendeng yang perlu menjadi perhatian khusus karena patahan ini diteliti aktif dan bergerak secara terus menerus. Dengan demikian, aktivitas dari sesar ini dimungkinkan akan menjadi ancaman di daerah ini. Oleh karena itu, sebagai upaya untuk mengurangi tingkat risiko yang terjadi maka perlu dilakukan pemantauan pada  aktivitas  Sesar  Kendeng  secara  berkala.  Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  dalam pengamatan  perubahan  permukaan  tanah  atau  deformasi  adalah  metode Permanent  Scatterer Interferometry Synthetic Aperture Radar (PS-InSAR) menggunakan citra satelit Sentinel-1 tipe single look complex dengan akuisisi data  tahun  2017-2019. Hasil  dari pengolahan PS-InSAR  menunjukkan sebagian besar  penurunan  permukaan  tanah  ( subsidence )  terjadi  di  bagian  Surabaya  Utara  (Asemrowo  dan Morokrembangan) dan Timur (Kenjeran, Sukolilo, dan Gunung Anyar Tambak) dengan velocity penurunan rata – rata sebesar 50 mm/tahun. Sedangkan di bagian Surabaya Barat yang dilewati oleh Sesar Kendeng mengalami kenaikan muka tanah ( uplift ) dengan velocity kenaikan rata-rata sebesar 20 mm/tahun. Hasil dari penelitian ini divalidasi dengan data deformasi GPS pada tahun 2017-2019.
Kata Kunci: deformasi; PS-InSAR; Sesar Kendeng; validasi GPS
Abstract. The city of Surabaya is the second largest city in Indonesia with a population of up to 3 million. As a metropolitan city, Surabaya has become the center of various activities with well-developed facilities. Based on geological research that has been carried out, the city of Surabaya is passed by the Kendeng Fault which  needs  special  attention  because  this  fault  is  studied  actively  and  moves  continuously.  Thus,  the activity from this fault is likely to become a threat in this area. Therefore, to reduce the level of risk that occurs, it is necessary to monitor the Kendeng Fault activity periodically. In this study, the method used in observing  changes  in  soil  surface  or  deformation  is  the  Permanent  Scatterer  Interferometry  Synthetic Aperture Radar (PS-InSAR) method using Sentinel-1 satellite imagery type single look complex with data acquisition 2017-2019. The results of PS-InSAR processing showed that most of the subsidence occurred in the parts of North Surabaya (Asemrowo and Morokrembangan) and East (Kenjeran, Sukolilo, and Mount Anyar Tambak) with mean subsidence velocity of 50 mm / year. Meanwhile, in the part of West Surabaya where the Kendeng Fault passes, there is an uplift with mean velocity of increase of 20 mm / year. The results of this study were validated with GPS deformation data for the years 2017-2019.
Keywords: deformation; PS-InSAR; Kendeng Fault; GPS validation

## PENDAHULUAN
Kota  Surabaya  adalah  kota  terbesar  kedua  di Indonesia  dengan  jumlah  penduduk  2,87  juta  jiwa (Badan  Pusat  Statistik,  2018).  Pertumbuhan penduduk  yang  pesat  juga  diimbangi  dengan peningkatan  jumlah  bangunan  infrastruktur  dan kebutuhan  air.  Ini  dibuktikan  dengan  banyaknya permintaan  surat  Ijin  Mendirikan  Bangunan  (IMB) pada tahun 2015 hingga 2016 dimana pembangunan
apartemen meningkat sebesar 10.6% dibandingkan dengan tahun sebelumnya (Pitoko, 2016).
Berdasarkan kondisi geologinya, sebagain besar daratan  Kota  Surabaya  didominasi  oleh alluvial (tanah endapan), khususnya bagian Utara dan Timur Kota  Surabaya  (Anjasmara  dkk.,  2017).  Sedangkan Surabaya  bagian  Barat  terbentuk  dari  beberapa formasi yaitu, Lidah, Pucangan, dan Kalipucang. Dari hasil penelitian terbaru Pusat Gempa Nasional, dapat
dilihat bahwa Surabaya dilewati oleh sesar aktif yakni Sesar Kendeng (Pusat Studi Gempa Nasional, 2017). Berdasarkan  pengamatan,  terdapat  anomali Bouguer  yang  membuat  Sesar  Kendeng  ini  terdiri dari kumpulan sesar naik dan banyak lipatan ( blind faults ).  Ditinjau  dari  bentangannya,  Sesar  Kendeng terbagi menjadi dua segmen, yaitu Segmen Surabaya yang  memanjang  dari  wilayah  Semarang,  Provinsi Jawa Tengah hingga 300 km ke Provinsi Jawa Timur. Berikutnya  merupakan  Segmen  Waru  yang membentang  mulai  dari  bukit  di  kawasan  Karang Pilang  hingga  ke  wilayah  Sidoarjo,  Jombang  dan berakhir di Nganjuk. Di wilayah Kota Surabaya, sesar ini  terletak  di  antara  daratan  alluvium  dan  formasi Kalipucang dengan arah lintasan dari barat ke timur. Kondisi tersebut diindikasi dapat menyebabkan Kota Surabaya rawan terhadap adanya pergerakan tanah atau deformasi.
Deformasi  adalah  perubahan  kedudukan  atau pergerakan titik secara absolut maupun relatif baik pada skala regional maupun lokal atau hanya pada sebagian kecil wilayah (Haqqi dkk., 2015). Deformasi tanah  dapat  berakibat  pada  beberapa  kerusakan infrastruktur dan fasilitas lainnya. Ancaman bencana yang timbul dari Sesar Kendeng dapat diprediksi akan menimbulkan korban jiwa dan kerugian yang besar jika  tidak  dilakukan  mitigasi  bencana  secara terkendali.
Mengacu  pada  berbagai  faktor  yang  telah disebutkan  sebelumnya,  maka  perlu  dilakukan
penelitian  secara  berkala  untuk  mengamati terjadinya  pergerakan  tanah  di  Kota  Surabaya. Identifikasi deformasi dapat diamati secara temporal menggunakan citra Synthetic Aperture Radar (SAR). Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  adalah Permanent  Scatterers  Interferometry  Synthetic Aperture Radar (PS-InSAR). Metode PS-InSAR dapat digunakan  untuk  mendeteksi  pergerakan  kecil  dari sebuah wilayah dengan akurasi mencapai millimeter (Iodice,  2009).  Dengan  menerapkan  metode  PS- InSAR,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  mengamati rata-rata  kecepatan  penurunan  tanah  di  Kota Surabaya yang diamati dari tahun 2017 hingga tahun 2019, serta melakukan analisis titik-titik penurunan tanah yang mempunyai potensi bahaya.

## METODOLOGI Lokasi Penelitian
Lokasi pada penelitian ini adalah Kota Surabaya dengan  koordinat  07˚11′00″  -  07˚21′00″  Lintang Selatan  dan  112˚36′00″–112˚54′00″  Bujur  Timur. Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  Kota Surabaya  tahun  2018,  luas  Kota  Surabaya  sebesar 326,36  km2.  Kota  Surabaya  berbatasan  langsung dengan Selat Madura (Utara dan Timur), Kabupaten Gresik (Selatan), dan Kabupaten Sidoarjo (Barat).

## Data dan Peralatan
Data utama yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

## Gambar 1. Lokasi Penelitian (Anjasmara dkk., 2017)
 Set  data  citra  satelit  Sentinel-1A  dengan  tipe
Single Look Complex level 1, arah ascending dan polarisasi VV. Citra yang digunakan sebanyak 33 yang ditampilkan pada Tabel 1.
 DEM SRTM 30 meter.

## Peralatan
Peralatan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini terdiri  dari  perangkat  keras  ( hardware )  yaitu Personal  Computer  RAM  256  GB  dan  perangkan lunak  ( software )  antara  lain  SARProz  untuk mengolah citra satelit Sentinel-1 (Qin, 2018), Matlab, Google  Earth ,  dan Generic  Mapping  Tools untuk memplot peta deformasi.

## Tahapan Penelitian
Berikut merupakan diagram alir pengolahan PS- InSAR pada penelitian ini yang ditunjukkan pada Gambar 2.

## 1. Dataset Selection
Tahap ini dilakukan untuk memilih folder berisi citra  SAR  dalam  format Single  Look  Complex (SLC) yang akan digunakan dalam pengolahan. Pada  pemilihan  file  ini  didapatkan  informasi
Tabel 1. Daftar Set Citra Sentinel-1A yang

## Digunakan pada Penelitian
Tanggal Akuisisi Absolut Orbit Look Direction 19-06-2017 17101 Right 25-07-2017 17626 Right 18-08-2017 17976 Right 11-09-2017 18326 Right 29-10-2017 19026 Right 22-11-2017 19376 Right 16-12-2017 19726 Right 28-12-2017 19901 Right 01-01-2018 20076 Right 26-02-2018 20776 Right 22-03-2018 21126 Right 15-04-2018 21476 Right 09-05-2018 21826 Right 26-06-2018 22526 Right 20-07-2018 22876 Right 01-08-2018 23051 Right 25-08-2018 23401 Right 06-09-2018 23576 Right 30-09-2018 23926 Right 24-10-2018 24276 Right 29-11-2018 24801 Right 28-01-2018 25676 Right 21-02-2019 26026 Right 17-03-2019 22-04-2019 28-05-2019 21-06-2019 15-07-2019 20-08-2019 25-09-2019 19-10-2019 24-11-2019 18-12-2019 26376 26901 27426 27776 28126 28651 29176 29526 30051 30401 Right Right Right Right Right Right Right
Right Right
Right
Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan PS-InSAR
secara  otomatis  mengenai  set  data  citra  yang akan digunakan.
2. SLC Data Processing
Tahap  ini  bertujuan  untuk  menentukan parameter dari data citra yang akan digunakan pada  proses  pengolahan  nanti.  Parameter tersebut  seperti  polarisasi  dan subswath citra sesuai dengan daerah yang akan dianalisis. Dari parameter  yang  telah  ditentukan  selanjutnya dilakukan  pengunduhan  data  orbit  satelit  dan data  cuaca  serta  dilakukan  pemilihan Area  of Interest .
3. Co-registration
Tahap  ini  merupakan  proses  menentukan hubungan  antara  dua  citra  SAR  yang didefinisikan  sebagai  citra master dan slave .
Baik  tidaknya  data  yang  terkoregistrasi ditentukan  dari  nilai  koherensi  pada  akhir proses  pengolahan.  Dimana  nilai  koherensi tersebut antara 0 hingga 1. Nilai yang mendekati angka  1  menunjukkan  koherensi  yang  kuat antara kedua citra tersebut.
4. Reflectivity Map and APS
Perhitungan nilai Amplitude Stability Index dari tiap  piksel  citra  serta  pembentukan  peta reflektifitas  yang  menunjukkan  rata-rata amplitudo  dari  sekumpulan  citra  yang digunakan.  Menurut  Gonnuru  dan  Kumar (2018) Amplitude  Stability  Index didapatkan dari:
𝐴𝑆𝐼 = 1 − 𝐷 (1) dengan : 𝐴𝑆𝐼 : Amplitude Stability Index 𝐷 : Dispersion Amplitude 𝐷 = (2) dengan : 𝜎 : Standar deviasi amplitudo 𝜇 : Rata-rata amplitudo 5. General Mask for PS Selection
Pembentukan  titik-titik sparse yang  akan berguna untuk penentuan titik-titik PS.
6. GCP Selection dan Geocoding DEM External
Tahap  ini  bertujuan  untuk  mengkonversi koordinat  citra  menjadi  koordinat  permukaan bumi. Geocoding awal  ini  menggunakan  data DEM  sebagai  parameter  dalam  mengkonversi koordinat citra menjadi koordinat permukaan.
7. Interferogram Processing
Pembentukan  interferogram  dari  masing- masing  citra  akan  menghasilkan  beda  fase dimana perbedaan fase ini dapat menunjukkan identifikasi  awal  adanya  perubahan  pada permukaan  bumi.  Parameter  dalam  penelitian ini  adalah  dengan  menggunakan coherence threshold > 0,5 (Ferretti dkk., 2001).
8. Coherence Map Generation
Perhitungan  nilai spatial  coherence atau  rata- rata nilai koherensi dari set interferogram.
9. Unwrapping Wrapped  phase pada  tiap  interferogram bernilai modulo 2π (-π, π) dimana nilai ini harus melalui proses unwrapping untuk mendapatkan nilai phase yang  sebenarnya.  Pada  proses  ini, atmospheric  decorrelation akan  dihilangkan sehingga informasi yang didapat lebih jelas.
10. PS-InSAR Processing
Bagian  ini  terbagi  menjadi  3  tahapan  utama yaitu:
 Atmospheric Phase Screen Estimation
Merupakan pembentukan awal dari titik PS dimana  parameter  yang  digunakan  adalah Amplitude  Stability  Index (ASI)  yang  dipilih berdasarkan Amplitude  Dispersion  Index dengan  nilai  batas  <  0,2.  Nilai  ini  dapat memberikan peluang pada titik yang terpilih, memiliki  nilai  ASI  tinggi.  Selain  itu,  juga memastikan titik Point Scatterer yang terpilih memiliki decorrelation  noise rendah. Parameter  nilai  ASI  yang  digunakan  adalah 0,8  (Farova dkk., 2019).
 Multi Image Sparse Processing Tahapan  ini  akan  membentuk  amplitudo time  series dari  titik  PS  yang  telah  terpilih. Proses ini juga akan membentuk  perubahan permukaan  tanah  yang  terjadi  dalam rentang  data  SAR  yang  digunakan.  Setelah itu  dilakukan  estimasi  nilai Atmospheric
Phase  Screen (APS)  yang  bertujuan  untuk menghilangkan  efek  atmosferik  akibat perubahan secara temporal dan spasial dari keadaan atmosfer.
 Sparse Point Processing Proses  pembentukan  titik-titik  final  PS  dari Point  Scatterers  Candidate pada  tahap sebelumnya.  Titik  PS  didapatkan  setelah pembentukan  phase  residual.  Fase  residu adalah sisa dari penghilangan APS dan nilai estimasi  parameter.  Parameter-parameter yang  digunakan  sama  dengan  parameter ketika proses APS Estimation .
 Geocoding and Visualization Mengkonversi  koordinat  titik-titik  PS menjadi koordinat bumi. Titik PS dikonversi ke dalam koordinat geografis. Pada tahap ini, hasil  akhir  titik-titik  PS  dapat  di  tampilkan dalam Google Earth .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Baseline Plot
Pada  metode  InSAR  terdapat  dua  parameter yang dapat memengaruhi koherensi,yang dalam hal ini  merupakan  parameter  langsung  untuk memperlihatkan  tingkat  kemiripan  antara  dua pengamatan.  Parameter  pertama  adalah  spasial ( perpendicular  baseline ),  yang  menunjukkan informasi  terkait  sensitivitas  terhadap  tinggi topografi,  efektivitas  dari phase  unwrapping ,  serta seberapa  banyak  dekorelasi  akibat  gradien  fase. Selanjutnya  adalah temporal  baseline yang  dapat mereduksi  fase  sinyal  akibat noise dan  topografi akibat  dari  gradien  fase  yang  umunya  sesingkat mungkin  (Ferretti  dkk.,  2001).  Citra  perekaman tanggal 6 Juni 2018 dipilih sebagai master , sedangkan 32 citra lainnya berperan sebagai slave . Citra master merupakan  citra  yang  dinilai  paling  optimal,  yang mana  citra  tersebut  terpilih  berdasarkan  panjang baseline temporal dan perpendicular yang terpendek dari  seluruh  set  data  citra  yang  digunakan. Konfigurasi  citra  pada  pengolahan  PS-InSAR  ini menggunakan single-master  image sesuai  dengan algoritma  PS-InSAR  yang  menggunakan  beberapa citra SAR pada area yang sama untuk menghasilkan
interferogram dengan satu citra master (Nam dkk., 2021).
Jarak perpendicular terjauh  terletak  pada pasangan citra master tanggal 6 Juni 2018 dan citra slave tanggal 25 September 2019 yaitu sebesar 64 m. Sedangkan jarak temporal terjauh terletak diantara citra master tanggal  6  Juni  2018  dan  citra slave tanggal 18 Desember 2019 yaitu 540  hari.  Jauhnya perbedaan  waktu  pada  tiap  pasangan  citra  dapat mengakibatkan dekorelasi temporal dan rendahnya koherensi  karena  adanya  perubahan  kondisi  objek diantara  selang  waktu  pengamatan.  Sedangkan jauhnya  selisih perpendicular  baseline dapat mengakibatkan dekorelasi spasial, ini mempengaruhi geometrik citra.

## Nilai Koherensi
Koherensi menunjukkan sejauh mana kemiripan tiap piksel antara citra master dan slave dengan nilai 0  sampai  1.  Hilangnya  atau  kosongnya  data  pada beberapa  piksel  (koherensi  nol)  disebabkan  oleh dekorelasi  temporal  sehingga  nilai  koherensi menurun.
Gambar  3,  menunjukkan  beberapa  area  yang tidak  memiliki  informasi  piksel  karena  rendahnya nilai  koherensi  akibat  dekorelasi  temporal.  Kondisi troposfer  antara  dua  citra  dapat  mempengaruhi perubahan  refraksi/  pembiasan  sinyal  sehingga dapat menurunkan nilai koherensi (Hanssen, 2001).
Salah satu contoh koherensi rendah ditunjukkan pada area mangrove yang berada di Surabaya Timur, pertumbuhan vegetasi atau pergerakan daun dapat menyebabkan  adanya  perbedaan phase dari  dua
Gambar 3. Visualisasi Image Coherence
pengambilan  data.  Bagaimanapun  perbedaan kondisi  saat  masa  tanam,  tumbuh  dan  panen  juga menunjukkan adanya variasi phase disepanjang data time series serta dapat menurunkan nilai koherensi, kondisi ini terjadi di sekitar Kecamatan Benowo yang lokasinya  berada  di  sebuah  sawah  yang  ditanami padi.
Pada  penelitian  ini  digunakan  parameter threshold coherence sebesar 0,5 dimana piksel yang memiliki  koherensi  bawah  0,5  akan  terhapus. Pemilihan  0,5  dilakukan  untuk  mempertahankan informasi mean  LOS  Velocity dan  menyeleksi  atau meminimalisir rendahnya koherensi pada area studi Rata-Rata  Kecepatan  Deformasi  ( Mean  LOS Velocity )
Pada  metode  PS-InSAR, Point  Scatterer (PS) didefinisikan  oleh  stabilitas  fase  yang  dipilih  pada saat proses PS candidates berdasarkan karakteristik fase  yang  bergantung  pada  nilai amplitude dispersion .  Sehingga, PS  candidates dapat  dipilih dengan cara menghitung amplitude dispersion index dan memilih piksel dengan nilai amplitude dispersion index yang  kurang  dari  nilai threshold yang  telah didefinisikan di awal (Harris dkk., 2016).
Metode  di  atas  memiliki  tingkat  kesuksesan yang  tinggi  dalam  penentuan  PS  yang  cukup  baik, sebagai contoh pada bangunan buatan manusia yang memiliki nilai Signal to Ratio (SNR) yang tinggi (>10). Nilai amplitude dispersion yang bernilai tinggi (>0,4) berada pada wilayah yang didominasi oleh vegetasi dan  bernilai  rendah  pada  wilayah  urban  atau pemukiman.  Pada  Gambar  6,  dapat  dilihat persebaran PS lebih rapat pada daerah urban yang
memiliki  dominan  dengan  bangunan  buatan manusia.  Sedangkan  pada  daerah  yang  didominasi oleh vegetasi, persebaran PS-nya kurang rapat. Hal ini  dikarenakan  pada  daerah  urban  penggunaan amplitude analysis sangat baik, sedangkan kerapatan piksel  PS  yang  diidentifikasi  oleh amplitude dispersion di  area  alam  umumnya  lebih  rendah (Farina dkk., 2006).
Dengan  pengolahan  menggunakan SARProz dihasilkan  sebaran  PS  yang  menunjukkan  nilai velocity rate dari perpindahan pada arah Line of Sight (LOS) untuk seluruh area penelitian. Pada Gambar 4, velocity penurunan rata – rata di Kota Surabaya 50 mm/tahun.  Jika  dilihat  dari  pola  deformasinya, Surabaya  Utara  mayoritas  mengalami land subsidence .  Kecepatan  deformasi  di  Asemrowo mencapai -50 mm/tahun dimana nilai ini merupakan nilai subsidence terbesar di Kota Surabaya. Karakter tanah basah yang mudah bergerak di Surabaya Utara menyebabkan  mayoritas  di  wilayahnya terjadi land subsidence (Ferretti  dkk.,  2001).  Selain  itu  daerah tersebut  merupakan  daerah  industri  dimana intensitas  kendaraan  berat  yang  melalui  daerah tersebut  cukup  tinggi.  Sedangkan  Surabaya  Barat mayoritas mengalami uplift .
Jika  dilihat  dari  topografinya,  antara  Surabaya Utara dan Barat mempunyai karakteristik topografi yang  berbeda.  Perbedaan  topografi  tersebut  yang menjadi  penyebab  adanya  perbedaan  pola deformasi dimana Surabaya Utara cenderung turun dan  Surabaya  Barat  cenderung  naik,  ditambah  lagi dengan  sesar  Kendeng  yang  melewati  Surabaya Barat.  Surabaya  Selatan  sebagian  mengalami uplift dan  sebagian subsidence namun  kecil,  sedangkan subsidence di Surabaya Timur sebagian besar terjadi di  lokasi  yang jaraknya  tidak  jauh  dengan  kawasan mangrove dan pantai.
Validasi dengan Hasil Pengolahan Data GPS Dari  hasil  pengolahan  juga  didapatkan  nilai displacement LOS velocity untuk setiap titik PS. Hasil displacement tersebut  selanjutnya  dilakukan
interpolasi dengan grid 1″, hal ini disesuaikan dengan resolusi citra Sentinel-1A yaitu 20 meter.
Dari  hasil  pengolahan  juga  didapatkan  nilai displacement LOS velocity untuk setiap titik PS. Hasil displacement tersebut  selanjutnya  dilakukan interpolasi dengan grid 1″, hal ini disesuaikan dengan resolusi  citra  Sentinel-1A  yaitu  20  meter.  Hasil interpolasi  ini  digunakan  untuk  kebutuhan  validasi titik PS dengan hasil pengolahan data titik GPS yang telah  dilakukan  sebanyak  4  kala  (Anjasmara  dkk., 2019).  Data  GPS  ini  yang  bersifat  kontinyu  dan periodik  dan  didapatkan  dari  metode Global Navigation  Satellite  System (GNSS).  Data  tersebut diolah  menggunakan software  GPS  Analysis at MIT (GAMIT)  dan Global  Kalman  Filter  VLBI and  GPS Analysis  Program (GLOBK).  Adapun  waktu pengamatan GPS yang telah dilakukan dapat dilihat pada Tabel 2.
Hasil LOS  displacement  LOS  velocity yang didapatkan dari pengolahan PS-InSAR berkisar pada - 130  mm/tahun  sampai  dengan  +50  mm/tahun. Terdapat 13 titik GPS yang digunakan dalam validasi hasil dari pengolahan data SAR ini.
Untuk memvalidasi, hasil dari pengolahan data GPS  harus  dikonversi  ke  dalam LOS  displacement , dikarenakan vektor pergeseran SAR dalam 1 dimensi sepanjang  arah  LOS  sistem  radar  yang  terdiri  dari komponen  perpindahan  vertikal, northing dan easting . Hal ini dikarenakan keterbatasan informasi yang ada pada data SAR, yaitu dari perbedaaan sudut pandang ( incidence angle ) dan juga orbit di periode waktu  yang  sama,  sedangkan  data  GPS  berupa vertical  displacement atau  3D.  Hasil  konversi  dan perbandingan  displacement  antara  keduanya ditunjukkan pada Tabel 3.
Dari  hasil  perbandingan  pada  Tabel  3,  dapat dianalisis  bahwa  terdapat  perbedaan  nilai  antara data SAR dengan data GPS hasil konversi pada titik
Gambar 5. Stasiun GPS untuk Pengamatan Deformasi Kota Surabaya
Tabel 2. Waktu Pengamatan GPS Kala Tanggal Doy 1 10-13 Maret 2017 069-072 2 11-15 September 2017 254-258 3 11-15 Mei 2018 131-135 4 26-29 Oktober 2018 299-302
Tabel 3. Perbandingan Nilai Displacement Data SAR dengan GPS Konversi
Stasiun Displacement SAR (mm/tahun) Displacement GPS (mm/tahun) Nilai Residu (mm/tahun) BM02 3,426 3,395 0,031 BM08 16,125 17,733 1,608 BM24 -6,878 -7,830 0,952 BM29 -6,887 -7,981 1,094 BM33 5,297 -13,580 18,877 BSBY 8,110 -7,990 16,100 KJRN 0,458 0,570 0,112 RNKT -4,371 -5,268 0,897 SB15 -2,423 -1,850 0,573 SBY3 -2,693 -2,090 0,603 SBY7 -16,207 -16,426 0,219 WARU -2,616 -2,210 0,406 WONO 3,426 3,395 0,031
BM33 dan BSBY, dimana titik BM33 pada data SAR mengalami uplift sedangkan  pada  data  GPS mengalami subsidence .
Hal  ini  dapat  dianalisis  bahwa  efek  atmosfer terhadap  hasil  pengolahan  PS-InSAR  belum  hilang sepenuhnya.  Pengaruh  atmosfer  yang  sangat memengaruhi  hasil  PS-InSAR  adalah  akibat  efek troposfer  (Bui  dkk.,  2020).  Efek  troposfer  yang merambat  pada  gelombang  elektromagnetik  akan mengakibatkan  keterlambatan  fase  yang  akan berpengaruh  terhadap  penentuan  nilai  jarak (Hooper dkk., 2004).
Namun,  berdasarkan  hasil  validasi  ke  12  titik lainnya memiliki nilai residu yang kecil, hal ini dapat dianalisis bahwa metode PS-InSAR dapat digunakan dalam  pengamatan  deformasi  seperti  pengamatan GPS. Terkait perbedaan nilai yang ditunjukkan oleh nilai  residu  di  atas,  hal  tersebut  dikarenakan perbedaan metode dan data yang digunakan dalam pengolahan data SAR dan GPS.
Analisis  Deformasi  Hubungannya  dengan  Kondisi

## Geologi dan Sesar Kendeng
Seperti  yang  telah  diketahui,  Kota  Surabaya dilalui  oleh  bentangan  Sesar  Kendeng  yang  aktif, yaitu  Segmen  Waru  dan  Surabaya.  Berdasarkan kondisi  geologi,  mayoritas  piksel-piksel  yang menunjukkan land subsidence terletak di area yang didominasi  oleh  tanah alluvial . Alluvial merupakan tanah endapan yang terbentuk dari pasir halus dan lumpur yang mengalami erosi tanah. Tanah alluvial banyak ditemukan di daerah dataran rendah, rawa- rawa,  lembah,  di  sekitar  muara  sungai,  maupun  di kanan kiri aliran sungai besar. Jenis tanah ini masih dalam  proses  kompaksi  dan  konsolidasi,  apabila terdapat beban bangunan-bangunan tinggi atau area padat permukiman ini akan menimbulkan turunnya permukaan tanah di kawasan tersebut.
Berdasarkan  analisis  yang  dijelaskan  pada  sub bab  sebelumnya,  titik  yang  mengalami  penurunan tanah  tersebut  terletak  di  daratan alluvial . Sedangkan, kenaikan tanah sebagian besar terjadi di sepanjang formasi Kalipucang, Lidah, dan Pucangan. Rata-rata  kenaikan  muka  tanah  yang  terjadi  di beberapa  formasi  ini  mencapai  +20  mm/tahun, kenaikan  muka  tanah  paling  besar  terjadi  di  area
yang  berada  pada  formasi  Pucangan,  tepatnya  di Kelurahan Lontar, Kecamatan Lakarsantri. Rata-rata kecepatan deformasi hasil pengolahan menunjukkan adanya  perbedaan  pola  di  antara  daratan  yang dilewati oleh garis sesar. Di sebelah utara garis sesar segmen  Surabaya  (Surabaya  Utara),  menunjukkan deformasi  vertikal  berupa  penurunan  muka  tanah, sedangkan di sebelah  garis  sesar segmen Surabaya (Surabaya  Barat)  menunjukkan  deformasi  vertikal berupa kenaikan muka tanah. Jika dikorelasikan baik dari segi ilmu geodesi, geofisika, dan geologi, hal ini disebabkan  oleh  adanya  pergerakan  yang  berasal dari  dalam  inti  bumi  sehinnga  menyebabkan  posisi suatu wilayah yang berada di permukaannya dapat berubah atau berpindah.
Pada  Gambar  6,  kotak  merah  menunjukkan daerah uplift terbesar, sehingga tampak jelas adanya perubahan  pola  deformasi  diantara  dua  wilayah (Surabaya Utara dan Surabaya Barat) yang  dilewati oleh  garis  sesar  Kendeng.  Pola  penurunan  tanah terjadi pada rentang 0 sampai -50 mm/th, kemudian saat melewati sesar Kendeng terjadi kenaikan muka tanah mulai 0 sampai +20 mm/th. Dari nilai tersebut untuk mengindikasikan bahwa sesar Kendeng dalam kondisi aktif, diperlukan pengolahan data lebih lanjut untuk  menghilangkan  pengaruh  deformasi  yang disebabkan  selain  dari  aktivitas  sesar,  sehingga nantinya  dapat  diketahui  seberapa  besar  aktivitas dan  jenis  sesar  apakah locked  fault atau creeping fault .  Jika  sesar  Kendeng  termasuk  dalam locked fault ,  maka  potensial  gempa  akan  lebih  besar  dari pada  estimasi  yang  diperhitungkan  sebelumnya,
Gambar 6. Peta Deformasi Kota Surabaya
sedangkan  jika creeping  fault ,  maka  sebaiknya menghindari  pembangunan infrastruktur  di sepanjang sesar (Anjasmara dkk., 2018).

## PENUTUP Simpulan dan Saran
PS-InSAR merupakan metode yang efisien untuk memantau  deformasi,  khususnya  di  daerah perkotaan.  Berdasarkan  nilai  residual  dari  hasil validasi  antara LOS  displacement dan vertical displacement dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  PS- InSAR sesuai dengan data GPS.
Dari  analisis  PS-InSAR,  menunjukkan  sebagian besar  penurunan  permukaan  tanah  ( subsidence ) terjadi  di  bagian  Surabaya  Utara  (Asemrowo  dan Morokrembangan)  dan  Timur  (Kenjeran,  Sukolilo, dan  Gunung  Anyar  Tambak)  dengan velocity penurunan  rata-rata  sebesar  50  mm/tahun. Sedangkan  di  bagian  Surabaya  Barat  yang  dilewati oleh Sesar Kendeng mengalami kenaikan muka tanah (uplift) dengan velocity kenaikan rata-rata sebesar 20 mm/tahun.    Berdasarkan  data  geologi,  hasil  pada penelitian  ini  sesuai  dengan  jenis  Sesar  Kendeng yaitu  sesar  naik,  yang  menyebabkan  terangkatnya barisan pegunungan di selatan Jawa.
Saran  yang  dapat  diberikan  untuk  penelitian yang akan datang adalah:
1. Menggunakan data DEM dengan resolusi yang lebih baik untuk meningkatkan koreksi topografi ketika  melakukan  pengurangan  fase  akibat topografi.
2. Menggunakan  citra  SAR  yang  lebih  sensitif terhadap tanah dan beresolusi spasial tinggi.
3. Untuk  mengurangi  dekorelasi  temporal  dan geometrik  maka  perlu  adanya  penambahan sejumlah  data  SAR  yang  lebih  banyak  lagi (rentang  waktu  pengamatan  diperpanjang); dengan catatan jarak perpendicular tidak lebih dari 150 m.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  yang sebesar-besarnya  kepada European  Space  Agency (ESA) yang telah menyediakan data Sentinel-1A dan SARProz  yang  telah  memfasilitasi  penulis  dalam
penggunaan software pengolahan  PS-InSAR. Penelitian  ini  didukung  oleh  Laboratorium Geodinamika  dan  Lingkungan,  Departemen  Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

## DAFTAR PUSTAKA
Anjasmara,  I.M.,  Mauradhia,  A.,  dan  Susilo  (2019), "Surface  Deformation  and  Earthquake  Potential  in Surabaya from GPS Campaigns Data", IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , Vol.389, hal.
012032. http://doi.org/10.1088/1755- 1315/389/1/012032.
Anjasmara,  I.M.,  Yulyta,  S.,  Cahyadi,  M.N.,  Khomsin,  K., Taufik,  M.  dan  Jaelani,  L.  (2018), Land  Subsidence Analysis  in  Surabaya  Urban  Area  Using  Time  Series InSAR Method , hal. 020071,
http://doi.org/10.1063/1.5047356.
Anjasmara,  I.M.,  Yusfania,  M.,  Kurniawan,  A.,  Resmi, A.L.C.  dan  Kurniawan,  R.  (2017),  "Analysing  Surface Deformation in Surabaya from Sentinel-1A Data Using DInSAR  Method", AIP  Conference  Proceedings , Vol.1857, No.1, hal. 100013.
http://doi.org/10.1063/1.4987119.
Badan  Pusat  Statistik  (2018), Jumlah  Penduduk  Kota Surabaya .  Diambil  17  Oktober  2019,  dari https://surabayakota.bps.go.id/dynamictable/2018/0 4/18/23/proyeksi-penduduk-kota%20surabaya- menurut-jenis-kelamin-dan-kelompok-umur-tahun- 2019.html.
Bui,  X.-N.,  Anh,  V.,  Bui,  L.,  Long,  N.,  Le  Thi  Thu,  H.  dan Goyal,  R.  (2020),  "Mining-Induced  Land  Subsidence Detection by Persistent Scatterer InSAR and Sentinel- 1: Application to Phugiao Quarries, Vietnam", dalam Lecture  Notes  in  Civil  Engineering ,  Springer  Science and  Business  Media  Deutschland,  hal.  18–38. http://doi.org/10.1007/978-3-030-60269-7_2.
Farina,  P.,  Colombo,  D.,  Fumagalli,  A.,  Marks,  F.  dan Moretti,  S.  (2006),  "Permanent  Scatterers  for Landslide  Investigations:  Outcomes  from  The  ESA- SLAM Project", Engineering Geology , Vol.88, No.3, hal. 200–217. http://doi.org/10.1016/j.enggeo.2006.09.007.
Farova, K., Jelének, J., Kopackova-Strnadova, V. dan Kycl, P.  (2019),  "Comparing  DInSAR  and  PSI  Techniques Employed  to  Sentinel-1  Data  to  Monitor  Highway Stability:  A  Case  Study  of  a  Massive  Dobkovičky Landslide,  Czech  Republic", Remote  Sensing ,  Vol.11, hal. 2670. http://doi.org/10.3390/rs11222670.
Ferretti,  A.,  Prati,  C.  dan  Rocca,  F.  (2001),  "Permanent Scatterers  in  SAR  Interferometry", IEEE  Transactions
on Geoscience and Remote Sensing , Vol.39, No.1, hal. 8–20. http://doi.org/10.1109/36.898661.
Gonnuru, P. dan Kumar, S. (2018), "PsInSAR Based Land Subsidence  Estimation  of  Burgan  Oil  Field  Using TerraSAR-X  Data", Remote  Sensing  Applications: Society  and  Environment ,  Vol.9,  hal.  17–25. http://doi.org/10.1016/j.rsase.2017.11.003.
Hanssen,  R.F.  (2001), Radar  Interferometry:  Data Interpretation and Error Analysis , Remote Sensing and Digital  Image  Processing,  Springer  Netherlands. http://doi.org/10.1007/0-306-47633-9.
Haqqi,  M.K.F.,  Yuwono,  B.D.  dan  Awaluddin,  M.  (2015), "Survei Pendahuluan Deformasi Muka Tanah dengan Pengamatan GPS di Kabupaten Demak (Studi Kasus : Pesisir  Pantai  Kecamatan  Sayung)", Jurnal  Geodesi Undip , Vol.4, No.4, hal. 81–90.
Harris, A.J.L., Groeve, T.D., Garel, F. dan Carn, S.A. (2016),
Detecting,  Modelling  and  Responding  to  Effusive Eruptions ,  Geological  Society,  United  Kiingdom.
Diambil
dari https://pubs.geoscienceworld.orghttps://pubs.geosci enceworld.org/books/book/2014/Detecting- Modelling-and-Responding-to-Effusive.
Hooper, A., Zebker, H., Segall, P. dan Kampes, B. (2004), "A  New  Method  for  Measuring  Deformation  on Volcanoes  and  Other  Natural  Terrains  Using  InSAR Persistent  Scatterers", Geophysical  Research  Letters , Vol.31,
No.23. http://doi.org/10.1029/2004GL021737.
Iodice,  A.  (2009),  "A  Survey  of  Differential  SAR Interferometry for Surface Displacement Monitoring",
2009 European Radar Conference (EuRAD) , hal. 212–
214,.
Pitoko,  R.A.  (2016), Apartemen  di  Surabaya  Bertambah 2.872  Unit .  Diambil  6  September  2017,  dari https://properti.kompas.com/read/xml/2016/07/12/ 180000721/Apartemen.di.Surabaya.Bertambah.2.87
2.Unit.
Pusat  Studi  Gempa  Nasional  (2017), Peta  Sumber  dan Bahaya Gempa Indonesia Tahun 2017 ,.