JGISE  Vol. 6 No. 2 (2023), pp. 153 - 162     |     https://doi.org/10.22146/jgise.87585

## JGISE

## Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Pemanfaatan Citra Sentinel-1 SAR dan Metode Change Detection Approach Untuk Analisis Sebaran Spasial Wilayah Banjir dan Area Terdampak (Studi Kasus: Banjir Kabupaten Aceh Utara 2022)
( Utilization of Sentinel-1 SAR Imagery and Change Detection Approach Method for Spatial Distribution Analysis of Flood Areas and Affected Areas (Case Study: Floods of North Aceh District 2022) )
Favian Adith Budiarto, Filsa Bioresita
Departemen Teknik Geomatika, FTSPK Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia
Penulis Korespondensi: Filsa Bioresita | Email: filsa_b@geodesy.its.ac.id
Diterima ( Received ): 01/Aug/23     Direvisi ( Revised ): 17/Dec/23    Diterima untuk Publikasi ( Accepted ): 18/Dec/23

## ABSTRAK
Secara  global,  terdapat  51,6%  kerusakan  yang  disebabkan  oleh  bencana  banjir  dari  total  kerusakan  akibat  bencana  alam.  Banjir dianggap sebagai jenis bencana yang paling mahal dalam hal kerusakan properti dan korban jiwa. Pada awal bulan Oktober 2022, bencana banjir melanda Kabupaten Aceh Utara. Tercatat sebanyak 52.449 jiwa dari 15.499 KK terdampak banjir, di mana 41.120 jiwa di  antaranya  terpaksa  mengungsi.  Terkait  dengan  hal  tersebut,  pemantauan  bencana  banjir sangat  penting  untuk  dilakukan.  Salah satu  cara  untuk  melakukan  pemantauan  bencana  banjir  adalah  dengan  melakukan  identifikasi  wilayah  banjir.  Hal  tersebut  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  citra  Sentinel-1  SAR  ( Synthetic  Aperture  Radar ).  Citra  Sentinel-1  adalah  citra  SAR  yang  tersedia secara bebas dengan resolusi spasial dan temporal yang tinggi, sehingga berpotensi untuk memfasilitasi pemantauan wilayah banjir yang dinamis. Change detection approach dengan metode threshold dipercaya dapat mengekstrak wilayah banjir dari citra Sentinel-1 SAR  secara  efektif  dan  akurat.  Dalam  penelitian  ini,  sebaran  banjir  diekstrak  dari  data  Sentinel-1  SAR  polarisasi  VH  dengan mendeteksi  perubahan  nilai  piksel  citra  Sentinel-1  SAR  pada  sebelum  terjadinya  banjir  dan  saat  terjadinya  banjir.  Nilai threshold kemudian  diaplikasikan  untuk  memisahkan  objek  banjir  dan  non  banjir.  Dilakukan  pula  estimasi  area  terdampak  pada  area persawahan dan permukiman. Hasil akhir dari penelitian ini adalah peta sebaran banjir dan peta area terdampak banjir yang terjadi pada 8 dan 20 Oktober 2022. Luas sebaran banjir pada 8 dan 20 Oktober 2022 secara berurutan adalah 12.331,309 ha dan 6.070,184 ha.  Uji  validasi  banjir  8  dan  20  Oktober  2022  pada  penelitian  ini  diperoleh  nilai  akurasi  97%  dan  98%  dengan  koefisien  Cohen's Kappa sebesar 0,84 dan 0,89.
Kata Kunci : Banjir, Sentinel-1, Synthetic Aperture Radar, Change Detection Approach, Kabupaten Aceh Utara.

## ABSTRACT
Globally, floods account for 51.6% of the total damage caused by natural disasters. Floods are considered the most costly type of disaster in terms of property damage and loss of life. In early October 2022, a flood hit North Aceh District, affecting 52,449 people from 15,499 households, with 41,120 people forced to flee. Considering this, flood disaster monitoring is crucial. One effective method to monitor floods is by identifying flood areas, which can be achieved using Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) imagery. Sentinel-1 imagery offers freely available SAR imagery with high spatial and temporal resolution, making it ideal for dynamic flood area monitoring. The change detection approach, using the threshold method, is believed to be effective and accurate in extracting flood areas from Sentinel-1 SAR images. In this study, the flood distribution was extracted from VH polarized Sentinel-1 SAR data by detecting changes in the pixel values before and during the flood. The threshold value was then applied to distinguish between flooded and non-flooded objects. Additionally, estimates  of  the  affected  area  were  carried  out  in  rice  fields  and  urban  areas.  The  final  result  of  this  research  is  a  map  showing  the distribution of floods and a map of the areas affected by the floods that occurred on 8 and 20 October 2022. The flood distribution on 8 and 20 October 2022 was 12,331.309 ha and 6,070.184 ha, respectively. The flood validation test on October 8 and 20, 2022, obtained an accuracy value of 97% and 98%, with Cohen's Kappa coefficients of 0.84 and 0.89, respectively.
Keywords : Floods, Sentinel-1, Synthetic Aperture Radar, Change Detection Approach, North Aceh Regency.
© Author(s) 2023.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## 1. Pendahuluan
Indonesia  merupakan  negara  yang  rawan  akan terjadinya  bencana  alam.  Bencana  alam  merupakan serangkaian  peristiwa  alam  yang  terjadi  secara  tiba-tiba (seperti  badai,  tornado,  atau  banjir)  dan  menyebabkan korban jiwa serta kerusakan serius (Meriam Webster, n.d). Oleh  karena  itu,  bencana  alam  menyebabkan  gangguan serius  terhadap  fungsi  suatu  masyarakat  yang menimbulkan  kerugian  bagi  manusia,  materi,  ekonomi, atau  lingkungan  luas  di  mana  masyarakat  tidak  dapat memulihkan  dengan  sumber  dayanya  sendiri  (UNISDR, 2009; Pratiwi & Santosa, 2021).
Terdapat  51,6%  kerusakan  yang  disebabkan  oleh bencana  banjir  dari  total  kerusakan  akibat  bencana  alam secara  global  selama  tahun  2021  (CRED,  2022).  Per  10 Oktober 2022, tercatat sebanyak 2.740 bencana alam telah terjadi di Indonesia sejak 1 Januari-10 Oktober 2022. Dari jumlah  data  tersebut,  bencana  alam  banjir  menjadi bencana  alam    yang  paling  sering  melanda  Indonesia dengan total kejadian sebanyak 1.096 kali (BNPB, 2022).
Banjir  didefinisikan  sebagai  keadaan  di  mana terendamnya  suatu  daratan  atau  wilayah  akibat  volume air yang meningkat (BNPB, 2004). Pada definisi yang lain, banjir merupakan suatu keadaan di mana terhambat atau tidak  tertampungnya  air  pada  saluran  air,  sehingga meluap dan menggenangi daratan (Suripin,2003)
Pada awal Oktober 2022, intensitas hujan lebat melanda wilayah  Kabupaten  Aceh  Utara  dan  menimbulkan  banjir setinggi 50-100 cm.  Bencana banjir tersebut terjadi akibat intensitas  hujan  tinggi  yang  menyebabkan  meluapnya  air aliran  Krueng  (sungai)  Keureuto  dan  Krueng  Pirak. Luapan  air  sungai  juga  menggenangi  rumah  masyarakat dan  lahan  persawahan  (Syahputra,  2022).  Berdasarkan data yang dilaporkan oleh Badan
Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) dan
Badan Penanggulangan  Bencana  Aceh  (BPPA),  total  warga  yang terdampak akibat bencana banjir di Kabupaten Aceh Utara mencapai  52.499  jiwa  dalam  15.499  kepala  keluarga,  di mana 41.120 jiwa dalam 12.598 kepala keluarga terpaksa harus mengungsi (Surry, 2022).
Untuk mengidentifikasi dan menghitung estimasi luasan banjir  di  Kabupaten  Aceh  Utara  secara  cepat,  maka dilakukan pemetaan wilayah terdampak banjir menggunakan  teknik  akuisisi  data  citra  satelit penginderaan jauh. Pemanfaatan satelit penginderaan jauh terbukti efektif dalam memetakan area banjir (Notti et al., 2018).  Ketersediaan  data  citra  satelit  penginderaan  jauh yang  gratis  dalam  beberapa  tahun  terakhir  memberikan peningkatan signifikan untuk memproduksi peta bencana banjir dengan biaya yang rendah di seluruh dunia (Notti et al., 2018).
Pada penelitian ini, digunakan data citra satelit Sentinel- 1  SAR  sebagai  data  utama  untuk  analisis  spasial  dan identifikasi area wilayah banjir. Data citra Sentinel-1 SAR diolah  dengan  metode change  detection  approach dan
pengaplikasian  nilai threshold (ambang  batas)  untuk mengekstraksi  objek  banjir.  Polarisasi  yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  VH  atau cross-polarization . Polarisasi  VH  dipilih  karena  polarisasi  tersebut  memiliki respon  backscatter  yang  memadai  untuk  memetakan banjir  dan  memiliki  potensi  yang  lebih  baik  dalam membedakan badan air dan non  badan air  (Manjusree  et al.,  2012).  Kelebihan  polarisasi  VH  yang  lain  adalah mampu mengidentifikasi lebih baik pada area persawahan dan  lahan  terbuka  (Clement  er  al.,  2017).  Pengolahan dilakukan  menggunakan  platform  Google  Earth  Engine (GEE)  dan  ArcGIS.  Platform  GEE  dapat  digunakan  untuk pemrosesan  dan  analisis  peta  banjir  tanpa  perlu mengunduh  data  atau  perangkat  keras  komputasi  yang tinggi (Tiwari et al, 2020). Pemetaan banjir ini diharapkan dapat  menjadi  data  pendukung  untuk  referensi  dalam upaya  mitigasi  untuk  meminimalisir  potensi  kerusakan akibat bencana banjir di masa mendatang.

## 2. Data dan Metodologi

## 2.1. Data dan Lokasi
Lokasi  penelitian  yang  menjadi  objek  penelitian  ini adalah Kabupaten Aceh Utara. Secara geografis, Kabupaten Aceh  Utara  terletak  pada  96°52’00’’–97°31’00”  bujur timur dan 04°46’00”–05°00”40” lintang ut ara. Batas-batas daerah dari Kabupaten Aceh Utara adalah sebagai berikut:
• Batas Utara : Kota Lhokseumawe dan Selat Malaka
• Batas Selatan  : Kabupaten Bener Meriah
• Batas Timur  : Kabupaten Aceh Timur
• Batas Barat : Kabupaten Bireuen
Gambar 1. Lokasi Penelitian, Batas Administrasi Kabupaten Aceh Utara
Adapun  data  utama  yang  dibutuhkan  dalam  studi  ini adalah  data  citra  Sentinel-1  SAR  IW  GRD  resolusi  spasial 20  m  dan pixel  spacing 10  m.  Citra  Sentinel-1  sebelum banjir diakuisisi pada 26 September 2022. Citra Sentinel-1 saat  banjir  yang  diakuisisi  pada  8  dan  20  Oktober  2022. Data vektor batas kecamatan Kabupaten Aceh Utara skala
1:25000  digunakan  untuk  membatasi  pengolahan  citra pada area studi. Data vektor sungai skala 1:250.000, Data NASA SRTM Digital Elevation 30m, Data JRC Global Surface Water  Mapping  Layers,  v1.4,  dan  Data  ESA  WorldCover 10m  v200  digunakan  sebagai  data  pendukung  dalam identifikasi  wilayah  banjir.  Data  Indeks  Bahaya  Banjir Kabupaten  Aceh  Utara  InaRisk  BNPB  digunakan  sebagai data pembanding hasil identifikasi.
2.1. Metodologi
Gambar 2.  Diagram Alir Pengolahan Data Secara garis besar tahapan pengolahan data merujuk ke langkah-langkah yang direkomendasikan oleh UN-SPIDER, 2019.  Tahapan  pengolahan  data  yang  pertama  adalah preprocessing .  Tahap  ini  dilakukan  pada  citra  sebelum banjir  dan  saat  banjir  untuk  menghasilkan  mosaik  citra yang  siap  untuk  diolah  lebih  lanjut.  Informasi  dari  data citra Sentinel-1 SAR Level-1 Ground Range Detected (GRD) pada  Earth  Engine  Catalog  telah  diolah  melalui  langkah- langkah preprocessing ,  yaitu apply orbit file , thermal noise removal ,  kalibrasi  radiometrik,  koreksi terrain ,  dan konversi backscatter ke dalam desibel. Setelah  itu,  dilakukan data  filtering. Tahapan  ini bertujuan  untuk  menentukan  jenis  instrumen  mode, polarisasi, pass  direction ,  resolusi  spasial,  dan  batasan wilayah  yang  digunakan.  Untuk  mode  instrumen  yang digunakan  adalah Interferometric Wide Swath (IW),  jenis polarisasi  yang  digunakan  adalah  VH  ( cross-polarization ),
pass direction yang digunakan adalah descending , resolusi spasial  adalah  10  meter,  dan  area  studi  yang  digunakan adalah  Kabupaten  Aceh  Utara.  Citra  akan  disematkan dengan  data  vektor  Kabupaten  Aceh  Utara  yang  telah diunggah pada aset Google Earth Engine.
Data  citra  akan  diproses speckle-filtering untuk mengeliminasi noise . Speckle-filtering secara  matematis dijabarkan pada persamaan (1) dan (2).
) ( K C W K Y ij −  + = (1)
di mana Y ij : citra despeckle K : rata-rata pada kernel W : fungsi pembobotan C : center element pada kernel Untuk menghitung W
) 2 ( 2    w k k W + = (2) di mana
W : fungsi pembobotan  2 k : variansi dari citra referensi  2
: variansi dari piksel dalam kernel
Metode change  detection  approach diaplikasikan  pada citra yang sudah melalui tahap speckle-filtering . Data yang diolah  menggunakan  metode change  detection  approach adalah citra pada 26 September 2022 untuk citra sebelum kejadian  banjir  serta  citra  pada  8  dan  20  Oktober  2022 untuk citra saat kejadian banjir. Nilai hamburan balik citra saat  banjir  dibagi  dengan  sebelum  banjir.  Proses change detection  approach secara  matematis  dijelaskan  pada persamaan (3).
Y i X i W = (3)
di mana D
:  perbedaan  nilai  hambur  balik  (difference  value atau nilai beda)
X i : nilai hamburan balik piksel saat banjir
Y i : nilai hamburan balik piksel sebelum banjir
Untuk mengekstraksi banjir maka dilakukan penetapan nilai threshold (ambang  batas).  Nilai  ambang  batas ditentukan  melalui  teknik  sampling  untuk  memperoleh rentang nilai beda pada objek banjir dan objek non banjir. Teknik sampling dilakukan  dengan  mengambil  titik-titik sampel  nilai  beda  pada  objek  banjir  dan  non  banjir.
Pemilihan lokasi titik sampel dilakukan secara interpretasi visual  melalui  pengamatan  kecerahan  rona  gelap  terang pada change detection approach layer . Binary  Flood  Extend  Layer dilakukan untuk mengekstraksi  area  banjir  dan  memisahkan  antara  objek banjir  dan  non  banjir.  Nilai  beda  ( difference value )  pada piksel  yang  bernilai  lebih  dari  nilai threshold akan termasuk kedalam objek banjir dan nilai kurang dari nilai threshold akan termasuk kedalam objek non banjir.
Exclude  Area  with  5%  Slope dilakukan  untuk mengeliminasi  piksel  yang  terdeteksi  sebagai  banjir dengan nilai slope lebih dari 5%. Proses ini menggunakan DEM  berbasis  data  SRTM  30  meter.  Data  DEM  tersebut kemudian  diolah  untuk  menentukan  tingkat  kemiringan lereng atau slope , sehingga menghasilkan citra kemiringan lereng.  Proses  ini  menghilangkan  area  yang  terdeteksi sebagai  banjir  pada  area  curam  (kemiringan  lereng  lebih dari 5%).
Gambar 3.  Perubahan Citra Sentinel-1 SAR pada Tanggal 26 September 2022, 8 Oktober 2022, dan 20 Oktober 2022
Exclude Permanent Water dilakukan untuk memisahkan area terdeteksi banjir terhadap objek badan air permanen ( permanent water ). Data permanent water didapat dengan mengolah  data  JRC  Global  Surface  Water  Mapping  v1.4. Sehingga diperoleh layer badan air permanen pada lokasi penelitian. Exclude  Pixel  with  <  8  Neighbours bertujuan untuk  mengeliminasi  piksel  yang  terhubung  kurang  dari delapan piksel yang berdekatan. Selain itu proses ini untuk mereduksi noise dari hasil ekstraksi sebaran banjir.
Selanjutnya  dapat  dihitung  total  luas  banjir  dan  area terdampak.  Dilakukan  pula  proses  intersect  layers  untuk mendapatkan  area  persawahan  dan  permukiman  yang terdampak  banjir  beserta  luasannya.  Hasil  pengolahan sebaran banjir divalidasi dengan dengan data Peta Indeks Bahaya  Banjir  pada  laman  InaRISK  yang  diterbitkan  oleh
Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB).  Proses validasi menggunakan perhitungan confusion matrix .

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Visualisasi Perubahan Citra SAR
Visualisasi  perubahan  citra  SAR  didapatkan  dari kumpulan  set  citra  yang  diakuisisi  sebelum  terjadinya banjir  dan  saat  terjadinya  banjir.  Citra  diunduh  melalui Earth  Engine  Data  Catalog  dan  dilakukan  identifikasi mengenai  perubahan  yang  terjadi  pada  citra  antara sebelum  dan  saat  terjadinya  banjir.  Hasil  identifikasi perubahan citra ditunjukkan pada Gambar 3.
Pada  Gambar  3  ditunjukkan  perubahan  rona  pada akuisisi  data  citra  Sentinel-1  SAR  tanggal  26  September 2022, 8 Oktober 2022, dan 20 Oktober  2022. Ketiga citra tersebut  memiliki  rentang  hambur  balik  ( backscatter ) yaitu -28,4113 hingga 8,3119. Rentang nilai pada Gambar 2 menunjukkan  bahwa  semakin tinggi  nilai hambur  balik maka  semakin  terang  rona  pada  objek  citra  dan  semakin rendah nilai hambur balik maka semakin gelap rona pada objek citra.
Nilai  hambur  balik  yang  tinggi  dengan  rona  cerah menunjukkan  bahwa  objek  pada  citra  tersebut memantulkan  energi  gelombang  lebih  banyak  dan menghasilkan intensitas yang lebih  tinggi  pada citra SAR, pada  umumnya  objek  dengan  rona  cerah  pada  citra menunjukkan  bahwa  objek  tersebut  merupakan  objek non-air. Pada nilai hambur balik yang rendah dengan rona gelap  menunjukkan  bahwa  objek  pada  citra  tersebut mengenai  permukaan  air,  di  mana  sebagian  besar  energi gelombang  radar  diserap  atau  ditransmisikan  ke  dalam air.
Oleh  karena  itu,  perubahan  rona  cerah  ke  gelap  yang muncul pada tanggal 8 Oktober 2022 dan 20 Oktober 2022 diidentifikasi sebagai munculnya objek air berupa banjir.
3.2. Hasil Change Detection Approach
Hasil dari proses pengolahan change detection approach ditunjukkan  pada  Gambar  4  dan  Gambar  5  berupa  peta difference  layer yang  menunjukkan  perubahan  hambur balik  ( backscatter )  citra  antara  sebelum  banjir  pada  26 September  2022  dan  saat  banjir  pada  8  Oktober  2022. Rentang  nilai  pada  nilai  beda  ( difference  value )  yang ditunjukkan pada Gambar 4 dan Gambar 5 adalah rentang nilai 0,6329 hingga 1,6172 dan 0,703 hingga 2,734.
Hasil pengolahan change detection approach divisualisasikan  menjadi  histogram  pada  Gambar  6  dan Gambar  7  untuk  mengetahui  persebaran  nilai  beda  dan jumlah pikselnya. Pada perubahan citra tanggal 8 Oktober, nilai  beda  yang  memiliki  jumlah  piksel  paling  banyak adalah nilai 1,016 dengan jumlah piksel sebanyak 328.631 piksel  dan  nilai  beda  yang  memiliki  jumlah  piksel  paling sedikit adalah nilai 0,633 dengan jumlah piksel sebanyak 1
piksel. Pada perubahan citra tanggal 20 Oktober, nilai beda yang  memiliki  jumlah  piksel  paling  banyak  adalah  nilai 0,984  dengan  jumlah  piksel  sebanyak  615.596  piksel. Sedangkan  nilai  beda  yang  memiliki  jumlah  piksel  paling sedikit adalah nilai 0,703 dengan jumlah piksel sebanyak 1 piksel.
Gambar 4. Hasil Change Detection Approach Berupa Difference Layer yang Menunjukkan Perubahan Citra pada Sebelum Banjir (26 September 2022) dan Saat Banjir (8 Oktober 2022)
Gambar 5.  Hasil Change Detection Approach Berupa Difference Layer yang Menunjukkan Perubahan Citra pada Sebelum Banjir (26 September 2022) dan Saat Banjir (20 Oktober 2022)
Teknik sampling digunakan  untuk  mendapatkan  nilai threshold .  Pada  Gambar  8,  disajikan  persebaran  titik-titik sampel  untuk  memperoleh  sampel  nilai  beda  pada  objek banjir  dan  non  banjir.  Teknik sampling menghasilkan rentang  nilai  beda  pada  objek  non  banjir  adalah  0,6328 hingga 1,1236 dan 1,2526 hingga 1,6172 pada objek banjir. Dari rentang tersebut, maka terdapat transisi antara nilai 1,1236  hingga  1,256.  Untuk  memperoleh  nilai  pasti  dari
nilai  beda  yang  digunakan  sebagai  nilai threshold ,  maka ditentukan  melalui  median  dari  rentang  gap  transisi tersebut,  yaitu  nilai  1,881  (Gambar  9).  Nilai threshold 1,881  diaplikasikan  ke  dalam  layer  yang  sudah  melalui tahapan change detection approach .
Gambar 6.  Histogram  Nilai Beda ( Difference Value ) 8 Oktober 2022
Gambar 7.  Histogram  Nilai Beda ( Difference Value ) 20 Oktober 2022
3.3 Sampling dan Nilai Threshold
Gambar 8.  Sebaran Titik Sampel pada Proses Teknik Sampling untuk Memperoleh Rentang Nilai Beda pada Objek Banjir dan Objek Non Banjir
Gambar 9. Rentang Nilai Beda Objek Banjir, Non Banjir, dan Hasil Nilai Threshold 3.4 Peta Sebaran Spasial Wilayah Banjir Pada Gambar 10 dan Gambar 11, disajikan dua bingkai peta yang menggambarkan hasil ekstraksi sebaran spasial wilayah  banjir.  Sebaran  banjir  tersebut  sudah  melalui tahapan refining dengan  mengeliminasi  sebaran  banjir yang bertampalan dengan badan air permanen, berada di kemiringan  lereng  lebih  dari  5%,  dan  terhubung  kurang dari 8 piksel berdekatan.
Pada  Gambar  10  dan  Gambar  11    dapat  dilihat  bahwa puncak  banjir  terjadi  pada  tanggal  8  Oktober  2022  dan mengalami penyusutan luasan area banjir pada tanggal 20 Oktober 2022. Area banjir terkonsentrasi di sisi timur laut
dari pusat wilayah administrasi Kabupaten Aceh Utara dan menyebar ke daerah perbatasan Kabupaten Lhokseumawe.
Pada  Gambar  10,  sebaran  banjir  mengikuti  aliran Krueng  (sungai)  Keureuto,  Krueng  Pasee,  Krueng  Pirak, Krueng Sampayniat, dan beberapa Anak Krueng Keureuto sehingga  luapan  air  sungai  merupakan  salah  satu  faktor penyebab terjadinya banjir.
Pada  Gambar  11,  banjir  digambarkan  dengan  area berwarna  biru dan tersebar di sisi utara serta timur dari wilayah administratif Kabupaten Aceh Utara. Area sebaran banjir  mendampak  seluruh  wilayah  kecamatan  di Kabupaten  Aceh  Utara  baik  pada  banjir  8  Oktober  2022 maupun  banjir  20  Oktober  2022.  Terdapat  wilayah kecamatan  yang  terdampak  banjir  dengan  luas  lebih  dari 100 ha, yaitu sejumlah 20 kecamatan pada 8 Oktober 2022 dan 14 kecamatan pada 20 Oktober 2022.
Perubahan luas dan area banjir pada 8 dan 20 Oktober 2022  mengindikasikan  bahwa  sepanjang  bulan  Oktober 2022  hujan  masih  terus  terjadi  yang  mengakibatkan dinamika  luasan  banjir.  Pada  puncak  banjir  8  Oktober 2022,  Kecamatan  Lhoksukon  menjadi  kecamatan  dengan sebaran  banjir  terluas.  Namun,  penurunan  luas  sebaran banjir secara signifikan terjadi di kecamatan tersebut pada 20  Oktober  2022.  Kecamatan  dengan  area  banjir  paling luas pada 20 Oktober 2022 adalah Kecamatan Tanah Luas.
Gambar 10. Peta Sebaran Banjir dan Pola Aliran Krueng (sungai) Kabupaten Aceh Utara pada Oktober 2022
Gambar 11. Peta Sebaran Banjir dan Kecamatan Terdampak Kabupaten Aceh Utara pada Oktober 2022 3.5 Luas Banjir dan Area Terdampak Bencana  banjir  berdampak  signifikan  pada  area persawahan  dan  permukiman.  Guna  mengidentifikasi dampak  banjir  terhadap  objek-objek  di  wilayah persawahan  dan  permukiman,  maka  dilakukan  proses intersect  layers antara  data  sebaran  banjir  dengan  data tutupan lahan yang bersumber dari ESA WorldCover 10m v200.  Hasil  dari  analisis  ini  memperlihatkan  area  yang terdampak,  sebagaimana  tergambarkan  pada  Gambar  12 dan Gambar 13.
Gambar 12. Peta Sebaran Banjir dan Area Terdampak Kabupaten Aceh Utara pada 8 Oktober 2022
Gambar 13. Peta Sebaran Banjir dan Area Terdampak Kabupaten Aceh Utara pada 20 Oktober 2022
Untuk  memperoleh  luas  area  banjir,  luas  area persawahan  terdampak,  dan  luas  area  permukiman terdampak, maka dilakukan export pada hasil olahan data- data  tersebut  pada  Google  Earth  Engine  dan  dikalkulasi menggunakan  ArcGIS.  Total  area  persawahan  adalah 39734,058  ha,  sedangkan  untuk  total  luas  area permukiman  adalah  3442,305  ha.  Luasan  sebaran  area banjir pada tanggal 8 Oktober 2022 dan 20 Oktober 2022 disajikan pada Tabel 1.
Luas sebaran banjir dan area terdampak pada 8 dan 20 Oktober  2022  secara  berurutan  disajikan  pada  Tabel  1., yaitu  seluas  12.331,309  ha  dan  6.070,184  ha  untuk  luas banjir;  seluas  9.849,944  ha  dan  5.515,136  ha  untuk  luas area  persawahan  terdampak;  dan  seluas  34,120  ha  dan 13,853 ha untuk luas area permukiman terdampak.
Persentase area persawahan terdampak  terhadap total luas area persawahan pada 8 dan 20 Oktober 2022 secara berurutan adalah 24,8% dan 13,9%, sedangkan persentase area  permukiman  terdampak  terhadap  total  luas  area permukiman  secara  berurutan  adalah  1%  dan  0,4%. Persentase luas banjir pada puncak banjir 8 Oktober 2022 terhadap  luas  Kabupaten  Aceh  Utara  adalah  sebesar 4,57%.
Perubahan  nilai  hambur  balik  pada  area  persawahan diambarkan  pada  Gambar  14.  Wilayah  persawahan (pertanian lahan basah) yang umumnya digenangi oleh air memiliki  nilai  hambur  balik  yang  lebih  tinggi  dan menghasilkan  rona  citra  yang  lebih  cerah  dibandingkan dengan wilayah persawahan yang sudah terendam banjir. Kondisi  basah  pada  tanah  dari  pengairan  sawah  tidak menghasilkan  nilai  hambur  balik  yang  rendah  karena permukaan tanaman padi masih lebih tinggi dibandingkan genangan  air.  Jarak  antar  tanaman  padi  yang  rapat menyebabkan  pantulan  energi  gelombang  memiliki  pola yang  serupa  dengan  pantulan  pada  area  daratan  kering. Nilai  hambur  balik  menjadi  rendah  ketika  banjir merendam  padi,  di  mana  permukaan  air  lebih  tinggi dibandingkan tanaman padi.
Gambar 14. Perubahan Citra Sentinel-1 SAR pada Tanggal 26 September 2022, 8 Oktober 2022, dan 20 Oktober 2022 pada area persawahan.
Pola  banjir  yang  mendampak  area  persawahan digambarkan pada Gambar  15. Area persawahan menjadi area  yang  paling  dominan  terdampak  akibat  banjir. Dominasi area persawahan sebagai area terdampak banjir disebabkan  karena  kemampuan  citra  radar  yang memetakan banjir dengan baik pada lahan terbuka.
Gambar 15. Area Persawahan Terdampak Banjir
Gambar 16. Area Permukiman Terdampak Banjir Pola  banjir  yang  mendampak  area  permukiman digambarkan  pada  Gambar  16.  Pada  area  permukiman terdampak banjir, didapatkan area terdampak yang minim karena  keterbatasan  citra  Sentinel-1  SAR  dalam mendeteksi  objek  banjir  pada  wilayah  lahan  terbangun atau  area  permukiman.    Salah  satu  keterbatasan pemanfaatan  citra  Sentinel-1  SAR  untuk  pemetaan  banjir adalah  sulitnya  membedakan  antara  objek  air  dan permukaan  seperti  air  terutama  di  daerah  permukiman perkotaan  di  mana  permukaan  halus  yang  kedap  air memiliki  sifat  hamburan  balik  yang  serupa  dengan  air. Analisis  tersebut  sesuai  dengan  hasil  penelitian  yang dilakukan  oleh  Shen  dkk  (2019).  Untuk  mengatasi keterbatasan  kemampuan  citra  Sentinel-1  SAR  dalam mendeteksi  banjir  pada  area  permukiman,  maka diperlukan  pengolahan  khusus  melalui  dukungan  data
Tabel 1. Luas sebaran banjir dan area terdampak Tanggal Kejadian Banjir Banjir (ha) Persawahan Terdampak (ha) Permukiman Terdampak (ha) 8 Oktober 2022 12.331,309 9.849,944 34,120 20 Oktober 2022 6.070,184 5.515,136 13,853
pemetaan  lainnya  melalui  pemetaan  terestris  dan pemetaan foto udara (fotogrametri).
Berdasarkan analisis tersebut, citra Sentinel-1 SAR lebih cocok  digunakan  untuk  memetakan  banjir  yang mendampak  area  persawahan.  Hal  tersebut  digunakan untuk  mengatasi  kekhawatiran  jangka  panjang  yang disebabkan  oleh  banjir  besar  yang  berfokus  pada kerusakan  sistemik  di  mana  beras  padi  sebagai  makanan pokok  seringkali  menjadi  perhatian  paling  serius  karena gagal panen dalam bencana banjir besar.
3.6 Validasi Data
Hasil  dari  ekstraksi  sebaran  banjir  pada  penelitian  ini selanjutnya dilakukan validasi dengan data Indeks Bahaya Banjir  yang  diterbitkan  oleh  InaRISK  BNPB  pada  tahun 2019. Layer  Indeks  Bahaya  Banjir  tersebut  diolah menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  metode GFI  ( Geomorphic Flood Index ) yang menghasilkan visualisasi indeks bahaya banjir  pada  skala  DAS  wilayah  luas  (Shalih, Osmar  dkk.,  2023).  Klasifikasi  dari  indeks  bahaya  banjir adalah  berdasarkan  nilai  ketinggian  genangan.  Tinggi genangan  kurang  dari    sama  dengan  0,75  m diklasifikasikan  sebagai  bahaya  rendah,  tinggi  genangan antara  0,75 – 1,5  m  diklasifikasikan  sebagai  bahaya sedang,  dan  tinggi  genangan  lebih  dari    1,5  m diklasifikasikan  sebagai  bahaya  tinggi  (Nugroho, Pratomo Cahyo dkk., 2019) .
Metode  validasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah confusion matrix . Hasil ekstraksi dilakukan intersect layers dengan  data  layer  Indeks  Bahaya  Banjir  yang kemudian  diukur  akurasinya  dengan  membuat  titik-titik sampel  penilaian  akurasi.  Jumlah  titik  sampel  yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 108 titik. Strategi sampling dari  titik  sampel  yang  dibuat  adalah stratified random sampling . Sebaran titik sampel dapat dilihat pada Gambar 17 dan Gambar 18.
Gambar 17. Peta Sebaran Titik Sampel Uji Akurasi untuk Validasi Banjir Kabupaten Aceh Utara pada 8 Oktober 2022
Gambar 18. Peta Sebaran Titik Sampel Uji Akurasi untuk Validasi Banjir Kabupaten Aceh Utara pada 20 Oktober 2022
Proses confusion  matrix ini  menghasilkan overall accuracy dan  nilai  koefisien  kappa  secara  berturut-turut adalah  sebesar  97,22%  dan  0,84  pada  olahan  banjir  8 Oktober  2022  pada  Tabel  2,  serta  98,15%  dan  0,89  pada olahan banjir 20 Oktober 2022 pada Tabel 3.

## 4. Kesimpulan
Pada  penelitian  ini,  ekstraksi  wilayah  banjir  dan  area terdampak  dapat  dilakukan  melalui  komputasi  awan
Tabel 3. Hasil Perhitungan Confusion Matrix Sebaran Banjir 8 Oktober 2022 Class Value Non Banjir Banjir Total User Accuracy Kappa Banjir 9 1 10 90,00% Non Banjir 1 94 95 98,94% Total 10 95 105 0,00% P. Accuracy 0,9 0,99 - 98,10% Kappa 0,89 * P. Accuracy – Producer Accuracy
Tabel 2. Hasil Perhitungan Confusion Matrix Sebaran Banjir 8 Oktober 2022 Class Value Non Banjir Banjir Total User Accuracy Kappa Banjir 9 1 10 90,00% Non Banjir 2 96 98 97,96% Total 11 97 108 0,00% P. Accuracy 0,82 0,99 - 97,22% Kappa 0,84 * P. Accuracy – Producer Accuracy
Google  Earth  Engine  menggunakan  metode change detection  approach dengan  pengaplikasian threshold secara  efektif  dan  optimal  untuk rapid  mapping .  Puncak banjir  teridentifikasi  pada  8  Oktober  2022  dengan  luas sebesar  12.331,309  ha.  Persentase  luas  banjir  tersebut sebesar  4,57%  dari  total  luas  wilayah  administrasi Kabupaten  Aceh  Utara.  Kecamatan  terdampak  paling parah  adalah  Kecamatan  Lhoksukon  dengan  luas  banjir sebesar 3.346,224 ha.
Identifikasi  sebaran  banjir  pada  area  terdampak memiliki potensi yang baik dalam memetakan area banjir pada  area  persawahan,  sedangkan  pada  pemetaan  area banjir  pada area  permukiman  terdapat beberapa  batasan kemampuan identifikasi. Luas persawahan terdampak dan permukiman  terdampak  pada  8  dan  20  Oktober  2022 secara  berturut-turut  adalah  seluas  9.849,944  ha  dan 5.515,136 ha untuk luas area persawahan terdampak dan seluas  34,120  ha  dan  13,853  ha  untuk  luas  area permukiman terdampak.

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam  artikel  ini  ( The  authors  declare  no  competing interest ).

## 6. Referensi
BNPB. (2014). Rencana Nasional Penanggulangan Bencana 2015-2019.  Rencana  Nasional  Penanggulangan
Bencana 2015-2019 RINGKASAN, 1 – 115. https://www.bnpb.go.id//uploads/renas/1/BUK U RENAS PB.pdf
BPS Kabupaten Aceh Utara. (2022). Kabupaten Aceh Utara Dalam Angka 2022. Badan Pusat Statistik.
Clement,  Miles  &  Kilsby,  Chris  &  Moore,  Philip.  (2017).
Multi-Temporal SAR Flood Mapping using Change Detection. Journal of Flood Risk Management. 11. 10.1111/jfr3.12303.
CRED. (2022). Disasters in numbers. Brussels: CRED. Furna,  P.  Z.  (2022,  Oktober  14).  Dampak  Banjir,  Ratusan Hektar  Tanaman  Padi  di  Aceh  Utara  Alami  Fuso. https://www.ajnn.net/news/dampak-banjir- ratusan-hektar-tanaman-padi-di-aceh-utara- alami-fuso/index.html
Manjusree,  P.,  Kumar,  L.  P.,  Bhatt,  C.  P.,  Rao,  G.  S.,  & Bhanumurthy,  V.  (2012).  Optimization  of threshold  ranges  for  rapid  flood  inundation mapping by evaluating backscatter profiles of high incidence angle SAR images. International Journal of  Disaster  Risk  Science,  3(2),  113 – 122. https://doi.org/10.1007/s13753-012-0011-5 /s13753-012-0011-5 Merriam-Webster.  (n.d.).  Natural  disaster.  In  Merriam- Webster.com  dictionary.  https://www.merriam- webster.com/dictionary/natural%20disaster
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, 1673. https://doi.org/10.3390/rs10111673. Nugroho,  Pratomo  Cahyo  dkk.  (2019).  Modul  Teknis Penyusunan  Kajian  Risiko  Bencana  Banjir.
Direktorat Pengurangan Risiko Bencana. Direktorat  Pengurangan  Risiko  Bencana  Badan Nasional Penanggulangan Bencana.
Pratiwi,  Z.  N.  &  Santosa  P.  B.  (2021).  Pemodelan  dan Visualisasi  Genangan  Banjir  untuk  Mitigasi Bencana  di  Kali  Kasin,  Kelurahan  Bareng,  Kota Malang, Journal  of  Geospatial  Information  Science and Engineering, JGISE Vol. 4 No. 1 (2021), pp. 56 – 64. https://doi.org/10.22146/jgise.56525 Shalih,  Osmar.  dDkk.  (2023).  Risiko  Bencana  Indonesia “Memahami  Risiko  Sistemik  di  Indonesia”.  Pusat Data,  Informasi,  dan  Komunikasi  Kebencanaan BNPB.
Shen,  X.,  Wang,  D.,  Mao,  K.,  Anagnostou,  E.,  &  Hong,  Y. (2019).  Inundation  extent  mapping  by  synthetic aperture  radar:  A  review.  Remote  Sensing,  11(7),
87
Suripin.  (2003).  Sistem  Drainase  Perkotaan  Yang Berkelanjutan. Andi: Yogyakarta. Surry,  K.  (2022).  Korban  Banjir  Aceh  Utara  yang Mengungsi Capai 41.120 Warga. https://aceh.antaranews.com/berita/308557/kor ban-banjir-aceh-utara-yang-mengungsi-capai- 41120-warga Syahputra,  D.  (2022,  Oktober  8).  Belasan  Desa  di  Aceh Utara Dilanda Banjir. https://aceh.antaranews.com/berita/308245/bel asan-desa-di-aceh-utara-dilanda-banjir
Tiwari V, Kumar V, Matin MA, Thapa A,Ellenburg WL, Gupta N, et al. (2020) Floodinundation mapping-  Kerala 2018;  Harnessing  thepower  of  SAR,  automatic threshold  detectionmethod  and  Google  Earth
Engine. PLoS ONE 15(8):e0237324. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0237324
UNISDR  (UN  International  Strategy  for  Disaster Reduction).  (2009).  UNISDR  Terminology  on Disaster  Risk  Reduction;  United  Nations:  Geneva, Switzerland.
UN-SPIDER  (United  Nations  Platform  for  Space-based Information  for  Disaster  Management  and Emergency  Response  -  UN-SPIDER).  (2019). Recommended  Practice:  Flood  Mapping  and Damage Assessment Using Sentinel-1 SAR Data in
Google Earth Engine. https://www.un- spider.org/advisory-support/recommended- practices/recommended-practice-google-earth- engine-flood-mapping