http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalikt
e-ISSN         : 2620-309X

## DINAMIKA GENANGAN PESISIR JAKARTA BERDASARKAN DATA MULTI- TEMPORAL SATELIT MENGGUNAKAN INDEKS AIR DAN POLARISASI RADAR
DYNAMIC OF COASTAL INUNDATION IN JAKARTA BASED ON DATA MULTI- TEMPORAL SATELLITES USING WATER INDEX AND RADAR POLARIZATION
Asmadin 1* , Vincentius Paulus Siregar 2 , Ibnu Sofian 3 , Indra Jaya 2 , & Antonius Bambang Wijanarto 3
1 Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Halu Oleo, Kendari, 93132, Indonesia
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB University, Bogor, 16680, Indonesia
3 Badan Informasi Geospasial (BIG), Cibinong, Bogor, 16911, Indonesia
* E-mail: asmadin234@gmail.com

## ABSTRACT
Combining baseline data of remote sensing systems active and passive has many advantages in monitoring coastal  inundation  dynamically.  It  has  advanced  the  surface  water  information  gaps  in  coastal  areas, especially  areas  covered  by  clouds  and  shadows.  The  main  objective  of  this  study  was  to  assess  the dynamics of coastal inundation in Jakarta based on multi-temporal data optics of Landsat 8 and Synthetic Aperture Radar (SAR) Sentinel 1A. The method of this research used two water index algorithms. They are Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI) and Dynamic Surface Water Extent (DSWE) based on  spectral  reflectance  values  and  empirical  formulas.  The  other  method  is  using  the  coefficient backscattering of water from a single polarization of Vertical Verticals (VV) and Vertical Horizontal (VH). The study results show that the use of both satellite data baseline of 8, 9, 15, and 16 days is quite effective, applying  inundation  dynamics  for  8-49  days.  Based  on  the  threshold  value  of  MNDWI  >  0.123  and  the backscattering coefficient of  -19dB  are  quite efficient to extract satellite data information.  The empirical algorithms  result  in  the  feature  of  inundation,  especially  along  the  coastal  dikes,  reservoirs,  mangrove ecosystems, and built-up lands. Satellite monitoring results show that the peak of inundation occurred on 30 May 2016 and  was  still visible on 15 June 2016.  The combination of remote sensing methods is quite effective and efficient for monitoring inundation dynamically.
Keywords : inundation, Jakarta, landsat 8, sentinel 1a, polarization, water index

## ABSTRAK
Kombinasi baseline data  pengindraan  jauh  sistem  aktif  dan  pasif  memiliki  banyak  keuntungan  dalam pemantauan  dinamika  genangan  pesisir.  Kedua  jenis  sensor  satelit  mengatasi  kesenjangan  informasi genangan,  terutama  pada  area  yang  ditutupi  awan/bayangan.  Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  untuk mengkaji dinamika genangan di wilayah pesisir Jakarta berdasarkan data multi-temporal sensor optik dari Landsat  8  dan Synthetic  Aperture  Radar (SAR)  Sentinel  1A.  Metode  penelitian  ini  menggunakan  dua algoritma indeks air. Algoritma tersebut yaitu Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI) dan Dynamic Surface Water Extent (DSWE) berdasarkan nilai spektral reflektansi dan formula empirik. Metode lainnya  adalah  menggunakan  nilai  rata-rata  koefisien backscatter air  dari  analisis  polarisasi  tunggal Vertikal Vertikal (VV) dan  Vertikal Horisontal (VH). Hasil studi menunjukkan bahwa  penggunaan kedua tipe  data  satelit  dengan baseline data  8,  9,  15  dan  16  hari  cukup  efektif  memantau  dinamika  genangan selama  8-49  hari,  termasuk  area  yang  tertutup  awan  dan  bayangan.  Berdasarkan  nilai threshold dari MNDWI  >0,123  dan  koefisien backscattering  air -19dB  cukup  efisien  digunakan  untuk  mengesktrak informasi  data  satelit.  Algoritma  empiris  tersebut  menghasilkan  kenampakan  genangan,  terutama  di sepanjang  tanggul  pantai,  waduk,  ekosistem  mangrove  dan  lahan  terbangun.  Hasil  pemantauan  satelit menunjukkan  bahwa  puncak  genangan  terjadi  pada  30  Mei  2016  dan  masih  terlihat  pada  15  Juni  2016. Kombinasi  metode  pengindraan jauh  tersebut  cukup  efektif  dan efisien  untuk  memantau  genangan secara dinamis.
Kata kunci : genangan, indeks air, Jakarta, landsat 8, polarisasi, sentinel 1a

## I. PENDAHULUAN
Dampak  perubahan  iklim  global menjadikan wilayah pesisir Jakarta termasuk 10  besar  kota  di  Asia  Tenggara  yang  rentan terhadap  tekanan  lingkungan  (Yusuf  & Fransisco,  2009).  Jakarta  merupakan  salah satu kota di Indonesia yang memiliki tingkat kerentanan lingkungan laut sedang (Wibowo,  2012).  Posisinya  yang  berada  di wilayah  pesisir  menjadikannya  sebagai  kota pesisir  yang  paling  rentan  tidak  hanya  di Indonesia,  tetapi  tercatat  sebagai  salah  satu kota  paling  rentan  terhadap  penggenangan pesisir  di  dunia  (Sundermann et  al .,  2014). Semakin  buruknya  penurunan  tanah  diban- dingkan  dengan  kenaikan  muka  laut  lokal berpotensi  memperburuk  penggenangan  air permukaan  pesisir.  Selama  lebih  dari  lima tahun  terakhir,  titik-titik  rawan  penggena- ngan  meningkat  pesat  di  semua  wilayah pesisir  Jakarta.  Kota  ini  sering  mengalami penggenangan  sepanjang  tahun,  meskipun pada  kenaikan  muka  laut  lokal  yang  relatif rendah  (Sutrisno et  al .,  2011;  Abidin et  al., 2015).  Air  laut  sudah  melanda  tanggul pantai  dan  membanjiri  wilayah  yang  rentan di  sepanjang  pesisir  Jakarta  (Takagi et  al ., 2017).  Pada  awal  Juni  2016,  sejumlah tanggul pantai roboh akibat kenaikan gelom- bang  laut,  menyebabkan  penggenangan  air permukaan  di  sebagian  daratan  Jakarta  (Ali, 2016).  Hal  ini  berpengaruh  terhadap  aspek lingkungan  dan  ekologis  (Sutrisno et  al ., 2011).
Fenomena  penggenangan  air  permu- kaan  atau  banjir  rob  sangat  spesifik  dalam 10 tahun  terakhir  di  wilayah  pesisir  Jakarta. Beberapa studi diantaranya melaporkan bah- wa  kejadian  penggenangan  tersebut  terjadi pada  2007,  2008,  2009,  2010,  2011,  2012, 2013  dan  2014  (Simarmata,  2018),  2011 (Anggraini et  al .,  2012),  2013,  2014  dan 2015  lalu  (Jamalludin et  al .,  2016).  Studi tersebut  menghimpun  semua  informasi  data banjir rob  dari  berbagai  media  massa secara online.  Kajian  informasi  genangan  air  per- mukaan  dapat  menggunakan  kombinasi
pengindraan  jauh  sistem  aktif  dan  pasif sejauh  ini.  Dalam  tiga  dekade  terakhir,  pen- dekatan  sistem  pasif  (Huang et  al .,  2014;  Ji et  al .,  2009;  Ouma  &  Tateishi,  2006) dikembangkan  dari  berbagai  model  indeks air.  Secara  spesifik U.S.  Geological  Survey (USGS)  mengembangkan  produk  Landsat  8 difokuskan pada genangan permukaan tanah (Jones,  2015).  Landsat  8  memiliki  lebih banyak  kanal  dan  disain bandwidth yang lebih  baik  sebagai  bentuk  perbaikan  teknis yang  bersifat  revolusioner  dari  generasi Landsat  sebelumnya  (Iron et  al .,  2012). Salah  satu  yang  berkembang  dari  revolusi Landsat  8  ini  adalah  pengembangan  Indeks Air  ( Water  Index )  untuk  memetakan  peng- genangan  pada  piksel  bebas  awan/bayangan menggunakan  model Dynamic  Surface Water Extent (DSWE) (Jones, 2015). Model DSWE  merupakan  pengembangan  dari indeks  air Modified  Normalized  Difference Water Index (MNDWI) (Xu, 2006). Berbagai studi pengindraan jauh menjadikan MNDWI  pilihan penting untuk diimplemen- tasikan  pada  pemetaan  air  secara  cepat  di wilayah  berskala  besar  (Ouma  &  Tateishi, 2006),  meskipun  pendekatan  ini  memiliki keterbatasan-keterbatasan  (Du et  al .,  2014). Model Dynamic  Surface  Water  Extent me- rupakan  pengklasifikasi  tanpa  pengawasan. Penetapan  nilai threshold model  sesuai analisis mendalam berdasarkan data spektro- metri in  situ dan  Landsat  di  berbagai  lokasi perairan  terbuka  dan  parsial  di  Amerika Utara (DeVries et al ., 2017).
Pengindraan  jauh  sistim  pasif  biasa- nya  lebih  sensitif  terhadap  awan/bayangan, dibandingkan  dengan  gangguan  ionosfer yang  lebih  kecil  pada  sistem  aktif  C-band (Rignot  &  Mouginot,  2012).  Lembaga Satelit  Eropa  (ESA)  telah  meluncurkan satelit  SAR  Sentinel  1A  (S1A)  yang  me- miliki C-band sejak 3 April 2014. Frekuensi akusisi  data  dari  satelit  ini  12  hari,  konfi- gurasi akuisisi  sama, dan resolusi spasial 20 m  (Cazals et  al., 2016).  Sehingga  satelit  ini cukup  sesuai  untuk  menggambarkan  peng- genangan  yang  terjadi  selang  beberapa  hari.
Produk  data  S1A  dinilai  konsisten  mem- berikan  geolokasi  yang  sangat  akurat  yang mencerminkan  keberhasilan  misi  sejauh  ini (Schubert et  al., 2015).  Beberapa  studi (White et  al .,  2015;  Schumann  &  Moller, 2015)  merangkum  beberapa  metode  untuk memantau  perubahan  tingkat  air  permukaan pada  tanah  jenuh,  vegetasi  tergenang,  dan perubahan  tutupan  lahan  basah.  Metode  ini didasarkan  pada  analisis  interferometrik, terutama  dengan  multi-temporal  data  inten- sitas  dan  koherensi  interferometri  (Hall- Atkinson  &  Smith,  2001),  indeks  polarisasi penuh  (Novak  &  Netishen,  1992;  Brisco et al., 2011)  atau  parsial  (Betbeder et  al ., 2014).
Kombinasi  data  multi-temporal  SAR untuk  mendeteksi  penggenangan  sangat menguntungkan  (Lang et  al., 2008;  Lang  & Kasischke, 2008). Kombinasi multi- temporal  data  Sentinel  1A  dan  Landsat  8 menjadi  penting  bagi  kedua  satelit  dari
sistem  aktif  dan  pasif  tersebut  digunakan untuk  mengkaji  dinamika  genangan  air  per- mukaan  di  wilayah  pesisir  Jakarta.  Selain itu,  dikembangkan  beberapa  model  analisis ekstraksi  genangan  air  pemukaan  yang  spe- sifik terhadap kedua satelit  yang  merupakan tujuan utama penelitian  ini.  Penerapan  batas waktu ( timeline ) data akuisisi dari dua satelit tersebut dengan menggunakan beberapa mo- del  analisis  akan  meningkatkan  kualitas informasi  dan  mengatasi  kesenjangan  infor- masi dinamika genangan, baik secara spasial maupun temporal.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Lokasi
Studi  ini  dilaksanakan  pada  Juni- Desember 2017 berlokasi di wilayah Jakarta ( Figure  1 ).  Daerah  penggenangan  biasanya terletak  di  wilayah  pesisir  Jakarta (6°7-22’S dan 106°40-55’E).
Figure 1. Research location.

## 2.2. Bahan dan Peralatan
Bahan-bahan  yang  digunakan  dalam studi  ini,  yaitu  data  citra  multi-temporal Landsat  8  dan  Sentinel  1A.  Data  satelit tersebut  merupakan  data  terbuka  yang  di- distribusikan  oleh European  Space  Agency (ESA) melalui program Copernicus dan data yang  diperoleh  dari  misi  Landsat  yang dikelola  oleh National  Aeronautics  and Space  Administration (NASA)  dan US Geological  Survey .  Data  satelit  tersebut disajikan  secara  lengkap  pada Table  1 . Produk  data  Landsat  8  yang  digunakan biasanya  mencakup  data  dari  sensor  OLI ( Operational  Land  Imager )  dan  TIRS ( Thermal  Infrared  Sensor ).  Produk  Landsat 8 tersebut  memiliki data pemantulan permu- kaan  dari Level  1  Terrain (L1T),  sebagai- mana  tertulis  L1TP  ( Level-1  Terrain Precision ) dalam tipe datanya. Data Landsat 8  diperoleh  dari  USGS  yang  dapat  unduh secara gratis pada laman https://earthexplorer.usgs.gov.  Data  Sentinel 1A  yang  digunakan,  yaitu  data Ground Range Detection (GRD) diperoleh dari ESA, dapat  diunduh  secara  terbuka  pada  laman https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home. Data  GRD  merupakan  salah  satu  yang tersedia  dari  mode Interferometric  Wide (IW).  Mode  tersebut  memiliki  lebar  sapuan sepanjang 250 km dan resolusi spasial 5 m x 20  m.  Produk  GRD  memperhitungkan  nilai koefisien backscatter air  dan  objek  lainnya. Satelit  Sentinel  1A  memiliki  resolusi  tem- poral  12  hari  yang  mendukung  mode  penci- traan tersebut dengan resolusi dan jangkauan yang  berbeda  (Potin et  al., 2014).  Kese- luruhan  format  data  Landsat  8  dan  Sentinel
1A disusun dalam format Standard Archieve Format  Europa (SAFE)  (Irons et  al .,  2012) dengan  resolusi  temporal  yang  bervariasi mulai dari baseline 8 hingga 49 hari.
Perangkat keras ( hardware )  yang di- gunakan  untuk pra-processing hingga post- processing citra menggunakan satu set kom- puter  MacBook  Pro  dengan  RAM  8GB  dan Processor Core i7.  Data  survei  diperoleh menggunakan  GPS,  kamera  dan  lain-lain. Perangkat  lunak  ( software )  diantaranya QGIS  Las  Palmas  versi  2.18.15  dan  SNAP versi  5.0.  QGIS  memiliki interface dengan banyak free  open  source  plugin. Salah satunya
adalah Semi-Automatic Classification Plugin /SCP (Congedo, 2016).

## 2.3. Pengolahan dan Analisis Citra
Pengolahan  citra  digital  Landsat  8 secara  semi  otomatis  menggunakan plugin SCP, terutama untuk mengunduh data secara online  dan  pra  pengolahan  (koreksi  atmos- ferik dan konversi ke  nilai reflektan). Tahap pengolahan  selanjutnya,  yaitu  klasifikasi algoritma  SAM,  MNDWI,  DSWE  dan  lain- lain  menggunakan  QGIS.  Blok  diagram pengolahan  citra  digital  tersebut  disajikan pada Figure 2.
Analisis  citra  Landsat  8  menggu- nakan  algoritma  Indeks  Air  ( Water  Index Algorithm ).  Dua  algoritma  indeks  air  yang digunakan,  yaitu  MNDWI  (Xu,  2006)  dan DSWE  (Jones,  2015).  Persamaan  kedua algoritma  indeks  air  tersebut  menggunakan nilai  reflektansi  spektral  dan  nilai threshold kanal  citra  Landsat  8.  Kedua  algoritma indeks air tersebut disajikan pada Table 2.
Table 1. Multi-temporal data of Landsat 8 and Sentinel 1A used this research.
Platform Sensor Data acquisition Spatial Resolution Spatial Resolution Landsat 8  OLI 13/5/2016 30 m x 30 m  https://earthexplorer.usgs.gov 30/6/2016 30 m x 30 m Sentinel 1A C- Band SAR 22/5/2016 5 m x 20 m https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home 30/5/2016 5 m x 20 m 15/6/2016 5 m x 20 m
Figure 2.  Inundation feature data processing on the coast of Jakarta using Landsat 8 Imagery.
Table 2. Water index formula used.
Water indexes Formula Reference MNDWI (Green–MIR)/(Green+MIR) Xu (2006) DSWE (MNDWI > 0.123) or MNDWI>-0.5 and NIR<0.2 and SWIR<0.1 Jones (2015) Pengolahan data radar Sentinel 1A menggunakan  beberapa tool yang  ada  di aplikasi  SNAP.  Data  yang  diunduh  dalam format. SAFE memiliki kapasitas sangat be- sar  (sekitar  8GB),  yang  terdiri  dari  3  subset Interferometric Wave (IW), sehingga tool S1 TOPS  Split akan  menentukan  pilihan  salah satu  subset  sesuai  area  studi.  Teknik  ini untuk  merekonstruksi  area  studi  dan  mere- duksi kapasitas data yang sangat besar. Tool selanjutnya  adalah  langkah inline SNAP untuk  memperoleh file orbit  satelit  meng- gunakan Apply Orbit File . Biasanya lintasan orbit  terbang  satelit  terdeteksi  oleh  banyak sensor,  seperti  gyro  yang  terpasang,  GPS, dan  juga  pengamatan  di  darat.  Data  orbit dihitung  tepat  membutuhkan  waktu,  se- hingga  data  orbit  yang  tepat  tidak  termasuk dalam  banyak  bundel  data  satelit  SAR. SNAP  mendapatkan  data  orbit  yang  lebih tepat  untuk  membantu  meningkatkan geo- coding dan  hasil  pemrosesan  SAR  lainnya. Metode sintetis yang digunakan untuk mem- buat  citra  SAR  juga  memiliki  kelemahan.
Gangguan  yang  merusak  gelombang  SAR biasanya  mengakibatkan  citra  SAR  meng- alami noise . Noise citra  SAR  disebut “bintik”  atau  “ speckle ”.  Pengurangan speckle  noise dilakukan  dengan  menggu- nakan  filter  tunggal  yang  tersedia  di  SNAP. Pengolahan  data  Sentinel  1A  dalam  bentuk file  ZIP  biasanya  citra  aslinya  terbalik  di software SNAP,  ditampilkan  sesuai  urutan perolehan  data  yang  tidak  sesuai  dengan representasi  kartografi,  sehingga  dilakukan re-proyeksi  citra  dari  sensor  geometri  ke proyeksi  geografis  menggunakan  koreksi topografi  ( terrain  correction ).  Pengaruh sudut  datang  ( incidence  angle )  yang  dite- rima sinyal signifikan (Schumann & Moller, 2015)  terutama  pada  mode  operasi  sensor yang menggunakan petak jalur orbit (O’Grady et  al., 2013;  2014).  Oleh  karena itu,  diperlukan  koreksi incidence  angle. Diagram  pemrosesan  data  multi-temporal radar  SAR  Sentinel  1A  disajikan  pada Figure 3.
Analisis Synthetic Aperture Radar
Convert to
Reflectance
Atmospheric Correction Spectral Angle Mapper (SAM)
Classification Algorihtm MNDWI
Classification Landsat 8 OLI Water and Non Water DSWE Water Mask Data Inundation Changed
Inundation / non Inundation
Figure 3.  InSAR Sentinel 1A processing diagram to detect coastal inundation in Jakarta.
(SAR)  menggunakan  analisis  polarisasi  pe- nuh  (Brisco et  al .,  2011)  atau  parsial (Betbeder et  al .,  2014).  Analisis  polarisasi tunggal  VV  dan  VH,  atau  dual  polarisasi VV+VV  dan  VH+VV  menggunakan  data intensitas  ( intensity )  yang  dikonversi  ke dalam  satuan decible (dB) . Persamaan  koe- fisien backscattering biasanya  dalam  satuan  dB.  Selanjutnya koefisien backscatter dinormalisasi
menjadi
, dimana = area yang
terkait  objek  yang  dikaji  (Ferretti et  al., 2007).

## 2.4. Validasi Akuisisi Data
Beberapa metode validasi citra, dian- taranya  dengan  menggunakan  hasil  peng- ukuran  gerak  naik  turunnya  muka  air  laut selama bulan September 2016 menggunakan MOTIWALI  ( Mobile  Tide  Water  Level Instrument ). Instrumen pasang surut tersebut dikembangkan  oleh  Laboratorium  Instru- mentasi  Departemen  ITK,  FPIK  IPB University  (http://teknologi-kelautan.com). MOTIWALI  tersebut  ditempatkan  di  rumah pasut  BIG,  stasiun  Kolinlamil  Jakarta. Seterusnya  dianalisis  prediksi  pasang  surut 29  piantan  menggunakan  GUI  MATLAB Tide  Leve l: Prediction 2010  versi  1  (Boon, 2007).  Hasil  analisis  data  pasang  surut  ter- sebut  digunakan  untuk  memprediksi  ke- naikan  laut  rata-rata,  ketinggian  air  laut  ter- tinggi  dan  kenaikan  air  laut  selama  periode akuisisi citra dan fenomena pasut pada  Mei-
Juni 2016. Selain itu, dilakukan penelusuran informasi dari berbagai sumber  media  infor- masi  secara online  dan  survei  langsung,  ter- masuk  memeriksa  sebagian  tanggul  waduk dan tanggul pantai di Jakarta.

## III.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Analisis Indeks Air Menggunakan Data Multi- Temporal Landsat 8
Hasil  studi  menunjukkan  bahwa algoritma  MNDWI  meningkatkan  nilai reflektansi  air  bernilai  positif.  Kondisi tersebut  ditunjukkan  dari  kenampakan  dan nilai  reflektan  air  pada Figure  4 .  Nilai reflektansi  air  menunjukkan  makin  positif dan  objek  lainnya  negatif.  Objek  badan  air, pencampuran  air  pada  ekosistem  mangrove, dan  objek  non  air  yang  berwarna  merah tampak  jelas  sebelum  tergenang  pada  citra akusisi  13/5/2016  dibandingkan  setelah penggenangan pada citra akuisisi 30/6/2016. Berdasarkan  hasil  modifikasi  NDWI,  nilai reflektansi  air  sebesar  0,478  diperoleh  dari data  citra  akuisisi  sebelum  penggenangan berlangsung.  Modifikasi  model  tersebut (MNDWI) meningkatkan nilai reflektansi air sebesar  0,129  yang  diekstrak  dari  algoritma NDWI.  Peningkatan  nilai  reflektansi  air  se- besar 0,493 juga diperoleh pada citra akusisi setelah  penggenangan  dengan  nilai  0,2 menggunakan  algoritma  NDWI.  Selain  itu, modifikasi model NDWI juga meningkatkan nilai  reflektansi  pencampuran  air  dan  objek
Thermal Noise Removal S1 TOPS Split Terrain Correction Calibration Apply Orbit File Speckle Filter SAR Sentinel 1A DEM SRTM Convert to
dB Stack file Water mask SAR data inundation
lainnya  sebelum  dan  setelah  genangan masing-masing  bernilai  negatif,  yaitu  -0,169 dan  -0,127  menjadi  0,004  dan  0,163.  Nilai pencampuran ini merupakan kelas parsial air yang  dipengaruhi  oleh  objek  lain,  misalnya awan.  Awan/bayangan  dan  atau  sedimentasi bercampur air terdeteksi berwarna kekuning- an pada gambar tersebut.
Nilai  reflektan  MNDWI  ini  sesuai studi  Xu  (2006)  menunjukkan  kemampuan algoritma  tersebut  di  pesisir  Jakarta  meng- hasilkan  beberapa  hal,  yaitu  (i)  air  memiliki nilai  reflektansi  positif  lebih  besar,  karena menyerap  lebih  banyak  cahaya  MIR  dari- pada  cahaya  NIR;  dan  (ii)  lahan  terbangun dan  tanah  dan  vegetasi  memiliki  nilai negatif.  Tanah  lebih  mencerminkan  cahaya MIR  daripada  cahaya  NIR  dan  vegetasinya
mencerminkan  cahaya  MIR  masih  lebih banyak  dari  pada  cahaya  hijau.  Kontras antara  air  dan  tanah  buatan  MNDWI  sangat diperbesar oleh peningkatan nilai reflektansi air dan penurunan nilai lahan yang dibangun dari  yang  positif  ke  negatif.  Peningkatan nilai  reflektan  air  makin  negatif  pada  citra MNDWI  lebih  jelas,  seperti  air  terbuka, sedangkan  tanah,  tanah  dan  vegetasi  yang dibangun di seluruh nilai negatif dan karena- nya  dapat  ditekan  dan  bahkan  dibuang. Sedangkan  nilai  reflektansi  negatif  merupa- kan  objek  bukan  air  atau  pencampuran  air dan objek lainnya.
Berdasarkan  nilai  spektral  MNDWI yang  diklasifikasi  menggunakan  model SAM,  menunjukkan  pola  lokasi  air  permu- kaan sesuai klasifikasi MNDWI, seperti
Before inundation – Data acquisition of 13/5/2016
After inundation –
Data acquisition of 30/6/2016
Figure 4. The results of the MNDWI algorithm for multi-temporal data Landsat 8.
Before inundation –
Data acquisition of 13/5/2016
After inundation –
Data acquisition of 30/6/2016
Figure 5. The results of the SAM algorithm for multi-temporal data Landsat 8.
ditunjukkan Figure  4. Teknik  pembelajaran secara supervised SAM menggunakan thres- hold 20 berdasarkan 30 kelas yang dibentuk nilai  spektral  ROI  air,  non  air,  awan/ bayangan  citra  MNDWI.  Perubahan  kenam- pakan  badan air, air  dan  non air  lebih signi- fikan  setelah  penggenangan  dibandingkan sebelum  penggenangan.  Kedua  algoritma MNDWI dan SAM cukup baik diterapkan di wilayah  pesisir  tropik,  seperti  Jakarta  untuk memverifikasi  objek  air  permukaan  dan lainnya.
Penerapan  algoritma  DSWE (Jones, 2015) menggunakan nilai threshold MNDWI  dan  NIR  dan  SWIR  menunjukkan performa  yang  berbeda  untuk  menggam- barkan  penggenangan  air  permukaan  pesisir Jakarta.  Performa  tersebut  disajikan  pada Figure  6. Nilai threshold MNDWI  >0,123 menunjukkan  performa  lebih  baik  terhadap air  permukaan.  Perubahan  penggenangan
permukaan makin tidak terlihat dengan jelas menggunakan formula DSWE 2 = MNDWI>- 0,5  AND  NIR<0,2  AND  SWIR<0,1. DSWE 2 menggunakan  kombinasi  antara kanal  GREEN,  MIR,  NIR  dan  SWIR. Seperti halnya MNDWI dan SAM, algoritma DSWE 1 dan  DSWE 2 tidak  dapat  menghi- langkan noise awan/bayangan  secara  efektif di beberapa tempat. Penerapan nilai threshold DSWE 2 ditentukan secara empirik dan teruji dengan tingkat kepercayaan >70% di  perairan  sub  tropik,  Amerika  Utara (Jones, 2015), tetapi penerapannya di pesisir tropik  seperti  Jakarta  hasilnya  kurang optimal dibandingkan DSWE 1 . Nilai threhold 0,123  merupakan  data  reflektansi permukaan Landsat  yang diuji  pada 50 citra Landsat  dengan  berbagai  kondisi  awan, untuk  musim  hujan  dan  kering  selama  11 tahun  di  Amerika  Utara  (DeVries et  al., 2017).
DSWE 1– data acquisition of 13/5/2016 (Before inundation) DSWE 1– Data acquisition of 30/6/2016 (After inundation)
DSWE 2– data acquisition of 13/5/2016 (Before inundation) DSWE 2– data acquisition of 13/5/2016 (Before inundation)
Figure 6. The results of the DSWE algorithm for multi-temporal data Landsat 8.
(a) Data acquisition of 13/5/2016
(b) Data acquisition of 30/6/2016
Figure 7. The spatial dynamic (a) before and (b) after inundation in Jakarta coastal based on water masking technique from the DSWE 1 algorithm overlaid Google Earth.
Karakterisasi  spektral  reflektan  sate- lit  Landsat  umumnya  menunjukkan  nilai threshold air  bernilai  positif  atau  0 (McFeeters,  1996;  Jones,  2015).  Penetapan nilai threshold = 0  tersebut dalam algoritma MNDWI  menghasilkan  informasi  yang  ku- rang  optimal  (Asmadin et  al .,  2018).  Oleh karena  itu,  melalui  penetapan  statis  nilai threshold air  >  0.123  yang  sama  mengacu pada  Jones  (2015),  diterapkan  dalam  bebe- rapa  studi  (DeVries et  al .,  2017;  Carroll  & Loboda,  2017)  menghasilkan  klasifikasi piksel  air  yang  tinggi,  moderat,  parsial  (air yang  dikombinasikan  dengan  vegetasi  dan/ atau fraksi tanah), dan bukan air.
Dalam  studi  ini  algoritma  DSWE  meng- generalisasi  air  permukaan  dan  objek lainnya.  Melalui  proses masking terhadap nilai threshold air  permukaan  menggunakan DSWE 1 , performa penggenangan air permu- kaan  tampak  jelas  setelah  ditumpangsusun dengan Google Earth ( Figure  7 ). Perubahan tersebut  diasumsikan  tidak  adanya noise awan/bayangan. Penggenangan air permuka- an  terdeteksi  di  wilayah  ekosistem  mang- rove, lahan terbangun dan badan air yang di- tunjukkan  tanda  anak  panah  (merah).  Peru- bahan  setelah  penggenangan  tampak  pen- campuran kelas air parsial,  yaitu air dan  ha- sil  sedimentasi,  seperti  ditunjukkan  tanda anak  panah  berwarna  hijau.  Sebagian  dari area studi mengalami pencampuran kelas air parsial  dengan  awan.  Hasil  studi  ini  relevan
dengan  studi  Carroll  &  Loboda  (2017)  di mana perbaikan pada kelas “air parsial” juga memiliki implikasi penting terhadap pening- katan  deteksi  awan.  Peningkatan  jumlah  ke- seluruhan pengamatan air permukaan sangat dipengaruhi kelas air parsial  ini.  Kondisi  ini perlu  penyempurnaan  terhadap  penerapan DSWE, terutama di area studi.

## 3.2. Hasil Analisis Polarisasi Meng- gunakan Data Multi-Temporal Sentinel 1A
Polarisasi  menggambarkan  orientasi komponen  medan  listrik  dari  gelombang elektromagnetik. Polarisasi memberikan dis- kriminasi yang lebih baik dari berbagai jenis permukaan  dan  meningkatkan  pengenalan dan deteksi objek (Brisco et al ., 2011). Hasil analisis  polarisasi  tunggal  data  akuisisi 22/5/2016,  30/5/2016  dan  15/6/2016  SAR Sentinel  1A  menunjukkan  performa  radar bebas awan dan bayangan untuk mendeteksi air  permukaan.  Hal  ini  sangat  berbeda  de- ngan  hasil analisis  indeks air MNDWI  yang dikemukakan sebelumnya.
Kenampakan  air  permukaan  tampak berwarna  biru  tersebar  di  area  sekitar  vege- tasi  mangrove,  waduk,  tanggul  dan  area  la- han  terbangun  di  sepanjang  wilayah  pesisir Jakarta.  Pencampuran  air+vegetasi  terge- nang juga terdeteksi. Hasil analisis polarisasi tunggal dalam citra terrain tampak kuantitas objek  air  berbeda  antara  polarisasi  VV  dan
VH. Hasil analisis polarisasi tunggal VV dan VH  menunjukkan  bahwa  nilai  intensitas  air berkisar  -16  sampai  -22  dB.  Nilai  intensitas air  dan  objek  lainnya  yang  dideteksi  SAR Sentinel  disajikan  pada Figure  9 .  Kisaran nilai tersebut relevan dengan studi Amitrano et  al. (2014) sebesar  -17 dB untuk memoni- toring  perairan  waduk  ( reservoir ) di  Italia. ESA  menetapkan  nilai  intensitas  objek  air sebesar  -19  dB.  Nilai  tersebut  merupakan
nilai rata-rata intensitas objek air dalam studi ini.  Kedalaman  penetrasi  gelombang  radar bervariasi  terhadap  polarisasi  dan  akuisisi yang  berbeda.  Dalam  kasus  penelitian  ini, polarisasi  memberikan  informasi  tentang berbagai  lapisan  target,  misalnya reservoir atau  vegetasi  yang  tergenang.  Polarisasi memberikan  informasi  tentang  bentuk  dan orientasi  elemen  hamburan  kecil  yang  me- nyusun permukaan atau target.
Figure 8.  Result of single polarization VV analysis from GRD SAR Sentinel 1A converted into decibel  unit  (dB)  products  acquisition:  (a)  22/5/2016,  (b)  30/5/2016,  and  (d) 15/6/2016,  and  from  polarization  VH  data  acquisition  of  (c)  30/5/2016  in  the coastal area of Jakarta.
(a) VV Polarization (b) VV Polarization
(a) (b)
(c)
(d)
(c) VH Polarization (d) VV Polarization
Figure 9.  Histogram  of the sigma naught  () of  the water, and non-water objects from  single polarization  VV  analysis  from  GRD  SAR  Sentinel  1A  products  acquisition:  (a) 22/5/2016,  (b)  30/5/2016,  and  (d)  15/6/2016,  and  from  polarization  VH  data acquisistion of (c) 30/5/2016 in the coastal area of Jakarta.
Data  akuisisi  SAR  Sentinel  1A dengan baseline 8-24  hari  sangat  memung- kinkan  digunakan  untuk  memantau  air  per- mukaan. Baseline 12  hari  merupakan periode  akuisisi  terbaik  SAR  Sentinel  1A (Cazals et al., 2016). Baseline 8 hari selama periode  22/5/2016-30/5/2016  memberikan manfaat  yang  lebih  besar  dari baseline 16 hari (30/5/2016-15/6/2016)  untuk memantau lahan basah atau daerah genangan di wilayah pesisir  Jakarta.  Hasil  analisis  polarisasi  VV dan  VH  data  akuisisi  30/5/2016  menun- jukkan  bahwa  penggenangan  sudah  terjadi sejak  akhir  Mei  2016.  Kondisi  air  per- mukaan  tampak  lebih  luas  pada  polarisasi VH  data  akuisisi  30/5/2016  dibandingkan data  akuisisi  lainnya.  Lebih  dari  satu  pan- tulan backscattering cenderung  mendepola- risasi  pulsa,  sehingga  pengembalian  polari- sasi  silang  dalam  kasus  ini  lebih  besar  dari- pada  dengan  pantulan  tunggal.  Performa sistem  transmisi  V  dan  penerima  H  menun- jukkan  lebih  baik  dibandingkan  transmisi  V dan penerima V.
Dinamika  penggenangan  air  permu- kaan di wilayah pesisir Jakarta selama perio- de  akuisisi  citra  SAR  Sentinel  1A  tersebut disajikan pada Figure 10 . Perubahan bentuk dan  orientasi  air  permukaan  tampak  jelas melalui  proses masking air  menggunakan nilai  intensitas  -19  dB.  Nilai  intensitas  ter-
sebut digunakan  dalam  kombinasi polarisasi VV+VH  dapat  menunjukkan  deteksi  area yang  tergenang  lebih  terlihat  dengan  jelas berdasarkan analisis backscatter yang ditam- pilkan  melalui  virtual  kanal  merah.  Gelom- bang radar sangat tercermin dari permukaan air.  Sinyal  radar  memiliki  variabilitas  yang tinggi pada badan air, rawa dan sekitar vege- tasi  tergenang  seperti  mangrove,  karena  ke- mampuan  radar  menembus  vegetasi  dan mendorong  berbagai  jenis  mekanisme  ham- buran.
Penggenangan  terjadi  di  hampir  se- mua  kecamatan  di  Jakarta  Utara  sebagai- mana  ditunjukkan  pada  virtual  merah  pada hasil  polarisasi  VH  akusisi  30  Mei  2016 ( Figure  10 ).  Penggenangan  terdeteksi  pada sekitar area lahan terbangun, vegetasi mang- rove  dan  badan  air.  Kondisi  tanggul  pantai cukup  efektif  membatasi  naiknya  air  laut, jika  pertahanan  pantai  tersebut  berfungsi dengan  baik.  Berdasarkan  penelusuran  studi menunjukkan  bahwa  beberapa  pertahanan pantai  tidak  berfungsi  optimal,  sehingga menjadi  penyebab  genangan  terjadi.  Bebe- rapa  hal  teridentifikasi  karena  (i)  sebagian garis pantai di wilayah Kecamatan Penjaringan  dan  Cilincing  tidak  memiliki tanggul  permanen  (Kelurahan  Penjaringan, Muara  Angke);  (ii)  tanggul  permanen  yang tersedia  relatif  rendah  dan  ada  beberapa  ba-
Single polarization VV data acquisition of 22/5/2016 (before inundation) Single polarization VV data acquisition of 30/5/2016 (after inundation) Single polarization VH data acquisition of 30/5/2016 (after inundation) Single polarization VV data acquisition of 15/6/2016 (after inundation)
Figure 10.  The  spatial  variation  of  the  coastal  inundation  in  Jakarta  using  an  average backscattering coefficient of water of -19 dB.
gian  tanggul  utama  roboh  (Kapuk  Muara, Pluit,  Kamal  Muara).  Kondisi  tersebut  ma- kin diperparah dengan dampak kenaikan ge- lombang pasang ekstrim yang terjadi selama akhir  Mei  2016  yang  menyebabkan  roboh- nya  sejumlah  tanggul  seperti  disajikan  pada Table  3 .  Akibatnya  air  laut  mengalir  masuk melalui  celah-celah  tanggul  dan  mengge- nangi  pemukiman  warga  wilayah  sekitar pantai Mutiara, pasar ikan Muara Angke dan Muara  Baru  Penjaringan  selama  beberapa puluh hari (https://www.liputan6.com). Sela- ma  periode  tersebut,  ketinggian  genangan mencapai 0,30–0,80 m. Hal ini menunjukkan bahwa  ancaman  penggenangan  akibat  kena- ikan  air  laut  terutama  terjadi  di  wilayah pesisir Jakarta.
Fakta  fisik  tanggul  penahan  yang
jebol  pada  beberapa  bagian  mengakibatkan air  laut  masuk  melalui  celah-celah  tanggul yang  jebol  tersebut  sejak  akhir  Mei  2016 (Ramdani,  2017).  Hasil  penelitian  menun- jukkan  bahwa  akibat  kenaikan  gelombang air pasang yang terjadi selama beberapa hari berturut-turut  menyebabkan  ukuran  tanggul jebol bertambah besar. Puncak tanggul jebol terjadi  pada  awal  Juni  2016.  Hasil  prediksi pasut yang terjadi  selama periode 29/5/2016 hingga  2/6/2016  menunjukkan  nilai  pasang tertinggi  berkisar  antara  0,90–1,00  m.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  pada  awal Juni  2016,  kenaikan  air  pasang  relatif  lebih rendah  berkisar  0,78–0,84  m.  Meskipun  ke- naikan  air  pasang  relatif  rendah,  seperti ditunjukkan  pada Table  3 ,  proses  tidal  asi- metris  melalui  pergerakan  air  surut  kembali
membutuhkan  waktu  lebih  lama  dari  4  jam. Fakta  data  tersebut  dibuktikan  melalui  hasil Fakta  data  tersebut  dibuktikan  melalui  hasil analisis  harmonik  sebagaimana  disajikan dari  gerak  osilasi  pasang  surut  harian  pada Figure  11 .  Berdasarkan  grafik,  terutama pada Figure  11c sebagai  periode  awal  ma- suknya  air  laut  menunjukkan  bahwa  kena- ikan  air  laut  dari  level  tertinggi  hingga  air surut kembali mencapai lebih dari 5 jam dari kenaikan  muka  laut  rata-rata.  Kondisi  ini berlangsung sama sekitar 2 minggu, di mana
masih  ditemukan  adanya  area  tergenang hingga 15 Juni 2016. Selain  antisipasi kena- ikan  muka  laut  rata-rata  belum  optimal, karena  sejumlah  tanggul  pantai  belum  dire- vitalisasi. Beberapa hal lain yang juga mem- perburuk  genangan  di  wilayah  pesisir Jakarta adalah elevasi lahan pesisirnya seba- gian  besar berada di  bawah permukaan  laut, elevasi  pantai  cukup  landai,  dan  area  peng- genangan terdiri dari lapisan tanah kedap air.
Table 3.  Location of  the  collapsed  dikes,  estimated inundation height, and high tide level  on the coast of Jakarta during early June 2016.
Date/Days Locations Height of inundation (m) Height of tide (m)* 6/3/2016 (Friday) Mutiara bays 0.30-0.50 0.84 6/4/2016 (Saturday) Muara Angke Penjaringan 0.40 0.79 6/5/2016 (Sunday) East side of the Muara Baru Penjaringan dikes (Near TPI) 0.50 0.78 6/6/2016 (Monday) Reservoir dikes of Muara Angke Penjaringan 0.80 0.79
*Result of tide prediction analysis from in-situ data of MOTIWALI in Kolanlamil Jakarta Source: Primary data processed from online medias and in-situ survey (2017).
UTC 0 3 6 9 12 15 18 21 0 H e ig h t o f T id e i n m e te rs a b o v e L A T 0.2 0.4 0.6 0.8 1 10:12 0.31 Prediksi Pasut 2016/05/13 UTC 0 3 6 9 12 15 18 21 0 H e ig h t o f T id e i n m e te rs a b o v e L A T 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1:48 0.75 15:24 0.29 Prediksi Pasut 2016/05/22 (a) (b) UTC 0 3 6 9 12 15 18 21 0 H e ig h t o f T id e i n m e te rs a b o v e L A T 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1:12 0.98 11:48 0.20 Prediksi Pasut 2016/06/15 UTC 0 3 6 9 12 15 18 21 0 H e ig h t o f T id e i n m e te rs a b o v e L A T 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1:48 0.91 11:36 0.19 Prediksi Pasut 2016/06/30 (c) (d) 0.86 m
UTC 0 3 6 9 12 15 18 21 0 H e ig h t o f T id e i n m e te rs a b o v e L A T 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1:24 1.00 11:00 0.16 Prediksi Pasut 2016/05/30 (e)
Figure 11.  Graph of daily tide prediction for the acquisition of Landsat 8: (a) 13/5/2016, and (e)  30/6/2016;  Acquisition  of  Sentinel  1A:  (b)  22/5/2016,  (c)  30/5/2016,  and  (d) 15/6/2016 in Jakarta.
Figure 12. Baseline  multi-temporal  acquisition  of  Landsat  8  and  Sentinel  1A  data  used  to monitor inundation in Jakarta.

## 3.3. Baseline Data Multi-Temporal Landsat 8 dan Sentinel 1A
Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa dinamika  penggenangan  di  wilayah  pesisir Jakarta  dipantau  dengan  baik  melalui  kom- binasi  multi  temporal  data  multi-satelit Landsat  8  dan  Sentinel  1A.  Berdasarkan baseline data multi-temporal pada Figure 12 menunjukkan  bahwa  kombinasi  multi  tem- poral  data  akuisisi  cukup  efektif  untuk  me- mantau  dinamika  genangan  di  Jakarta. Waktu  liput  ulang  atau  resolusi  temporal data Landsat 8 (blok putih) dalam penelitian ini cukup lebar hingga mencapai 49 hari (13 Mei  2016–30  Juni  2016),  tidak  dapat  me- nyajikan  informasi  dengan  lebih  akurat  dari kejadian  banjir  rob  di  Jakarta  yang  ber- langsung  sekitar  7  hari. Baseline data Sentinel  1A  yang  berkisar  8  dan  16  hari dapat mengatasi kesenjangan informasi yang tidak  tersedia  pada  Landsat  8.  Hasil  studi juga menunjukkan bahwa jeda temporal data
kombinasi Landsat 8 dan Sentinel 1A selama 9-15  hari  cukup  efektif  untuk  memantau dinamika  penggenangan. Baseline data Sentinel  1A  (blok  hitam)  lebih  efektif  me- mantau  genangan  yang  berlangsung  selama 8-16 hari.

## IV.   KESIMPULAN
Penerapan  pengindraan  jauh  sistem optik  dari  satelit  Landsat  8  dan Synthetic Aperture  Radar (SAR)  Sentinel  1A  meru- pakan  salah  satu  kombinasi  terbaik  dari  dua satelit  dengan  kemampuan  sistem  deteksi dan  waktu  liputan  yang  berbeda.  Hasil ekstraksi  kenampakan  menunjukkan  kedua jenis  sensor satelit  meningkatkan pemantau- an  informasi  dinamika  spasial  dan  temporal dari genangan air permukaan secara cepat di wilayah  tropik  Jakarta.  Penerapan  model Dynamic  Surface  Water  Extent (DSWE) dengan nilai threshold reflektansi air > 0,123
dan  koefisien backscaterring air  -19dB berdasarkan  polarisasi  Vertikal  Vertikal (VV)  dan  Vertikal  Horisontal  (VH)  dapat memetakan  dengan  baik  penggenangan  air permukaan  di  sepanjang  pantai,  waduk, tanggul,  ekosistem  mangrove  dan  lahan terbangun  di  wilayah  pesisir  Jakarta  sejak akhir  Mei  2016  hingga  akhir  Juni  2016. Gabungan  waktu  liput  ulang  kedua  jenis sensor satelit menunjukkan baseline berkisar 8-49  hari. Baseline 8-16  hari  dari  data  SAR Sentinel  1A  cukup  efektif  menunjang  in- formasi dari Landsat 8 dengan baseline area studi  relatif  lama  dengan  cakupan  awan cukup tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin,  H.Z.,  H.  Andreas,  I.  Gumilar,  &
I.R.R. Wibowo. 2015. On correlation between  urban  development,  land subsidence  and  flooding  phenomena in  Jakarta. Proc.  IAHS ,  370:  15–20. https://doi.org/10.5194/piahs-370-15- 2015
Ali,  M.  2016.  Akibat  banjir  listrik  di pemukiman  pantai  Mutiara  padam.  4 Juni 2016; 01:24 WIB. https://www.liputan6.com/news/read/ 2523156/akibat-banjir-listrik-di- permukiman-pantai-mutiara-padam. Amitrano,  D.,  G.  Di  Martino,  A.  Iodice,  F. Mitidieri,  M.N.  Papa,  D.  Riccio,  &
G.  Ruello.  2014.  Sentinel-1  for Monitoring
Reservoirs:
A Performance Analysis. Remote Sens ., 6: 10676-10693. https://doi.org/10.3390/rs61110676 Anggraini, N., B. Trisakti, & T.E.B. Soesilo. 2012. Pemanfaatan  data  satelit  untuk
analisis potensi genangan dan dampak  kerusakan  akibat  kenaikan muka  air  laut. J.  Pengindraan  Jauh &  Pengolahan  Data  Citra  Digital , 9(2): 140-150.
http://jurnal.lapan.go.id/index.php/jur nal_inderaja/article/view/1788
Betbeder, J., S. Rapinel, Corpetti, E. Pottier, S.  Corgne,  &  L.  Hubert-Moy.  2014. Multitemporal classification of TerraSAR-X data for wetland vegetation  mapping. J. Appl. Remote Sens., 8: 1-16. https://doi.org/10.1117/1.JRS.8.0836 48
Boon.  2007.    World  Tides  User  Manual Version 1.03. USA.24 p.
Brisco,  B.,  M.  Kapfer,  T.  Hirose,  B. Tedford,  &  J.  Liu.  2011.  Evaluation of  C-band  polarization  diversity  and polarimetry  for  wetland  mapping.
Can. J. Remote Sens., 37:  82–92. https://doi.org/10.5589/m11-017
Carroll,  M.L.  &  T.V.  Loboda.  2017.  Multi- decadal  surface  water  dynamics  in North  American  Tundra. Remote Sens ., 9(5): 497.
https://doi.org/10.3390/rs9050497
Cazals, C., S. Rapinel, P.L. Frison, A. Bonis,
G.  Mercier,  C.  Mallet,  S.  Corgne,  &
J.P.  Rudant.  2016.    Mapping  and Characterization of Hydrological Dynamics  in  a  Coastal  Marsh  Using High  Temporal  Resolution  Sentinel- 1A  Images. Remote  Sens., 8(7):  570. https://doi.org/10.3390/rs8070570
Congedo, L. 2016. Semi-automatic classification  plugin  documentation.
Release 6.0.1.1. 198p. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.2947
4.02242/1
DeVries,  B.,  C.  Huang,  M.W.  Lang,  J.W.
Jones, W. Huang, I.F. Creed, & M.L. Carroll. 2017.
Automated quantification of surface water inundation in Wetlands Using Optical  Satellite  Imagery. Remote Sens. , 9(8): 807. https://doi.org/10.3390/rs9080807
Du, Z., W. Li, D. Zhou, L. Tian, F. Ling, H.
Wang,  Y.  Gui,  &  B.  Sun.  2014. Analysis  of  Landsat-8  OLI  imagery for  land  surface  water  mapping.
Remote  Sens.  Lett ,  5(7):  672–681. https://doi.org/10.1080/2150704X.20
14.960606
Ferretti, A.,  A.  Monti-Guarnieri, C.  Prati,  F. Rocca,  &  D.  Massonnet.  2007. InSAR  Principles:  Guidelines  for SAR  Interferometry  Processing  and
Interpretation. ESA Publications, TM-19. 40p. https://www.esa.int/esapub/tm/tm19/ TM-19_ptA.pdf
Hall-Atkinson,  C.  &  L.C.  Smith.  2001. Delineation  of  delta  ecozones  using interferometric SAR phase coherence: Mackenzie  River  Delta,
NWT. Can.  Remote  Sens.  Environ., 78: 229–238. https://doi.org/10.1016/S0034-
4257(01)00221-8
Huang,  C.,  Y.  Chen,  &  J.  Wu.  2014. Mapping spatio-temporal flood
inundation  dynamics  at  large  river basin  scale  using  time-series  flow data  and  MODIS  imagery. Int.  J.
Appl. Earth Obs. Geoinf., 26(1): 350- 362.
https://doi.org/10.1016/j.jag.2013.09.
002
Irons,  J.R.,  J.L.  Dwyer,  &  J.A.  Barsi.  2012. The  next  Landsat  satellite:  The Landsat  Data  Continuity  Mission. Remote Sens. Environ ., 122: 1-21. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.08. 026
Jamalludin, K.I. Fatoni, & T.M. Alam. 2016. Identifikasi  banjir  rob  periode  2013– 2015  di  Kawasan  Pantai  Utara Jakarta. J.  Chart  Datum , 2(2):  105- 116. https://doi.org/10.37875/chartdatum. v2i2.97
Ji, L., L. Zhang, & B. Wylie. 2009. Analysis of  dynamic  thresholds  for  the normalized  difference  water  index.
Photogramm. Eng. Remote Sens., 75:
1307-1317. https://doi.org/10.14358/PERS.75.11.
1307
Jones,  J.W.  2015.  Efficient  wetland  surface water  detection  and  monitoring  via
landsat: comparison with in situ Data from  Everglades  Depth  Estimation Network. Int.  J.  Remote  Sens .,  7: 12503-12538. https://doi.org/0.3390/rs70912503 Lang, M.W. & E.S. Kasischke. 2008.  Using c-band  synthetic  aperture  radar  data to monitor forested wetland hydrology  in  Maryland's  Coastal Plain,  USA. IEEE  Trans.  Geosci. Remote Sens., 46(2): 535-546. https://doi.org/10.1109/TGRS.2007.9 09950
McFeeters,  S.K.  1996.  The  use  of  the Normalized  Difference  Water  Index (NDWI)  in  the  delineation  of  open water  features Int.  J.  Remote  Sens.,
17: 1425–1432.
https://doi.org/10.1080/01431169608 948714 Novak,  L.M.  &  C.M.  Netishen.  1992. Polarimetric Synthetic Aperture Radar  Imaging. Int  J  Imaging  Syst Technol., 4: 306-318. https://doi.org/10.1002/ima.1850040 410
Ouma,  Y.O.  &  R.  Tateishi.  2006.  A  water index  for rapid  mapping of shoreline changes  of  five  East  African  Rift Valley  lakes:  An  empirical  analysis using  Landsat  TM  and  ETM+  data. Int.  J.  Remote  Sens., 27:  3153-3181. https://doi.org/10.1080/01431160500 309934
O’Grady, D., M. Leblanc, & A. Bass. 2013.
Relationship of local  incidence angle with  satellite  radar  backscatter  for different  surface  conditions. Int  J App Ear Obs Geoinf., 24: 42–53. https://doi.org/10.1016/j.jag.2013.02.
005
O’Grady, D., M. Leblanc, & A. Bass. 2014. The  use  of  radar  satellite  data  from multiple  incidence  angles  improves surface water mapping. Remote Sens Env ., 140: 652–664. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.10. 006
Potin,  P.,  B.  Rosich,  J.  Roeder,  &  P.
Bargellini.  2014.  Sentinel-1  mission operations  concept In  Proc.  IEEE IGARSS . 1465-1468 pp.
Ramdhani,  J.  2017.  Warga  sebut  tanggul jebol  di  Muara  Angke  sejak  Mei 2016.  10  Januari  2017;  13:22  WIB. https://news.detik.com/berita/d- 3392121/warga-sebut-tanggul-jebol- di-muara-angke-sejak-mei-2016.
Rignot, E. & J. Mouginot. 2012. Ice flow in Greenland  for  the  international  polar year 2008–2009. Geophys. Res. Lett ., 39: L11501. https://doi.org/10.1029/2012GL0516
34
Schubert,  A.,  D.  Small,  N.  Miranda,  D. Geudtner, & E. Meier. 2015.
Sentinel-1A Product Geolocation Accuracy: Commissioning Phase Results. Remote Sens ., 7: 9431-9449. https://doi.org/10.3390/rs70709431 Schumann,  G.J.P.  &  D.K.  Moller.  2015. Microwave  remote  sensing  of  flood inundation, Phys Chem Earth , 83-84:
84-95. https://doi.org/10.1016/j.pce.2015.05.
002
Simarmata,  H.A.  2018.  Phenomenology  in adaptation  planning  an  empirical study  of  flood-affected  people  in
Kampung Muara Baru Jakarta.
Springer. Singapore. 203p. Sutrisno, D., R. Windiastuti, I. Sofyan, & D. Ramdhani. 2011. Spatial Modeling of
Sea Level Rise Projections for Health Vulnerability Estimation. Globë ,
13(2): 102-111.
http://jurnal.big.go.id/index.php/GL/a
rticle/view/92/89
Sundermann,  L.,  O.  Schelske,  &  P. Hausmann.  2014. Mind  the  risk-A global  ranking  of  cities  under  threat from  natural  disasters .  Swiss  Re.
Zurich, Swiztzerland. 30 p.
Takagi  H.,  D.  Fujii,  M.  Esteban,  &  X.  Yi. 2017. Effectiveness and  limitation of coastal  dykes  in  Jakarta:  The  Need for  Prioritizing  Actions  against  Land Subsidence. Sust. , 9(4): 619. http://doi.org/10.3390/su9040619. Xu,  H.  2006.  Modification  of  normalised difference  water  index  (NDWI)  to enhance  open  water  features  in remotely  sensed  imagery. Int.  J. Remote Sens ., 27: 3025–3033. https://doi.org/10.1080/01431160600 589179
White,  L.,  B.  Brisco,  M.  Dabboor,  A. Schmitt,  &  A.  Pratt.  2015.  A Collection of SAR Methodologies for Monitoring  Wetlands Remote  Sens., 7: 7615-7645. https://doi.org/10.3390/rs70607615 Wibowo,  A.  2012.  Kerentanan  lingkungan laut  tiap  provinsi  di  Indonesia. J. Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis ,
4(1): 145-162.
https://doi.org/10.29244/jitkt.v4i1 Yusuf,  A.A.  &  H.A.  Francisco.  2009. Climate Change Vulnerability Mapping for Southeast Asia . 26p. http://www.eepsea.org/pub/tr/123241
96651Mapping_Report.pdf
Received   : 20 April 2020 Reviewed  :  8 August 2020 Accepted  : 28 December 2020