Perbandingan  Hasil  Metode  Algoritma Backscattering
dan Otsu  Thresholding dalam  Identifikasi  Genangan Banjir di Kota Bogor
Sri Sumiati, Elva Ni’matal Ummah, M . Farizi Fernanda, Riki Ridwana
Masuk: 25 12 2022 / Diterima: 11 04 2023 / Dipublikasi: 30 06 2023
Abstract Floods are one of the natural disasters that often occur in Indonesia every year, causing various problems  due  to  flooding.  Rain  with  a  high  intensity  often  occurs  in  Bogor  City.  With  topographical conditions on a relatively gentle slope and located in the lowland, in mid-October 2022, this high-intensity rain caused flooding in several areas in Bogor City. In this study, the flood inundation distribution area can be  identified  by  the  Otsu  thresholding  method  and  the  Backscattering  method  using  Sentinel-1  satellite imagery  data,  to  compare  the  results  of  these  two  method  algorithms  in  identifying  flood  inundation  in Bogor City. Google Earth Engine (GEE) is a platform that can be used to produce a flood map with good spatial and temporal coverage. The results of the comparison of visualization of the distribution of different puddles  were  obtained.  Based  on  processing  and  accuracy, the  Backscattering method  is  quite  good  at identifying  flood  inundations  that  occurred  in  October  2022  because  this  algorithm  is  able  to  distinguish objects of water bodies and flood inundations, as for areas that are not inundated, namely Tanah Sareal, North Bogor and Central Bogor.
Keywords: Flood Inundation; Otsu thresholding; Backscattering; Sentinel-1 Image
Abstrak Banjir  merupakan  salah  satu  bencana  alam  yang  sering  terjadi  di  Indonesia  setiap  tahunnya, sehingga menimbulkan berbagai permasalahan yang terjadi akibat adanya banjir. Hujan dengan intensitas tinggi  kerap  terjadi  di  Kota  Bogor.  Dengan  kondisi  topografi  yang  berada  pada  kemiringan  lereng  relatif landai dan terletak pada dataran rendah, pada pertengahan bulan Oktober 2022 hujan dengan intensitas tinggi ini, menyebabkan adanya genangan banjir di sejumlah wilayah di Kota Bogor.  Dalam penelitian ini, daerah  sebaran  genangan  banjir  dapat  diidentifikasi  dengan  metode Otsu  thresholding dan  metode Backscattering dengan menggunakan data citra satelit Sentinel-1. Dengan tujuan untuk membandingkan hasil dari kedua algoritma metode ini dalam mengidentifikasi genangan banjir di Kota Bogor. Google Earth Engine (GEE) merupakan salah satu platform yang dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan sebuah peta banjir  dengan  cakupan  spasial  dan  temporal  yang  baik.  Didapatkan  hasil  perbandingan  visualisasi sebaran  genangan yang  berbeda.  Berdasarkan  pengolahan  serta  akurasi,  metode Backscattering cukup baik dalam mengidentifikasi genangan banjir yang terjadi pada bulan Oktober 2022 dikarenakan algoritma ini  mampu  membedakan  objek  badan  air  serta  genangan  banjir.  Adapun  untuk  wilayah  yang  tidak tergenang yaitu Tanah Sareal, Bogor Utara dan Bogor Tengah.
Kata kunci : Genangan Banjir; Otsu thresholding ; Backscattering ; Citra Sentinel-1
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2023 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.

## 1. Pendahuluan
Kota  Bogor  dikenal  dengan sebutan kota hujan, hal ini  dikarenakan Kota  Bogor  memiliki  intensitas  curah hujan  yang  sangat  tinggi  setiap
P-ISSN 0216-8138 | E-ISSN 2580-0183 MKG Vol. 24, No.1, Juni 2023 (1 – 14) DOI: https://doi.org/10.23887/mkg.v24i1.56080
1 Sri Sumiati, 1 Elva Ni’matal Ummah, 1 M. Farizi Fernanda,
1 Riki Ridwana
1 Universitas Pendidikan Indonesia, Indonesia
srisumiati@upi.edu
Perbandingan  Hasil  Metode  Algoritma Backscattering dan Otsu  Thresholding Dalam  Identifikasi Genangan Banjir di Kota Bogor / Sri Sumiati, Elva Ni’matal Ummah, M Farizi Fernanda, Riki Ridwana
tahunnya.  Dengan  intensitas  curah hujan  yang  tinggi  itu  Kota  Bogor memiliki  kerawanan  bencana  yang beragam (Fauzi, 2022). Bencana   alam yang sering terjadi di Kota Bogor   dari rentang  waktu  2017-2022  adalah bencana  alam  tanah  longsor  yang disusul    oleh  banjir  pada  posisi  kedua. Curah hujan yang tinggi menjadi  salah satu penyebab terjadinya kedua bencana  alam  tersebut  di  Kota  Bogor (Sinaga, n.d.). Bencana banjir
merupakan  kejadian  alam  yang  bisa terjadi  setiap  waktu  dan  seringkali berakibat pada hilangnya nyawa hingga harta  benda,  kerusakan  bangunan, barang  berharga,  yang  berakibat  pada terhambatnya aktivitas sehari-hari.
Banjir  bukanlah  kejadian  yang  dapat dicegah  namun  masih  bisa  dikontrol dan  diminimalisir  dampak  kerugian yang ditimbulkan (Findayani, 2015).
Bencana  banjir  rentan  terjadi akibat  hujan  lebat  yang  kemudian memicu  meningkatnya  permukaan  air sungai,  drainase,  danau  sampai  air tersebut meluap melebihi daya tampungnya (Gašparovič  &  Klobučar, 2021).  Hujan  dengan  intensitas  tinggi terjadi  pada  bulan  Oktober  2022, menyebabkan  banjir  di  Kota  Bogor, dimana  terdapat  22  titik  bencana melanda,  pasca  hujan  deras  disertai angin kencang (BPBD Kota Bogor, n.d.)
Tidak  hanya  karena  faktor  alam atau  intensitas  curah  hujan,  aktivitas manusia  juga  menjadi  salah  satu penyebab  banjir  diantaranya  pada  alih fungsi lahan sebagai permukiman yang makin berkembang, penggundulan hutan  sehingga  kemampuan  tanah dalam  menyerap  air  menurun,  dan pembangunan  saluran  drainase  yang
kurang  baik  (Paimin,  Irfan  Budi Pramono, Purwanto, 2012).
Pemanfaatan  penginderaan  jauh dapat  dimanfaatkan  dalam  pemetaan aspek  kebencanaan  seperti  yang  telah dilakukan oleh  Mu’amanah dalam mengidentifikasi  kerentanan  dan  risiko banjir  dengan  pemetaan  daerah  banjir (Mu’amanah, 2019) . Teknik penginderaan  jauh  adalah  sumber informasi  yang  sangat  efektif  untuk menentukan badan air pada area yang luas  dan  selanjutnya  dapat  digunakan untuk pemetaan terhadap banjir dengan  resolusi  temporal  dan  spasial yang  memadai  (Moothedan  et  al., 2020).
Salah satu cara untuk melakukan pemetaan  genangan  banjir  adalah dengan  citra  satelit  Sentinel-1  SAR.
Synthetic Aperture Radar (SAR) memiliki keunggulan yakni tidak terkendala  waktu  siang  atau  malam, kondisi cuaca, tutupan awan atau kabut yang  dapat  menghilangkan  informasi penting  dari  obyek  dibalik  area  yang tertutup (Putro et al., 2020). Keunggulan  lain  yaitu  meliput  wilayah yang  cukup  luas,  dapat  menembus awan, karena menggunakan
gelombang  radio  ( microwave )  untuk melakukan  pengamatan  permukaan bumi (Dony Kushardono, 2020).
Penggunaan teknologi
penginderaan  jauh  dengan  sensor radar  mulai  banyak  digunakan  untuk kajian banjir.  Penelitian yang  dilakukan oleh  Pradana  et  al  (2020)  melakukan analisis  daerah  tergenang  di  Desa Kabupaten  Malang  menggunakan  data SAR Sentinel-1 dengan interpretasi dan komposit  saluran  RGB.  Hasil  yang diperoleh berupa peta daerah tergenang banjir yang didasarkan pada
Perbandingan  Hasil  Metode  Algoritma Backscattering dan Otsu  Thresholding Dalam  Identifikasi Genangan Banjir di Kota Bogor / Sri Sumiati, Elva Ni’matal Ummah, M Farizi Fernanda, Riki Ridwana
tiga  aspek  yaitu,  topografi, soil saturation dan  area  tergenang  banjir. Selain  itu,  penelitian  sejenis  juga menggunakan  citra  Sentinel-1  metode interpolasi bilinear dan thresholding . Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan sebagian  besar  wilayah  Koto  Baru Sumatera Barat dilanda banjir (Fajrin et al., 2019).
Selain  dengan  menggunakan data  SAR,  pemetaan  genangan  banjir juga  didukung  dengan  pemanfaatan platform Google  Earth  Engine . Google Earth  Engine (GEE)  merupakan  suatu cloud  computing yang  menyediakan data  sekaligus  fasilitas  pengolah  data (Flores-Anderson et al., 2019). Pengguna tidak harus mengunduh data yang  cukup  besar  sehingga  dapat menghemat  waktu  pengunduhan  dan kapasitas  penyimpanan.    Penelitian tersebut  dilakukan  untuk  membantu penyusunan  sistem  bantu  professional dalam  monitoring  banjir  di  Delta Mekong.  Hasil  yang  diperoleh  adalah gambaran  besar  dari  genangan  banjir sehingga  dapat  dilakukan  persiapan yang  lebih  matang  dalam  menghadapi bencana  banjir,  mitigasi  dan  adaptasi (Nghia  et  al.,  2022).  Kemudian, Sentinel-1  SAR  ( Synthetic  Aperture Radar )  dengan  rantai  pemrosesan  di platform  cloud GEE  yang  dinamakan GEE4FLOOD  dengan  studi  kasus banjir  di  India.  Peneliti  menggunakan algoritma  ambang  batas  otomatis  Otsu untuk  ambang  batas  SAR  di  GEE sehingga  diperoleh  gambar  wilayah studi  dan  rincian  kejadian  banjir  serta dampaknya (Vanama et al., 2021).
Meskipun telah banyak penelitian
yang mengkaji bencana banjir
menggunakan  data  SAR,  tetapi  masih jarang peneliti yang menggunakan data
Sentinel  1  dengan  metode  algoritma
Otsu thresholding dan algoritma Backscattering . Berdasarkan
permasalahan  banjir  di  Kota  Bogor, perlu  dilakukan  kajian  terkait  deteksi genangan  banjir  secara  cepat.  Dari hasil  yang  diperoleh  harapannya dapat menjadi  alternatif  masukkan  dalam pengambilan suatu kebijakan, sehingga daerah yang terdampak banjir mendapat perhatian lebih dalam upaya mitigasi  dan  evakuasi  bencana  banjir.
Pada  kajian  ini  digunakan  citra  satelit Sentinel  -1  dengan  membandingkan  2 metode yakni algoritma Otsu threshoulding dan  metode  algoritma
Backscattering ,  dengan  memanfaatkan platform cloud computing Google Earth Engine untuk pemrosesan datanya.

## 2. Metode
Lokasi  penelitian  berada  di  Kota Bogor dengan luas wilayah 118.5 km². Menurut  letak  geografisnya,  Kota Bogor  berada  pada  106°48'  Bujur Timur  dan  6°26'  Lintang  Selatan. Sedangkan  secara  geografis,  Kota Bogor berada di tengah-tengah wilayah  Kabupaten  Bogor,  yang  terdiri dari  6  kecamatan  dan  68  kelurahan. Kota Bogor merupakan salah satu kota penyangga  Ibukota  dengan  jarak antara Kota Bogor dengan DKI Jakarta kurang  lebih  60  km  sedangkan  jarak antara  Kota  Bogor  dengan  Kota Bandung  sekitar  120  km.  Dikenal sebagai  Kota  Hujan,  Kota  Bogor memiliki  curah  hujan  rata-rata  setiap bulan sekitar 267,9 - 385,3 mm.
Metode  yang  digunakan  pada penelitian ini yaitu dengan membandingkan  hasil  pengolahan data  Radar  Sentinel-1  GRD,  antara pengolahan  dengan  metode  algoritma
Perbandingan  Hasil  Metode  Algoritma Backscattering dan Otsu  Thresholding Dalam  Identifikasi Genangan Banjir di Kota Bogor / Sri Sumiati, Elva Ni’matal Ummah, M Farizi Fernanda, Riki Ridwana
backscattering dan  algoritma otsu . Berikut merupakan kerangka pemikiran pada penelitian ini.
Gambar 1. Kerangka Pemikiran Penelitian
Data  yang  digunakan  untuk penelitian  ini  antara  lain  data  citra satelit  Sentinel-1  SAR  yang  diperoleh dari  proses  pengunduhan  di Google Earth Engine. Serta data spasial batas administrasi  desa  di  Kota  dengan format  file “shapefile” yang  diperoleh dari  website  resmi  Badan  Informasi Geospasial  (BIG).  Adapun  perangkat lunak yang digunakan adalah platform G oogle  Earth  Engine berbasis cloud computing dan Arcmap 10.4.  Waktu kejadian banjir yang akan disimulasikan  pada Google  Earth Engine dipilih pada algoritma
Backscatter, terdiri  dari  2  waktu. Pertama  data  waktu  saat  sebelum terjadinya  banjir  bulan  Maret  2019, dan  waktu  setelah  banjir  yaitu  pada bulan  Desember  2022.  Dan  untuk pengolahan  pada  algoritma  Otsu, peneliti  mengambil  waktu  perekaman di  bulan  Oktober  2022  saat  terjadi banjir di Kota Bogor.
Teknik Pengolahan Algoritma Backscattering Algoritma Backscattering disebut  juga  dengan  metode change detection menggunakan nilai threshold . Nilai threshold yang  digunakan  pada penelitian  ini  menggunakan  referensi dari United Nations Platform for Space- based Information for Disaster Management and Emergency Response (UN-SPIDER). Proses pengolahan  menggunakan  metode change  detection menggunakan  nilai threshold untuk  memisahkan  objek  air dan non-air. Pengolahan dalam algoritma  ini  dapat  diuraikan  sebagai berikut.
Pre-Processing
Citra  Sentinel-1  yang  tersedia  pada dataset Google  Earth  Engine (GEE) telah melakukan pre-processing . Data citra satelit Sentinel-1 yang digunakan adalah level-1 Ground Range Detected (GRD)  yang  berarti  data citra sudah diproyeksikan geometrinya terhadap  ellipsoid  WGS  84  dan  tidak terdapat informasi data fase.
Preprocessing yang dilakukan adalah:
1) Apply Orbit File
Pada  proses  ini  orbit  metadata pada citra Sentinel-1 akan diperbarui. Vektor status orbit yang Banjir di Kota Bogor
Identifikasi Genangan Banjir Sentinel-1 SAR pada GEE Backscatterin
g Otsu Thresholding Pemrosesan pada GEE Pemrosesan pada GEE Hasil Visualisasi Hasil Visualisasi Perbandingan Hasil Identifikasi
Perbandingan  Hasil  Metode  Algoritma Backscattering dan Otsu  Thresholding Dalam  Identifikasi Genangan Banjir di Kota Bogor / Sri Sumiati, Elva Ni’matal Ummah, M Farizi Fernanda, Riki Ridwana
disediakan dalam metadata produk Sentinel-1  umumnya  tidak  akurat dan  dapat  disempurnakan  dengan file  orbit  tepat  yang  tersedia.  File orbit  juga  menyediakan  informasi posisi  dan  kecepatan  satelit  yang akurat.
2) Thermal Noise Removal
Proses  ini  untuk  mengurangi  efek noise  dalam  tekstur  antar  sub- petak. Sehingga dapat menormalkan  sinyal  hamburan balik dalam seluruh scene Sentinel- 1. 3)  Kalibrasi Radiometrik Proses kalibrasi radiometrik dilakukan  untuk  menormalisasi  nilai pada  citra  menjadi  nilai backscatter sehingga dapat dilakukan perbandingan  multi  citra  pada rentang waktu. Kalibrasi radiometrik dilakukan  untuk  menghasilkan  nilai sigma naught (dB),  sigma  naught dianggap  sebagai  pemisah  yang baik  antara  badan  air  dengan permukaan  tanah.  Sigma naught
(dB) telah mendapatkan nilai desibel,  dimana  sigma naught
adalah  hasil  dari  koreksi  nilai backscatter yakni  hamburan  balik komponen citra yang sensitif terhadap topografi, permukaan kasar,  dan  penutup  tanah  yang dapat memantulkan sinyal radar.
4)  Koreksi Terrain
Proses terrain  correction digunakan untuk  menyesuaikan  koordinat  citra dengan  koordinat  bumi.  Koreksi dilakukan dengan menentukan parameter  dan band amplitudo  VH yang  akan  diproses  menggunakan data  SRTM  sebagai  input  ke  data DEM, dengan
menggunakan
metode  interpolasi  bilinear.  Koreksi geometrik  yang  digunakan  adalah metode Range  Doppler  Terrain dengan mengimplementasikan metode orthorektifikasi untuk geocoding SAR  dari  geometri  radar sehingga hasil dapat diproyeksikan.
Filtering
Data  citra  akan  melakukan speckle-filtering untuk menghilangkan noise. Speckle- filtering secara  matematis  dijelaskan  pada persamaan (1) dan (2). Proses filtering menggunakan script pengolahan  Filter Lee.
𝑌𝑖𝑗 = 𝐾 ̅ + 𝑊 ∗ ( 𝐶 − 𝐾 ̅ ) (1)
dimana:
𝑌𝑖𝑗 : citra despeckled 𝐾 ̅ : rata-rata pada scene 𝑊 : fungsi pembobotan Untuk menghitung 𝑊 :
𝑊 = 𝜎𝑘 2 ( 𝜎𝑘 2+ 𝜎 2) (2)
dimana  : fungsi pembobotan 𝜎𝑘 2 : variansi dari citra referensi 𝜎 2 : variansi dari piksel dalam kernel/ scene citra speckled .

## Change Detection
Metode change  detection dapat diartikan sebagai metode yang dilakukan dengan cara membandingkan  dua  set  citra  untuk mengidentifikasi  perubahan  yang  ada (Longbotham  et  al.,  2012). Change detection bertujuan
untuk
menghilangkan  piksel  yang  tidak sesuai  dengan  banjir  dari  peta  banjir. Citra  pada  proses change  detection adalah  citra  tanggal  17  Agustus  2020 dengan  20  Januari  2021.  Proses  ini menggunakan script pengolahan untuk
Perbandingan  Hasil  Metode  Algoritma Backscattering dan Otsu  Thresholding Dalam  Identifikasi Genangan Banjir di Kota Bogor / Sri Sumiati, Elva Ni’matal Ummah, M Farizi Fernanda, Riki Ridwana
membagi  nilai  koefisien backscatter sigma  nought 𝜎 𝑜 piksel  yang  telah diubah  menjadi decibel ( 𝑑𝐵 ).  Nilai hamburan balik citra saat banjir dibagi dengan sebelum banjir. Proses change detection secara  matematis  dijelaskan pada persamaan (3).
𝐷 = 𝑋𝑖 𝑌𝑖 (3)
dimana:
𝐷 : perbedaan
𝑋𝑖 : nilai  hamburan  balik  piksel  saat banjir .
𝑌𝑖 : nilai hamburan balik piksel sebelum  kejadian  banjir  di  Kota Bogor pada bulan Oktober 2022. 1) Threshold
Selanjutnya tahap input nilai ambang batas atau disebut dengan threshold. Dengan  tujuan  untuk pemisahan  terhadap  piksel  yang memiliki nilai perubahan hasil change  detection. Nilai  ambang batas  yang  diuji  cobakan  pada penelitian  ini  sebesar  1,10.  Nilai ambang batas ditentukan berdasarkan  referensi  dari United Nations  Platform  for  Space-based Information for Disaster Management and Emergency Response (UNSPIDER). 2) Masking
Proses masking dilakukan  untuk memisahkan dan menyeleksi daerah genangan banjir yang tidak memenuhi kriteria yang telah ditentukan  yakni  genangan  banjir pada  area  dengan  kemiringan  lebih dari  5%,  genangan  banjir  yang bertumpuk dengan permanent water, dan genangan banjir yang terhubung
kurang  dari  8  piksel  disekitarnya. Proses masking dilakukan  untuk kawasan  banjir  dengan  kemiringan lereng  lebih  dari  3°.  Hal  tersebut dilakukan  karena  dalam  identifikasi banjir, kemiringan lereng kurang dari 3°  merupakan  ambang  batas  untuk daerah  rawan  banjir  (Getu,  2017). Untuk masking badan  air  permanen digunakan  data Global  Surface Water untuk meminimalkan kesalahan  perkiraan  banjir  yang terlalu tinggi. Dalam hal ini digunakan  8  piksel  atau  sel disekitarnya  (United  Nations  Office for Outer Space Affairs, 2020).
3)  Analisis
Terdapat output analisis  sebaran genangan  banjir  yang  dilakukan yakni  analisis  sebaran  genangan banjir.  Kemudian  melakukan  proses export dan  pengunduhan  dari  GEE.
Kemudian dilakukan proses layouting .  Hasil  visualisasi  sebaran genangan banjir dengan data vektor sungai  dan  ditampilkan  dengan simbology.
Teknik  Pengolahan  Algoritma Otsu Thresholding
Algoritma Otsu  thresholding telah  diterapkan  untuk  memisahkan banjir  daerah  dari  tutupan  lahan  yang tersisa.  Nilai  ambang  batas  dari  14.9 dB diturunkan dan diterapkan ke setiap adegan  untuk  menggambarkan  daerah yang  tergenang. Otsu adalah  salah satu metode thresholding paling praktis. Otsu telah terbukti menjadi pendekatan yang  efektif  dalam  penggambaran banjir  di  berbagai  jenis  citra  satelit, terutama  citra  SAR Otsu  thresholding adalah alternatif metode yang menemukan  ambang  optimum  dengan
Perbandingan  Hasil  Metode  Algoritma Backscattering dan Otsu  Thresholding Dalam  Identifikasi Genangan Banjir di Kota Bogor / Sri Sumiati, Elva Ni’matal Ummah, M Farizi Fernanda, Riki Ridwana
memeriksa  semua  nilai  yang  mungkin. Ini  memaksimalkan  varians  antara kelas dari dua segmen dan meminimumkan  varians  dalam  kelas. (Cao et al., 2019).
Nilai  piksel  nol  atau  positif menandakan  fitur  air  (genangan) sedangkan  ciri-ciri  vegetasi  tanah  dan terestrial  memiliki  nilai  ambang  batas ( Threshold  Value )  negatif,  karena reflektansi Near  Infrared (NIR)  dan
Middle  Infrared (MIR)  biasanya  lebih tinggi daripada Green. Dengan
demikian, software yang  digunakan
untuk  proses  ekstraksi  air  dapat dengan mudah mendeteksi area
tergenang  dan  tidak  tergenang  banjir. Nilai ambang batas ini sangat berpengaruh  terhadap  akurasi  data hasil  akhir  pemetaan  genangan  banjir. Adapun tahapan pengolahan menggunakan algoritma Otsu thresholding adalah sebagai berikut. 1) Mask badan air permanen menggunakan data Hansen.
2)  Filter Speckle noise
3)  Perhitungan histogram
4)  Perhitungan Plot Chart
5) Classify image
6) Export image to drive
7)  Visualisasi  dengan Arcmap 10.4.
Gambar 2. Lokasi Penelitian
Perbandingan  Hasil  Metode  Algoritma Backscattering dan Otsu  Thresholding Dalam  Identifikasi Genangan Banjir di Kota Bogor / Sri Sumiati, Elva Ni’matal Ummah, M Farizi Fernanda, Riki Ridwana
3. Hasil dan Pembahasan
Hasil  Pemetaan  Genangan  Banjir menggunakan Algoritma Backscattering Berdasarkan  hasil  pengolahan
(Gambar  3),  genangan  banjir  yang divisualisasikan  dengan  menggunakan algoritma Backscattering ditampilkan dengan  polygon  berwarna  biru,  yang menandakan  bahwa  area  tersebut merupakan  area  yang  diestimasikan tergenang. Adapun value yang dihasilkan  untuk  estimasi  area  yang tidak  tergenang  yaitu  bernilai  0,  dan estimasi  untuk  area  tergenang  banjir adalah  0-1.  Hasil  yang  ditampilkan pada  Gambar  3  juga  merupakan  data yang diambil pada 2 waktu, yaitu pada bulan  Maret  2019  sebagai  waktu sebelum  terjadinya  banjir,  dan  waktu setelah  terjadinya  banjir  yaitu  pada Desember 2022.
Prinsip change  detection untuk deteksi genangan banjir adalah dengan mendeteksi  suatu  perubahan  nilai backscattering dari  2  seri  data  citra Sentinel-1  (data  pada  saat  kondisi sebelum  banjir  dan  saat/sesudah terjadi banjir). Change detection bertujuan  untuk  menghilangkan  piksel yang  tidak  sesuai  dengan  banjir  dari peta  banjir. Change  detection adalah proses  mengidentifikasi  perbedaan dalam  suatu  objek  atau  fenomena
dengan  mengobservasi  pada  waktu yang berbeda (Singh, 1989).
Hasil  proses change  detection menunjukan  rasio  perubahan  per piksel. Pada   kawasan atau   Point   of
Interest (POI) tersebut memiliki nilai RI sebesar 1,329. Nilai ini mengindikasikan  terjadi  perubahan pada  lokasi  tersebut  karena  nilai  RI ≠ 1. Nilai rasio akan jauh lebih besar dari 1  (RI  >  1)  atau  kurang  dari  1  (RI  <  1) bergantung  pada  perubahan  kedua citra.  Hasil  dapat  dilihat  pada  tabel  1.
Nilai piksel nol atau positif
menandakan  fitur  air  (genangan) sedangkan  ciri-ciri  vegetasi  tanah  dan terestrial  memiliki  nilai  ambang  batas ( Threshold  Value )  negatif,  karena reflektansi Near  Infrared (NIR)  dan Middle  Infrared (MIR)  biasanya  lebih tinggi  daripada Green Piksel  tampak sedikit  cerah  yang  menandakan  pada lokasi tersebut memiliki rasio nilai yang tinggi dan menunjukkan adanya perubahan  yang  tinggi.  Sementara untuk  rasio  nilai  yang  rendah  ditandai dengan  piksel  yang  gelap  yang menunjukan  terjadi  perubahan  yang rendah,  hal  ini  juga  dibuktikan  pada penelitian yang dilakukan oleh Putro et al  (2020).  Pada  penelitian  tersebut identifikasi  genangan  banjir  di  Wilayah DKI Jakarta Menggunakan Citra Satelit Sentinel-1  (Putro  et  al.,  2020).
Tabel 1. Luasan Area Tergenang Banjir di Kota Bogor dengan Algoritma Backscattering No Nilai atau Value Luasan Area m 2 1 0 95639810 2 1 16842670 Sumber: Hasil Analisis (2022)
Perbandingan  Hasil  Metode  Algoritma Backscattering dan Otsu  Thresholding Dalam  Identifikasi Genangan Banjir di Kota Bogor / Sri Sumiati, Elva Ni’matal Ummah, M Farizi Fernanda, Riki Ridwana
Gambar 3. Hasil visualisasi Algoritma Backscattering
Hasil  Pemetaan  Genangan  Banjir menggunakan Algoritma Otsu Hasil yang ditampilkan (Gambar 4)  merupakan  hasil  pengolahan  data Radar  Sentinel-1  GRD  menggunakan algoritma Otsu  thresholding. Estimasi daerah  tergenang  banjir  tersebut ditampilkan  dengan polygon berwarna biru,  dan  untuk  estimasi  daerah  yang tidak  tergenang  yakni  ditampilkan dengan hollow atau  transparan  tanpa warna.  Hal  ini  dikarenakan  pada penggunaan algoritma Otsu,
Thresholding atau  disebut  dengan proses  penentuan  ambang  atau  batas nilai pixel pada citra digital, merupakan salah  satu  teknik  utama  dalam clustering  atau  klasifikasi  citra  digital, khususnya  untuk  citra  digital  saluran tunggal. Otsu  thresholding berfungsi untuk  memisahkan  ( clustering )  data
univariat  (one  dimensional )  menjadi dua kelompok.
Kemudian algoritma
Otsu thresholding memiliki  asumsi  dasar bahwa  data  terdistribusi  Univariate Gaussian  Bimodal.  Yaitu  distribusi normal  dengan  dua  puncak  (“dua lonceng”). Kedua “lonceng” ini mewakili distribusi  nilai  dari  kedua  cluster. Sehingga pada saat dipisahkan nantinya,  kedua cluster data  masing- masing akan memiliki distribusi normal Gaussian Unimodal , sebagaimana data terdistribusi  normal  pada  umumnya. Adapun value yang  divisualisasikan dengan  algoritma  ini  yaitu  untuk  area tergenang banjir di Kota Bogor memiliki value -15  sampai  -6,  dan  untuk estimasi  area  tidak  tergenang  banjir memiliki value -6 sampai 19.
Perbandingan  Hasil  Metode  Algoritma Backscattering dan Otsu  Thresholding Dalam  Identifikasi Genangan Banjir di Kota Bogor / Sri Sumiati, Elva Ni’matal Ummah, M Farizi Fernanda, Riki Ridwana
Algoritma Otsu  thresholding untuk  memetakan  area  genangan banjir  dan  non  tergenang  banjir  ini, telah  diterapkan  untuk  memisahkan banjir  daerah  dari  tutupan  lahan  yang tersisa.  Nilai  ambang  batas  dari  14.9 dB diturunkan dan diterapkan ke setiap adegan untuk menggambarkan daerah yang  tergenang. Otsu adalah  salah satu metode thresholding paling
praktis. Otsu thresholding telah terbukti menjadi pendekatan yang efektif dalam penggambaran  banjir  di  berbagai  jenis citra satelit, terutama citra SAR (Cao et
al.,  2019).  Algoritma Otsu  thresholdin g menjadi alternatif metode yang menemukan  ambang  optimum  dengan memeriksa  semua  nilai  yang  mungkin. Ini  memaksimalkan  varians  antara kelas dari dua segmen dan meminimumkan  varians  dalam  kelas.
Setiap  gambar  citra  hasil  ekstraksi genangan  memiliki  nilai  ambang  batas bervariasi  menurut  lokasi  dan  waktu akuisisi gambar yang dapat mempengaruhi  nilai  akurasi  yang dihasilkan  (Hidayah  et  al.,  2022). Gambar 4. Hasil visualisasi Algoritma Otsu thresholding Adapun hasil dari pengolahan menggunakan algoritma Otsu thresholding ini dihasilkan grafik
threshold yang  ditampilkan  dalam menganalisis  estimasi value untuk menentukan  area  tergenangan  dan
tidak tergenang. Hasil tersebut
(Gambar  5) berisi  tentang  Visualisasi Grafik  Index  Pada  Algoritma Otsu thresholding dan Visualisasi Histogram Pengolahan Algoritma Otsu thresholding (Gambar 6).
Perbandingan  Hasil  Metode  Algoritma Backscattering dan Otsu  Thresholding Dalam  Identifikasi Genangan Banjir di Kota Bogor / Sri Sumiati, Elva Ni’matal Ummah, M Farizi Fernanda, Riki Ridwana
Gambar 5.  Gambaran Grafik Value
Gambar 6. Histogram Hasil Pengolahan Algoritma Otsu thresholding
Masing-masing  Gambar  5  dan Gambar 6 tersebut merupakan pengolahan Otsu  thresholding dengan jenis  visualisasi  yang  berbeda  dan parameter  yang berbeda.  Dapat  dilihat dalam grafik, kondisi genangan mengalami  kenaikan  dan  penurunan. Grafik  di  dominasi  dengan  hasil kenaikan  yang  tinggi  dengan  nilai  dan frekuensi  yang  diambil  saat  genangan banjir  tinggi.  Karakteristik  Kota  Bogor yang  terkenal  sebagai  Kota  hujan dengan  kondisi  curah  hujan  relatif tinggi  maka  limpasan  yang  dihasilkan semakin tinggi, genangan pun semakin tinggi.
Perbandingan Hasil dengan Kejadian yang Terjadi di Wilayah Kota Bogor
Kejadian  banjir  yang  terjadi  di Kota  Bogor  didukung  dengan  adanya intensitas  curah  hujan  tinggi  yang berlangsung selama pada pertengahan bulan  Oktober  2022,  dimana  titik-titik banjir  ini  terdapat  di  sejumlah  wilayah yang  tersebar  di  Kota  Bogor.  Menurut Pusat  Krisis  Kesehatan  Kementerian Kesaharan RI, kejadian banjir terjadi di lima  Kecamatan,  yaitu  Kecamatan Bogor  Selatan,  Bogor  Tengah ,  Bogor Barat,  Bogor  Utara,  dan  Kecamatan Tanah Sareal pada tanggal 12 Oktober 2022  (Hidayah  et  al.,  2022). Pada
Perbandingan  Hasil  Metode  Algoritma Backscattering dan Otsu  Thresholding Dalam  Identifikasi Genangan Banjir di Kota Bogor / Sri Sumiati, Elva Ni’matal Ummah, M Farizi Fernanda, Riki Ridwana
pemetaan  genangan  banjir  dengan menggunakan algoritma Backscattering menghasilkan  visualisasi  sebaran  area yang  tergenang  banjir  di  Kota  Bogor yang  tampak  pada  Gambar  3.  Jika dibandingkan  dengan  kejadian  yang terjadi, hasil dari algoritma Backscattering ini  menggambarkan
bahwa  semua  Kecamatan  yang  ada  di Kota Bogor memiliki sejumlah titik banjir atau genangan air mencakup
Kecamatan Bogor Barat, Tanah Sareal, Bogor  Utara,  Bogor  Tengah,  Bogor Timur  dan  Kecamatan  Bogor  Selatan, sehingga terdapat beberapa perbedaan walaupun kejadian banjir yang terjadi di Kota Bogor yang sangat parah terjadi di lima Kecamatan tersebut.
Berbeda dengan algoritma Backscattering , perbandingan hasil dari algoritma Otsu  thresholding (Gambar 3),  menggambarkan  bahwa  area genangan  banjir  di  Kota  Bogor cenderung  banyak  dan  tersebar  di seluruh  Kecamatan  yang  ada  di  Kota Bogor.  Dikarenakan  algoritma Otsu thresholding ini  mengalami  adanya double  bounce, dimana backscattering radar  sangat  tinggi  sebagai  efek pantulan  balik  sinyal  radar  karena adanya  pantulan  dari  gedung  dan bangunan sehingga sulit untuk membedakan  badan  air  biasa  dengan genangan  banjir.  Maka  dari  itu, perbandingan hasil dari kedua algoritma  dengan  kejadian  banjir  yang terjadi di Kota Bogor memiliki perbedaan tersendiri dalam mengidentifikasi genangan banjir,
algoritma Backscattering yang baik dan mendekati,  dikarenakan  algoritma  ini mampu  mengklasifikasikan  genangan banjir  dengan  badan  air,  sementara algoritma Otsu  thresholding ,  pada
tampilan  visualisasi  kurang  mampu membedakan  badan  air  biasa  dengan genangan banjir, sehingga pada tampilan  visualisasinya  digambarkan banyak  objek  genangan  banjir  di  Kota Bogor.

## 4. Penutup
Berdasarkan  hasil running GEE dengan menggunakan metode algoritma  b ackscattering dan otsu thresholding dapat  ditemukan  bahwa, hampir  seluruh  wilayah  di  Kecamatan Kota Bogor berpotensi tergenang banjir walaupun  luas  areanya  berbeda. Sebagian  wilayah  yang  tergenang banjir  dalam  luasan  yang  tidak  besar yaitu  Tanah  Sareal,  Bogor  Utara  dan Bogor  Tengah  dilihat  dari  hasil pengolahan
dengan metode backscattering . Jika dibandingkan, maka  hasil  visualisasi  dari  metode algoritma Backscattering yang  baik, dikarenakan  algoritma  ini  mampu mengklasifikasikan  genangan  banjir dengan badan air, sementara algoritma Otsu  thresholding ,  pada  tampilan viasualisasi
kurang mampu
membedakan  badan  air  biasa  dengan genangan  banjir,  sehingga  pada tampilan  visualisasinya  digambarkan banyak  objek  genangan  banjir  di  Kota Bogor.  Adapun  saran  bagi  peneliti selanjutnya  adalah  penggunaan  data spasial  dengan  resolusi  tinggi  sangat diperlukan  sehingga  diperoleh  akurasi yang  baik  terkait  penentuan  zona. Serta penentuan rawan banjir selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan cara lebih baik. Serta dilakukan validasi untuk membuktikan keakuratan sebuah data  dan  algoritma  yang  dipakai  saat penelitian. Penelitian ini dapat berguna sebagai acuan dalam sebuah
Perbandingan  Hasil  Metode  Algoritma Backscattering dan Otsu  Thresholding Dalam  Identifikasi Genangan Banjir di Kota Bogor / Sri Sumiati, Elva Ni’matal Ummah, M Farizi Fernanda, Riki Ridwana
pembangunan  baik  untuk  masyarakat atupun pemerintah, juga dapat bermanfaat untuk mitigasi bencana. Daftar Pustaka BPBD  Kota  Bogor.  (n.d.). Hujan Disertai Angin Kencang Menyebabkan Rumah Warga Kecamatan  Nanggung  Ambruk. Radarbogor.Id.  Diambil tanggal 24 Desember 2022 dari https://bpbd.bogorkab.go.id/hujan- disertai-angin-kencang-
menyebabkan-rumah-warga- kecamatan-nanggung-ambruk/ Cao, H., Zhang, H., Wang, C., & Zhang, B.  (2019).  Operational  flood detection  using  Sentinel-1  SAR data  over  large  areas. Water (Switzerland) , 11 (4).
https://doi.org/10.3390/w11040786 Dony  Kushardono,  R.  A.  (2020). Pemanfaatan  Data  Satelit  Radar. In  M.  Sidik  (Ed.), Nucl.  Phys.
(Cetakan  Pe,  Vol.  13,  Issue  1). LIPI Press. pusfatja.lapan.go.id Fajrin,  Adha,  M.  Y.,  &  Armi,  I.  (2019). Pemanfaatan Citra Sentinel-1 SAR untuk  Deteksi  Banjir  Studi  Kasus Pangkalan  Koto  Baru  Sumatera Barat. Seminar Nasional SPI-4 , 10 Oktober  2019 , Padang , Sumatera Barat , 9 – 14. https://doi.org/10.21063/SPI4.2019
.u Fauzi,  R.  Al.  (2022).  Analisis  tingkat kerawanan  banjir  Kota  Bogor menggunakan metode overlay dan scoring  berbasis  sistem  informasi geografis. Geomedia . 20 (2),  96 – 107. Findayani,  A.  (2015).  Kesiap  Siagaan Masyarakat Dalam Penanggulangan  Banjir  Di  Kota Semarang. Jurnal Geografi : Media
Informasi  Pengembangan  Dan Profesi  Kegeografian , 12 (1),  102 –
114.
Flores-Anderson, A.  I.,  Herndon,  K.  E., Thapa,  R.  B.,  &  Cherrington,  E.
(2019). SAR Handbook: Comprehensive  Methodologies  for Forest  Monitoring  and  Biomass Estimation. THE SAR HANDBOOK Comprehensive Methodologies for Forest Monitoring and Biomass Estimation , 1 – 307. https://doi.org/10.25966/nr2c-s697
Gašparovič, M., & Klobučar, D. (2021).
Mapping  floods  in  lowland  forest using  sentinel-1  and  sentinel-2 data and an object-based approach. Forests , 12 (5).
https://doi.org/10.3390/f12050553 Getu,  T.  (2017). Flood  Detection  and Mapping Using Microwave Remote Sensing;  a  Case  Study  on  Lake Koka  Cachment,  Awash  River Basin, Ethiopia . 104. Hidayah, E., Pranadiarso, T., Halik, G., Indarto, I., Lee, W. K., & Maruf, M. F.  (2022).  Flood  mapping  based on  open-source  remote  sensing data  using  an  efficient  band combination system. Acta
Geographica Slovenica , 62 (3), 47 – 62. https://doi.org/10.3986/AGS10598 Longbotham, N., Pacifici, F., Glenn, T., Zare,  A.,  Volpi,  M.,  Tuia,  D., Christophe, E., Michel, J., Inglada, J., Chanussot, J., & Du, Q. (2012). Multi-modal  change  detection, application  to  the  detection  of flooded  areas:  Outcome  of  the 2009-2010  data  fusion  contest. IEEE Journal of Selected Topics in Applied  Earth  Observations  and Remote  Sensing , 5 (1),  331 – 342. https://doi.org/10.1109/JSTARS.20
11.2179638
Moothedan, A. J., Dhote, P. R., Thakur, P.  K.,  &  Garg,  V.  (2020). Automatic  Flood  Mapping  using Sentinel-1  GRD  SAR  Images  and Google  Earth  Engine :  A  Case Study OF DARBHANGAH, BIHAR. Recent  Advances  in  Geospatial Technology  &  Applications,  IIRS
Perbandingan  Hasil  Metode  Algoritma Backscattering dan Otsu  Thresholding Dalam  Identifikasi Genangan Banjir di Kota Bogor / Sri Sumiati, Elva Ni’matal Ummah, M Farizi Fernanda, Riki Ridwana
Dehradun,  India , August ,  1 – 4. https://www.researchgate.net/publi cation/343539830
Mu’amanah, S. B. (2019). Pemanfaatan
Citra  Penginderaan  Jauh  Untuk
Mengetahui  Daerah  Rawan  Banjir Di  Kabupaten  Lamongan  Sebagai Bentuk Mitigasi. Researchgate.Net , November . Nghia, B. P. Q., Pal, I., Chollacoop, N., &  Mukhopadhyay,  A.  (2022). Applying  Google  earth  engine  for flood  mapping  and  monitoring  in the  downstream  provinces  of Mekong river. Progress in Disaster
Science , 14 (March), 100235.
https://doi.org/10.1016/j.pdisas.20 22.100235
Paimin, Irfan Budi Pramono, Purwanto,
D. R. I. (2012). Sistem Perencanaan Pengelolaan Daerah Aliran  Sungai (H.  Santoso  (Ed.)). Pusat Penelitian dan Pengembangan  Konservasi  dan Rehabilitasi (P3KR). Pradana, I. H., Irawan, L. Y., Setiawan, D.,  Yuliano,  F.  S.,  &  Mufid,  H.  A. (2020). Analisis Daerah Tergenang Banjir Di Desa Sitiarjo, Kabupaten  Malang  Menggunakan Data  SAR  (Synthetic  Aperture Radar) Sentinel-1. Jurnal Georafflesia: Artikel Ilmiah Pendidikan  Geografi , 5 (1),  58. https://doi.org/10.32663/georaf.v5i 1.1347 Putro,  U.  P.,  Bambang,  R.,  &  Dadan., R.  (2020).  Identifikasi  Sebaran Banjir  Menggunakan  Citra  Satelit Sentinel- 1  (Studi  Kasus :  DKI Jakarta). Studi  Kasus , 1 (1),  1 – 11. https://jom.unpak.ac.id/index.php/t eknikgeodesi/article/view/1366 Sinaga, R. (n.d.). Hujan Angin di Bogor, BPBD  Catat  22  Titik  Bencana .
Radarbogor.Id. Diambil tanggal 24
Desember 2022 dari
https://www.radarbogor.id/2022/10
/12/hujan-angin-di-bogor-bpbd-
catat-22-titik-bencana/
Singh, A. (1989). Review Articlel: Digital change detection techniques using remotely-sensed data. International  Journal  of  Remote Sensing , 10 (6), 989 – 1003. https://doi.org/10.1080/014311689 08903939
United  Nations  Office  for  Outer  Space Affairs  (UNOOSA).  (2020). Step- by-Step:  Recommended  Practice: Flood  Mapping  and  Damage Assessment Using Sentinel-1 SAR Data  in  Google  Earth  Engine .  Un-
Spider.Org.  Diambil  pada  tanggal 23 Desember 2022 dari https://www.un- spider.org/advisory-
support/recommended- practices/recommended-practice- google-earth-engine-flood- mapping/step-by-step Vanama, V. S. K., Rao, Y. S., & Bhatt, C.  M.  (2021).  Change  detection based  flood  mapping  using  multi- temporal Earth Observation
satellite  images:  2018  flood  event of Kerala, India. European Journal of  Remote  Sensing , 54 (1),  42 – 58. https://doi.org/10.1080/22797254.2 020.1867901