## PEMANFAATAN DATA SATELIT UNTUK ANALISIS POTENSI GENANGAN DAN DAMPAK KERUSAKAN AKIBAT KENAIKAN MUKA AIR LAUT (APPLICATION OF SATTELITE DATA TO ANALYZE INUNDATION POTENTIAL AND THE IMPACT OF SEA LEVEL RISE)
Nanin Anggraini *,**) , Bambang Trisakti *) , dan Tri Edhi Budhi Soesilo **) *) Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN **) Program Studi Kajian Ilmu Lingkungan Universitas Indonesia e-mail: nanin_rain@yahoo.com

## ABSTRACT
Increasing of ocean water volume caused sea level rise (SLR) that threatens the existence of small islands and coastal areas, such as North Jakarta. Besides the SLR, North  Jakarta  is  also  threatened  by  land  subsidence.  This  study  aims  to  predict  the height of SLR in 2030 and to analyze the impact of SLR on the coastal areas of North Jakarta.  The  total  height  of  SLR  in  2030  was  predicted  using  tidal  data,  land subsidence data, and SLR prediction by B2 scenario from the Intergovernmental Panel on  Climate  Change (IPCC).  Potential  inundation  area  due  to  SLR  was  estimated  using Digital Elevation Model Shuttle Radar Topography Mission (DEM SRTM) X-C band with spatsial  resolution  30 m.  The damage was  analyzed by  doing  the  overlay between  the inundation  areas  with  the  land  use  information  extracted  from  QuickBird  data.  The result shows that the SLR predictions in 2030 are 2.88 m caused by the tide, 2.28 m caused by the land subsidence, and 1.29 m caused by the B2 scenario IPCC. The total height of SLR prediction is 6.45 m. The potential damages of land use are dominated by urban  area  (1045  ha)  and  industrial  area  (563  ha).  The  most  inundated  areas  are located in Penjaringan sub-district for urban (523 ha) and in Cilincing sub-district for industrial area (311 ha).
Keywords: DEM SRTM X-C band, Sea level rise, Land subsidence, B2 SRES IPCC scenario, QuickBird

## ABSTRAK
Meningkatnya  volume  air  laut  menyebabkan  kenaikan  muka  air  laut  yang mengancam keberadaan  pulau-pulau  kecil dan  wilayah pesisir seperti  pesisir  Jakarta Utara.  Selain  karena  kenaikan  muka  air  laut,  Jakarta  Utara  juga  terancam  oleh fenomena  penurunan  permukaan  tanah.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi kenaikan  muka  air  laut  pada  tahun  2030  dan  dampaknya  terhadap  wilayah  pesisir. Prediksi  total  tinggi  muka  air  laut  diperoleh  berdasarkan  data  pasang  surut  (pasut), penurunan  permukaan  tanah,  dan  kenaikan  muka  air  laut  skenario  B2  dari  IPCC. Wilayah  pesisir  yang  berpotensi  tergenang  karena  kenaikan  muka  air  laut  diprediksi dengan  data  DEM  SRTM  X-C  resolusi  spasial  30  m.  Analisis  dampak  kerusakan dilakukan  dengan  cara overlay antara  potensi  genangan  dengan  penggunaan  lahan dari data QuickBird. Hasil memperlihatkan bahwa, prediksi total tinggi muka air laut tahun  2030  akibat  pasut  adalah  2,88  m,  penurunan  permukaan  tanah  2,28  m,  dan skenario  IPCC  1,29  m,  sehingga  tinggi  muka  air  laut  rencana  adalah  6,45  m.  Jenis penggunaan  lahan  yang  berpotensi  rusak  akibat  tergenang  didominasi  oleh permukiman  sebesar  1045  ha  dan  industri  563  ha.  Permukiman  yang  berpotensi tergenang  paling  luas  berada  di  Kecamatan  Penjaringan  dengan  luas  523  ha  dan wilayah industri berada di Kecamatan Cilincing dengan luas 171 ha.
Kata kunci: DEM SRTM X-C band, Kenaikan  muka  air laut,  Penurunan permukaan  tanah, skenario B2 SRES IPCC, QuickBird

## 1  PENDAHULUAN
Pada tahun 1990, IPCC  memper- kirakan  akan  terjadi  peningkatan  emisi gas  rumah  kaca  (GRK-dengan  meng- gunakan  skenario  bisnis)  sehingga dunia  akan  lebih  hangat  3,30 ° C  pada akhir  abad  berikutnya  dengan  kisaran ketidakpastian 2,2–4,90 ° C. Hulme (1999) menyatakan  peningkatan  suhu  dunia (g lobal  warming )  menyebabkan  terjadinya pencairan  lapisan  es  di  daerah  kutub sehingga  volume  air  laut  meningkat. IPCC  mencatat  bahwa  kenaikan  muka air  laut  dunia  meningkat  selama  abad 20 dengan rata-rata peningkatan 1,7±0,5  mm  per  tahun  (Chust  et  al., 2009).
IPCC (2000) melalui Special Report on  Emission  Scenarios (SRES)  merumus- kan  satu  set  skenario  emisi  di  atmosfer yang  secara  tidak  langsung  akan menyebabkan terjadinya kenaikan muka air  laut.  Skenario  ini  mencakup  berbagai faktor yang akan mempengaruhi kondisi emisi  di  masa  depan,  yaitu  dari  faktor demografi, serta perkembangan ekonomi dan  teknologi.  Skenario  mencakup  per- kembangan masa depan dengan berbagai kondisi yang dapat mempengaruhi sumber penyebab  GRK  seperti  dari  alternatif pemakaian sumber energi dan perubahan lahan.  Peningkatan  emisi  di  atmosfer akan  mempengaruhi  kondisi  suhu  di permukaan  bumi  sehingga  lapisan  es yang  berada  di  daerah  kutub  akan mencair dan menambah volume air laut dunia.  Meningkatnya  volume  air  laut dunia  mengancam  keberadaan  pulau- pulau  kecil  dan  wilayah  pesisir  yang landai.
DKI  Jakarta  yang  berbatasan dengan  Teluk  Jakarta  memiliki  potensi terkena  bencana  yang  diakibatkan  oleh kenaikan  muka  air  laut.  Wilayah Jakarta Utara memiliki bentuk topografi yang  relatif  rendah  dan  datar  sehingga wilayah  pesisir  ini  menjadi  langganan banjir  (rob)  akibat  kenaikan  muka  air laut  seperti  yang  terjadi  pada  Bulan November  2011.  Banjir  rob  telah merendam pertigaan Jalan RE
Martadinata,  pintu  air  pasar  ikan,  dan perumahan  nelayan  Angke,  dimana ketinggian  air  di  Jalan  RE  Martadinata mencapai 85 cm. Hasil pemantauan alat pengukur  di  pelabuhan  Tanjung  Priok, ketinggian muka air laut meningkat dari 180  cm  naik  menjadi  228  cm.  Akibat kenaikan  ini,  Pantai  Carnaval  dan Pantai  Marina  Ancol  terendam  hingga mencapai  25  cm  (www.investigasiduta info.com).  Selain  akibat  dari  fenomena kenaikan  muka  air  laut  dunia,  banjir rob di Jakarta Utara diperparah dengan adanya  penurunan  permukaan  tanah. Faktor yang paling banyak mendominasi penurunan permukaan tanah di Jakarta adalah  pengambilan  air  tanah  yang berlebihan, semakin meningkatnya bangunan baik industri ataupun permukiman,  serta  akibat  konsolidasi alami tanah aluvial (Abidin et al. , 2011). Abidin et  al. (2011)  melakukan penelitian dengan menggunakan beberapa metode,  yaitu  dengan  menggunakan Global  Positioning  System (GPS)  dan Interferometric  Synthetic  Aperture  Radar (InSAR).  Penelitian  dilakukan  di  DKI Jakarta pada periode 1982-2010. Berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut, secara umum laju penurunan permukaan tanah  bervariasi  di  berbagai  tempat dengan laju 1-15 cm/tahun dan di lokasi tertentu  mencapai  20-28  cm/tahun. Penurunan permukaan tanah di wilayah pesisir  Jakarta  Utara  dilakukan  pada periode Juni 2006-Februari 2007 meng- gunakan  metode  InSAR  dan  diketahui laju  penurunan  permukaan  tanah  di wilayah tersebut adalah 12 cm/tahun.
Fenomena  penurunan  permukaan tanah  dan  kenaikan  muka  air  laut  di wilayah  pesisir  Jakarta  Utara  meng- akibatkan  banjir  rob  semakin  sering terjadi  yang  berdampak  besar  pada kerusakan  lingkungan,  seperti  pada permukiman,  industri,  dan  persediaan air tanah segar dari pesisir akuifer. Oleh karena  itu  diperlukan  adanya  peren- canaan pembangunan berbasiskan pada mitigasi bencana. Salah satunya adalah mengetahui  tinggi  muka  air  laut  serta
dampak yang disebabkan oleh peristiwa tersebut. Tinggi muka air laut, distribusi genangan serta dampak yang ditimbulkan dapat  diprediksi  dan  dievaluasi  dengan menggunakan  data  penginderan  jauh satelit resolusi spasial  tinggi dan DEM.
DEM  adalah  model  digital  dari ketinggian  (topografi)  suatu  wilayah permukaan bumi, dimana setiap pikselnya mempunyai  informasi  titik  koordinat (XY)  dan  ketinggian  (Z).  Pemanfaatan DEM  untuk  pemetaan  genangan  air yang diakibatkan oleh berbagai bencana telah  dilakukan  oleh  banyak  peneliti, seperti: pemetaan daerah resiko kenaikan muka  air  laut  (Bachtiar  dan  Novico, 2012;  Dasanto,  2010;  Julzarika,  2010), dan  pemetaan  daerah  resiko  banjir (Riyanto,  2009;  Yulianto  et  al.,  2009; Rosytha, 2011). Analisis dampak kerusakan  akibat  terjadinya  genangan air  dapat  di  evaluasi  dengan  memper- timbangkan kondisi penutup lahan yang diturunkan  dengan  menggunakan  data satelit resolusi spasial sangat tinggi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk memprediksi  kenaikan  muka  air  laut pada  tahun  2030  dan  potensi  dampak kerusakan  penggunaan  lahan  yang mungkin  terjadi  di  wilayah  pesisir. Dengan  mengetahui  tinggi  kenaikan muka  air  dan  potensi  kerusakan  yang akan  ditimbulkan,  maka  diharapkan pembangunan  di  wilayah  pesisir  akan mempertimbangkan aspek bencana sehingga kerugian dapat dikurangi.

## 2  METODE

## 2.1 Lokasi dan Data
Lokasi  penelitian  adalah  wilayah pesisir  Jakarta  Utara  yang  terletak antara  06°10’00”  Lintang  Selatan  dan 106°20’00”  Bujur  Timur  dengan  luas 146,66 km 2 . Wilayah  pesisir ini membentang  dari  Barat  ke  Timur sepanjang  ±35  km  dan  menjorok  ke darat  sejauh  4-10  km  (BPS,  2011). Daerah  kajian  terdiri  dari  enam kecamatan, yaitu Penjaringan,
Pademangan, Tanjung Priok, Koja, Kelapa Gading,  dan  Cilincing  seperti  dapat dilihat pada Gambar 2-1.
Data  yang  digunakan  pada penelitian ini terdiri dari:
 Mozaik citra satelit QuickBird perekaman 15 Februari dan 13 Juni 2010 resolusi spasial 0,6 m.
 DEM  SRTM  X-C  perekaman  tahun 2000 dengan resolusi spasial 30 m.
 Data  pasut  hasil  pengukuran  periode 1984-2004 dari Bakosurtanal.
 Data  laju  penurunan  permukaan tanah  periode  Juni  2006  -  Februari 2007  hasil  penelitian  Abidin et  al . (2011).
 Data kenaikan muka air laut berdasarkan  skenario  B2  SRES  IPCC tahun 2000.
Batas  wilayah  administrasi  (kelurahan dan kecamatan) wilayah Jakarta Utara.
Batas administrasi kotamadya Batas administrasi kecamatan
Batas administrasi desa
Batas lokasi penelitian
Legenda:
Sumber: 1. Peta batas administrasi Bakosurtanal 2. Hasil pengolahan data Peta Inset N 5 0 5 10 Km Nanin Anggraini (NPM: 1106044024) JENJANG MAGISTER
PROGRAM STUDI ILMU LINGKUNGAN PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS INDONESIA 2013

## PETA LOKASI PENELITIAN
Jakarta Tim ur Jakarta Selatan Jakarta Bara t Jakarta Pusa t Teluk Jakarta Pluit Anco l Maru nda Ro ro tan Cilincing Kap uk M ua ra Pen ja r in ga n Kaliba ru Kam al M ua ra Suka pu ra Koja  Ut ara Keb un  Baw a ng Pap ang go Sun ter  A gun g Kelap a  Gad in g B ar at Sem pe r  T im ur Peg ang saa n D u a Sem pe r  Barat Ta njun g P rio k Lag oa Sun ter Ja ya Pejag alan Kelap a  Gad in g T im ur Ra wa ba dak  Sela ta Pad em an gan  T imu r Tu gu  U tara W ar akas Ra wa ba dak  Ut ar a Pad em an gan  Ba ra t Penjaring an Kelap a Gading Padem anga n Cilincing Koja Ta njung Priok 690000 690000 695000 695000 700000 700000 705000 705000 710000 710000 715000 715000 720000 720000 9310000 9310000 9315000 9315000 9320000 9320000 9325000 9325000
Batas administrasi kotamadya Batas administrasi kecamatan Batas administrasi desa Legenda:

## 2.2 Metode Pengolahan Data
Alur  penelitian  diperlihatkan  pada Gambar  2-2,  dimana  tahapan  kegiatan terdiri  dari  pemetaan  daerah  potensi genangan dan analisis dampak kerusakan akibat genangan.

## 2.2.1 Pemetaan daerah genangan
Pembangunan  perlu  memperhati- kan dampak terburuk yang dapat terjadi sehingga diperlukan adanya perencanaan, salah  satunya  dengan  memperhitung- kan  faktor  kenaikan  muka  air  laut rencana.  Tinggi  muka  air  laut  rencana adalah  tinggi  muka  air  laut  dari  hasil penggabungan  tinggi  muka  air  laut antara variabel pasut, skenario B2, dan penurunan  permukaan  tanah  dimana semua  variabel  dianggap  terjadi  pada waktu  yang  bersamaan. Prediksi  total kenaikan  muka  air  laut  ( i 1 )  tahun  2030 untuk  parameter  pasut  dapat  diperoleh dengan menggunakan persamaan (2-1):
( i 1 ) = * Δh                         (2-1)
Prediksi  total  kenaikan  muka  air  laut akibat  parameter  skenario  B2  dan penurunan  permukaan  tanah  dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (2-2) dan (2-3). Persamaan (2-4) digunakan untuk menghitung prediksi total kenaikan muka air laut rencana.
( i 2 ) =  (2030-x) * skenario B2            (2-2) ( i 3 ) =  (2030-x) * ΔL                           (2-3) ( i 4 ) = Σ ( i1, i2, i3 )                              (2-4)
Keterangan:
i 1 : prediksi  total kenaikan  muka air laut parameter pasut
i 2 : prediksi  total kenaikan  muka air laut parameter B2
i 3 : prediksi  total kenaikan  muka air laut  parameter  penurunan  per- mukaan tanah
i 4 : prediksi  total kenaikan  muka air laut rencana
x : tahun perolehan data 18.61 : periode pasut Δh : perubahan kenaikan tinggi pasut
ΔL : laju penurunan permukaan tanah.
Selanjutnya,  pemetaan  potensi genangan dilakukan dengan memetakan besar  prediksi  kenaikan  muka  air  laut pada  data  DEM  sehingga  diperoleh lokasi  pesisir  yang  memiliki  ketinggian sama  dengan  kenaikan  muka  air  laut tersebut. Titik ketinggian yang berada di dekat  garis  pantai  dan  dalam  batas wilayah  pesisir  tersebut  yang  kemudian digunakan  sebagai  batas  jauh  genangan. Proses  deliniasi  antara  titik  ketinggian dilakukan  untuk  memperoleh  poligon potensi  genangan  akibat  terjadinya kenaikan muka air laut.

## 2.2.2 Analisis dampak kerusakan
Analisis  dampak  kerusakan  di- peroleh dari hasil overlay antara poligon genangan  dengan  informasi  spasial penggunaan  lahan.  Langkah  awal  pada pembuatan informasi spasial penggunaan lahan adalah dengan melakukan koreksi geometrik  dan  mozaik  pada  citra QuickBird  hasil perekaman  tanggal  15 Februari  dan  13  Juni  2010  sehingga menjadi  data  citra  yang  siap  olah. Informasi  spasial  penggunaan  lahan diperoleh  dengan  menggunakan  metode interpretasi  dan  klasifikasi  visual on screen  digitation pada  mozaik  citra QuickBird.  Proses  digitasi  dilakukan dengan  mengacu  pada  SNI  7645:2010 (BSN, 2010) tentang klasifikasi penutup lahan.  Hasil  deliniasi berupa  poligon kelas  penggunaan  lahan  dengan  format shape file . Informasi kerusakan penggunaan  lahan  diperoleh  melalui proses overlay antara  informasi  spasial penggunaan  lahan  dengan  poligon genangan.  Penggunaan  lahan  yang berada  pada  poligon  genangan  dihitung sebagai kerusakan lingkungan.
Gambar 2-2: Flowchart penelitian

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Potensi Genangan
Prediksi  kenaikan  muka  air  laut pada  kegiatan  ini  diasumsikan  sebagai prediksi  pada  kondisi  statis  dan    tidak adaantisipasi  (pembangunan  tanggul, breaker  water ,  dan  lain-lain)  akan terjadinya  kenaikan  muka  air  laut. Kenaikan  muka  air  laut  dapat  dilihat dari  kondisi  pasut,  tsunami,  gelombang badai,  gelombang  ( wave  set-up ),  dan dampak  pemanasan  global  (Triatmodjo, 1999). Selain variabel tersebut, penurunan permukaan tanah juga perlu mendapatkan perhatian mengingat dampak  gabungan  antara  penurunan
permukaan  tanah  dengan  kenaikan muka  air  laut  sangat  besar  terutama bagi  permukiman,  industri,  pertanian, perikanan,  dan  persediaan  air  tanah segar  dari  pesisir  akuifer  (Abidin et  al ., 2011).
Prediksi tinggi kenaikan muka air laut  berdasarkan  pasut  diperoleh  dari analisis  data  pasut  pada  periode  1984- 2004. Periode  tersebut  telah melampaui periode  satu  kali  pasut  (18,61  tahun) dan diperoleh rata-rata tinggi pasut 2,05 m.  Hal  ini  berarti  bahwa  dalam  satu periode  pasut  (18,61  tahun)  terjadi kenaikan pasut sebesar 2,05 m, sehingga dengan  menggunakan  persamaan  2-1

## DEM
1. Pasang surut 2. Laju penurunan permukaan tanah 3. Skenario B2 QuickBird Daerah potensi genangan Luas kerusakan Penentuan potensi genangan Overlay Batas administrasi Mozaik band Koreksi geometrik Klasifikasi Informasi spasial penggunaan lahan Perhitungan tinggi kenaikan muka air laut Perhitungan luas kerusakan penggunaan lahan
maka  diprediksi  total  tinggi  muka  air laut  akibat  pasut  untuk  tahun  2030 adalah  2,88  m.  Wilayah  yang  berpotensi tergenang berdasarkan parameter pasut diperlihatkan pada Gambar 3-1.
Parameter berikutnya adalah penurunan permukaan tanah yang saat ini  terjadi  di  DKI  Jakarta.  Penurunan permukaan  tanah  memicu  meningkatnya permukaan  air  laut  sehingga  menyebab- kan  terjadinya  intrusi  air  laut  ke daratan.  Berdasarkan  hasil  penelitian Abidin et  al. (2011)  laju  penurunan permukaan  tanah  di  Jakarta  Utara adalah  sebesar  0,12  m  per  tahun. Sehingga  berdasarkan  persamaan  (2-2) maka  penurunan  permukaan  tanah 0,12  m  per  tahun  berpotensi  untuk menyebabkan  total  kenaikan  muka  air laut  setinggi   2,28 m  pada  tahun 2030. Distribusi  genangan  yang  disebabkan oleh penurunan permukaan tanah dapat dilihat pada Gambar 3-2.
Selain  akibat  pasut  dan  fenomena penurunan  permukaan  tanah,  parameter ketiga adalah adanya peningkatan suhu dunia juga memberikan kontribusi yang besar  pada  kenaikan  muka  air  laut. Lembaga IPCC melalui Special Report on Emission Scenarios (SRES) merumuskan satu set skenario emisi di atmosfer yang secara  tidak  langsung  akan  menyebab- kan terjadinya kenaikan paras muka air laut.  Skenario  ini  mencakup  berbagai faktor yang akan mempengaruhi kondisi penyerab  dan  penyebab  emisi  GRK  di masa depan, yaitu dari faktor demografi, perkembangan ekonomi, teknologi, pemakaian sumber energi dan perubahan  lahan.  Skenario  mencakup Skenario tersebut terbagi menjadi enam, yaitu A1T, A1B, A1F1, A2, B1, dan B2.
Penelitian ini menggunakan skenario  B2  karena  lebih  sesuai
digunakan  pada  wilayah  Jakarta  Utara karena lebih bersifat lokal dibandingkan skenario lainnya. Skenario ini menyatakan bahwa meningkatnya suhu sebesar  2,4°C  akan  menyebabkan peningkatan  paras  muka  air  laut  0,20- 0,43  m  setiap  10  tahun,  maka berdasarkan  persamaan  (2-3)  prediksi total kenaikan muka air laut pada tahun 2030  adalah  1,29  m.  Wilayah  Jakarta Utara  yang  berpotensi  tergenang  akibat parameter  skenario  B2  disajikan  pada Gambar 3-3.
Kenaikan  muka  air  laut  rencana sebagai  hasil  gabungan  antara  pasut, skenario  B2,  dan  penurunan  permukaan tanah  di  Jakarta  Utara  adalah  6,45  m. Tingginya  muka  air  tersebut  akan menggenangi  wilayah  pesisir  bahkan dapat menjangkau daratan di luar batas pesisir  seperti  yang  ditunjukkan  pada garis kuning pada Gambar 3-4. Genangan tidak  hanya  menggenangi  wilayah  pesisir tetapi  telah  menjangkau  wilayah  yang lebih  jauh.  Melalui  interpretasi  visual, genangan paling jauh (melampaui batas pesisir)  terjadi  di  Kecamatan  Penjaringan yang  meliputi  Kelurahan  Kamal  Muara, Kapuk  Muara,  Pluit,  Pejagalan,  dan Penjaringan, Kelurahan Ancol Kecamatan Pademangan;
Kelurahan Papanggo Kecamatan Tanjung Priok;
dan Kecamatan  Cilincing  yang  meliputi Kelurahan  Kalibaru,  Cilincing,  dan Marunda.  Jangkauan  genangan  yang semakin jauh ke arah daratan disebabkan oleh  ketinggian  wilayah  Jakarta  Utara rendah  hanya  berkisar  0-2  m  dpl  dan tidak  adanya  penahan  arus  gelombang seperti  bangunan  tanggul  atau  hutan mangrove.  Wilayah  Jakarta  Utara  yang landai  dan  penggunaan  lahan  yang tidak  memperhatikan  daya  lingkungan telah  menyebabkan  genangan  akibat kenaikan muka air laut semakin ke arah daratan.
Gambar 3-1: Informasi spasial prediksi jauh genangan tahun 2030 berdasarkan tinggi pasut
Gambar 3-2: Informasi  spasial  prediksi  jauh  genangan  tahun  2030  berdasarkan  penurunan permukaan tanah
Gambar 3-3: Informasi spasial prediksi jauh genangan tahun 2030 berdasarkan skenario B2

## Gambar 3-4: Informasi  spasial  prediksi  jauh  genangan  tahun  2030  berdasarkan  tinggi  muka  air rencana

## 3.2 Potensi Dampak Genangan
Adanya  genangan  akibat  banjir rob berdampak pada kerusakan lingkungan  di  wilayah  pesisir.  Jakarta Utara  telah  mengalami  pembangunan yang  sangat  pesat,  hal  ini  ditunjukkan dengan bervariasinya penggunaan lahan di  wilayah  tersebut.  Berdasarkan  hasil analisis  visual  data  citra  satelit  Quick- Bird,  penggunaan  lahan  di  Jakarta Utara didominasi  oleh permukiman dan industri.  Hasil  delinasi  citra  satelit QuickBird  berupa  informasi  spasial penggunaan  lahan  dapat  memberikan informasi  luas  penggunaan  lahan  di wilayah  tersebut.  Penggunaan  lahan permukiman  mendominasi  seluas  5178 ha  dan  industri  2878  ha.  Penggunaan lahan permukiman paling luas berada di Kecamatan  Penjaringan,  yaitu  1344  ha dan  Tanjung  Priok  seluas  1134  ha. Untuk  kawasan  industri  paling  luas berada di Kecamatan Tanjung Priok dan Cilincing, sedangkan untuk areal persawahan  paling  luas  berada  di Kecamatan  Cilincing.  Informasi  spasial dan  luas  penggunaan  lahan  Jakarta Utara  dapat  dilihat  pada  Gambar  3-5 dan 3-6.
Dengan mengetahui kondisi penggunaan lahan di Jakarta Utara, maka dapat  diprediksikan  luas  kerusakan lahan  akibat  adanya  genangan.  Pada dasarnya potensi kerusakan memerlukan
penggabungan  antara  data  potensi genangan  dan  penggunaan  lahan  pada tahun  yang  sama,  tetapi  karena    tidak diperolehnya rencana penggunaan lahan tahun  2030,  maka  dilakukan  asumsi bahwa penggunaan lahan tidak berubah selama periode 2010-2030. Luas kerusakan  lahan  yang  diperoleh  dari hasil  penggabungan  antara  prediksi jauh  genangan  tahun  2030  dengan informasi  spasial  penggunaan  lahan tahun 2010 diperlihatkan pada Gambar 3-7.  Genangan  berpotensi  terjadi  di Kecamatan  Penjaringan,  Pademangan, Tanjung  Priok,  Cilincing,  dan  Koja. Penggunaan  lahan  yang  paling  banyak tergenang  adalah  permukiman  dan industri dibandingkan dengan penggunaan lahan lainnya. Permukiman berpotensi  tergenang  hingga  mencapai luas  1045  ha  dan  kawasan  industri seluas  563  ha.  Hal  ini  tentunya  sangat merugikan bagi masyarakat serta pelaku industri. Selain permukiman dan industri, penggunaan lahan yang mengalami  kerugian  akibat  genangan adalah  tambak,  sawah,  dan  kebun (Gambar 3-8). Penggunaan lahan permukiman  paling  luas  tergenang akibat  kenaikan  muka  air  laut  rencana berada  di Kecamatan  Penjaringan dengan  luas  523  ha  dan  di  Kecamatan Cilincing  311 ha. Kawasan industri yang berpotensi tergenang berada di Kecamatan Cilincing yang mencapai luas
171  ha  dan  di  Kecamatan  Pademangan dengan  luas  152  ha.  Luas  penggunaan
lahan  yang  tergenang  per  kecamatan dapat dilihat pada Gambar 3-9.
Gambar 3-5: Informasi spasial penggunaan lahan Jakarta Utara tahun 2010
Gambar 3-6: Luas penggunaan lahan Jakarta Utara tahun 2010
Gambar 3-7: Informasi spasial penggunaan lahan tahun 2010 yang tergenang.
Industri Jalan Kebun Ladang/Tegalan Mangrove
Pasir Permukiman Rawa Sawah Semak Sungai Tambak Tanah Terbuka Tubuh Air Legenda: Penggunaan Lahan Batas administrasi kecamatan Batas administrasi kotamadya Batas administrasi kelurahan Jauh genangan
Industri Jalan Kebun Ladang/Tegalan Mangrove
Pasir Permukiman Rawa Sawah Semak Sungai Tambak Tanah Terbuka Tubuh Air Legenda: Penggunaan Lahan
5 0 5 10 Km
Datum Proyeksi : WGS 84 : SUTM 48 Sumber: 1. Citra satelit QuickBird 2. Hasil digitasi

## PETA INFORMASI SPASIAL PENGGUNAAN LAHAN TERGENANG
Peta inset
Nanin Anggraini (NPM: 1106044024) JENJANG MAGISTER
PROGRAM STUDI ILMU LINGKUNGAN PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS INDONESIA 2013 Koja Cilincing Penjaringan Kelapa Gading Pademangan Tanjung Priok Jakarta Timur Jakarta Selatan Jakarta Barat Jakarta Pusat Teluk Jakarta 690000 690000 695000 695000 700000 700000 705000 705000 710000 710000 715000 715000 9315000 9315000 9320000 9320000 9325000 9325000 9330000 9330000 9335000
Batas administrasi kecamatan Batas administrasi kotamadya Batas administrasi kelurahan Industri Jalan Kebun Ladang/Tegalan Mangrove Pasir Permukiman Rawa Sawah Semak Sungai Tambak Tanah Terbuka Tubuh Air Legenda: Penggunaan Lahan N Industri Jalan Kebun Ladang/Tegalan Mangrove
Pasir
Permukiman Rawa Sawah Semak Sungai Tambak Tanah Terbuka Tubuh Air Legenda: Penggunaan Lahan Batas administrasi kecamatan Batas administrasi kotamadya Batas administrasi kelurahan Batas administrasi kecamatan
Industri Jalan
Kebun Ladang/Tegalan Mangrove
Pasir
Permukiman Rawa Sawah Semak Sungai Tambak Tanah Terbuka Tubuh Air Legenda: Penggunaan Lahan
5 0 5 10 Km
Datum
Proyeksi : WGS 84 : SUTM 48
Sumber:
1. Citra satelit QuickBird
2. Hasil digitasi

## PETA INFORMASI SPASIAL PENGGUNAAN LAHAN TERGENANG
Peta inset Nanin Anggraini (NPM: 1106044024) JENJANG MAGISTER
PROGRAM STUDI ILMU LINGKUNGAN PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS INDONESIA 2013 Koja Cilincing Penjaringan Kelapa Gading Pademangan Tanjung Priok Jakarta Timur Jakarta Selatan Jakarta Barat Jakarta Pusat Teluk Jakarta 690000 690000 695000 695000 700000 700000 705000 705000 710000 710000 715000 715000 9315000 9315000 9320000 9320000 9325000 9325000 9330000 9330000 9335000 9335000 Batas administrasi kecamatan Batas administrasi kotamadya Batas administrasi kelurahan Jauh genangan Industri Jalan Kebun Ladang/Tegalan Mangrove Pasir Permukiman Rawa Sawah Semak Sungai Tambak Tanah Terbuka Tubuh Air Legenda: Penggunaan Lahan
Gambar 3-8: Luas penggunaan lahan tahun 2010 yang tergenang
Gambar 3-9: Luas penggunaan lahan tahun 2010 yang tergenang pada setiap kecamatan

## 4 KESIMPULAN
Penelitian ini menggunakan DEM SRTM  X-C  band  dan  QuickBird  untuk menganalisis  potensi  genangan  dan dampaknya  karena  kenaikan  muka  air laut,  beberapa  hasil  yang  diperoleh adalah:
 Prediksi  tinggi  muka  air  laut  untuk tahun  2030  akibat  pasut  adalah  2,88 m,  penurunan  permukaan  tanah  2,28 m, dan skenario IPCC 1,29 m sehingga tinggi  muka  air  laut  rencana  adalah 6,45 m.
 Kenaikan  muka  air  laut  meng- akibatkan terjadinya potensi genangan pada wilayah permukiman dan industri  di  Kecamatan  Penjaringan, Pademangan, Tanjung Priok, Cilincing, dan  Koja. Permukiman  berpotensi  ter- genang hingga mencapai luas 1045 ha dan kawasan industri seluas 563 ha.
 Penggunaan lahan permukiman paling luas  tergenang  akibat  kenaikan  muka air laut rencana berada pada Kecamatan  Penjaringan  dengan  luas 523  ha  dan  Kecamatan  Cilincing  311
ha.  Kawasan  industri  yang  berpotensi tergenang berada di Kecamatan Cilincing  yang  mencapai  luas  171  ha dan di Kecamatan Pademangan dengan luas 152 ha.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  sampaikan  terima  kasih kepada Atriyon Julzarika dan Silvia atas bantuan, dukungan data, serta informasi  untuk  pembuatan  karya  tulis ini.  Penulis  juga  mengucapkan  terima kasih  kepada  Dr.  Ir.  Dony  Kushardono, M.Eng.  atas  segala  masukan  dan koreksinya.

## DAFTAR RUJUKAN
Abidin,  H.Z.,  Andreas  H,  Gumilar  I, Fukuda  Y.,  Pohan  Y.E.,  and  T. Deguchi, 2011, “Land Subsidance of  Jakarta  (Indonesia)  and  its Relation with Urban Development”, Nat.  Hazards.  Vol.59,  pp.1753- 1771.
Bachtiar,  H.  dan  F.  Novico,  2012,
“Analisis  Spasial  Potensi  Bahaya Daerah Pantai Terhadap Perubahan  Iklim    (Studi  Kasus: Pulau  Bali)”, Kolokium  Hasil Penelitian  dan  Pengembangan
Sumber Daya Air .
BPS, 2011, Jakarta  Utara  dalam  angka .
BPS  Kota  Administrasi  Jakarta Utara. ISBN: 0215-4153.
BSN, 2010. Klasifikasi penutup lahan . Chust, G., Borja A., Liria P., Galparsoro I., Marcos  M.,  and  A.  Caballero, 2009, “Human Impact Overwhelm The  Effects  of  Sea-Level  Rise  on Basque  Coastal  Habitats  (N Spain)  Between  1954  and  2004”,
Estuarine,  Coastal  and  Shelf Science , Vol.84.
Dasanto, B.D., 2010, “Penilaian Dampak Kenaikan  Muka  Air  Laut  pada Wilayah  Pantai:  Studi  Kasus Kabupaten  Indramayu”, Jurnal Hidrosfir  Indonesia ,  Vol.  5  No.  2 pp.43-53.
Hulme,  M., Mitchel J., Ingram W., Lowe J.,  Johns  T.,  and  M.N.D.  Viner, 1999,  “Climate  Change  Scenarios for  Global  Impacts  Studies”, Global  Environmental  Change , Vol.9.
IPCC, 2000. Special Report on Emissions Scenarios ,  The  Press  Syndicate  of The  University  of  Cambridge. United Kingdom.
Julzarika,  A.,  2010, Pemodelan  3D  Kota Semarang  Terhadap  Kenaikan Muka Air Laut dengan Citra Satelit SPOT 5 , Lib. UGM.
Riyanto,  I.,  2009. Pemetaan  Daerah Potensi  Banjir  dengan  Segmentasi Data Digital Elevation Model Studi Kasus:  DAS  Ciliwung  di  DKI Jakarta, 2007 , Tesis. UI. R2osytha, A., 2011, Studi Analisa Banjir dengan  Menggunakan  Teknologi Penginderaan  Jauh  dan  SIG  di Kabupaten  Bojonegoro, Thesis. ITS. Surabaya.
Triatmodjo,  B.,  2008, Teknik  Pantai .
Beta  Offset,  ISBN:  979-8541-05- 7.
Yulianto,  F.,  Marfai  M.A.,  Parwati,  dan
Suwarsono, 2009, ”Model Simulasi  Luapan  Banjir  Sungai Ciliwung  di  Wilayah  Kampung Melayu–Bukit
Duri Jakarta”,
Jurnal  Penginderaan  Jauh  dan Pengolahan Data Citra Digital , Vol.
6, pp. 43-53.