## ORIGINAL ARTICLE

## Pemodelan Spasial Genangan Banjir Rob, Studi Kasus: Pesisir Utara Banten (Kecamatan Kasemen)
Dhea Rahma Azhari * , Della Ayu Lestari, Willdan Aprizal Arifin
Sistem Informasi Kelautan, Universitas Pendidikan Indonesia, Jl. Dr. Setiabudi No.229, Isola, Kec. Sukasari, Kota Bandung, Jawa Barat 40154
E-mail: dhearahmaazhari@upi.edu
Diterima 10 November 2022, Direvisi 6 Desember 2022, Disetujui Publikasi 30 Desember 2022

## Abstract
The northern coast of Banten, especially Kasemen District, is an area with accessibility that is directly opposite the Java Sea and has a sloping topography so that  it has vulnerability to the potential for tidal flooding. This certainly has a significant impact on community activities. It is impossible to avoid the risk of tidal flooding, but spatial distribution of land use can be carried out to produce information for policy makers. This study uses a Geographic Information System by utilizing spatial data to analyze tidal flood modeling through historical data scenarios of the worst tidal flood events for the last 3 years, as well as knowing the area of  vulnerability land with tidal flood detection in the North Coast region of Banten. The spatial approach is carried out through data processing  which  is  divided  into  several  stages,  including  reassessment,  as  well  as  cropping  DEMNAS  data, rasterization,  and  carrying  out  a  modeling  process  to  produce  a  map  of  the  tidal  flood  area  using  the equilibrium  method.  The  results  showed  that  the  Kasemen  District  area  with  a  0.10  meter  scenario  might inundate an area of 574.38 ha, a 0.15 meter scenario inundate an area of 582.67 ha, a 0.20 meter scenario an area of 591.28 ha, and with a 0.25 meter scenario it inundate an area of 598.49 ha.
Keywords: equilibrium, spatial model, tidal flood

## Abstrak
Pesisir utara Banten khususnya Kecamatan Kasemen, merupakan wilayah dengan aksesibilitas yang berhadapan langsung dengan Laut Jawa serta memiliki topografi yang landai sehingga memiliki kerentanan terhadap potensi bencana  banjir  rob.  Hal  ini  tentu  menimbulkan  dampak  yang  signifikan  bagi  aktivitas  masyarakat.  Tidak mungkin untuk menghindari risiko banjir rob, namun dapat dilakukan distribusi spasial pada penggunaan lahan terdampak  untuk  dapat  menghasilkan  suatu  informasi  bagi  para  pemangku  kebijakan.  Penelitian  ini menggunakan  Sistem  Informasi  Geografi  dengan  memanfaatkan  data  spasial  untuk  menganalisis  pemodelan banjir rob melalui skenario data historis kejadian banjir rob terparah selama 3 tahun terakhir, serta mengetahui luasan lahan terdampak dengan adanya genangan banjir rob di wilayah Pesisir Utara Banten. Pendekatan spasial dilakukan melalui pengolahan data yang terbagi menjadi beberapa tahapan, antara lain penggabungan, proyeksi ulang,  serta  cropping  data  DEMNAS,  rasterisasi,  serta  melakukan  proses  pemodelan  untuk  menghasilkan  peta sebaran  wilayah  terdampak  banjir  rob  menggunakan  metode  equilibrium.  Berdasarkan  hasil  penelitian menunjukkan bahwa area  Kecamatan Kasemen dengan skenario genangan 0,10 meter berpotensi menggenangi wilayah  seluas  574.38  ha,  skenario  0,15  meter  menggenangi  wilayah  seluas  582.67  ha,  skenario  0,20  meter seluas 591.28 ha, dan dengan skenario genangan 0,25 meter menggenangi wilayah seluas 598.49 ha.
Kata Kunci: banjir rob, equilibrium, model spasial

## Artikel ilmiah Pendidikan Geografi
Wilayah  pesisir  yang  merupakan peralihan  antara  darat  dan  laut  serta memiliki sumber daya alam yang melimpah  (Hamuna,  Sari,  and  Alianto 2018)  juga  memiliki  peranan  yang strategis  dalam  kehidupan  manusia  oleh sebab  nilai  ekonomis,  nilai  ekologis,  dan nilai  produktivitas  yang  tinggi  (Kiffah  et al.  2021).  Namun,  tidak  hanya  berkaitan dengan  perekonomian,  berbagai  aspek lain  yang  memenuhi  kebutuhan  manusia dengan  pemanfaatan  sumber  daya  pesisir serta  pembangunan  di  kawasan  terkait (Ahmad  et  al.  2021).  Hal  ini  juga beriringan  dengan  tingkat  kerentanan wilayah pesisir terhadap perubahan lingkungan  yang  menimbulkan  suatu bencana  alam  (Lestari  et  al.  2021),  dapat berupa  banjir,  angin  topan,  letusan gunung berapi, gempa bumi, tsunami, dan lain  sebagainya.  Tingkat  keparahan  suatu bencana dapat dilihat dari tingkat resiliensi  masyarakat  terhadap  dampak yang ditimbulkan (Lestari, Susiloningtyas, and Supriatna 2020).
Pesisir  Utara  Banten  yang  memiliki garis  pantai  sepanjang  22  km,  kedalaman perairan  berkisar  0,2-9  meter  dengan substrat  sedimen  lumpur  (Sasongko  et  al. 2020) merupakan kawasan dengan intensitas  tinggi  terhadap  resiko  bencana alam.  Salah  satu  ancaman  bencana  alam yang  mungkin  terjadi  adalah  banjir  rob. Hal  ini  dikarenakan  kondisi  topografi yang  landai,  sehingga  air  dari  Laut  Jawa mudah  untuk  masuk  ke  daratan.  (BNPB 2021)  menyatakan  bahwa  Kota  Serang, Banten  khususnya  Kecamatan  Kasemen sudah menjadi langganan terjadinya banjir rob,  apalagi  ketika  terjadi  bibit  siklon tropis,  fase  bulan  baru,  purnama,  dan gelap.
Banjir  rob  atau  disebut  dengan banjir  pasang  surut  air  laut,  yang  mana merupakan  pola  fluktuasi  muka  air  laut yang  dipengaruhi  oleh  gaya  tarik  bulan dan  matahari  terhadap  massa  air  laut (Marfai  and  King  2007).  Beberapa  faktor yang  menyebabkan  terjadinya  banjir  rob, yaitu  degradasi  lahan,  drainase  yang
bermasalah,  penurunan  fungsi  lahan, limbah  rumah  tangga,  pasang  surut  air laut,  kondisi  hidrologi,  kondisi  topografi yang  rendah  (Marwah  and  Alwi  2014), penurunan  tanah  yang  besar,  kenaikan muka air laut (Wirasatriya 2006), dan juga disebabkan oleh perubahan iklim (Iskandar  et  al.  2020).    Dampak  dari terjadinya  banjir  rob  adalah  kerusakan infrastruktur,  jatuhnya  korban  jiwa,  serta memberikan dampak pada kondisi ekonomi  yang  tidak  stabil.  Dalam  masa yang akan datang, dampak dari banjir rob akan  semakin  besar  dengan  asumsi kenaikan  muka  air  laut  dan  penurunan muka  tanah  yang  terus-menerus  terjadi (Bui et al. 2019).
Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa pemodelan  genangan  banjir  rob  di wilayah  Pesisir  Utara  Banten,  khususnya Kecamatan  Kasemen  sangat  penting sebagai dasar mitigasi bencana. Pemodelan  genangan  merupakan  salah satu upaya awal dalam menyusun rencana pengelolaan  pesisir  berbasis  kebencanaan (Gallien,  Schubert,  and  Sanders  2011). Pembuatan  model  pada  penelitian  ini dilakukan dengan memanfaatkan teknologi  Sistem  Informasi  Geografi (SIG) untuk menganalisis dan menghasilkan  suatu  visualisasi  sebagai upaya  meminimalisir  dampak  terjadinya banjir  rob.  SIG  dipilih  karena  merupakan suatu  metode  pendekatan  yang  paling efektif  untuk  melakukan  proses  ekstraksi informasi  dari  bentuk  rupa  muka  bumi secara  luas  dan  temporal  (Ahmad  2020), serta  dapat  membantu  dalam  visualisasi berbagai skenario suatu fenomena (Lestari et al. 2021).
Studi  yang  telah  dilakukan  oleh (Twumasi et al. 2020), dalam mengidentifikasi  daerah  rawan  banjir sebagai  strategi  adaptasi  dan  prediksi banjir  yang  tepat  menemukan  bahwa penggunaan  SIG  dapat  menghasilkan suatu informasi yang komprehensif sebagai sistem pendukung keputusan yang efektif  agar  pembangunan  tetap  selaras dengan  kelestarian  lingkungan.  Dengan
data  historis  yang  didapat  dari  Geoportal Data  Bencana  Indonesia,  penelitian  ini memberikan  informasi  luasan  wilayah terdampak  banjir  rob  pada  Kecamatan Kasemen.  Pemetaan  ini  harus  dilakukan cepat,  tepat,  dan  efisien  dengan  teknik visualisasi  yang  baik  (Bacopoulos  2006) sehingga dapat mengakomodir tujuan peta untuk pengguna nantinya.

## B. Metode Penelitian
Area  fokus  penelitian  ini  terletak  di Pesisir Utara Banten, khususnya Kecamatan Kasemen yang secara
geografis terletak pada 05°52’24” LS dan 106°05’11”  BT.  Dalam  dua  tahun terakhir,  wilayah  studi  telah  mengalami bencana  alam  yang  luar  biasa  terkait dengan  banjir  rob.  Data  dari  Geoportal Bencana Indonesia pada Tabel 1 menunjukkan daerah tersebut telah terkena  dampak  banjir  rob  dan  sangat rentan terhadap genangan banjir rob. Pada tahun  2021,  kejadian  banjir  rob  menelan biaya  yang  tidak  sedikit,  merugikan ekonomi,  menghancurkan  rumah,  bahkan merenggut nyawa (BNPB 2021).
Tabel 1. Data Historis Kejadian Banjir Rob Kecamatan Kasemen
Sumber: Geoportal Bencana Indonesia
Gambar 1. Alur Pikir Penelitian
Berdasarkan  alur  pikir  penelitian (Gambar 1), dilakukan identifikasi masalah dan studi literatur terlebih dahulu yang kemudian dilanjutkan dengan pengumpulan data. Dan untuk mengidentifikasi  daerah  terdampak  banjir rob,  diperlukan  beberapa  data  (Tabel  2). Data  yang  paling  fundamental  adalah
DEM  ( Digital  Elevation  Model )  karena merupakan  dasar  untuk  membuat  peta genangan  banjir  rob  yang  menurut (Vousdoukas  et  al.  2018),  DEM  ini memiliki fungsi untuk dapat memvisualisasikan informasi tentang elevasi  lokasi  kajian.  Pada  penelitian  ini,
DEM  yang  digunakan  adalah  DEM dengan resolusi spasial sebesar 7,5 meter.
Tabel 2. Jenis Data yang Digunakan
Pemetaan luasan wilayah terdampak banjir  rob  dilakukan  dengan  proses mengurangi  DEM  dengan  data  historis (Tabel  1)  di  lokasi  kajian.  Hal  ini merupakan  implementasi  dari  metode equilibrium  yang  merupakan  metode dengan proses perbandingan dari ketinggian  tanah  aktual  dengan  kenaikan muka air laut.
Sumber: (Gallien et al. 2011).

## C. Hasil Penelitian dan Pembahasan
Banjir  rob  yang  melanda  Pesisir Utara  Banten,  khususnya  Kecamatan Kasemen memiliki ketinggian yang bervariasi.  Pada  bulan  Juni  2020,  terjadi banjir  rob  dengan  ketinggian  0,25  meter dengan  Kelurahan  Banten  sebagai  lokasi yang  paling  terdampak  genangan.  Hal  ini menimbulkan  kerusakan  pada  bangunan tempat  tinggal  karena  banjir  rob  bersifat korosif.  Tahun  setelahnya  terjadi  banjir rob  dengan  ketinggian  0,20  meter  dan 0,15  meter.  Dan  kejadian  terbaru  pada bulan  Mei  2022  dengan  ketinggian genangan 0,10 meter.
Pada penelitian ini, pemetaan banjir rob  dari  seluruh  data  historis  diproses menggunakan ArcGis untuk
menghasilkan  peta  wilayah  terdampak banjir  rob.  Berdasarkan  data  historis tersebut,  banjir  rob  terjadi  pada  empat wilayah dengan ketinggian yang bervariasi  yaitu  0,10  m,  0,15  m,  0,20  m, dan  0,25  m  dengan  besaran  luasan wilayah  tergenang  yang  disajikan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Rekapitulasi Luasan Wilayah dengan Data Historis Ketinggian
Genangan Banjir Rob Ketinggian Genangan (m) Luas Wilayah Tergenang (ha) Luas Wilayah Tidak Tergenang (ha) Total Luasan Wilayah (ha) 0,10 574.38 6104.34 6678.72 0,15 582.67 6096.05 6678.72 0,20 591.28 6087.44 6678.72 0,25 598.49 6080.23 6678.72
Dikarenakan kondisi topografi  yang landai,  potensi  bencana  banjir  rob  telah mengakibatkan  terjadinya  genangan  di beberapa wilayah. Dari data historis  yang ada lalu kemudian dihitung besaran luasan wilayah  yang  berpotensi  tergenang  oleh banjir rob, didapatkan hasil bahwa apabila

## DEM – Data Historis
terjadi  banjir  rob  dengan  ketinggian genangan  sebesar  0,10  meter,  maka  luas wilayah  yang  akan  tergenang  sebesar 574,38 ha sedangkan yang tidak terdampak sebesar 6104,34 ha.
Apabila skenario ketinggian genangan  sebesar  0,15  meter,  maka  luas wilayah yang tergenang sebesar 582,67 ha dan  yang  tidak  tergenang  6096,05  ha. Skenario ketinggian genangan 0,20 meter, maka luas wilayah yang tergenang sebesar 591,28  ha,  dan  yang  tidak  tergenang 6087,44. Skenario terakhir dengan ketinggian  genangan  0,25  meter,  luas wilayah  tergenang  sebesar  598,49  ha  dan luas wilayah yang tidak tergenang sebesar 6080,23  ha.  Genangan  yang  terjadi  oleh banjir rob menggenangi ruas jalan, sawah, tambak, halaman rumah penduduk, fasilitas  umum,  serta  saluran  air.  Hal  ini
disebabkan  oleh  elevasi  yang  tergolong rendah di lokasi kajian.
Peta  skenario  pada  penelitian  ini menghasilkan  pemodelan  genangan  yang didasarkan  pada  data  historis  rekapitulasi kejadian  banjir  rob  di  lokasi  kajian  serta dengan  asumsi  tidak  adanya  barrier  di wilayah  pesisirnya.  Prinsip  pemetaan wilayah  terdampak  banjir  rob  ini  adalah parameter  ketinggian  tanah  yang  berada lebih  rendah  dibandingkan  muka  air  laut ketika  terjadi  aktivitas  pasang.  Hal  ini dapat menyebabkan perendaman terhadap wilayah  tersebut  serta  dapat  merusak infrastruktur pesisir secara substansial.
Gambar 2. Peta Wilayah Terdampak Banjir Rob di Kecamatan Kasemen (a) 0,10 meter, (b) 0,15 meter, (c) 0,20 meter, (d) 0,25 meter
(a) (b) (c) (d)
Berdasarkan  hasil  pemodelan  pada
Gambar  2,  persebaran  spasial  banjir  rob menunjukkan sebanyak 2 wilayah kelurahan di Kecamatan Kasemen terdampak  genangan  banjir  rob,  yaitu Kelurahan  Banten  dan  Kelurahan  Sawah Luhur  dengan  luasan  yang  sebagaimana tercantum  pada  Tabel  3.  Dimana  wilayah ini didominasi oleh tambak dan pemukiman  nelayan  serta  masyarakat pesisir  lainnya.  Dapat  dilihat  pada  peta (Gambar  2),  apabila  wilayah  yang  tidak terdampak genangan banjir rob dikarenakan  daerah  tersebut  memiliki elevasi yang lebih tinggi.
Penelitian  ini  dapat  meningkatkan pengambilan  keputusan  sebagai  alat pendukung dalam penanggulangan bencana  banjir  rob  dengan  menunjukkan lokasi yang tepat dari daerah rawan banjir rob  di  kawasan  Kecamatan  Kasemen. Serta dapat mengoptimalkan pengelihatan secara  efisien  terhadap  area  dimana kerusakan  akan  terkonsentrasi  selama terjadi bencana banjir rob.

## D. Kesimpulan dan Saran
Banjir  rob  yang  terjadi  di  Pesisir Utara Banten, khususnya wilayah Kecamatan  Kasemen  melanda  pada  2 kelurahan  yang  sangat  terdampak,  yaitu Kelurahan Banten dan Sawah Luhur yang mana  terdapat  Pelabuhan  Karangantu didalamnya. Pada seluruh skenario genangan,  yaitu  0,10  meter,  0,15  meter, 0,20  meter,  dan  0,25  meter,  kedua kelurahan tersebut menjadi wilayah terdampak  genangan.  Hal  ini  dapat mengganggu  berbagai  aspek  kehidupan masyarakat  di  wilayah  tersebut.Karena Kecamatan Kasemen merupakan kecamatan  terluas  di  Kota  Serang  dengan besaran  23,75%  terhadap  luas  kota dengan  10  kelurahan  dan  total  penduduk sebanyak  106.813  jiwa  dengan  laju pertumbuhan  penduduk  per  tahun  2010- 2020  sebesar  1,93%  (Biro  Pusat  Statistik Kota  Serang  2021).  Maka  dari  itu, diperlukan  suatu  kebijakan  yang  tepat untuk  mitigasi  banjir  rob  di  wilayah
pesisirnya.  Dengan  menggunakan  metode equilibrium  yang  mana  membandingkan ketinggian  tanah  aktual  dengan  kenaikan muka  air  laut  yang  pada  penelitian  ini didasarkan  pada  data  historis  kejadian banjir rob.
Penggunaan  DEM  dengan  resolusi spasial  yang  baik,  kemudian  diolah dengan  SIG  dan  citra  penginderaan  jauh yang  ditunjukkan  dalam  penelitian  ini dapat  berfungsi  sebagai  faktor  pendorong untuk  instruksional  sekaligus  kepekaan bagi pemegang kebijakan maupun populasi  masyarakat  umum  yang  kurang peduli  terhadap  bahaya  banjir  rob  yang dialami  oleh  pesisir  di  Kecamatan Kasemen.

## Daftar Pustaka
Ahmad,  Taufiq.  2020.  “Penggunaan Sistem  Informasi  Geografi  Untuk Mencari  Lokasi  Yang  Tepat  Sebagai
Penyimpanan Energi Hydro Terpompa.” Jurnal  Georafflesia: Artikel  Ilmiah  Pendidikan  Geografi 5(1):68–79. doi: 10.32663/georaf.v5i1.1226.
Ahmad,  Taufiq  Ejaz,  Amien  Rais,  Dhea Rahma  Azhari,  Della  Ayu  Lestari, Wildan  Aprizal  Arifin,  and  others. 2021.  “Penggunaan  Iso  Cluster Unsupervised  Classification  Dalam Mengenali Garis Pantai, Studi Kasus:
Rarowatu Utara, Sulawesi
Tenggara.” Pp. 53–69 in Proceeding Seminar  Nasional  Ilmu  Komputer .
Vol. 1.
Bacopoulos, Peter. 2006. Analysis, Modeling,  And  Simulation  Of  The Tides  In  The  Loxahatchee  River Estuary (Southeastern Florida).
Biro  Pusat  Statistik  Kota  Serang.  2021. “Kota  Serang  Dalam  Angka  2021.” Kota Serang Dalam Angka 260. BNPB.  2021. Banjir  Melanda  Tiga Wilayah Di Provinsi Banten Berangsur Surut . Serang.
Bui,  Duie  Tien,  Khabat  Khosravi,  Himan Shahabi,  Prasad  Daggupati,  Jan  F. Adamowski, Assefa M.Melesse,
Binh  Thai  Pham,  Hamid  Reza Pourghasemi, Mehrnoosh Mahmoudi, Sepideh Bahrami, Biswajeet Pradhan, Ataollah Shirzadi,  Kamran  Chapi,  and  Saro
Lee.  2019.  “Flood  Spatial  Modeling in  Northern  Iran  Using  Remote Sensing  and  GIS:  A  Comparison between  Evidential  Belief  Functions and Its Ensemble with a Multivariate Logistic Regression Model.” Remote Sensing 11(13). doi:
10.3390/rs11131589.
Gallien,  T.  W.,  J.  E.  Schubert,  and  B.  F.
Sanders.  2011.  “Predicting  Tidal Flooding of Urbanized Embayments: A  Modeling  Framework  and  Data Requirements.” Coastal  Engineering 58(6):567–77. doi: 10.1016/j.coastaleng.2011.01.011.
Hamuna,  Baigo,  Annisa  Novita  Sari,  and
Alianto  Alianto.  2018.  “Kajian Kerentanan  Wilayah  Pesisir  Ditinjau
Dari  Geomorfologi  Dan  Elevasi Pesisir Kota Dan Kabupaten
Jayapura,  Provinsi  Papua.” Jurnal Wilayah Dan Lingkungan 6(1):1–14.
Iskandar, Syafrei Adi, Muhammad Helmi,
S.  Widada,  and  Baskoro  Rochaddi. 2020.  “Analisis  Geospasial  Area
Genangan Banjir Rob Dan Dampaknya Pada Penggunaan Lahan Tahun 2020-2025 Di Kota
Pekalongan  Provinsi  Jawa  Tengah.” Indonesian Journal of Oceanography 2(3):73–84.
Kiffah,  *,  Kayyisah  Ahmad,  Kiran  Aulia Putri,  Alya  Dina  Wilujeung,  Della Ayu  Lestari,  and  Willdan  Aprizal Arifin.  2021. Status  Sebaran  Dan Kerapatan  Kanopi  Mangrove  Di Pulau Tobea Besar Sulawesi Tenggara Menggunakan Data Satelit
Landsat 8 . Vol. 20.
Lestari,  Della  Ayu,  Novi  Sofia  Fitriasari, Taufiq  Ejaz  Ahmad,  Amien  Rais, and  Dhea  Rahma  Azhari.  2021. “Spatial  Analysis  on  Tsunami Predictions in Pandeglang Regency.” Forum Geografi
35(1). doi: 10.23917/forgeo.v35i1.12367.
Lestari,  Della,  Dewi  Susiloningtyas,  and
Supriatna  Supriatna.  2020.  “Spatial Dynamics
Model of Land Availability  and  Population  Growth Prediction  in  Bengkulu  City.”
Indonesian  Journal  of  Geography 52(3):427–36.
Marfai,  Muh  Aris,  and  Lorenz  King. 2007.  “Monitoring  Land  Subsidence in Semarang, Indonesia.” Pp. 651–59 in Environmental Geology . Vol. 53. Marwah,  Sitti,  and  L.  Alwi.  2014. “Analysis of the Impact of Land Use Change  on  Tidal  Flood  in  Kendari City.” International  Journal  of Applied  Science  and  Technology. Center  for  Promoting  Ideas,  USA
4(7):103–14.
Sasongko,  Agung  Setyo,  Ferry  Dwi Cahyadi,  Lio  Yonanto,  Rifqi  Saeful Islam,  and  Nur  Fidya  Destiyanti. 2020.  “Kandungan  Logam  Berat  Di Perairan  Pulau  Tunda  Kabupaten Serang  Banten.” Manfish  Journal 1(02):90–95.
Twumasi,  Yaw  A.,  Edmund  C.  Merem,
John B. Namwamba,
Ronald
Okwemba, Tomas Ayala-Silva,
Kamran Abdollahi, Onyumbe E. Ben
Lukongo,  Joshua  Tate,  Kellyn  La Cour-Conant, and Caroline O. Akinrinwoye. 2020. “Use of GIS and Remote  Sensing  Technology  as  a Decision  Support  Tool  in  Flood Disaster  Management:  The  Case  of Southeast  Louisiana,  USA.” Journal of  Geographic  Information  System 12(02):141–57.
doi: 10.4236/jgis.2020.122009.
Vousdoukas, Michalis I., Dimitrios
Bouziotas, Alessio Giardino, Laurens M.  Bouwer,  Lorenzo  Mentaschi, Evangelos  Voukouvalas,  and  Luc Feyen. 2018. “Understanding Epistemic  Uncertainty  in  Large- Scale Coastal Flood Risk Assessment  for  Present  and  Future Climates.” Natural  Hazards  and
Earth  System  Sciences 18(8):2127-
42.
Wirasatriya,  Anindya.  2006.  “Kajian Kenaikan  Muka  AIr  Laut  Sebagai Landasan  Penanggulangan  Rob  Di Semarang.” Semarang:  Universitas Diponegoro .