## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 11 Number 2, Tahun 2022, pp. 380-388 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v11i2.50314

## Pemanfaatan Citra Pengindraan  Jauh Untuk  Memperkirakan Penurunan Tanah Diberbagai Tipe Penggunaan Lahan
Yudi Antomi 1 , Fajrin 2*
1 Teknologi Pengindraan Jauh, Universitas Negeri Padang, Padang, Indonesia
2 Teknik Geodesi, Institut Teknologi Padang, Padang, Indonesia

## A B S T R A K
Ada  keperihatinan  tentang  kemungkinan  penurunan  tanah  yang  berkontribusi terhadap  dampak  lingkungan,  sosial  dan  ekonomi.  Lebih  lanjut,  belum  ada pengukuran  langsung  dari  laju  penurunan  tanah  dan  hubungannya  dengan penggunaan lahan yang ada. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis penurunan tanah  pada  setiap  penggunaan  lahan.  Penggunaan  data  satelit  Interferometric Synthetic  Aperture  Radar  (InSAR)  untuk  penilaian  penurunan  tanah  dan  Data Landsat 8 OLI/Tirs untuk memetakan penggunaan lahan merupakan pendekatan penelitian  ilmiah  yang  mapan.  Data  satelit  Sentinel-1  dan  Landsat  8  OLI/TIRs menyediakan  cakupan  geografis  yang  luas,  akuisisi  reguler,  dan  akses  terbuka. Penelitian  ini  menggunakan  teknologi  dengan  citra  Sentinel-1  SAR  untuk memantau  penurunan  tanah  dan  Landsat  8  OLI/TIRs  untuk  memetakan penggunaan  lahan.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode  DInSAR digunakan untuk menganalisis serangkaian citra Sentinel-1A di sepanjang jalur orbit naik menilai penurunan tanah, serta citra Landsat 8 OLI/TIRs menggunakan  teknik  OBIA  untuk  menganalisis  tutupan  lahan  yang  selanjutnya dihubungkan  dengan  penuruanan  tanah  menggunakan  perangkat  sistem informasi  geografis.  Hasil  penelitian  menunjukan  pola  spasial  penurunan  tanah nilai yang tinggi berada di sebelah barat yang merupakan daerah pusat kota yang banyak  terdapat  area  terbangun.  Secara  keseluruhan,  teknik  ini  efektif memetakan,  mengidentifikasi  penurunan  muka  tanah  di  berbagai  jenis penggunaan  lahan  khuusnya  area  terbangun.  Hal  ini  akan  memungkinkan mendeteksi  awal  untuk  pengendalian  bahaya  yang  disebabkan  oleh  penurunan muka tanah.

## A B S T R A C T
The Padang city is located on the west coast of the Sumatera island. There are concerns about possible land subsidence in the padang city, which contributes to the  economic, social and environmental impact. Furthermore, there has been no direct measurement of the rate of land subsidence and its relationship to land use in the Padang city. The purpose of this study was to assess land subsidence for each land use in the Padang city. The use of Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) satellite data for land subsidence assessments and Landsat 8 OLI/TIRs data for mapping land use is a well- established  scientific  research  approach.  Sentinel-1  and  Landsat  8  OLI/TIRs  satellite  data  provide  broad  geographic coverage, regular acquisition, and open access. This study uses technology with Sentinel-1 SAR imagery to monitor land subsidence and Landsat 8 OLI/TIRs to map land use in Padang City. The method used in this study using the DInSAR method was used to analyze a series of Sentinel-1A images taken from December 2019 and December 2019 along an ascending orbital path assessing land subsidence, as well as Landsat 8 OLI/TIRs imagery using the OBIA technique to analyze land cover which was subsequently associated with land subsidence in the Padang city using a geographic information system. The results showed that the spatial pattern of land subsidence was high in the west, which is the city center where there are many built-up areas. Overall, this technique is effective in mapping, identifying land subsidence in various types of land use, especially built-up areas. This will allow early detection to control hazards caused by subsidence..

## 1. PENDAHULUAN
Penurunan tanah merupakan masalah yang berkembang saat ini dan akan mempengaruhi ratusan juta  orang  di  seluruh  dunia (Herrera-García  et  al.,  2021). Penurunan  tanah  dapat  disebabkan  oleh pemadatan alami dan aktivitas manusia (Bagheri-Gavkosh et al., 2021; Zoysa et al., 2021). Namun, sebagian besar penurunan tanah disebabkan oleh aktivitas antropogenik, termasuk eksploitasi air tanah, minyak, dan sumber daya  padat lainnya. Penurunan tanah dapat menyebabkan dampak negatif pada kerusakan struktural infrastruktur, hilangnya area pertanian dan/atau dataran yang luas, kerusakan garis pantai dan memiliki  dampak  negatif  lingkungan,  ekonomi  dan  sosial  yang  signifikan.  Dampak  negatif  ini  dapat

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received July 18, 2022 Revised July 9, 2022 Accepted September 20, 2022 Available online October 25, 2022
Kata Kunci: Sentinel 1, Penurunan Tanah, PL
Keywords: Sentinel  1,  Land  Subsidence,  Land Cover/Land Use
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2022  by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
diperburuk oleh perubahan iklim (misalnya, kenaikan permukaan laut), terutama di daerah pesisir dataran rendah (Shirzaei et al., 2021). Beberapa wilayah  kota  di Indonesia pernah  mengalami penurunan  muka tanah seperti Jakarta, Semarang, Bandung, Surabaya, Lampung dan Padang (Abidin et al., 2011; Anjasmara et al., 2020; Bott et al., 2021; Du et al., 2018; Fajrin et al., 2021; Hakim et al., 2020; Widodo et al., 2021; Zaenudin et al., 2018).
Teknik pemantauan penurunan tanah saat ini meliputi pemantauan berbasis darat seperti teknik leveling, global positioning system (GPS), dan juga pemantauan berbasis satelit pengindraan jauh seperti Interferometry  Synthetic  Aperture  Radar (InSAR).  Meskipun  teknik  leveling  dan  GPS  memberikan pengukuran yang tepat dan akurat, namun sangat memakan waktu dan tidak tersedia pada semua tempat (Bott et al., 2021; Galloway & Burbey, 2011; Simmons & Wempen, 2021). Hanya beberapa kota di Indonesia yang menyediakan data pemantauan berbasis darat ini seperti jakarta semarang bandung dan surabaya. Dibandingkan  dengan  dua  metode  tersebut,  teknik  InSAR  dapat  memperoleh  berbagai  informasi penurunan tanah dengan presisi pemantauannya yang tinggi, mencapai skala millimeter serta jangkauan wilayah yang luas (Hussain et al., 2022; Raspini et al., 2016; Zhang et al., 2019). Penginderaan jauh telah banyak  digunakan  untuk  pemetaan  dan  perencanaan  tata  ruang.  Namun,  teknik  ini  belum  banyak diterapkan  di  Indonesia  untuk  pemantauan  perubahan  lingkungan  perkotaan,  meskipun  dapat memberikan data penurunan tanah dengan biaya rendah, cepat dan akurat. InSAR merupakan teknik yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi deformasi pada permukaan tanah dengan memanfaatkan data dari satelit penginderaan jauh aktif yaitu RADAR ( Radio Detection and Ranging ). Dalam teknik Differential SAR (DInSAR), perpindahan tanah dihitung dalam arah radar line of sight (LOS) satelit atau pesawat terbang dengan menghitung perbedaan fase antara dua gambar SAR yang terpisah secara temporal ( Arangio et al., 2014; Crosetto et al., 2020 ). Nilai beda fasa ini menunjukkan adanya pergerakan tanah. Interferogram yang terbentuk  memiliki  efek  topografi  dan  atmosfer,  oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  reduksi  menggunakan proses  differential  inferometry  SAR  (DInSAR),  sehingga  dihasilkan  informasi  penurunan  tanah  dan besarnya pergerakan tanah ( subsidence atau uplift ) yang terjadi (Achmad & Lee, 2021; Dang et al., 2021; Du et al., 2018; Ishwar & Kumar, 2017; Sanabria et al., 2014).
Kota Padang hampir tidak memiliki database yang mencakup skala spasial temporal penurunan tanah untuk penanganan masalah penurunan tanah di masa mendatang (Fajrin et al., 2021). Pentingnya deteksi dini terkait penurunan tanah di kawasan tersebut, selain sebagai kota yang rawan bencana. Kota Padang juga diprediksi akan mengalami pertumbuhan penduduk perkotaan yang pesat dan kemungkinan perluasan  wilayah  kota (Fajrin  et  al.,  2021). Pertumbuhan  penduduk  dapat  menyebabkan  perubahan penggunaan lahan dan dapat meningkatkan penggunaan air terutama air tanah, penggunaan air tanah yang berlebihan dapat mempengaruhi keseimbangan air tanah sampai batas tertentu dan menyebabkan evolusi penurunan  tanah (Abidin  et  al.,  2015;  Rahmati  et  al.,  2019). Adapun  tujuan  penelitian  ini  yakni mengidentifikasi  penurunan  tanah  menggunakan  data  citra  Sentinel  1A,  untuk  menilai  ada  tidaknya penurunan muka tanah dan pada masing-masing kelas penutup/penggunaan lahan (PL) yang di ektraksi dari citra Landsat 8 OLI/TIRs di Kota Padang.

## 2. METODE
Daerah penelitian Kota Padang merupakan daerah yang landai di sebelah barat dan berbukit di sebelah  timur.  Namun,  penelitian  ini  berfokus  pada  daerah  di  sepanjang  pantai,  dengan  topografi  yang relatif  datar  dan  merupakan  muara  dari  10  sungai.  Selanjutnya,  bagian  Kota  Padang  yang  berdataran rendah merupakan kawasan pemukiman dengan kepadatan sedang hingga tinggi yang rawan banjir dengan kombinasi  pusat  kota  dengan  infrastruktur  pelabuhan  selatan  dan  bandara  ke  arah  utara,  selain  itu merupakan pusat kegiatan ekonomi. dan juga kawasan pariwisata ( gambar 1 ). Secara geologis Kota Padang di sebelah  timur merupakan sesar berbukit/pegunungan  dan juga di sebelah  selatan merupakan pantai yang terjal, sedangkan  di sebelah  barat merupakan dataran aluvial, fluvio marine  dan fluvio  -  vulkanik. Dalam  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  spasial  untuk  memahami  fenomena  dalam  ruang permukaan  bumi  yang  berkaitan  dengan  penurunan  tanah  dan  penutup/penggunaan  lahan  diatasnya. Adapun  penelitian  ini  tergolong  dalam  penelitian  deskriptif  kuantitatif.  Penelitian  diawali  dengan pengumpulan data sekunder citra Satelit sentinel 1 A dan Landsat 8 OLI/TIRS mencakup seluruh wilayah penelitian.
Sistem Sentinel-1 adalah konstelasi satelit radar yang terdiri dari dua sensor Synthetic Aperture Radar C-band, Sentinel-1A (S-1A), dengan resolusi spasial hingga 5 meter dan jangkauan hingga 400 km. S- 1A merupakan satelit pertama yang dikembangkan oleh European Commission (EC) dan European Space Agency (ESA)  untuk Copernicus  Global  Earth  Observation  Project yang  diluncurkan  pada  April  2014. Sentinel-1  memiliki  waktu  kunjungan  kembali  yang  singkat  yaitu  dapat  mencapai  enam  hari  dan memberikan polarisasi ganda. Data Sentinel 1 dapat diunduh dari European Space Agency (ESA) melalui
Access  hub  ( https://scihub.copernicus.eu/ ).  Detail  tentang  data  Sentinel-1  yang  digunakan  ditunjukkan pada Tabel 1 . Dataset terdiri dari dua citra SAR yang diperoleh pada bulan Desember 2018 (master) dan pada bulan  Desember  2019  ( slave )  menggunakan  data mode  swath  Level 1 Interferometric  Wide (IW),  yang memperoleh 3 sub-swath , Single Look Complex (SLC) dengan orbit naik disajikan pada Tabel 1. Sedangkan kelas tutupan/penggunaan lahan di wilayah studi menggunakan citra satelit Landsat 8 OLI/TIRs dengan resolusi  spasial  30  m.  Data  Landsat  8  OLI/TIRs  diperoleh  pada  bulan  Maret  2019  yang  yang  diunduh langsung dari https://earthexplorer.usgs.gov yang terdiri dari 11 pita dimana 9 pita pada sensor Onboard Land Imager (OLI) dan 2 pita Thermal Infrared Sensor (TIRs) disajikan Tabel 2.
Tabel 1 . Kriteria Sentinel 1 A
Perekaman Level Mode Polarisasi Sensor 05/12/2018 1 IW VV Sentinel 1 24/12/2019 Tabel 2 . Kriteria Landsat 8 Perekaman Sensor id Path/Row Layer Grid Sel 06/03/2019 LC81270612019065LGN00 127/061 11 30
Gambar 1. Lokasi Penelitian
Pengolahan dan analisa data, mengolah informasi perpindahan yang terjadi di kota Padang, citra yang  digunakan  adalah  citra  pasangan  Sentinel-1A Terrain  Observation  with  Progressive  Scans (TOPS) Deburst untuk mendapatkan hasil berupa interferogram. Kriteria citra Sentinel-1A yang digunakan adalah Single-Look  Complex (SLC),  mode  IW,  dan  polarisasi  VV.  Pemrosesan  pada  rantai  interferometrik dikembangkan melalui beberapa tahap dalam perangkat lunak Sentinel Application Platform (SNAP). SNAP adalah perangkat lunak open source dari ESA untuk eksplorasi ilmiah pengamatan bumi. Langkah pertama dalam pemrosesan adalah apply orbit file untuk memperbaharui gambar dengan posisi orbit yang tepat dan informasi kecepatan yang akan tersedia beberapa hari setelah tanggal akuisisi. Langkah kedua adalah Co- registration untuk  memastikan  bahwa  target  ( ground  target )  berada  pada  piksel  yang  sama  dalam jangkauan dan azimuth pada gambar master dan slave . Tahap co-registration citra merupakan proses untuk menyelaraskan citra SAR sehingga dapat dihitung selisih antara pasangan piksel citra yang overlap satu sama lain. Pada proses coreregistration digunakan metode back geocoding dan Enhanced Spectral Diversity (ESD),  yang  sebelumnya  telah  diimplementasikan  dengan  data  orbit  yang  akurat  untuk  membuat interferogram  dan  setelah  mereduksi  fase  bumi  datar  ( flat  earth  phase ).  Langkah  selanjutnya  adalah menghitung interferogram. Kemudian proses Deburst untuk menghilangkan celah antar jalur. Sedangkan multilook digunakan  untuk  mengurangi  bintik  ( noise )  dan  meningkatkan  interpretasi  gambar.  Untuk mengurangi nois e  menggunakan goldstein  filtering (Goldstein  &  Werner,  1998). Selanjutnya  melakukan phase unwrapping untuk menghilangkan ambiguous phase menjadi absolute phase , output pada phase ini harus di export ke perangkat Snaphu dan produk akan di import kembali ke SNAP device untuk mengubah phase menjadi displacemen t. Langkah terakhir adalah melakukan koreksi medan untuk peta perpindahan tanah  menggunakan  operator geocoding dengan  mengimplementasikan  metode  orthorektifikasi Range Dopplar  Terrain  Correction .  Langkah-langkah  utama  dalam  penelitian  ini  diterapkan  dalam  lingkungan perangkat lunak SNAP. Secara skematis proses DInSAR pada perangkat lunak SNAP disajikan pada Gambar 2 .

## Gambar 2 . Alur kerja dari metodologi yang diusulkan dalam perangkat SNAP
Data Landsat 8 OLI/TIRs yang dipilih dengan cakupan awan mendekati nol (< 10%) untuk wilayah kota  Padang,  kombinasi  pita  yang  digunakan  dalam  pengolahan  data  yakni  pita  4,  5,  6  dan  pita  5,  6,  7. Gambar  area  uji  diproyeksikan  di  WGS  1984  UTM  Zona  47  Selatan.  Klasifikasi  citra  Landsat  8    untuk menghasilkan penutup/penggunaan lahan (PL) di area studi menggunakan pendekatan Object-Based Image Analysis (OBIA) (Novelli et al., 2016). Metode klasifikasi berbasis objek merupakan metode klasifikasi OBIA memiliki keunggulan karena menggabungkan berbagai sumber informasi seperti tekstur, bentuk dan posisi sebagai  dasar  klasifikasi.  Secara  umum  metode  OBIA  dapat  memberikan  hasil  akurasi  yang  detail  dan meningkatkan  hasil  klasifikasi  citra  Landsat.  Misalnya,  kolam  ikan  dan  sungai  keduanya  memiliki  sifat spektral  air.  Namun,  menggunakan  OBIA  dapat  dibedakan  berdasarkan  bentuknya,  misalnya  persegi panjang dan garis. Proses ini menggunakan modul feature extraction- example base feature extraction pada perangkat lunak ENVI 5.1 melalui proses trial dan error .  Pada tahap akhir analisis data dalam penelitian ini menggunakan sistem informasi geografis, sistem informasi geografis digunakan untuk menganalisis secara spasial  pola  penurunan  muka  tanah  pada  setiap  kelas  PL  di  Kota  Padang  melalui  metode overlay peta. Klasifikasi  data  dilakukan  terhadap  rata-rata  penurunan  data  pada  kelas  PL.  Semua  objek  yang dikategorikan sebagai objek air tidak termasuk dalam analisis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Peta  penurunan  tanah  kota  padang.  Hasil  proses  tahap  pertama  gambar  SAR  asli  mengandung speckle noise yang melekat dengan proses multilook untuk mengurangi tampilan noise dan meningkatkan interpretasi  gambar.  Hasil  proses  selanjutnya  yakni  penyaringan  ( filtering )  fase  interferogram  untuk mengurangi noise  phase diperlihatkan  pada Gambar  3 . Gambar  3 menunjukan  hasil  proses  phase unwrapping pada perangkat lunak SNAP namun belum dalam satuan metrik sehingga dilakukan proses fase ke diplacement dengan demikian,  nilai positif  berarti  pengangkatan  dan nilai negatif  berarti penurunan permukaan tanah sepanjang line-of-sight (LOS) dengan satuan metrik.  Perpindahan diukur di sepanjang LOS satelit, nilai negatif mewakili pergerakan menjauh dari satelit (yaitu, penurunan tanah) sedangkan nilai positif mewakili pergerakan menuju satelit (yaitu, pengangkatan tanah). Gambar 3 merupakan hasil proses mereposisi ( geocoding ) gambar kedalam koordinat peta. Adapun nilai perpindahan tanah hasil pengolahan pasangan ( master dan slave ) citra tersebut  setelah  dilakukan pemotongan  terhadap batas wilayah  studi yakni dengan nilai mencapai -12 cm yang mengindikasikan terjadi penurunan tanah, untuk pengangakatan yang terjadi mencapai 9 cm.
Gambar 3 . Hasil proses pengolahan data penurunan tanah Sentinel 1,  (a) hasil proses interferometic , (b ) phase unwrapping , (c) geocoding
High : 0,091 Low : -0,120 c
Selain itu terdapat dekorelasi temporal menyebabkan penurunan nilai koherensi yang merupakan salah  satu  pembatas  dalam memperoleh  jumlah  maksimum  interferogram,  nilai  koherensi  pada  C-band secara signifikan lebih rendah di area vegetasi daripada di area terbangun. Hal ini dikarenakan sinyal C- band mungkin tidak dapat menembus kanopi, oleh karena itu terdapat dekorrelasi temporal yang kuat pada tipe PL dengan vegetasi (Arslan et al., 2022; Devaraj et al., 2022; Fárová et al., 2019; Umarhadi et al., 2022) (Fárová  et al.,  2019, Umarhadi et al., 2021; Devaraj et  al., 2022;  Arslan  et al.,  2022,) .  Bagian  barat kota Padang  yang  merupakan  didominasi  area  terbangun  memiliki  hasil  terbaik  di  mana  reflektor  buatan manusia lebih banyak di bagian barat Kota Padang seperti bangunan permukiman. Berdasarkan hasil trial dan error untuk  pemilihan  level  parameter  yang  dianggap  sesuai  untuk  kelas  PL  kota  padang  yang menggunakan  metode feature  extraction-  example  base  feature  extraction dengan  segmentasi  untuk algoritma Edg e dengan skala level 45 hingga 55, skala merge dengan algoritma full lamda schedule dengan level 85 hingga 96 dan dengan tektur kernel ukuran 3. Berdasakan hasil klasifikasi tersebut menggunakan 15 sampel poligon untuk 15 kelas PL. Kelas PL diperoleh dari klasifikasi citra Landsat 8 OLI/TIRs untuk wilayah  Kota  Padang.  Hasil  klasifikasi  dibagi  menjadi  3  kelas  utama,  yaitu  daerah  bukan  pertanian (meliputi: hutan lahan kering primer, hutan lahan kering sekunder, hutan mangrove primer), daerah tidak bervegetasi (meliputi: bandar udara/pelabuhan, danau/waduk, lahan terbuka, pemukiman , pertambangan, rawa pesisir, sungai) dan daerah bervegetasi (termasuk: ladang campuran, padang rumput, sawah irigasi, semak belukar). Sebaran dan persentase luas pada masing-masing PL utama disajikan pada Gambar 4 dan Tabel 3 .
Tabel 3. Kelas Penggunaa/Penutup Lahan Kota Padang
Tipe Penutup Lahan Kelas Penggunaan Lahan Luas (Ha) Persentase (%) Daerah Tak Bervegetasi  Bandara/Pelabuhan 307,96 0,45 Danau/Waduk 6,55 0,01 Lahan Terbuka 90,98 0,13 Permukiman 9.608,13 13,96 Pertambangan 268,58 0,39 Rawa Pesisir 10,62 0,02 Sungai 424,34 0,62 Daerah Bukan Pertanian  Hutan Lahan Kering Primer 35.472,57 51,53 Hutan Lahan Kering Sekunder 2.238,67 3,25 Hutan Mangrove Primer 62,81 0,09 Daerah Bervegetasi Ladang 3.734,62 5,43 Perkebunan Campuran 4.991,86 7,25 Padang Rumput 108,68 0,16 Sawah Irigasi 5.430,62 7,89 Semak Belukar 6.081,42 8,83
Gambar 4 . Penutup/Penggunaan Lahan

## Pembahasan
Penelitian ini menunjukkan bahwa pola spasial rerata penurunan tanah sangat bervariasi di semua wilayah studi. Penurunan tanah yang dominan terkonsentrasi di daerah dataran rendah bagian barat Kota Padang. Wilayah dataran rendah Kota Padang di sebelah barat didominasi oleh PL pemukiman . Rata-rata penurunan  tanah  yang  tinggi  terdapat  di  perkotaan  atau  kawasan  terbangun  (misalnya  pemukiman,
pelabuhan dan bandara) berkisar antara -3,90 cm sampai -4,41 cm yang merupakan dataran alluvial, hal ini sejalan dengan teori dan pengamatan penurunan tanah di perkotaan pantai dataran alluvial lain seperti Jakarta, Semarang (Abidin et al., 2011; Islam et al., 2017; Lo et al., 2022; Takagi et al., 2021). S ementara itu situs bandara merupakan area yang mengalami penurunan tanah paling tinggi dengan rata rata mencapai - 6,13  cm  dibanding  dengan  jenis  penggunaan  lahan  lain  yang  ada  dikota  Padang.  Wilayah  yang  sering mengalami penurunan terutama terletak di dataran pantai dan yang terletak di hilir sungai yang berdekatan dengan pantai terutama yang terbentuk diatas sedimen  aluvial dan umumnya  mempercepat penurunan tanah. Penyebab alami penurunan tanah, seperti pemadatan tanah aluvial yang tidak terkonsolidasi, sering kali diperkuat oleh aktivitas manusia, seperti pengambilan air tanah dan beban bangunan atau infrastruktur perkotaan (Abidin  et  al.,  2011;  Minderhoud  et  al.,  2018). Laju  penurunan  tanah  yang  tinggi  juga  sering terjadi  di  daerah  pesisir  yang  padat  penduduknya (Bagheri-Gavkosh  et  al.,  2021;  Herrera-García  et  al., 2021). Aktivitas antropogenik  ini  berdampak pada laju  penurunan  tanah  yang di amati di kota  Padang. Meskipun  laju  penurunan  lebih  besar  dari  2  cm  diamati  di  kelas  PL  seperti  hutan  lahan  kering,  semak belukar, dan ladang dan kebun campuran, ada perbedaan antara laju penurunan dan kelas PL yang lebih kecil  lainnya  seperti  hutan  bakau  dan  padang  rumput (Gambar  5) .  Hutan  lahan  kering  juga  memiliki penurunan  muka  tanah  yang  sedikit  lebih  tinggi  dengan  daerah  sekitarnya  yang  stabil,  kemungkinan penyebab penurunan tanah yang diamati adalah pembukaan lahan atau tanah longsor, yang mengganggu stabilitas  tanah,  hutan  lahan  kering  banyak  terdapat  di  sebelah  timur  kota  padang  yang  merupakan rangkain perbukitan yang terjal.

## Gambar 5. Penurunan tanah di berbagai kelas PL
Selanjutnya, tingkat penurunan muka tanah dengan rerata PL rendah terdapat pada dua kelas PL alami  yang  belum  berkembang,  yaitu  padang  rumput  dan  hutan  mangrove  dengan  rata-rata  -1,49  cm sampai -1,94 cm (Gambar 5) . Hal ini dapat disebabkan karena padang rumput dan hutan mangrove tidak terpengaruh  oleh  aktivitas  manusia.  Dengan  demikian,  penurunan  tanah  ini  mencerminkan  rata-rata penurunan  tanah  melalui  proses  alami  di  kedua  kelas.  Temuan  penelitian  menunjukkan  tingginya penurunan  tanah  di  wilayah  terbagun  dapat  mungkin  berdampak  pada  lingkungan  (seperti  meluasnya wilayah genangan banjir). Hasil penelitian ini merupakan kajian awal untuk menilai penurunan tanah di Kota  padang,  hasil  ini  perlu  diperkuat  dengan  pengukuran  berbasis  titik  (seperti  pengukuran  GPS  dan pemeriksaan data kedalam air tanah  secara temporal).  Hasil penelitian ini setidaknya dapat membantu memberikan  gambaran  fenomena  penurunan  tanah  yang  terjadi  di  wilayah  pesisir  kota  padang. Pengendalian  bahaya  penurunan  tanah  adalah  tugas  yang  menantang  yang  dihadapi  pemerintah  lokal untuk pembangunan di masa depan apabila tidak teridentifikasi dan terdokumentasi dengan baik, terutama di  dataran  pantai  dan  sungai  yang  berpenduduk  padat.  Dengan  mengidentifikasi  penurunan  tanah  di wilayah  studi  memberi  keuntungan  untuk  mencegah  kerusakan  yang  lebih  tinggi  di  masa  depan, diharapkan juga akan memberikan informasi yang berharga bagi pemerintah lokal, masyarakat, sehingga
pengambil kebijakan dan masyarakat dapat merencanakan ke depan untuk melindungi harta benda dan kehidupan masyarakat .

## 4. SIMPULAN
Data pengindraan jauh adalah data yang dapat di andalkan untuk memantau penurunan tanah di wilayah perkotaan dengan banyaknya lahan terbagun, namun di beberapa tempat dengan vegetasi yang rapat  dapat  mempengaruhi  hasil    akhir  penggunaan  data  Sentinel  C  band.  Studi  ini  juga  menunjukkan bahwa data satelit ESA – Sentinel-1 dapat digunakan sebagai alat yang berharga untuk mengidentifikasi tren spatiotemporal penurunan tanah di wilayah studi. Selain itu, mengukur dan memetakan penurunan tanah yang  bervariasi  dengan  jenis  tutupan  lahan  yang  berbeda  menjadi  pekerjaan  yang  menantang  untuk pendekatan tradisional berdasarkan pengukuran titik berbasis GPS atau  perataan topografi. Data satelit Sentinel dan perangkat lunak pemrosesan data disediakan secara gratis oleh ESA. Sementara itu penelitian ini menunjukkan efektifitas dalam mengukur penurunan tanah di wilayah penggunaan lahan terbangun Kota Padang (seperti permukiman, pelabuhan dan bandara) dengan rerata yang tinggi, lebih lanjut juga terjadi penurunan tanah secara alami yang terjadi pada area bervegetasi.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Abidin, H. Z., Andreas, H., Gumilar, I., Fukuda, Y., Pohan, Y. E., & Deguchi, T. (2011). Land subsidence of Jakarta (Indonesia) and its relation with urban development. Natural Hazards , 59 (3), 1753 – 1771. https://doi.org//10.1007/s11069-011-9866-9.
Abidin, H. Z., Andreas, H., Gumilar, I., & Wibowo, I. R. R. (2015). On correlation between urban development, land subsidence and flooding phenomena in Jakarta. , 370, 15-20. https://doi: Proceedings of the International Association of Hydrological Sciences , 370 , 15 – 20. https://doi.org/10.5194/piahs-370- 15-2015.
Achmad, A. R., & Lee, C. W. (2021). Surface Deformation Measurement of the 2020 M w 6.4 Petrinja, Croatia Earthquake  Using  Sentinel-1  SAR  Data. Korean  Journal  of  Remote  Sensing , 37 (1),  139 – 151. https://doi.org/10.7780/kjrs.2021.37.1.11.
Anjasmara, I. M., Yulyta, S. A., & Taufik, M. (2020). Application of time series InSAR (SBAS) method using sentinel-1A data for land subsidence detection in Surabaya city. International Journal on Advanced Science, Engineering
and Information Technology , 10 (1), 191 – 197. https://doi.org/10.18517/ijaseit.10.1.6749.
Arslan, İ., Topakcı, M., & Demir, N. (2022). Monitoring Maize Growth and Calculating Plant Heights with Synthetic Aperture Radar (SAR) and Optical Satellite Images. Agriculture , 12 (6), 800.
Bagheri-Gavkosh, M., Hosseini, S. M., Ataie-Ashtiani, B., Sohani, Y., Ebrahimian, H., Morovat, F., & Ashrafi, S. (2021).  Land  subsidence:  A  global  challenge. Science  of  The  Total  Environment , 778 ,  146193. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.146193. Bott, L. M., Schöne, T., Illigner, J., Haghighi, M. H., Gisevius, K., & Braun, B. (2021). Land subsidence in Jakarta and Semarang Bay – The relationship between physical processes, risk perception, and household adaptation. Ocean & Coastal Management , 211 , 105775.
https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2021.105775.
Dang, V. K., Nguyen, T. D., Dao, N. H., Duong, T. L., Dinh, X. V, & Weber, C. (2021). Land subsidence induced by underground coal mining at Quang Ninh, Vietnam: persistent scatterer interferometric synthetic aperture radar observation using Sentinel-1 data. International Journal of Remote Sensing , 49 (9), 3563 – 3582. https://doi.org/10.1080/01431161.2021.1875513.
Devaraj, S., Yarrakula, K., Martha, T. R., Murugesan, G. P., Vaka, D. S., Surampudi, S., & Budamala, V. (2022). Time  series  SAR  interferometry  approach  for  landslide  identification  in  mountainous  areas  of Western Ghats, India. Journal of Earth System Science , 131 (2), 1 – 17. https://doi.org/10.1007/s12040-022-01876-3.
Du, Z., Ge, L., Ng, A. H. M., Zhu, Q., Yang, X., & Li, L. (2018). Correlating the subsidence pattern and land use in Bandung, Indonesia with both Sentinel-1/2 and ALOS-2 satellite images. International Journal of Applied
Earth
Observation and Geoinformation , 67 , 54 – 68. https://doi.org/10.1016/j.jag.2018.01.001.
Fajrin,  F.,  Almegi,  A.,  Bakari,  A.,  Ramadhan,  R.,  &  Antomi,  Y.  (2021).  Enviromental  Monitoring  of  Land Subsidence in The Coastal Area of Padang City Using  Sentinel 1 SAR Dataset. Sumatra Journal of Disaster, Geography
and Geography Education , 5 (1),
30 – 34. https://doi.org/10.24036/sjdgge.v5i1.359.
Fárová, K., Jelének, J., Kopačková -Strnadová, V., & Kycl, P. (2019). Comparing DInSAR and PSI techniques
employed to Sentinel- 1 data to monitor highway stability: a case study of a massive Dobkovičky landslide, Czech Republic. Remote Sensing , 11 (22), 2670. https://doi.org/10.3390/rs11222670.
Galloway, D. L., & Burbey, T. J. (2011). Regional land subsidence accompanying groundwater extraction. Hydrogeology Journal , 19 (8), 1459 – 1486. https://doi.org/10.1007/s10040-011-0775-5.
Goldstein,  R.  M.,  &  Werner,  C.  L.  (1998).  Radar  interferogram  filtering  for  geophysical  applications. Geophysical Research Letters , 25 (21), 4035 – 4038. https://doi.org/10.1029/1998GL900033. Hakim, W. L., Achmad, A. R., & Lee, C. W. (2020). Land subsidence susceptibility mapping in jakarta using functional  and  meta-ensemble  machine  learning  algorithm  based  on  time-series  InSAR  data. Remote Sensing , 12 (12), 3627. https://doi.org/10.3390/rs12213627.
Herrera-García, G., Ezquerro, P., Tomás, R., Béjar-Pizarro, M., López-Vinielles, J., Rossi, M., & Ye, S. (2021).
Mapping the global threat of land subsidence. Science , 371 (6524), 34 – 36. https://doi.org/10.1126/science.abb8549.
Hussain, M. A., Chen, Z., Shoaib, M., Shah, S. U., Khan, J., & Ying, Z. (2022). Sentinel-1A for monitoring land subsidence  of  coastal  city  of  Pakistan  using  Persistent  Scatterers  In-SAR  technique. Scientific Reports , 12 (1), 1 – 18. https://doi.org/10.1038/s41598-022-09359-7.
Ishwar,  S.  G.,  &  Kumar,  D.  (2017).  Application  of  DInSAR  in  mine  surface  subsidence  monitoring  and prediction. Current Science , 46 – 51. https://doi.org/10.18520/cs/v112/i01/46-51. Islam, L. J. F., Prasetyo, Y., & Sudarsono, B. (2017). Analisis Penurunan Muka Tanah (Land Subsidence) Kota Semarang  Menggunakan  Citra  Sentinel-1  Berdasarkan  Metode  DInSAR  pada  Perangkat  Lunak SNAP. Jurnal Geodesi Undip , 6 (2), 29 – 36.
Lo,  W.,  Purnomo,  S.  N.,  Dewanto,  B.  G.,  &  Sarah,  D.  (2022).  Integration  of  numerical  models  and  InSAR techniques to assess land subsidence due to excessive groundwater abstraction in the coastal and lowland regions of semarang city. Water (Switzerland) , 14 (2), 201. https://doi.org/10.3390/w14020201.
Minderhoud, P. S. J., Coumou, L., Erban, L. E., Middelkoop, H., Stouthamer, E., & Addink, E. A. (2018). The relation between land use and subsidence in the Vietnamese Mekong delta. Science of The Total Environment , 634 , 715 – 726. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.03.372. Novelli, A., Aguilar, M. A., Nemmaoui, A., Aguilar, F. J., & Tarantino, E. (2016). Performance evaluation of object based greenhouse detection from Sentinel-2 MSI and Landsat 8 OLI data: A case study from Almería (Spain). International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation , 52 , 403 – 411. https://doi.org/10.1016/j.jag.2016.07.011.
Rahmati,  O.,  Golkarian,  A.,  Biggs,  T.,  Keesstra,  S.,  Mohammadi,  F.,  &  Daliakopoulos,  I.  N.  (2019).  Land subsidence  hazard  modeling:  Machine  learning  to  identify  predictors  and  the  role  of  human activities. Journal of Environmental Management , 236 , 466 – 480. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2019.02.020.
Raspini,  F.,  Bianchini,  S.,  Moretti,  S.,  Loupasakis,  C.,  Rozos,  D.,  Duro,  J.,  &  Garcia,  M.  (2016).  Advanced interpretation  of  interferometric  SAR  data  to  detect,  monitor  and  model  ground  subsidence: outcomes  from  the  ESA-GMES  Terrafirma  project. Natural  Hazards , 83 (1),  155 – 181. https://doi.org/10.1007/s11069-016-2341-x.
Sanabria, M. P., Guardiola-Albert, C., Tomás, R., Herrera, G., Prieto, A., Sánchez, H., & Tessitore, S. (2014).
Subsidence  activity  maps  derived  from  DInSAR  data:  Orihuela  case  study. Natural  Hazards  and Earth System Sciences , 14 (5), 1341 – 1360. https://doi.org/10.5194/nhess-14-1341-2014.
Shirzaei, M., Freymueller, J., Törnqvist, T. E., Galloway, D. L., Dura, T., & Minderhoud, P. S. (2021). Measuring, modelling and projecting coastal land subsidence. Nature Reviews Earth & Environment , 2 (1), 40 –
58. https://doi.org/10.1038/s43017-020-00134-8.
Simmons, B. S., & Wempen, J. M. (2021). Quantifying relationships between subsidence and longwall face advance  using  DInSAR. International  Journal  of  Mining  Science  and  Technology , 31 (1),  91 – 94. https://doi.org/10.1016/j.ijmst.2020.12.021.
Takagi,  H.,  Esteban,  M.,  Mikami,  T.,  Pratama,  M.  B.,  Valenzuela,  V.  P.  B.,  &  Avelino,  J.  E.  (2021).  People’s perception of land subsidence, floods, and their connection: A note based on recent surveys in a sinking  coastal  community  in  Jakarta. Ocean  &  Coastal  Management , 211 ,  105753. https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2021.105753.
Umarhadi, D. A., Widyatmanti, W., Kumar, P., Yunus, A. P., Khedher, K. M., Kharrazi, A., & Avtar, R. (2022). Tropical peat subsidence rates are related to decadal LULC changes: Insights from InSAR analysis. Science of The Total Environment , 816 , 151561. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.151561. Widodo, J., Naryanto, H. S., Hidayat, N., Putra, A. P., Izumi, Y., Perissin, D., & Sumantyo, J. S. (2021). Land Subsidence  Assessment  of  Bandung  City,  Indonesia  in  Geological  Perspective,  Based  on Interferometric SAR Using C-band Data. In 2021 Photonics & Electromagnetics Research Symposium (PIERS) , 2377 – 2381. https://doi.org/10.1109/PIERS53385.2021.9694892.
Zaenudin, A., Darmawan, I. G. B., Minardi, S., & Haerudin, N. (2018). Land subsidence analysis in Bandar Lampung  City  based  on  InSAR. In  Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1080 (1),  012043. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1080/1/012043. Zhang, Y., Liu, Y., Jin, M., Jing, Y., Liu, Y., Liu, Y., & Chen, Y. (2019). Monitoring land subsidence in Wuhan city (China)  using  the  SBAS-InSAR  method  with  radarsat-2  imagery  data. Sensors , 19 (3),  743. https://doi.org/10.3390/s19030743.
Zoysa,  S.,  Schöne,  T.,  Herbeck,  J.,  Illigner,  J.,  Haghighi,  M.,  Simarmata,  H.,  &  Hornidge,  A.  K.  (2021).  The ‘wickedness’ of governing land subsidence: Policy perspectives from urban Southeast Asia. LPoS One , 16 (6), e0250208. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0250208.