## APLIKASI DINSAR UNTUK IDENTIFIKASI DEFORMASI PERMUKAAN GUNUNG ANAK KRAKATAU PADA PERISTIWA LONGSOR SEBELUM TSUNAMI SELAT SUNDA
I Gede Boy Darmawan * , Zelica Krismalia Marsauli Manurung, Muhammad Nurul, Winona Putri Prihadita, Karyanto
Program Studi Tenik Geofisika, Fakultas Teknik, Universitas Lampung *Penulis Korespondensi : igedeboy@staff.unila.ac.id
Abstrak. Tsunami Selat Sunda yang terjadi pada akhir tahun 2018 akibat deformasi (longsor) Gunung Anak Krakatau (GAK) tidak memiliki Early Warning System (EWS) yang memadai bahkan tidak terdeteksi oleh seismogram  dengan  jelas.  Peristiwa  itu  menunjukkan  bahwa  pemantauan  deformasi  GAK  sangat diperlukan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  proses  deformasi  GAK  sebelum  tsunami menggunakan metode DInSAR. Metode ini memanfaatkan perbedaan dua fase atau lebih citra SAR dengan akuisisi yang berbeda untuk memperoleh topografi dan deformasi. Data yang digunakan adalah sepasang citra Sentinel-1 yang diakuisisi pada periode 7-19 Desember 2018. Penelitian ini berhasil menunjukkan GAK telah mengalami deformasi beberapa hari sebelum tsunami Selat Sunda pada 22 Desember 2018 terjadi. Nilai deformasi GAK pada periode ini sebesar -0.12 sampai 0.04 meter relatif terhadap Line of Sight (LOS). Hasil tersebut menunjukkan deformasi yang terjadi mencakup 94 Ha luas area GAK dengan ± 32,036 m 3 material vulkanik yang bergerak dominan ke arah barat daya. Volume material yang cukup banyak ini tidak menghasilkan  tsunami,  diperkirakan  karena  periode  pergerakan  tersebut  terjadi  secara  perlahan/tidak seketika  yaitu pada  rentang 12 hari.  Material  longsoran  tertumpuk  dan  menjadi tidak stabil, kemudian terjadi  longsoran  serentak  yang  kemungkinan  dipicu  oleh  banyaknya  aktivitas  vulkanik  GAK  akhirnya memicu terjadinya tsunami pada 22 Desember 2018. Temuan ini menunjukkan bahwa citra SAR mampu mengidentifikasi  adanya  pergerakan  massa  pada  lereng  GAK  sebelum  tsunami  terjadi,  sehingga  dapat digunakan  untuk  monitoring  permukaan  GAK  sebagai  sistem  peringatan  dini  pada  deformasi  yang berpotensi menyebabkan tsunami di kemudian hari.
Kata Kunci: citra SAR; deformasi; DInSAR; Krakatau; tsunami
Abstract. The Sunda Strait Tsunami that occurred at the end of 2018 due to the deformation (landslide) of Gunung Anak Krakatau (GAK) volcano did not have an adequate Early Warning System (EWS) that was not even detected by the seismogram clearly. The incident shows that monitoring of GAK deformation is very much needed. This study aims to determine the GAK deformation process before the tsunami using the DInSAR method. This method utilizes two or more phases of SAR images with different acquisitions to obtain topography  and  deformation.  The  data  used  is  a  pair  of  Sentinel-1  images  acquired  in  the period  7-19 December 2018. This research successfully showed that GAK had been deformed several days before the Sunda Strait tsunami on 22 December 2018. In this period, the deformation value of GAK is -0.12 to 0.04 meters relative to the Line of Sight (LOS). The result shows that the deformation covering 94 hectares of GAK area with ± 32.036 m 3 of volcanic material moves predominantly towards the Southwest . This large volume of material does not produce a tsunami, and it is estimated that the period of movement occurs slowly / not instantaneously, namely in 12 days. The landslide material accumulated and became unstable, and then a simultaneous landslide occurred, which was probably triggered by a lot of GAK volcanic activity, which finally triggered a tsunami on December 22, 2018. This finding shows that the SAR image can identify mass movement on the GAK slopes before the tsunami occurs, so it can be used for monitoring the surface of the GAK as an early warning system for deformations that have the potential to cause a tsunami in the future.
Keywords: SAR images; deformation; DInSAR; Krakatau; tsunami

## PENDAHULUAN
Potensi  terjadinya  tsunami  akibat  aktivitas vulkanisme  Gunung  Anak  Krakatau  (GAK)  di  Selat Sunda  (Gambar  1)  telah  lama  diteliti.  Mulai  dari
memodelkan  struktur  GAK  dari  data  gravitasi  dan batimetri  hingga  menemukan  adanya  kaldera dengan  kedalaman  240  m  serta  dinding  kaldera curam  dan  berpotensi  untuk  runtuh  (Deplus  dkk.,
1995),  hingga  membuat  kajian  potensi  tsunami  di Selat Sunda akibat longsoran bawah laut (Yudhicara dan Budiono, 2014). Model numerik potensi tsunami yang  berkaitan  dengan  runtuhan  dinding  kaldera Krakatau  termasuk  pola  sebaran  tinggi  gelombang tsunami yang sampai di pesisir Kalianda dan Banten juga  telah  dilakukan  (Giachetti  dkk.,  2012).  Model tsunami  tersebut  diperkuat  oleh  penelitian  lainnya yang  menyebutkan  bahwa  tsunami  dapat  terjadi akibat  aktivitas  vulkanisme  yang  meningkat  hingga runtuhnya dinding GAK (Paris dkk., 2014).
Penelitian  tersebut  terbukti  dengan  terjadinya peristiwa  tsunami  di  Selat  Sunda  pada  tanggal  22 Desember  2018  yang  menewaskan  lebih  dari  400 orang dan lebih dari 7000 orang terluka (Fauzi dkk., 2020; Solihuddin dkk., 2020). Kejadian ini merupakan pukulan  telak  dalam  upaya  mitigasi  bencana  di Kawasan  Selat  Sunda.  Salah  satu  penyebab banyaknya  korban  dalam  peristiwa  ini  adalah ketidaksiapsiagaan  masyarakat.  Ketidaksiapsiagaan ini setidaknya dipicu oleh kurangnya peringatan dini tsunami  sebelum  gelombang  tsunami  mencapai kawasan  pantai.  Menurut  BMKG  (2018),  hal  ini diakibatkan  oleh  sensor  seismograf  pada  sistem pendeteksi gempa di wilayah Banten dan Lampung tidak  memproses  secara  otomatis  karena  getaran yang  tercatat  bukan  sinyal  gempa  tektonik.  Sensor tide  gauge  yang  tersebar  di  kawasan  pantai  Selat Sunda  juga  tidak  mampu  memprediksi  kedatangan gelombang sebelum tsunami terjadi.
Berbagai  survei  terkait  kondisi  pasca-tsunami telah  dilakukan  untuk  melihat  proses  penjalaran gelombang  tsunami  Selat  Sunda.  Hasil  survei menunjukkan  gelombang  tertinggi  mencapai  13 meter dengan jarak inundasi terjauh yaitu 330 meter dari  pantai  (Muhari  dkk.,  2019;  Putra  dkk.,  2020). Kecepatan  gelombang  tsunami  mencapai  4,37  m/s yang  disimpulkan  dari  adanya  besarnya  batuan berukuran boulder di Banten (Syamsidik dkk., 2020). Berdasarkan  data  SAR,  diprediksi  bahwa  penyebab tsunami adalah adanya longsoran di bagian tenggara dari lereng GAK seluas kurang lebih 0,2 km 2 (Ye dkk., 2020).
Rekonstruksi  peristiwa  tsunami  Selat  Sunda akibat  runtuhnya  lereng  GAK  menunjukkan  bahwa longsoran yang memicu tsunami tidak besar, bahkan 8  jam  setelah  tsunami,  puncak  GAK  masih  tampak utuh,  meskipun  kemudian  puncak  tersebut  hancur yang  diperkirakan  akibat  dari  erupsi  lereng  setelah tsunami  (Williams  dkk.,  2019).  Temuan  ini menjadi perhatian  penting  mengingat  besarnya  gelombang tsunami  yang  dihasilkan  dari  longsoran  vulkanik volume  kecil  ini.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk membangun  sistem  peringatan  dini  yang  mampu mendeteksi pergerakan massa ini.
Kompleksnya  mekanisme  peristiwa  tsunami Selat Sunda menjadi perhatian dan pelajaran penting di  kemudian  hari.  Permasalahan  yang  belum  bisa dipastikan  hingga  kini  yakni  apakah  peristiwa longsoran  pada  lereng  GAK  yang  memicu  tsunami
Gambar 1. Peta lokasi penelitian di Gunung Anak Krakatau (GAK) yang menunjukkan kondisi citra satelit sebelum longsor dan tsunami Selat Sunda
disebabkan  oleh  aktivitas  vulkanik  atau  aktivitas seismik. Berdasarkan hasil perbandingan antara data seismik yang  diperoleh  pada  tahun  2017  dan  2019 memberikan gambaran tentang proses emplasemen longsor,  urutan  endapan,  dan  struktur  di  bawah permukaan  laut.  Temuan  ini  menyimpulkan  bahwa area run  out tanah  longsor  baratdaya  dari keruntuhan  GAK  kurang  lebih  7,02  km 2 (Priyanto dkk., 2021).
Karena  peristiwa  tsunami  akibat  longsoran lereng  GAK  merupakan  peristiwa  langka,  maka sangat  penting  menghasilkan  informasi  tentang proses
prekursor dan bantuan untuk menyempurnakan  teknologi  pemantauan  dan peringatan  dini  yang  ada.  Oleh  karena  itu,  sistem peringatan  dini tsunami  generasi mendatang harus mempertimbangkan  pengamatan  multiparametrik, karena  hasil  penelitian  mengungkapkan  bahwa banyak  perubahan  yang  menandakan  tingkat aktivitas  yang  belum  pernah  terjadi  sebelumnya  di GAK sebelum 22 Desember 2018 (Walter dkk., 2019).
Berdasarkan  pada  berbagai  temuan  dan  saran dari  berbagai  referensi  sebelumnya,  penelitian  ini akan  fokus  pada  proses  identifikasi  deformasi permukaan  GAK  pada  peristiwa  longsor  sebelum tsunami  selat  sunda  terjadi.  Penelitian  ini memanfaatkan  sepasang  citra  Sentinel-1  dengan mode  akuisisi Ascending untuk  melihat  deformasi GAK dari arah baratdaya. Pengukuran gerakan massa pra-tsunami menggunakan metode DInSAR dilakukan  untuk  menghitung  besar  dan  luasnya gerakan massa di permukaan GAK. Hasil DInSAR juga digunakan untuk menghitung volume gerakan massa pra-tsunami untuk mengidentifikasi pemicu tsunami Selat Sunda.
Geologi Gunung Anak Krakatau Stratigrafi  Krakatau  dibagi  menjadi  4  produk letusan  dari  tua  sampai  muda  (Gambar  2):  1) Krakatau  pra-sejarah;  produk  ini  meletus  sekitar tahun 416 AD dan terdiri dari 2 dacitic lava lows , 1 pyroclastic flow dan  1 pyroclastic  fall ;  2)  Krakatau muda; produk-produk ini meletus sekitar tahun 1200 M  dan  terdiri  dari  3  pusat  letusan:  Rakata,  Danan, dan  Parbuwatan.  Selama  periode  ini,  produk didominasi  oleh  lava;  3)  periode  penghancuran
gunung  berapi  Rakata,  Danan,  dan  Parbuwatan, ditandai  oleh  pembentukan  kaldera  1883,  dan menghasilkan produk letusan yang unik. Unit batu ini didistribusikan  di ketiga  pulau  Rakata, Panjang  dan Sertung  yang  terdiri  dari pumice  pyroclastic  flows , minor  pyroclastic  falls dan surge  deposits ;  4)  Anak Krakatau;  sejak  kelahirannya  pada  tahun  1927 hingga  2017,  Anak  Krakatau  telah  meletus setidaknya  tiga  puluh  dua  kali,  menunjukkan kombinasi kegiatan eksplosif dan efusif.
Gunung  Anak  Krakatau,  dengan  ketinggian sekitar 300 m di atas permukaan laut, adalah sebuah pulau  gunung  berapi,  tergeletak  di  pusat  vulkanik Kompleks Krakatau (Gambar 2). Hal ini dibangun dari lapisan bolak-balik dari 18 aliran lava dan 18 endapan piroklastik  yang  telah  dibangun  sejak  tahun  1927 (Abdurrachman  dkk.,  2018).  Daerah  vulkanik krakatau  terletak  dari  Jalur  Tektonik  Jawa  dengan jarak  140  km  dimana  di  bawah  terdapat  wilayah penunjaman  pada  kedalaman  120  km  (Zen  dan Sudradjat,  1983).  Effendi  dkk.  (1983)  berpendapat bahwa  daerah  vulkanik  Krakatau  dipengaruhi  oleh pergerakan  tektonik  dari  sistem  Sesar  Sumatra Selatan, struktur tersebut ditandai oleh keberadaan dike dan rekahan di Pulau Rakata dan struktur seperti graben  di  Anak  Krakatau.  Gunung  Anak  Krakatau berada  di  kawasan  Kaldera  Krakatau  dimana terbentuk  saat  letusan  paroksimal  kedua  tahun 1883.  Geomorfologi  daerah  vulkanik  Gunung  Anak Krakatau  tersusun  atas  dataran,  dinding  kaldera, aliran  lava,  bentukan  kerucut  vulkanik,  dan  pesisir. Kenampakan  dinding  yang  sangat  curam  di  Pulau Rakata  khususnya  di  bagian  utara  mencirikan
Gambar 2. Peta Geologi Gunung Api Anak Krakatau, Lampung Selatan (Sutawidjaja, 2006)
morfologi  kaldera  dengan  bentuk  cekung  dan menghadap ke arah utara.
Differential  Interferometry  Synthetic  Aperture Radar (DInSAR)
DInSAR  merupakan  singkatan  dari Differential Interferometry  Synthetic  Aperture  Radar adalah metode  pencitraan  radar  kesamping/ side  looking dengan  menggunakan  informasi  fase,  panjang gelombang,  dan  amplitudo  (Firdaus  dkk.,  2016). Metode DInSAR mengolah  data InSAR  dengan cara mendeferensialkan data citra SAR (Persamaan 1-4).
∆𝜑 = 𝜑 − 𝜑 (1) ∆𝜑 = ∆ ∆ + 𝜑 − 𝜑 (2)
dengan:
∆𝜑 : perbedaan fase InSAR dari fase citra Slave ( 𝜑 ) dan Master ( 𝜑 ) ∆𝑅 :  perbedaan  jarak  satelit  dengan  titik permukaan  P  (Gambar  3)  pada  citra Slave (S)  dan Master (M)
∆𝑅 : perubahan permukaan (deformasi) diukur dari perbedaan jarak citra Slave ke titik P dan P’ atau jarak d pada Gambar 3
𝜆 :  panjang  gelombang  radar  dengan pergeseran fase selama interaksi antara gelombang radar  (baik Master maupun Slave )  dengan permukaan ( 𝜑 )
∆𝜑 = ∆𝜑 − 𝜑 _ = 𝜑 (3) ∆𝜑 = 𝜑 + 𝜑 + ∆𝜑 + ∆𝜑 + 𝜑 + 2𝑘𝜋 (4) dengan:
∆𝜑 : nilai fase deformasi total (DInSAR) 𝜑 _ : fase topografi bumi datar
𝜑
: residual error topografi
∆𝜑
: fase error akibat pengaruh atmosfer
∆𝜑
: fase error akibat pengaruh orbit 𝜑 : fase noise 2𝑘𝜋 : fase ambiguitas 𝜑 : fase deformasi permukaan
Metode DInSAR mampu mendeteksi perubahan permukaan  topografi  dengan  ketelitian  tinggi dengan memanfaatkan pasangan interferogram dari citra  SAR  (Aji  dkk.,  2018).  Data  citra  SAR menggunakan  penggabungan  kompleks  di  posisi spasial  yang  sama  ( differential  SAR )  maupun
posisinya  berbeda  ( terrain  height  InSAR )  di  area sama  dengan  melakukan  perkalian  konjugasi berganda. Target dapat berupa model elevasi digital (DEM)  maupun  peta  deformasi  permukaan  bumi (Pratiwi dkk., 2017).
Sentinel-1A merupakan sebuah satelit pencitraan radar dari European Space Agency (ESA) yang  menjadi  bagian  dari  program  Copernicus  Uni Eropa.  Sentinel-1  terdiri  dari  dua  satelit  yang mengorbit  secara  berdampingan  dengan  jarak sejauh  180°  yaitu  Sentinel-1A  dan  Sentinel-1B dengan sensor C-band (Islam dkk., 2017). Satelit ini membawa Radar Aperture C-band dengan frekuensi 5,405  GHz  dan  melakukan  pencitraan  pada  daerah yang sama dengan selang waktu 12 hari di ketinggian orbit  693  km  dan  pada  inklinasi  98,18°.  Satelit  ini dapat melacak dalam segala aspek lingkungan, mulai dari  mendeteksi  dan  melacak  tumpahan  minyak, pemetaan  es  laut,  pemetaan  perubahan  cara penggunaan lahan, serta perubahan deformasi tanah (Cyntia,  2018).  Citra  Sentinel-1  memiliki  empat teknik  akuisisi  yakni  Interferometric Wide  Swath (IW), Stripmap (SM), Wave (WV),  dan Extra  Wide Swath (EW). Mode Interferometric Wide Swath citra satelit Sentinel-1A mempunyai resolusi spasial 5 m × 20 m (Nurtyawan dan Utami, 2020).
Penelitian serupa dilakukan oleh Febriyanti dan Anjasmara  (2017)  dengan  menganalisis  deformasi Gunung  Raung  menggunakan  teknologi  DInSAR. Penelitian  ini  mempergunakan  metode  DInSAR teknik two pass dan three pass . Data yang digunakan adalah citra satelit Sentinel-1A yang diakuisisi pada Juni, Juli, dan September 2015 serta Digital Elevation
Gambar 3. Skema pengukuran DInSAR menggunakan sepasang citra SAR sebagai Master dan Slave (Crosetto dkk., 2016)
Model SRTM  30  meter.  Penggunaan  dua  metode memiliki  tujuan  untuk  membandingkan  hasil pengolahan  dari  kedua  metode  tersebut  jika diterapkan  bersamaan  apakah  memiliki  hasil  yang sama atau berbeda. Hasil didapatkan bahwa metode DInSAR two pass dan three pass dapat mendeteksi deformasi  yang  terdapat  kaldera  Gunung  Raung. Sehingga ditarik kesimpulan bahwa metode DInSAR dapat digunakan  untuk mengetahui nilai deformasi di permukaan Gunung Raung.

## METODOLOGI
Metode  penelitian  yang  digunakan  pada penelitian  ini  berfokus  pada  pemanfaatan  Citra Sentinel-1  untuk  mengidentifikasi  deformasi  GAK sebelum  tsunami  Selat  Sunda.  Data  Sentinel-1 diakses  dari  https://www.asf.alaska.edu/  periode akuisisi Desember 2018. Metadata lengkap dari data Sentinel-1  yang  digunakan  pada  penelitian  ini disajikan pada Tabel 1 di bawah ini.
Seluruh  tahapan  pengolahan  data  Sentinel-1 pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan software  SNAP  dan  SNAPHU.  Tahapan  pertama adalah  mengasilkan  interferogram  dengan  metode InSAR.  Setelah  interferogram  terbentuk,  tahap berikutnya  dilakukan  dengan  mentransformasikan nilai fringes dari interferogram yang
mengindikasikan  perbedaan  fase  gelombang  agar menjadi  nilai  deformasi.  Teknik  yang  digunakan adalah DInSAR atau Differential  Interferometry SAR menggunakan  perangkat  lunak  SNAPHU  pada tahapan Phase  Unwrapping yang  menerapkan algoritma Minimum Cost Flow (MCF) dan konfigurasi DEFO. Langkah-langkah dalam tahapan pengolahan data pada penelitian ini ditunjukkan oleh Gambar 4.

## Interferogram dan Koherensi
Tahap  interferogram  generation  menghasilkan deformasi dalam satuan  radian (satuan  sudut fase) dalam  rentang  -π  sampai  dengan  π.  Nilai  ini  akan menimbulkan  ambiguitas  jika  deformasi  melebihi rentang  tersebut.  Pada  fase  interferogram didapatkan fringes yang terbentuk akibat orbit yang tidak  sama  persis  dengan  saat  pengambilan  citra SAR. Fringes yang  terbentuk  pada  interferogram berbentuk  garis  tipis  yang  menggambarkan  besar fase di nilai yang sama. Besar phase diperoleh dari penjalaran  gelombang  elektromagnetik  melalui media  atmosfer  dari  sensor  satelit  ke  objek. Perlambatan atau percepatan gelombang elektromagnetik di atmosfer juga akan mempengaruhi fringes yang  ada  di  interferogram. Tahap  pembentukan  interferogram  diperoleh  dari dua citra SAR ( master dan slave ) yang diambil pada
Tabel 1 Metadata Sentinel-1 yang digunakan dalam pengolahan DInSAR GAK Meta- data Master Slave Nama Produk S1A_IW_SLC__1SD V_20181207T11230 7_20181207T11233 7_024918_02BEB6_ B27C S1A_IW_SLC__1SD V_20181219T1123 06_20181219T112 336_025093_02C5 0F_1740 Waktu Akuisisi 7-12-2018 19-12-1018 Mode Ascending Swath IW3 Prep. Baseline 112 m Temp. Baseline 11 hari
Gambar 4. Diagram alir pengolahan DInSAR pada penelitian ini
daerah yang sama di waktu yang berbeda. Nilai pada beda  fase  akan  menampilkan  adanya ground movement (Kurniawan dan Anjasmara, 2016).
Interferogram  yang  dihasilkan  pada  proses InSAR akan memiliki bermacam nilai koherensi yang berbeda. Koherensi merupakan nilai yang digunakan untuk  mengestimasi phase  noise dari  citra interferogram dengan kisaran nilai antara 0 sampai 1.  Nilai  1  menggambarkan  koherensi  yang  paling tinggi  yang  berarti  pasangan  citra  identik  dan memiliki informasi yang akurat berdasarkan kualitas pada  citra  interferogram,  sedangkan  koherensi dengan  nilai  0  berarti  tidak  ada  kesamaan  sama sekali.  Umumnya  pada  pemanfaatan  teknik  InSAR, minimal  nilai koherensi yang baik yaitu 0,4. Tujuan koherensi  adalah  menentukan  kualitas  pengukuran (misalnya phase  interferometry ).  Nilai  koherensi kurang  dari  0,4  menyebabkan  nilai  Fasanya  tidak layak atau sebaiknya tidak digunakan dalam proses berikutnya (Ckhotimah dkk., 2020).
Phase Filtering dan Phase Unwrapping Proses phase  filtering dilakukan  untuk meningkatkan nilai Signal to Noise Ratio (SNR) pada interferogram  karena  pengaruh  dari  penjalaran sinyal  kembali  yang  melewati  medium  udara  atau atmosfer. Filtering digunakan untuk mengurangi efek dari noise dan orbit yang dapat menurunkan kualitas citra SAR. Proses ini dapat meningkatkan nilai akurasi serta  mempertajam  fase  pada  daerah  dengan  nilai koherensi yang masih cukup besar (Monterroso dkk., 2018).  Proses  ini  bertujuan  untuk  menghilangkan speckle  dapat  muncul  di  interferogram.  Proses  ini berguna dalam melakukan filter pada interferogram. Penelitian  Goldstein  dan  Werner  (1998)  berhasil membuktikan terjadinya peningkatan signifikan pada visibilitas fringes setelah melakukan proses filtering pada interferogram.
Tahap  selanjutnya  adalah Phase  Unwrapping yang  dilakukan  dengan  bantuan  software  SNAPHU v.2.0.4.  Pada  tahapan  ini,  dilakukan  proses Differential  InSAR (DInSAR)  dengan  memilih konfigurasi  DEFO  pada  SNAPHU.  Proses  ini memerlukan koreksi medan ( terrain correction ) guna menghilangkan/mereduksi  efek  topografi.  Model topografi  yang  digunakan  pada  tahapan  ini  sama
dengan  data  elevasi  yang  digunakan  saat  proses Koregistrasi Citra, yaitu DEM SRTM.  Citra  hasil  dari proses DInSAR ini masih dalam satuan radian (satuan sudut  fasa)  dalam  rentang  -2π  sampai  dengan  2π. Setelah  melakukan  proses unwrapping pada  citra interferogram akan diperoleh nilai deformasi dalam fase  absolut  dan  diubah  ke  satuan  metrik  dengan algoritma Displacement pada  SNAP.  Tahapan terakhir dilakukan konversi koordinat slant range ke koordinat  kartografik  hingga  diketahui  letak  dan posisi  lokasi  di  permukaan  bumi  sehingga memudahkan  dalam  interpretasi  sebaran  nilai deformasi.
Setelah  melewati  seluruh  proses  pengolahan DInSAR, maka diperoleh nilai hasil deformasi dalam satuan  meter.  Hasil  ini  kemudian  difilter  kembali menggunakan proses masking untuk menghilangkan efek deformasi permukaan selain akibat pergerakan massa,  misalnya  efek  vegetasi.  Setelah  diperoleh area deformasi, luasan area dapat dihitung dengan mengkalikan jumlah piksel dengan resolusi piksel.
𝐷 = (𝐷 × 𝑅 ) × 𝐷 (5)
dengan:
𝐷
: volume deformasi relatif terhadap LOS (m 3 ) 𝐷 : jumlah piksel deformasi 𝑅 : resolusi piksel deformasi (m2) 𝐷
: tinggi deformasi tiap piksel relatif  terhadap LOS (m)
Sedangkan  untuk  menghitung  volume  massa  yang bergerak  dilakukan  dengan  perkalian  luas  area deformasi  dengan  tinggi  deformasi  hasil  DInSAR seperti yang ditunjukkan pada persamaan 5 (relatif terhadap Line of Sight / LOS).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  DInSAR pada penelitian ini, diperoleh sebaran nilai koherensi yang bervariasi pada rentang 0,18 – 0,78 dan rata- rata  berada  pada  nilai  0,48  (Gambar  5a).  Hasil  ini cukup baik mengingat aktivitas erupsi vulkanik yang cukup  tinggi  pada  periode Desember 2018  di  GAK. Nilai koherensi yang cukup rendah di bagian timur ke arah  tenggara  GAK  merupakan  efek  vegetasi. Kerapatan  vegetasi  akan  mempengaruhi  nilai koherensi  citra  karena  mengganggu  pemantulan
backscatter -nya.  Faktor  rendahnya  nilai  koherensi dapat  diakibatkan  ketidakcocokan  karakteristik sinyal dari dua sistem pencitraan sistem pencitraan sehingga  timbul volume  scattering  error pada  saat pemrosesan. Volume  scattering mengurangi koherensi  InSAR  dan  menambah noise pada  fase interferometry .  Nilai  citra  koherensi  yang  tinggi ditunjukkan  dengan  warna  yang  terang  sedangkan koherensi rendah dengan warna gelap.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  interferogram GAK  (Gambar  5b),  terlihat  pola  deformasi  yang ditunjukkan  dengan  munculnya fringes .  Pola deformasi  ini  didominasi  pada  area  erupsi, khususnya  di  kubah  lava  GAK  ke  arah  dominan baratdaya.  Pola fringes di  bagian  utara  relatif  satu warna dengan nilai koherensi tinggi, sehingga daerah ini diinterpretasikan sebagai area dengan deformasi sangat  rendah.  Sedangkan  pada  sisi  timur  dari puncak GAK, dengan nilai koherensi sangat rendah, merupakan efek dari vegetasi.
Untuk  mendapatkan  besaran  nilai  deformasi relatif terhadap Line of Sight (LOS), maka dilakukan proses Unwrapping (Gambar  6).  Hasil Unwrapping ∆𝜑 menunjukkan  nilai  deformasi  sebelum koreksi menunjukkan nilai 0 sampai dengan -1,566 m relatif  terhadap  LOS.  Proses  koreksi  untuk mendapatkan 𝜑 dilakukan sehingga diperoleh nilai deformasi LOS pada rentang -0,12 – 0,04 m. Hasil ini menunjukkan  adanya  deformasi  negatif/menjauh dari  sensor  yang  artinya  terdapat  pengurangan ketinggian/penurunan permukaan tanah ( subsidence )  di  sekitar  puncak  GAK.  Berkurangnya ketinggian/penurunan  permukaan  tanah  ini
disebabkan  oleh  adanya  pergerakan  massa  dari puncak  GAK  relatif  dominan  ke  arah  baratdaya. Interpretasi  ini  juga  terlihat  pada  deformasi  positif yang terletak di lereng GAK sebelah barat dan selatan yang  diperkirakan  sebagai  lokasi  penumpukan material batuan yang longsor.
Meskipun  hasil  penelitian  ini  telah  mampu mengidentifikasi adanya pergerakan massa di lereng GAK ke arah baratdaya, namun pergerakan ini belum mampu memicu terjadinya tsunami. Hal ini terbukti bahwa  peristiwa  tsunami  justru  terjadi  tiga  hari kemudian.  Meskipun  demikian,  apakah  pergerakan massa  ini  bisa  digunakan  untuk  peringatan  awal potensi  tsunami  di  sekitar  GAK  tentunya  masih membutuhkan kajian selanjutnya, mengingat saat ini kerucut GAK telah jauh berkurang.
Untuk mendapatkan gambaran yang lebih jauh terhadap  deformasi  yang  terjadi  pada  periode sebelum tsunami ini (7 -19 Desember 2018), proses perhitungan  luas  dan  volume  telah  dilakukan. Berdasarkan  luasan  GAK  sebelum  tsunami  yang diperkirakan  kurang  lebih  180  Ha,  maka  dengan menggunakan  persamaan  5,  luasan  dan  volume deformasi GAK dibagi menjadi tiga kelompok seperti yang  ditunjukkan  pada  Gambar  7.  Area  deformasi tinggi  ditandai  dengan  warna  merah  dengan  luas relatif  LOS  sekitar  413.919,51  m 2 atau  41  Ha. Sedangkan area  deformasi  sedang  ditandai dengan warna oranye mencapai 500.906,83 m 2 atau 50 Ha. Selanjutnya  untuk  area  deformasi  rendah  ditandai dengan warna kuning mencapai 33.082,42 m 2 atau 3 Ha.  Dengan  demikian  total  area  deformasi  GAK relatif terhadap LOS sekitar 94 Ha.
Gambar 5. Peta hasil pengolahan DInSAR yang menunjukkan nilai koherensi (a) dan interferogram (b) di GAK
Berdasarkan hasil perhitungan yang ditunjukkan pada  Gambar  7,  total  volume  massa  batuan  yang bergerak pada periode 7 – 19 Desember 2018 di GAK mencapai sekitar 32.036 m 3 . Volume material yang cukup banyak ini tidak menghasilkan tsunami. Hal ini diperkirakan  karena  periode  pergerakan  tersebut terjadi secara perlahan dan tidak seketika yaitu pada rentang 12 hari. Hal ini juga terlihat bahwa material longsoran  sebagian  juga  masih  tertahan  di  lereng GAK khususnya di bagian barat. Kondisi ini mampu menjelaskan potensi material GAK yang menumpuk di lereng dekat permukaan laut yang apabila terjadi ketidakstabilan dan muncul peristiwa longsor secara serentak  maka  akan  mampu  memicu  gelombang tsunami.  Hipotesis  penelitian  ini  memperkirakan bahwa  setelah  material  longsoran  tertumpuk  dan menjadi  tidak  stabil,  kemudian  terjadi  longsoran serentak yang kemungkinan  dipicu oleh  banyaknya
aktivitas  vulkanik  GAK  akhirnya  memicu  terjadinya tsunami pada 22 Desember 2018.
Pemanfaatan  DInSAR  pada  penelitian  ini  telah terbukti mampu mengidentifikasi adanya pergerakan massa pada lereng GAK sebelum tsunami terjadi.  Kemampuan  ini  merupakan  suatu  potensi yang  cukup  baik  apabila  dapat  diterapkan  dalam kegiatan  pemantauan  aktivitas  vulkanisme  gunung api  khususnya  yang  berpotensi  menimbulkan bencana.  Terlebih  lagi  apabila  dapat  diaplikasikan dalam  sistem  peringatan  dini  di  kawasan  GAK  dan Selat Sunda secara khusus.

## PENUTUP Simpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil  pengolahan  citra  SAR Sentinel1 menggunakan metode DInSAR, penelitian ini  berhasil  mengidentifikasi  adanya  pergerakan
Gambar 7. Peta deformasi LOS hasil proses phase unwrapping GAK pada citra Sentinel-1 periode 7 & 19 Desember 2018
Gambar 6. Peta deformasi LOS yang menunjukkan luas area dan volume deformasi GAK periode 7 & 19 Desember 2018
massa berupa longsoran vulkanik pada periode 7 – 19 Desember 2018, yaitu tiga hari sebelum tsunami Selat  Sunda.  Peristiwa  ini  tidak  memicu  tsunami karena terjadi secara perlahan meskipun total area deformasi  mencapai  94  Ha  dengan  volume  sekitar 32,036  m 3 (relatif  terhadap Line  of  Sight /  LOS). Meskipun demikian, banyaknya material yang mulai bergerak  dan  tertahan  di  lereng  GAK  diperkirakan menjadi  tidak  stabil  dan  dapat  bergerak  secara serentak  ke  laut  di  bagian  barat  daya  akibat banyaknya aktivitas vulkanik.
Penelitian ini mampu mengidentifikasi pergerakan  massa  di  lereng  GAK  sebelum  tsunami terjadi.  Meskipun  saat  ini  GAK  telah  banyak kehilangan  material  dan  menjadi  jauh  lebih  landai, pemantauan  gerakan massa di GAK  sangat  penting dilakukan  untuk  memonitor  potensi  longsoran  di masa  yang  akan  datang.  Pemanfaatan  citra  SAR sebagai  bagian  dari  sistem  peringatan  dini  perlu dipertimbangkan  khususnya  untuk  pemantauan non-terestrial. Selanjutnya, untuk mengungkap dan membuktikan  hipotesis  penyebab  tsunami  yang disimpulkan  pada  penelitian  ini,  diperlukan penelitian  lanjutan  terkait  dengan  material longsoran  mana  yang  menyebabkan  tsunami  Selat Sunda terjadi.
Ucapan Terima Kasih Terima  kasih  kepada Alaska  Satellite  Facility (ASF)  yang  telah  menyediakan  data  Sentinel-1, European  Space  Agency (ESA)  yang  menyediakan perangkat Sentinel  Application  Platform (SNAP). Terima  kasih  juga  kepada  LPPM  Universitas Lampung, Jurusan Teknik Geofisika dan seluruh pihak yang  telah  membantu  dalam  menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdurrachman, M., Widiyantoro, S., Priadi, B. dan Ismail, T.  (2018),  "Geochemistry  and  Structure  of  Krakatoa Volcano in the Sunda Strait, Indonesia", Geosciences ,
Vol.8, No.4, hal. 111. http://doi.org/10.3390/geosciences8040111.
Aji,  R.P.,  Prasetyo,  Y.  dan  Awaluddin,  M.  (2018),  "Studi Sesar Lembang Menggunakan Citra Sentinel-1a untuk Pemantauan  Potensi  Bencana  Gempa  Bumi", Jurnal Geodesi Undip , Vol.7, No.4, hal. 304–313.
BMKG  (2018), BMKG  Ungkap  Kronologi  Tsunami  Selat Sunda . Diambil dari https://www.bmkg.go.id/berita/?p=bmkg-ungkap- kronologi-tsunami-selat-sunda&tag=&lang=ID.
Ckhotimah,  H.,  Vonnisa,  M.  dan  Budiman,  A.  (2020), "Pemanfaatan  Data  Alos  PALSAR  Untuk  Etimasi Pergerakan  Tanah  Kota  Padang  Upaya  Mitigasi Bencana  Longsor", Jurnal  Fisika  Unand ,  Vol.9,  No.1, hal. 93–99. http://doi.org/10.25077/jfu.9.1.93- 99.2020.
Cyntia, I.P.P. (2018), "Analisis Penurunan Muka Tanah DKI Jakarta  dengan  Metode  Differential  Interferometry Synthetic Aperture Radar (DINSAR)", JIIF (Jurnal Ilmu dan  Inovasi  Fisika) ,  Vol.2,  No.2,  hal.  88–99. http://doi.org/10.24198/jiif.v2i2.19712.
Deplus, C., Sylvain, B., Dahrin, D., Diament, M., Harjono, H.  dan  Dubois,  J.  (1995),  "Inner  structure  of  the Krakatau  volcanic  complex  (Indonesia)  from  gravity and  bathymetry  data", Journal  of  Volcanology  and Geothermal Research , Vol.64. http://doi.org/10.1016/0377-0273(94)00038-I.
Effendi, A.C., Sukhyar, R. dan Bronto, S. (1983), "Geology of  Krakatau  Complex", Proc.  100th  year  Develop. Krakatau and its surr , LIPI,.
Fauzi,  A.,  Hunainah,  dan  Humaedi  (2020),  "Menyimak Fenomena Tsunami Selat Sunda", Jurnal Geografi dan Pengajarannya , Vol.18, No.1, hal. 43–62. http://doi.org/10.26740/jggp.v18n1.p43-62.
Febriyanti,  R.  dan  Anjasmara,  I.  (2017),  "Analisis
Deformasi  Gunung  Raung  Menggunakan  Teknologi Differential Interferometry Synthetic Aperture Radar (DInSAR)",
Jurnal Teknik
ITS , Vol.6. http://doi.org/10.12962/j23373539.v6i2.25018.
Firdaus, M., Purnomo, J., Lukmana, A., Mokhamad, D. dan Cahyadi, N. (2016), Analisis Pengaruh Deformasi Muka Tanah  terhadap  Pembangunan  di  Daerah  Pesisir dengan  Teknik  Differential  Interferometric  Synthetic Aperture  Radar  (DInSAR)  (Studi  Kasus:  Pesisir Bangkalan, Madura) Analysis Influence of
Deformation  toward  Development  in  Coastal  Areas with  Differential  Interferometric  Synthetic  Aperture Radar (DInSAR) Technique (Case Study: Coastal Area Bangkalan, Madura) ,.
Giachetti,  T.,  Paris,  R.,  Kelfoun,  K.  dan  Ontowirjo,  B. (2012), Tsunami Hazard Related to a Flank Collapse of Anak  Krakatau  Volcano,  Sunda  Strait,  Indonesia , http://doi.org/10.1144/SP361.7.
Goldstein, R. dan Werner, C. (1998), "Radar Interferogram Filtering  for  Geophysical  Applications.  Geophysical Research  Letters,  25,  4035-4038", Geophysical
Research Letters , Vol.25.
http://doi.org/10.1029/1998GL900033.
Islam,  L.J.F.,  Prasetyo,  Y.  dan  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 , Vol.6, No.2, hal. 29–36.
Kurniawan, R. dan Anjasmara, I.M. (2016), "Pemanfaatan Metode  Differential  Intermerometry  Synthetic Aperture  Radar  (DInSAR)  untuk  Pemantauan Deformasi  Akibat  Aktivitas  Eksploitasi  Panasbumi", Jurnal  Teknik  ITS ,  Vol.5,  No.2,  hal.  B331–B336. http://doi.org/10.12962/j23373539.v5i2.17361.
Monterroso,  F.,  Luca,  C.  de,  Bonano,  M.,  Lanari,  R., Manunta, M., Manzo, M., Zinno, I. dan Casu, F. (2018), "Automatic  Generation  of  Co-Seismic  Displacement Maps by Using Sentinel-1 Interferometric SAR Data", Procedia  Computer  Science ,  Vol.138,  hal.  332–337. http://doi.org/10.1016/j.procs.2018.10.047.
Muhari, A., Heidarzadeh, M., Susmoro, H., Nugroho, H.D., Kriswati,  E.,  Supartoyo,  Wijanarto,  A.B.,  Imamura,  F. dan  Arikawa,  T.  (2019),  "The  December  2018  Anak Krakatau  Volcano  Tsunami  as  Inferred  from  Post- Tsunami  Field  Surveys  and  Spectral  Analysis", Pure and  Applied  Geophysics ,  Vol.176,  No.12,  hal.  5219– 5233. http://doi.org/10.1007/s00024-019-02358-2.
Nurtyawan,  R.  dan  Utami,  L.S.  (2020),  "Monitoring Deformasi  Gunung  Merapi  Menggunakan  Citra Sentinel-1A  Dengan  Menggunakan  Metode  DInSAR (Studi  Kasus:  Gunung  Merapi,  Jawa  Tengah)", Rekayasa Hijau : Jurnal Teknologi Ramah Lingkungan , Vol.4, No.1, hal. 14–23.
http://doi.org/10.26760/jrh.v4i1.14-23.
Paris,  R.,  Switzer,  A.D.,  Belousova,  M.,  Belousov,  A., Ontowirjo,  B.,  Whelley,  P.L.  dan  Ulvrova,  M.  (2014), "Volcanic Tsunami: A Review of Source Mechanisms, Past Events and Hazards in Southeast Asia (Indonesia, Philippines,  Papua  New  Guinea)", Natural  Hazards , Vol.70,
No.1, hal. 447–470.
http://doi.org/10.1007/s11069-013-0822-8.
Pratiwi, R., Prasetyo, Y. dan Yuwono, B.D. (2017), "Analisis Korelasi    Deformasi  dan  Tutupan  Lahan  Kawasan Gunung Merapi Pra dan Pasca Erupsi", Jurnal Geodesi Undip , Vol.6, No.3, hal. 57–66.
Priyanto,  W.S.,  Hunt,  J.E.,  Hanif,  M.,  Tappin,  D.R., Permana, H., Susilohadi, Cassidy, M. dan Yulianto, E. (2021), "Bathymetry and Shallow Seismic Imaging of the 2018 Flank Collapse of Anak Krakatau", Frontiers in Earth Science , Vol.0. http://doi.org/10.3389/feart.2020.577448.
Putra,  P.S.,  Aswan,  A.,  Maryunani,  K.A.,  Yulianto,  E., Nugroho,  S.H.  dan  Setiawan,  V.  (2020),  "Post-Event Field Survey of the 22 December 2018 Anak Krakatau Tsunami", Pure  and  Applied  Geophysics ,  Vol.177, No.6, hal. 2477–2492. http://doi.org/10.1007/s00024-020-02446-8.
Solihuddin,  T.,  Salim,  H.L.,  Husrin,  S.,  Daulat,  A.  dan Purbani, D. (2020), "Dampak Tsunami Selat Sunda di Provinsi  Banten  dan  Upaya  Mitigasinya", Jurnal Segara , Vol.16, No.1, hal. 15–28. http://doi.org/10.15578/segara.v16i1.8611.
Sutawidjaja,  I.  (2006),  "Pertumbuhan  Gunung  Api  Anak Krakatau  Setelah  Letusan  Katastrofis  1883",
Indonesian Journal on Geoscience , Vol.1. http://doi.org/10.17014/ijog.vol1no3.20063.
Syamsidik, Benazir, Luthfi, M., Suppasri, A. dan Comfort, L.K.  (2020),  "The  22  December  2018  Mount  Anak Krakatau  Volcanogenic  Tsunami  on  Sunda  Strait Coasts, Indonesia: Tsunami and Damage Characteristics", Natural  Hazards  and  Earth  System Sciences , Vol.20,
No.2, hal. 549–565.
http://doi.org/10.5194/nhess-20-549-2020.
Walter,  T.R.,  Haghshenas  Haghighi,  M.,  Schneider,  F., Coppola, D., Motagh, M., Saul, J., Babeyko, A., Dahm, T.,  Troll,  V.,  Tilmann,  F.,  Heimann,  S.,  Valade,  S., Triyono,  R.,  Khomarudin,  R.,  Kartadinata,  N.,  Laiolo, M., Massimetti, F. dan Gaebler, P. (2019), "Complex Hazard  Cascade  Culminating  in  the  Anak  Krakatau Sector  Collapse", Nature  Communications ,  Vol.10. http://doi.org/10.1038/s41467-019-12284-5.
Williams,  R.,  Rowley,  P.  dan  Garthwaite,  M.C.  (2019), "Reconstructing  the  Anak  Krakatau  Flank  Collapse That  Caused  the  December  2018  Indonesian Tsunami", Geology ,  Vol.47,  No.10,  hal.  973–976. http://doi.org/10.1130/G46517.1.
Ye, L., Kanamori, H., Rivera, L., Lay, T., Zhou, Y., Sianipar, D.  dan  Satake,  K.  (2020),  "The  22  December  2018 Tsunami  from  Flank  Collapse  of  Anak  Krakatau Volcano  During  Eruption", Science  Advances ,  Vol.6, No.3, hal. eaaz1377.
http://doi.org/10.1126/sciadv.aaz1377.
Yudhicara,  Y.  dan  Budiono,  K.  (2014),  "Tsunamigenik  di Selat  Sunda:  Kajian  terhadap  katalog  Tsunami Soloviev", Indonesian  Journal  on  Geoscience ,  Vol.3. http://doi.org/10.17014/ijog.3.4.241-251.
Zen,  M.  dan  Sudradjat  (1983),  "History  of  the  Krakatau Volcanic Complex in Strait Sunda and the mitigation of its future hazards", Buletin Jurusan Geologi ITB ,.
-------------------