JGISE  Vol. 7 No. 1 (2024), pp. 14 - 22     |     https://doi.org/10.22146/jgise.87579

## JGISE
Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise

## Analisis Genangan Banjir Terhadap Penutup Lahan di Wilayah Tangerang Menggunakan Data Citra Sentinel-1 dan Sentinel-2
( Flood Inundation Analysis to Land Cover in Tangerang Area Using Sentinel-1 and 2 Image Data )
Rizky Aga Kenranto, Husnul Hidayat, Filsa Bioresita
Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Indonesia
Penulis Korespondensi: Filsa Bioresita | Email: filsa_b@geodesy.its.ac.id
Diterima ( Received ): 01/08/2023     Direvisi ( Revised ): 27/12/2023    Diterima untuk Publikasi ( Accepted ): 16/05/2024

## ABSTRAK
Banjir  mempunyai  pengaruh  yang  besar  terhadap  kondisi  masyarakat  baik  secara  sosial,  ekonomi,  maupun  lingkungan.  Terkait pengaruh terhadap lingkungan, banjir memiliki dampak yang dapat mempengaruhi kondisi penutup lahan. Salah satu upaya mitigasi yang  dapat  dilakukan  terkait  banjir  adalah  dengan  pemanfaatan  data  citra  satelit  penginderaan  jauh,  yakni  menggunakan  satelit Synthetic Aperture Radar (SAR) . Pemetaan banjir dapat menggunakan data citra satelit SAR karena data SAR bebas awan dan dapat beroperasi  siang  dan  malam.  Dalam  proses  pemetaan  genangan  banjir  diperlukan  informasi  mengenai  jenis  penutup  lahan  yang terdampak banjir untuk analisa dampak banjir terhadap lingkungan. Oleh karena itu banjir sangat berkaitan dengan  penutup lahan. Pada  penelitian  ini  akan  dibahas  mengenai  pemetaan  banjir  wilayah  Tangerang  pada  tanggal  23  Maret  2022  dan  hubungannya dengan  penutup  lahan  pada  area  tersebut.  Pengolahan  data  citra  SAR  Sentinel-1  dengan    metode change detection dan threshold digunakan  untuk  pemetaan  genangan  banjir,  sedangkan  data  citra  Sentinel-2  level  2  dengan  metode supervised  classification , algoritma Classification and Regression Tress (CART) digunakan untuk klasifikasi penutup lahan. Berdasarkan pengolahan klasifikasi penutup  lahan didapatkan hasil berupa peta  penutup lahan dengan nilai Overall Accuracy sebesar 94,84% dan nilai  Kappa sebesar 93,17%, yang diklasifikasikan ke dalam beberapa kelas penutup lahan yaitu badan air, lahan terbangun, vegetasi, lahan kosong dan sawah.  Selanjutnya,  berdasarkan  pengolahan  sebaran  genangan  banjir  pada  tanggal  23  Maret  2022  dengan  nilai threshold 1,20 didapatkan  hasil confusion matrix sebesar  94,34%,  dan  luas  genangan  banjir  sebesar  14.987  ha.  Berdasarkan  pengolahan overlay diketahui bahwa kelas tutupan lahan yang terkena dampak banjir paling tinggi yaitu kelas lahan terbangun dan kelas vegetasi, dengan masing-masing luas sebesar 5.179,427 ha dan 5.164,562 ha.
Kata Kunci : Banjir, Penutup Lahan, Change Detection, Supervised Classification

## ABSTRACT
Flooding has a major influence on the social, economic and environmental conditions of the community. Regarding the influence on the environment,  floods  have  an  impact  that  can  affect  land  cover  conditions.  One  of  the  mitigation  efforts  that  can  be  done  related  to flooding is by utilizing remote sensing satellite image data, namely using SAR (Synthetic Aperture Radar) satellites. Flood mapping can use SAR satellite image data because SAR data is cloud-free and can operate day and night. In the process of mapping flood inundation, information  on  the  type  of  land  cover  affected  by  flooding  is  needed  to  analyze  the  impact  of flooding  on  the  environment.  Therefore, flooding is closely related to land cover. This research will discuss the flood mapping of the Tangerang area and its relationship to land cover  in  the  area.  Sentinel-1  SAR  image  data  processing  with  change  detection  and  threshold  method  is  used  for  flood  inundation mapping, while Sentinel-2 level 2 image data with supervised classification method, Classification and Regression Tress (CART) algorithm is used for land cover classification. Based on the processing of land cover classification, the result is a land cover map with an overall accuracy value of 94.84% and a kappa value of 93.17%, which is classified into several land cover classes, namely water bodies, built-up land, vegetation, vacant land and rice fields. Furthermore, based on the processing of flood inundation distribution on March 23, 2022 with  a  threshold  value  of  1.20,  the  confusion  matrix  result  is  94.34%,  and  the  flood  inundation  area  is  14,987  ha.  Based  on  overlay processing,  it  is  known  that  the  most  affected  land  cover  classes  are  the  built-up  land  class  and  the  vegetation  class,  with  an  area  of 5,179.427 ha and 5,164.562 ha, respectively.
Keywords : Flood, Land Cover, Change Detection, Supervised Classification
© Author(s) 2024.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## 1. Pendahuluan
Banjir adalah masalah tahunan yang dapat memberikan pengaruh  besar  terhadap  masyarakat  baik  secara  sosial, ekonomi,  maupun  lingkungan  (Kenranto,  2023).  Banjir dapat  disebabkan  karena  ketidakmampuan  sungai  atau badan air untuk menampung debit air yang berlebih atau meluapnya  air  sungai  akibat  curah  hujan  yang  tinggi. Meluapnya  atau  meningkatnya  debit  air  sungai  dapat berdampak  ke  kerusakan,  baik  kerusakan  lingkungan secara alami ataupun buatan (Kenranto, 2023). Genangan dapat  diartikan  sebagai  meluapnya  air  ke  kawasan  yang bukan  badan  air  dan  berhenti  mengalir  yang mengakibatkan  tertahan  di  kawasan  tersebut,  genangan juga  sangat  berkaitan  dengan  resapan  air  dan  sistem drainase  yang  terdapat  di  wilayah  tersebut  (Adimas, 2018).
Banjir merupakan salah satu bencana alam yang sering terjadi  di  Wilayah  Tangerang.  Wilayah  Tangerang  terdiri dari  dua  daerah  yaitu  Kota  Tangerang  dan  Kabupaten Tangerang.  Pada  Wilayah  Tangerang  banjir  dapat diakibatkan  oleh  beberapa  faktor,  yakni  meluapnya  debit air sungai akibat curah hujan yang tinggi selama berhari- hari, terhalangnya saluran-saluran drainase atau  air yang disebabkan  oleh  sampah  masyarakat  setempat,  jebolnya tanggul akibat meningkatnya debit air, dan  terjadinya air kiriman  dari  hulu  ke  hilir  yang  dikarenakan  posisi Tangerang beda di hilir (Kenranto, 2023). Bencana banjir dapat  merugikan  berbagai  aspek  kehidupan  dan  juga memiliki  pengaruh  terhadap  penutup  lahan  yang  ada  di Wilayah  Tangerang.  Banjir  yang  terjadi  di  Wilayah Tangerang salah satunya terjadi pada tanggal 23-31 Maret 2022 (PUPR, 2022).
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sutoyo pada  tahun  2022,  wilayah  Tangerang  yang  terdiri  dari Kota  Tangerang  dan  Kabupaten  Tangerang  memiliki kerentanan banjir yang cukup rawan, luas genangan banjir rata-rata  meningkat  20-50  ha  dan  0,1-0,2  meter  pada setiap debit periode ulang. Menurut penelitian Suryandari tahun  2023,  wilayah  Tangerang  banjir  biasanya  terjadi  5 tahun sekali yang bermula pada tahun 1997, 2002, 2007, dan  2013.  Tetapi  semenjak  tahun  2013  banjir  kerap  kali terjadi  setiap  tahunnya,  tata  guna  lahan  juga  sangat berpengaruh terhadap terjadinya bencana banjir.
Upaya mitigasi yang bisa dilakukan dalam penanganan bencana  banjir  salah  satunya  dengan  melakukan pemetaan  sebaran  spasial  genangan  banjir.  Pemetaan genangan banjir ini dengan cara memanfaatkan data citra satelit  penginderaan  jauh  dengan  resolusi  spasial  dan temporal yang memadai (Bioresita dkk., 2021). Salah satu cara  pemetaan  genangan  banjir  menggunakan  teknik penginderaan jauh yakni dengan citra satelit SAR Synthetic Aperture  Radar (SAR)  yang  mempunyai  kelebihan  tidak terkendala  siang  dan  malam,  maupun  kondisi  cuaca seperti tertutup awan atau berkabut yang mengakibatkan hilangnya informasi penting mengenai obyek dibalik area
yang  tertutup  tersebut.  Sensor  SAR  juga  dengan  mudah mengidentifikasi air.
Pemetaan  genangan  banjir  berkaitan  dengan  penutup lahan.  Karakteristik  pada  penutup  lahan  dapat mepengaruhi  pembentukan  genangan  banjir  dan  laju infiltrasi (Daulay & Suharnoto, 2020). Oleh karena itu pada proses  pemetaan  genangan  banjir  membutuhkan informasi  mengenai  penutup  lahan  yang  terdapat  pada lokasi  tersebut.  Citra  optis  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  penutup  lahan,  dengan  interpretasi secara  visual  maupun  digital.  Citra  Sentinel-2  Level-2 dengan resolusi tinggi 10-meter dan dapat diakses dengan secara  bebas  merupakan  salah  satu  data  citra  optis  yang dapat  dimanfaatkan  untuk  pemetaan  penutup  lahan (Ambarini, 2022).
Sebelumnya,  di  penelitian  terdahulu  pernah  dilakukan pemetaan  spasial  genangan  banjir  dengan  pengolahan data citra SAR menggunakan metode change detection dan threshold (seperti Ngurawan (2021), dan Ambarini (2022)) dan  pengolahan  penutup  lahan  menggunakan  citra Sentinel-2  dengan  metode supervised  classification (algoritma Classification  and  Regression  Tress /CART) (seperti  Hariyanto,  dkk.  (2009)  dan  Ambarini  (2022)). Metode change  detection dilakukan  dengan  cara mengidentifikasi  perubahan  genangan  banjir  dengan membandingkan  dua  data  citra  (sebelum  dan  sesudah). Sedangkan,  metode supervised  classification ialah  sebuah metode  yang  diperlukan  untuk  mengonversi  data  citra satelit  multispektral  menjadi  kelas-kelas  spasial.  Kedua metode  diatas  dianggap  optimal  dalam  pengolahan pemetaan genangan  banjir  dan  penutup  lahan  (Kenranto, 2023).
Berdasarkan  uraian  diatas,  pada  penelitian  ini  akan dilakukan pemetaan spasial genangan banjir dan penutup lahan,  serta  analisis  keterkaitan  antara  genangan  banjir dengan  penutup  lahan  di  Wilayah  Tangerang.  Pemetaan genangan banjir dilakukan menggunakan pengolahan data citra  SAR  Sentinel-1  Level-1  dengan  metode change detection  dan  threshold, sedangkan  tutupan  lahan dilakukan  proses  pengolahan  citra  Sentinel-2  Level-2 menggunakan  metode supervised  classfication (algoritma CART).

## 2. Data dan Metodologi
2.1. Data dan Lokasi
Wilayah  Tangerang  (Gambar  1)  berada  di  titik koordinat  106°20' – 106°44'  BT  dan  6°00' –6°20’  LS .  Pada penelitian  ini  digunakan  data  utama  untuk  pengolahan antara lain Data citra SAR Sentinel-1 Level-1 GRD sebelum banjir (10 November 2021), saat banjir (23 Maret 2022), dan  Data  citra  Sentinel-2  Level-2  rentang  akuisisi  1 November  2020  sampai  30  November  2022.  Untuk mendukung proses pengolahan juga dibutuhkan beberapa data,  seperti  Data  vector  peta  RBI  Wilayah  Tangerang skala 1:25.000 sebagai batas administrasi didapatkan dari website Ina-Geoportal, Data NASA SRTM Digital Elevation
30m,  Data  Vector  Sebaran  Banjir  Kota  Tangerang  Dinas Pekerjaan  Umum  dan  Penataan  Ruang  (PUPR)  Kota Tangerang,  dan  data  peta  penutup  lahan  Kota  Tangerang Tahun  2022  Skala  25.000  Dinas  Pekerjaan  Umum  dan Penataan Ruang (PUPR) Kota Tangerang.

## Gambar 1 Lokasi Penelitian

## 2.2. Metodologi
2.2.1. Pengolahan Data Banjir
Pengolahan data banjir dijelaskan pada Gambar 2. Pada tahap awal pengolahan dilakukanlah tahap Pre-Processing , penulis menyiapkan dataset citra Sentinel-1. Pada dataset Google  Earth  Engine  (GEE)  tersedia  data  citra  Sentinel-1 yang  sudah  diproses  dengan  tahapan  mencakup thermal noise removal ,  kalibrasi  radiometrik,  dan  koreksi  terrain. Oleh  karena  itu  pada  proses  ini  hanya  melakukan  proses pemotongan  citra  sesuai  dengan  lokasi  penelitian  dan melakukan filtering citra  menggunakan script pengolahan Filter Lee, untuk mengurangi keberadaan bintik hitam dan putih pada citra radar (speckle) . Filter Lee dihitung dengan menggunakan rumus dibawah ini (Ngurawan, 2021):
(1)
Dimana:
: citra despeckled
: rata-rata pada kernel/scene
W  : fungsi pembobotan
C : center elemen pada kernel/scene
Pada  tahap  berikutnya  melakukan change  detection dengan  cara  membandingkan dan apply  threshold pada tahap ini penulis melakukan uji coba trial and error untuk nilai  ambang  batas  yang  akan  digunakan,  nilai  ambang batas yang diuji cobakan antara lain 1,05; 1,10; 1,15; 1,20; dan 1,25. Berikut merupakan persamaan change detection.
(2)
Tahap Binary Flood Extend Layer merupakan hasil dari dilakukannya proses input dan pemisahan air dan non air. Selanjutnya,  dilakukan  tahap Exclude Area With 5% Slope , pada  tahap  ini  dibutuhkan  data  kelerengan  Wilayah Tangerang  yang  didapatkan  dari  data  SRTM  Digital Elevation  30m.  Tahap  tersebut  bertujuan  untuk menghilangkan  piksel  dengan  nilai slope lebih  dari  5% untuk mengurangi kesalahan dalam melakukan klasifikasi banjir.  Pada  penelitian  Lin  (2019)  dikatakan  bahwa  5% menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik  dengan  nilai overall accuracy yang tinggi.
Tahap Exclude  Permanent  Water bertujuan  untuk membedakan  genangan  banjir  dengan  objek permanent water ,  menggunakan  data  badan  air  hasil  klasifikasi tutupan lahan Wilayah Tangerang.  Selanjutnya, dilakukan tahap Exclude  With  <8  Neighbours dengan  tujuan  untuk menghapus  piksel  yang  terhubung  kurang  dari  delapan piksel  berdekatan  dan  mengurangi noise dari  visualisasi sebaran  genangan  banjir.  Proses  ini  menghilangkan daerah genangan banjir yang berukuran kurang dari  60m x  60m.  Hal  ini  disebabkan  oleh  1  piksel  citra  Sentinel-1 berukuran 20m x 20m.
Tahap  uji  validasi  menggunakan confusion  matriks dengan  cara  membandingkan  data  titik  validasi  banjir yang bersumber dari data PUPR Kota Tangerang dan titik validasi  non-banjir.  Dari  tahap  ini  didapatkan output berupa peta genangan banjir dan luas genangan banjir.
Pada  peta  genangan  banjir  dilakukan  proses overlay dengan  peta  penutup  lahan  yang  telah  dibuat  dan selanjutnya dilakukan analisis hubungan antara keduanya.
2.2.2. Pengolahan Penutup Lahan
Gambar 3 Diagram Alir Pengolahan Penutup Lahan Data  citra  optis  Sentinel-2  Level-2  dengan  resolusi spasial  10m  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi tutupan  lahan  pada cloud  computing GEE)  dengan menggunakan  metode  klasifikasi  terbimbing  ( supervised
classification ).  Untuk  melakukan  klasifikasi  terbimbing perlu  membuat training area berdasarkan  kelas  tutupan lahan  yang  akan  digunakan  yakni  badan  air,  lahan terbangun,  vegetasi,  lahan  kosong,  dan  sawah.  Setiap kelas disimbolkan dengan bilangan interger yang dimulai dari nilai nol (0) (Kenranto, 2023).
Pada pengolahan data tutupan lahan dilakukan dengan beberapa  tahap  yang  ditujukan  pada  Gambar  3,  yaitu melakukan filter dan subset citra  data  citra  Sentinel-2 Level-2.  Kemudian  membuat training area dengan membagi menjadi beberapa kelas dengan band true color . Proses  selanjutnya  melakukan  klasifikasi  terbimbing dengan  algoritma  CART.  Algoritma  CART  terdiri  dari  dua metode yaitu metode pohon klasifikasi (variabel dependen yang dimiliki bertipe kategorik) dan metode pohon regresi (variabel dependen yang dihasilkan bertipe numerik atau kontinu) (Kenranto, 2023). Tahap selanjutnya menyiapkan data  uji  untuk  uji  akurasi  yang  didapatkan  dari  peta penutup  lahan  Kota  Tangerang  dari  PUPR.  Uji  akurasi dilakukan  dengan perhitungan nilai overall accuracy, user accuracy, producer’s accuracy dan kappa atau bisa disebut confusion  matriks . Confusion  matrix adalah  salah  satu metode  uji  akurasi  penginderaan  jauh  yang  dilakukan dengan  membandingan  hubungan  antara  data  lapangan yang  sudah  diketahui  dengan  hasil  pengolahan  data (Kenranto, 2023).

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Visualisasi Backscatter

## Gambar 4 Visualisasi Backscatter
Perubahan pada data citra Sentinel-1 Level-1 dari hasil pengolahan  yang  dilakukan  pada  GEE  akuisisi  pada tanggal  10  November  2021  dan  23  Maret  2022  dapat dilihat  pada  Gambar  4.  Rentang  nilai  hambur  balik  atau backscatter berada pada rentang -44,1186 hingga 26,2934. Gambar  4  menunjukkan  semakin  tinggi  nilai backscatter maka visualisasi objek semakin cerah, sedangkan semakin rendah  nilai backscatter maka  visualisasi  objek  semakin gelap.
Pada  objek  non-air,  terlihat  visualisasi  warna  terang atau  rona  cerah  dengan  nilai  backscatter  tinggi  (dengan
rentang  25,000  hingga  26,2934  maksimal),  hal  ini disebabkan  oleh  terjadinya diffuse  reflection (pantulan menyebar).  Sedangkan,  pada  objek  badan  air  terlihat visualisasi warna gelap atau rona tidak cerah dengan nilai backscatter rendah, hal ini disebabkan terjadinya specular reflection (pantulan cermin).
3.2. Nilai Change Detection dan Threshold

## Gambar 5 Histogram Nilai Perubahan
Untuk mendeteksi adanya perubahan nilai backscatter atau  hamburan  balik  perlu  dilakukan  proses change detection yang  nantinya  akan  diperoleh  daerah  sebaran genangan  banjir.    Hasil  nilai change  detection rentang akuisisi citra tanggal 10 November 2021 dengan 23 Maret 2022  divisualisasikan  dalam  bentuk  histogram  pada Gambar 5. Berdasarkan histogram diatas, dapat diketahui bahwa  hasil  nilai change  detection berada  pada  rentang 0,594  hingga  1,531.  Nilai  perbedaan  yang  mempunyai
jumlah  piksel paling sedikit adalah  nilai perbedaan 0,594 dengan jumlah  piksel 1. Sedangkan, nilai perbedaan yang mempunyai  jumlah  piksel  paling  banyak  adalah  nilai perbedaan 1,031 dengan jumlah piksel sebanyak 1014,827 piksel.
Setelah melakukan proses change detection antara citra sebelum banjir dan citra saat banjir, selanjutnya dilakukan proses  ekstraksi  untuk  mengidentifikasi  daerah  sebaran genangan  banjir  dengan  menetapkan  nilai threshold atau ambang  batas . Pada  penelitian  ini  digunakan  lima  nilai ambang  batas  ( threshold )  dalam  proses  ekstraksi genangan  banjir.  Kelima  nilai  tersebut  antara  lain  1,05; 1,10;  1,15;  1,20;  dan  1,25.  Perbandingan  luas  antara daerah banjir dan non-banjir pada tanggal 23 Maret 2022 berdasarkan  nilai threshold disajikan  pada  Tabel  1.  Hasil daerah  sebaran  genangan  banjir  dapat  dilihat  pada Gambar 6.
Tabel 1 Perbandingan Luas Banjir dan Non Banjir
23 Maret 2022 Threshold Banjir (Ha) Non-Banjir (Ha) 1,05 44.790 75.773 1,10 33.008 87.555 1,15 22.854 99.709 1,20 14.987 105.763 1,25 9.424 111.138
Gambar 6 Daerah Sebaran Genangan Banjir dengan lima Nilai Threshold : (a) 1,05; (b) 1,10; (c) 1,15; (d) 1,20; (e) 1,25
3.1. Tutupan Lahan

## Gambar 7 Hasil Klasifikasi Penutup Lahan Tabel 2 Kelas Tutupan Lahan
Kelas Kelas Penutup Lahan Nilai 1 Badan Air 0 2 Lahan Terbangun 1 3 Vegetasi 2 4 Lahan Terbuka 3 5 Sawah 4
Pada  penelitian  kali  ini,  klasifikasi  penutup  lahan dibagi  menjadi  lima  kelas,  yaitu  badan  air,  lahan terbangun,  vegetasi,  lahan  terbuka,  dan  sawah.  Hasil klasifikasi tutupan lahan Wilayah Tangerang dapat dilihat pada Gambar 7.
Berdasarkan  hasil  didapatkan,  dilakukan  perhitungan luas  masing-masing  elemen  tutupan  lahan  yang ditampilkan  dalam  Tabel  3.  Wilayah  Tangerang  lebih didominasi oleh vegetasi dengan persentase luas sebesar 39% atau 47.565,9 ha, kemudian lahan terbangun dengan persentase  luas  sebesar  30%  atau  sebesar  35.898,2  ha, selanjutnya  sawah  dengan  persentase  luas  sebesar  20% atau  sebesar  23.727,5  ha,  setelah  itu  kelas  badan  air dengan  persentase  luas  6%  atau  6.754,  36  ha.  Kelas tutupan  lahan  dengan  luasan  paling  kecil  ialah  lahan kosong dengan persentase luas 5% atau seluas 6.616, 96 ha.

## Tabel 3 Perbandingan Luas Kelas Tutupan Lahan
Kelas Klasifikasi Luas (ha) 1 Badan Air 6.754,36 2 Lahan Terbangun 35.898,2 3 Vegetasi 47.565,9 4 Lahan Terbuka 6.616,96 5 Sawah 23.727,5
Uji akurasi yang dilakukan untuk mengetahui ketelitian klasifikasi penutup lahan menggunakan metode confusion matrix (matriks kesalahan).
Tabel 4 Confusion Matrix Klasifikasi Tutupan Lahan
Tutupan Lahan A B C D E Total Pixel UA (%) A 34 0 0 0 0 34 100 B 0 19 0 0 2 21 100 C 0 0 22 0 1 23 91,66 D 0 0 0 7 0 7 100 E 0 0 2 0 10 12 76,92 Total 34 19 24 7 13 97 PA (%) 100  90,47  95,65 100 83,33 OA (%) 94,845 Kappa (%) 93,166 Dimana: A = Badan Air B = Lahan Terbangun C = Vegetasi D = Lahan terbuka E = Sawah UA = User’s Accuracy PA = Procedur’s Accuracy
OA = Overall Accuracy
United  States  Geological  Survey (USGS)  menetapkan nilai  ketelitian  klasifikasi  ( overall  accuracy )  minimum dengan  menggunakan  penginderaan  jauh  adalah  85% (Sampurno,  2016).  Nilai  akurasi  klasifikasi (overall accuracy) yang  diperoleh  sebesar  94,845%,  oleh  karena itu  dapat  dikatakan  telah  memenuhi  ketentuan  yang ditetapkan. Sedangkan nilai kappa yang diperoleh sebesar 93,166%,  dimana  berdasarkan  Koefisien  Kappa  Cohen seperti  pada  Tabel  5  (Umri,  2021),  nilai  tersebut  masuk dalam  kategori  peluang  akurasi  hampir  sempurna . Sehingga  hasil  klasifikasi  tutupan  lahan  dengan  metode supervised classification menggunakan algoritma Classification and Regression Trees (CART) dianggap baik.
Tabel  5 Kriteria Tingkat Kesesuaian Nilai Kappa
Nilai Kappa Kesesuaian <0,00 Buruk 0,00 – 020 Sedikit Buruk 0,21 – 0,40 Cukup 0,41 – 0,60 Sedang 0,61 – 0,80 Bagus 0,81 – 1,00 Hampir Sempurna 3.2. Sebaran Genangan Banjir
Genangan  sebaran  banjir  yang  terjadi  di  Wilayah Tangerang dapat dilihat pada Gambar 6. Daerah berwarna Merah  menunjukkan  daerah  yang  tergenang  banjir  dan
daerah berwarna biru merupakan badan air. Hasil sebaran banjir  tersebut  menggunakan  metode  change  detection dengan nilai threshold atau ambang batas 1,05; 1,10; 1,10; 1,15; 1,20 dan 1,25.
Tabel 6 Perbandingan Nilai Confusion Matrix Genangan
Banjir 23 Maret 2022 Threshold Banjir (Ha) Overall Accuracy (%) 1,05 44.790 81,13 1,10 33.008 83,02 1,15 22.854 88,68 1,20 14.987 94,34 1,25 9.424 83,02 Berdasarkan  hasil  pengolahan  nilai threshold 1,05 memiliki  hasil  visualisasi  yang  paling  banyak noise nya dibandingkan  nilai threshold lainnya.  Selanjutnya dilakukan  uji  validasi  dengan  metode confusion  matrix .
Titik sampel yang digunakan untuk perhitungan confusion matrix berjumlah  53  titik  sampel.  Titik  sampel  ini diperoleh  dari  Peta  Sebaran  Banjir  yang  diperoleh  dari PUPR Kota Tangerang.
Perhitungan confusion matrix dilakukan untuk menguji tingkat  akurasi  dari  hasil  pengolahan  yang  sudah dilakukan.  Nilai overall  accuracy yang  diperoleh  dari masing-masing nilai ambang batas disajikan pada Tabel 6. Berdasarkan  hasil  perbandingan  nilai overall  accuracy nilai threshold 1,20  memiliki  nilai overall  accuracy yang paling tinggi sebesar 94,34%.
3.3. Hubungan  Antara  Penutup  Lahan  dan  Sebaran Genangan Banjir
Berdasarkan  hasil  pengolahan  ekstraksi  sebaran genangan  banjir  menggunakan  metode change  detection dengan threshold 1,20  menunjukkan  daerah  sebaran banjir dengan luas sebesar 14.987 ha. Dari hasil klasifikasi tutupan  lahan  yang  di overlay kan  dengan  sebaran genangan  banjir  pada  Gambar  8  menunjukkan  bahwa kelas  penutup  lahan  yang  paling  terdampak  adalah  kelas lahan terbangun dan vegetasi.
Gambar 8 Peta Overlay Sebaran Genangan Banjir dan Kelas Penutup Lahan
Genangan  banjir  yang  terjadi  pada  kelas  lahan terbangun terjadi disebabkan oleh curah hujan yang tinggi menyebabkan  meluapnya  air  sungai  di  Daerah  Aliran Sungai  (DAS)  (BPBD,  2022).  Selain  itu,  penyebab  banjir pada  kelas  lahan  terbangun  disebabkan  oleh  sebagian kawasan berada di daerah dengan elevasi  cukup rendah, terdapat  sungai  atau  rawa-rawa  yang  dipenuhi  dengan sampah (Qurrotain, 2022).
Pada kelas vegetasi, banjir bisa terjadi disebabkan oleh infiltrasi  yang  lambat  pada  area  vegetasi.  Infiltrasi  ialah masuknya  air  kedalam  tubuh  tanah  secara  gravitasional, infiltrasi berguna untuk menghubungkan antara intensitas hujan,  karakteristik  dan  kondisi  permukaan  tanah (Penhen, 2022). Pada area vegetasi juga dapat disebabkan oleh  ekosistem  yang  rusak,  seperti  terjadinya  penurunan jumlah  pohon  atau  vegetasi  yang  menyebabkan penurunan  kemampuan  area  dalam  menyerap  air.  Pada wilayah  tangerang  sendiri,  banyak  area  vegetasi  yang berada  disekitar  pemukiman  atau  lahan  terbangun menyebabkan  kemampuan  infiltrasi  semakin  melemah yang berdampak air hujan yang turun semakin sulit untuk masuk ke dalam tanah (Kenranto, 2023).

## 4. Kesimpulan
Pemetaan  area  genangan  banjir  di  Wilayah  Tangerang pada penelitian ini menggunakan lima nilai ambang batas. Semakin  besar  nilai  ambang  batas  yang  digunakan, semakin  kecil  luasan  genangan  banjir  yang  terdeteksi. Hasil uji akurasi menunjukkan ambang batas dengan nilai 1,20  merupakan  nilai  ambang  batas  dengan  overall accuracy terbesar yaitu 94,34%. Oleh karena itu nilai 1,20 merupakan nilai ambang batas terbaik dalam memetakan area  genangan  banjir  di  Wilayah  Tangerang  pada  tanggal 23 Maret 2022.
Klasifikasi  tutupan  lahan  pada  Wilayah  Tangerang dibagi kedalam 5 kelas, yakni badan air, lahan terbangun, vegetasi,  lahan  kosong,  dan  sawah.  Nilai overall accuracy yang  diperoleh  sebesar  94,84%  yang  sudah  memenuhi ketentuan  USGS  dan  untuk  nilai  kappa  yang  diperoleh sebesar  93,17%  yang  termasuk  kedalam  kategori  hampir sempurna pada aturan Kappa Cohen.
Berdasarkan  penelitian  ini  diketahui  kelas  penutup lahan yang paling terdampak oleh genangan banjir adalah kelas  lahan  terbangun  dan  vegetasi.  Pada  kelas  lahan terbangun,  Kecamatan  Pakuhaji  dan  Sukadiri  memiliki dampak  paling  parah  yaitu  586,901  hektar  dan  398,016 hektar.  Sedangkan,  pada  kelas  vegetasi  Kecamatan Pagedangan  dan  Curug  yang  memiliki  dampak  paling parah, yaitu 427,878 hektar dan 378,902 hektar.

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam  artikel  ini  ( The  authors  declare  no  conflict  of interest ).

## 6. Referensi
Adimas, N. D. (2018). Hubungan Genangan Banjir Dengan Karakteristik Fisik Kawasan Perkotaan
Yogyakarta. Jurnal  Bumi  Indonesia ,  1-10. oai:ojs.lib.geo.ugm.ac.id:article/695
Ambarini,  A.  P.  (2022). Analisis Sebaran Spasial Genangan Banjir  Menggunakan  Citra  Sar  Dan  Optis  (Studi Kasus:  Kota  Banjarmasin,  Kalimantan  Selatan). Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Bioresita,  F.,  Ngurawan,  M.  G.,  &  Hayati,  N.  (2021). Identifikasi  Sebaran  Spasial  Genangan  Banjir Memanfaatkan  Citra  Sentinel-1  dan  Google  Earth Engine  (Studi  Kasus:  Banjir  Kalimantan  Selatan). Jurnal  Geoid  Vol.  17  No.  1 , 108-118. http://dx.doi.org/10.12962/j24423998.v17i1.10 383
BPBD. (2022). Data Banjir 2022.
Daulay,  A.  A.,  &  Suharnoto,  Y.  (2020). Analisis  Daerah Rawan  Banjir  pada  DAS  Krukut  Berbasis  Sistem Informasi Geografis. IPB University. Hariyanto, T., Hendayani, H., & Zumita, M. (2009). Evaluasi Kondisi Tutupan Lahan Di Waduk Gajah Mungkur Dan  Sepanjang  Sub  Das  Bengawan  Solo  Hulu Dengan Menggunakan Metode Klasifikasi Terbimbing. Jurnal  Geoid  Vol  4,  No  2 ,  171-176. http://dx.doi.org/10.12962/j24423998.v4i2.731 7 Kenranto, R. A. (2023). Analisis Genangan Banjir Terhadap Tutupan Lahan Menggunakan Data Citra  Sentinel Studi  Kasus  Wilayah  Tangerang.  Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Lin, L., Di, L., Tang, J., Yu, E., Zhang, C., Rahman, M. S., . . . & Kang,  L.  (2019).  Improvement  and  Validation  of NASA/MODIS NRT Global Flood Mapping. Remote Sensing, 11(2) . https://doi.org/10.3390/rs11020205
Ngurawan, M. G. (2021). Analisis Sebaran Spasial Genangan Banjir  Dengan  Data  Sentinel-1  Menggunakan Google  Earth  Engine  (Studi  Kasus:  Kalimantan Selatan). Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Penhen,  N.  (2022).  Penentuan  Laju  Infiltrasi  dan Permeabilitas  Tanah  Pada  Beberapa  Penggunaan Lahan  di  Kelurahan  Jambula. Prosiding  Seminar Nasional Agribisnis 2022 Vol 2 (1) , 152-157. PUPR. (2022). Data Rekap Banjir 2022.
Qurrotain,  L.  (2022).  Edukasi  Tanggap  Bencana  Melalui Sosialisasi  Kebencanaan  Sebagai  Pengetahuan Anak  Terhadap  Mitigasi  Bencana  Banjir. Jurnal
Pengabdian  Masyarakat  Vol  2  (1) ,  35-42. https://doi.org/10.24853/an-nas.2.1.35-42 Sampurno,  R.  M.  (2016).  Klasifikasi  Tutupan  Lahan Menggunakan  Citra  Landsat  -8  Operational  Land Imager  (OLI)  Di  Kabupaten  Sumedang. Jurnal Teknotan 10(2) , 61-70.
Suryandari,  R.  Y.  (2023).  Persepsi  Masyarakat  terhadap Faktor-Faktor  Penyebab  Banjir  di  Perumahan Total  Persada  Raya  Kota  Tangerang. Journal  of Regional  and  Rural  Development  Planning  7  (2) , 199-214.
https://doi.org/10.29244/jp2wd.2023.7.2.199-
214
Sutoyo.  (2022).  Pemodelan  Sebaran  Genangan  Banjir Menggunakan HEC-RAS di Sub DAS Cisadane Hilir .
Jurnal  Teknik  Sipil  dan  Lingkungan  Volume  07 Nomor 02 , 147-160. https://doi.org/10.29244/jsil.7.2.147-160 Umri,  S.  S.  (2021).  Analisis  Dan  Komparasi  Algoritma Klasifikasi  Dalam  Indeks  Pencemaran  Udara  Di Dki Jakarta. Jurnal Informatika dan Komputer Vol.4 No. 2 , 98-104. http://dx.doi.org/10.33387/jiko.v4i2.2871