Pemanfaatan Data Citra MODIS NRT Untuk A

(1)

-794-

Pemanfaatan Data Citra MODIS NRT Untuk Analisis Kejadian Banjir di

Pulau Jawa Bagian Barat (Studi Kasus: Maret 2016)

Utilization of MODIS NRT Imagery Data to Analyze Flooding Event in

Western Part of Java Island (Case study : March 2016)

Shailla Rustiana1*)_{, Sinta Berliana Sipayung}2_{, Adi Witono}2_{, dan Eddy Hermawan}2

1_{Departemen Geofisika dan Meteorologi, Institut Pertanian Bogor} 2_{Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer, LAPAN}

*)_{E-mail: [email protected]}

ABSTRAK-Bencana banjir yang melanda wilayah Pulau Jawa bagian Barat termasuk Kota Jakarta, Kabupaten

Bandung, Kabupaten Sumedang, dan Kabupaten Garut merupakan kejadian ekstrem seperti kejadian tahun 2007. Tahun 2016 ini, banjir terjadi pada bulan Maret yang menyebabkan sungai Citarum meluap. Meluapnya sungai Citarum mengakibatkan 15 daerah di Kabupaten Bandung terendam banjir (BNPB) dan sebanyak 5.900 kepala keluarga yang terdiri dari 24.000 jiwa terdampak banjir serta lebih dari 3.000 jiwa mengungsi (BPBD Kabupaten Bandung). Dengan dilatarbelakangi masalah tersebut, diperlukan analisis lebih lanjut terkait bencana banjir, terutama dari kaca mata penginderaan jauh. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis kejadian banjir di Pulau Jawa bagian barat pada , tepatnya pada tanggal 12-13 Maret 2016dengan parameter atmosfer. Data yang digunakan merupakan data citra MODIS

Near Real Time (NRT) Global Flood Mapping dengan resolusi 250m dan data satelit curah hujan harian dari GSMaP dan data reanalisis dari CHIRPS untuk analisis intensitas curah hujan ketika terjadi Banjir. Sementara perangkat lunak yang digunakan adalah QGIS, Google Earth, dan GrADS. Hasil pengamatan citra MODIS flood map rataan 2 hari (12-13 Maret 2016) menunjukkan kanal banjir yang ditandai dengan warna merah terdapat pada wilayah Jakarta, Bandung, serta sebagian di wilayah Garut, Subang, Sumedang, dan Cirebon. Analisis citra MODIS sesuai dengan sebaran spasial intensitas curah hujan rataan 2 hari dari GSMaP, yang menunjukkan curah hujan untuk wilayah-wilayah tersebut berkisar 20-80 mm/hari yang tergolong dalam kategori sedang hingga lebat menurut BMKG. Maka, dengan hasil penelitian ini menunjukkan bahwa citra MODIS NRT cukup baik untuk menganalisis kejadian banjir di wilayah Pulau Jawa bagian barat pada bulan Maret 2016.

Kata kunci: Banjir, CHIRPS, GSMaP, MODIS

ABSTRACT -Floods in the western part of Java Island area, including the Jakarta City, Bandung, Sumedang and Garut Regency is the most extreme incident like the incident in 2007. In 2016, flood occurred in March that caused the Citarum river overflowed. The overflowed of the Citarum river resulted in 15 regions in Bandung Regency were flooded (BNPB) and as many as 5,900 heads of households consisting of 24,000 inhabitants affected by the floods and more than 3,000 people displaced (BPBD Bandung). With this background, further analysis related to floods, especially from remote sensing is needed. This study was conducted to analyze the incidence of flooding in the western part of Java Island on March 12-13, 2016 with atmospheric parameters. The data used is the MODIS Near Real Time (NRT) Global Flood Mapping data with a resolution of 250m and daily rainfallsatellite data with GSMaP and reanalysis data from CHIRPS for the analysis of rainfall intensity during a flood. While the software used areQGIS, Google Earth, and GrADS. Observations flood MODIS image folder averaging 2 days (March, 12-13 2016) shows the floods are marked with red color found in Jakarta, Bandung, and partly in the area of Garut, Subang, Sumedang and Cirebon. MODIS image analysis in accordance with the spatial distribution of rainfall intensity averaging 2 days of GSMaP, which shows rainfall in these areas ranged from 20-80 mm/day were classified in the category of moderate to heavy rainfall by BMKG. Thus, the results of this study show that MODIS NRT imagery is good enough to analyze the flooding event in the western part of Java Island on March 2016.

Keywords: Floods, CHIRPS, GSMaP, MODIS

1. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Curah hujan yang cukup tinggi hingga ekstrem sering dikategorikan sebagai penyebab utama timbulnya kejadian banjir. Bencana banjir yang terjadi di wilayah Pulau Jawa bagian Barat, terutama Kabupaten

(2)

Pemanfaatan Data Citra MODIS NRT Untuk Analisis Kejadian Banjir di Pulau Jawa Bagian Barat (Studi Kasus: Maret 2016) (Rustiana, S., dkk.)

-795-

banjir terjadi pada tanggal 12 – 13 Maret yang menyebabkan sungai Citarum meluap. Meluapnya sungai Citarum tersebut mengakibatkan 15 daerah di Kabupaten Bandung terendam banjir (BNPB) dan sebanyak 5.900 kepala keluarga yang terdiri dari 24.000 jiwa terdampak banjir serta lebih dari 3.000 jiwa mengungsi (BPBD Kabupaten Bandung).

Banjir sering dikenal sebagai peristiwa yang paling dahsyat di seluruh dunia. Pemetaan menjadi elemen umum untuk mengidentifikasi daerah rawan banjir, persiapan tanggap darurat, dan desain tindakan perlindungan banjir serta pemeriksaan banjir (Fazeli dkk., 2015). Untuk memantau adanya kejadian banjir di suatu daerah dapat dilakukan menggunakan teknologi penginderaan jauh. Penentuan zonasi banjir pada lahan sawah di Jawa Tengah yang sebelumnya dilakukan oleh Rahmadany dkk (2014), dapat dilakukan dengan satelit Terra MODIS. Data MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) merupakan satelit penginderaan jauh yang memiliki kemampuan untuk memantau kawasan secara luas, permukaan bumi dan fenomena lingkungan dengan resolusi spasial 250m, 500m, dan 1000m. Satelit ini dapat mencakup wilayah cakupan yang luas, yaitu sekitar 2.330 km setiap hari dengan resolusi spektral sebanyak 36 kanal. Satelit ini mulai beroperasi sejak tanggal 18 Desember 1999 (Terra) dan 4 Mei 2002 (Aqua) (Zubaidah dkk., 2013).

Satelit turunan pemetaan banjir yang menedekati waktu sebenarnya (Near Real Time) sangat penting untuk pemegang saham dan pembuat kebijakan dalam pemantauan bencana dan upaya bantuan (Sun dkk., 2011). Citra MODIS yang dapat memonitoring banjir (Flood Mapping) merupakan menggunakan pengamatan yang near real time (NRT). Dengan cakupan global resolusi 250m, citra MODIS NRT Flood Mapping ini dapat memantau kejaidan banjir dengan baik (Nigro dkk., 2014). Selain citra MODIS NRT Flood Mapping, digunakan pula data curah hujan satelit GSMaP dan reanalisis CHIRPS untuk menganalisis distribusi curah hujan di wilayah kajian pengamatan.

1.2 Tujuan

Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengetahui kemampuan citra MODIS NRTFlood Mapping dalam menganalisis kejadian banjir di Pulau Jawa bagian Barat pada tanggal 12-13 Maret 2016 serta mengkorelasikannya dengan distribusi curah hujan dari satelit GSMaP dan reanalisis CHIRPS.

2. METODE

2.1 Data dan Alat

Penelitian ini dilakukan untuk mengamati kejadian bencana banjir di wilayah Pulau Jawa bagian Barat pada tanggal 12 dan 13 Maret 2016. Data yang digunakan meliputi data citra MODIS NRTFlood Mappingrataan 2 harian yang diunduh dalam format shapefile (shp) dan KMZ (Keyhole Markup Language, KML yang telah dikompres) pada alamat: http://oas.gsfc.nasa.gov. Tampilan awal data MODIS NRTFlood Mapping yang diunduh merupakan wilayah spasial 0°-10° LS dan 100°-110° BT (Gambar 1) yang mencakup Pulau Sumatera dan Pulau Jawa bagian Barat hingga Tengah,namun wilayah kajian yang akan diamati pada penelitian ini hanya pada Pulau Jawa bagian Barat (wilayah dalam kotak hijau); data curah hujan harian satelit Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) NRT yang diunduh dari alamat:

(3)

-796-

Gambar 1. Tampilan MODISNRT Flood Mapping untuk komposit 12-13 Maret 2016 (wilayah kajian : dalam kotak hijau)

Perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya Quantum Geographycal Information System (QGIS)Desktop versi 2.14.1 yang dapat diunduh di alamat: http://www.qgis.org; Google Earth,

Opening Grid Analysis and Display System (OpenGrADS) versi 2.02 yang diunduh di alamat:

http://opengrads.org; dan seperangkat Microsoft Office 2013.

2.2 Diagram Alir Penelitian

Langkah kerja yang dilakukan dalam penelitian ini terdapat 4 tahap, terdiri atas:

3. HASIL DAN PEMBAHASAN

Data MODIS merupakan satelit penginderaan jauh yang memiliki kemampuan untuk memantau kawasan secara luas, permukaan bumi dan fenomena lingkungan dengan resolusi spasial 250m, 500m, dan 1000m. Satelit ini dapat mencakup wilayah cakupan yang luas, yaitu sekitar 2.330 km setiap hari dengan resolusi spektral sebanyak 36 kanal yang mencakup wilayah daratan (Terra) dan perairan (Aqua) (Zubaidah dkk., 2013). Tidak hanya untuk mendeteksi banjir seperti yang digunakan pada penelitian ini, citra MODIS juga merupakan citra satelit hiperspektral generasi baru yang digunakan untuk pengamatan daratan dan perairan. Informasi yang dihasilkan citra MODIS juga dapat menganalisis wilayah yang terkena dampak kekeringan (Sudaryatno, 2015).

1

Plot data MODIS NRT Flood Mappingyang mencakup wilayah kajian pengamatan pada perangkat lunak QGIS (shp file) dan Google

Earth (KMZ file).

2

Potong (crop) data MODIS Flood Map NRT yang sudah di-overlay (dilapiskan) pada peta

wilayah kajian pengamatan.

3

Analisis distribusi spasial curah hujan data satelit GSMaP dan data reanalisis CHIRPS tiap

1 hari kejadian banjir (12 dan 13 Maret 2016).

4

Analisis kejadian banjir (12-13 Maret 2016) dengan spasial rataan 2 harian curah hujan satelit GSMaP dan data MODIS NRT Flood

(4)

-797-

Tabel 1. Karakteristik Citra MODIS (www.gispedia.com)

Band λ (µm) Resolusi Spasial (m) Kegunaan Utama kegunaannya. Citra MODIS NRT Flood Mapping memberikan pengamatan dua kali sehari dengan cakupan global mendekati resolusi 250mdan menggunakan komposit reflektansi permukaan band (band 1, 2, 7) untuk tampilan visual menilai keberadaan air dalam lahan. Penggunaan produk citra MODIS Terra/Aqua reflektansi permukaan dimaksudkan untuk mengevaluasi peta banjir berbasis MODIS yang mungkin tampak berpola, namun hal ini merupakan langkah penting untuk memberikan evaluasi visual dari prosedur otomatis, dan untuk memastikan tidak ada kesalahan yang melekat dalam citra MODIS itu sendiri (Nigro dkk., 2014).

(5)

-798-

Gambar 2. Tampilan MODISNRT Flood Mapping wilayah kajian pengamatanpada QGIS (kotak merah: wilayah yang terdeteksi banjir)

Mengingat waktu pengamatan yang dilakukan pada penelitian ini adalah tanggal 12 - 13 Maret 2016 yang merupakan waktu kejadian banjir ekstrem di Kabupaten Bandung, hasil pada Gambar 2 kurang mewakili kejadian banjir, karena sebagian besar mendeteksi titik banjir di wilayah pesisir Laut Jawa. Maka dilakukan pengamatan data yang sama namun dalam format KMZ yang mudah diolah menggunakan Google Earth (Gambar 3). Seperti yang terlihat oleh Gambar 3, wilayah yang terdeteksi banjir lebih jelas dan luas dibandingkan dengan tampilan pada Gambar 2.

(6)

-799-

Gambar 4. MODISNRT Flood Mappingpada Kejadian Banjir Kabupaten Bandung 12-13 Maret 2016

Wilayah yang terdeteksi banjir pada Gambar 3 terlihat lebih jelas dan luas terutama pada wilayah yang terdeteksi sedikit banjir pada Gambar 2, seperti Kabupaten Bandung dan Kabupaten Garut. Wilayah di Kabupaten Bandung setelah diperbesar pada tiap kecamatan, terlihat Kecamatan Baleendah (wilayah dalam kotak kuning)terdeteksi banjir cukup besar dibandingkan wilayah Bandung lainnya (Gambar 4). Pengamatan tersebut sesuai dengan kejadian banjir sebenarnya yang terjadi pada tanggal 12-13 Maret 2016, di mana Kabupaten Bandung yang terkena dampak banjir ekstrem adalah Kecamatan Baleendah. Untuk menganalisis apakah bencana banjir yang terjadi akibat hujan ekstrem, hasil pengamatan dengan citra MODIS NRT Flood Mappingdikorelasikan dengan pengamatan distribusi curah hujan dari satelit GSMaP dan reanalisis CHIRPS.

Gambar 5. Distribusi SpasialCurah Hujan CHIRPS Wilayah kajian pada a)12 dan b)13 Maret 2016

Gambar 5 di atas merupakan distribusi spasial curah hujan harian wilayah kajian pengamatan dengan data reanalisis Climate Hazard Infra Red Precepitation with Station (CHIRPS). Data CHIRPS merupakan data satelit yang dianalisis ulang (reanalisis) dengan resolusi terbaik, yaitu 0,05° x 0.05° atau setara dengan 5km (Funk dkk, 2014). Dengan resolusi yang baik tersebut, curah hujan CHIRPS diharapkan dapat mewakili distribusi curah hujan di permukaan Pulau Jawa bagian Barat. Terlihat pada Gambar 5.a, curah hujan wilayah kajian pengamatan pada tanggal 12 Maret 2016 berkisar 10 – 60 mm/hari sedangkan pada tanggal 13 Maret 2016 (Gambar 5.b), curah hujan wilayah kajian mengalami penurunan, berkisar 0 – 50 mm/hari.

(7)

-800-

Gambar 6. Distribusi SpasialCurah HujanGSMaPpada a)12 dan b)13 Maret 2016

Pengamatan curah hujan juga dilakukan menggunakan data curah hujan satelit yang mendekati waktu sebenarnya (NRT) dari data Global SatelliteMapping of Precipitation (GSMaP). Data satelit GSMaP ini juga memiliki resolusi yang cukup baik mencakup wilayah daratan dan perairan, yaitu 0,1° x 0.1° atau setara dengan 10km (Tian dkk., 2010). Baiknya resolusi yang dimiliki oleh satelit GSMaP ini juga diharapkan dapat mewakili kondisi distribusi curah hujan wilayah kajian pengamatan dengan baik seperti curah hujan CHIRPS.

Distribusi curah hujan wilayah kajian pengamatan dengan GSMaP pada tanggal 12 Maret 2016 (Gambar 6.a) terlihat lebih tinggi dibandingkan pada tanggal 13 Maret 2016 (Gambar 6.b), sama seperti curah hujan CHIRPS. Namun, intensitas curah hujan GSMaP terlihat lebih tinggi dibandingkan dengan CHIRPS, yaitu berkisar 10 – 100 mm/hari pada tanggal 12 Maret dan hanya berkisar 0 – 40 mm/hari pda tanggal 13 Maret. Dengan pengamatan tersebut maka dapat diketahui bahwa bencana banjir yang terjadi tanggal 12-13 Maret 2016 disebabkan tingginya curah hujan pada tanggal 12 Maret 2016. Curah hujan pada tanggal 12 Maret termasuk dalam kategori curah hujan lebat hingga sangat lebat (Tabel 2) menurut pengamatan CHIRPS dan GSMaP. Namun untuk mengkorelasikan data citra MODIS NRT Flood Mapping yang dirata-ratakan (komposit) 2 harian, maka dilakukan pula pengamatan distribusi curah hujan GSMaP NRT secara komposit 2 hari (Gambar 7).

Tabel 2. Pengelompokkan Intensitas Curah Hujan (http://bmkg.go.id) Kelompok Intensitas Curah Hujan Hujan Ringan 5-20 mm/hari Hujan Sedang 20-50 mm/hari

Hujan Lebat 50-100 mm/hari Hujan Sangat Lebat >100 mm/hari

Gambar 7. Distribusi Spasial Curah Hujan GSMaP Komposit 12-13 Maret 2016

(8)

-801-

Distribusi curah hujan spasial data GSMaP hasil komposit 2 hari (12-13 Maret 2016) seperti yang terlihat oleh Gambar 7 di atas menunjukkan intensitas curah hujan berkisar 20 – 80 mm/hari untuk wilayah kajian pengamatan di daratan. Besarnya intensitas curah hujan komposit 2 harian tersebut termasuk dalam kategori hujan sedang hingga hujan lebat menurut definisi BMKG yang ditampilkan pada Tabel 2. Hal tersebut menjelaskan bahwa citra MODIS NRT Flood Mapping cukup baik dalam menganalisis banjir yang terjadi di Pulau Jawa bagian Barat, terutama Kabupaten Bandung. Namun melihat hasil pengamatan spasial curah hujan yang masih tergolong sedang-lebat dan tidak ekstrem di Kabupaten Bandung, kejadian banjir tanggal 12-13 Maret 2016 di sana tidak hanya disebabkan oleh curah hujan yang turun terus menerus.

4. KESIMPULAN

Dalam menjawab tujuan dilakukannya penelitian ini dan berdasarkan hasil pengamatan, produk citra MODIS NRT Flood Mapping cukup baik dalam menganalisis banjir yang terjadi di Pulau Jawa bagian Barat, seperti yang ditampilkan oleh Gambar 2 dan Gambar 3, terutama pada wilayah Kabupaten Bandung (Gambar 4). Namun melihat hasil pengamatan spasial distribusi curah hujan satu harian dari data CHIRPS (Gambar 5) dan GSMaP (Gambar 6), serta komposit 2 harian data GSMaP (Gambar 7), menunjukkan intensitas curah hujan masih tergolong dalam kategori sedang-lebat menurut BMKG dan tidak ekstrem di Kabupaten Bandung. Maka, kejadian banjir pada tanggal 12-13 Maret 2016 di Kabupaten Bandung tidak hanya disebabkan oleh curah hujan yang turun terus menerus saja. Banjir bisa terjadi karena faktor eksternal lainnya seperi faktor lingkungan, perubahan lahan, dan perilaku masyarakat itu sendiri.

5. UCAPAN TERIMAKASIH

Terima kasih kepada NASA melalui Applied Remote Sensing Training (ARSET) yang telah memberikan pelatihan online (webinar) secara gratis dan memperkenalkan produk citra MODIS NRT Flood Mapping

serta mengajarkan pengolahan data menggunakan perangkat lunak QGIS dan Google Earth. Terima kasih pula kepada peneliti dan perekayasa PSTA LAPAN Bandung yang telah memperkenalkan data GSMaP dan CHIRPS beserta pengolahannya menggunakan perangkat lunak OpenGrADS.

DAFTAR PUSTAKA

Nigro, J., Daniel, S., Frederic, P.G.,dan Robert, B., (2014). NASA/ DFO MODIS Near Real-Time (NRT) Global Flood Mapping Product Evaluation of Flood and Permanent Water Detection.

Rahmadany, L., Arief, L.N., Bandi, S., dan Nur, F., (2014). Deteksi Zonasi Banjir Pada Sawah Menggunakan Citra Satelit TERRA MODIS dan TRMM. Jurnal Geodesi Undip, 3(4):69-75 (ISSN : 2337-845X).

Sudaryatno. (2015). Model Sistem Informasi Kekeringan. Paper Dipresentasikan dalam Simposium Nasional Sains Geoinformasi IV: Penguatan Peran Sains Informasi Geografi dalam Mendukung Penanganan Isyu-Isyu Strategis Nasional di Yogyakarta, Indonesia.

Sun, D., Yunyue Y., dan Mitchell D.G., (2011). Deriving Water Fraction and Flood Maps From MODIS Images Using a Decision Tree Approach. IEEE Journal, 4(4):814-825.

Tian, Y., Christa, D.P.L., Robert, F.A., Takuji, K., dan Tomoo, U., (2010). Evaluation of GSMaP Precipitation Estimates over the Contiguous United States. Journal of Hydrometeorology, 11:556-574.

Zubaidah, A., Dede, D., dan Junita, M.P., (2013). Pemantauan Kejadian Banjir Lahan Sawah Menggunakan Data Penginderaan Jauh Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) di Provinsi Jawa Timur dan Bali. Jurnal Ilmiah WIDYA, 1(1):78-84.

*) Makalah ini telah diperbaiki sesuai dengan saran dan masukan pada saat diskusi presentasi ilmiah

BERITA ACARA

PRESENTASI ILMIAH SINAS INDERAJA 2016

Moderator : Parwati