LAPAN| Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh

PEMANFAATAN DATA PENGINDERAAN JAUH UNTUK ANALISIS POTENSI BANJIR

Indah Prasasti*, Parwati*, M. Rokhis Khomarudin*

Pusfatja, LAPAN

Datangnya musim penghujan tidak hanya menjadikan berkah bagi sebagian orang, tetapi juga

mendatangkan bencana di beberapa tempat terutama jika curah hujan melebihi kondisi normalnya.

Banjir merupakan bencana yang sering terjadi seiring dengan datangnya musim penghujan. Di

beberapa tempat; seperti di Aceh Besar dan Solok, banjir telah melanda bersamaan dengan

turunnya curah hujan yang mengguyur beberapa pekan ini. Kondisi ini perlu mendapatkan perhatian

dan diantisipasi lebih awal. Salah satu data yang dapat dimanfaatkan dalam antisipasi banjir adalah

data penginderaan jauh (inderaja) satelit. Pemanfaatan data inderaja ini memiliki informasi dengan

cakupan wilayah pemantauan yang luas, biaya yang relatif murah, juga relatif near-real time.

LAPAN sebagai lembaga yang memiliki wewenang dalam pengelolaan data penginderaan jauh

telah memberikan informasi terkait dengan antisipasi dan analisis banjir dengan memanfaatkan data

penginderaan jauh. Informasi yang disajikan antara lain: liputan awan dari data MTSAT (Multi-

functional Transport Satellite), distribusi spasial curah hujan di wilayah Indonesia berdasarkan data

TRMM dan QMorph, prediksi curah hujan hingga 3 bulan ke depan berdasarkan data OLR (Out-going

Longwave Radiation), dan potensi daerah tergenang banjir harian berdasarkan data MTSAT. Semua

informasi tersebut dapat diperoleh dan dilihat pada www.inderaja.lapan.go.id. Informasi potensi

daerah tergenang banjir juga tersedia dalam format kml yang terintegrasi dengan google earth.

Informasi liputan awan dari data MTSAT disajikan setiap jam, sehingga dapat dilihat pola

pergerakan awan untuk memperkirakan potensi hujan di seluruh wilayah Indonesia. Gambar 1 a – d

memperlihatkan pola pergerakan awan pada tanggal 30 Oktober 2014 pada pukul 08.00 GMT (pukul

15.00 WIB) hingga pukul 11.00 GMT (18.00 WIB). Berdasarkan Gambar 1 terlihat bahwa wilayah

Sumatera, sebagian Kalimantan, Sulawesi bagian utara, dan Papua merupakan daerah dengan

dinamika liputan awan yang tinggi yang mengindikasikan peluang terjadinya hujan.

Selain informasi liputan awan, LAPAN juga menyediakan informasi distribusi dan tinggi curah

hujan di wilayah Indonesia yang diekstraksi dari data Qmorph, seperti pada Gambar 2. Terkait

dengan kejadian banjir di beberapa wilayah Aceh, dari informasi distribusi curah hujan terlihat

bahwa curah hujan cukup tinggi di wilayah Sumatera, khususnya di bagian barat. Bahkan, akumulasi

curah hujan dari tanggal 28 Oktober 2014 hingga 3 November 2014 melebihi 120 mm. Kondisi ini

yang memungkinkan terjadinya banjir di wilayah tersebut. Informasi ini diperkuat dengan informasi

potensi banjir yang diekstraksi dari data MTSAT yang diintegrasikan dengan peta daerah rawan

genangan (Gambar 3). Berdasarkan Gambar 3 terlihat bahwa daerah bagian barat, utara, dan timur

Nangro Aceh Darussalam (NAD) berpotensi banjir. Tidak hanya NAD yang terdeteksi berpotensi

banjir, tetapi di beberapa tempat lain di Sumatera, seperti di Sumatera Utara, Sumatera Barat, Riau,

Jambi, Bengkulu, Sumatera Selatan, Bangka Belitung, dan Lampung. Informasi potensi daerah banjir

di wilayah Indonesia tersebut dapat pula diakses dari google earth seperti contoh pada Gambar 4.

Titik-titik merah merupakan daerah berpotensi banjir, yang dapat dilihat secara lebih detil posisi

lokasi titik tersebut berada, yakni: kabupaten, provinsi, dan posisi geografisnya (Gambar 4). Sebagai

contoh adalah Kabupaten Aceh Barat, Provinsi Aceh yang pada tanggal 28 Oktober 2014

diidentifikasi sebagai salah satu daerah berpotensi banjir.

LAPAN| Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh

a. Tanggal 30 Oktober 2014 Pukul 08.00 GMT b. Tanggal 30 Oktober 2014 Pukul 09.00 GMT

c. Tanggal 30 Oktober 2014 Pukul 10.00 GMT d. Tanggal 30 Oktober 2014 Pukul 11.00 GMT

Gambar 1. Pola Pergerakan Awan di Seluruh Wilayah Indonesia pada Tanggal 30 Oktober 2014 Pukul

08.00 GMT – 11.00 GMT (Sumber: Hasil pengolahan data Bidang Proinfo, Pusfatja, LAPAN)

a. Distribusi Curah Hujan di Wilayah Indonesia

pada Tanggal 3 November 2014 b. Distribusi Akumulasi Curah Hujan di

Wilayah Indonesia pada Periode 28 Oktober – 3 November 2014

Gambar 2. Distribusi Curah Hujan di Wilayah Indonesia Berdasarkan Data Qmorph(Sumber:

Hasil pengolahan data Bidang Proinfo, Pusfatja, LAPAN)

LAPAN| Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh

Gambar 3. Informasi Spasial Daerah Potensi Banjir di P. Sumatera pada Bulan November 2014

(Sumber: Hasil pengolahan data Bidang Proinfo, Pusfatja, LAPAN)

Gambar 4. Informasi Potensi Banjir Tanggal 28 Oktober 2014 di Pulau Sumatera yang dapat diakses

melalui Google Earth ((Sumber: Hasil pengolahan data Bidang Proinfo, Pusfatja, LAPAN)

Titik-titik lokasi

berpotensi banjir

Lokasi berpotensi

banjir di Kabupaten

Aceh Barat,

Provinsi NAD

LAPAN| Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh

Informasi lain yang dapat digunakan dalam antisipasi kejadian banjir adalah prediksi curah

hujan yang diturunkan dari data suhu permukaan laut yang dikonversi menjadi data OLR (Outgoing

Longwave Radiation). Nilai OLR sering digunakan untuk menggambarkan divergensi lapisan atmosfir

lapisan atas. Nilai OLR rendah berhubungan dengan curah hujan yang melimpah. Nilai suhu

permukaan laut bulan September 2014 dapat digunakan untuk memprediksi curah hujan hingga 5

(lima) bulan ke depan. Gambar 5 memperlihatkan hasil prediksi curah hujan bulan November 2014

hingga Februari 2015 di seluruh wilayah Indonesia berdasarkan nilai OLR bulan September 2014.

Hasil prediksi menunjukkan bahwa curah hujan cenderung mengalami peningkatan di seluruh

wilayah Indonesia dan puncaknya diprediksi terjadi pada bulan Januari 2015. Dengan demikian, hasil

prediksi curah hujan ini dapat dimanfaatkan untuk peringatan dini dan antisipasi terjadinya banjir

terutama daerah yang memang rawan terhadap banjir.

a. Prediksi curah hujan Bulan November 2014 b. Prediksi curah hujan Bulan Desember 2014

c. Prediksi curah hujan Bulan Januari 2015 d. Prediksi curah hujan Bulan Februari 2015

Gambar 5. Prediksi Curah Hujan Bulan November 2014 hingga Februari 2015 dari data OLR (Sumber:

Hasil pengolahan data Bidang Proinfo, Pusfatja, LAPAN)

Selain informasi yang bersifat pemantauan kondisi curah hujan, data inderaja dapat juga

dimanfaatkan untuk membangun peta potensi bahaya banjir yang diarahkan untuk mengidentifikasi

daerah-daerah yang secara fisik rawan terhadap banjir, seperti Jakarta, Sampang, dan sebagainya.

Jika informasi yang berkaitan dengan kegiatan pemantauan dan prediksi curah hujan diekstraksi dari

data inderaja resolusi rendah dan menengah, maka peta potensi bahaya banjir biasanya diturunkan

dari data resolusi lebih tinggi, misalnya Landsat ETM seperti contoh Gambar 6. Gambar 6

menunjukkan distribusi spasial daerah bahaya banjir di wilayah DKI Jakarta dan sekitarnya. Integrasi

antara peta distribusi spasial daerah bahaya banjir dengan informasi pemantauan dan prediksi curah

hujan ini diharapkan dapat memberikan arahan kebijakan dalam rencana pengelolaan dan

penanggulangan banjir.

LAPAN| Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh

Gambar 6. Distribusi Spasial Daerah Bahaya Banjir di Wilayah DKI Jakarta dan Sekitarnya (Sumber:

Prasasti et al., 2014)

Untuk memetakan daerah terkena bencana pada saat terjadinya banjir, LAPAN juga telah

mengembangkan teknologi wahana/pesawat tanpa awak yang dikenal dengan UAV (Unmanned

Aerial Vehicle) untuk memotret daerah terdampak banjir seperti yang disajikan pada Gambar 7.

Gambar 7 memperlihatkan daerah terdampak banjir di wilayah Kampung Melayu, Jakarta Timur

pada Tanggal 18 Januari 2013 yang berhasil dipotret menggunakan teknologi UAV. Dengan

menggunakan teknologi ini, lokasi daerah terdampak banjir dapat dipetakan lebih detil sehingga

diharapkan dapat membantu upaya penanggulangan bencana.

LAPAN| Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh

Gambar 7. Pemanfaatan Teknologi UAV (Unmanned Aerial Vehicle) untuk Pemetaan Daerah

Terdampak Banjir di Kampung Melayu, Jakarta Timur