Sebaran Spasial Wilayah Banjir Rob di Daerah Pesisir Kabupaten Demak, Jawa Tengah

Abstract

Pencairan es di kutub akibat perubahan iklim mengakibatkan kenaikan muka air laut yang mengancam daerah pesisir seperti Kabupaten Demak. Dampaknya adalah banjir rob, yang diperparah oleh penurunan muka tanah. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan dan memprediksi sebaran banjir rob di pesisir Demak serta dampaknya pada penggunaan lahan menggunakan data citra SAR Sentinel-1 untuk penurunan muka tanah, citra Sentinel-2A untuk penggunaan lahan, pasang surut, Digital Elevation Model Nasional Indonesia (DEMNAS) untuk elevasi, Sea Level Anomaly (SLA) untuk Sea Level Rise (SLR), angin, dan curah hujan. Metode yang digunakan meliputi Differential Interferometry Synthetic Aperture Radar (DInSAR) untuk Penurunan Muka Tanah (PMT), klasifikasi terbimbing untuk penggunaan lahan, Admiralty untuk pasang surut, visualisasi data untuk elevasi, analisis regresi linear untuk SLR, analisis data meteorologi untuk angin dan curah hujan, serta analisis spasial untuk pemetaan genangan banjir rob. Hasil penelitian menunjukkan laju PMT sebesar 2,74 cm/tahun, ketinggian pasang tertinggi sebesar 61,93 cm, elevasi rata-rata sebesar 1,893 m di atas permukaan laut, laju SLR sebesar 0,435 cm/tahun, kecepatan angin 0,5-5,7 m/s bertiup dari Barat Laut, dan curah hujan harian rata-rata 7,476 mm. Luas genangan banjir rob pada 2023 mencapai 8.958,2 hektar, dan diprediksi pada 2031 akan mencapai 11.394,5 hektar. Banjir rob berdampak pada kawasan mangrove, tambak, permukiman, perkebunan, industri, dan sawah.

The melting of polar ice caps due to climate change has resulted in sea level rise that threatens coastal areas such as Demak Regency. The impact is tidal flooding, exacerbated by land subsidence. This study aims to map and predict the distribution of tidal flooding in coastal Demak and its impact on land use using Sentinel-1 SAR imagery for land subsidence, Sentinel-2A imagery for land use, tides, Digital Elevation Model Nasional Indonesia (DEMNAS) for elevation, Sea Level Anomaly (SLA) for Sea Level Rise (SLR), wind, and rainfall. Methods used include Differential Interferometry Synthetic Aperture Radar (DInSAR) for Land Subsidence (LS), supervised classification for land use, Admiralty for tides, data visualization for elevation, linear regression analysis for SLR, meteorological data analysis for wind and rainfall, and spatial analysis for tidal flood inundation mapping. The results showed LS rate is 2,74 cm/year, highest tide height is 61,93 cm, average elevation is 1,893 m above sea level, SLR rate is 0,435 cm/year, wind speed is 0,5-5,7 m/s blowing from the northwest, and average daily rainfall is 7,476 mm. The tidal flood inundation area in 2023 reached 8.958,2 hectares, and is predicted to reach 11.394,5 hectares in 2031. Tidal flooding affects mangrove areas, ponds, settlements, plantations, industries, and rice fields.