Analisis Spasial Banjir Rob di Pulau Dullah dan Pulau Duroa, Kota Tual, Maluku
Date
2025Author
Pamungkas, Riyansyah Ramdhan
Pasaribu, Riza Aitiando
Arhatin, Risti Endriani
Metadata
Show full item recordAbstract
Peningkatan muka laut akibat pemanasan global dan penurunan muka tanah
telah meningkatkan risiko banjir rob di wilayah pesisir, termasuk Pulau Dullah dan
Pulau Duroa, Kota Tual, Maluku. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan dan
memprediksi wilayah yang rentan terhadap banjir rob di kedua pulau tersebut.
Metode yang digunakan meliputi pengolahan data citra satelit Sentinel-2A untuk
penggunaan lahan menggunakan maximum likelihood, Digital Elevation Model
(DEM) untuk elevasi, metode admiralty untuk pasang surut, analisis regresi linear
untuk sea level rise, analisis data meteorologi untuk angin dan curah hujan, serta
analisis spasial untuk pemetaan genangan banjir rob. Klasifikasi tutupan lahan
dilakukan dengan metode kemungkinan maksimum dan dievaluasi melalui uji
akurasi dengan akurasi keseluruhan sebesar 87,2% dan koefisien Kappa sebesar
0,84 menunjukkan tingkat kecocokan yang bagus. Hasil analisis menunjukkan
bahwa pada tahun 2023, luas wilayah terdampak banjir rob sebesar 224,2 ha (2,14%
dari total luas dua pulau) dan diprediksi meningkat menjadi 405,5 ha (3,8%) pada
tahun 2043. Tutupan lahan yang terdampak yaitu, pemukiman, kebun, hutan kering,
semak belukar, pemukiman dan badan air. Elevasi yang rendah (0-16 meter)
membuat banjir rob menjadi ancaman di wilayah ini. Tren kenaikan muka laut
sebesar 4,96 mm/tahun menambah ancaman terhadap wilayah pesisir. Rising sea levels due to global warming and land subsidence have increased
the risk of tidal flooding in coastal areas, including Dullah Island and Duroa Island,
Tual City, Maluku. This study aims to map and predict areas vulnerable to tidal
flooding on both islands. The methods used include processing Sentinel-2A satellite
imagery data for land use using maximum likelihood, Digital Elevation Model
(DEM) for elevation, admiralty method for tides, linear regression analysis for sea
level rise, meteorological data analysis for wind and rainfall, and spatial analysis
for tidal flood ecosystems. Land cover classification was carried out using the
maximum likelihood method and evaluated through an accuracy test with an overall
accuracy of 87.2% and a Kappa coefficient of 0.84 indicating a good level of match.
The results of the analysis show that in 2023, the area affected by tidal flooding is
224.2 ha (2.14% of the total area of the two islands) and is predicted to increase to
405.5 ha (3.8%) in 2043. The affected land covers are settlements, gardens, dry
forests, bushes, settlements and water bodies. The low altitude (0-16 meters) makes
tidal flooding a threat in this area. The trend of sea level rise of 4.96 mm/year
increases the threat to coastal areas