DETEKSI DAERAH BANJIR MENGGUNAKAN REMOTE SENSING DAN MACHINE LEARNING (Studi Kasus Wilayah Bandung)
No Thumbnail Available
Date
2021-04-15
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Banjir adalah salah satu bencana alam yang umumnya terjadi di dataran rendah
akibat adanya genangan atau kenaikan ketinggian air dari tinggi normalnya. Banjir
disebabkan oleh beberapa faktor antara lain drainase yang buruk, sungai yang
meluap, dan curah hujan yang tinggi. Daerah Bandung merupakan salah satu
daerah dengan curah hujan tinggi dengan curah hujan meningkat tiap tahunnya
sebesar 1-2 mm/tahun dan banjir daerah Bandung dikarenakan faktor lain seperti
penurunan muka tanah sebesar 1-20 cm/tahunnya. Metode Remote Sensing
digunakan untuk mendeteksi keberadaan banjir, mengidentifikasi area terdampak
banjir, serta memetakan area banjir di wilayah Bandung. Pengolahan data
dilakukan dengan menggunakan platform Google Earth Engine (GEE) dengan
melihat persebaran nilai hamburan balik (backscatter) yang diterima oleh satelit.
Hasil penelitian menunjukan banjir dapat dilihat dari perubahan citra satelit
sebelum dan sesudah banjir dengan rentang -3 hingga -10 dB. Nilai tersebut
digunakan sebagai nilai ambang batas (thresholding) dalam proses
pengklasifikasian pada segmentasi gambar. Segmentasi gambar digunakan
sebagai data training pada pembuatan model dengan metode Random Forest pada
Machine Learning. Model yang dihasilkan memiliki akurasi sebesar 67,25% di
Bandung dan saat diuji di Jakarta model memilik akurasi sebesar 59%
Description
Keywords
Banjir, remote sensing, SAR