Penginderaan Jauh Pemrosesan Data Satelit Landsat 8 Untuk Deteksi Genangan

  • Tania Maria Octarina Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana
  • I Dewa Nyoman Nurweda Putra Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana
  • Ni Kadek Ayu Wirdiani Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana

Abstract

DKI Jakarta merupakan daerah yang terkenal dengan bencana banjir pada musim hujan setiap tahun. Salah satu informasi mendasar yang dibutuhkan terkait bencana banjir adalah daerah tergenang banjir. Informasi genangan banjir digunakan untuk melakukan pemetaan dan perhitungan luas genangan, sehingga dapat diketahui daerah yang memiliki potensi banjir. Perhitungan informasi genangan banjir menjadi ide dasar dibentuknya penginderaan jauh pemrosesan data satelit Landsat 8 untuk deteksi genangan. Landsat 8 dimanfaatkan sebagai parameter utama dalam melakukan identifikasi genangan pada penelitian ini. Metode GSWIR (Green-Short Wave Infrared) diaplikasikan pada citra Landsat 8 menggunakan Band 3 (Green) dan Band 6 (SWIR). Metode GSWIR merupakan filter edge detection yang digunakan untuk memisahkan antara air dan non air. Hasil perhitungan metode GSWIR menunjukkan obyek permukaan mempunyai respon spektral dan luas yang bervariasi saat banjir (tergenang air) dan tidak banjir (tidak tergenang air). Metode GSWIR yang diaplikasikan membuktikan metode ini dapat digunakan untuk mendeteksi genangan dengan memisahkan antara air (genangan) dan non air (tidak tergenang air) dikarenakan Band Green memiliki kegunaan untuk memperbesar nilai reflektan dari air, dan badan air memiliki daya serap lebih kuat pada band SWIR.


Kata kunci: DKI Jakarta, Genangan, Landsat 8 , GSWIR.

Published
2019-04-01
How to Cite
MARIA OCTARINA, Tania; DEWA NYOMAN NURWEDA PUTRA, I; KADEK AYU WIRDIANI, Ni. Penginderaan Jauh Pemrosesan Data Satelit Landsat 8 Untuk Deteksi Genangan. Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi), [S.l.], p. 77-85, apr. 2019. ISSN 2685-2411. Available at: <https://ojs.unud.ac.id/index.php/merpati/article/view/48910>. Date accessed: 24 feb. 2021. doi: https://doi.org/10.24843/JIM.2019.v07.i01.p09.
Section
Articles

Most read articles by the same author(s)

Obs.: This plugin requires at least one statistics/report plugin to be enabled. If your statistics plugins provide more than one metric then please also select a main metric on the admin's site settings page and/or on the journal manager's settings pages.