Digital Terrain Model LiDAR untuk Perhitungan Volume dan Analisis Kerawanan Banjir di Wilayah Lumpur Sidoarjo
Keywords:
Lumpur Sidoarjo, LiDAR, Digital Terrain Model, Volume Lumpur, Kerawanan Banjir LumpurAbstract
Pada 29 Mei 2006, terjadi semburan lumpur panas di Kabupaten Sidoarjo, Jawa Timur yang terus meluas hingga saat ini. Hal ini mengancam keselamatan penduduk di sekitar wilayah tersebut karena potensi lumpur meluap melebihi batas tanggul penahan. Untuk mencegah situasi tersebut, diperlukan analisis volume dan tingkat kerawanan lumpur Sidoarjo. Analisis dilakukan menggunakan data Digital Terrain Model (DTM) dari hasil pengolahan data Light Detection and Ranging (LiDAR) wilayah lumpur Sidoarjo yang memiliki akurasi Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0,195 m dan tingkat kepercayaan LE90 0,322 m untuk standar BIG, serta akurasi vertikal kelas 20 cm dengan tingkat kepercayaan 95% untuk standar ASPRS. Volume lumpur dihitung berdasarkan jenisnya menggunakan metode prismoidal, didapatkan total volume lumpur di dalam tanggul penahan adalah 29.633.305,17 m3, dengan volume Air Berlumpur sebesar 9.987.931,57 m3, Lumpur Mulai Mengering sebesar 4.719.359,92 m3, Lumpur Kering sebesar 6.993.143,74 m3, dan Lumpur Basah sebesar 7.932.869,94m3. Dalam analisis kerawanan, dua parameter yang digunakan adalah kemiringan lereng dan tutupan lahan. Berdasarkan parameter kemiringan lereng, wilayah lumpur Sidoarjo memiliki kelas Datar sebesar 7.672.441 m2 yang memenuhi 59,291% dari luasan total wilayah penelitian. Sedangkan berdasarkan parameter tutupan lahan, wilayah lumpur Sidoarjo dengan kelas Tinggi untuk klasifikasi Lahan Terbangun, Jalan, Jalur Kereta, Sungai, Danau, dan Lumpur memiliki luas 7.648.611 m2, serta kelas Sedang untuk klasifikasi Pertanian, Sawah, Tambak, Kebun, Rawa, dan Lahan Kosong memiliki luas 5.320.286 m2. Hasil analisis kerawanan menunjukkan adanya dua kelas kerawanan, yaitu kelas Sedang dengan luas 1.371.472 m2 atau 10,599% dari total luas wilayah penelitian, dan kelas Tinggi dengan luas 11.568.748 m2 atau 89,401% dari total luas wilayah penelitian. Berdasarkan informasi dari DTM, volume lumpur, dan Peta Kerawanan ini, dapat diprediksi bahwa arah aliran banjir lumpur Sidoarjo kemungkinan besar menuju ke arah timur laut dari tanggul pembatas lumpur, terutama menuju Kecamatan Tanggulangin, Kabupaten Sidoarjo.
References
Akbari, A. M., & Hariyanto, T. (2012). Perhitungan volume semburan dan sebaran lumpur Sidoarjo dengan citra ikonos multi temporal 2011. Tugas Akhir, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Teknik Geomatika, Surabaya.
Arbeck. (2015). The difference between digital surface model (DSM) and digital terrain models (DTM) when talking about digital elevation models (DEM). Dipetik Januari 16, 2023, dari Wikimedia Commons: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:The_difference_between_Digital_Surface_Model_(DSM)_and_Digital_Terrain_Models_(DTM)_when_talking_about_Digital_Elevation_models_(DEM).svg
Aruga, K., Sessions, J., & Akay, A. E. (2004). Application of an airborne laser scanner to forest road design with accurate earthwork volumes. Journal of Forest Research, 10(2), 113-123. doi: 10.1007/s10310-004-0116-9
ASPRS. (2008). LAS Specification Version 1.2.
Brabb, E. E. (1984). Innovative approaches to landslide hazard and risk mapping. Fourth International Symposium on Landslides, 1, hal. 307-324. Toronto.
Carter, W., Shrestha, R., Tuell, G., Bloomquist, D., & Sartori, M. (2001). Airborne laser swath mapping shines new light on earth's topography. Eos, Transactions American Geophysical Union, 82, 549-555. doi:https://doi.org/10.1029/01EO00321
Firdaus, Z. M. (2020). Pemodelan kota tiga dimensi menggunakan data LiDAR dan foto udara dengan metode semi automatis (Studi kasus: Area Pakuwon Trade Center, Kota Surabaya). Tugas Akhir, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Teknik Geomatika, Surabaya. Diambil kembali dari http://repository.its.ac.id/id/eprint/77870
Geospasial. (2023, November 2023). Indonesia Geospasial. Diambil kembali dari https://www.indonesia-geospasial.com/
Ghilani, C. D., & Wolf, P. R. (2012). Elementary surveying: An introduction to geomatics (13th Edition ed.). Upper Saddle River, New Jersey: Pearson Education, Inc.
Guth, P. L. (2018). What should a bare earth digital terrain model (DTM) portray? United States Naval Academy, Department of Oceanograph. Annapolis: PeerJ Preprints. doi:10.7287/peerj.preprints.27053v1
Hirt, C. (2015). Digital terrain models. Dalam M. G. Sideris (Penyunt.), Encyclopedia of Geodesy. Springer Cham. doi:https://doi.org/10.1007/978-3-319-02370-0_31-1
Khalil, R. (2018). Surveying: Volume calculation. King Abdul Aziz University, Department of Landscape Architecture, Jeddah.
Kilian, J., Haala, N., & Englich, M. (1996). Capture and evaluation of airborne laser data. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 31(3), 383-338.
Kobler, A., Pfeifer, N., Ogrinc, P., Todorovski, L., Oštir, K., & Džeroski, S. (2007). Repetitive interpolation: A robust algorithm for DTM generation from Aerial Laser Scanner Data in forested terrain. Remote Sensing of Environment, 108(1), 9-23. doi:10.1016/j.rse.2006.10.013
Liu, X. (2008). Airborne LiDAR for DEM generation: some critical issues. Progress in Physical Geography: Earth and Environment, 32(1), 31–49. doi:https://doi.org/10.1177/0309133308089496
Petrie, G., & Toth, C. K. (2008). Introduction to laser ranging, profiling, and scanning. Dalam J. Shan, & C. K. Toth, Topographic Laser Ranging and Scanning: Principles and Processing, Second Edition. Boca Raton: CRC Press. doi:10.1201/9781420051438.ch1
Pfeifer, N., Höfle, B., Briese, C., Rutzinger, M., & Haring, A. (2008). Analysis of the backscattered energy in terrestrial laser scanning data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXXVII(B5), 1045-1052.
Pusat Pengendalian Lumpur Sidoarjo (PPLS). (2020). Pengendalian lumpur Sidoarjo. Surabaya: Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat. Direktorat Jenderal Sumber Daya Air.
Puspita, B. D., & Sudaryatno. (2013). Estimasi sedimen lahar dingin di sebagian Kali Gendol Gunung Merapi menggunakan FUFK dan LiDAR. Universitas Gadjah Mada, Fakultas Geografi, Sleman.
Schenk, T. (2005). Introduction to photogrammetry. The Ohio State University, Department of Civil and Environmental Engineering and Geodetic Science, Columbus.
Setyaningrum, P. (2022, Januari 26). Lumpur Lapindo: Penyebab, dampak, ganti rugi, hingga temuan “harta karun” logam tanah jarang. Kompas.com. Dipetik Desember 27, 2022, dari Kompas.com: https://surabaya.kompas.com/read/2022/01/26/205822478/lumpur-lapindo-penyebab-dampak-ganti-rugi-hingga-temuan-harta-karun-logam?
Sukojo, B. M. (2012). Penginderan jauh (dasar teori dan terapan). Surabaya.
Surjoatmodjo, M. I. (2019). Analisis potensi pergerakan arah aliran banjir lumpur untuk menunjang kegiatan mitigasi bencana (Studi kasus: Lumpur Sidoarjo Kecamatan Porong dan Tanggulangin). Tugas Akhir, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Teknik Geomatika, Surabaya.
Taufik, M., Khomsin, K., Pratomo, D. G., & Widyasari, M. (2009). Digital elevation model (DEM) aster untuk menghintung volume lumpur Lapindo. Geoid, 4 (2), 166-170. doi:http://dx.doi.org/10.12962/j24423998.v4i2.7316
Wahyono, E. B., & Suhattanto, M. A. (2019). Survey Satelit Pertanahan. Yogyakarta: Sekolah Tinggi Pertanahan Nasional.
Widodo, B. T., & Hariyanto, T. (2016). Visualisasi perubahan volume dan elevasi permukaan lumpur dengan citra satelit resolusi tinggi temporal untuk monitoring lumpur Sidoarjo. Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Teknik Geomatika, Surabaya. doi:10.12962/j23373539.v5i2.17385
Yuwono. (2005). Pendidikan dan pelatihan (diklat) teknis pengukuran dan pemetaan kota: BAB XV. Volume. Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Teknik Geomatika, Surabaya.
Zhang, W., Qi, J., Wan, P., Wang, H., Xie, D., Wang, X., & Yan, G. (2016). An easy-to-use airborne LiDAR data filtering method based on cloth simulation. (P. D. Shan, & P. D. Hyyppä, Penyunt.) Remote Sensing, 8(6), 501. doi:10.3390/rs8060501
_and_Digital_Terrain_Models_(DTM)_when_talking_about_Digital_Elevation_models_(DEM).svg){kind=link}