Perpustakaan Digital ITB

Kawasan pesisir rentan terhadap bencana, salah satunya adalah banjir rob yang memiliki dampak paling signifikan dibandingkan dengan bencana lainnya akibat frekuensi kejadian yang lebih tinggi. Paparan terhadap bencana banjir rob diperparah oleh faktor-faktor lain seperti kenaikan muka air laut, suhu, intensitas badai, penurunan tanah, dan aktivitas antropogenik. Salah satu kawasan yang rentan terhadap bencana banjir rob adalah kawasan Asia Tenggara. Kawasan ini memiliki garis pantai terpanjang di dunia sepanjang 234.000 km dan diestimasi terdapat 77% dari jumlah populasinya, berada di kawasan tersebut. Dampak dari fenomena banjir rob menjadi signifikan karena dapat mengancam aspek ekonomi, infrastruktur, lingkungan, serta permukiman masyarakat, sehingga upaya mitigasi menjadi aspek yang sangat penting untuk dilakukan. Berdasarkan studi-studi sebelumnya, terdapat potensi besar untuk meningkatkan metodologi dalam menilai suseptibilitas banjir rob. Oleh karena itu, studi ini bertujuan mengembangkan model penilaian suseptibilitas banjir rob yang komprehensif menggunakan metode multi-machine learning untuk meningkatkan objektivitas model. Untuk mencapai tujuan tersebut, penelitian ini memiliki tujuan utama untuk mengembangkan sistem penilaian suseptibilitas banjir rob yang komprehensif dan objektif untuk mendukung pengambilan keputusan dalam mitigasi dan penanganan banjir rob. Selanjutnya, penelitian ini menetapkan tiga tujuan pendukung, pertama menganalisis perubahan Normalized Difference Water Indeks (NDWI), paparan terhadap perubahan muka air laut, dan analisis kedekatan jarak dari tepi pantai serta area industri. Kedua, membangun model penilaian suseptibilitas banjir rob dari tiga algoritma machine learning dan mengintegrasikannya. Ketiga, menganalisis nilai suseptibilitas pada jenis tutupan lahan terbangun dan agrikultur untuk menentukan prioritas penanganan dan mitigasi banjir rob di kedua jenis tutupan lahan. Kebaruan studi ini terletak pada pengembangan penilaian suseptibilitas banjir rob yang memanfaatkan data pengindraan jauh dan multi-machine learning dan menggabungkan berbagai variabel prediktor yang terdiri dari kelompok sosio-ekonomi, lingkungan, dan bencana pendorong. Studi menyimpulkan bahwa terdapat variasi yang signifikan dalam perubahan NDWI di Wilayah Pesisir Asia Tenggara. Analisis menunjukkan bahwa sebagian besar wilayah mengalami tren kenaikan (sebesar 28,35%), penurunan (sebesar 31,84%), atau tetap stabil (sebesar 39,81%). Tren kenaikan NDWI yang paling ekstrem tercatat di Indonesia, menandakan perubahan ekstrem terkait dengan air di wilayah tersebut. Peninjauan terhadap jarak antara kawasan industri dan paparan laut menghasilkan temuan bahwa tidak semua wilayah yang mengalami perubahan muka air laut tinggi Pemodelan suseptibilitas menggunakan metode multi-machine learning membuktikan peningkatan akurasi, dengan nilai Area Under Curve (AUC) mencapai 0,905. Dalam kategori suseptibilitas yang tinggi, metode Gradient Tree Boosting (GTB) mencapai luasan tertinggi (25,20%), diikuti oleh Classification and Regression Trees (CART) (20,84%), multi-machine learning (17,85%), dan Random Forest (12,46%). Analisis persebaran distrik/kota menunjukkan bahwa sebanyak 567 distrik/kota di area urban (31,7%) dan 254 di area agrikultur (20,8%) memiliki tingkat suseptibilitas yang sangat tinggi terhadap banjir rob. Filipina, Vietnam, dan Indonesia diidentifikasi sebagai negara-negara yang memerlukan prioritas dalam mitigasi banjir rob berdasarkan penilaian suseptibilitas. Untuk mengatasi tantangan ini, sejumlah saran penanganan telah diusulkan. Salah satunya adalah pembuatan regulasi terkait eksploitasi air tanah di kawasan pemukiman dan industri untuk mengurangi tekanan terhadap sumber daya air. Selain itu, pembangunan infrastruktur seperti penghalang, tanggul, dan bendungan juga dianggap penting untuk meningkatkan ketahanan wilayah terhadap ancaman banjir rob di masa mendatang. Implementasi langkah-langkah ini dapat membantu mengurangi dampak negatif banjir rob dan meningkatkan keselamatan serta kesejahteraan masyarakat di wilayah pesisir Asia Tenggara. Hasil yang telah diperoleh ini diharapkan dapat membantu pemangku kebijakan ketika membuat keputusan yang tepat mengenai perencanaan tata ruang dan pengelolaan risiko di daerah pesisir. Selanjutnya, berdasarkan pendekatan yang disesuaikan dengan jenis tutupan lahan, pemangku kebijakan dapat merumuskan kebijakan yang efektif untuk mengurangi risiko banjir rob dan meningkatkan kesiapan masyarakat. Daftar kawasan prioritas ini juga memungkinkan pemangku kebijakan mengalokasikan sumber daya secara efisien, fokus pada daerah yang paling membutuhkan, dan mengembangkan strategi adaptasi yang dapat mengurangi dampak jangka panjang dari perubahan iklim dan kenaikan permukaan laut.