Analisis Coherence Change Detection Menggunakan Citra Satelit Sentinel 1B untuk Penentuan Cepat Kerusakan Pasca Gempa Bumi Mamuju 14 Januari 2021

Abstract

Gempabumi Mamuju pada 14 Januari 2021 menyebabkan kerusakan yang signifikan pada bangunan dan infrastruktur di Provinsi Sulawesi Barat, Indonesia. Identifikasi cepat terhadap wilayah terdampak sangat penting untuk mendukung upaya tanggap darurat dan pemulihan pascabencana. Penginderaan jauh berbasis Synthetic Aperture Radar (SAR) menyediakan pendekatan yang efektif untuk penilaian kerusakan secara cepat karena tidak dipengaruhi oleh kondisi cuaca maupun ketersediaan cahaya matahari. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kemampuan Coherence Change Detection (CCD) yang diturunkan dari citra Sentinel-1B dalam mengidentifikasi secara cepat area yang terdampak gempabumi Mamuju tahun 2021. Analisis CCD dilakukan menggunakan dua pasangan citra Sentinel-1B yang merepresentasikan kondisi pra-seismik (27 Desember 2020–08 Januari 2021) dan ko-seismik (08 Januari 2021–20 Januari 2021). Perubahan koherensi dihitung menggunakan pendekatan Normalized Difference Coherence (NDC) untuk mengidentifikasi area yang mengalami gangguan permukaan. Hasil CCD kemudian divalidasi menggunakan data observasi kerusakan lapangan dan dievaluasi melalui analisis confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa wilayah yang terdampak gempabumi umumnya mengalami penurunan nilai koherensi, yang mengindikasikan adanya perubahan signifikan pada karakteristik hamburan balik radar setelah kejadian gempa. Hasil validasi menunjukkan nilai Overall Accuracy sebesar 69,1%, Precision sebesar 76,1%, Recall sebesar 85,4%, dan F1-Score sebesar 80,5%. Nilai Recall yang tinggi menunjukkan bahwa CCD berhasil mengidentifikasi sebagian besar lokasi kerusakan yang teramati di lapangan. Temuan ini menunjukkan bahwa CCD berbasis citra Sentinel-1 memiliki potensi yang baik sebagai metode penilaian kerusakan secara cepat untuk mendukung manajemen bencana pascagempa