Analisis Spasial Kerawanan Banjir Menggunakan Metode Spatial Multi Criteria Analysis di Desa Ciputri Jawa Barat
DOI:
https://doi.org/10.29408/geodika.v8i2.27097Keywords:
Banjir, Kerawanan, Pembobotan, SMCAAbstract
Banjir merupakan fenomena yang seringkali menganggu kehidupan masyarakat. Banjir dalam pandangan masyarakat dianggap sebagai bencana yang dikarenakan meluapnya air dari sungai akibat hujan deras dimana tidak hanya menyebabkan kerugian secara materil, namun juga dapat mengganggu kehidupan bermasyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kerawanan banjir menggunakan metode Spatial Multi Criteria Analysis (SMCA) di Desa Ciputri, Cianjur, Jawa Barat. Berbagai variabel pembentuk banjir seperti curah hujan, elevasi, kelerengan, jarak dari sungai dan tutupan lahan digunakan untuk membuat peta kerawanan banjir melalui tiga skenario pembobotan. Pembobotan variabel terbaik menggunakan skema jarak dari sungai sebesar 30%, tutupan lahan 20%, elevasi 20%, curah hujan 15%, dan kelerengan 15%. Ketika dibandingkan dengan peta kerawanan banjir hasil wawancara masyarakat Ciputri mengenai histori banjir, pemetaan ini dapat menghasilkan nilai validasi PRC sebesar 60%. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa skenario pembobotan variabel ini dapat digunakan dengan cukup baik untuk melakukan pemetaan kerawanan banjir di tingkat pedesaan. Walaupu begitu, penambahan variabel dan pengembangan dalam pembobotan disarankan untuk perkembangan studi lebih lanjut.
References
Agustina, R. D., Putra, R. P., & Susanti, S. (2023). Mapping Greater Bandung flood susceptibility based on multi-criteria decision analysis (MCDA) using AHP method. Environmental Earth Sciences, 82(15).
BNPB. (2023). Laporan Kinerja Tahun 2022. Jakarta: Badan Nasional Penanggulangan Bencana.
Bucherie, A., Werner, M., Van Den Homberg, M., & Tembo, S. (2022). Flash flood warnings in context: Combining local knowledge and large-scale hydro-meteorological patterns. Natural Hazards and Earth System Sciences, 22(2), 461-480.
Doswell III, C. A. (2003). Flooding. Elsevier.
Fay, J. (2010). Contemporary security management. Elsevier.
Hasbudy, K. (2021). Studi Pemetaan Daerah Rawan Banjir Dengan Menggunakan Metode Skoring dan Pembobotan Pada Daerah Kecamatan Tarakan Barat Kota Tarakan. Skripsi. Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Borneo Tarakan.
Kumar, D., & Bhattacharjya, R. K. (2020). Estimation of Integrated Flood Vulnerability Index for the Hilly Region of Uttarakhand, India. Journal of Hazardous, Toxic, and Radioactive Waste, 24(4).
Liuzzo, L., Sammartano, V., & Freni, G. (2019). Comparison between different distributed methods for flood susceptibility mapping. Water Resources Management, 33, 3155-3173.
Malakeel, G. S., Abdu Rahiman, K. U., & Vishnudas, S. (2021). Flood Risk Assessment Methods-A Review. Current Trends in Civil Engineering: Select Proceedings of ICRACE 2020, 197-208.
Muin, S., Boer, R., & Suharnoto, Y. (2015). Pemodelan Banjir dan Analisis Kerugian Akibat Bencana Banjir di DAS Citarum Hulu. Jurnal Tanah dan Iklim, 39(2), 75-84.
Mujib, M. A., Apriyanto, B., Kurnianto, F. A., Ikhsan, F. A., Nurdin, E. A., Pangastuti, E. I., & Astutik, S. (2021). Assessment of Flood Hazard Mapping Based on Analytical Hierarchy Process (AHP) and GIS: Application in Kencong District, Jember Regency, Indonesia. Geosfera Indonesia, 6(3), 353.
Ngo, H. T. T., Dam, N. D., Bui, Q. A. T., Al-Ansari, N., Costache, R., Ha, H., … Pham, B. T. (2023). Prediction of Flash Flood Susceptibility of Hilly Terrain Using Deep Neural Network: A Case Study of Vietnam. CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences, 135(3), 2219-2241.
Nursyahfitri, R., Rozikin, C., & Adam, R. I. (2022). Penerapan Metode SMOTE dalam Klasifikasi Daerah Rawan Banjir di Karawang Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JustIN), 10(4), 339.
Rakuasa, H., & Latue, P. C. (2023). Analisis Spasial Daerah Rawan Banjir di DAS Wae Heru, Kota Ambon. Jurnal Tanah Dan Sumberdaya Lahan, 10(1), 75-82.
Romadhon, M. R., & Aziz, A. (2022). Determination of Flood Susceptibility Index Using Overlay-Scoring Data Method based on Geographic Information System (GIS) in Semarang City, Central Java, Indonesia. AgriHealth: Journal of Agri-Food, Nutrition and Public Health, 3(2), 104.
Saifudin, A., Maulana, M. A., & Damanegara, A. A. N. S. (2023). Analisis Kerentanan Banjir Menggunakan Data Citra Satelit dan Machine Learning di Kota Surabaya. Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, 21(3), 205.
Saputra, A. K., Santoso, D. H., & Ade Yudono, A. R. (2020). Zonasi Tingkat Kerawanan Banjir Pada Ruas Bekas Sungai di Kabupaten Sukoharjo. Jurnal Geografi, 12(01), 255.
Saputra, D. H., Feronika, I., Aisah, S. N., & Hadibasyir, H. Z. (2023). Flood susceptibility assessment using topographic wetness index in a part of brantas watershed. In I. N., S. Y., S. E., F. V.N., & A. A.D. (Eds.), AIP Conference Proceedings (Vol. 2727). American Institute of Physics Inc.
Sari, A. (2023). Sistem Informasi Geografis Dalam Pemetaan Kontur Daerah Rawan Banjir Di Desa Laya Kecamatan Baturaja Barat. 19(2), 516–521.
Sitorus, I. H. O., Bioresita, F., & Hayati, N. (2021). Analisa Tingkat Rawan Banjir di Daerah Kabupaten Bandung Menggunakan Metode Pembobotan dan Scoring. Jurnal Teknik ITS, 10(1).
Teng, J., Jakeman, A. J., Vaze, J., Croke, B. F. W., Dutta, D., & Kim, S. (2017). Flood inundation modelling: A review of methods, recent advances and uncertainty analysis. Environmental Modelling and Software, 90, 201-216.
Umar, N. (2013). Pengetahuan dan Kesiapsiagaan Masyarakat Menghadapi Bencana Banjir di Bolapapu Kecamatan Kulawi Sigi Sulawesi Tengah. Jurnal Keperawatan Soedirman, 8(3), 184-192.
Utomo, B. B., & Supriharjo, R. D. (2012). Pemintakatan Risiko Bencana Banjir Bandang di Kawasan Sepanjang Kali Sampean, Kabupaten Bondowoso. Jurnal Teknik ITS, 1(1), 58-62.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Dyah Rizky Alyudin, Masita Dwi Mandini Manessa, Yuli Purwaningsih, Yuningsih Yuningsih
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
