## ANALISIS ZONA BAHAYA BANJIR DAN TSUNAMI BERBASIS EKOREGION DI PROVINSI BANTEN

## Analysis of Flood and Tsunami Hazards Based on Ecoregion in Banten Province
Zulham Husein 1) *, Boedi Tjahjono 2) dan Nurwajedi 3)
1) Program Studi Mitigasi Bencana dan Kerusakan Lahan, Sekolah Pascasarjana IPB, Jl. Meranti Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680
2) Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian IPB, Jl. Meranti Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680
3) Badan Informasi Geospasial, Jl. Raya Jakarta – Bogor KM 46, Cibinong Bogor

## ABSTRACT
Ecoregion  is  a  characteristic  of  a  region  which  commonly used  to  assess  the  potency  of  land.  The  objective  of  this study  is  to  see  how  far  the  ecoregion  analysis  can  be  used  to  predict  susceptibility  zones  of  flood  and  tsunami  disaster  in Banten Province. The ecoregion-based determination of susceptibility zones was analyzed using Analytical Hierarchy Process (AHP) which is implemented in terms of geoindicator weights and scores. In this study, selected geoindicator was extracted by ecoregion frames. The next step is determining the hazard zone through the parametric approach, where each disaster used different  parameters.  The  results  of  AHP  analysis  shows  that  landforms  are  the  most  influential  geoindicators  in  assessing susceptibility  zones.  The  landform  geoindicator’s weight in flood and tsunami disaster  are  0.678 and 0.605. Otherwise,  the ecosystem  geoindicators  and vegetation  communities  weight  in  floods  are 0.150 and  0.173,  while  for  tsunami disaster,  their weight  are  0.157  and  0.237.  Furthermore,  the  results  flood  susceptibility  were  tested  using  kappa  accuracy,  and  the  result showed more than 81% correlation between the analysis result and the existing condition. Otherwise, on the hazard analysis showed  the  accuracy  less  than  80%.  The  results  of  ecoregion-based  analysis  of  disaster  susceptibility  can  be  used  as additional  information  for  local  government  to  develop  disaster-based  areas,  considering  Indonesia  is  the  one  of  the  most country with high disaster potential.
Keywords: Ecoregion, flood, landform, susceptibility, tsunami

## ABSTRAK
Ekoregion  merupakan  karakteristik  penciri  wilayah  yang  biasa  digunakan  untuk  menilai  potensi  lahan.  Tujuan  dari penelitian ini adalah untuk melihat sejauh mana ekoregion dapat digunakan untuk menilai kerentanan zona bencana banjir dan tsunami  di  Provinsi  Banten.  Penentuan  zona  kerentanan  berbasis  ekoregion  dilakukan  menggunakan Analytical  Hierarchy Process (AHP)  yang  diimplementasikan  dalam  bobot  dan  skor  geoindikator.  Geoindikator  terpilih  dalam  penelitian  ini merupakan  hasil  ekstraksi  dari  faktor  pembentuk  ekoregion.  Langkah  selanjutnya  adalah  penilaian  zona  bahaya  berdasarkan kelas kerawanan ( susceptibility ) sedang sampai sangat tinggi menggunakan pendekatan parametrik. Hasil AHP menunjukkan bahwa  bentuk  lahan  merupakan  geoindikator  yang  paling  berpengaruh  dalam  penilaian  zona  kerawanan.  Bobot  geoindikator bentuklahan  pada  bencana  banjir  dan  tsunami  adalah  0.678  dan  0.605.  Sementara  geoindikator  ekosistem  dan  komunitas vegetasi untuk banjir bobotnya masing-masing adalah 0.150 dan 0.173, sedangkan untuk bencana tsunami, bobotnya masing- masing adalah 0.157 dan 0.237. Hasil analisis kerentanan banjir selanjutnya diuji dengan menggunakan indeks akurasi Kappa. Hasilnya menunjukkan korelasi lebih dari 81% antara hasil analisis dan kondisi eksisting.  Adapun, uji akurasi analisis bahaya menunjukkan akurasi kurang dari 80%. Hasil analisis kerentanan bencana berbasis ekoregion dapat dimanfaatkan sebagai dasar pengembangan kawasan berbasis bencana, mengingat Indonesia adalah salah satu negara dengan potensi bencana alam tinggi.
Kata kunci: Ekoregion, banjir, bentuklahan, kerawanan, tsunami

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan  ekonomi  Provinsi  Banten  telah mengalami  peningkatan  yang  cukup  signifikan,  baik  dari sektor industri, pariwisata, maupun pertanian. Pertumbuhan  Industri  Manufaktur  level  besar  dan  sedang di  tahun  2015  menunjukkan  terjadinya  kenaikan  sebesar 2.26  persen  dibandingkan  dengan  tahun  2014.  Sementara itu  untuk  sektor  pariwisata,  Tingkat  Penghunian  Kamar (TPK)  hotel  berbintang  pada  Desember  2015  mencapai 59.22  persen  atau  naik  2.73  persen  dibandingkan  dengan
bulan sebelumnya, yaitu sebesar 56.49 persen (BPS 2015). Pencapaian  angka-angka  tersebut  tidak  lepas  dari pelaksanaan  dan  pengembangan  isu-isu  strategis  yang tertuang  dalam  Rencana  Pembangunan  Jangka  Panjang Daerah  (RPJPD)  dan  Rencana  Pembangunan  Jangka Menengah  Daerah  (RPJMD)  Provinsi  Banten. Seperti diketahui,  kebijakan  RPJPD  dan  RPJMD  disusun berdasarkan  amanat  Undang-Undang  32  Tahun  2009 tentang Perlindungan dan Pengelolaan Lingkungan Hidup.
Berdasarkan  amanat  UU  tersebut,  setiap  provinsi diharuskan  melakukan  penetapan  wilayah  ekoregion
*) Penulis Korespondensi: Telp. +6285255226661; Email. Zulham.husein@gmail.com
DOI: http://dx.doi.org/10.29244/jitl.19.2.60-67
sebagai  salah  satu  dasar  untuk  penetapan  RPPLH (Rencana  Perlindungan dan  Pengelolaan  Lingkungan Hidup) yang nantinya akan dijadikan sebagai acuan  untuk penyusunan  RPJPD  dan  RPJMD,  sehingga  ekoregion dalam  perspektif  ini  merupakan  peta  tematik  sentral  yang sangat  penting.  Peta  ekoregion  adalah  peta  tematik  yang tergolong baru di Indonesia yang memetakan keberagaman karakteristik  ekologi  bentanglahan.  Peta  ini  telah  tersedia pada  skala  1:500,000  yang  mencakup  seluruh  wilayah Indonesia  (KLH,  2013).  Dengan  tersedianya  informasi karakteristik  ekologi  bentanglahan  pada  peta  ekoregion, peta tersebut dapat dimanfaatkan antara lain untuk analisis kerawanan bencana alam.
Provinsi  Banten  merupakan  provinsi  yang memiliki  potensi  bencana  yang  tinggi,  karena  wilayah  ini sering  terlanda  banjir  di  musim  hujan  dan  dalam  sejarah juga  pernah  terlanda  tsunami  besar  akibat  letusan  G. Krakatau  pada  1883  (PVMBG,  2014).  Peta  ekoregion Provinsi Banten skala 1:250,000 telah ada sejak 2015 dan karenanya  dapat  dimanfaatkan  untuk  landasan  berbagai kajian analisis lingkungan.
Mengingat tingginya dinamika perekonomian dan tingginya  potensi  bencana  alam  di  Provinsi  Banten,  maka analisis  kerawanan  ( susceptibility )  bencana  di  wilayah  ini sangat  diperlukan  agar  perencanaan  ekonomi  Provinsi Banten dapat ditempatkan di wilayah yang tidak terganggu oleh  bencana.  Di  lain  pihak,  ruang-ruang  rawan  bencana dapat dimanfaatkan sesuai dengan sifatnya.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memetakan  daerah rawan  ( susceptible )  dan  bahaya  ( hazard )  bencana  alam berdasarkan  informasi  yang  dikandung  dalam  peta ekoregion  Provinsi  Banten.  Jenis  ancaman  bencana  yang dipilih  dalam  penelitian  ini  adalah  banjir  dan  tsunami mengingat  kedua jenis ancaman  tersebut berpotensi  untuk terulang kembali.

## BAHAN DAN METODE
Penelitian  dilakukan  di  Provinsi  Banten  yang secara  geografis  terletak  antara  105°01’11”  sampai 106°07’12” Bujur Timur, serta diantara 05°07’50” sampai 07°01’01”  Lintang  Selatan.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini meliputi data primer dan data sekunder. Data primer berupa citra  satelit Landsat tahun perekaman 2015 yang diperoleh dari situs USGS dan data SRTM akurasi 90 meter . Data  sekunder  diperoleh  dengan  melakukan penelusuran ke instansi pemilik data, penelusuran  internet dan  pelaksanaan  studi  pustaka  berupa  peta  rupa  bumi Indonesia  (RBI),  peta  kemiringan  lereng  dan  peta ekoregion dari BLHD Provinsi Banten.

## Konsep Dasar Pemanfaatan Peta Ekoregion untuk Kerawanan Bencana
Analisis kerawanan bencana (banjir dan tsunami) ini dilakukan menggunakan pendekatan ekoregion sebagai mapping  unit .  Dalam  ekoregion,  terdapat  komponen- komponen  penyusun  yang  dapat  digunakan  sebagai informasi  untuk  penilaian  kerawanan  bencana  alam. Komponen-komponen tersebut adalah bentuklahan, ekosistem, dan komunitas vegetasi yang kesemuanya akan dinilai  tingkat  kepentingannya  dalam  kaitannya  dengan kerawanan  bencana  melalui  analisis Analytical  Hierarchy
Process .  Nilai  parameter  yang  diberikan  diperoleh  dari para  ahli,  sehingga  nilai  pada  setiap  parameter  tersebut merupakan  hasil  interpetasi  atau  pengalaman  para  ahli tersebut  (Othman et  al., 2011).  Dalam  hal  ini,  hasil  AHP akan  diintegrasikan  dengan  SIG  agar  dapat  memberikan informasi persebaran spasial daerah-daerah rawan bencana secara  visual  (Sambah  dan  Miura,  2014;  Khodadad  dan Jang,  2015;  Mudin et  al., 2015 ). Pemanfaatan  peta ekoregion  sebagai  dasar  analisis  kerawanan  diharapkan dapat  menjadi  salah  satu  metode  sederhana  yang  mampu diaplikasikan  dan  diduplikasi  dengan  mudah  oleh pemerintah daerah, namun tetap memiliki tingkat ketelitian yang  tinggi.  Dengan  demikian,  ekoregion  tidak  hanya dapat  dimanfaatkan  sebagai  dasar  penyusunanan  RPJMD, RPJPD  dan  RTRW  tetapi  juga  dapat  digunakan  sebagai dasar analisis tingkat kerawanan bencana.

## Zonasi Daerah Rawan Bencana Banjir dan Tsunami
Pengertian  kerawanan  ( susceptibility )  bencana menurut  UU  24  tahun  2007  adalah  kondisi  atau karakteristik  geologis,  biologis,  hidrologis,  klimatologis, geografis,  sosial,  budaya,  politik,  ekonomi,  dan  teknologi pada  suatu  wilayah  untuk  jangka  waktu  tertentu  yang mengurangi  kemampuan  mencegah,  meredam,  mencapai kesiapan, dan  mengurangi  kemampuan untuk  menanggapi dampak buruk bahaya tertentu. Kerawanan ( susceptibility ) atau  kerapuhan  ( fragility )  dalam  manajemen  risiko bencana  atau  kepekaan  ( sensitivity )  dalam  adaptasi perubahan  iklim  adalah  kecenderungan  fisik  makhluk hidup, infrastruktur, dan lingkungan yang terkena dampak dari fenomena yang membahayakan yang disebabkan oleh rendahnya daya tahan dan kecenderungan masyarakat serta ekosistem  untuk  mengalami  penderitaan/kerugian  sebagai konsekuensi  dari  kondisi  hakiki  dan  kondisi  kontekstual yang  membuatnya  masuk  akal  jika  sistem  semacam  itu sekali  terkena  dampak  akan  runtuh  atau  mengalami penderitaan  dan  kerusakan  besar  yang  diakibatkan  oleh pengaruh  peristiwa  bahaya  yang  terjadi.  Pengertian kerawanan  bencana dalam  penelitian  ini  adalah  sifat  atau karakteristik dasar dari daerah atau wilayah yang tergolong rentan  atau  mudah  mengalami  suatu  proses  alami  yang berpeluang untuk menimbulkan bencana.
Dalam  penelitian  ini,  hasil  analisis  AHP merupakan  hasil  penilaian  ahli  yang  direpresentasikan dalam  bentuk  angka  yang  memiliki  skala  perbandingan (Saaty,  1977)  seperti  yang  disajikan  pada  Tabel  1.  Para ahli  ( experts )  yang  dijadikan  responden  dalam  penelitian ini ada 16 orang, yaitu 3 ahli dari Institut Pertanian Bogor (IPB),  4  ahli  dari  Lembaga  Ilmu  Pengetahuan  Indonesia (LIPI),  dan  9  ahli  dari  Pusat  Vulkanologi  dan  Mitigasi Bencana  Geologi  (PVMBG).  Bobot  yang  diperoleh kemudian  dintegrasikan  dengan  GIS  dengan  metode overlay.
Hasil penilaian para ahli dinilai tingkat kekonsitenannya dengan menggunakan perhitungan Consistency  Ratio (CR).  Matriks  perbandingan  yang memiliki  penilaian  CR  0.10  harus  dievaluasi  kembali (Saaty,  1977).  CR  dihitung  dengan  menggunakan persamaan berikut (Saaty, 1977):
Keterangan : CR = Consitensy ratio CI = Indeks konsistensi RI = Nilai pembangkit random
Tabel 1. Nilai skala perbandingan
Nilai Keterangan 1 Faktor vertikal  sama penting dengan faktor horizontal 3 Faktor vertikal sedikit lebih penting dari faktor horizontal
5
Faktor vertikal jelas lebih penting dari faktor horizontal
7 Faktor vertikal sangat jelas lebih penting dari faktor horizontal
9 Faktor vertikal mutlak lebih penting dari faktor horizontal 2, 4, 6, 8
Apabila ragu-ragu antara dua nilai yang berdekatan

## 1/(2-9) Kebalikan  dari keterangan nilai 2 – 9
Tingkat  kerawanan  bencana  pada  penelitian  ini dihasilkan  melalui  proses  tumpang  tindih  ( overlay )  peta tematik,  yakni  antara  peta  bentuklahan  ( landform ),  peta ekosistem,  dan  peta  komunitas  vegetasi  (yang  bersumber dari peta ekoregion) yang telah mempunyai bobot dan skor melalui AHP. Tingkat kerawanan tersebut diklasifikasikan menjadi  5  kelas  yaitu:  sangat  rendah,  rendah,  menengah, tinggi, dan sangat tinggi dimana nilai interval untuk setiap kelas  dihitung  dengan  menggunakan  persamaan  berikut (PVMBG, 2014):

## Uji Validasi Peta Rawan Bencana
Kesesuaian  hasil  pada  model  terhadap  kondisi eksisting  divalidasi  dengan  cara  menghitung  akurasi  nilai kappa .  Nilai kappa menunjukkan  tingkat  keakuratan model,  dimana  jika kappa bernilai  0.9  atau  90% mempunyai  makna  bahwa  zonasi  wilayah  rawan  bencana yang  dihasilkan  dalam  pemodelan  terhadap  kejadian existing saling  bersesuaian  sebesar  90%.  Persamaan  nilai akurasi kappa yang  digunakan  adalah  sebagai  berikut (Foody, 2002):
∑ ∑ ∑
dimana x +i : Jumlah titik hasil klasifikasi pada kelas ke-i x i+ :  Jumlah titik referensi pada kelas ke-i
x ii :  Jumlah titik referensi yang sesuai dengan hasil klasifikasi
i :  Baris atau kolom
r :  Jumlah kelas bencana
N :  Jumlah keseluruhan titik referensi
K hat :  Nilai akurasi kappa

## Zonasi Daerah Bahaya Bencana Banjir dan Tsunami
Pengertian bahaya ( hazard ) bencana menurut UU 24  tahun  2007  lebih  mengarah  pada  ancaman  bencana yang  berarti  suatu  kejadian  atau  peristiwa  yang  bisa menimbulkan bencana. Bahaya adalah suatu kemungkinan kejadian  di  masa  depan  baik  yang  disebabkan  oleh kejadian  fisik  alami  maupun  oleh  manusia  yang
mempunyai efek  merugikan pada elemen  yang rentan dan terpapar.  Pengertian bahaya  bencana dalam  penelitian  ini adalah  potensi  atau  peluang  terjadinya  suatu  proses  alami dalam  waktu  dekat  dari  suatu  area  yang  berpeluang  dapat menimbulkan bencana.

## Geoindikator Banjir
Penilaian  bahaya  banjir  merupakan  kelanjutan dari penilaian kerawanan banjir. Dalam hal ini daerah yang dinilai  tingkat  bahayanya  diambil  hanya  dari  daerah  yang mempunyai  tingkat  kerawanan  “sedang”  sampai  “sangat tinggi.”  Dengan  demikian  pada  daerah-daerah  yang mempunyai  tingkat  kerawanan  ini  dinilai  lebih  jauh berdasarkan parameter tertentu,  yakni  berdasarkan sejarah kejadian banjir yang  dikombinasikan dengan elevasi lokal dan  parameter  lain  berupa  indeks  kebasahan  wilayah ( Topographic  Wetness  Index /TWI).  Data  sejarah  banjir diperoleh  dari  hasil  survei  lapangan  dan  juga  dari  data sekunder  berupa  titik-titik  kejadian  banjir  dari  BNPB. Tabel  2  menyajikan  rincian  nilai  dari  geoindikator  banjir, sedangkan  Tabel  3  menyajikan  matriks  penilaian  bahaya banjir  berdasar  Tabel  2.  Dalam  penelitian  ini,  nilai  TWI dibagi ke dalam 3 kelas. Nilai TWI tertinggi  menandakan bahwa  wilayah  tersebut  secara  morfologi  berada  pada cekungan  yang  berarti  memiliki  tingkat  bahaya  tinggi, sementara nilai TWI terendah menandakan bahwa wilayah tersebut  berada  pada  punggung-punggung  bukit  yang berarti memiliki tingkat bahaya rendah. Adapun geoindikator  elevasi  digeneralisasi  menjadi  elevasi  yang pernah  mengalami  banjir  dan  elevasi  yang  belum  pernah mengalami banjir. Pengklasifikasian elevasi ini ditentukan berdasarkan titik kejadian banjir di lapangan, baik dari titik survei  maupun  dari  titik  kejadian  banjir  yang  berasal  dari Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) periode 2012  -  2016.  Khusus  untuk  wilayah  yang  secara  aktual sering  mengalami banjir akan tetapi tidak ter- cover dalam hasil  analisis  kerawanan  tetap  dipertimbangkan  dalam analisis bahaya.
Tabel 2. Klasifikasi nilai geoindikator banjir
Geoindikator Tingkat Bahaya Klasifikasi Topographic Wetness Index 1.5 – 11.7 Tinggi TWI 1 -8.7 –  1.5 Sedang TWI 2 -18.9 – (-8.7) Rendah TWI 3 Geoindikator Klasifikasi (Sejarah) Frekuensi Banjir/tahun Elevasi <100 m Pernah terjadi banjir ≥2 kali <100 m Belum pernah terjadi banjir - 100 - 300 m Pernah terjadi banjir ≥2 kali 100 - 300 m Belum pernah terjadi banjir - >300 m Pernah terjadi banjir ≥2 kali >300 m Belum pernah terjadi banjir -

## Tabel 3. Matriks klasifikasi tingkat bahaya banjir
Klasifikasi Topographic Wetness Index (TWI) TWI 3 TWI 2 TWI 1
El ev as i Pernah terjadi banjir Sedang Tinggi Tinggi Belum pernah terjadi banjir Rendah Rendah Rendah

## Geoindikator Tsunami
Bahaya  tsunami  ( tsunami  hazard )  umumnya dinilai  berdasarkan  tingginya run  up dan  seberapa  jauh pengaruh  gelombang  mencapai daratan.  Dengan demikian geoindikator  yang  dipilih  untuk  penilaian  bahaya  tsunami dalam penelitian ini adalah kelerengan dan jarak dari garis pantai  sebagai  modifikasi  dari  parameter  Cankaya et al . (2016) yang mencakup jarak dari garis pantai, elevasi, dan kelerengan.  Adapun  penentuan  jarak  terjauh  dari  garis pantai  dalam  penelitian  ini  mengacu  pada  data global historical  tsunami  database untuk  kejadian  tsunami  di Indonesia,  yaitu  mencapai  jarak  5,000  meter  mengacu pada  kejadian  tsunami  Provinsi  Aceh  tahun  2004 (NGDC/WDS, 2016). Adapun jarak maksimum terdekat di adaptasi  dari  kejadian  tsunami  Kabupaten  Pangandaran tahun  2009  yaitu  sejauh  1,500  meter.  Selanjutnya pengkalsifikasian  tingkat  bahaya  tsunami  didasarkan  pada klasifikasi  jarak  dari  garis  pantai  dan  kemiringan  lereng seperti yang disajikan pada Tabel 4 dan Tabel 5.

## Tabel 4. Klasifikasi nilai geoindikator tsunami
Geoindikator Tingkat Bahaya Klasifikasi Jarak dari garis  pantai 0 0-1,500 m Tinggi Jarak dekat 1,500-3,000 m Sedang Jarak menengah 3,000-5,000 m Rendah Jarak jauh Kelerengan 0-8 % Tinggi Landai 8-15% Sedang Agak Landai 15-25% Rendah Berbukit 25-45% Rendah Berbukit >45% Rendah Berbukit

## Tabel 5. Matriks klasifikasi tingkat bahaya tsunami
Klasifikasi Jarak Garis Pantai Jarak Dekat Jarak Menengah Jarak Jauh
K el er en g an Landai Tinggi Tinggi Sedang Agak Landai Tinggi Sedang Sedang Berbukit Sedang Sedang Rendah

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penilaian Geoindikator Rawan Bencana Menggunakan Metode AHP
Berdasarkan  hasil  analisis  matriks  perbandingan berpasangan dari AHP dapat diketahui bahwa geoindikator yang  paling  berpengaruh  terhadap  penentuan  zona  rawan banjir dan tsunami berbasis ekoregion adalah bentuklahan (Tabel  6).  Bentuklahan  menunjukkan  bobot  yang  paling tinggi  jika  dibandingkan  dengan  geoindikator  ekosistem dan komunitas vegetasi, yaitu 0.678 untuk banjir dan 0.605 untuk tsunami.
Hasil  pendapat  dari  para  ahli  ini  sejalan  dengan banyaknya pemanfaatan bentuklahan untuk analisis daerah rawan  bencana  oleh  beberapa  peneliti.  Santangelo et al.
(2011) melakukan karakterisasi bentuklahan kipas alluvial untuk menilai tingkat kerawanan bencana banjir di daerah perkotaan.  Sementara  pada  tahun  2015,  Chaturvedi et al.
(2015) memanfaatkan  karakteristik  bentuklahan  dataran fluvial Sungai Gangga untuk menilai daerah rawan banjir. Bentuklahan  merupakan  salah  satu  objek  kajian  dari
geomorfologi  yang  sudah  sering  digunakan  untuk memahami  dan  menganalisis  kerawanan  bencana  alam seperti banjir, longsor, gempa bumi, dan bencana vulkanik (Ayala,  2002).  Hal  ini  disebabkan  karena  bentuklahan mampu  memberikan  informasi  mengenai  wilayah  yang memiliki probabilitas kejadian bencana tinggi berdasarkan proses  pembentukannya,  misalnya  dataran  fluvial  yang terbentuk  akibat  pergerakan  air  permukaan  (fluvial)  yang dapat mengindikasikan dataran rawan banjir.
Tabel 6.  Bobot  geoindikator  pembentuk  banjir  dan  tsunami berbasis ekoregion
No Geoindikator Bobot Banjir Tsunami 1 Bentuklahan 0.678 0.605 2 Ekosistem 0.150 0.157 3 Komunitas Vegetasi 0.173 0.237 Sumber: hasil analisis AHP, 2017

## Persebaran Daerah Rawan Banjir di Provinsi Banten
Zona  rawan  banjir  di  lokasi  penelitian  dibagi kedalam 5 kelas kerawanan. Dari hasil analisis didapatkan bahwa  66.80%  dari  wilayah  penelitian  atau  seluas 632,800.5  ha  tergolong  ke  dalam  zona  rawan sangat rendah . Sementara itu zona rawan banjir rendah memiliki luas  113,883.5  ha  (12.02%)  dan  zona  rawan  banjir menengah hingga sangat  tinggi mencapai  200,649  ha (20.80%).  Secara  spasial,  sebaran  zona  rawan  bencana banjir  pada  lokasi  penelitian  disajikan  pada  Gambar  1a, sedangkan  karakteristik  ekoregion  pada  kelas  kerawanan sangat  tinggi disajikan  pada  Tabel  7.  Peta  kerawanan banjir  berbasis  ekoregion  ini  merupakan  gambaran karakteristik  betanglahan  yang  secara  ekologis  wilayah yang  diliput  mudah  mengalami  kejadian  banjir.  Dengan demikian  informasi  ini  dapat  digunakan  oleh  para  pihak sebagai bahan pertimbangan terutama untuk pengembangan  wilayah,  mengingat  sebaran  zona  rawan banjir kelas menengah sampai tinggi di wilayah penelitian sebagian  besar  tersebar  di  wilayah  yang  memiliki perkembangan  ekonomi  yang  cukup  tinggi,  sehingga pemanfaatan  zona  rawan  banjir  kelas  ini  perlu  dilakukan dengan  mempersiapkan  bentuk-bentuk  mitigasi  dan adaptasi dengan probabilitas bencana yang ada.
Tabel 7.  Karakteristik ekoregion pada kelas rawan banjir sangat tinggi
Karakteristik Ekoregion Luasan Ha %* Bentuklahan Dataran Fluvio Marin 22,726.62 53.09 Lembah Sungai Utama ( river valey ) 20,081.38 46.91 Ekosistem Vegetasi Rawa Air Tawar Pamah 42,808.01 100.0 Komunitas Vegetasi Hutan Tepi Sungai (Riparian) Pamah 42,808.01 100.0 Luas Total 42,808.01
* Luasan dibawah 5% tidak dilampirkan dalam tabel
Bencana  banjir  merupakan  bencana  yang  sering terjadi pada wilayah yang relatif datar dengan curah hujan yang  tinggi  dan  mempunyai  sistem  drainase  yang  kurang baik. Merujuk dari hasil yang diperoleh, zona yang paling berpotensi  mengalami  banjir  berada  pada  bentuklahan
dataran  fluvial , dataran  fluvio-marin dan lembah  sungai dengan tipe ekosistem vegetasi rawa air tawar pamah dan komunitas vegetasi hutan terna rawa air tawar dan hutan tepi sungai (riparian) pamah .
Dataran  fluvial  dan  lembah  sungai  umumnya terbentuk  akibat  aktivitas  air  permukaan,  baik  yang terkonsentrasi  maupun  yang  di  permukaan  sehingga mengakibatkan  proses-proses  erosi,  transportasi,  dan deposisi. Hal ini sesuai dengan karakter kedua bentuklahan yang  mempunyai  kondisi  topografi  dataran  rendah (dataran  fluvial)  dan  cekungan  untuk  lembah  sungai (Sriyono, 2014), sehingga sangat memungkinkan aliran air permukaan  terakumulasi  pada  bentuklahan  ini  dan menimbulkan  banjir.  Sementara  itu  ekosistem  vegetasi rawa  air  tawar  pamah  merupakan  vegetasi  yang persebarannya menempati kawasan-kawasan yang digenangi  secara  periodik  atau  permanen.  Adapun komunitas vegetasi  hutan  terna rawa air tawar pamah dan hutan tepi sungai pamah merupakan bagian dari ekosistem ini  (Kartawinata,  2013).  Dengan  demikian,  geoindikator bentuklahan,  ekosistem,  dan  komuntas  vegetasi  dapat dijadikan  sebagai  penciri  zona  rawan  banjir,  karena mampu  memberikan  informasi  mengenai  probabilitas pergerakan dan akumulasi air permukaan.

## Uji Validasi Peta Rawan Banjir
Sebaran  spasial  kelas  rawan  bencana  yang  telah diperoleh  diharapkan  dapat  memberikan  informasi tambahan  bagi  pemerintah  atau  para  pihak  dalam melakukan pengembangan wilayah. Dari hasil perhitungan akurasi, pemodelan peta rawan bencana ini  memiliki nilai Kappa sebesar  0.81  yang  berarti  bahwa    model  pemetaan ini memiliki tingkat akurasi yang tinggi yaitu sebesar 81%. Landis dan Koch (1977) juga mengemukakan bahwa nilai kappa antara  0.81  sampai  1.00  masuk  kedalam  kategori akurasi tinggi.

## Persebaran Daerah Rawan Tsunami di Provinsi Banten
Dari hasil analisis  kerawanan tsunami di  wilayah penelitian,  didapatkan  bahwa  luas  zona  rawan  tsunami “sangat tinggi” hanya seluas 24,186.13 ha atau 2.55% dari luas wilayah penelitian. Sementara itu zona rawan tsunami kelas  “menengah”  hingga  “tinggi”  berkisar  45,737.1 hingga  87,719.5  ha  (4.8-9.3%).  Dalam  penelitian  ini, karakteristik  ekoregion  yang  digunakan  untuk  penentuan zona  kerawanan  tsunami  bukan  merupakan  faktor pembentuk  tsunami  itu  sendiri,  melainkan  karakteristik wilayah  yang  mudah  terkena  gelombang  tsunami  dari lautan.  Informasi  peta  rawan  tsunami  ini  diharapkan menjadi  bahan  pertimbangan  dalam  pengembangan
wilayah,  terutama  pengembangan  wilayah  pesisir  yang saat  sekarang  menjadi  pusat  destinasi  wisata  Provinsi Banten. Sebaran spasial zona rawan bencana tsunami hasil penelitian  ini  disajikan  pada  Gambar  1b,  sementara  itu karakteristik ekoregion pada kelas kerawanan sangat tinggi disajikan pada Tabel 8.
Mengingat  bahwa  tsunami  dalam  penelitian  ini berasal  dari  laut,  maka  zona  yang  memiliki  tingkat kerawanan  tsunami  paling  tinggi  berada  di  pesisir  pantai dikarenakan  wilayah  pesisir  merupakan  daratan  pertama yang  terdampak  oleh  energi  gelombang  tsunami. Berdasarkan  morfologinya,  daerah  pesisir  dapat  dibagi menjadi  daerah  bertebing  terjal,  pesisir  bergisik,  pesisir berawa  payau,  dan  terumbu  karang  (Suharini  dan Palangan,  2014).  Di  wilayah  penelitian,  zona  yang memiliki  potensi  kerawanan  tinggi  lebih  banyak  berada pada  bentuklahan  dataran fluvio  marin .  Dataran  ini merupakan  dataran  yang  terbentuk  oleh  dua  proses geomorfik,  yaitu  dari  aktivitas marin dan fluvial secara intensif,  terutama  dari  arus  pasang  surut  air  laut  dan  arus sungai.  Pengaruh  proses  marin  sendiri  dapat  berlangsung secara  intensif  di  sepanjang  garis  pantai,  bahkan  dapat mencapai  puluhan  kilometer  masuk  ke  pedalaman (Suharini  dan  Palangan,  2014).  Oleh  karena  itu  dataran fluvio-marin sangat cocok dijadikan sebagai penciri untuk zona  rawan  tsunami.  Dilihat  dari  karakteristik  ekosistem, zona rawan tsunami pada daerah penelitian lebih bervariasi daripada  zona  rawan  banjir,  yakni  mencakup  ekosistem vegetasi  air  masin,  vegetasi  rawa  air  tawar  pamah,  dan vegetasi  darat  yang  tumbuh  berkembang  pada  gradasi elevasi  0-1,000  meter  (Kartawinata,  2013),  sedangkan untuk ekosistem vegetasi air masin dan sebagian ekosistem rawa  air  tawar  pamah  masih  dipengaruhi  oleh  aktifitas pasang  surut  air  laut.  Untuk  peta  kerawanan  dan  bahaya tsunami  tidak  dilakukan  uji  akurasi kappa karena  tidak adanya  informasi  kejadian  bencana  terbaru  di  lokasi penelitian.
Tabel 8.  Karakteristik  ekoregion  pada  kelas  rawan  tsunami sangat tinggi Kelas Kerawanan Tsunami Karakteristik Ekoregion Luasan ha %* S A N G A T TI N G G I Bentuklahan Dataran Fluvio Marin 24,186.13 100.00 Ekosistem Vegetasi Air Masin 2,245.98 9.29 Vegetasi Air Masin Monsun 21,940.15 90.71 Komunitas Vegeteasi Hutan Mangrove 2,193.41 9.07 Hutan Mangrove Monsun 21,940.15 90.71 Luas Total 24,186.13
* Luasan dibawah 5% tidak dilampirkan dalam tabel
Gambar 1. a). Zona rawan banjir dan b). Zona rawan tsunami
Gambar 2. a). Zona bahaya banjir dan b). Zona bahaya tsunami

## Persebaran Daerah Bahaya Banjir dan Tsunami di Provinsi Banten (Parametrik)
Analisis  bahaya  merupakan  lanjutan  dari  analisis kerawanan, dimana kelas kerawanan sedang hingga sangat tinggi dipertajam dengan menggunakan parameter tambahan.  Dalam  hal  ini  penilaian  tingkat  bahaya  banjir ditentukan  berdasarkan  parameter  sejarah  kejadian  banjir yang dikombinasi dengan elevasi dan besarnya nilai indeks kebasahan  suatu  wilayah  (TWI).  Indeks  kebasahan  sering digunakan  sebagai  indikator  wilayah  berpotensi  banjir, meskipun  tidak  secara  tegas  dapat  membedakan  daerah rawan  banjir  akan  tetapi  dapat  memberikan  informasi kuantitatif kerawanan banjir pada cekungan (Aksoy et al., 2016).  Pendekatan  parametrik  yang  digunakan  dalam penilaian  bahaya  ini  bertujuan  untuk  mendetilkan  area- area  mana  yang  berpotensi  terkena  banjir  dan  tsunami dalam  waktu  dekat.  Kelas  bahaya  banjir  dan  tsunami  di wilayah  penelitian  dibagi  kedalam  3  kelas,  yaitu  rendah, sedang,  dan  tinggi.  Perubahan  pola  sebaran  pada  potensi bahaya  ini  mengindikasikan  adanya  pendetilan  informasi (Gambar  2a).  Meskipun  pendetilian  informasi  telah dilakukan,  hasil  uji  akurasi kappa pada  bencana  banjir menunjukkan  nilai  yang  lebih  rendah  dari  analisis
sebelumnya  (<80%).  Hal  ini  dapat  disebabkan  oleh kurangnya  jumlah  titik  validasi  lapangan  yang  diperoleh. Sementara  itu  dari  analisis  bahaya  tsunami  memberikan gambaran  yang  lebih  jelas  mengenai  probabilitas  bahaya pada  rentang  jarak  tertentu  (Gambar  2b).  Secara  teoritis, wilayah  pesisir  utara  Pulau  Jawa  memiliki  tingkat  bahaya tsunami  yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  wilayah pesisir  selatan  yang  berhadapan  langsung  dengan  zona subduksi  lempeng  tektonik  (palung  laut  Jawa).  Namun mengingat  bahwa  sejarah  letusan  G.  Krakatau  pada  bulan agustus  Tahun  1883  melahirkan  gelombang  tsunami  yang merambat  hingga  ke  Tangerang,  maka  pesisir  utara  di provinsi  ini  masuk  kedalam  wilayah  yang  terancam. Menurut  catatan  sejarah,  gelombang  tsunami  bahkan mencapai  pantai  Jakarta  dengan  tinggi  gelombang  yang melebihi  maksimum  alat  pengukur  tinggi  gelombang, dimana pada saat itu tercatat tinggi gelombang rata-rata di Tanjung  Priuk  adalah  3  meter  setelah  pengukur  tinggi gelombang terbaca kembali (PVMBG, 2014).
Berdasarkan  pola  ruang  RTRW  Provinsi  Banten, kawasan budidaya yang masuk ke dalam kelas kerawanan banjir  “tinggi”  adalah  kawasan  industri,  pemukiman,  dan pertanian  dengan  luas  masing-masing  53.33%,  12.01%, dan  25.91%  dari  luas  masing-masing  peruntukan  pola ruang.  Pengembangan  kawasan  budidaya  yang  potensial
a).
terhadap  banjir  seharusnya  dikembangkan  dengan  konsep pembangunan  yang  tahan  terhadap  air  (mitigasi  secara fisik),  seperti  pembangunan  infrastruktur  yang  memadai maupun  perencanaan  berbasis  bencana  alam.  Sementara pada  zona  rawan  tsunami,  kawasan  industri  merupakan kawasan budidaya yang memiliki luasan yang paling besar pada  kelas  kerawanan  “tinggi”  dan  “sangat  tinggi”.  Di wilayah  penelitian,  kawasan  industri  sebagian  besar terpusat  di  pesisir  bagian  utara.  Meskipun  secara  teori kawasan  ini  relatif  jauh  dari  zona  subduksi  namun  secara history kawasan  ini  pernah  dilanda  gelombang  tsunami akibat  letusan  G.  Krakatau.  Karena  itu,  ada  baiknya  jika pola  ruang  yang  diperuntukkan  untuk  kawasan  industri  di pesisr  utara  dikembangkan  dengan  tetap  memperhatikan kawasan  rawan  bencana  tsunami.  Sementara  untuk kawasan  industri  yang  telah  dikembangkan  seperti  pabrik semen,  industri  farmasi  dan  kimia  sebaiknya  membangun tanggul-tanggul  pemecah  ombak  ( wave  breaker )  sebagai alat yang mampu mereduksi besar gelombang yang masuk ke daratan.

## SIMPULAN
1. Geoindikator  penilai  rawan  banjir  dan  tsunami berbasis  ekoregion  ini  mencakup  bentuklahan, ekosistem,  dan  komunitas  vegetasi.  Dari  ketiga geoindikator  tersebut  bentuklahan  memiliki  bobot paling  tinggi  dibandingkan  dengan  ekosistem  dan komunitas  vegetasi,  karena  mampu  memberikan informasi  kerawanan  bencana  berdasarkan  aspek morfologi maupun proses pembentukannya.
2. Kerawanan  banjir  dan  tsunami  di  daerah  penelitian, dibagi  kedalam  5  kelas  yaitu  sangat  rendah,  rendah, sedang,  tinggi,  dan  sangat  tinggi.  Zona  kerawanan banjir  dan  tsunami  terkonsentrasi  pada dataran fluvial dan fluvio-marin ,  dengan  ekosistem vegetasi air tawar pamah dan ekosistem vegetasi air masin .
3. Analisis  zona  bahaya  banjir  dan  tsunami  di  daerah penelitian  dibagi  ke  dalam  3  kelas  yaitu  rendah, sedang,  dan  tinggi.  Hasil  uji  akurasi  zona  bahaya banjir  menunjukkan  nilai nilai  kappa yang  agak rendah.  Sementara  peta  bahaya  tsunami  cukup memberikan informasi yang jelas mengenai probabilitas wilayah bahaya bencana.

## DAFTAR PUSTAKA
Aksoy, H., V.S.O. Kirca, H.I. Burgan and D. Kellecioglu.
2016.  Hydrological  and  hydraulic  models  for determination  of  flood-prone  and  flood  inundation areas. Proc.  IAHS .,  137–141.  Doi:  10.5194/piahs- 373-137-2016.
Ayala,  I.R.  2002.  Geomorphologhy,  natural  hazards, vulnerability  and  prevention  of  natural  disasters  in developing countries. Geomorp., 47: 107–124. Doi: 10.1016/S0169-555X(02)00083-1.
[BNPB] Badan Nasional Penanggulangan Bencana. 2015. Data Informasi Bencana Indonesia 2015 [Internet]. Tersedia pada http://dibi.bnpb.go.id/ .
Cankaya,  Z.C.,  M.L.  Suzen  and  A.C.  Yalciner.  2016.  A new GIS-based tsunami risk evaluation: MeTHuVA (METU tsunami human vulnarebility assessment) at Yenikapi,  Istanbul. Earth, Planets  and  Space ,  68: 133. Doi : 10.1186/s40623-016-0507-0.
Chaturvedi,  R.  and  S.D.  Mishra.  2015.  Geomorphic features  and  flood  susceptibility  zones:  a  study  for Allahabad  District,  Utar  Pradesh,  India,  using remote  sensing  and  GIS  technique. Trans.  Inst. Indian Geographers, 37: 259-268.
Foody,  G.M.  2002.  Status  of  land  cover  classification accuracy  assessment. Remote  Sens  Environ., 80: 185-201. Doi: 10.1016/S0034-4257(01)00295-4
Kartawinata,  S.  2013. Diversitas  Ekosistem  Alami Indonesia. LIPI.
[KLH]  Kementerian  Lingkungan  Hidup.  2013. Deskripsi Ekoregion  Nasional .  Kementrian Lingkungan Hidup, Deputi Tata Lingkungan, Jakarta.
Khodadad,  S.  and  D.H.  Jang.  2015.  A  comparative  study of  analytical  hierarchy  process  and  ordinary  least square methods for landslide susceptibility mapping using  gis  technology. TOJSAT [internet] . [diunduh
2016 Feb 06]; 5: 7-15. Tersedia pada www.tojsat,.net
Landis,  J.R.  and  G.G.  Koch.  1977.  The  measurement  of observer agreement for categorical data. Biometrics
J., 33: 159-174. Doi: 10.2307/2529310.
Mudin,  Y.,  F.  Ende  and  H.M.  Rusydi.  2015.  Spatial analysis  on  the  location  of  potential  danger  of flooding  in  regency  of  donggala  using  analytical hierarchy process (AHP). Gravitasi , 14: 75-82.
[NGDC/WDS]  National  Geophysical  Data  Center/  World Data  Service.  2016. Global  Hystorical  Tsunami Database .  National  Geophysical  Data  Center, NOAA. Doi: 107289/v5pn93h7.
Othman, A.N., W.M. Naim and N. Surip. 2011. GIS based multi-criteria  decision  making  for  landslide  hazard zonation. Procedia, 35: 595-602. Doi: 10.1016/j.sbspro.2012.02.126.
[PVMBG]  Pusat  Vulkanologi  dan  Mitigasi  Bencana Geologi. 2014. Gerakan Tanah. PVMBG, Bandung.
Saaty,  T.L.  1977.  A  scalling  method  for  priorities  in hierarchical  structures. J.  Math.  Psycol., 15:  234- 281. Doi: 10.1016/0022-2496(77)90033-5.
Sambah,  A.B.  and  F.  Miura.  2014.  Integration  of  spatial analysis  for  tsunami  inundation  and  impact assessment. J.  Geo.  Informat.  Syst., 6:  11-22.  Doi: 10.4236/jgis.2014.61002.
Santangelo,  N.,  A.  Santo,  D.  Crescenzo,  G.  Foscari,  F. Liuzza,  S.  Sciarrotta  and  V.  Scorpio.  2011.  Flood susceptibility  assessment  in  a  highly  urbanized alluvial  fan:  the  case  study  of  Sala  Consilina (southern  Italy). Nat.  Hazards  Earth  Syst.  Sci., 11: 2765–2780 . Doi: 10.5194/nhess-11-2765-2011.
Sriyono.  2014. Geologi  dan  Geomorfologi  Indonesia. Ombak, Yogyakarta.
Suharini, E. dan A. Palangan. 2014. Geomorfologi: Gaya, Proses dan Bentuk Lahan . Ombak, Yogyakarta.