## PEMETAAN KERAWANAN BANJIR DI DAERAH ALIRAN SUNGAI (DAS) BENDO KABUPATEN BANYUWANGI BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
Ilyas Madani*, Syamsul Bachri*, dan Septianto Aldiansyah**
*Departemen Geografi, Fakultas Ilmu Sosial, Universitas Negeri Malang **Departemen Geografi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Indonesia e-mail: ilyas.madani.1907217@students.um.ac.id
Abstrak. DAS Bendo adalah sebagian daerah yang berkontribusi terhadap kejadian banjir di Kabupaten Banyuwangi. Guna mengetahui tingkat kerawanan banjir di DAS Bendo dipakai parameter curah hujan, kemiringan  lereng,  jenis  tanah,  penggunaan  lahan,  ketinggian  lahan,  dan  kerapatan  sungai  dalam penelitian  ini.  Metode scoring dan overlay digunakan  untuk  mengolah  parameter  melalui  sistem informasi  geografis  sehingga  dapat  dihasilkan  peta  tingkat  kerawanan  banjir  dan  faktor  dominan  yang mempengaruhinya.  Peta  yang  diperoleh  cukup  akurat  berdasarkan  hasil  validasi  dengan  menunjukkan tiga tingkat kerawanan banjir di DAS Bendo, yaitu tidak rawan, cukup rawan, dan sangat rawan. Daerah tidak rawan banjir berada di bagian hulu DAS sebesar 12,0 km 2 (30%). Daerah rawan banjir sebesar 17,3 km 2 (43%)  berada  pada  bagian  tengah  DAS.  Sementara  itu,  daerah  sangat  rawan  banjir  berada  pada bagian  hilir  DAS  sebesar  10,7  km 2 (27%).  Tingkat  kerawanan  banjir  tersebut  dominan  dipengaruhi  oleh kemiringan lereng dan jenis tanah di DAS Bendo.
Kata Kunci: pemetaan; kerawanan banjir; DAS Bendo; SIG.
Abstract. Bendo watershed is part of the area that contributes to flooding in Banyuwangi Regency. To determine the level of flood susceptibility in the Bendo watershed, the parameters of rainfall, slope, soil type, land use, land height, and river density were used in this study. Scoring and overlay methods are used  to  process  parameters  through  a  geographic  information  system  so  that  a  map  of  the  flood susceptibility  level  and  the  dominant  factors  that  influence  it  can  be  generated.  The  map  obtained  is quite accurate based on the validation results by showing three levels of flood vulnerability in the Bendo watershed:  not  vulnerable,  moderately  vulnerable,  and  very  vulnerable.  Areas  that  are  not  prone  to flooding are in the upstream part of the watershed of 12.0 km2 (30%). The flood-prone area of 17.3 km2 (43%) is located in the middle of the watershed. Meanwhile, the area that is very prone to flooding is in the  downstream  part  of  the  watershed  of  10.7  km2  (27%).  The  flood  susceptibility  level  is  dominantly influenced by the slope and soil type in the Bendo watershed.
Keywords: mapping; flood susceptibility; Bendo watershed; GIS

## PENDAHULUAN
Banjir  menjadi  salah  satu  bencana  alam  yang patut  diwaspadai  di  Indonesia.  Intensitas  dan distribusi  kejadiannya  yang  mencapai  sekitar  40% dari peristiwa alam lain dalam kurun waktu setahun menjadikan  banjir  sebagai  bencana  paling  sering terjadi  di  Indonesia  (Musfida  dkk.,  2021).  Hal  ini sesuai  dengan  data  informasi  bencana  Indonesia yang  juga  mencatat  banjir  sebagai  peristiwa  alam paling  banyak  terjadi  di  sepanjang  tahun  2020 dengan  1518  kejadian  yang  tersebar  di  berbagai wilayah  Indonesia.  Peristiwa banjir tersebut  meng- akibatkan sekitar 30.634 kerusakan bangunan serta sekitar  4.624.979  korban,  termasuk  di  dalamnya ialah  orang  meninggal,  hilang,  terluka,  menderita, dan  mengungsi  (Badan  Nasional  Penanggulangan
Bencana,  2021).  Oleh  karena  itu,  peristiwa  banjir yang umumnya juga dapat mengakibatkan kerugian material,  kerusakan  lingkungan,  dan  dampak  men- tal sangat mangancam kehidupan sehingga diperlu- kan upaya penanggulangannya.
Banjir  sebagai  fenomena  hidrometeorologis terjadi saat musim penghujan. Air hujan yang tidak dapat  ditampung,  diserap,  atau  dialirkan  menye- babkan  suatu  daerah  dapat  terendam  akibat meningkatnya  volume  air  yang  ada  atau  terjadi banjir  (Rosyidie,  2013).  Selain  curah  hujan,  faktor lain  seperti  kerapatan  sungai,  kemiringan  lereng, ketinggian  lahan,  jenis  tanah,  serta  penggunaan lahan juga bisa menjadi pemicu suatu daerah dapat mengalami  banjir  (Darmawan  dkk.,  2017).  Dengan keberagaman  kondisi  geomorfologis,  hidrologis,
dan  meteorologis  di  Indonesia,  peristiwa  banjir dapat terjadi di berbagai lokasi mulai dari perkota- an  hingga  perdesaan  dengan  dampak  yang  juga berbeda-beda.  Dengan  demikian,  informasi  terkait kerawanan  banjir  suatu  daerah  menjadi  penting dan  berarti  sebagai  langkah  awal  dalam  upaya penanggulangannya.
Peristiwa  banjir  di  Provinsi  Jawa  Timur  salah satunya  kerap  terjadi  di  Kabupaten  Banyuwangi. Kabupaten Banyuwangi mengalami setidaknya lima kali  peristiwa  banjir  setiap  tahunnya  sejak 2016 ─ 2020  (Badan  Nasional  Penanggulangan Bencana,  2021;  Putra,  2022).  Peristiwa  banjir tersebut  sebagian  terjadi  di  Daerah  Aliran  Sungai (DAS)  Bendo.  DAS  Bendo  yang  berada  pada koordinat 8 0 03’36”LS─ 8 0 13’19.17” LS dan 114 0 12’53.43”BT─ 114 0 23’22.45” BT berhulu di kompleks pegunungan ijen (Bachri dkk., 2021). DAS Bendo  yang  termasuk  dalam  35  DAS  yang  ada  di Kabupaten Banyuwangi memiliki tiga sungai utama yaitu sungai Bendo, Jong Mergi, serta Sobo (Badan Pusat  Statistik  Kabupaten  Banyuwangi,  2021). Secara  administratif,  DAS  Bendo  melingkupi  lima kecamatan  yaitu  Glagah,  Giri,  Licin,  Kalipuro,  dan Banyuwangi. Peristiwa banjir di DAS Bendo  seperti yang  terjadi  di  Kecamatan  Banyuwangi  selain diakibatkan oleh intensitas curah hujan diduga juga diakibatkan oleh jumlah sungai, penggunaan lahan, dan kemiringan lereng (Kurnianto dkk., 2021).
Kerawanan  banjir  di  DAS  Bendo  perlu diketahui  secara  menyeluruh  sehingga  dapat tersedia  informasi  yang  berguna  untuk  proses penanggulangannya.  Hal  ini  dikarenakan  DAS menjadi  batas  wilayah  terkecil  dalam  upaya pengelolaan sumber daya air termasuk banjir (Amri dkk.,  2016).  Usaha  yang  dapat  dilakukan  salah satunya  yaitu  pemetaan  tingkat  kerawanan  banjir di  DAS  Bendo  menggunakan  Sistem  Informasi Geografis (SIG). Pemanfaatan  SIG dalam pemetaan sangat  berperan  penting  dalam  upaya  penang- gulangan  bencana  yang  berorientasi  spasial (Tomaszewski  dkk.,  2015).  Dalam  konteks  ini,  SIG dapat  menganilisis  faktor  dominan  penyebab kerentanan  banjir  dan  menghasilkan  peta  yang menyajikan informasi spasial terkait dengan tingkat
kerawanan  banjir  daerah-daerah  di  DAS  Bendo yang  bisa  dimanfaatkan  oleh  penduduk  maupun pemerintah  setempat  dalam  upaya  manajemen bencana banjir.

## METODOLOGI
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuan- titatif  untuk  menggambarkan  tingkat  kerawanan banjir  di  DAS  Bendo.  Data  yang  digunakan  dalam pemetaan  kerawanan  banjir  DAS  Bendo  adalah data sekunder yang diperoleh dari hasil pengolahan data  DEMNAS dan shapefile Kabupaten  Banyu- wangi  melalui  SIG.  Hasil  olahan  data  DEMNAS berupa  peta  kemiringan  lereng,  ketinggian  lahan, dan  kerapatan  sungai  dari  DAS  Bendo.  Sementara olahan data shapefile Kabupaten Banyuwangi yaitu peta  jenis  tanah,  curah  hujan,  serta  penggunaan lahan di DAS Bendo.
Data  yang  terkumpul  kemudian  dianalisis menggunakan  metode scoring dan overlay. Pada tahap scoring, data diberikan nilai dan bobot sesuai tabel  1  melalui atribute  table sehingga  memiliki skor.  Selanjutnya,  data  di overlay /ditumpangsusun- kan  menggunakan tools  intersect sehingga dihasil- kan peta tingkat kerawanan banjir DAS Bendo. Peta tingkat  kerawanan  banjir  tersebut  diklasifikasikan secara  otomatis  dengan  menggunakan tools reclassify menjadi tiga kelas yang dapat dideskripsi- kan  menjadi  daerah  yang  tidak  rawan,  cukup rawan, dan sangat rawan.
Tabel 1 . Acuan Scoring Data Parameter Klasifikasi Nilai Bobot Kemiringan Lereng (%) 0 ─ 8 5 0,20 >8 ─ 15 4 0,20 >15 ─ 25 3 0,20 >25 ─ 45 2 0,20 >45 1 0,20 Ketinggian Lahan (mdpl) <10 5 0,10 10 ─ 50 4 0,10 50 ─ 100 3 0,10 100 ─ 200 2 0,10 >200 1 0,10 Jenis Tanah Aluvial, Planosol, Hidromorf kelabu, Laterik Air tanah 5 0,20 Latosol 4 0,20 Tanah Hutan Coklat, Tanah Mediteran 3 0,20
Parameter Klasifikasi Nilai Bobot Andosol, Laterik, Grumosol, Podsol, Podsolic 2 0,20 Regosol, Litosol, Organosol, Renzina 1 0,20 Curah Hujan (mm/hari) >100 5 0,15 51 ─ 100 4 0,15 21 ─ 50 3 0,15 5 ─ 20 2 0,15 <5 1 0,15 Penggunaan Lahan Hutan 5 0,15 Semak Belukar 4 0,15 Ladang/Tegalan/ Kebun 3 0,15 Sawah/Tambak 2 0,15 Permukiman 1 0,15 Kerapatan Sungai (km/km 2 ) <0,62 5 0,10 0,62 ─ 1,44 4 0,10 1,45 ─ 2,27 3 0,10 2,28 ─ 3,10 2 0,10 >3,10 1 0,10
Sumber: Darmawan dkk., 2017
Secara  prosedural,  penelitian  ini  dilakukan sebagaimana gambar 1 berikut .
Gambar 1. Alur Penelitian
Peta  kerawanan  banjir  yang  dihasilkan  selanjutnya divalidasi.  Validasi  bertujuan  untuk  mengetahui tingkat  akurasi  dari  peta  kerawanan  banjir  yang dihasilkan  dengan  kejadian  nyata  di  lapangan
(Gunadi  dkk.,  2015).  Validasi  dilakukan  dengan overlay hasil  peta  kerawanan  banjir  dengan  data kejadian  dan  kerentanan  bencana  banjir  yang diperoleh  dari  publikasi  data  informasi  bencana Indonesia  oleh  Badan  Nasional  Penanggulangan Bencana (BNPB).

## HASIL DAN PEMBAHASAN Klasifikasi Kemiringan Lereng
Gambar 2. Peta Kemiringan Lereng DAS Bendo Tabel 2: Scoring Kemiringan Lereng DAS Bendo Kemiringan (%) Bobot Nilai Skor 0 ─ 8 0,2 5 1 >8 ─ 15 0,2 4 0,8 >15 ─ 25 0,2 3 0,6 >25 ─ 45 0,2 2 0,4 >45 0,2 1 0,2
Berdasarkan  gambar  2,  diketahui  bahwa bagian tenggara atau hilir dari DAS Bendo memiliki kemiringan  lereng  dengan  persentase  0 ─ 8%  yang tergolong daerah datar. Daerah yang datar memiliki potensi  besar  untuk  terjadi  banjir  karena  aliran  air hujan menuju sungai sangat lambat sehingga dapat memicu  genangan/banjir  (Asriningrum  dkk., 2015). Daerah  yang  tergolong  datar  tersebut  dominan berada di Kecamatan Banyuwangi dan Giri. Semen- tara itu, bagian barat laut atau hulu dari DAS Bendo yang  berada  di  Kecamatan  Licin  tergolong  daerah yang  curam  dengan  persentase  kemiringan  lereng sebesar 25 ─ >45% sehingga tidak ada potensi banjir.

## Klasifikasi Ketinggian Lahan
Gambar 3. Peta Ketinggian Lahan DAS Bendo Tabel 3. Scoring Ketinggian Lahan DAS Bendo Elevasi (mdpl) Bobot Nilai Skor <10 0,1 5 0,5 10 ─ 50 0,1 4 0,4 50 ─ 100 0,1 3 0,3 100 ─ 200 0,1 2 0,2 >200 0,1 1 0,1
Dari  gambar  4,  diketahui  bahwa  Kecamatan Banyuwangi  yang  merupakan  bagian  hilir  DAS Bendo  dan  berbatasan  dengan  selat  bali  memiliki elevasi  yang  tergolong  rendah  yaitu  <10 ─ 50  mdpl.
Daerah  tersebut  bisa  mengalami  peristiwa  banjir dengan  mudah  karena ketinggian  lahan/elevasinya yang  rendah.  Sifat  alami  air  yang  mengalir  dari elevasi  yang  lebih  tinggi  menyebabkan  daerah dengan  elevasi  rendah  rentan  terhadap  banjir (Aisyah,  2021;  Cao  dkk.,  2016).  Sementara  itu, Kecamatan  Licin  dan  Glagah  memiliki  elevasi  yang tergolong  tinggi  yaitu  >200  mdpl  sehingga  potensi terjadinya banjir rendah.

## Klasifikasi Jenis Tanah
Tabel 4. Scoring Jenis Tanah DAS Bendo Jenis Tanah Bobot  Nilai  Skor Latosol Coklat dan Regosol Klabu 0,2 4 0,8 Andosol Coklat Kekuningan 0,2 2 0,4 Kompleks Regosol Klabu dan Litosol 0,2 1 0,2 Latosol Coklat Kemerahan 0,2 4 0,8 Asosiasi Aluvial Klabu dan Coklat Kekelabuan 0,2 5 1
Berdasarkan  gambar  5,  diketahui  bahwa bagian  tengah  dan  hilir  DAS  Bendo  seperti  Keca- matan  Banyuwangi  memiliki  jenis  tanah  dengan infiltrasi yang kurang baik yaitu latosol dan  aluvial. Jenis  tanah  tersebut  tidak  mudah  untuk  menyerap air sehingga rentan terhadap banjir. Sementara itu, bagian hulu DAS Bendo memiliki jenis tanah dengan infiltrasi  yang  baik  yaitu  litosol,  regosol,  dan andosol  sehingga  tidak  rawan  banjir.  Kapasitas infiltrasi yang tinggi akibat permiabilitas yang besar dari  suatu  jenis  tanah  membuat  kemungkinan terjadinya  banjir  menjadi  lebih  rendah  (Kalantari dkk., 2014).

## Klasifikasi Curah Hujan
Gambar 5 . Peta Curah Hujan DAS Bendo Tabel 5. Scoring Curah Hujan DAS Bendo Rata-Rata Curah Hujan Harian (mm/hari) Bobot Nilai Skor 21 ─ 50 0,15 3 0,45 51 ─ 100 0,15 4 0,6
Dari  gambar  6,  diketahui  bahwa  daerah  DAS Bendo  secara  keseluruhan  yaitu  Kecamatan  Licin, Glagah,  Kalipuro,  dan  sebagian  Giri  memiliki intensitasitas  curah  hujan  yang  tergolong  tinggi atau  lebat  dengan  rata-rata  53 ─ 73  mm/hari sehingga  berpotensi  banjir.  Sedangkan  Kecamatan Banyuwangi  dan  sebagian  Giri  memiliki  rata-rata curah  hujan  harian  sebesar  48,6  mm/hari  yang
tergolong  sedang.  Intensitas  curah  hujan  yang tinggi dapat meningkatkan potensi untuk terjadinya banjir  (Hilmi,  2019;  Kusumo  dan  Nursari,  2016). Curah  hujan  yang  tinggi  dapat  meningkatkan volume  air  yang  masuk  ke  dalam  sistem  drainase seperti  sungai  melebihi  kapasitas  yang  seharusnya sehingga  menimbulkan  banjir  (Nugroho  dan Handayani, 2021).

## Klasifikasi Penggunaan Lahan
Gambar 6. Peta Penggunaan Lahan DAS Bendo
Tabel 6. Scoring Penggunaan Lahan DAS Bendo Tipe Penggunaan Lahan Bobot  Nilai  Skor Hutan Rimba 0,15 1 0,15 Padang Rumput 0,15 2 0,3 Pasir/Bukit Pasir Darat 0,15 4 0,6 Perkebunan/Kebun 0,15 3 0,45 Pemukiman dan Tempat Kegiatan 0,15 5 0,75 Perumahan/Properti 0,15 5 0,75 Sawah 0,15 4 0,6 Semak Belukar 0,15 2 0,3 Tegalan/Ladang 0,15 3 0,45 Vegetasi Non Budidaya Lainnya 0,15 4 0,45
Berdasarkan  gambar  7,  diketahui  penggunaan lahan  yang berada di DAS Bendo bagian hilir  yaitu Kecamatan Banyuwangi didomina-si oleh permukiman dan sebagian sawah sehingga memiliki potensi banjir yang cukup besar. Bagian tengah DAS Bendo  yaitu  Kecamatan  Giri  dan Glagah penggunaan  lahannya  didominasi  sawah  dan perkebunan.  Sementara  itu,  penggunaan  lahan  di hulu  DAS  yaitu  Kecamatan  Licin  dan  Kalipuro didominasi  oleh  perkebunan,  hutan,  dan  semak belukar  sehingga  memiliki  potensi  banjir  yang sangat  kecil.  Penggunaan  lahan  untuk  kawasan terbangun  seperti  perkebunan  memiliki  potensi
lebih  besar  untuk  terjadinya  banjir  dibandingkan dengan  penggunaan  lahan  seperti  kawasan  hutan karena  perbedaan  aliran  air  permukaan  yang signifikan  (Halim,  2014).  Lahan  yang  banyak  di- tanami vegetasi akan memperlambat laju limpasan untuk  mencapai  sungai  sehingga  kemungkinan terjadinya banjir lebih kecil (Zope dkk., 2017).

## Klasifikasi Kerapatan Sungai
Gambar 7. Peta Kerapatan Sungai DAS Bendo
Tabel 7. Scoring Kerapatan Sungai DAS Bendo
Kerapatan Aliran (km/km 2 ) Bobot Nilai Skor <0,62 0,1 5 0,5 0,62 ─ 1,44 0,1 4 0,4 1,45 ─ 2,27 0,1 3 0,3 2,28 ─ 3,10 0,1 2 0,2 >3,10 0,1 1 0,1
Berdasarkan  gambar  8.  diketahui  bahwa  DAS Bendo memiliki beberapa sungai utama dan cabang sungai  untuk  mengalirkan  air  dari  hulu  ke  hilir. Kecamatan  Kalipuro  memiliki  kerapatan  sungai yang cukup baik yaitu 2,28 ─ >3 km/km 2 . Sementara itu, Kecamatan Licin, Glagah, Giri, dan Banyuwangi memiliki  kerapatan  sungai  yang  kurang  baik  yaitu <0,62 ─ 2,27  km/km 2 sehingga  rentan  untuk  meng- alami  banjir.  Kerapatan  sungai  berhubungan dengan sifat drainase DAS yang mana semakin kecil kerapatan  aliran  akan  menyebabkan  sistem  drai- nase  yang  kurang  baik  sehingga  dapat  memicu genangan  dan  begitu  sebaliknya  (Utama  dkk., 2016).

## Tingkat Kerawanan Banjir DAS Bendo
Gambar 8 . Peta Tingkat Kerawanan Banjir Das Bendo
Tabel 8. Klasifikasi Kerawanan Banjir DAS Bendo
Kecamatan Tidak Rawan (Skor 1,35 ─ 2,30) Cukup Rawan (Skor 2,30 ─ 3,25) Sangat Rawan (Skor 3,25 ─ 4,20) Banyuwangi 7 Desa 10 Desa Giri 5 Desa 5 Desa Glagah 5 Desa 5 Desa Kalipuro 1 Desa 1 Desa 1 Desa Licin 1 Desa 1 Desa 1 Desa
Peta  hasil  overlay  parameter  banjir  yang digunakan  menunjukkan  bahwa  terdapat  tiga klasifikasi  kerawanan  banjir  di  DAS  Bendo  yaitu tidak  rawan,  cukup  rawan,  dan  sangat  rawan. Kecamatan  Banyuwangi  yang  berada  di  hilir  DAS Bendo  menjadi  wilayah  yang  paling  berpotensi untuk  mengalami  banjir.  Tujuh  desa  di  Kecamatan Banyuwangi yang masuk dalam wilayah DAS Bendo yaitu  Singotrunan,  Pengantingan,  Singonegaran, Penganjuran,  Kepatihan,  Karangrejo,  dan  Tukang- kayu  memiliki  tingkat  kerawanan  banjir  sedang hingga  tinggi.  Selain  itu,  tiga  desa  lainnya  di Kecamatan  Banyuwangi  memiliki  tingkat  kerawa- nan  banjir  yang  dominan  tinggi  yaitu  Pandanrejo, Kampungmelayu, dan Kampongmandar. Kemiringan lereng Kecamatan Banyuwangi yang yang tergolong datar  menjadi  salah  satu  faktor  utama  tingkat kerawanan banjir tersebut.
Pada  bagian  tengah  DAS  Bendo  secara  umum mempunyai  tingkat  kerawanan  banjir  yang dominan  sedang.  Wilayah  ini  meliputi  Kecamatan Giri  dan  Glagah.  Kecamatan  Giri  mencakup  lima desa  yang  menjadi  bagian  DAS  Bendo  yaitu Boyolangu,  Penataban,  Mojopanggung,  Jambesari, dan  Giri.  Sedangkan  Kecamatan  Glagah  mencakup
lima  desa  yakni  Bakungan,  Kemiren,  Kampong- anyar,  Gunungsari,  dan  Tamansuruh.  Sementara itu, wilayah yang tidak rawan atau tergolong aman dari  banjir  berada  pada  bagian  hulu  DAS  Bendo yaitu di sebagian Kecamatan Kalipuro dan dominan di  Kecamatan  Licin.  Kecamatan  Kalipuro  meliputi Desa  Pesucen  dan  Kecamatan  Licin  meliputi  desa Tamansari.
Gambar 9. Luas Area Kerawanan Banjir DAS Bendo
Adapun cakupan luas wilayah DAS Bendo pada masing-masing  kategori  tingkat  kerawanan  banjir berbeda-beda. Wilayah yang tergolong tidak rawan banjir  adalah  seluas  12,0  km 2 atau  hanya  sebesar 30%  dari  keseluruhan  DAS.  Sementara  itu,  wilayah yang  tergolong  cukup  rawan  akan  bencana  banjir mencapai 17.3 km 2 atau 43% dari keseluruhan DAS. Selebihnya  yaitu  seluas  10,7  km 2 atau  27%  dari keseluruhan DAS tergolong sangat  rawan terhadap banjir  sehingga  benar-benar  harus  diperhatikan oleh masyarakat dan pemerintah daerah setempat.
Validasi Peta Kerawanan Banjir DAS Bendo
Gambar 10. Validasi Peta Kerawanan Banjir Das Bendo
Validasi bertujuan untuk mengetahui keakura- tan  peta  kerawanan  banjir  yang  telah  dihasilkan dengan  kejadian  nyata  di  lapangan  (Gunadi  dkk., 2015).  Validasi  dilakukan  dengan  cara  menum- pangsusunkan  peta  kerawanan  banjir  DAS  Bendo dengan  lima  titik  kejadian  banjir  dan  data kerentanan  banjir  di  Kabupaten  Banyuwangi  yang keduanya  diperoleh  dari  data  informasi  bencana Indonesia  2016 ─ 2021  dan  indeks  resiko  bencana Indonesia yang dipublikasikan oleh BNPB.
Berdasarkan  gambar  10  dapat  diketahui bahwa  terdapat  2  titik  banjir  yang  berada  pada daerah  DAS  Bendo.  Data  tersebut  merupakan rekaman kejadian banjir pada tanggal 27 Juni 2017 di  Desa  Penganjuran  Kecamatan  Banyuwangi  dan 10  April  2019  di  Desa  Mojopanggung  Kecamatan Giri  (Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana, 2021).  Titik  kejadian  banjir  tersebut  berada  pada wilayah yang terpetakan sangat rawan banjir sesuai dengan  klasifikasi pada peta yang telah  dihasilkan. Hal  ini  selaras  dengan  penelitian  Kurnianto  dkk. (2021)  yang  mengungkapkan  bahwa  Kecamatan Banyuwangi  dan  Kecamatan  Giri  tergolong  daerah dengan kerentanan banjir yang dominan tinggi.
Gambar  10  juga  memperlihatkan  bahwa daerah  DAS  yang  tergolong  sangat  rawan  banjir adalah  daerah  yang  memiliki  tingkat  kerentanan tinggi  terhadap  banjir.  Dengan  demikian,  potensi resiko  bencana  banjir  menjadi  semakin  besar.  Hal ini  dikarenakan  kerawanan  juga  dipengaruhi kerentanan  yaitu  kondisi  yang  ditentukan  oleh faktor  atau  proses  fisik,  sosial,  ekonomi,  dan lingkungan  sehingga  dapat  meningkatkan  tingkat kerapuhan  dari  masyarakat  terdampak  (Jaswadi dan  Pramono,  2012).  Berdasarkan  analisis  spasial tersebut  peta  kerawanan  banjir  DAS  Bendo  yang dihasilkan  dapat dikatakan telah  cukup akurat  dan dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut.

## PENUTUP

## Simpulan dan Saran
Hasil  analisis  kerawanan  banjir  DAS  Bendo menunjukkan  bahwa daerah yang tergolong  cukup rawan  hingga  sangat  rawan  berada  di  Kecamatan Banyuwangi.  Sementara  itu,  Kecamatan  Giri,  Gla-
gah, Kalipuro, dan Licin tergolong daerah yang tidak rawan hingga cukup  rawan. Secara persentase dan luas,  daerah  DAS  Bendo  yang  sangat  rawan  banjir berkisar  27%  atau  10,7  km 2 ,  cukup  rawan  banjir berkisar 43% atau 17,3 km 2 , dan tidak rawan banjir berkisar  30%  atau  12,0  km 2 .  Berdasarkan  hasil validasi terhadap titik kejadian banjir dari BNPB dan artikel  penelitian  terkait,  peta  kerawanan  banjir DAS Bendo yang dihasilkan cukup akurat.
Kerawanan  banjir  di  DAS  Bendo  dipengaruhi oleh faktor yang cukup kompleks. Namun demikian, faktor  kemiringan  lereng  dan  jenis  tanah  memiliki pengaruh  yang  dominan.  Kecamatan  Banyuwangi yang  tergolong  cukup  rawan  hingga  sangat  rawan banjir  adalah  daerah  datar  dengan  jenis  tanah aluvial  sehingga  sangat  lambat  dalam  mengalirkan dan  menyerap  air  hujan  dan  memungkinkan  ter- jadinya  banjir.  Oleh  karena  itu,  pemerintah  Kabu- paten  Banyuwangi  perlu  memperhatikan  sistem drainase dan daerah resapan air khususnya di Keca- matan  Banyuwangi  supaya  dapat  mengurangi  po- tensi  genangan  air  berlebih  saat  hujan  sehingga menurunkan resiko banjir.

## DAFTAR PUSTAKA
Aisyah, S. (2021), "Tingkat Kerentanan Bencana Banjir di Kecamatan  Martapura", JPG  (Jurnal  Pendidikan Geografi) , Vol.7, No.2, hal. 1 – 10. https://doi.org/10.20527/jpg.v7i2.7780
Amri, M. R., Yulianti, G., Yunus, R., Wiguna, S., Adi, A. W.,
Ichwana, A. N., Randongkir, R.  E., & Septian, R.  T. (2016), Risiko  Bencana  Indonesia .  Direktorat Pengurangan Resiko Bencana BNPB.
Asriningrum,  W.,  Harsanugraha,  W.  K.,  &  Prasasti,  I. (Eds.).  (2015), Bunga  Rampai  Pemanfaatan  Data Penginderaan Jauh untuk Mitigasi Bencana Banjir . PT Penerbit IPB Press.
Bachri,  S.,  Sumarmi,  Irawan,  L.  Y.,  &  Fathoni,  M.  N. (2021), "Mapping Geomorphological Environments of  Bendo  Watershed  Ijen  Mountain,  Banyuwangi East  of  Java", IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental  Science ,  Vol.683,  No.1,  hal.  1-9. https://doi.org/10.1088/1755-1315/683/1/012006
Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana.  (2021), Data Informasi Bencana Indonesia . Diambil 4 Desember 2021, dari https://dibi.bnpb.go.id/kbencana?pr=
Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Banyuwangi.  (2021),
Kabupaten  Banyuwangi  Dalam  Angka  2021 .  BPS
Kabupaten Banyuwangi.
Cao,  C.,  Xu,  P.,  Wang,  Y.,  Chen,  J.,  Zheng,  L.,  &  Niu,  C.
(2016), "Flash Flood Hazard Susceptibility Mapping Using  Frequency  Ratio  and  Statistical  Index Methods in Coalmine Subsidence Areas", Sustainability , Vol.8, No.9, hal. 1 – 18.
https://doi.org/10.3390/su8090948
Darmawan, K., Hani’ah, & Suprayogi, A. (2017) , "Analysis of  Flood  Hazard  Levels  in  Sampang  District  Using Overlay Method with Scoring Based on Geographic Information Systems", Jurnal Geodesi Undip , Vol.6, No.1, hal. 31 – 40.
https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/a rticle/view/15024
Gunadi,  B.  J.  A.,  Nugraha,  A.  L.,  &  Suprayogi,  A. (2015), "Aplikasi  Pemetaan  Multi  Risiko  Bencana  di Kabupaten  Banyumas  Menggunakan  Open  Source Software  GIS", Jurnal  Geodesi  Undip ,  Vol.4,  No.4, hal.
287 – 296. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/a rticle/view/9955
Halim, F. (2014), "Pengaruh Hubungan Tata Guna Lahan Dengan  Debit  Banjir  Pada  Daerah  Aliran  Sungai Malalayang", Jurnal  Ilmiah  Media  Engineering , Vol.4, No.1, hal. 45 – 54. https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jime/articl
e/view/4461
Hilmi,  S.  F.  (2019),  "Hubungan  Variabilitas  Curah  Hujan Terhadap  Kejadian  Banjir  di  Wilayah  Bandung", Jurnal  Bumi  Indonesia ,  Vol.8,  No.4,  hal.  1 – 11. http://lib.geo.ugm.ac.id/ojs/index.php/jbi/article/ view/1132/6565656714
Jaswadi,  R.  R.,  &  Pramono,  H.  (2012),  "Tingkat Kerentanan  dan  Kapasitas  Masyarakat  dalam
Menghadapi Risiko Banjir di Kecamatan Pasarkliwon  Kota  Surakarta", Majalah  Geografi Indonesia , Vol.26, No.1, hal. 119 – 148. https://doi.org/10.22146/mgi.13420
Kalantari,  Z.,  Nickman,  A.,  Lyon,  S.  W.,  Olofsson,  B.,  & Folkeson, L. (2014), "A Method for Mapping Flood Hazard  Along  Roads", Journal  of  Environmental Management , Vol.133, hal. 69 – 77. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2013.11.032
Kurnianto,  F.  A.,  Elfiani,  V.,  &  Alfani,  A.  F.  (2021),
"Analisis Spasial Kerentanan Banjir dan Longsor  di Kabupaten  Banyuwangi", JPIG  (Jurnal  Pendidikan Dan  Ilmu  Geografi) ,  Vol.6,  No.1,  hal.  49 – 60. https://doi.org/10.21067/jpig.v6i1.5323
Kusumo,  P.,  &  Nursari,  E.  (2016),  "Zonasi  Tingkat Kerawanan  Banjir  dengan  Sistem  Informasi
Geografis pada DAS Cidurian Kab. Serang, Banten", STRING  (Satuan  Tulisan  Riset  Dan  Inovasi Teknologi) , Vol.1, No.1, hal. 29 – 38. https://doi.org/10.30998/string.v1i1.966
Musfida, A., Manaf, M., Tantu, A. G., Hadijah, H., Syafri, S.,  &  Kastono,  K.  (2021),  "Kajian  Lokasi  Rawan Bencana  Banjir  Pada  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS) Walanae Kecamatan Dua Boccoe Kabupaten Bone" Jurnal  Ilmiah  Ecosystem ,  Vol.21,  No.2,  hal.  348 – 357. https://doi.org/10.35965/eco.v21i2.1111
Nugroho, D. A., & Handayani, W. (2021), "Kajian Faktor Penyebab Banjir dalam Perspektif Wilayah Sungai: Pembelajaran  Dari  Sub  Sistem  Drainase  Sungai Beringin", Jurnal  Pembangunan  Wilayah  &  Kota , Vol.17, No.2, hal. 119 – 136. https://doi.org/10.14710/pwk.v17i2.33912
Putra,  D.  A.  N.  (2022),  "Aplikasi  Sistem  Informasi Geografis untuk Pemetaan Potensi Banjir pada DAS Banyualit  di  Kabupaten  Banyuwangi  Jawa  Timur", Jurnal Agroekoteknologi Tropika , Vol.11, No.1, hal. 60 – 67. https://ojs.unud.ac.id/index.php/JAT/article/down load/86606/44505
Rosyidie, A. (2013), "Banjir: Fakta dan Dampaknya, Serta Pengaruh  dari  Perubahan  Guna  Lahan  Arief Rosyidie" Perencanaan  Wilayah  Dan  Kota ,  Vol.24, No.3, hal. 241 – 249. http://journals.itb.ac.id/index.php/jpwk/article/vie wFile/4110/2196
Tomaszewski, B., Judex, M., Szarzynski, J., Radestock, C.,
&  Wirkus,  L.  (2015),  "Geographic  Information Systems for Disaster Response: A Review", Journal
of Homeland Security and Emergency
Management ,  Vol.12,  No.3,  hal.  571 – 602. https://doi.org/10.1515/jhsem-2014-0082
Utama,  A.  G.,  Wijaya,  A.  P.,  &  Sukmono,  A.  (2016),
"Kajian  Kerapatan  Sungai  dan  Indeks  Penutupan Lahan  Sungai  Menggunakan  Penginderaan  Jauh (Studi  Kasus  DAS  Juana)", Jurnal  Geodesi  Undip , Vol.5, No.1, hal. 285 – 293.
https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/a rticle/view/10600
Zope,  P.  E.,  Eldho,  T.  I.,  &  Jothiprakash,  V.  (2017),
"Hydrological  Impacts  of  Land  Use – Land  Cover Change  and  Detention  Basins  on  Urban  Flood Hazard:  A  Case  Study  of  Poisar  River  Basin, Mumbai,  India", Natural  Hazards ,  Vol.87,  No.3, hal.  1267 – 1283.  https://doi.org/10.1007/s11069- 017-2816-4