Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats

## Analisis Kerentanan Banjir Menggunakan Data Citra Satelit dan Machine Learning di Kota Surabaya
Ahmad Saifudin 1,* , Mahendra Andiek Maulana 1 , Anak Agung Ngurah Satria Damarnegara 1
Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 1 Koresponden*, Email: saisupen@live.com
Info Artikel Abstract
Diajukan                  31 Januari 2023
Diperbaiki               25 Mei 2023 Disetujui                  27 Juli 2023 Keywords: flood susceptibility, machine learning, GIS, sentinel-1
Flood is a natural disaster typically happen after rain. Floods have an impact on damage, so an  efficient  flood  susceptibility  assessment  is  needed.  Satellite  imagery  can  be  used  to  help detect  flooding  on  a  broad  scale.  One  of  the  challenges  in  processing  image  data  is  image interpretation. By utilizing Machine Learning capabilities that are integrated with Geographic Information Systems, image interpretation can be carried out quickly. However, the challenge of  using  satellite  imagery  is  the lack of  large-scale  flood datasets.  In  this  paper,  we present three  Machine  Learning approaches,  namely  Bayes,  Rain  Forest  (RF), and  Support  Vector Machine (SVM) which are then analyzed using the Frequency Ratio method to obtain a flood susceptibility  index.  By  utilizing  the  available  Sentinel-1  imagery,  the  analysis  in  this  study shows that 61.23 percent of the total area is classified as safe from flood susceptibility and the rest is classified as low, medium, and high flood susceptibility.
Kata kunci: peta rawan banjir; machine learning ; SIG; sentinel-1
Abstrak
Banjir merupakan bencana alam yang biasanya terjadi saat hujan. Banjir berdampak pada kerusakan sehingga diperlukannya penilaian kerentanan banjir yang efisien. Citra satelit dapat  digunakan untuk membantu mendeteksi banjir  dalam skala  yang  luas.  Salah  satu tantangan  dalam  mengolah  data  citra  adalah  interpretasi  citra.  Dengan  memanfaatkan kemampuan Machine  Learning yang  diintegrasikan  dengan  Sistem  Informasi  Geografis, interpretasi citra dapat dilakukan dengan cepat. Namun, tantangan dari penggunaan citra satelit adalah kurangnya dataset kejadian banjir dalam skala besar. Pada paper ini, kami menyajikan tiga pendekatan Machine Learning , yaitu Bayes , Rain Forest (RF), dan Support Vector  Machine (SVM) yang  kemudian  dianalisis menggunakan metode Frequency  Ratio sehingga  didapatkan  indeks  kerentanan  banjir.  Dengan  memanfaatkan  citra  Sentinel-1 yang tersedia, analisis dalam penelitian ini menunjukkan bahwa sebesar 61,23 persen dari total  luas  wilayah  tergolong  aman  dari  kerentanan  banjir  sedangkan  sisanya  termasuk dalam kerentanan banjir rendah, sedang, dan tinggi.

## 1. Pendahuluan
Kota Surabaya terletak di dataran rendah yang sebagian besar wilayahnya memiliki tinggi permukaan tanah sekitar 3- 6 meter di atas permukaan air laut. Hal tersebut menyebabkan Kota  Surabaya  rentan  terjadi  banjir.  Berdasarkan  kondisi tersebut  maka  diperlukan  penelitian  terkait  dengan  analisis wilayah rentan banjir. Informasi mengenai karakteristik ban- jir beserta pengaruhnya sangat penting bagi otoritas penang- gulangan  bencana  banjir  maupun  kebijakan  pemerintah untuk  pencegahan  maupun  mitigasi  banjir  [1].  Teknologi penginderaan  jauh  yang  dikombinasikan  dengan  Sistem Informasi Geografis dapat dimanfaatkan untuk menganalisa daerah rawan banjir, khususnya di Kota Surabaya.
Pemetaan  banjir  merupakan  proses  yang  menjelaskan meluasnya genangan air menuju area yang kering akibat dari hujan atau meningkatnya muka air sungai [2]. Pemetaan ban- jir dapat digunakan sebagai media komunikasi risiko banjir dengan informasi mengenai tren histori banjir, prediksi banjir
yang akan datang dan identifikasi lokasi yang rentan terkena banjir  [3].  Pemetaan  banjir  dapat  memberikan  informasi mengenai  daerah  mana  saja  yang  perlu  perhatian  khusus sehingga  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam  membuat kebijakan  terkait  penanganan  banjir  dan  dapat  digunakan untuk  meningkatkan  kesadaran  publik  yang  lebih  luas mengenai banjir [4].
Terdapat  banyak  literatur  yang  membahas  tentang kerentanan  banjir.  Metodologi    yang  digunakan  dalam pemodelan  kerentanan  banjir  dapat  dikategorikan  menjadi empat golongan, yaitu pemodelan kerentanan banjir berbasis hidrologi [5], [6], machine learning [7], [8], kuantitatif [9], [10], [11], dan kualitatif [12], [13]. Setiap metode pemodelan memiliki  kemampuan  yang  berbeda  dan  dapat  dipengaruhi oleh  ketidakpastian  yang  berbeda  [14].  Oleh  karena  itu diperlukan  pemahaman  terkait  kelebihan  dan  kekurangan tiap metode sehingga dapat memilih metode yang tepat.
Ahmad Saifudin dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 3, Agustus 2023 (205-212) 206
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  membuat peta kerentanan banjir di Surabaya menggunakan frequency ratio (FR)  dengan  memanfaatkan  citra  satelit  Sentinel-1. Citra Sentinel-1 dipilih karena keandalannya dalam menang- kap  citra  dalam  kondisi  cuaca  cerah  maupun  hujan,  siang maupun malam. Data satelit Synthetic Aperture Radar (SAR) sering digunakan dalam penelitian terkait banjir [15].

## 2. Metode
Area penelitian terletak di Kota Surabaya, Provinsi Jawa Timur  dengan  batas  koordinat  7°  11'  30,48''  LS  -  7°  21' 5,1984'' LS dan 112° 35' 29.166'' BT - 112° 50' 48.84'' BT. Garis  tepi  berwarna  merah  pada Gambar  1. Lokasi  Studi menunjukkan  batas  area  penelitian  dapat  dilihat.  Luas wilayah Kota Surabaya mencapai 33.451,14 Ha (Perda No. 12  Tahun  2014)  yang  terdiri  dari  31  kecamatan  dan  154 kelurahan, yang dibatasi dengan Laut Jawa dan Selat Madura (sebelah utara), Kabupaten Sidoarjo (sebelah Selatan), Selat Madura  (sebelah  timur),  dan  Kabupaten  Gresik  (sebelah barat).
Gambar 1. Lokasi Studi
Data yang digunakan dalam analisis perhitungan indeks kerentanan banjir sebagai berikut:
1. Data DEM ( Digital Elevation Model ), diperoleh melalui DEMNAS;
2. LULC ( Land Use / Land Cover ) tahun 2021, diperoleh dari Impact Observatory ;
3. Peta  RBI  (Rupa  Bumi  Indonesia)  Kota  Surabaya  skala 1:25.000 untuk batas administrasi;
4. Data  riwayat  banjir  tahun  2021  sampai  2022,  diperoleh dari kumpulan media massa;
5. Citra  satelit  Sentinel-1  tanggal  13  Desember  2021  dan tanggal 25 Maret 2022.
6. Peta  Kawasan  Genangan  Banjir  Kota  Surabaya  Tahun 2021
Pengolahan  data  diawali  dengan  memproses  data  citra Sentinel-1.  Citra  Sentinel-1  merupakan  suatu  citra  satelit penginderaan jauh aktif yang memanfaatkan pita frekuensi C. Citra
Sentinel-1 Ground Range
Detected (GRD) Interferometric  Wide (IW)  yang  digunakan  diperoleh  pada tanggal 13 Desember 2021 dan tanggal 13 Juni 2022 dengan resolusi spasial 10 meter. Kedua citra tersebut melalui proses preprocessing ,  diantaranya: apply  orbit  file ; thermal  noise removal ; subset ; calibration ; speckle-filter ;  dan terrain correction .  Kemudian  dilanjutkan  dengan  pembuatan flood inventory yang  dilakukan  dengan  cara  digitasi. Flood inventory dibuat  berdasarkan  catatan  peristiwa  banjir  yang telah terjadi di masa lampau. Setelah melalui preprocessing dan  tersedianya flood  inventory ,  selanjutnya  adalah klasifikasi citra dengan Machine Learning untuk menganalisis  indeks  bahaya  banjir.  Indeks  bahaya  banjir yang  dihasilkan  berupa  data  raster  yang  memuat  bilangan biner, dimana angka 1 menunjukkan lokasi tersebut terindeks sebagai  berpotensi  banjir  dan  angka  0  menunjukkan  lokasi tersebut terindeks sebagai bebas banjir. Indikator nilai yang digunakan  dalam  penentuan  hasil  klasifikasi  indeks  bahaya banjir  berupa  nilai  presisi, recall , F-Score ,  dan  akurasi. Selanjutnya  menganalisis  faktor  penyebab  banjir  dengan mengolah  data  DEM  dan  data  LULC  menjadi  sembilan faktor  penyebab  banjir,  yaitu aspect ,  ketinggian,  tutupan lahan,  kelerengan, stream  power  index (SPI), sediment transport  index (STI), topographic  position  index (TPI), terrain roughness index (TRI) dan topographic wetness index (TWI).  Faktor penyebab banjir  kemudian  dianalisis  dengan metode frequency ratio untuk mengetahui besarnya pengaruh tiap faktor dalam menentukan lokasi banjir. Analisis tingkat kerentanan  banjir  dilakukan  dengan  cara  ditampalkan  tiap faktor  penyebab  banjir  yang  telah  dilakukan  reklasifikasi berdasarkan  analisis frequency  ratio .  Kemudian  dilakukan uji  akurasi  antara  model  dengan  Peta  Kawasan  Genangan Banjir  Kota  Surabaya  Tahun  2021  dengan  metode Area Under  Curve (AUC).  Peta  kerentanan  banjir  dibuat berdasarkan  indeks  kerentanan  banjir  yang  didapat  dari penjumlahan dari semua faktor penyebab banjir dikali nilai PR.  Perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu SNAP (9.0), QGIS (3.22) dan Microsoft Excel.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini  tahapan  analisis  kerentanan  banjir dimulai  dengan flood  inventory ,  faktor  penyebab  banjir, indeks kerentanan banjir, dan uji akurasi.

## Flood Inventory
Langkah  awal  dalam  evaluasi  kerentanan  banjir  yaitu mendapatkan informasi mengenai kejadian banjir yang telah
terjadi  di  masa  lampau.  Pada  tahap  ini  merupakan  tahapan yang  paling  mendasar  dalam  penelitian  bahaya  banjir. Informasi kejadian banjir ini kemudian disebut dengan flood inventory . Akurasi informasi mengenai banjir yang terdapat di  dalam flood  inventory sangat  penting  untuk  analisis probabilistik  kerentanan  banjir.  Data flood  inventory pada penelitian  ini  didapatkan  dari  citra  satelit  dan  kumpulan media  massa  mengenai  banjir.  Citra  satelit  yang  digunakan adalah Sentinel-1.
Gambar 2. Pembuatan Flood Inventory
Terdapat 101 pengamatan yang terdiri dari 27 lokasi banjir ditandai  dengan  FI  yang  ditunjukkan  pada Gambar  2. Pembuatan Flood Inventory , 25 lokasi air permanen ditandai dengan  PW  yang  ditunjukkan  pada Gambar  2. Pembuatan Flood  Inventory ,  dan  49  lokasi  kering(ditandai  dengan  NF yang  ditunjukkan  pada Gambar  2. Pembuatan Flood Inventory .  Dari  ketiga  kelas  tersebut  akan  disederhanakan menjadi dua kelas, yaitu banjir dan tidak banjir dimana angka 0  menunjukkan  lokasi  aman  dari  banjir  dan  angka  1 menunjukkan  lokasi  rawan  banjir.  Selanjutnya,  dari  101 pengamatan tersebut dipilih sebanyak 70 persen secara acak digunakan  sebagai training data  dan  30  persen  sisanya digunakan  sebagai  validasi.  Ketiga  metode Machine Learning digunakan  pada  penelitian  ini,  yaitu Rain  Forest , Support Vector Machine (SVM), dan Bayes .
Klasifikasi  citra  Sentinel-1  tanggal  13  Desember  2021, diperoleh hasil yang terbaik yaitu Rain Forest (RF) dengan
rata-rata nilai presisi 0,896; recall 0,896; F-Score 0,896 dan akurasi  0,95.  Hasil  klasifikasi  terbaik  urutan  kedua  yaitu Bayes  dengan  rata-rata  nilai  presisi  0,892; recall 0,891; F- Score 0,891  dan  akurasi  0,939.  Dan  untuk  hasil  klasifikasi terburuk  yaitu  SVM  dengan  rata-rata  nilai  presisi  0,898; recall 0,897; F-Score 0,898 dan akurasi 0,812.

## Faktor Penyebab Banjir
Pemilihan  faktor  penyebab  banjir,  atau  biasa  disebut dengan flood  conditioning  factor .  Faktor  penyebab  banjir merupakan tahapan inti di dalam pembuatan peta kerentanan banjir  [16].  Faktor  penyebab  banjir  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  meliputi aspect ,  ketinggian,  tutupan  lahan, kelerengan, stream  power  index (SPI), sediment  transport index (STI), topographic  position  index (TPI), terrain roughness  index (TRI)  dan topographic  wetness  index (TWI).  Hingga  saat  ini  belum  ada  kesepakatan  mengenai faktor  penyebab  banjir  apa  saja  yang  diperlukan  dalam pemodelan  rawan  banjir.  Pada Tabel 1 . Perhitungan frequency  ratio  tiap  faktor  penyebab  banjirmenunjukkan perhitungan  tiap  faktor  penyebab  banjir  menggunakan metode frequency  ratio .  Perhitungan  dengan  metode  ini diawali  dengan  perhitungan  FR  dengan  cara  membagi  luas terindikasi  banjir  (didapatkan  dari  indeks  banjir  yang bertampalan dengan kelas faktor penyebab banjir (FI Piksel)) dengan  luas  kelas  faktor  penyebab  banjir  (Piksel). Dilanjutkan  dengan  perhitungan  RF  yang  didapatkan  dari pembulatan  kebawah  pembagian  antara  FR  (kelas)  dengan jumlah  FR  (faktor).  Kemudian  nilai  PR  didapatkan  dari pembagian antara nilai maksimal RF dikurangi nilai minimal RF  dengan  (nilai  maksimal  dikurangi  nilai  minimal  RF) dikali nilai minimal RF. Nilai RF digunakan untuk penentuan bobot  dalam  perhitungan  kerentanan  banjir,  dimana  nilai yang tinggi menunjukkan kelas tersebut memiliki pengaruh yang  kuat.    Nilai  PR  yang  tinggi  menunjukkan  hubungan yang  kuat  antara  faktor  penyebab  banjir  dengan  kejadian banjir, dimana nilai yang tinggi menunjukkan faktor tersebut memiliki  pengaruh  yang  kuat  dalam  penentuan  kerentanan banjir.
Tabel 1. Perhitungan frequency ratio tiap faktor penyebab banjir Faktor Kelas Piksel (%) FI Piksel (%) RF (INT) PR Aspect Utara 14,30% 0,25 11 8,43 Timur laut 11,68% 0,20 11 Timur 11,43% 0,21 12 Tenggara 12,12% 0,21 11 Selatan 13,62% 0,24 11
Ahmad Saifudin dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 3, Agustus 2023 (205-212) 208
Faktor Kelas Piksel (%) FI Piksel (%) RF (INT) PR Barat daya 11,54% 0,22 12 Barat 13,49% 0,28 14 Barat laut 11,82% 0,21 12 Ketinggian ≤ 2,62 m 34,10% 0,86 22 12,06 2,62 m - 9,48 m 46,02% 0,64 12 9,48 m - 16,34 m 8,89% 0,14 13 16,34 m - 23,20 m 6,92% 0,11 13 23,20 m - 30,06 m 3,37% 0,06 15 30,06 m - 36,92 m 0,65% 0,01 14 36,92 m - 43,78 m 0,05% 0,00 8 Tutupan Lahan Perairan 10,96% 0,26 12 15,58 Pepohonan 0,98% 0,01 6 Vegetasi Terendam 1,54% 0,04 14 Sawah 9,02% 0,30 17 Area Terbangun 74,99% 1,15 7 Tanah Kosong 0,02% 0,00 28 Semak Belukar 2,49% 0,06 12 Kelerengan ≤ 0,75° 12,48% 0,29 16 9,10 0,75° - 1,55° 12,44% 0,20 11 1,55° - 2,26° 12,61% 0,20 10 2,26° - 3° 12,49% 0,20 11 3° - 3,86° 12,43% 0,20 11 3,86° - 5° 12,50% 0,22 11 5° - 6,9° 12,58% 0,23 12 > 6,9° 12,48% 0,27 14 SPI ≤ 0 26,16% 0,36 12 8,40 0 - 0,27 7,15% 0,09 11 0,27 - 0,68 11,24% 0,15 12 0,68 - 1,1 10,91% 0,15 12 1,1 - 1,6 11,39% 0,16 12 1,6 - 2,23 10,87% 0,15 12 2,23 - 3,42 11,13% 0,16 13 > 3,42 11,15% 0,16 12 STI ≤ 0,04 12,18% 0,09 11 8,55 0,04 - 0,08 11,18% 0,09 12 0,08 - 0,14 14,50% 0,11 12 0,14 - 0,2 11,76% 0,08 11 0,2 - 0,3 12,23% 0,09 11
Faktor Kelas Piksel (%) FI Piksel (%) RF (INT) PR 0,3 - 0,5 13,49% 0,11 13 0,5 - 0,97 12,12% 0,10 13 > 0,97 12,54% 0,10 13 TPI ≤ -1,76 0,04% 0,00 12 10,27 -1,76 - (-1,14) 0,39% 0,01 14 -1,14 - (-0,51) 5,42% 0,11 11 -0,51 - 0,11 62,73% 1,16 10 0,11 - 0,74 28,96% 0,49 9 0,74 - 1,36 2,20% 0,05 12 1,36 - 1,98 0,23% 0,01 13 > 1,98 0,04% 0,00 14 TRI ≤ 0,51 12,38% 0,30 16 9,27 0,51 - 0,9 12,59% 0,20 10 0,9 - 1,22 12,69% 0,20 10 1,22 - 1,54 12,23% 0,19 10 1,54 - 1,92 12,46% 0,21 11 1,92 - 2,43 12,54% 0,22 11 2,43 - 3,3 12,62% 0,24 12 > 3,3 12,47% 0,27 15 TWI ≤ 4,93 12,49% 0,17 12 8,90 4,93 - 5,64 12,50% 0,15 11 5,64 - 6,39 12,56% 0,15 11 6,39 - 7,16 12,38% 0,15 11 7,16 - 8 12,58% 0,16 11 8 - 9,12 12,47% 0,17 12 9,12 - 11,33 12,53% 0,19 13 > 11,33 12,49% 0,22 16
Gambar  3. Faktor  penyebab  banjir:  (a) aspect ,  (b) ketinggian, (c) tutupan lahan, (d) kelerengan, (e) SPI, (f) STI, (g) TPI, (h) TRI, (i) TWI
Sembilan  faktor  penyebab  banjir  yang  didapatkan  dari analisis  DEM  (kecuali  tutupan  lahan  yang  didapatkan  dari LULC).  Data  DEM  memiliki  resolusi  spasial  8,125  meter. Sedangkan  untuk  data  tutupan  lahan  memiliki  resolusi  10 meter.  Semua data  raster  tersebut  disamakan  resolusi spasialnya  menjadi  10  meter.  Data-data  tersebut  digunakan untuk  menghasilkan  beberapa  layer  tematik  yang  diolah menggunakan software . Faktor-faktor penyebab banjir dapat dilihat pada Gambar 3.
Estimasi  kepentingan  faktor  penyebab  banjir  dilakukan dengan  menggunakan  model Machine  Learning terbaik, yaitu  metode  Random  Forest.  Dengan  metode frequency ratio ,  faktor  tutupan  lahan  menunjukkan  peran  penting
Ahmad Saifudin dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 3, Agustus 2023 (205-212) 210
terhadap penyebab banjir. Hal ini sesuai dengan pernyataan Bronstert  dkk,  yang  menyatakan  bahwa  tutupan  lahan  dan perubahan  iklim  adalah  dua  penyebab  utama  peningkatan kejadian  banjir  [17];  [18];  [19].  Penjelasan  mengenai  hal tersebut diketahui bahwa wilayah studi yang dipilih memiliki permukaan  tanah  yang  relatif  datar  tanpa  ada  perbedaan tinggi yang signifikan. Selain itu, minimnya variasi nilai-nilai dari flood  inventory juga  berperan  dalam  rendahnya  peran faktor penyebab banjir lainnya. Flood inventory menyiratkan ada atau tidaknya banjir pada area tersebut.

## Indeks Kerentanan Banjir
Di  daerah  rawan  banjir  sangat  penting  untuk dikembangkan  peta  kerentanan  banjir.  Pada  sebagian  besar penelitian  yang  telah  dilakukan,  kumpulan  data flood inventory digunakan  untuk  membuat  model  banjir.  Dalam
penelitian  ini,  klasifikasi  nilai  indeks  kerentanan  banjir didasarkan  pada  pendekatan  kuartil  terhadap  nilai  indeks kerentanan  banjir  yang  diperoleh  dari  analisis Frequency Ratio yang ditunjukkan pada
Tabel 2. Indeks kerentanan banjir Peta kerentanan banjir disajikan  pada Gambar  4. Peta  kerentanan  banjir  Kota Surabaya dengan tiga kriteria tingkat kerentanan banjir.
Tabel 2 . Indeks kerentanan banjir Kelas Indeks Kerentanan Banjir Tinggi 423,29 < X ≤ 657,78 Sedang 349,73 < X ≤ 423,29 Rendah 156,62 < X ≤ 349,73 Aman 0 < X ≤ 156,62
Gambar 4. Peta kerentanan banjir Kota Surabaya
Tabel  3. Luas  potensi  banjir  berdasarkan  kelas  tingkat kerentanan banjir
Kelas tingkat rawan banjir Luas (km 2 )  Luas (%) Tinggi 42,42 12,91 Sedang 42,42 12,91 Rendah 42,41 12,91 Aman 201,3 61,27
Luas  potensi  terjadinya  banjir  di  Kota  Surabaya  hanya 38,77%  dari  luas  wilayah  Kota  Surabaya,  rentan  terhadap banjir,  sedangkan  61,23%  dari  luas  keseluruhan  Kota Surabaya aman dari banjir. Untuk lebih rinci terhadap hasil klasifikasi tingkat kerentanan banjir dapat dilihat pada Tabel 3. Luas potensi banjir berdasarkan kelas tingkat kerentanan banjir. Hal ini menunjukkan bahwa sebagian besar wilayah Kota  Surabaya  terklasifikasi  aman  dari  banjir.  Hasil klasifikasi  kelas  tingkat  rawan  banjir  pada  masing-masing kecamatan di Surabaya ditunjukkan pada Gambar 5 .
Gambar 5. Diagram Sebaran Kelas Kerentanan Banjir Per Kecamatan di Kota Surabaya

## Uji Akurasi
Uji  akurasi  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu metode  AUC  ( Area  Under  Curve ).  AUC  membandingkan nilai  akurasi  terhadap  seluruh  kemungkinan  nilai  ambang batas [20]. Pembuatan AUC dimulai dengan mensortir secara menurun indeks probabilitas banjir kemudian klasifikasikan menjadi  seratus  kategori  sebagai  sumbu  y,  dengan  jeda kumulatif  satu  persen  pada  sumbu  x.  AUC  menghasilkan rentang  nilai  dari  nol  hingga  satu,  dimana  nilai  yang mendekati  satu  berarti  semakin  akurat.  Nilai  AUC  dapat diklasifikasikan sebagai berikut: lemah (0,5-0,6), sedang (0,6 -0,7), baik (0,7–0,8), sangat baik (0,8–0,9) dan sempurna (0,9 –1)  [21].  Uji  akurasi  dilakukan  dengan  membandingkan model  terhadap  Peta  Kawasan  Genangan  Kota  Surabaya Tahun 2020 menggunakan metode AUC menunjukkan angka 0,81 yang menunjukkan sangat baik.

## 4. Simpulan
Hasil analisis tingkat kerentanan banjir di Kota Surabaya, Jawa  Timur  dengan  metode frequency  ratio menyatakan bahwa  faktor  penyebab  banjir  yang  paling  berpengaruh secara  berurutan  yaitu  tutupan  lahan, ketinggian,  TPI,  TRI, kelerengan,  TWI,  STI, aspect ,  dan  SPI.  Simpulan  yang diperoleh  menunjukkan  bahwa  kerentanan  tinggi  berkaitan dengan padatnya area terbangun. Dari peta kerentanan banjir yang  dihasilkan  menunjukkan  bahwa  61,23%  dari  luas wilayah  Kota  Surabaya  terklasifikasi  aman  dari  banjir,
sedangkan 38,77% dari luas wilayah Kota Surabaya terkla- sifikasi rentan banjir dengan rincian 12,91% wilayah terkla- sifikasi  rentan  banjir  rendah,  12,91%  wilayah  terklasifikasi rentan banjir sedang, dan 12,91% wilayah terklasifikasi ren- tan  banjir  tinggi.  Hasil  uji  akurasi  menggunakan  AUC  me- nunjukkan bahwa akurasi model sangat baik (0,81) sehingga dapat  dinyatakan  bahwa  metode frequency  ratio dapat digunakan untuk menganalisis area rawan banjir dengan baik di  Kota  Surabaya.  Model  yang  digunakan  dalam  penelitian ini dapat digunakan sebagai metode alternatif untuk prediksi model banjir, dengan mempertimbangkan pendekatan alter- natif lain seperti metode pemilihan fitur dan algoritma peng- optimalan  parameter.  Keterbatasan  utama  dalam  penelitian ini yaitu pengumpulan data menggunakan satelit yang memi- liki waktu orbit kembali yang relatif lama.

## Daftar Pustaka
[1] H.  Desalegn  dan  A.  Mulu,  “Flood  vulnerability assessment  using  GIS  at  Fetam  watershed,  upper Abbay  basin,  Ethiopia,” Heliyon ,  vol.  7,  no.  1,  hlm. e05865,  Jan  2021,  doi:  10.1016/j.heliyon.2020. e05865.
[2] G.  Constantinescu,  M.  Garcia,  dan  D.  Hanes,  Ed., River  Flow  2016 .  CRC  Press,  2016.  doi:  10.1201/ 9781315644479.
[3] I. T. Ekeu-wei dan G. A. Blackburn, “Applications of Open-Access  Remotely  Sensed  Data  for  Flood Modelling  and  Mapping  in  Developing  Regions,”
0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 L u as a re a te rh ad ap l u as k ec am at an ( p er se n ) Nama Kecamatan Rendah
Sedang Tinggi Kelas Indeks kerentanan banjir Rendah 156,62 < X ≤ 349,73 Sedang 349,73 < X ≤ 423,29 Tinggi 423,29 < X ≤ 657,78
Ahmad Saifudin dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 3, Agustus 2023 (205-212) 212
Hydrology ,  vol.  5,  no.  3,  hlm.  39,  Jul  2018,  doi:
10.3390/hydrology5030039.
[4] K. Spachinger, W. Dorner, R. Metzka, K. Serrhini, dan S.  Fuchs,  “Flood  Risk  and  Flood  hazard  maps  – Visualisation  of  hydrological  risks,” IOP  Conf  Ser Earth Environ Sci, vol. 4, hlm. 012043, Nov 2008, doi: 10.1088/1755-1307/4/1/012043.
[5] Y.  Liu  dan  F.  Smedt,  “WetSpa  Extension,  A  GIS- based  Hydrologic  Model  for  Flood  Prediction  and Watershed Management,” Apr 2004.
[6] R.  Jayakrishnan,  R.  Srinivasan,  C.  Santhi,  dan  J.  G. Arnold,  “Advances  in  the  application  of  the  SWAT model  for  water  resources  management,” Hydrol Process , vol. 19, no. 3, hlm. 749–762, Feb 2005, doi: 10.1002/hyp.5624.
[7] H.  Mojaddadi,  B.  Pradhan,  H.  Nampak,  N.  Ahmad, dan A. H. bin Ghazali, “Ensemble machine-learning- based  geospatial  approach  for  flood  risk  assessment using  multi-sensor  remote-sensing  data  and  GIS,”
Geomatics,  Natural  Hazards  and  Risk ,  vol.  8,  no.  2, hlm.  1080–1102,  Des  2017,  doi:  10.1080/19475705. 2017.1294113.
[8] M. S. Tehrany, S. Jones, dan F. Shabani, “Identifying the essential flood conditioning factors for flood prone area  mapping  using  machine  learning  techniques,” Catena (Amst) , vol. 175, hlm. 174–192, Apr 2019, doi: 10.1016/j.catena.2018.12.011.
[9] M.-J.  Lee,  J.  E.  Kang,  dan  S.  Jeon,  “Application  of frequency  ratio  model  and  validation  for  predictive flooded area susceptibility mapping using GIS,” 2012
IEEE  International  Geoscience  and  Remote  Sensing Symposium , hlm. 895–898, 2012.
[10]  B. Pradhan dan A. M. Youssef, “A 100-year maximum flood  susceptibility  mapping  using  integrated hydrological  and  hydrodynamic  models:  Kelantan River Corridor, Malaysia,” J Flood Risk Manag , vol. 4, no. 3, hlm. 189–202, Sep 2011, doi: 10.1111/j.1753- 318X.2011.01103.x.
[11]  M.  S.  Tehrany,  M.-J.  Lee,  B.  Pradhan,  M.  N.  Jebur, dan  S.  Lee,  “Flood  susceptibility  mapping  using integrated  bivariate  and  multivariate  statistical models,” Environ  Earth  Sci ,  vol.  72,  no.  10,  hlm. 4001–4015,  Nov  2014,  doi:  10.1007/s12665-014- 3289-3.
[12]  Y.  O.  Ouma  dan  R.  Tateishi,  “Urban  flood vulnerability and risk mapping using integrated multi- parametric  AHP  and  GIS:  Methodological  overview
and case study assessment,” Water (Switzerland) , vol. 6,  no.  6,  hlm.  1515–1545,  2014,  doi:  10.3390/ w6061515.
[13]  S.  Stefanidis  dan  D.  Stathis,  “Assessment  of  flood hazard  based  on  natural  and  anthropogenic  factors using  analytic  hierarchy  process  (AHP),” Natural Hazards , vol. 68, no. 2, hlm. 569–585, Sep 2013, doi: 10.1007/s11069-013-0639-5.
[14]  R.  R.  Shrestha  dan  F.  Nestmann,  “Physically  Based and  Data-Driven  Models  and  Propagation  of  Input Uncertainties  in  River  Flood  Prediction,” J  Hydrol Eng , vol. 14, no. 12, hlm. 1309–1319, Des 2009, doi: 10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0000123.
[15]  S.  Martinis,  J.  Kersten,  dan  A.  Twele,  “A  fully automated  TerraSAR-X  based  flood  service,” ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing , vol. 104, hlm. 203–212, Jun 2015, doi: 10.1016/j.isprsjprs. 2014.07.014.
[16]  M. B. Kia, S. Pirasteh, B. Pradhan, A. R. Mahmud, W. N. A. Sulaiman, dan A. Moradi, “An artificial neural network model for flood simulation using GIS: Johor River  Basin,  Malaysia,” Environ  Earth  Sci ,  vol.  67, no. 1, hlm. 251–264, Sep 2012, doi: 10.1007/s12665- 011-1504-z.
[17]  A. Bronstert dan A. Bárdossy, “Uncertainty of runoff modelling  at  the  hillslope  scale  due  to  temporal variations  of  rainfall  intensity,” Physics  and Chemistry  of  the  Earth ,  vol.  28,  no.  6–7,  2003,  doi: 10.1016/S1474-7065(03)00039-1.
[18]  A. T. N. Dang dan L. Kumar, “Application of remote sensing  and  GIS-based  hydrological  modelling  for flood risk analysis: a case study of District 8, Ho Chi Minh  city,  Vietnam,” Geomatics,  Natural  Hazards and Risk , vol. 8, no. 2, hlm. 1792–1811, Des 2017, doi: 10.1080/19475705.2017.1388853.
[19]  T. R. Kjeldsen, “Modelling the impact of urbanization on  flood  frequency  relationships  in  the  UK,” Hydrology  Research ,  vol.  41,  no.  5,  hlm.  391–405, Okt 2010, doi: 10.2166/nh.2010.056.
[20]  S. Beguería, “Validation and evaluation of predictive models in hazard assessment  and risk management,” Natural  Hazards ,  vol.  37,  no.  3,  hlm.  315–329,  Mar 2006, doi: 10.1007/s11069-005-5182-6.
[21]  H.  Pourghasemi,  B.  Pradhan,  C.  Gokceoglu,  dan  K. Moezzi,  “Landslide  susceptibility  mapping  using  a spatial  multi  criteria  evaluation  model  at  Haraz watershed, Iran,” 2020, hlm. 23–49.