## MODEL SIMULASI LUAPAN BANJIR SUNGAI CILIWUNG DI WILAYAH KAMPUNG MELAYU–BUKIT DURI JAKARTA, INDONESIA
Fajar Yulianto *) , Muh Aris Marfai **) , Parwati *) , Suwarsono *) *) Peneliti Pusat Pengembangan Pemanfaatan dan Teknologi Penginderaan Jauh, LAPAN **) Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada (UGM), Jogjakarta, Indonesia e-mail: fajar.lapan.rs@gmail.com

## ABSTRACT
Jakarta  is  the  biggest  city  in  Indonesia  located  in  the  north-western  of  Java Island  and  between  5 º 59’–6 º 00’S  and  106 º 30’–107 º 00’E.  The  total  area  is  approximately 661,52  km 2 ,  and  the  population  is  more  than  9  million  in  2008.  The  occurrence  of many flood in Jakarta had caused loss in properties, environmental degradations, and warsen  communities  health.  A  spatial  approach  model  is  applied  to  understand  the effects of flood to  land use in the research area. Objectives of the research are : 1) to create the hazard assessment model and 2) to calculate the impact of flood to the land use area. The methods consist of neighbourhood operation application development in the form of raster pixel calculation, in this case are the Digital Elevation Model values, by  using  mathematic  calculation  formula  to  assign  the  inundated  area.  Land  uses, either the inundated or others, are the result of imagery data interpretations. Results of the research show that the simulation model represent the condition in the field when flood  happened  maximum  scenario  for  inundation  area  of  2,00  m  will  affect  to  about 5,10  Ha  (regular  settlements);  80,82  Ha  (irregular  settlements);  2,22  Ha  (open  areas); 5,09 Ha (business areas); 40,39 Ha (office areas) and 18,83 (roads).
Key words: Ciliwung flood, DEM, Iteration spatial model, GIS, Remote sensing

## ABSTRAK
Jakarta merupakan salah satu kota besar di Indonesia, yang terletak di bagian utara-barat Pulau Jawa dengan lokasi koordinat geografis 5 º 59’ – 6 º 00’S dan 106 º 30’ – 107 º 00’E. Luas wilayah Jakarta secara keseluruhan kurang lebih 661,52 km 2 , dengan jumlah  populasi  lebih  dari  9  juta  penduduk  di  Tahun  2008.  Banjir  yang  melanda Jakarta telah menyebabkan banyak kerugian harta benda, kerusakan lingkungan, dan gangguan  aktivitas  kesehatan  masyarakat.  Pendekatan  sebuah  model  spasial diterapkan untuk mengetahui dampak luapan banjir terhadap penggunaan lahan yang ada di daerah penelitian. Tujuan penelitian ini adalah : 1) Pemodelan spasial banjir dari berbagai  skenario  ketinggian  air  saat  menggenang  (modelling  hazard  assessment)  dan 2)  Perhitungan  dampak  simulasi  model  banjir  yang  dihasilkan  terhadap  penggunaan lahan  di  daerah  penelitian  (calculation  impact  flood  to  land  use  area).  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi:  pengembangan  aplikasi  neighbourhood operation berupa perhitungan raster piksel yang diterapkan pada nilai model ketinggian suatu tempat (Digital Elevation Model) dengan model iterasi untuk menentukan daerah genangan.  Penggunaan  lahan  baik  yang  tergenang  maupun  tidak  adalah  hasil interpretasi  data  penginderaan  jauh.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  simulasi model ini diterapkan untuk menggambarkan kondisi di lapangan ketika luapan banjir terjadi. Pada skenario maksimum 2,00 m tergenang area sekitar 5,10 Ha (perumahan teratur); 80,82 Ha (perumahan tidak teratur); 2,22 Ha (ruang terbuka); 5,09 Ha (tanah jasa); 40,39 Ha (tanah perusahaan) dan 18,83 untuk area (jalan).
Kata kunci: Banjir Ciliwung, DEM, Iterasi model spasial, SIG, dan Penginderaan jauh

## 1 PENDAHULUAN
Jakarta  merupakan  salah  satu kota besar di Indonesia, yang terletak di bagian  utara-barat  Pulau  Jawa  dengan lokasi koordinat geografis 5 º 59’ – 6 º 00’S and  106 º 30’  –  107 º 00’E.  Luas  wilayah Jakarta  secara  keseluruhan  kurang lebih  661,52  km 2 ,  dengan  jumlah populasi  lebih  dari  9  juta  penduduk  di tahun  2008  (http://www.jakarta.go.id). Banjir  yang  melanda  Jakarta  dan sekitarnya  beberapa  waktu  yang  lalu membuat roda perekonomian terganggu. Selain  itu,  banjir  juga  menyebabkan beberapa kerugian harta benda, kerusakan  lingkungan,  dan  gangguan aktivitas kesehatan masyarakat.
Berdasarkan  catatan  sejarah,  dampak dan  resiko  dari    kejadian  banjir  di
Jakarta  sudah  tercatat  sejak  tahun 1621  (Tabel  1-1).  Namun,  beberapa kejadian  banjir  di  antaranya,  yaitu: tahun  1621,  1654,  dan  1876  tidak tercatat  dengan  baik  dampak  dari kejadian  bencana  tersebut.  Kejadian banjir  pada  tanggal  1  Februari  1976 menyebabkan  sekitar  200.000  orang dievakuasi,  sedangkan  pada  19  Januari 1977  kejadian  banjir  menyebabkan kurang lebih 100.000 orang diungsikan.
Beberapa  kejadian  lainnya  di tahun  1984,  1989,  1997  dan  1999 merupakan  banjir  besar  yang  melanda Ibu  Kota  Jakarta,  dan  dampak  terbesar dirasakan  pada  bulan  Februari  2008 dengan  kurang  lebih  sebanyak  26.000 rumah  tergenang  dan  di  antaranya sekitar 1550 orang dievakuasi.

## Tabel 1-1: CATATAN SEJARAH KEJADIAN BANJIR DI JAKARTA
Tahun Dampak dan resiko akibat banjir 1621, 1654, 1876 Tidak tercatat 9 Januari 1932 Beberapa  rumah  di  Jalan  Dabang  dan  Thamrin tergenang 1 Februari 1976 Lebih dari 200.000 orang dievakuasi 19 Januari 1977 Lebih dari 100.000 orang dievakuasi 8 Januari 1984 Sekitar  291  wilayah  dengan  39.729  penduduk tergenang 13 Februari 1989 4.400 keluarga dievakuasi 13 Januari 1997 745 rumah tergenang dan 2.640 penduduk dievakuasi 26 Januari 1999 Kejadian  banjir  bandang  di  Tangerang,  Bekasi  dan Jakarta,  6  orang  meninggal  dan  30.000  orang dievakuasi 29 Januari 2002 Banjir  besar  di  Jakarta,  Tangerang,  dan  Bekasi menyebabkan  2  orang  meninggal  dan  40.000  orang dievakuasi 2-4 Februari 2007 150.000  penduduk  dievakuasi  dan  sekitar  60% Kota Jakarta tergenang Februari 2008 Banjir  besar  di  Jakarta  dan  Tangerang.  26.000 rumah tergenang dan 1.550 orang dievakuasi
Sumber: http://202.137.4.125/indeks/News/2008/11/10/Utama/ut01.htm
Penelitian tentang banjir di
beberapa wilayah telah banyak dilakukan dengan menggunakan berbagai macam pendekatan. Beberapa penelitian tersebut  di  antaranya  diacu  sebagai referensi  pustaka  dalam  penelitian  ini dan dapat dijelaskan sebagai berikut:
Marfai  (2003)  dalam  penelitiannya yang  berjudul  “GIS  Modelling  of  River and Tidal  Flood  Hazards  in  a  Waterfront City, Case Study: Semarang City, Central Java,  Indonesia“,  mempunyai  tujuan untuk membangun model banjir sungai, membangun  model  banjir  pasang  air laut  menggunakan  teknologi  GIS,  dan melakukan  validasi  dan  evaluasi  dari dua model yang dihasilkan dan melakukan  penilaian  dampak  banjir terhadap  penggunaan  lahan.  Penelitian tersebut  mempunyai  tingkat  validasi atau  ketepatan  model  sebesar  89%. Perbedaannya, penelitian Marfai dilakukan pada daerah pesisir di sekitar muara  Sungai  Banjir  Kanal  Barat, sedangkan  pada  penelitian  ini  lokasi berada  di  daerah  Jakarta  dengan cakupan  wilayah  meliputi:  Kampung Melayu – Bukit Duri dan sekitarnya.
Penelitian  Mastin,  dkk  (2002) yang  berjudul  “Fifty-Year  Strom-tide Flood-Inundation  Maps  for  Santa  de Aqua,  Honduras“    bertujuan  melakukan analisis dan penyusunan peta genangan banjir  pasang  air  laut  yang  diakibatkan oleh badai besar di Santa Rosa de Aqua, Honduras.  Analisis  tersebut  dilakukan dengan  menggunakan  software  HEC- RAS  dalam  perhitungan  faktor-faktor hidrologi dan HEC-GeoRAS untuk
menyajikan dan membuat model spasialnya.
Yusuf (1999) dalam penelitiannya yang  berjudul  “Studi  Kerentanan  dan Bahaya
Banjir sebagian Wilayah Kotamadya  Semarang  Provinsi  Jawa Tengah, sebuah Pendekatan Geomorfologi Pragmatis”,  mempunyai  tujuan  untuk menyusun  peta  bahaya  banjir,  peta kerawanan,  dan  peta  tingkat  kerusakan
akibat banjir sungai menggunakan
pendekatan geomorfologi. Perbedaan dengan penelitian yang dilakukan adalah  bahwa  analisis  yang  dilakukan terhadap  bahaya  banjir  sungai  yang dilakukan  oleh  Yusuf  (1999)  meng- gunakan  pendekatan  bentuk  lahan  dan melakukan  analisis  resiko  kerugian secara  ekonomi  dari  akibat  banjir tersebut.
Geographic  Information  System (GIS)  (Aronoff,  1989)  dapat  digunakan untuk membangun model spasial, salah satunya  adalah  model  untuk  analisis banjir  dengan  menggunakan  pemodelan numerik (Meijerink, et.al, 1994). Pembuatan model banjir tersebut dibuat dalam  format  raster  GIS  yang  dapat dilakukan dengan menggunakan aplikasi  neighbourhood  operation,  yang berupa iteration model. Dalam pembuatan  model  ini  diperlukan  data berupa  Digital  Elevation  Model  (DEM). Neighbourhood operation merupakan salah satu fungsi analisis spasial dalam
Software Open Source ILWIS 3.4
(Integrated  Land  and  Water  Information
System).  Iteration  model  merupakan salah satu operasi dalam neighbourhood operation yang berupa perhitungan matematika secara berulang-ulang dengan berdasarkan atas nilai pixel atau raster format, dimana hasil perhitungan dalam  satu  pixel  akan  digunakan sebagai  masukan  dalam  melakukan perhitungan  pixel  berikutnya  sampai persyaratan hasil terpenuhi (ILWIS User Guide, 2001).
Penelitian  yang  dilakukan  ini mencakup dua hal utama, yaitu:
1) Pemodelan spasial banjir dari
berbagai  skenario  ketinggian  air  saat menggenang
(modelling
hazard assessment) dan 2) Perhitungan dampak hasil simulasi model banjir yang dihasilkan  terhadap  penggunaan  lahan di  daerah  penelitian  (calculation  impact flood to land use area).
Tujuan  penelitian  ini,  meliputi:
a) penyusunan basis data spatial penggunaan lahan
berdasarkan ekstraksi data penginderaan jauh; b)  penyusunan  data  nilai  ketinggian tempat (Digital Elevation Model); c)  pemodelan  banjir  dengan  berbagai skenario  pengembangan  aplikasi  raster neighbourhood  operation;  dan  d)  per- hitungan dampak simulasi model luapan  banjir  yang  dihasilkan  terhadap penggunaan lahan di daerah penelitian.
Hasil  penelitian  ini  diharapkan dapat  memberikan  tambahan  penge- tahuan,  masukan  dan  pengembangan keilmuan  untuk  aplikasi  di  bidang bencana  alam  (natural  disaster),  yang diharapkan  dapat  digunakan  sebagai langkah  tepat,  cepat,  dan  akurat  untuk mengambil suatu kebijakan dalam meminimalisir atau mengurangi dampak resiko yang ditimbulkan.

## 2 BAHAN DAN METODE
Bahan  yang  digunakan  dalam penelitian  meliputi  data  spasial  yang terbagi  menjadi  beberapa  bagian seperti yang tersaji dalam Tabel 2-1.
Langkah-langkah dan tahap metode penelitian disajikan dalam diagram  alir  (Gambar  2-1)  dengan uraian  berikut.  Penelitian  ini  meng- gunakan input data Citra Quickbird dan Peta Rupa Bumi Indonesia. Berdasarkan data Quickbird dilakukan proses pengolahan citra seperti koreksi geometrik  yang  selanjutnya  dilakukan interpretasi
untuk
menghasilkan beberapa kelas vektor penggunaan lahan seperti: permukiman, lahan kosong,  jalan  dan  sungai.  Sedangkan untuk  data  Peta  Rupa  Bumi  Indonesia (Peta  RBI),  informasi  titik  ketinggian tempat/point  map  digunakan  sebagai
input  data  untuk  membangun  Digital Elevation  Model  atau  DEM.  Pembuatan DEM  dilakukan  dengan  menggunakan metode  interpolasi  yang  diterapkan berdasarkan titik ketinggian (point map). Informasi  titik  ketinggian  di  daerah penelitian berdasarkan Peta RBI berkisar  antara  12  -17  meter  di  atas permukaan  air  laut.  Moving  average adalah  suatu  operasi  interpolasi  titik dengan menggunakan point map sebagai inputnya.    Operasi  ini  menghasilkan suatu output berupa raster map dengan value domain (domain nilai untuk setiap piksel)  menggunakan  faktor  pembobot. Faktor  pembobot  yang  dipergunakan dalam  moving  average  adalah  dengan menggunakan  metode  inverse  distance atau  linear  decrease.  Inverse  distance merupakan fungsi yang digunakan apabila  titik  ketinggian  mempunyai tingkat  akurasi  pengukuran  yang  baik dan mempunyai variasi nilai secara local yang  kecil.  Sedangkan,  Linear  decrease adalah fungsi yang digunakan pada titik ketinggian, dimana kesalahan pengukuran  (measurement  errors)  telah diketahui sebelumnya dan dalam keadaan  titik  ketinggian  mempunyai perbedaan  nilai  yang  tajam  di  antara titik  –  titik  sekitarnya.  Fungsi  tersebut akan mengurangi kesalahan (error) yang terjadi  dalam  pengukuran  dengan  jalan mengkoreksi kesalahan dengan menggunakan  linear  decrease  dimana hasil  yang  diperoleh  tidak  secara  tepat sama dengan input datanya.
Berdasarkan hal tersebut, maka metode moving  average  yang  dipergunakan adalah  inverse  distance,  karena  telah diketahui  bahwa  variasi  nilai  ketinggian di  daerah  penelitian  sangat  kecil  dan merupakan  daerah  yang  datar  hingga landai.

## Tabel 2-1: DATA SPASIAL YANG DIGUNAKAN DALAM PENELITIAN
No. Spatial Data Sumber 1 Citra Quick Bird Google Map 2 Peta Administrasi daerah penelitian, skala 1:25.000 BAKOSURTANAL (Badan Koordinasi Survey dan Pemetaan Nasional) 3 Informasi tata guna tanah tahun 2004 Dinas Lingkungan dan Tata Kota Provinsi DKI Jakarta 4 Peta Rupa Bumi Indonesia, skala 1:25.000 - Sheet 1209-423 - Sheet 1209-424 - Sheet 1209-441 - Sheet 1209-442 BAKOSURTANAL (Badan Koordinasi Survey dan Pemetaan Nasional) 4 Data point map atau peta titik tinggi dan Digital Elevation Model (DEM) Ekstrak informasi dari Peta Rupa Bumi Indonesia BAKOSURTANAL (Badan Koordinasi Survey dan Pemetaan Nasional) 5 Data Benchmark (titik control geodetic) BAKOSURTANAL (Badan Koordinasi Survey dan Pemetaan Nasional)
Gambar 2-1: Diagram alir penelitian
Citra Quick Bird Peta Rupa Bumi Indonesia (Peta RBI)
Koreksi Geometrik dan Interpretasi Klasifikasi Penggunaan lahan
Ekstrak Informasi
Titik Tinggi Titik Tinggi Point Map Geodetic Control Point (Benchmark data)

## Interpolasi Titik Tinggi
Moving Average

## DEM Modifikasi Raster
Rivers Map Dem_b = ifundef (rivers, dem_a, 2)

## Running Iteration
Map Iter Prop (start.mpr, Iff (dem_b >2.00, start Nbmax (start#)))
Model Spasial Skenario Simulasi Luapan Banjir
Start Raster Map
(Domain Value)
Pixel Lines Rivers, Start Point Iteration Catatan Kejadian Banjir
Keterangan:
Input Proses Output
Analisis terhadap pemodelan
banjir  dilakukan  berdasarkan  skenario ketinggian air pada saat terjadi genangan.  Berbagai  nilai  ketinggian  air tersebut  diterapkan  untuk  membangun model, sehingga akan diketahui distribusi  banjir  yang  berbeda-beda untuk setiap genangan. Model dibangun dengan menggunakan raster neighbourhood  operation,  salah  satu fungsi  spasial  analisis  dalam  software ILWIS.
Salah satu neighbourhood operation yang  digunakan  untuk  analisis  spasial adalah iterasi (iteration). Iterasi merupakan operasi perhitungan matematika berdasarkan  input  nilai  piksel,  dimana output hasil perhitungan awal ini digunakan  sebagai  input  di  dalam melakukan tahap perhitungan selanjutnya  sampai  pada  batas  nilai maksimum  piksel  yang  ditentukan. Perhitungan  iterasi  dilakukan  terhadap delapan  arah  piksel  (3x3  cells)    dalam hubungannya dengan piksel-piksel tetangga menggunakan formula matematik (Gambar 2-2). Berikut adalah operasi  iterasi  yang  digunakan  untuk membuat model persebaran banjir:
Running Iteration = MapIterProp (Start.mpr, iff (dem>2.00, start, nbmax (start#)))
Dimana: Running Iteration merupakan nama  output  raster  sebagai  hasil  dari perhitungan iterasi. MapIterProp merupakan  bahasa  program  dalam ILWIS  untuk  melakukan  perhitungan iterasi.  Start.mpr  merupakan  lokasi piksel raster yang menunjukkan dimana perhitungan  awal  iterasi  dimulai.  Dem merupakan  data  DEM  yang  meng- gambarkan  nilai  ketinggian  tempat. Sedangkan  >  2.00,  start,  nbmax merupakan skenario perhitungan iterasi yang diinginkan sampai ketinggian luapan  air  maksimal  2  meter,  (dengan titik  awal  iterasi  pada  ketinggian  DEM 13 meter).
Dampak banjir terhadap penggunaan  lahan  di  daerah  penelitian dapat  dianalisis  dengan  menggunakan histogram analisis dalam software ILWIS (SIG berbasis raster) dengan fungsi map calculation,  dimana  setiap  piksel  dari penggunaan lahan yang terkena dampak banjir  akan  dapat  diidentifikasi.  Secara lebih  jauh  dengan  operasi  dan  analisis tabel  dalam  software  yang  sama  akan dapat diperoleh informasi luasan masing-masing  penggunaan  lahan  yang terkena dampak banjir.
Gambar 2-2: Model iterasi dalam “Neighbourhood Operation”
110 80 70 60 90 60 70 60 50 90 90 50 50 60 90 90 100 80 70 60 90 60 70 60 50 90 90 50 50 60 90 90 Titik mulai iterasi Mode Iterasi ke-1 110 80 70 60 90 60 70 60 50 90 90 50 50 60 90 90 Mode Iterasi ke-2 110 80 70 60 90 60 70 60 50 90 90 50 50 60 90 90
Mode Iterasi ke-3 100 80 70 60 90 60 70 60 50 90 90 50 50 60 90 90 Mode Iterasi ke-4 Data DEM Daerah Genangan Koneksi-8 arah perhitungan piksel dilakukan secara keseluruhan dari pusat piksel

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Banjir  merupakan  salah  satu bencana  yang  disebabkan  oleh  fenomena alam, kejadian banjir tentunya memberikan  dampak  terhadap  roda perekonomian  masyarakat.  Selain  itu, banjir  yang  melanda  juga  menyebabkan beberapa kerugian harta benda, kerusakan  lingkungan,  dan  gangguan aktivitas kesehatan masyarakat.
Beberapa  faktor  penyebab  terjadinya banjir adalah sebagai berikut: a) kondisi klimatologi; b) perubahan tutupan lahan dan pertumbuhan populasi; c) penurunan muka  tanah  (land  subsidence)  (Smith et.al, 1998).
Kondisi  banjir  yang  melanda Jakarta  dapat  dibedakan  menjadi  tiga karakteristik,  yaitu:  a)  banjir  rob  yang disebabkan oleh adanya fenomena kenaikan atau pasang air laut, b) banjir yang disebabkan oleh tingginya intensitas curah  hujan,  dan  c)  banjir  yang disebabkan  oleh  adanya  luapan  sungai sebagai dampak kiriman air dari daerah hulu, dalam hal ini wilayah Bogor.
Dalam  penelitian  ini,  beberapa batasan model dibuat karena kompleksnya  sistem  alam  yang  ada. Beberapa batasan tersebut di antaranya adalah: (1) model ini dibuat berdasarkan karakteristik  kejadian  banjir  di  daerah penelitian  yang  disebabkan  oleh  luapan
sungai sebagai dampak kiriman air dari daerah hulu, (2) model ini dibuat dengan tidak memperhitungkan besarnya intensitas  curah  hujan  yang  terjadi  di daerah  penelitian,  sehingga  model  yang dihasilkan adalah dampak model genangan  banjir  yang  sifatnya  statis bukan  model  dinamis,  dan  (3)  beberapa faktor  lain  seperti:  durasi  banjir  dan debit aliran, yang terjadi tidak diperhitungkan dalam penelitian ini.
Penyusunan  basis  data  spasial dalam  penelitian  ini  berupa  data  vektor penggunaan  lahan  yang  diinterpretasi berdasarkan data Quickbird. Kelas interpretasi penggunaan lahan di daerah penelitian  menggunakan  acuan  informasi tata-guna tanah yang dibuat oleh Dinas Lingkungan  dan  Tata  Kota  Provinsi  DKI Jakarta  tahun  2004.  Penggunaan  lahan di daerah penelitian meliputi: perumahan teratur, perumahan tidak teratur, ruang terbuka  (taman  dan  lapangan  olah raga),  tanah  jasa  (kantor  pemerintahan, sekolah,  rumah  sakit),  tanah  kosong, tanah  pemakaman,  tanah  perusahaan (pasar,  pertokoan,  gudang)  dan  jalan. Hasil  interpretasi  penggunaan  lahan (Gambar  3-1)  berdasarkan  informasi luasan  didominasi  oleh  perumahan tidak  teratur  (254,09  ha)  dengan  lahan minimal berupa tanah kosong (1,73 ha).
Gambar 3-1: Penggunaan lahan di daerah penelitian
Data  DEM  di  daerah  penelitian dibuat berdasarkan informasi titik tinggi dari  Peta  RBI.  Pembuatan  data  tersebut dilakukan dengan menggunakan metode interpolasi titik ketinggian. Metode moving  average  inverse  distance  dipilih dalam  penelitian  ini  untuk  meng- gambarkan  kondisi  DEM,  karena  telah diketahui  bahwa  variasi  nilai  ketinggian di  daerah  penelitian  sangat  kecil  dan merupakan  daerah  yang  datar  hingga landai  dengan  kisaran  ketinggian  12-17 meter  di  atas  permukaan air  laut.  Hasil interpolasi  titik  ketinggian  atau  DEM disajikan dalam Gambar 3-2.
Pemodelan  banjir  dibuat  dengan menggunakan aplikasi raster neighbourhood  operation  berupa  model iterasi.  Proses  iterasi  dalam  penelitian ini  merupakan  perhitungan  matematika secara berulang-ulang dengan berdasarkan nilai piksel. Hasil perhitungan  dalam  satu  piksel  tersebut digunakan  sebagai  masukan  dalam perhitungan  piksel  raster  berikutnya secara terus menerus hingga persyaratan  hasil  terpenuhi.  Gambar  3-3 merupakan hasil skenario luapan banjir dengan ketinggian air 0,5 – 2,0 meter.
Berdasarkan  hasil  perhitungan model  iterasi  terhadap  DEM,  sebaran luapan banjir di daerah penelitian dapat diketahui.  Secara  umum  dapat  dilihat bahwa  pada  ketinggian  air  1,5  -  2,0 meter  wilayah  Bukitduri,  Kampung Melayu, dan Rawabunga terkena dampak  luapan  yang  tersebar  hampir merata di wilayah tersebut.
Skenario  luapan  banjir  memiliki dampak  terhadap  penggunaan  lahan yang  ada  di  daerah  penelitian.  Dengan menggunakan  fungsi  map  calculation dampak luapan banjir terhadap penggunaan lahan dapat diketahui (Gambar  3-4).  Secara  umum  tampak pada  skenario  0,50  m  hingga  2,00  m luapan  banjir  berdampak  pada  jenis perumahan  tidak  teratur  dan  beberapa perumahan  teratur  mengingat  sebagian besar  penggunaan  lahan  didominasi oleh  kedua  jenis  penggunaan  lahan  ini. Hasil  ketepatan  model  luapan  banjir dalam  penelitian  ini  belum  dilakukan, untuk memvalidasi model tersebut dapat  dilakukan  cek  lapangan  atau membandingkannya dengan peta referensi  hasil  survey  yang  sudah tervalidasi secara tepat.
Gambar 3-2: Distribusi titik tinggi (point map) hasil interpolasi moving average
Gambar 3-3: Hasil model iterasi luapan banjir pada skenario 0,50 m – 2,00 m
Gambar  3-4:Dampak  luapan  banjir  terhadap  penggunaan  lahan  di  daerah penelitian

## 4 KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang  telah  dilakukan,  maka  terdapat beberapa  kesimpulan  yang    dikemuka- kan sebagai berikut:
 Penyusunan  basis  data  spasial  dalam penelitian  ini  berupa  data  vektor penggunaan  lahan  yang  diinterpretasi berdasarkan  data  Quickbird.  Hasil tersebut  meliputi:  perumahan  teratur, perumahan tidak teratur, ruang terbuka  (taman  dan  lapangan  olah raga), tanah jasa
(kantor pemerintahan,  sekolah,  rumah  sakit), tanah  kosong,  tanah  pemakaman, tanah  perusahaan  (pasar,  pertokoan, gudang)  dan  jalan.  Informasi  luasan didominasi  oleh  perumahan  tidak teratur  (254,09  ha)  dengan  lahan minimal berupa tanah kosong (1,73 ha).
 Dengan menggunakan input titik
tinggi  atau  pint  map  dari  Peta  RBI metode moving average inverse distance  dipilih  dalam  penelitian  ini untuk  menggambarkan  kondisi  DEM, karena  telah  diketahui  bahwa  variasi nilai  ketinggian  di  daerah  penelitian sangat  kecil  dan  merupakan  daerah yang  datar  hingga  landai  dengan kisaran ketinggian 12-17 meter di atas permukaan air laut.
 Model  luapan  banjir  dibuat  dengan proses  iterasi,  dalam  hal  ini  hasil perhitungan matematika secara
berulang-ulang  dalam  satu  piksel tersebut  digunakan  sebagai  masukan dalam perhitungan piksel raster berikutnya secara terus menerus hingga persyaratan hasil terpenuhi
 Secara  umum  tampak  pada  skenario 1,5  -  2,0  m  luapan  banjir  berdampak pada  jenis  perumahan  tidak  teratur dan beberapa perumahan  teratur mengingat sebagian besar penggunaan lahan  didominasi  oleh  kedua  jenis penggunaan lahan ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Aronoff,  S.,  1989.  Geographic  Information Systems: A Management Perspective, WDL Publications, Ottawa. ASCE, ACSM, dan ASPRS, 1994. Glossary  of  the  Mapping  Sciences, American Society of Civil Engineers (ASCE),  American  Congress  on Surveying  and  Mapping  (ACSM), and American Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ASPRS). Bonham-Carter, Graeme F., 1994.
Geographic  Information  Systems for  Geoscientists,  Modelling  with
GIS, Pergamon.
Choundhury,  Nusha  Yamina.,  1998.
Impact Study and Economic Assessment of Flood Control Measures and Flood Risk Modelling Using  Integrated  GIS  and  Remote Sensing  Technique,  A  Case  Study of  Eastern  Part on  DMA  and  DND Polder,  Bangladesh,  Thesis  M.Sc, Enschede, The Netherlands.
De  by,  Rolf  A.,  (ed),  2001.  Principles  of
Geographic  Information  Systems, ITC  Educational  Textbook  Series, ITC, Enschede, The Netherlands.
Hannon, B., dan Ruth, M., 1994. Dynamic
Modelling,  Springer-Verlag,  New
York, USA.
http://202.137.4.125/indeks/News/2008/ 11/10/Utama/ut01.htm. http://www.jakarta.go.id. http://www.sainsteknologi.blogspot.com. http://www.sinarharapan.co.id/berita. http://www.wikimapia.org/7327749/id/
Instalasi-Pompa-Banjir-Warga-Pluit. http:/www.beritajakarta.com-22-11-2008 19:31.
http:/www.detik.com.
Ilwis  user’s  guide,  2001.  Ilwis  3.0
Academic  user/s  guide,  ITC,  The Netherlands.
Kodoatie,  R.J.,  2001.  Beberapa  Penyebab dan  Metode  Pengendalian  Banjir dalam Prespektif Lingkungan,
Pustaka  Pelajar,  Celeban  Timur,
Yogyakarta.
Mastin,  Mark  C  dan  Olsen,  Theresa  D, 2002.  Fifty-Year  Storm-tide  Flood- Inundation  Maps  for  Santa  de
Aqua,  Honduras,  US  Geological Survey, Tacoma, Washington, USA.
Michaud,  Renee.,  dan  Pilon,  Paul  J.,
Hydrological Hazards, dalam
Melching,  Charles  S.,  dan  Pilon,
Paul J., Comprehensive
Risk
Assessment  for  Natural  Hazards,
World  Meteorological  Organization WMO/TD no. 955.
Muh Aris Marfai, 2003. GIS  modelling of River and Tidal Flood Hazards in a
Waterfront City, Case Study: Semarang City, Central Java, Indonesia, M.Sc thesis, ITC
Enschede, The Netherlands. Muh  Aris  Marfai,  Djati  Mardiyatno,  dan Andri Kurniawan, 2003. Pemodelan  Spasial  Bahaya  Banjir Pasang Air Laut, (Aplikasi Neighbourhood Operation dan Digital  Elevation  Model  Dalam Raster  GIS),  Lembaga  Penelitian, Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta.
Pinem,  Ferrari,  2002.  Penggunaan  Foto Udara  untuk  Identifikasi  Tingkat Kerawanan  Genangan  Banjir  Kali Garang  Semarang  Jawa  Tengah, Skripsi  S1,  Fakultas  Geografi,
Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia. Prahasta, E., 2001. Konsep-konsep Dasar  dalam  Sistem  Informasi Geografis, Institut Teknologi
Bandung.
Smith,  K  dan  Ward  R,  1998.  Floods:
Physical  Processess  and  Human Impacts,  John  Wiley  and  Sons,
Chichester, USA.
Yasin  Yusuf,  1999.  Studi  Kerentanan
dan Bahaya Banjir sebagian
Wilayah Kotamadya Semarang Provinsi  Jawa  Tengah,  sebuah pendekatan geomorfologi
prakmatis,  Skripsi  S1  Fakultas Geografi, UGM, Yogyakarta.
Zerger,  A.2002.  Examining  GIS  Decision Utility  for  Natural  Hazard  Risk Modelling,  Journal  Environmental modelling and software, 17 (2002), 287-294 Elsevier.