ANALISA DAERAH RAWAN BANJIR MENGGUNAKAN APLIKASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (STUDI KASUS PULAU BANGKA)
Hendi Hamdani 1 , Sulwan Permana 2 , Adi Susetyaningsih 3
Jurnal Konstruksi Sekolah Tinggi Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia Email: jurnal@sttgarut.ac.id
1 handyhamdany@gmail.com
Abstrak – Pemetaan daerah rawan banjir merupakan salah satu cara pengendalian banjir secara non- struktural. Analisa daerah rawan banjir pada penelitian ini menggunakan bantuan Sistem Informasi Geografis (SIG) dengan tiga parameter yaitu (1) Curah Hujan, (2) Kelerengan dan (3) Penggunaan Lahan.  Analisa  curah  hujan  menggunakan  metode  Gumbel  menghasilkan  curah  hujan  rencana periode  ulang  25  tahun  adalah  157,302  mm,  ini  termasuk  dalam  kategori  rendah  di  wilayah Indonesia, dan metode Isohyet menghasilkan penyebaran curah hujan/daerah tangkapan air (DTA). Dari analisa kelerengan diperoleh 98,96% wilayah Pulau Bangka terletak pada dataran rendah (pada tingkat kelerengan 0-8%) artinya berada pada daerah yang rawan banjir. Analisa penggunaan lahan diketahui  jenis  tutupan  lahan  paling  besar  di  Pulau  Bangka  berupa  hutan  sekunder  (42%)  dimana lebih  tinggi  dari  hutan  primer  (27%),  hal  ini  sangat  berbahaya  karena  hutan  sekunder  cenderung mudah beralih fungsi. Hasil analisa semua parameter dibandingkan dan diberi bobot menggunakan metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP) matriks  Pairwise  Comparison.  Diperoleh  nilai  bobot untuk  penggunaan  lahan  adalah  0,87,  hujan  0,27  dan  kelerengan  0,08.  Seluruh  hasil  analisa digabung  menggunakan  metode  Overlay  Intersection  pada  ArcGIS10.1  untuk  menghasilkan  peta daerah  rawan  banjir  berdasarkan  3  parameter  yang  digunakan.  Diperoleh  17,76%  daerah  di  Pulau Bangka adalah rawan banjir, 6,98% daerah paling rawan banjir dan 18,88% daerah terancam banjir.
Kata  Kunci – AHP  Matriks  Pairwise  Comparison,  ArcGIS,  Banjir,  Hidrologi,  Sistem  Informasi Geografis (SIG).

## I. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Dalam satu abad terakhir, banjir merupakan bencana yang sering terjadi di Indonesia ditinjau dari  frekuensinya  (tercatat  108  kali  atau  33,3%  dari  seluruh  peristiwa  bencana  penting  yaitu  324 kejadian).  Banjir  yang  terjadi  di  Indonesia  merupakan  kombinasi  antara  faktor  alam  dan  faktor antropogenik.  Faktor  utama  banjir  adalah  hujan  dengan  intensitas  tinggi  dan  berlangsung  lama. Adapun  faktor  lain  yang  memberikan  kontribusi  terhadap  bencana  banjir  yaitu  lemahnya pengawasan terhadap penggunaan lahan (landuse) pada zona-zona yang rentan bencana banjir. Hal tersebut  menunjukkan  rendahnya  efektivitas  instrumen  penataan  ruang  dalam  mengatasi  banjir seperti yang terjadi di Pulau Bangka yang merupakan daerah penghasil timah terbesar di Indonesia. Kejadian  banjir  di  Pulau  Bangka  semakin  meningkat  seiring  dengan  bertambahnya  kegiatan pertambangan yang ada. Untuk mengetahui daerah mana yang termasuk zona rawan banjir di Pulau Bangka diperlukan analisis daerah rawan banjir.
Pada penelitian ini dilakukan analisa daerah rawan banjir melalui pendekatan kajian hidrologi, serta  untuk  memperluas  kajian  area  bencana  digunakan  sistem  informasi  geografis  untuk memperoleh  peta  rawan  banjir  di  Pulau  Bangka  dalam  skala  yang  luas.  Adapun  perangkat  lunak yang digunakan adalah ArcGIS10.1.

## 1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka  permasalahan  yang  diteliti  adalah  bagaimana melakukan  analisa  daerah  rawan  banjir  di  Pulau  Bangka  dengan  bantuan  Sistem  Informasi Geografis (SIG) menggunakan perangkat lunak ArcGIS 10.1.

## 1.3 Ruang Lingkup Penelitian
1) Parameter yang digunakan adalah penggunaan lahan, kelerengan, dan curah hujan.
2) Melakukan  pengumpulan  data  sekunder  berupa  data  informasi  banjir,  peta  dasar  topografi, peta digital (Peta RBI), dan data curah hujan.
3) Melakukan pengolahan data kelerengan dari peta dasar topografi menggunakan metode DEM 1 ( Digital  Elevation  Model ),  peta  penggunaan  lahan  dari  peta  digital  RBI  serta  menghitung analisis hidrologi dari data curah hujan.
4) Menggunakan metode AHP 2 ( Analytical Hierarchy Process ) untuk menghasilkan peta rawan bencana  banjir  berdasarkan  parameter  penggunaan  lahan,  kelerengan  dan  curah  hujan menggunakan Matriks Pairwise Comparison 3 .

## 1.4 Maksud dan Tujuan
Maksud  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan  integrasi  analisa  hidrologi  ke  dalam  sistem informasi  geografis  sehingga  menghasilkan  peta  rawan  banjir  dalam  format  SIG  yang  berada  di Pulau  Bangka.  Sedangkan  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  memberikan  informasi  wilayah  banjir kepada  semua  pihak  serta  diharapkan  mampu  menjadi  acuan  untuk  penanganan  banjir  di  wilayah Pulau Bangka.

## II. DASAR TEORI

## 2.1 Banjir
Terdapat tiga faktor yang sangat berpengaruh terhadap banjir, yaitu:
1) Elemen meteorologi (intensitas, distribusi, frekuensi dan lamanya hujan berlangsung)
2) Karakteristik DAS (luas DAS, kemiringan lahan, ketinggian, dan kadar air tanah)
3) Faktor  manusia  yang  memiliki  pengaruh  terhadap  alih  fungsi  suatu  area  konservasi  yang  dapat menurunkan  kemampuan  tanah  untuk  menyerap  dan  menahan  air  yang  akhirnya  memperbesar peluang terjadinya aliran permukaan ( run off ) juga erosi.

## 2.1.1 Pengendalian Banjir
Pengendalian  banjir  perlu  dilakukan  untuk  mencegah  dan/atau  mengurangi  kerugian  yang ditimbulkan akibat banjir. Komponen-komponen pokok dalam upaya pengendalian banjir yaitu:
a) Manajemen sumber daya air
b) Manajemen tata ruang
c) Manajemen ancaman bencana, dan
d) Manajemen kawasan pesisir
Secara  umum  terdapat  dua  jenis  pengendalian,  yaitu  pengendalian  banjir  secara  struktural (reboisasi  lahan,  pembangunan  infrastruktur  bangunan  pengendali  aliran,  kanalisasi  dan  lainnya) serta  pengendalian  banjir  non-struktural  meliputi  pengendalian  tata  ruang,  peningkatan  kesadaran masyarakat, pemetaan daerah rawan banjir dan sebagainya.

## 2.1.2 Kategori Banjir
1 Kumpulan  data digital  point yang  tersimpan  dalam  xyz  dan  dapat  membentuk  berbagai  permukaan.  DEM  dalam pengertian  yang  luas  sehingga  di  perlukan  penyebutan  permukaan  tertentu  yang  dimaksud  (Rudiger  Köthe,  scilands GmbH, 04/2000)
2 Metode yang sering digunakan untuk menilai tindakan yang dikaitkan dengan perbandingan bobot antara faktor serta perbandingan  alternatif  pilihan.  Salah  satu tool (alat  bantu)  yang  cocok  digunakan  untuk  pemilihan  kandidat  atau pengurutan prioritas adalah Analytic Hierarchy Process (AHP) yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty (1986)
3 Merupakan matriks perbandingan berpasangan untuk menghasilkan bobot relatif antar kriteria maupun alternatif. Suatu kriteria dibandingkan dengan kriteria lainnya dalam hal seberapa penting terhadap pencapaian tujuan di atasnya (Saaty, 1986).
Berdasarkan lokasi sumber aliran permukaannya, banjir dibagi dua yaitu:
a) Banjir kiriman (banjir bandang) adalah banjir yang diakibatkan oleh tingginya curah hujan di daerah hulu sungai.
b) Banjir lokal, yaitu banjir yang terjadi karena volume hujan melebihi kapasitas pembuangan. Berdasarkan mekanismenya, banjir dibagi menjadi 2 jenis yaitu:
a) Regular Flood : Banjir yang diakibatkan oleh hujan.
b) Irregular Flood : Banjir yang diakibatkan selain dari hujan (tsunami, dan lain-lain).

## 2.2 Analisis Hujan
Karakteristik hujan yang perlu ditinjau dalam suatu analisis dan perencanaan hidrologi meliputi:
● Intensitas (i)  adalah  laju  hujan,  yaitu  tinggi  air  persatuan  waktu,  misalnya  mm/menit, mm/jam atau mm/hari.
● Durasi/Lama Waktu (t), adalah panjang waktu di mana hujan turun dalam satuan menit atau jam.
● Tinggi Hujan (d), adalah jumlah atau kedalaman hujan yang dinyatakan dalam ketebalan air di atas permukaan datar, dalam mm
● Frekuensi adalah  kejadian  dan  biasanya  dinyatakan  dengan  kala  ulang/ return period (T), misalnya sekali dalam 2 tahun.
● Luas adalah luas geografis daerah sebaran hujan
Secara kualitatif intensitas curah hujan disebut juga sebagai derajat curah hujan, sebagaimana diperlihatkan dalam tabel 2.1 di bawah ini (Suripin, 2004).
Tabel 1. Derajat Curah Hujan Derajat Curah Hujan Intensitas Curah Hujan (mm/jam) Hujan sangat lemah < 1,20 Hujan lemah 1,20 – 3,00 Hujan normal 3,00 – 18,0 Hujan deras 18,0 – 60,0 Hujan sangat deras >60,0

## 2.2.1 Hujan Kawasan
Data hujan yang diperoleh dari stasiun pengamatan hujan merupakan hujan yang terjadi pada satu  tempat  atau  titik  saja  ( point rainfall ).  Hujan  sangat  bervariasi  terhadap  tempat  ( space ), sehingga untuk kawasan yang luas satu alat penakar hujan belum dapat menggambarkan hujan yang terjadi di wilayah tersebut. Oleh karena itu diperlukan hujan kawasan yang didapat dari harga rata- rata  curah  hujan  beberapa  stasiun  penakar  hujan  yang  ada  di  dalam  dan/atau  di  sekitar  kawasan tersebut. Adapun analisa hujan kawasan dalam penelitian ini menggunakan metode Isohyet.
Isohyet merupakan kontur yang menghubungkan titik-titik dengan kedalaman hujan yang sama. Apabila  dalam  suatu  daerah  tangkapan  air  (DTA)  terdapat  beberapa  stasiun  pencatat  curah  hujan, maka  penentuan  hujan  wilayah  dihitung  dengan  cara  hasil  rerata  yang  diperoleh  dari  perkalian antara  tinggi  curah  hujan  pada  suatu  tempat  dengan  luas  antar  garis  kontur  yang  bersangkutan. Sedangkan  untuk  menentukan  curah  hujan  pada  suatu  daerah  tangkapan  air  yang  tidak  terdapat stasiun  pencatat  curah  hujan  di  dalamnya,  maka  penentuan  hujan  wilayah  metode  Isohyet  adalah dengan  interpolasi  linier  antar  kontur  hujan/Isoyet  terhadap  lokasi  yang  bersangkutan.  Langkah- langkah perhitungan hujan kawasan metode Isohyet adalah sebagai berikut:
a) Plot data kedalaman air hujan untuk tiap pos penakar hujan pada peta
b) Gambar  kontur  kedalaman  air  hujan  dengan  menghubungkan  titik-titik  yang  mempunyai kedalaman air yang sama.
c) Hitung luas area antara dua garis Isohyet

## 2.2.2  Distibusi Gumbel
Rumus-rumus yang digunakan dalam metode Gumbel untuk menentukan curah hujan rencana adalah sebagai berikut (Soemarto, 1999).
...................................................................................................................................(1) Keterangan:
Xi adalah Hujan rencana periode ulang T tahun (mm) Xrt adalah Nilai tengah sampel (mm) s adalah standar deviasi sampel k adalah faktor frekuensi
Faktor frekuensi (k) diperoleh dari rumus:
.........................................................................................................................................(2)
Keterangan:
Yn adalah harga rata-rata reduced mean (tabel 2)
Sn adalah reduce standar deviation (tabel 3) Ytr adalah reduce variate (tabel 4) Tabel 2. Reduce Mean, Yn N 0 1 2 3 4 5 6 10 0,4952  0,4996  0,5035  0,5070  0,5100  0,5128  0,5157  0,5181  0,5202  0,5220 20 0,5236  0,5252  0,5268  0,5283  0,5296  0,5309  0,5320  0,5332  0,5343  0,5353
30 0,5362  0,5371  0,5380  0,5388  0,5396  0,5403  0,5410  0,5418  0,5424  0,5436
40 0,5436  0,5442  0,5448  0,5453  0,5458  0,5463  0,5468  0,5473  0,5477  0,5481 50 0,5485  0,5489  0,5489  0,5497  0,5501  0,5504  0,5508  0,5511  0,5515  0,5518 60 0,5521  0,5527  0,5524  0,5530  0,5533  0,5535  0,5538  0,5540  0,5543  0,5545
70 0,5548  0,5550  0,5552  0,5555  0,5557  0,5559  0,5561  0,5563  0,5565  0,5567
80 0,5569  0,5570  0,5570  0,5572  0,5576  0,5578  0,5580  0,5581  0,5583  0,5585
90 0,5586  0,5587  0,5587  0,5589  0,5592  0,5593  0,5595  0,5596  0,5598  0,5599 100 0,5600  0,5602  0,5602  0,5603  0,5606  0,5607  0,5608  0,5609  0,5610  0,5611
Tabel 3. Reduce Standard Deviation, Sn N 0 1 2 3 4 5
6 7 8 9 10 0,9496  0,9676  0,9833  0,9971  1,0095  1,0206  1,0316  1,0411  1,0493  1,0565 20 1,0628  1,0696  1,0754  1,0811  1,0915  1,0915  1,0961  1,1004  1,1047  1,1080
30 1,1124  1,1159  1,1193  1,1226  1,1285  1,1285  1,1313  1,1339  1,1363  1,1388
40 1,1413  1,1436  1,1458  1,1480  1,1499  1,1519  1,1538  1,1557  1,1574  1,1590
50 1,1607  1,1623  1,1638  1,1658  1,1681  1,1681  1,1696  1,1708  1,1721  1,1734
60 1,1747  1,1759  1,7770  1,1782  1,1803  1,1803  1,1814  1,1824  1,1834  1,1844
70 1,1854  1,1863  1,1873  1,1881  1,1898  1,1898  1,1906  1,1915  1,1923  1,1930
80 1,1938  1,1945  1,1953  1,1959  1,1973  1,1973  1,1980  1,1987  1,1994  1,2001
90 1,2007  1,2013  1,2020  1,2032  1,2038  1,2038  1,2044  1,2049  1,2055  1,2060 100 1,2065  1,2069  1,2073  1,2081  1,2084  1,2084  1,2087  1,2090  1,2093  1,2096

## Tabel 4. Reduce Variate, Ytr
Periode ulang Tr (Tahun) Reduced Variate, Periode ulang, Tr (Tahun) Reduced Variate, 2 0,3668 100 4,6012 5 1,5004 200 5,2969 10 2,2510 250 5,5206 20 2,9709 500 6,2149 25 3,1993 1000 6,9087 50 3,9028 5000 8,5188 75 4,3117 10000 9,2121

## 2.3 Kelerengan
Kelerengan  adalah  kenampakan  permukaan  alam  yang  memiliki  beda  tinggi.  Apabila  dua tempat yang memiliki beda tinggi dibandingkan dengan jarak lurus mendatar, maka akan diperoleh
besarnya  kelerengan.  Wentworth  mengemukakan  pembuatan  peta  kelas  kelerengan  diperoleh melalui interpretasi peta rupa bumi Indonesia (RBI) dengan rumus sebagai berikut:
(   )
… (3)
Keterangan:
S adalah besar sudut lereng n adalah jumlah kontur yang memotong diagonal jaring ki adalah kontur interval a adalah panjang diagonal jaring dengan panjang rusuk 1 cm.
Tabel 5. Kelas Lereng, Eriko Utama (2012) Kemiringan ( % ) Klasifikasi Kelas Untuk Indeks Banjir 0 – 8 Datar 5 8 – 15 Agak Miring 4 15 – 25 Miring 3 25 - 45 Agak Curam 2 >45 Curam 1

## 2.4 Penggunaan Lahan
Pemanfaatan lahan di wilayah Pulau Bangka dapat dikelompokkan seperti tabel 6 berikut ini: Tabel 6 Pemanfaatan Lahan Pulau Bangka No. Jenis Pemanfaatan Lahan Luas (Ha) Persentase (%) 1 Sawah 17.640 1,51 2 Tegalan/Ladang 155.192 13,32 3 Perkebunan 104.328 8,95 4 Hutan Negara 225.253 19,33 5 Hutan Rakyat 83.345 7,15 6 Rawa 106.481 9,14 7 Kolam/Tebat/Empang 1.104 0,09 8 Rumah /Bangunan 87.142 7,48 9 Lain-lain 384.769 33,02 Jumlah 1.165.254 100,00 Sumber: Kepulauan Babel Dalam Angka BPS, 2012

## 2.5 Sistem Informasi Geografis (SIG)
Sistem informasi mencakup proses-proses sebagai berikut:
1) Input  Data ,  yaitu  proses  pengkonversian  data  analog  kedalam  data  digital  yang  disebut dengan  istilah  digitasi.  Proses  konversi  data  dapat  dilakukan  menggunakan  teknik scanning data untuk SIG dengan teknologi modern.
2) Transformasi  Data ,  yaitu  penyesuaian  data  agar  sesuai  dengan  sistem  seperti  penyesuaian skala, koordinat dan sebagainya.
3) Editing ,  yaitu  proses  koreksi  terhadap  hasil  dari  digitasi  berupa  penambahan  dan/atau pengurangan arc atau feature .
4) Manajemen  Data ,  yaitu  pengolahan  data-data  deskriptif  meliputi  pemberian  label  dan atribut.
5) Query  dan  Analisis ,  dimana query yaitu  proses  analisis  yang  dilakukan  secara  tabular. Sedangkan  analisis  pada  SIG  dibagi  menjadi  2  yaitu  analisis proximity (analisis  geografis berbasis  pada  jarak  antar layer )  dan  analisis overlay (proses  integrasi  data  dari layer yang berbeda).
6) Visualisasi , yaitu pewujudan hasil akhir dalam peta atau grafik.
2.6 Analitycal Hierarchy Process (AHP)
AHP adalah suatu model pendukung keputusan yang menguraikan masalah multi-faktor atau multi-kriteria  yang  kompleks  menjadi  suatu  hierarki,  yang  dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty (1993).  Saaty  mendefinisikan  hierarki  sebagai  representasi  dari  sebuah  permasalahan  yang kompleks  dalam  suatu  struktur  multi-level  dimana  level  pertama  adalah  tujuan,  yang  diikuti  level faktor,  kriteria,  sub-kriteria,  dan  seterusnya.  AHP  sering  digunakan  sebagai  metode  pemecahan masalah dibandingkan dengan metode yang lain karena alasan-alasan sebagai berikut:
1. Struktur  yang  berhierarki,  sebagai  konsekuensi  dari  kriteria  yang  dipilih,  sampai  pada  sub- kriteria yang paling dalam.
2. Memperhitungkan validitas sampai dengan batas toleransi inkonsistensi berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh pengambil keputusan.
3. Memperhitungkan daya tahan output analisis sensitivitas pengambilan keputusan.

## 2.7 Matrix Pairwise Comparison
Konsep  dasar  dari  AHP  adalah  penggunaan matrix pairwise  comparison (matriks perbandingan berpasangan) untuk menghasilkan nilai bobot relatif antar kriteria maupun alternatif. Suatu  kriteria  dibandingkan  dengan  kriteria  lainnya  dalam  hal  seberapa  penting  terhadap pencapaian tujuan di atasnya (Saaty, 1986). Peralatan utama AHP adalah sebuah hierarki fungsional dengan input utamanya persepsi manusia. Keberadaan hierarki memungkinkan dipecahnya masalah kompleks  atau  tidak  terstruktur  dalam  sub  masalah,  lalu  menyusunnya  menjadi  suatu  bentuk hierarki (Kusrini, 2007).
Tabel 7. Skala Perbandingan Berpasangan Tingkat Kepentingan Definisi Keterangan 1 Sama Pentingnya Kedua elemen mempunyai pengaruh yang sama 3 Sedikit lebih penting Pengalaman  dan  penilaian  sangat  memihak  satu  elemen  dibandingkan dengan pasangannya 5 Lebih Penting Satu elemen sangat disukai dan secara praktis dominasinya sangat nyata, dibandingkan dengan elemen pasangannya. 7 Sangat Penting Satu  elemen  terbukti  sangat  disukai  dan  secara  praktis  dominasinya sangat nyata, dibandingkan dengan elemen pasangannya. 9 Mutlak lebih penting Satu  elemen  terbukti  mutlak  lebih  disukai  dibandingkan  dengan pasangannya, pada keyakinan tertinggi. 2,4,6,8 Nilai Tengah Diberikan  bila  terdapat  keraguan  penilaian  di  antara  dua  tingkat kepentingan yang berdekatan.
Penilaian untuk perbandingan antara satu kriteria dengan kriteria yang lain adalah bebas satu sama  lain  sehingga  hal  ini  dapat  mengarah  pada  ketidak-konsistensian.  Saaty  (1990)  telah membuktikan bahwa indeks konsistensi dari matrik ber-ordo “n” dapat diperoleh dengan rumus:
(         ) (   ) … (4)
Keterangan: CI adalah indeks konsistensi ( Consistency Index ) maks adalah nilai eigen terbesar dari matriks ordo “n” Nilai eigen terbesar  diperoleh  dengan  menjumlahkan  hasil  dari  perkalian  jumlah  kolom dengan eigen vector .  Batas  ketidak-konsistensian  diukur  dengan  menggunakan  rasio  konsistensi (CR),  yaitu  perbandingan  antara  indeks  konsistensi  (CI)  dengan  nilai  pembangkit  random  (RI). Nilai ini bergantung pada ordo matriks n. Rasio konsistensi dapat dirumuskan sebagai berikut:
… (5)
Catatan:
Bila nilai CR lebih kecil dari 10%, ketidak-konsistensian pendapat masih dianggap dapat diterima.
Tabel 8. Indeks Random Konsistensi (RI) n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10  11  12  13  14  15
RI 0,00 0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56 1,57 1,59

## III. METODOLOGI

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  ditujukan  untuk  identifikasi  permasalahan  banjir  yang  terjadi  di  Pulau Bangka,  meliputi  sejarah  kejadian  banjir  yang  ada  di  semua  wilayah,  penggunaan  lahan  dan sebagainya. Adapun pengumpulan data meliputi:

## 1) Pengumpulan Data Sekunder
Data sekunder didapatkan dari dinas-dinas setempat yang terkait dengan data yang diperlukan. Adapun  data  sekunder  yang  diperlukan  untuk  mendukung  Analisa  Daerah  Rawan  Banjir  di  Pulau Bangka meliputi:
a) Data  Peta  dasar  topografi,  adalah  data  yang  mengandung  informasi  ketinggian  permukaan bumi
b) Peta  Digital  RBI 4 Skala  1:50.000,  khususnya  untuk  peta  batas  administrasi  dan  penggunaan lahan
c) Data  Curah  Hujan,  yaitu  data  pengukuran  curah  hujan  di  49  stasiun  hujan  di  seluruh  Pulau Bangka selama 34 tahun dari BMKG 5 Provinsi Bangka Belitung

## 2) Pengumpulan Data Primer
Pengumpulan data primer melalui survey langsung ke lapangan untuk mendapatkan informasi kejadian  banjir,  berupa  kunjungan  ke  lokasi-lokasi  banjir  serta  wawancara  dengan  masyarakat setempat.

## 3.2 Alur Penelitian
Alur penelitian merupakan suatu cara atau langkah yang digunakan untuk memecahkan suatu permasalahan dengan mengumpulkan, mencatat, mempelajari dan menganalisa data yang diperoleh. Berikut ini adalah alur yang digunakan dalam penelitian.

## Gambar 1. Alur Penelitian
3.3 Analisa Kerawanan dan Risiko Banjir
4 Rupa Bumi Indonesia yang merupakan peta yang secara resmi dikeluarkan oleh Badan Geospasial Indonesia.
5 Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika, rekap data curah hujan dari tahun 1980 - 2013
START IDENTIFIKASI MASALAH - BANJIR - PETA RAWAN BANJIR HIPOTESA SIG HIDROLOGI METODOLOGI INTEGRASI HIDROLOGI & SIG PENGOLAHAN DATA MENGGUNAKAN SIG ANALISA LAPORAN TUGAS AKHIR END
Analisa ini dilakukan untuk menentukan nilai kerawanan dan risiko  daerah di Pulau Bangka terhadap  bencana  banjir.  Nilai  kerawanan  banjir  ditentukan  dari  total  penjumlahan  skors  seluruh parameter yang dipakai dalam analisis (yang berpengaruh terhadap banjir). Nilai kerawanan didapat dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
∑ ( ) .........................................................................................................................(6) Keterangan:
K  = Nilai Kerawanan W i = Bobot untuk parameter ke-i X i = Skor kelas pada parameter ke-i
Menurut  Kingma  (1991),  penentuan  tingkat  kerawanan  dilakukan  dengan  membagi  sama banyak  nilai-nilai  kerawanan  dengan  jumlah  interval  kelas,  yang  ditentukan  dengan  persamaan sebagai berikut:
..................................................................................................................................................(7) Keterangan I  = Lebar interval R  = Selisih skor maksimum dan skor minimum n  = Jumlah kelas kerawanan banjir
Daerah  yang  sangat  rawan  terhadap  banjir  akan  mempunyai  total  nilai  yang  tinggi,  dan sebaliknya daerah yang tidak rawan terhadap banjir akan mempunyai total nilai yang rendah.

## 3.4 Metode Perencanaan Sistem
Penyusunan  sistem  berbasis  SIG  dimaksudkan  supaya  data  yang  terdapat  dalam database dapat digunakan dalam bentuk spasial maupun non-spasial (tekstual). Hal pokok dalam membangun sistem ini adalah perancangan sistem basisdatanya.  Dalam  pembangunan  dan penerapan teknologi sistem  informasi  geografis,  diperlukan  sebuah  infrastruktur  SIG  yang  merupakan  komponen mendasar yang harus disediakan dalam penerapan teknologi SIG, yang terdiri dari:
● Basisdata (spasial dan non spasial)
● Hardware dan software pendukung
● Sumber Daya Manusia
● Dukungan manajemen
Untuk  membentuk  sebuah  aplikasi  sistem  informasi  geografis  yang  berhasil  guna,  keempat komponen infrastruktur harus tersedia dan berkolaborasi secara sinergis.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Perhitungan Hujan Rencana Gumbel
Perhitungan hujan rencana menggunakan metode Gumbel dilakukan untuk mendapatkan besar hujan rencana periode ulang tertentu.
Tabel 9. Perhitungan Metode Gumbel No x x 2 No x x 2 No x x 2 1 88,0 7744,00 13 64,4 4147,36 25 54,7 2992,09 2 114,6 13133,16 14 74,0 5476,00 26 121,5 14762,25 3 95,5 9120,25 15 152,0 23104,00 27 80,0 6400,00 4 126,0 15876,00 16 113,5 12882,25 28 148,6 22081,96 5 105,4 11109,16 17 162,1 26276,41 29 107,1 11470,41 6 77,9 6068,41 18 68,8 4733,44 30 92,0 8464,00 7 135,1 18252,01 19 101,3 10261,69 31 66,5 4422,25 8 96,8 9370,24 20 90,7 8226,49 32 66,5 4422,25 9 87,6 7673,76 21 96,4 9292,96 33 96,5 9312,25 10 96,9 9389,61 22 99,0 9801,00 34 93,5 8742,25 11 62,0 3844,00 23 75,6 5715,36  jumlah ∑x = ∑x 2 =
12 86,5 7482,25 24 93,6 8760,96 3290,6 340810,48 ̅ ̅ (      ) ̅̅̅ √                      √ n  =  34 --------- Y = 0,5231 1,1332 b = ̅ ̅ = 84,949
Dengan memasukkan nilai (dari tabel  4 reduce  variate) pada persamaan  diatas, diperoleh besaran tinggi hujan rencana untuk periode ulang tertentu:
Periode ulang 2 Tahun
= 22,621 (0,3668) + 84,949 = 93,246 mm Periode ulang 5 Tahun = 22,621(1,4999)+ 84,949 = 118,878 mm Periode ulang 10 Tahun = 22,621(2,2502) + 84,949 = 135,851mm Periode ulang 25 Tahun = 22,621(3,1985) +84,949 = 157,302 mm

## 4.2 Sebaran Hujan Isohyet
Pembuatan  sebaran  hujan  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Isohyet  dengan  bantuan ArcGIS  10.1.  Langkah-langkah  pembuatan  sebaran  hujan  Isohyet  dalam  ArcGIS  adalah  sebagai berikut:
1) Siapkan data Curah Hujan dalam bentuk Ms. Excel
2) Data hujan  yang berupa  data atribut akan digabung dengan data stasiun  hujan pada ArcGIS 10.1 untuk  selanjutnya  membuat  DEM  menggunakan  metode  IDW.  Hasil  dari  IDW  harus dibuatkan  ke  dalam  bentuk  5  kelas  dengan  menggunakan Reclass pada ArcGIS  10.1. Selanjutnya  data  dirubah  dari  raster  menjadi  polygon  dengan  metode Conversion. Dengan menggunakan Geoprosessin g,  layer  hasil  IDW  dapat  dipotong  ( Clip )  dengan  peta administrasi. Hasil akhir dibuatkan dalam peta tematik.

## 4.3 Membuat Peta Kelerengan
Data yang digunakan adalah peta kontur dari data Rupa Bumi Indonesia (RBI) menggunakan ArcGIS  10.1.  Langkah-langkah  pembuatan  peta  kelerengan  menggunakan  ArcGIS  10.1  adalah sebagai berikut:
1) Data  kontur  dikonversi  ke  dalam  bentuk  raster  menggunakan  metode Conversion  Tool , dengan cara memilih to Raster, lalu pilih Polyline to Raster . Selanjutnya dengan membuat slope dengan cara memilih Surface pada Spatial Analysis dan pilih Slope.
2) Kemudian  hasil Slope diklasifikasikan  menggunakan  metode Reclass .  Hasilnya  dibuatkan dalam peta tematik seperti pada gambar di bawah ini
Gambar 2. Peta Sebaran Hujan Isohyet Gambar 3. Peta Kelerengan

## 4.4 Peta Penggunaan Lahan
Peta  penggunaan  lahan  dibuka  dalam  ArcGIS  10.1  dan  dibuatkan  dalam  tematik.  Data penggunaan lahan yang telah memiliki data atribut selanjutnya ditambahkan data atribut baru yang menyatakan kelas kerawanan berdasarkan dari penilaian expertize judgement (validasi pakar). Data atribut yang ditambahkan berisi nilai kelas kerawanan berdasarkan penggunaan lahan dimana nilai kelas tertinggi  adalah tingkat  kerawanan banjir paling tinggi.  Berikut ini adalah tabel  pengkelasan berdasarkan  penggunaan  lahan  di  Pulau  Bangka.  Hasil  dari  pengkelasan  selanjutnya  dibuatkan dalam  bentuk  tematik.  Adapun  peta  rawan  banjir  berdasarkan  penggunaan  lahan  di  Pulau  Bangka adalah seperti yang ditampilkan pada gambar 4 di bawah ini.

## Gambar 4. Peta Penggunaan Lahan
Tabel 9 Kelas Rawan Landuse Kelas Rawan Penggunaan Lahan 5 Tambang,  Danau/  Kolong  air, Sawah, sungai/rawa 4 Ladang, Perumahan 3 Perkebunan, emak/belukar 2 Hutan sekunder 1 Hutan Primer

## 4.5 Analisa AHP ( Pairwise Comparison )
Analisa  AHP  dengan  metode Pairwise  Comparison ditujukan  untuk  menentukan  tingkat kepentingan  (skala  prioritas)  dari  parameter  curah  hujan,  kelerengan  dan  penggunaan  lahan  yang dipakai  sebagai  parameter  pada  analisa  daerah  rawan  banjir  ini.  Kriteria  yang  digunakan  atas  tiga parameter yang digunakan adalah sebagai berikut:
 Parameter  penggunaan  lahan  1  kali  lebih  penting  dari  hujan  dan  2  kali  lebih  penting  dari kelerengan.
 Parameter hujan 1 kali lebih penting dari kelerengan Langkah analisa Matrix Pairwisse Comparison adalah sebagai berikut:
1) Buatkan matrix  pairwise  comparison (tabel  10),  lalu  ubah  matriks  dalam  bentuk  desimal (tabel 11)
Tabel 10. Matrik Pairwise Comparison Landuse Rainfall  Slope Landuse 1 2 3 Rainfall ⁄ 1 2 Tabel 11. Matrix Comparison Bentuk Desimal Landuse  Rainfall  Slope Landuse 1,000 2,000 3,000 Rainfall 0,500 1,000 2,000 Slope 0,333 0,500 1,000
Slope ⁄ ⁄ 1 Jumlah 1,833 3,500 6,000 2) Bagi elemen dengan jumlah kolom (tabel 12), dan Hitung Eigen Vector (jumlah baris dibagi oleh jumlah kriteria) (tabel 13).
Tabel 12 Matrix Pairwise Comparison Landuse  Rainfall  Slope Landuse 0,454 0,571 0,500 Rainfall 0,237 0,286 0,333 Slope 0,182 0,143 0,167 Tabel 13 Matrix Pairwise Comparison L R S Jumlah Baris Eigen Vector *L 0,545  0,571  0,500 1,617 0,539 *R 0,273  0,286  0,333 0,892 0,297 *S 0,182  0,143  0,167 0,491 0,164 *L adalah landuse *R adalah rainfall *S adalah slope
3) Menghitung  rasio  konsistensi,  yaitu  menentukan  nilai  Eigen  maksimum  (λmaks)  yang diperoleh  dengan  menjumlahkan  hasil  perkalian  jumlah  kolom  tabel  11  matriks Pairwise Comparison ke bentuk desimal dengan Eigen Vector Normalisasi tabel 13. Diperoleh nilai λ maks = 3,01118326

## 4) Menghitung indeks konsistensi (CI)
Rasio konsistensi, RC = ⁄ nilai RI untuk n = 3 adalah 0,58 (daftar indeks random konsistensi (RI))
CI  = 0,00559631 RI  = 0,58
CR = 0,00964074 karena  CR  <  0,100  maka  preferensi pembobotan adalah konsisten.
5) Nilai Bobot tiap kriteria berdasarkan nilai jumlah baris dikalikan Eigen Vector Normalisasi
Tabel 14. Hasil AHP Pairwise Comparison JB EV Hasil Ket Bobot *L 1,617 0,539 0,871 Sangat penting 0,87 *R 0,892 0,297 0,265 Penting 0,27 *S 0,491 0,164 0,080 Rata-rata 0,08 *JB adalah jumlah baris  *EV adalah Eigen Vector
Sehingga  berdasarkan  pembobotan Pairwise  Comparison maka  rumus  untuk  kriteria  Peta rawan banjir di Pulau Bangka adalah: Z= (0,87*Landuse) + (0,27*Rainfall) + (0,08*Slope) Dimana Z adalah jumlah total nilai rawan banjir.

## 4.6 Overlay Intersection
Pada  proses overlay digabungkan  peta-peta  yang  telah  dibuat  dan  diklasifikasikan  masing- masing menjadi 5 kelas. Berikut langkah overlay menggunakan metode intersection ArcGIS 10.1. 1) Tambahkan peta dari masing-masing parameter, tambahkan pula peta administrasi kabupaten.
2) Pada Arctoolbox pilih Analysis Tool , pilih Overlay , pilih Intersect dan masukkan masing- masing parameter sesuai dengan nilai pembobotannya dari yang memiliki nilai bobot terbesar sampai terkecil.
3) Masukkan nilai pembobotan AHP Pairwise Comparison dengan cara menambahkan Atribut Feild baru  “Bobot”.  Dengan  menggunakan Field  Calculator ketik  rumus  jumlah  total  nilai rawan  banjir  (hasil  AHP  metode  Pairwise  Comparison  [(0,87*landuse)+(0,27*curah hujan)+(0,08*slope)]
4) Buatkan dalam bentuk tematik
5) Hasilnya seperti pada gambar 5 dan dijelaskan pada keterangan tabel 15 di bawah ini.

## Gambar 5. Peta Rawan Banjir Pulau Bangka
Keterangan: Tabel 15. Kelas dan Tingkat Kerawanan Kelas Intersection Tingkat Kerawanan 1,54 – 2,54 Paling Aman 2,54 – 3,28 Aman 3,28 – 4,20 Terancam 4,20 – 5,15 Rawan 5,15 – 6,10 Paling Rawan
Sistem  informasi  geografis  juga  memiliki  kemampuan  untuk  menghitung  luas  dari  masing- masing tingkat kerawanan seperti berikut:
1) Buatkan data field atribut baru pada hasil intersection , berupa luas dan zona.
2) Pada kolom luas gunakan Calculate Geometry untuk menghitung luasnya.
3) Untuk  mengisi  kolom  zona  gunakan Field  Calculator ,  dengan  memasukkan  ketentuan berdasarkan  dari  tabel  15.  Adapun  hasil  persentase  luas  zona  banjir  di  Pulau  Bangka  adalah sebagai berikut:
Gambar 6. Persentase Daerah Banjir
Berikut  ini  adalah  luas  lokasi  banjir  di  Pulau Bangka: Tabel 16. Luas Zona Banjir Level Luas (Km2) Paling Aman 2304,10 Aman 3985,41 Sedang 2105,88 Rawan 1980,74 Paling Rawan 779,00 V. PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
1) Berdasarkan survei langsung ke daerah lokasi banjir, selain banyak alih fungsi lahan, sungai di beberapa lokasi memerlukan revitalisasi baik akibat sedimentasi yang berasal dari tambang rakyat ataupun dari sampah-sampah yang menghalangi aliran air.
2) Berdasarkan  analisa  masing-masing  parameter,  didapatkan  hasil  bahwa  parameter  landuse menjadi yang paling berpengaruh terhadap kejadian banjir di Pulau Bangka.
3) Pembobotan yang dilakukan dengan menggunakan AHP Pairwise Comparison menghasilkan bobot untuk landuse 0.87, untuk hujan 0.27 dan untuk kelerengan 0.08.
4) Dari hasil overlay intersection didapatkan tingkatan kerawanan banjir dari yang paling aman hingga  paling  rawan.  Luas  daerah  yang  paling  aman  banjir  adalah  20,66%,  aman  35.7%, terancam 18,88%, rawan 17,76% dan paling rawan banjir 6,98%.
5) Banjir yang terjadi di Pulau Bangka terjadi karena kondisi penggunaan lahan yang telah kritis.

## 5.2 Saran
1) Harus ada studi kasus secara mendalam terhadap daerah yang diketahui paling rawan terhadap banjir di Pulau Bangka.
2) Parameter  penelitian  perlu  ditambah  dengan  parameter  lainnya  yang  lebih  lengkap  untuk mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat  misalnya  parameter  geologi,  hidrogeologi  dan sebagainya.
Aman 35.73% Paling Aman 20.66% Paling Rawan 6.98% Rawan 17.76% Sedang 18.88%

## Persentase Daerah Banjir
3) Perbaikan lahan rusak akibat tambang timah harus segera diperbaiki, untuk mencegah  banjir dimasa yang akan datang.
4) Karena  banjir  di  Pulau  Bangka  lebih  besar  pengaruh  dari  aktivitas  manusia,  maka  perlu mengajak  seluruh  lapisan  untuk  peduli  terhadap  lingkungan  sekitar  juga  perlu  dilakukan penataan ruang yang lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
1) Badan Pusat Statistik Provinsi Kepulauan Bangka Belitung
2) Eriko Utama (2013). Modul Pelatihan ArcGIS 10.1, diproduksi oleh Comlabs USDI ITB.
3) Hartanto, (2006) Spatial Analyst
Interpolasi
Grid dari Data Titik
http://hartanto.wordpress.com/2006/sa-interpolasi-grid-dari-data-titik/
4) Mudidah,  Retno  (2011),  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  Pemetaan  Lahan  Pertanian  di Wilayah Mojokerto, ITS, Surabaya.
5) Nugraha,  Surya  (2009).  Sistem  Informasi  Geografis  Pendukung  Penentuan  Daerah  Rawan Banjir  Studi  Kasus  Kota  Surabaya,  Tugas  Akhir,  Fakultas  Teknologi  Informasi,  ITS, Surabaya.
6) Paimin,  Sukresno  dan  Pramono,  2009,  Teknik  Mitigasi  Banjir  dan  Tanah  Longsor, TROPENBOS INTERNATIONAL INDONESIA PROGRAME, Balikpapan
7) Program  for  Hydro  Risk  Disaster  Mitigation  in  Secondaries  Cities  in  Asia,  BANJIR  & UPAYA PENANGGULANGANNYA
8) Pusat  Kajian  Strategis  Departemen  Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan  Rakyat  Republik Indonesia  (2009).  Pengurangan  Risiko  Banjir  Bagi  Kota-Kota  Utama  di  Indonesia, http://www.pu.go.id/isustrategis/view/26
9) Suripin (2004). Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan, Andi, Yogyakarta 10) Syaiful, Rifan (2012). Mengenal Metode AHP
http://funpreuneur.blogspot.com/2012/02/mengenal-metode-ahp-disertai-studi.html?m=1
11) Watson Donald, FAIA, DESIGN FOR FLOODING & resilience to climate change
12) Sudaryoko, Pedoman Penanggulangan Banjir, Departemen Pekerjaan Umum