## Pemodelan Sistem Dinamik Mitigasi Banjir Untuk Mengurangi Luas Sawah Terdampak Banjir Di Jawa Timur: A System Thinking Approach
Raulia Riski 1) * , Anisa Dzulkarnain 2) , Adzanil Rachmadhi Putra 3) , Julieta Arneysa Nixieshakira 4) , Siti Nur Fadhilah 5) , Yanuar Cahyo Eko Wahana 6)
Universitas Telkom 1,2,3,4,5,6) riskiraulia@telkomuniversity.ac.id 1) * , anisadzulkarnain@telkomuniversity.ac.id 2) , adzrachmadhip@telkomuniversitysurabaya.ac.id 3) , julieta@student.telkomuniversity.ac.id 4) , sitinurfadhilah@student.telkomuniversity.ac.id 5) , yanuarcy@student.telkomuniversity.ac.id 6)

## Abstrak
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  Agraris  terbesar  di  dunia,  yang  artinya  sebagian  besar penduduk Negara Indonesia bekerja di sektor pertanian, termasuk di Jawa Timur. Salah satu media databooks juga mencatatkan bahwa Jawa Timur adalah provinsi dengan luas lahan pertanian seluas 1.7 hektare. Namun sayangnya, Jawa Timur juga tercatat sebagai daerah yang sering terjadi banjir. Dimana tercatat sejumlah 211 kasus banjir yang melanda Jawa Timur pada tahun 2022. Beberapa kasus banjir yang terjadi juga mempengaruhi rasio jumlah lahan pertanian produktif yang ada di area Jawa Timur. Penelitian ini mengadopsi metode System Dynamic untuk mengidentifikasi faktor aktor- faktor  yang  mempengaruhi  banjir,  terutama  pada  sektor  pertanian,  kemudian  mengidentifikasi penanganan  dan  pencegahan  banjir  tersebut  untuk  mengurangi  jumlah  sawah  yang  terdampak. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kualitatif dengan sumber data primer maupun sekunder dari  website  pemerintah  maupun  jurnal  terdahulu.  Penelitian  ini  disajikan  dalam  bentuk  analisis diagram  kausatik  mengenai  mitigasi  banjir  pada  sektor  pertanian  di  Jawa  Timur.  Hasil  penelitian menunjukkan ada  tujuh  submodel  yang saling mempengaruhi dalam  sistem  mitigasi bencana banjir dalam  penelitian ini,  yaitu  economic  vulnerability, physical vulnerability, flood vulnerability, social vulnerability, adaptive capacity, flood risk, dan flood hazard.
Kata kunci : mitigasi bencana banjir, sawah, sistem dinamik, pemodelan, diagram kausatik

## Abstract
[ System Dynamics Model of Flood Mitigation to Reduce the Flood-Affected Rice Fields Area in East Java: A System Thinking Approach ] Indonesia is one of the largest agricultural countries in the world, which means that the majority of the Indonesian population works in the agricultural sector, including in East Java. One of the media databooks also noted that East Java is a province with an agricultural land area of 1.7 hectares. However, unfortunately, East Java is also listed as an area that frequently experiences flooding. A total of 211 cases of flooding were recorded that hit East Java in 2022. Several cases of flooding that occurred also affected the ratio of the amount of productive agricultural land in the  East  Java  area.  This  research  adopts  the  System  Dynamic  method  to  identify  the  factors  that influence flooding, especially in the agricultural sector, then identify the handling and prevention of flooding to reduce the number of affected rice fields. This research is a qualitative descriptive study with  primary  and  secondary  data  sources  from  government  websites  and  previous  journals.  This research  is  presented  in  the  form  of  a  causal  diagram  analysis  regarding  flood  mitigation  in  the agricultural  sector  in  East  Java.  The  research  results  show  that  there  are  seven  sub-models  that influence  each  other  in  the  flood  disaster  mitigation  system  in  this  research,  namely  economic vulnerability, physical vulnerability, flood vulnerability, social vulnerability, adaptive capacity, flood risk, and flood hazard.
Keywords : flood mitigation, rice field, system dynamics, modeling, causal diagram

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara kepulauan terbesar sekaligus  salah  satu  negara  agraris  terbesar  di  dunia, dimana sekitar 40% mata pencaharian masyarakatnya adalah bertani [1]. Dari seluruh wilayah di Indonesia, Provinsi  Jawa Timur menyumbang jumlah luas lahan
sawah terbesar dengan luas sawah mencapai 25% dari luas  wilayahnya  [2].  Menurut  Dinas  Pertanian Tanaman Pangan Jawa Timur, luas lahan sawah di Jawa Timur pada tahun 2017 mencapai 1,17 juta Ha [3], dari total luas Jawa Timur yaitu sekitar 4,8 juta Ha. Dengan luas  lahan  sawah  yang  besar  tersebut,  Jawa  Timur
DOI: http://dx.doi.org/10.21111/fij.v9i1.11903 Diterima: 8 April 2024
menjadi provinsi penghasil padi terbanyak di Indonesia dengan  produksi  padi  pada  tahun  2023  mencapai  95 ribu  ton  GKG  (gabah  kering  panen)  [4].  Kondisi georafis yang sesuai  untuk lahan sawah dan produksi padi  yang  selama  ini  sudah  dihasilkan  ini  tentunya perlu dipertahankan dari berbagai gangguan, termasuk bencana alam banjir.
Banjir merupakan salah satu bencana alam yang paling  sering  terjadi  di  Indonesia  [5].  Dampak  banjir pada lahan sawah diantaranya adalah pada pola tanam, biaya  produksi,  hasil  produksi  padi,  dan  pendapatan petani [6], dimana dampak ini tentu semakin parah jika banjir  terjadi  saat  proses  penanaman  sedang berlangsung.  Untuk  itu  mitigasi  banjir  sangat diperlukan untuk meminimalisir risiko-risiko tersebut.
Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk mitigasi  bencana  adalah  melalui  pemodelan  dan simulasi.  Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah dilakukan untuk membantu pihak-pihak terkait melihat dan  memetakan  variabel-variabel  penyebab  banjir sebagai  bentuk  pencegahan  maupun  sebagai  upaya pengurangan  risiko  banjir.  Penelitian  yang  dilakukan oleh  Sariasih  di  tahun  2022  mencoba  memetakan provinsi-provinsi rawan banjir di Indonesia menggunakan visualisai dashboard yang menampilkan data  jumlah  korban,  jumlah  kerugian,  dan  jumlah banjir,  dengan  hasil  yang  menunjukkan  bawah  tiga provinsi paling rawan banjir di Indonesia adalah Jawa Tengah, Jawa Barat, dan  Jawa Timur  [7].  Pemodelan daerah rawan banjir juga telah dibuat dalam penelitian yang  dilakukan  oleh  Latue  dkk  di  tahun  2023 menggunakan metode Multi-Criteria Analysis (MCA), dengan studi kasus Kecamatan Sirimau [8]. Salah satu hasil  penelitiannya  adalah  daerah  rawan  banjir merupakan daerah yang berada di dekat sungai.
Pada  penelitian  ini  digunakan  sistem  dinamik untuk modelkan beberapa kemungkinan skenario yang dapat dilakukan oleh para pengambil keputusan untuk mengurangi risiko banjir pada lahan pertanian di Jawa Timur. Sistem dinamik sudah banyak digunakan untuk memodelkan  sistem-sistem  yang  kompleks,  termasuk sistem  pertanian  maupun  sistem  mitigasi  bencana. Penelitian  oleh  Perrone  dkk  pada  tahun  2019 menggunakan  sistem  dinamik  untuk  memodelkan sistem flood  risk  management dengan  studi  kasus sebuah  Sungai  di  Italia  [9].  Pada  penelitian  tersebut dibuat  sebuah  model  yang  menunjukkan  hubungan keterlibatan antar setiap pemangku kepentingan dalam mengelola  risiko  banjir.  Penelitian  lainnya  juga dilakukan  oleh  Pagano  dkk  mengenai  pemodelan sistem  untuk  pengurangan  risiko  banjir  di  Slovenia menggunakan  sistem  dinamik  [10].  Pagano  dkk membuat  model  tersebut  untuk  mengukur  pengaruh variabel-variabel Nature Based Solutions (NBS) seperti pengelolaan  sungai,  dan socio-institutional  measures seperti peraturan pemerintah, dalam mengurangi risiko banjir.
Sistem dinamik terdiri dari dua diagram utama yang  pengerjaannya  dilakukan  berurut,  yaitu  pada tahap awal ada pengembangan Causal Loop Diagram
(CLD)  dan  selanjutnya  adalah  pengembangan Stock and Flow Diagram (SFD). Penelitian ini berfokus pada pengembangan CLD sebagai tahap pemetaan hubungan sebab  akibat  dari  variabel-variabel  pembentuk  sistem mitigasi  banjir  di  Jawa  Timur.  Dalam  sistem  yang dibangun  ini,  variabel  yang  menjadi  tolak  ukur  akhir pengujian adalah luas sawah terdampak banjir di Jawa Timur. Hal ini sejalan dengan tujuan penelitian ini yaitu untuk  mengetahui  variabel-variabel  apa  saja  yang berkaitan  dengan  mitigasi  banjir  di  Jawa  Timur  dan bagaimana  hubungan  sebab  akibat  diantara  variabel- variabel  tersebut.  Hasil  penelitian  berupa  sebuah konsep sistem yang digambarkan  menggunakan CLD yang telah dikembangkan dan dikelompokkan ke dalam beberapa submodel untuk digunakan sebagai landasan pada  penelitian  lebih  lanjut  mengenai  mitigasi  banjir pada lahan sawah di Jawa Timur.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini  dijelaskan  mengenai  metode penelitian  yang  digunakan,  termasuk  di  dalamnya adalah  tahapan  penelitian,  teori  mengenai  sistem  dan pemodelan,  sistem  dinamik,  bencana  banjir,  dan mengenai mitigasi banjir.

## 2.1. Tahapan Penelitian
Terdapat  tujuh  tahapan  penelitian  dalam sistem dinamik, yaitu tahap identifikasi permasalahan dan  tujuan,  tahap  idenfikasi  variabel  ( boundary adequacy ),  tahap  pendefinisian  sistem  (CLD), formulasi  model  (SFD),  pengembangan  persamaan model,  validasi  model,  dan  skenarioisasi  [11]. Penelitian ini mencakup 3 tahapan awal dari pemodelan sistem dinamik, dimana penelitian ini dimulai dengan identifikasi  permasalahan  dan  tujuan  yang  berkaitan dengan kondisi maupun sistem mitigasi bencana banjir di  Jawa  Timur,  khususnya  yang  berdampak  pada produktivitas  lahan  pertanian.  Kemudian  dilanjutkan dengan  identifikasi  variabel-variabel  yang  berkaitan dengan  penelitian  yang  akan  diinputkan  pada pemodelan  sistem  dinamik yang  dikembangkan.  Lalu diakhiri dengan pemodelan dan analisis model kausatik dari sistem mitigasi bencara banjir di Jawa Timur untuk mengurangi luas sawah terdampak banjir.

## 2.2. Sistem dan Pemodelan
Sistem  adalah  kumpulan  entitas  yang bertindak  dan  berinteraksi  bersama-sama  untuk mencapai tujuan tertentu, sedangkan model merupakan representasi  dari  suatu  sistem  nyata[12].  Adapun keuntungan  penggunaan  model  dalam  penelitian dengan pendekatan sistem adalah: (1) memungkinkan dilakukannya penelitian lintas sektoral dengan cakupan yang  luas;  (2)  eksperimen  dapat  dilakukan  terhadap sistem tanpa mengganggu sistem yang sebenarnya; (3) dapat  dengan  bebas  menentukan  tujuan  kegiatan pengelolaan dan perbaikan sistem yang diteliti; dan (4) model  yang  dihasilkan  dapat  digunakan  untuk memprediksi  perilaku  dan  keadaan  sistem  di  masa depan[12].
2.3. Sistem Dinamik
Salah  satu  praktik  yang  menerapkan  konsep pemodelan  sistem  adalah  sistem  dinamik,  dimana penggunaannya  dikhususkan  untuk  memodelkan aliran,  proses,  dan  hubungan  antar  pemangku kepentingan  pada  sistem  yang  kompleks[13],  [14]. Beberapa  sistem  kompleks  yang  peernah  dimodelkan dalam  sistem  dinamik  diantaranya  adalah  sistem transportasi[12],  sistem  pertanian/  agraris[15],  [16], termasuk sistem mitigasi bencana[17].
2.4. Bencana Banjir pada Lahan Sawah di Jawa Timur Banjir  merupakan  salah  satu  bencana  sosial- alam  yang  serius  dan  berdampak  terhadap  kehidupan sosial-ekonomi[17],  dimana  bencana  banjir  dapat menimbulkan  kerugian  yang  lebih  besar  jika  terjadi peningkatan  frekuensi,  peningkatan  kedalaman  dan luas  banjir  akibat  perubahan  iklim  di  musim tertentu[18].  Pada  tahun 2023  di  Jawa  Timur  tercatat luas lahan sawah terdampak banjir mencapai 3.923 Ha, dimana  sebanyak 20% dari luas sawah terdampak ini mengalami  gagal  panen  [19].  Jika  dibandingkan dengan  total  luas  lahan  sawah  di  Jawa  Timur,  maka angka  ini  tidak  terlalu  signifikan  berpengaruh  pada petani  maupun  hasil  panen  total.  Namun  jika  dilihat lebih  detail  per  kabupaten,  hasilnya  akan  cukup signifikan,  dimana  Kabupaten  Bojonegoro  dan Kabupaten  Lamongan  masing-masing  mengambil kurang lebih sebesar 10% dari luas sawah terdampak banjil di Jawa Timur, diikuti oleh Kabupaten Ponorogo sebesar  7%  [19].  Pada  daerah-daerah  seperti  ini  lah diperlukan mitigasi banjir yang lebih efektif.
2.5. Mitigasi Banjir Mitigasi  merupakan  rangkaian  usaha  untuk mengurangi  risiko  bencana,  termasuk  tindakan pencegahan  sebelum  bencana  terjadi  hingga penanganan  setelah  bencana  terjadi  [20].  Beberapa rencana  mitigasi  banjir  sudah  banyak  diteliti  pada penelitian-penelitian  sebelumnya  diantaranya  seperti mitigasi  banjir  melalui  analisis  perencanaan  mitigasi melalui  pengujian  variabel-variabel  yang  dapat mengurangi  risiko  banjir  [8],  [10],  maupun  rencana mitigasi  banjir  secara  praktikal  [21].  Penelitian  ini termasuk dalam kategori yang pertama.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini berfokus pada 3 tahapan awal dari pemodelan  sistem  dinamik.  Dengan  identifikasi permasalahan  dan  tujuan  yang  sudah  dijelaskan sebelumnya,  maka  bagian  ini  akan  membahas mengenai  tahapan  selanjutnya,  yaitu  penetapan boundary  adequacy dan  pembuat  pola  dasar  sistem menggunakan CLD.
3.1. Boundary Adequacy Boundary  adequacy berisi  daftar  variabel- variabel  yang  saling  berpengaruh  dalam  pembuatan
model  sistem  dinamik.  Tabel  1  menunjukkan  daftar boundary adequacy dari sistem mitigasi banjir di Jawa Timur.  Variabel-variabel  dalam boundary  adequacy didapatkan  dari  data-data  primer  maupun  sekunder. Data primer yang digunakan dalam membangun model pada  penelitian  ini  merupakan  data  yang  didapatkan dari Badan Pusat Statistik, dengan periode tahun yang dipakai adalah dari tahun 2000 sampai 2022. Selain itu terdapat  data-data  sekunder  yang  diambil  dari penelitian-penelitian terdahulu terkait dengan penerapan  sistem  dinamik  dan  pengurangan  risiko banjir pada lahar pertanian.
Tabel 1. Boundary Adequacy Model Sistem Dinamik untuk Mengurangi Luas Sawah Terdampak Banjir di Jawa Timur No.  Variabel Satuan 1 Conversion land area of East Java Ha 2 Rice Field area of East Java Ha 3 Population density ratio Dmnl 4 Social vulnerability index Dmnl 5 East java population Dmnl 6 Adaptive capacity index Dmnl 7 Economic vulnerability index Dmnl 8 Ratio of productive rice field Dmnl 9 Financial loss to farmers Rupiah 10 Potential damage to agriculture production Ha 11 Rice Stock Ton/Year 12 Flood intensity mm/Year 13 Rainfall mm 14 Upstream runoff m 3 /second 15 Water level risk to rice field Dmnl 16 Flood vulnerability index Dmnl 17 Physical vulnerability index Dmnl 18 Flood risk Dmnl 19 Number of regulations unit 20 Number of river revitalization unit 21 Flood hazard Dmnl 22 Gradient Dmnl 23 Land cover Dmnl
Source: [10], [22], [23]
3.2. Pola Dasar Sistem
Model  yang  dikembangkan  dalam  penelitian ini adalah sebuah sistem mitigasi bencana banjir yang bertujuan  untuk  meningkatkan  produktifitas  sawah. Pola  dasar  sistem  pada  penelitian  ini  digambarkan melalui causal  loop  diagram (CLD)  atau  diagram kausatik  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Diagram kausatik ini merupakan diagram dengan loop tertutup dengan  loop  R  ( reinforce )  sebagai  loop  utama dikarenakan loop ini  secara  langsung  melibatkan variabel  yang menjadi tujuan dari penelitian ini yaitu variabel ratio of productive ricefield , dan dua variabel yang  direncanakan  sebagai  skenario  penelitian,  yaitu variabel number of regulation dan variabel number of
river revitalization . Loop R pada model ini diimbangi oleh dua loop B (balance) yaitu loop B1 dan loop B2.
Gambar 1. Diagram Kausatik Sistem Mitigasi Banjir di Jawa Timur
Penggambaran  hubungan  sebab  akibat  antar variabel  pada  Gambar  1  didasarkan  pada  variabel- variabel  yang  telah  didefinisaikan  sebelumnya  pada Tabel  1.  Keterhubungan  variabel-variabel  pada Gambar 1 dapat dikategorikan kedalam tujuh submodel untuk  memudahkan  pengembangan  model  ke  tahap selanjutnya. Submodel-submodel tersebut adalah flood vulnerability, economic vulnerability, physical vulnerability,  social  vulnerability, dan adaptive capacity , flood risk , dan flood hazard .
1. Submodel Flood Vulnerability
Gambar 2. Submodel Flood Vulnerability Kerentanan adalah rangkaian kondisi memengaruhi kemampuan masyarakat dalam melakukan  pencegahan  mitigasi,  baik  dalam  hal persiapan  maupun  Tindakan  [24].  Indeks  kerentanan banjir  dipengaruhi  oleh  indeks  kerentanan  social, indeks  kerentanan  ekonomi  dan  indeks  kerentanan fisik[23]. Indeks kerentanan banjir merupakan variabel penting dalam mengukur risiko banjir.
2. Submodel Economic Vulnerability

## Gambar 3. Submodel Economic Vulnerability
Indeks  kerentanan  ekonomi  merupakan variabel yang penting dalam mengukur mitigasi banjir [23]. Jika dikembangkan, variabel ini bergantung pada variabel-variabel  lain  terkait  dengan  lahan  sawah produktif.
3. Submodel Physical Vulnerability
Gambar 4. Submodel Physical Vulnerability
Indeks kerentanan fisik merupakan kerentanan  yang  terkait  dengan  kondisi  lahan pertanian[23]. Dalam penelitian ini, indeks kerentanan fisik dipengaruhi oleh penurunan luas lahan sawah dan peningkatan konversi lahan di Jawa Timur.
4. Submodel Social Vulnerability
Gambar 5. Submodel Social Vulnerability
Pada  penelitian  ini,  indeks  kerentanan  sosial bergantung  pada  jumlah  populasi  dan  kepadatan penduduk di Jawa Timur.
5. Submodel Adaptive Capacity
rainfall upstream runoff water level risk to ricefield potential damage to agriculture production + + flood vulnerability index social vulnerability index population density ratio physical vulnerability index East Java population economic vulnerability index ratio of productive ricefield adaptive capacity index number of regulation number of river revitalization - + + + + + + + B2 + + Ricefield area of East Java + Rice stock + - Financial loss to farmers + flood intensity + - + + - conversion land area of East Java - + B1 flood hazard flood risk + gradient land cover + + + - - + R flood vulnerability index social vulnerability index physical vulnerability index
economic vulnerability index + + + rainfall upstream runoff water level risk to ricefield potential damage to agriculture production + + economic vulnerability index ratio of productive ricefield - + Rice stock + Financial loss to farmers + flood intensity + - + + - physical vulnerability index Ricefield area of East Java + conversion land area of East Java - + B social vulnerability index population density ratio East Java population + +
Gambar 6. Submodel Adaptive Capacity
Submodel adaptive  capacity merupakan variabel  penting  lainnya  dalam  sistem  ini  dimana mencakup dua variabel yang dapat dijadikan skenario untuk mencapai tujuan penelitian. Pada penelitian ini, jumlah  regulasi  terkait  mitigasi  banjir  dan  jumlah revitalisasi  sungai  menjadi  indikator  penting  dalam menghitung  indeks  kapasitas  adaptif  (mitigasi  banjir) [10].  Oleh  karena  itu  kedua  variabel  tersebut  dapat dijadikan  skenario  untuk  mengurangi  luas  sawah terdampak banjir pada sistem yang dikembangkan.
6. Submodel Flood Risk
Gambar 7. Submodel Flood Risk
Menghitung  risiko  banjir  diperlukan  untuk mengetahui  luas  sawah  produktif  yang  terdampak banjir.  Luas  sawah  produktif  yang  terdampak  banjir pada penelitian ini dimasukkan ke dalam variabel rasio produktivitas lahan padi.
7. Submodel Flood Hazard
Gambar 8. Submodel Flood Hazard
Peningkatan  bahaya  banjir  berbanding  lurus dengan  peningkatan  curah  hujan,  kemiringan  lahan, dan tutupan lahan (tanah kosong).

## 4. KESIMPULAN
Sistem mitigasi banjir merupakan sebuah sistem kompleks  yang  dapat  dipetakan  menggunakan  sistem dinamik.  Hasil  analisis  menyimpulkan  terdapat  23 variabel  utama  pembentuk  sistem  mitigasi  banjir  di Jawa  Timur.  Variabel-variabel  ini  telah  dipetakan
dalam  sebuat  diagram  kausatik  dengan  tujuan  utama pengembangannya  adalah  untuk  mengurangi  jumlah lahan sawah terdampak banjir di Jawa Timur. Dari hasil pemetaan  ini,  ditemukan  7  klasifikasi  atau  submodel untuk  pengembangan  sistem  ke  tahap  selanjutnya. Ketujuh  submodel  tersebut  adalah economic vulnerability, physical vulnerability, flood
vulnerability,  social  vulnerability  index,  adaptive capacity, flood risk, dan flood hazard . Secara  umum,  diagram  kausatik  yang  telah dibuat  memiliki  tiga  lapisan  yang  berpusat  pada submodel flood vulnerability index , dimana submodel ini  terbangun  dari  pengembangan  tiga  submodel  lain yang  menjadi  lapisan  kedua  yaitu economic vulnerability  index,  physical  vulnerability  index ,  dan social  vulnerability  index .  Adapun  sisa  submodel lainnya  merupakan lapisan ketiga  pembangun lapisan kedua.  Klasifikasi  atau  submodel  ini  penting  dibuat sebagai  langkah  awal  dalam  pengembangan  model sistem dinamik. Hasil klasifikasi ini diharapkan dapat membantu  pengembangan  model-model  terkait maupun  pengembangan  model  lanjutan  dari  sistem dinamik dalam kasus serupa.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] Q.  Ayun,  S.  Kurniawan,  and  W.  A.  Saputro, “Perkembangan Konversi Lahan Pertanian Di Bagian Negara Agraris,” Vigor J. Ilmu Pertan. Trop. Dan Subtrop. , vol.  5, no. 2, pp. 38 – 44,
2020, doi: 10.31002/vigor.v5i2.3040.
[2] Nurhadi,  “5  Provinsi  dengan  Lahan  Sawah Terluas  di  Indonesia,  Jawa  Timur  Urutan Pertama,”
national.tempo.co , 2021.
https://nasional.tempo.co/read/1514503/5- provinsi-dengan-lahan-sawah-terluas-di- indonesia-jawa-timur-urutan-pertama (accessed Mar. 14, 2024). [3] BPS, “Luas Lahan Sawah Menurut Kabupaten/Kota  dan  Jenis  Pengairan  di Provinsi  Jawa  Timur,”  Surabaya,  2019. [Online]. Available: https://jatim.bps.go.id/statictable/2019/10/11/1 835/luas-lahan-sawah-menurut-kabupaten- kota-dan-jenis-pengairan-di-provinsi-jawa- timur-hektar-2017.html
[4] Badan  Pusat  Statistik,  “Luas  Panen  dan Produksi  Padi  di  Indonesia  2023  (Angka Sementara),” Badan Pus. Stat. , vol. 2023, no. 68,  pp.  1 – 8,  2023,  [Online].  Available: https://www.bps.go.id/pressrelease/2023/10/1 6/2037/luas-panen-dan-produksi-padi-di- indonesia-2023--angka-sementara- .html#:~:text=Produksi  beras  pada  2023 untuk,sebesar 31%2C54 juta ton.
[5] D.  A.  N.  Putra,  Wiyanti,  and  R.  Suyatro, “Aplikasi  Sistem  Informasi  Geografis  untuk Pemetaan Potensi Banjir pada DAS Banyualit di  Kabupaten  Banyuwangi  Jawa  Timur,” J. Agroekoteknologi Trop. , vol. 11, no. 1, pp. 60 – 67, 2022, [Online]. Available: adaptive capacity index number of regulation number of river revitalization + + flood vulnerability index ratio of productive ricefield
adaptive capacity index + flood hazard flood risk + - - + rainfall flood hazard + gradient land cover + +
https://ojs.unud.ac.id/index.php/JAT/article/do wnload/86606/44505
[6] M. Hanifah and N. E. Putri, “Impact of Flood on  Rice  Business  Income  in  Ibul  Besar  I Village Pemulutan DistrictOgan Ilir Regency,” vol. 6051, no. 3, pp. 562 – 571, 2022.
[7] F.  A.  Sariasih,  “Implementasi  Business Intelligence Dashboard dengan Tableau Public untuk  Visualisasi  Propinsi  Rawan  Banjir  di Indonesia,” J. Pendidik. Tambusai , vol. 6, pp. 14424 – 14431, 2022.
[8] P. C. Latue, J. S. I. Septory, G. Somae, and H. Rakuasa, “Pemodelan Daerah Rawan Banjir di Kecamatan  Sirimau  Menggunakan  Metode Multi- Criteria  Analysis  (MCA),” J.  Perenc. Wil. dan Kota , vol. 18, no. 1, pp. 10 – 17, 2023,
doi: 10.29313/jpwk.v18i1.1964.
[9] A. Perrone, A. Inam, R. Albano, J. Adamowski, and A. Sole, “A participatory system dynamics modeling  approach  to  facilitate  collaborative flood  risk  management:  A  case  study  in  the Bradano River (Italy),” J. Hydrol. , vol. 580, p. 124354,
2020, doi:
10.1016/j.jhydrol.2019.124354.
[10] A. Pagano, I. Pluchinotta, P. Pengal, B. Cokan, and  R.  Giordano,  “Engaging  stakeholders  in the  assessment  of  NBS  effectiveness  in  flood risk  reduction:  A  participatory  System Dynamics  Model  for  benefits  and  co-benefits evaluation,” Sci. Total Environ. , vol. 690, pp. 543 – 555, 2019, doi: 10.1016/j.scitotenv.2019.07.059. [11] E.  Suryani,  R.  A.  Hendrawan,  and  U.  E. Rahmawati, Implementasi  Model  Simulasi Sistem  Dinamik  Dalam  Industri  Jagung , September. Yogyakarta: DEEPUBLISH, 2021.
[12] R. Riski, E. Suryani, U. E. Rahmawati, and G. A.  Cahyandini,  “System  Dynamics  Model  of Transit Oriented Development Implementation to  Reduce  Carbon  Emission  from  Urban Transportation,” IPTEK  J.  Proc.  Ser. ,  vol.  0,
no.
6, p. 440, 2021, doi: 10.12962/j23546026.y2020i6.11140.
[13] U.  E.  Rahmawati,  E.  Suryani,  and  R.  Riski, “System Thinking Approach to Increase  Eco - Friendly  Maize  Production  to  Support  Food Security,” IPTEK J. Proc. Ser. , vol. 6, pp. 17 – 23, 2021.
[14] M.  R.  Aprillya,  E.  Suryani,  and  A. Dzulkarnain,  “System  Dynamics  Simulation
Model to Increase Paddy Production for Food Security,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , vol. 5, no. 1, p. 67, 2019, doi: 10.20473/jisebi.5.1.67- 75.
[15] S.  S.  N.  Abadi,  E.  Suryani,  and  R.  A. Hendrawan,  “Pengembangan  Model  Sistem
Dinamik untuk
Meningkatkan Kinerja Distribusi  Pupuk  Urea  (Studi  Kasus:  PT Petrokimia  Gresik),” Fountain  Informatics  J. , vol.  6,  no.  2,  p.  61,  2021,  doi:
10.21111/fij.v6i2.4782.
[16] E. Suryani, U. E. Rahmawati, and A. A. Zahra, “Improving  Maize  Production  and  Farmers’ Income  Using  System  Dynamics  Model,” J. Agric. Sci. , vol. 14, no. 6, pp. 68 – 95, May 2022,
doi: 10.5539/jas.v14n6p68.
[17] J. Rehman, O. Sohaib, M. Asif, and B. Pradhan, “Applying  systems  thinking  to  flood  disaster management  for  a  sustainable  development,” Int. J. Disaster Risk Reduct. , vol. 36, p. 101101, 2019, doi: 10.1016/j.ijdrr.2019.101101.
[18] Y.  S.  M.  Simanjuntak,  R.  Suwarman,  and  E. Riawan, “( Studi Kasus : Banjir Tahun 2019 Di Baleendah , Jawa Barat ) Analysis of Rainfall Characteristics Causes of Long Duration Flood ( Case Study : 2019 Floods in Baleendah , West Java ),” J. Sumber Daya Air , vol. 19, no. 1, pp.
29 – 41, 2023. [19] F.  Taselan,  “3.923  Hektare  Sawah  di  Jawa Timur Terdampak Banjir,” mediaindonesia.com , 2023.
https://mediaindonesia.com/nusantara/563221/ 3923-hektare-sawah-di-jawa-timur- terdampak-banjir (accessed Mar. 15, 2024).
[20] R.  F.  Wijayanti,  A.  P.  Putra,  F.  K.  Hartati, Muhajir, and D. Budiyanto, “Pelatihan Mitigasi Bencana  Banjir  Di  SDN  Taman  Kabupaten Sidoarjo Jawa Timur,” vol. 5, no. 1, pp. 848– 854, 2024.
[21] D. Pratiwi and N. A. A. Adma, “Perencanaan Penggunaan  Lubang  Biopori  Sebagai  Salah Satu Mitigasi Banjir Perkotaan Pada Jl. Seroja, Kecamatan  Tanjung  Senang,” JICE  (Journal Infrastructural Civ. Eng. , vol. 2, no. 02, p. 46, 2021, doi: 10.33365/jice.v2i02.1319.
[22] A.  Dzulkarnain,  E.  Suryani,  and  M.  R. Aprillya, “Analysis of flood identification and mitigation for disaster preparedness: A system thinking  approach,” Procedia  Comput.  Sci. , vol.  161,  pp.  927 – 934,  2019,  doi:
10.1016/j.procs.2019.11.201.
[23] R.  M.  Amri et  al. , RBI  Risiko  Bencana Indonesia . Jakarta: BNBP, 2016.
[24] S.  H.  S.  Hengkelare,  O.  H.  A.  Rogi,  and Suryono,  “Mitigasi  risiko  bencana  banjir  di Manado,” J. Spasial , vol. 8, no. 2, pp. 267 – 274,
2021.