Pencitraan Banjir Rob Zona Medan Utara Menggunakan Regresi Logistik dan Artificial Neural Network Serta Global Information System
Imaging the Rob Flood Zone of the North Medan Zone Using Logistic Regression and Artificial Neural Networks and Global Information System
Farino Pyanto *
* Email: hegemoro1612@gmail.com Program Studi Teknik Sipil Universitas Al Azhar
Diterima: 10 Januari 2023 / Disetujui: 30 April 2023

## ABSTRAK
Perlunya  memetakan  zona  terancam  banjir  rob  berdasarkan  faktor-faktor  penyebab  banjir  rob  di wilayah Medan Utara sebagai dasar bagi stakeholder dalam rangka penanganan banjir rob . Indikator kerawanan  terhadap  banjir  rob  mencakup  curah  hujan,  drainage  density,  land  use,  jarak  ke  sungai, jenis  tanah,  elevasi,  kemiringan,  aspek,  jarak  ke  muara.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk memetakan  tingkat  kerawanan  bencana  banjir  rob  di  wilayah  pesisir  utara  Medan  dan mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi banjir rob. Analisis data menggunakan GIS dan regresi logistik  serta  ANN.  Lokasi  penelitian  adalah  kecamatan  Belawan,  Marelan  dan  Labuhan.  Hasil analisis  yang  didapat,  yaitu  faktor  curah  hujan,  drainage  density,  elevasi,  jarak  ke  muara,  aspek berpengaruh  terhadap  kerawanan  banjir  rob.  Sedangkan  indikator  land  use,  jenis  tanah,  jarak  ke sungai,  kemiringan  tidak  berpengaruh  terhadap  kerawanan  banjir  rob.  Hasil  analisis  menunjukkan peringkat  indikator  yang  mempengaruhi  terhadap  kerawanan  banjir  rob  dari  pertama  sampai sembilan  adalah  jarak  ke  muara,  elevasi,  aspek,  jarak  ke  sungai,  jenis  tanah,  land  use,  kemiringan, curah  hujan  dan  drainage  density.  Sampel  209  dengan  9  dan  7  faktor  didapat  ketepatan  model penelitian  sebesar  86,1%.  Hasil  penelitian  dengan  rumus  MAPE  menunjukkan  akurasi  data  train percobaan  1  sebesar  64,5662%  dan  data  tes  percobaan  1  sebesar  75,7515%.  Sementara  data  train percobaan 2 sebesar 70,5429% dan data tes percobaan 2 sebesar 78,5544%.
Kata Kunci: Banjir Rob, Regresi Logistik, Artificial Neural Network , GIS

## ABSTRACT
The  need  to  map  tidal  flood  threat  zones  based  on  the  factors  that  cause  tidal  floods  in  the  North Medan  area  as  a  basis  for  stakeholders  in  the  context  of  tidal  flood  management.  Indicators  of vulnerability to tidal flooding include rainfall, drainage density, land use, distance to the river, soil type, elevation, slope, aspect, distance to the estuary. The purpose of this study was to map the level of  vulnerability  to  tidal  floods  in  the  northern  coastal  area  of  Medan  and  identify  the  factors  that influence  tidal  flooding.  Data  analysis  using  GIS  and  logistic  regression  and  ANN.  The  research locations are Belawan, Marelan and Labuhan districts. The results of the analysis obtained, namely the factors of rainfall, drainage density, elevation, distance to the estuary, aspects that influence tidal flood  vulnerability.  While  the  indicators  of  land  use, soil  type,  distance to  the  river,  slope  have  no effect on tidal flood hazard. The results of the analysis show that the ranking of indicators that affect the tidal flood vulnerability from first to nine is distance to the estuary, elevation, aspect, distance to the river, soil type, land use, slope, rainfall and drainage density. Sample 209 with 9 and 7 factors obtained  the  accuracy  of  the  research  model  of  86.1%.  The  results  of  the  study  using  the  MAPE formula  showed  that  the  accuracy  of  the  first  trial  train  data  was  64.5662%  and  the  first experimental test data was 75.7515%. While the data for trial 2 was 70.5429% and the data for trial 2 was 78.5544%.
Keywords : Rob Flood, Logistic Regression, Artificial Neural Networks, GIS
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## A. PENDAHULUAN
Rob  merupakan  banjir  yang  terjadi akibat  pasang  air  laut  yang  menggenangi kawasan  yang  mempunyai  ketinggian lebih  rendah  daripada  permukaan  air  laut pada pasang tertinggi  (Kurniawan, 2014). Rob  terjadi  secara  langsung  dan  tidak langsung.  Bencana  banjir  rob  terjadi secara  langsung  berada  di  tepi  pantai sedangkan  rob  tidak  langsung  ada  pada kawasan  yang  jauh  dari  pantai  tapi berlokasi di drainase tak terawat.
Molana  (2022)  bahwa  banjir  rob merendam sejumlah kawasan di
Kecamatan Medan Belawan, Kota Medan, Sumatera  Utara.  Ketinggian  air  rata-rata mencapai 10  cm hingga  40  cm. Sedangkan  menurut  (Muhari,  2021) Banjir  rob  merendam  15.000  rumah warga di  Kota Medan, Provinsi  Sumatera Utara,  dengan  tinggi  muka  air  (TMA)  70 sentimeter  yang  disebabkan  oleh  pasang air laut. Sebanyak 70.685 jiwa terdampak akibat peristiwa ini.
Kawasan  utara  Kota  Medan  belum memiliki  prasarana  dalam  penanganan pengendalian  banjir  rob  yang  memadai, seperti konstruksi sistem polder. Menurut Sunari  dan  Tarra,  2019  (Jurnal  Seniati 2019  Green  Polder  System:  Kajian Konsep  Infrastruktur  Berkelanjutan  Pada Wilayah  Pesisir  )  polder  adalah  daerah
yang  dibatasi  dengan  baik  dimana  air yang  berasal  dari  luar  kawasan  tidak boleh  masuk,  hanya  air  hujan  pada kawasan  itu  sendiri  yang  dikumpulkan. Dalam  sistem  polder  tidak  ada  aliran permukaan  bebas  seperti  pada  daerah tangkapan  air  alamiah,  tetapi  dilengkapi dengan bangunan pengendali pada pembuangannya  (dengan  penguras  atau pompa)  untuk  mengendalikan  aliran  ke luar  dan  muka  air  di  dalam  polder  (air permukaan maupun air bawah).
Sistem  polder  terpadu  adalah  suatu cara penanganan banjir dengan kelengkapan bangunan sarana fisik, dapat meliputi  saluran  drainase,  kolam  retensi, pintu  air,  serta  pompa,  dikendalikan sebagai satu kesatuan pengelolaan. Diperlukan juga pengendalian volume air, debit  air,  elevasi  muka  air  dan elevasi lahan/lansekap merupakan batasan desain yang mutlak dalam mengoperasikan komponen sistem polder. Hal  lainnya  yang  harus  diperhatikan adalah  kawasan  polder  harus  dibatasi dengan  jelas,  sehingga  elevasi  muka  air, debit  dan  volume  air  yang  dikeluarkan dari sistem dapat dikendalikan.
Penanganan  banjir  rob  kawasan utara  Kota  Medan  memerlukan  kebijakan pemangku  kepentingan  (stake  holder). bencana  banjir  termasuk  salah  satu
permasalahan  pembangunan  infrastruktur Kota  Medan  yang  menjadi  isu  strategis pembangunan  kota  medan.  Perangkat daerah    mempunyai  tugas  menetapkan pedoman  dan  pengarahan  terhadap  usaha penanggulangan  bencana  yang  mencakup pencegahan bencana, penanganan darurat, rehabilitasi  serta  rekonstruksi.    Beberapa kebijakan  diantaranya  adalah  rencana revitalisasi  sungai-sungai  di  kota  Medan, pembersihan drainase, pembangunan tanggul  anti  banjir.  Namun,  kebijakan  ini belum  bisa  terintegrasi  secara  penuh untuk mengatasi bencana banjir rob.
Ribuan  warga  di  kawasan  utara Kota  Medan  kerap  mengalami  banjir  rob akibat  pasang  air  laut  yang  merendam permukiman  mereka.  Daerah  ini  sering dilanda  banjir  rob  yang  datang  secara tiba-tiba  dan  langsung  merendam  rumah warga.  Ketinggian  air  laut  yang  yang masuk ke rumah warga  bisa mencapai  60 sampai  80  centimeter.  Akibat  dari  banjir rob  ini  kenderaan  bermotor  dan  perabot rumah  tangga  milik  warga  rusak.  Meski beberapa  jam  sempat  merendam  kawasan pemukiman  warga  namun  banjir  rob meninggalkan  sisa  derita  masyarakat sekitarnya  serta  menimbulkan  sampah maupun  membuat  kondisi  badan  jalan cepat  rusak  terkena  air  asin  tersebut. Menurut  (Prawira  &  Pamungkas,  2014)
dampak banjir rob di kawasan pantai utara menyebabkan  hilangnya  harta  benda, terendamnya kawasan industri, terganggunya aktivitas pelabuhan, terendamnya  lahan  tambak  sehingga mengurangi mata
pencaharian masyarakat.
Kondisi kawasan utara Kota Medan (pesisir)  yang  seperti  itu  menuntut perhatian  untuk  melakukan  riset  terkait pemetaan daerah rawan banjir rob sebagai upaya  mitigasi  bencana.  Pemetaan  ini dilakukan  agar  stakeholders  memahami faktor-faktor  yang  mempengaruhi  zona dan  tingkat  kerawanan  banjir  rob  di kawasan  utara  Kota  Medan.  Penelitian (Nurdin,
2015) memakai faktor penggunaan lahan,
topografi,
kependudukan sebagai indikator kenaikan muka  air  laut  sehingga  upaya  mitigasi dapat  direncanakan  secara  matang.  Hasil dari penelitian yang dilakukan menunjukan  bahwa  luasan  genangan terjadi  akibat  kenaikan  muka  air  laut  ini bertambah  dari  tahun  ke  tahun.  Faktor  di atas  merupakan  salah  satu  kajian  yang akan dibahas dalam penelitian ini.
Triana  &  Hidayah  (2020)  dalam penelitiannya  tentang  pemetaan  banjir rob.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memetakan  tingkat  kerawanan  bencana banjir  rob  di  wilayah  pesisir  utara
Surabaya,  melakukan  upaya  yang  dapat dilakukan  untuk  mengurangi  risiko  banjir rob, mengidentifikasi adaptasi masyarakat dalam  mengatasi  risiko  banjir  rob  di pesisir  utara  Surabaya.  Hasil  yang diperoleh  dari  penelitian  ini  berupa  peta genangan  banjir  rob  sepanjang  2018  dan juga prediksi  genangan banjir rob dengan beberapa skenario di tahun-tahun berikutnya.  Berdasarkan  hasil  pemetaan tersebut  bahwa  dari  hampir  semua kecamatan yang ada di pesisir berdampak banjir  rob.  Sedangkan  menurut  Nugraha et  al .,  (2015)  yang  melakukan  penelitian tentang  pemetaan  banjir  rob  bertujuan memecahkan  masalah  penataan  dan penyajian  pemetaan  risiko  banjir  rob dengan  mengembangkan  peta  risiko bencana,  validasi  dan  prediksi  banjir  rob dilakukan untuk menghasilkan peta rawan bencana  banjir  rob.  Hasil  penelitian memunculkan  peta  utama  risiko  banjir pasang  surut,  fitur  legenda  peta  online risiko banjir pasang, fitur informasi objek pada  peta  online  resiko  banjir  pasang surut,  fitur  pencarian  objek  pada  resiko banjir pasang surut peta online.
Pemetaan banjir seyogyanya dilakukan melalui perangkat lunak (software)  berbasis  sistem  informasi geografis.  Perangkat  lunak  ini  menjadi alat  utama  sistem  informasi  untuk
memasukkan,  menyimpan,  memanggil kembali,  mengolah,  menganalisis  dan menghasilkan  data  referensi  geografis atau data geospasial.
Kota  Medan  belum  memiliki  peta kerawanan  banjir  rob  yang  akurat.  Jika peta  tersebut  dimiliki  oleh  Kota  Medan, maka  dapat  dijadikan  stakeholder  untuk prioritas  penanganan  mitigasi.  Peta  yang belum  dimiliki  tersebut  mengakibatkan tidak  dapat  melakukan  prioritas  untuk menangani banjir rob. Sebelumnya (Frederick  &  Hariadi,  2016)  meneliti tentang  peta  banjir  rob  dengan  judul “Pemetaan  Banjir  Rob  terhadap  Pasang Tertinggi  di  Wilayah  Pesisir  Kecamatan Medan  Belawan,  Sumatera  Utara”. Tujuan  penelitian  (Frederick  & Hariadi, 2016)  ini    adalah    untuk  mengetahui potensi  banjir  rob  yang  terjadi  di Kecamatan  Medan  Belawan  dengan melakukan  pendekatan  DEM  (Digital Elevation  Model)  dalam  analisis  spasial. Hasil  penelitian  (Frederick  &  Hariadi, 2016)  adalah  peta  potensi  genangan  rob. Namun,  penelitian tidak  memiliki akurasi datanya.
Menurut  (Hendayana  2013),  regresi logistik  adalah  suatu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  mencari  hubungan antara  variabel  respon  yang  bersifat dichotomus (skala nominal/ordinal
dengan  dua  kategori)  dengan  satu  atau lebih  variabel  predictor  berskala  kategori atau kontinu. Model regresi logistik terdiri dari  regresi  logistik  dengan  respon  biner, ordinal, dan multinomial. Regresi logistik biner  adalah  suatu  metode  analisis  data yang  digunakan  untuk  mencari  hubungan antara  variabel  respon/dependen  (y)  yang bersifat biner (dichotomus) dengan variabel  prediktor  (x)  yang  bersifat kategorik atau kontinu.
Penelitian tentang banjir rob dilakukan  oleh  (Saputra,  2019)  mengenai tingkat  kerawanan  banjir  rob  dengan beberapa  faktor.  Saputra  melakukan analisis  data  dengan  menggunakan  AHP (Analitical  Hierarchy  Process).  Penelitian yang  akan  dilakukan  dalam  tesis  ini merupakan  lanjutan  penelitian  Saputra tersebut.  Pembobotan  faktor-faktor  yang dilakukan  secara  AHP  dalam  penelitian Saputra  akan  dianalisis  menggunakan metode  Regresi  Logistik  dan  Artificial Neural  Network  di  karya  ilmiah  ini. Analisis  yang  dihasilkan  melalui  metode ini  dipadukan  di  dalam  sistem  informasi geografis  atau  Geographic  Information System  (GIS).  Menurut  (Saputra,  2019) Hasil  yang  didapatkan  pada  area  Medan utara  bahwa  1.546,89  hektar  mempunyai tingkat  kerawanan  tinggi  sangat  tinggi, sedangkan  4.411,92  hektar  memiliki
tingkat  kerawanan  yang  sedang  terhadap banjir  rob.  Namun,  penelitian  Saputra tidak memiliki akurasi datanya.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk memetakan  tingkat  kerawanan  bencana banjir rob di  wilayah pesisir utara Medan dan mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi banjir rob.

## B. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  jenis penilitian  deskriptif  kuantitatif.  Penelitian ini  dilakukan  dalam  satu  kawasan  dan waktu tertentu, agar mendapatkan gambaran  secara  keseluruhan  tentang mitigasi  banjir  rob  di  wilayah  Medan Utara.Sampel  yang  digunakan  dalam  uji penelitian ini sebanyak 209 lingkungan.
Adapun  sumber  data  sebagai  input dalam  penelitian  ini  adalah  berasal  dari pembobotan faktor curah hujan, drainage density,  tata  guna  lahan,  jarak  dari sungai,  jenis  tanah,  elevasi,  kemiringan, aspek,  jarak  dari  laut  yang  dilakukan secara  AHP  dalam  penelitian  (Saputra, 2019).  Sedangkan  Sumber  data  sebagai output didapat dari angket kuesioner.
Data  untuk  mendukung  kriteria- kriteria dikumpulkan dari hasil penelitian  (Saputra,  2019)  dengan  judul tesis “Pemetaan Zona Rawan Banjir Rob di  Wilayah  Medan  Utara  dengan  AHP dan  GIS”.  Data  juga  dikumpulkan
melalui angket yang disebar kepada lurah dan camat di Kecamatan Medan Belawan, Medan Labuhan, Medan Marelan serta  Badan Penganan Bencana Daerah (BPBD), Dinas  Pekerjaan Umum (PU), Balai Wilayah Sungai (BWS). Data angket  diambil  untuk  mengisi  bagian target ANN yang digunakan sebagai nilai variabel dependen.
Proses  integrasi,  regresi  logistik, ANN  dan  GIS  terdiri  dari  beberapa tahapan,  yaitu:  klasifikasi  faktor  pada peta  eksisting,  klasifikasi  parameter kuesioner.  Proses  klasifikasi  merupakan perubahan-perubahan parameter yang ada di  peta  eksisting  menjadi  nilai  agar  bisa diolah secara aritmatik. Klasifikasi dalam penelitian  dibagi  dengan  5  tingkat  risiko seperti ditunjukkan tabel 1. Klasifikasi ini diterapkan  di  semua  peta  pada  setiap kriteria  dan  proses  klasifikasi  memakai GIS.
Tabel 1. Klasifikasi Tingkat Risiko Tingkat kerawanan banjir rob Skor Notasi warna Sangat  rendah  / very low 1 Hijau Tua Rendah / low 2 Hijau muda Sedang / moderate 3 Kuning Tinggi / high 4 Jingga Sangat  tinggi  / very high 5 Merah

## C. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  analisis  data  memasukkan semua  skor  (nilai)  di  tiap  kriteria  dari
program  GIS  ke  SPSS  untuk  dilakukan analisis  regresi  logistik.  Analisis  regresi logistik terdapat beberapa uji, di antaranya:  Partial  test,  Odds  Ratio  serta klasifikasi.  Nilai uji tersebut  dapat  dilihat tabel  di  bawah  dan  dilengkapi  dengan interpretasinya. Adapun hasil analisis data dengan  Odds  Ratio  adalah  sebagai berikut:
Tabel 2. Odds Ratio untuk Sampel 209 dengan 9 Faktor Simbol Nama Variabel Nilai Exp(b) Odds Ratio X1 .075 X2 .074 X3 .452 X4 2.137 X5 2.008 X6 13.271 X7 .077 X8 .973 X9 25.597
Berdasarkan  hasil  Tabel  2  dapat diinterpretasikan  Odds  ratio  sebagai berikut:
1) Variabel curah hujan dapat meningkatkan  kecendrungan  untuk rawan menjadi 0,075 kali lipat.
2) Variabel  Drainage  Density  dapat meningkatkan  kecendrungan  untuk rawan menjadi 0,074 kali lipat.
3) Variabel land use dapat meningkatkan  kecendrungan  untuk rawan menjadi 0,452  kali lipat.
4) Variabel jarak ke sungai maka dapat meningkatkan  kecendrungan  untuk rawan menjadi 2,137  kali lipat.
5) Variabel jenis tanah dapat meningkatkan  kecendrungan  untuk rawan menjadi 2,008 kali lipat. 6) Variabel elevasi dapat meningkatkan  kecendrungan  untuk rawan menjadi 13,271 kali lipat.
7) Variabel kemiringan dapat meningkatkan  kecendrungan  untuk rawan menjadi 0,077 kali lipat.
8) Variabel  aspek  dapat  meningkatkan kecendrungan  untuk  rawan  menjadi 0,973 kali lipat.
9) Variabel jarak ke laut dapat meningkatkan  kecendrungan  untuk rawan menjadi 25,597 kali lipat.
Tabel 3. Odds Ratio untuk Sampel 209
dengan 7 Faktor Simbol Nama Variabel Nilai Exp(b) Odds Ratio X1 0.115 X2 0.072 X3 0.495 X4 2.317 X5 12.590 X6 0.107 X7 27.232 X8 0.115 X9 0.072 Berdasarkan  hasil  Tabel  2  dapat diinterpretasikan  Odds  ratio  sebagai berikut: 1)
Variabel curah hujan dapat meningkatkan  kecendrungan  untuk rawan menjadi 0,115 kali lipat.
2) Variabel  Drainage  Density  dapat meningkatkan  kecendrungan  untuk rawan menjadi 0,072 kali lipat.
3) Variabel land use dapat
meningkatkan  kecendrungan  untuk rawan menjadi 0,495  kali lipat.
4) Variabel jarak ke sungai maka dapat meningkatkan  kecendrungan  untuk rawan menjadi 2,317  kali lipat.
5) Variabel elevasi dapat meningkatkan  kecendrungan  untuk rawan menjadi 12,590 kali lipat. 6) Variabel kemiringan dapat
meningkatkan  kecendrungan  untuk rawan menjadi 0,107 kali lipat.
7) Variabel jarak ke laut dapat
meningkatkan  kecendrungan  untuk rawan menjadi 27,232 kali lipatBerdasarkan hasil
Tabel 4. Nilai Parsial untuk Sampel 209
dengan 9 Faktor Simbol Nama Variabel Nilai p-value Nilai Parsial X1 1.000 X2 .025 X3 .430 X4 .137 X5 .447 X6 .080 X7 .097 X8 .836 X9 .017 Tabel  4  menunjukkan  sebagian variabel independen nilai p-value Signifikansi <0,05 dan sebagian lagi nilai p-value  Signifikansi  <  0,05.  Artinya sebagian variabel X mempunyai pengaruh parsial  yang  signifikan  terhadap  variabel Y  (ancaman  banjir)  di  dalam  model, sedangkan  sebagian  lagi  tidak.  X1  (curah hujan)  bernilai  Sig.  1,000  >  0,05  yang
berarti tidak memberikan pengaruh parsial signifikan.  X2  (drainage  density)  bernilai Sig. 0,025 < 0,05 yang berarti memberikan  pengaruh  parsial  signifikan. X3  (land  use)  bernilai  Sig.  0,430  >  0,05 yang  berarti  tidak  memberikan  pengaruh parsial  signifikan.  X4  (jarak  ke  sungai) bernilai Sig 0,137 > 0,05 tidak memberikan  pengaruh  parsial  signifikan. X5 (jenis tanah) bernilai Sig 0,447 > 0,05 yang  berarti  tidak  memberikan  pengaruh parsial signifikan.
X6  (elevasi)  bernilai  Sig  0,080  > 0,05  yang  berarti  tidak  memberikan pengaruh parsial signifikan.
X7
(kemiringan)  bernilai  Sig  0,097  >  0,05 yang berarti kemiringan tidak memberikan  pengaruh  parsial  signifikan. X8  (aspek)  bernilai  Sig  0,  836  >  0,05 yang berarti memberikan pengaruh parsial signifikan. X9  (jarak ke  laut) bernilai  Sig 0,017  <  0,05  yang  berarti  memberikan pengaruh parsial signifikan.
Tabel 5. Nilai Parsial untuk Sampel 209
dengan 7 Faktor Simbol Nama Variabel Nilai p-value Nilai Parsial X1 .002 X2 .000 X3 .012 X4 .002 X5 .001 X6 .017 X7 .000 X8 .002 X9 .000 Tabel  5  menunjukkan  sebagian
variabel independen nilai p-value
Signifikansi < 0,05 dan sebagian lagi nilai Signifikansi  <  0,05.  Artinya  sebagian variabel  X  mempunyai  pengaruh  parsial yang  signifikan  terhadap  variabel  Y  di dalam  model,  sedangkan  sebagian  lagi tidak. X1 (curah hujan) bernilai Sig. 0,002 < 0,05 yang berarti memberikan pengaruh parsial  signifikan.  X2  (drainage  density) bernilai  Sig.  0,000  <  0,05  yang  berarti memberikan  pengaruh  parsial  signifikan. X3  (land  use)  bernilai  Sig.  0,012  <  0,05 yang  berarti  tidak  memberikan  pengaruh parsial  signifikan.  X4  (elevasi)  bernilai Sig. 0,002 < 0,05 yang berarti memberikan pengaruh parsial signifikan.
X6  (elevasi)  bernilai  Sig.  0,001  < 0,05  yang  berarti  memberikan  pengaruh parsial signifikan. X7 (kemiringan) bernilai  Sig.  0,017  <  0,05  yang  berarti memberikan  pengaruh  parsial  signifikan. X9  (jarak  ke  laut)  bernilai  Sig.  0,000  < 0,05  yang  berarti  memberikan  pengaruh parsial signifikan.
Adapun  hasil  analisis  data  dengan Nilai  Klasifikasi  untuk  sampel  209 dengan  9  faktor  adalah  46  (tidak  rawan), 163  (rawan)  dan  86,1%  (akurasi). Sedangkan Nilai Klasifikasi untuk sampel 209  dengan  7  faktor  adalah  34  (tidak rawan), 146 (rawan) dan 86,1% (akurasi).
Berdasarkan hasil Data Train percobaan  1  dapat  diambil  interpretasi
0 1 2 3 4 5 6 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 83 85 87 89 91 93 95 97 Y Data Tes Y Data Model
bahwa  terdapat  11  lingkungan  kategori tingkat  kerawanan  sangat  rendah,  22 lingkungan  termasuk  kategori  tingkat kerawanan rendah, 39 lingkungan termasuk  kategori  tingkat  kerawanan sedang,  33  lingkungan  termasuk  kategori tingkat  kerawanan  tinggi,  6  lingkungan
termasuk  kategori  tingkat  kerawanan sangat  tinggi  di  data  angket.  Sedangkan simbol  Y  berarti  nilai  dari  angket  dan simbol Y’ berarti hasil permodelan ANN.
Adapun  grafik  data  train  percobaan 1  dapat  dilihat  di  Gambar  3  sebagai berikut
Gambar 1. Grafik Data Train Percobaan 1
Akurasi  prediksi  permodelan  data train  dapat  dilihat  di  Tabel  6  sebagai berikut
Tabel 6. Akurasi Prediksi Permodelan Data Train Percobaan 1 Dengan Rumus MAPE
∑ |     | 35.4337% Akurasi Prediksi 64.5662%
Berdasarkan  Tabel  6  dapat  diambil interpretasi  bahwa  angka  MAPE  (Mean Absolute Precentage Error) adalah sebesar 35.4337%.  Nilai  akurasi  prediksi  didapat dari  100%  -  angka  MAPE.  100%  - 35.45863% = 64.5662%.
Berdasarkan  data  tes  angket  dan permodelan  percobaan  1  dapat  diambil interpretasi  bahwa  terdapat  0  lingkungan kategori tingkat kerawanan sangat rendah, 19 lingkungan termasuk kategori kerawanan rendah, 42 lingkungan termasuk  kategori  kerawanan  sedang,  33 lingkungan  termasuk  kategori  kerawanan tinggi,  4  lingkungan  termasuk  kategori kerawanan  sangat  tinggi  di  data  tes angket.  Sedangkan  simbol  Y  berarti  nilai dari  angket  dan  simbol  Y’  berarti  hasil permodelan ANN.
Adapun  grafik  data  tes  percobaan  1 dapat dilihat di Gambar 2 sebagai berikut
0 1 2 3 4 5 6 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 83 85 87 89 91 93 95 97 99 101 103 105 107 109 111 Y Data Train Y Data Model Gambar 2. Grafik Data Tes Percobaan 1
Akurasi  prediksi  permodelan  data train  dapat  dilihat  di  Tabel  7  sebagai berikut
Tabel 7. Akurasi Prediksi Permodelan Data Tes Percobaan 1
∑ |     | 24.2485% Akurasi Prediksi
75,7515%
Berdasarkan  Tabel  7  dapat  diambil interpretasi  bahwa  angka  MAPE  (Mean Absolute Precentage Error) adalah sebesar 24.2485%.  Nilai  akurasi  prediksi  didapat dari  100%  -  angka  MAPE.  100%  - 24.2485% = 75.7515%.
Berdasarkan  data  hasil  percobaan  2 dapat  diambil  interpretasi  bahwa  terdapat 10 lingkungan kategori tingkat kerawanan sangat  rendah,  18  lingkungan  termasuk
kategori kerawanan rendah,
50 lingkungan  termasuk  kategori  kerawanan sedang,  46  lingkungan  termasuk  kategori kerawanan tinggi, 24 lingkungan termasuk  kategori  kerawanan  sangat tinggi  di  data  tes  angket.  Sedangkan simbol  Y  berarti  nilai  dari  angket  dan simbol  Y’  berarti  hasil  permodelan  ANN percobaan 4. Adapun grafik data train dan prediksi permodelan data train serta grafik data  tes  dan prediksi permodelan data tes untuk  percobaan  2  dapat  dilihat  pada bagian lampiran.
Adapun perbandingan peta kerawanan  banjir  rob  metode  Regresi
Logistik,    ANN  dan  AHP  ditunjukkan  di
Gambar 3.
Gambar 3. Perbandingan Peta Kerawanan Banjir
Peta  kerawanan  banjir  rob  dari metode  AHP  menggunakan  klasifikasi sebanyak  5  skor,  yaitu:  skor  1  untuk tingkat  kerawanan  sangat  rendah  dengan warna  hijau  tua,  skor  2  untuk  tingkat kerawanan  rendah  dengan  warna  hijau muda,  skor  3  untuk  tingkat  kerawanan sedang  dengan  warna  kuning,  skor  4 untuk  tingkat  kerawanan  tinggi,  skor  5 untuk  tingkat  kerawanan  sangat  tinggi dengan warna merah. Sedangkan wilayah yang  dianalisis  adalah  Kecamatan  Medan Belawan, Medan Labuhan dan Medan.
Pengkategorian  kerawanan  terdiri dari  5  tingkatan  di  Penelitian  Saputra, yaitu:  sangat  rendah,  rendah,  sedang, tinggi,  sangat  tinggi.  Skor  0  sampai dengan 2 masuk tingkat risiko kerawanan yang  sangat  rendah.  Skor  2,01  sampai dengan 3 masuk tingkat risiko kerawanan yang  rendah.  Skor  3,01  sampai  dengan 3,7  masuk  tingkat  risiko  kerawanan  yang sedang.  Skor  3,71  sampai  dengan  4,3
masuk  tingkat  risiko  kerawanan  yang tinggi.  Skor  4,31  sampai  dengan  4,58 masuk  tingkat  risiko  kerawanan  yang sangat  tinggi.  Skor  0  sampai  dengan  3 dikonveriskan  di  penelitian  ini  ke  dalam kategori  tidak  rawan.  Sedangkan  skor 3,01  sampai  dengan  4,5  dikonversikan  di penelitian ini  di dalam kategori rawan.
Peta  kerawanan  banjir  rob  dari penelitian  ini  yang  memakai  metode Regresi Logistik menggunakan klasifikasi sebanyak 2 tingkatan,  yaitu:  skor 0 untuk tidak  rawan  dengan  warna  hijau  muda, skor 1 untuk rawan dengan warna merah. Terdapat beberapa perbedaan data kerawanan  antara  penelitian  Saputra dengan  metode  AHP  dan  penelitian  ini dengan  metode  Regresi  Logistik,  yaitu: 170  dari  209  lingkungan  atau  81,34% memiliki  kategori  yang  sama.  Sedangkan 39  dari  209  lingkungan  atau  18,66% memiliki kategori yang berbeda.
Sementara  itu,  peta  kerawanan banjir  rob  dari  penelitian  ini  yang memakai  metode  ANN  menggunakan klasifikasi  sebanyak  5  tingkatan,  yaitu: sangat  rendah,  rendah,  sedang,  tinggi, sangat  tinggi.  Skor  0  sampai  dengan  1 masuk  tingkat  risiko  kerawanan  yang sangat  rendah.  Skor  1,1  sampai  dengan  2 masuk  tingkat  risiko  kerawanan  yang rendah. Skor 2,1 sampai dengan 3 masuk tingkat  risiko  kerawanan  yang  sedang. Skor  3,1  sampai  dengan  4  masuk  tingkat risiko  kerawanan  yang  tinggi.  Skor  4,1 sampai  dengan  5  masuk  tingkat  risiko kerawanan yang tinggi.
Terdapat  beberapa  perbedaan  data kerawanan  antara  penelitian  Saputra dengan  metode  AHP  dan  penelitian  ini dengan  metode  ANN,  yaitu:  78  dari  209 lingkungan  atau  sekitar  37,32%  memiliki kategori  yang  sama.  Sedangkan  112  dari 209  lingkungan  atau  sekitar  62,68% memiliki  kategori  yang  berbeda. Peta kerawanan  banjir  rob  dari  metode  AHP menggunakan klasifikasi sebanyak 5 skor, yaitu:  skor  1  untuk  tingkat  kerawanan sangat  rendah  dengan  warna  hijau  tua, skor  2  untuk  tingkat  kerawanan  rendah dengan  warna  hijau  muda,  skor  3  untuk tingkat  kerawanan  sedang  dengan  warna kuning,  skor  4  untuk  tingkat  kerawanan tinggi,  skor  5  untuk  tingkat  kerawanan
sangat  tinggi  dengan  warna  merah. Sedangkan wilayah yang dianalisis adalah Kecamatan  Medan  Belawan,  Medan Labuhan dan Medan.
Pengkategorian  kerawanan  terdiri dari  5  tingkatan  di  Penelitian  Saputra, yaitu:  sangat  rendah,  rendah,  sedang, tinggi,  sangat  tinggi.  Skor  0  sampai dengan 2 masuk tingkat risiko kerawanan yang  sangat  rendah.  Skor  2,01  sampai dengan 3 masuk tingkat risiko kerawanan yang  rendah.  Skor  3,01  sampai  dengan 3,7  masuk  tingkat  risiko  kerawanan  yang sedang.  Skor  3,71  sampai  dengan  4,3 masuk  tingkat  risiko  kerawanan  yang tinggi.  Skor  4,31  sampai  dengan  4,58 masuk  tingkat  risiko  kerawanan  yang sangat  tinggi.  Skor  0  sampai  dengan  3 dikonveriskan  di  penelitian  ini  ke  dalam kategori  tidak  rawan.  Sedangkan  skor 3,01  sampai  dengan  4,5  dikonversikan  di penelitian ini  di dalam kategori rawan.
Peta  kerawanan  banjir  rob  dari penelitian  ini  yang  memakai  metode Regresi Logistik menggunakan klasifikasi sebanyak 2 tingkatan,  yaitu:  skor 0 untuk tidak  rawan  dengan  warna  hijau  muda, skor 1 untuk rawan dengan warna merah. Terdapat beberapa perbedaan data kerawanan  antara  penelitian  Saputra dengan  metode  AHP  dan  penelitian  ini dengan  metode  Regresi  Logistik,  yaitu:
170  dari  209  lingkungan  atau  81,34% memiliki  kategori  yang  sama.  Sedangkan 39  dari  209  lingkungan  atau  18,66% memiliki kategori yang berbeda.
Sementara  itu,  peta  kerawanan banjir  rob  dari  penelitian  ini  yang memakai  metode  ANN  menggunakan klasifikasi  sebanyak  5  tingkatan,  yaitu: sangat  rendah,  rendah,  sedang,  tinggi, sangat  tinggi.  Skor  0  sampai  dengan  1 masuk  tingkat  risiko  kerawanan  yang sangat  rendah.  Skor  1,1  sampai  dengan  2 masuk  tingkat  risiko  kerawanan  yang rendah. Skor 2,1 sampai  dengan 3 masuk tingkat  risiko  kerawanan  yang  sedang. Skor  3,1  sampai  dengan  4  masuk  tingkat risiko  kerawanan  yang  tinggi.  Skor  4,1 sampai  dengan  5  masuk  tingkat  risiko kerawanan yang tinggi.
Terdapat  beberapa  perbedaan  data kerawanan  antara  penelitian  Saputra dengan  metode  AHP  dan  penelitian  ini dengan  metode  ANN,  yaitu:  78  dari  209 lingkungan  atau  sekitar  37,32%  memiliki kategori  yang  sama.  Sedangkan  112  dari 209  lingkungan  atau  sekitar  62,68% memiliki kategori yang berbeda.

## D. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  dapat  disimpulkan bahwa hasil uji parsial sampel 209 dengan 9  faktor  menunjukkan  curah  hujan, drainage  density,  land  use,  elevasi  dan
jarak  ke  laut  berpengaruh  signifikan terhadap faktor rawan banjir rob. Hasil uji parsial  sampel  209  dengan  7  faktor menunjukkan  curah  hujan,  drainage density, land use, elevasi dan jarak ke laut berpengaruh  signifikan  terhadap  faktor rawan banjir rob.
Klasifikasi  dalam  penelitian  ini untuk  sampel  yang  sebanyak  209  dengan 9  faktor,  didapat  sejumlah  46  lingkungan tidak  rawan  banjir  rob,  sedangkan  163 lingkungan  rawan  banjir  rob.  Klasifikasi dalam  penelitian  ini  untuk  sampel  yang sebanyak  209  dengan  9  faktor,  didapat sejumlah  34  lingkungan  tidak  rawan banjir  rob,  sedangkan  146  lingkungan rawan  banjir  rob.  Sedangkan  keakuratan model untuk sampel sebanyak 209 dengan 9 dan 7 faktor adalah sebesar 86,1%.
Penelitian  yang  memakai  metode ANN menganalisis dengan dua jenis data, yaitu data train dan tes. Sampel data train percobaan  1  terdiri  dari  111  lingkungan. Sedangkan sampel data tes terdiri dari 98 lingkungan.  Sampel  data  train  percobaan 2  terdiri  dari  148  lingkungan.  Sedangkan sampel data tes terdiri dari 61 lingkungan. Hasil  permodelan  ANN  menunjukkan bahwa akurasi prediksi data train percobaan  1  menggunakan  rumus  MAPE sebesar  64,5662%.  Akurasi  prediksi  data tes  percobaan  1  menggunakan  rumus
MAPE sebesar 75,7515%. Akurasi prediksi  data  tes  train  percobaan  2 menggunakan  rumus  MAPE  sebesar 70,5429%.  Akurasi  prediksi  data  tes percobaan  2  menggunakan  rumus  MAPE sebesar 78,5544%.

## DAFTAR PUSTAKA
Arekhi,  Masters.  (2011).  Modeling  spatial pattern  of  deforestation  using  GIS  and logistic  regression:  A  case  study  of northern  Ilam  forests,  Ilam  province,
Iran. African Journal of Biotechnology,
10(72), 16236–16249.
Asfaw,  T.  N.,  Tyan,  L.,  Glukhov,  A.  V,  & Bondarenko, V. E. (2020). A compartmentalized mathematical model  of  mouse  atrial  myocytes. American  Journal  of  Physiology-Heart and  Circulatory  Physiology,  318(3),
H485–H507 Bernie,  Mohammad.  2020.  Imbauan  BMKG dan  Cerita  Warga  Pesisir  Jakarta Hadapi Banjir Rob. https://tirto.id/imbauan-bmkg-cerita- warga-pesisir-jakarta-hadapi-banjir- rob-erPY.  (Diakses  tanggal  15-01-
2020).
Chandra,  Aldi.  2020.  BMKG  Prediksikan Banjir  Rob,  Warga  Diharap  Waspada. http://www.economiczone.id/read/413/ bmkg-prediksikan-banjir-rob-warga- diharap-waspada.  (Diakses  tanggal  10- 01-2020).
Chang,  K.  (2016).  Geographic  Information System.  International  Encyclopedia  of Geography: People, the Earth, Environment  and  Technology:  People, the Earth, Environment and Technology, 1–9. Darmawan,  K.,  &  Suprayogi,  A.  (2017). Analisis  Tingkat  Kerawanan  Banjir  di Kabupaten Sampang menggunakan Metode Overlay dengan Scoring Berbasis  Sistem  Informasi  Geografis. Jurnal Geodesi Undip, 6 (1), 31–40. Hendayana,  R.  (2013).  Penerapan  Metode Regresi  Logistik  dalam  Menganalisis Adopsi Teknologi Pertanian. Informatika Pertanian. 22(1), 1–9. Falah,  F.,  Rahmati,  O.,  Rostami,  M., Ahmadisharaf, E., Daliakopoulos, I. N.,
&    Pourghasemi,  H.  R.  (2019).
Artificial  neural  networks  for  flood susceptibility  mapping  in  data-scarce urban areas. In Spatial modeling in GIS and  R  for  Earth  and  Environmental
Sciences (. 323–336). Frederick,  H.,  &  Hariadi,  H.  (2016). Pemetaan Banjir Rob Terhadap Pasang Tertinggi di Wilayah Pesisir Kecamatan  Medan  Belawan,  Sumatera Utara. Journal  of  Oceanography,  5  (3),
334–339.
Khambali,  I.,  &  ST,  M.  (2017).  Manajemen Penanggulangan  Bencana.  Yogyakarta : Penerbit Andi.
Kurniawan,  L.  (2014).  Kajian  Banjir  Rob  di Kota  Semarang  (Kasus  Dadapsari). Jurnal  ALAMI:  Jurnal  Air,  Lahan, Lingkungan,  dan  Mitigasi  Bencana,  8 (2).
Mardiatno,  D.  (2018).  Potensi  Sumberdaya Pesisir Kabupaten Jepara. Yogyakarta : UGM PRESS.
Marfai,  M.  A.,  &  King,  L.  (2008).  Potential vulnerability  implications  of  coastal inundation  due  to  sea level  rise for the coastal zone of Semarang city, Indonesia.  Environmental  Geology, 54(6), 1235–1245.
Montgomery,  Douglas  C.  &  Runger,  George
C.  (2014).  Applied  Statistics  and Probability  for  Engineers.  New  York  : John Wiley & Sons.
Muhari, Abdul. (2021). Banjir Rob Merendam  15.000  Rumah  Warga Medan. Badan Nasional Penanggulangan Bencana (https://www.bnpb.go.id/berita/banjib- rob-merendam-15-000-rumah-warga-
medan)
Nugraha,  A.  L.,  Santosa,  P.  B.,  &  Aditya,  T. (2015).  Dissemination  of  tidal  flood risk map using online map in semarang. Procedia  Environmental  Sciences,  23, 64–71.
Nurdin,  R.  (2015).  Komunikasi  dalam
Penanggulangan Bencana. Jurnal Simbolika:  Research  and  Learning  in Communication Study, 1 (1).
Prawira,  M.  P.,  &  Pamungkas,  A.  (2014). Mitigasi Kawasan Rawan Banjir Rob di Kawasan Pantai Utara Surabaya. Jurnal Teknik ITS, 3 (2), C160–C165.
Sanubari, A. R., Kusuma, P. D., Setianingsih,
C.  (2018).  Pemodelan  Prediksi  Banjir Menggunakan Artificial Neural Network. e-Proceeding of Engineering, 4(3), 6276-6282 Saputra, N. A. (2019). Pemetaan Zona Rawan
Banjir  Rob  di  Wilayah  Medan  Utara dengan  AHP  dan  GIS.  Tesis  di Universitas Sumatera Utara
Sari,  Kartika  Indah  &  Tanjung,  Darlina. (2022). Pemetaan Daerah Rawan
Bencana  Kecamatan  Belawan  dengan Aplikasi  Sistem  Informasi  Geografis. Journal  of  Civil  Engineering,  Building
and Transportation, 6 (1), 85-91.
Triana,  Y.  T.,  &  Hidayah,  Z.  (2020).  Kajian Potensi Daerah Rawan Banjir Rob Dan Adaptasi  Masyarakat  Di  Wilayah Pesisir  Utara  Surabaya.  Juvenil:  Jurnal Ilmiah  Kelautan  Dan  Perikanan,  1  (1),
141–150.