## Penentuan Tingkat Kerentanan Banjir Secara Geospasial
Th. Dwiati Wismarini dan Muji Sukur Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Semarang Email: theres31372@gmail.com; muji.sukur@gmail.com

## Abstrak
Daerah rentan banjir adalah daerah yang mudah atau mempunyai kecenderungan untuk terlanda banjir. Maka  kawasan  rentan  banjir  merupakan  kawasan  yang  sering  atau  berpotensi  tinggi  mengalami  bencana banjir.  Daerah  atau  kawasan  tersebut  dapat  diidentifikasi  dengan  menggunakan  pendekatan  geomorfologi khususnya aspek morfogenesa, karena kenampakan seperti teras sungai, tanggul alam, dataran banjir, rawa belakang,  kipas  aluvial,  dan  delta  yang  merupakan  bentukan  banjir  yang  berulang-ulang  yang  merupakan bentuk lahan detil yang mempunyai topografi datar, sesuai karakteristik penyebab banjir.
Sedangkan  tingkat  kerentanan  banjir  dapat  ditentukan  berdasarkan  paramater-parameter  yang berpengaruh  terhadap  terjadinya  banjir.  Dari  beberapa  penelitian  mengenai  banjir,  telah  diketahui  bahwa kondisi lahan seperti penutup lahan, topografi, dan geomorfologi juga curah hujan, sebagai salah satu unsur iklim  yang  utama  adalah  merupakan  faktor-faktor  berpengaruh  dalam  menentukan  terjadinya  banjir  di Indonesia.
Terungkap  juga  bahwa  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  terbukti  mampu  menyediakan  informasi data  geospasial  untuk  setiap  objek  di  permukaan  bumi  secara  cepat.  Sekaligus  juga  mampu  menyediakan sistem  analisa  keruangan  yang  akurat.  Selain  itu,  siapapun  dapat  menggunakan  informasi  tersebut  untuk mengantisipasi  dampak  bencana  baik  untuk  respon  darurat,  pemulihan  pasca  bencana,  penetapan  strategi mitigasi bencana, ataupun perencanaan pembangunan berkelanjutan.
Maka dalam penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan ulasan contoh-contoh parameter, metoda dan tahapan langkah dalam penentuan tingkat kerentanan banjir secara geospasial. Dalam hal ini, parameter rentan  banjir  yang  ditentukan  berdasarkan  aspek  lingkungan,  dapat  diterapkan  untuk  data  geospasial indikator  banjir  dan  yang  nantinya  akan  dibentuk  berupa  data  yang  komprehensif  antara  data  spasial  dan atributnya data non spasial. Kemudian penentuan tingkat kerentanan banjir menggunakan metoda  Analisis Weighted Scorring dalam perhitungan penentuan tingkatan parameter-parameter rentan banjir dan Analisis Penentuan Tingkat Rentan Banjir, sehingga menghasilkan model klasifikasi tingkat rentan Banjir.
Hasil akhir dari penelitian ini adalah menghasilkan suatu model klasifikasi tingkat rentan banjir yang terlihat implementasinya dalam model data tabel untuk data geospasial tingkat rentan banjir.
Kata Kunci : Sistem Informasi Geografis, tingkat rentan banjir, Weighted Scorring, data indikator banjir, model klasifikasi tingkat rentan banjir, Geospasial

## PENDAHULUAN
Daerah  rentan  banjir  adalah  daerah  yang mudah  atau  mempunyai  kecenderungan  untuk terlanda banjir. Daerah tersebut dapat diidentifikasi  dengan  menggunakan  pendekatan geomorfologi  khususnya  aspek  morfogenesa, karena kenampakan seperti teras sungai, tanggul alam,  dataran  banjir,  rawa  belakang,  kipas aluvial,  dan  delta  yang  merupakan  bentukan banjir  yang  berulang-ulang  yang  merupakan bentuk  lahan  detil  yang  mempunyai  topografi
datar.  Maka  kawasan  rentan  banjir  merupakan kawasan  yang  sering  atau  berpotensi  tinggi mengalami  bencana  banjir  sesuai  karakteristik penyebab banjir. (Dibyosaputro, 1984).
Sedangkan tingkat kerentanan banjir dapat ditentukan  berdasarkan  paramater-parameter yang  berpengaruh  terhadap  terjadinya  banjir. Dari  beberapa  penelitian  mengenai  banjir,  telah diketahui  bahwa  kondisi  lahan  seperti  penutup lahan,  topografi,  dan  geomorfologi  juga  curah hujan, sebagai salah satu unsur iklim yang utama
adalah  merupakan  faktor-faktor  berpengaruh dalam menentukan terjadinya banjir di Indonesia. Terungkap  dalam sebuah  penelitian  bahwa berdasarkan  fenomena  geomorfologi,  setiap bentuk lahan bentukan banjir dapat memberikan informasi  tentang  tingkat  kerentanan  banjir beserta karakteristiknya (frekuensi, luas dan lama genangan, bahkan mungkin sumber penyebabnya).  Maka  dapat  dikatakan  bahwa survey  geomorfologi  pada  dataran  aluvial, dataran  banjir  dan  dataran  rendah  lainnya  dapat digunakan untuk memperkirakan sejarah perkembangan  daerah  tersebut  sebagai  akibat terjadinya  banjir  (Oya,  1973  dalam  Suprapto, 1988).
Bahkan tulisan Bokunokoto (2015), terungkap  bahwa  Teknologi  penginderaan  jauh (remote sensing) dan Sistem Informasi Geografis (GIS)  terbukti  mampu  menyediakan  informasi data geospasial untuk setiap objek di permukaan bumi  secara  cepat.  Sekaligus  juga  mampu menyediakan  sistem  analisa  keruangan  yang akurat. Melalui tulisannya, diungkapkan banyak masukan  dalam  pemetaan  rentan  bencana  dan risiko  bencana  dengan  memanfaatkan  teknologi remote  sensing  dan  sistem  informasi  geografis. Peta rentan bencana dan resiko bencana tersebut diharapkan dapat dijadikan acuan untuk membantu  penanganan  bencana  alam  secara cepat  sehingga  meminimalkan  korban  dan kerugian  harta  benda  akibat  bencana,  terutama dalam  menentukan  atau  mengarahkan  daerah yang  diprioritaskan  untuk  segera  ditangani. Selain  itu,  siapapun  dapat  menggunakan informasi tersebut untuk mengantisipasi dampak bencana  baik  untuk  respon  darurat,  pemulihan pasca  bencana,  penetapan  strategi  mitigasi bencana, ataupun perencanaan penggunaan lahan yang  komprehensip  dan  menggabungkannya dengan pembangunan berkelanjutan.
Dari  beberapa  isu-isu  tersebut,  maka pelaksanaan  penelitian  ini  diharapkan  dapat menghasilkan  ulasan  contoh-contoh  parameter, metoda  dan  tahapan  langkah  dalam  penentuan tingkat kerentanan banjir secara geospasial.

## RUMUSAN DAN BATASAN MASALAH
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  dalam penelitian ini dirumuskan permasalahan:
a. Bagaimana peta digital untuk data geospasial indikator  banjir  berbantuan  tools  SIG  yang telah  dilengkapi  data-data  kelas  pada  setiap data indikator banjir dapat digunakan sebagai parameter  penentuan  tingkat  kerentanan banjir  berdasarkan  tingkat  kepentingan  dan dominan  memiliki  faktor  pembobot  dengan urutan dimulai dari yang terbesar.
b. Bagaimana  metode  dan  tahapan  langkah penentuan  tingkat  kerentanan  banjir  dapat diimplementasikan  dengan  menggunakan tools SIG sehingga diperoleh model klasifikasi tingkat kerentanan banjir.
c. Bagaimana  dari  model  klasifikasi  tingkat kerentanan  banjir  dapat  dihasilkan  model data  tabel  atribut  data  spasial  tingkat kerentanan banjir.
Sedangkan batasan masalah dari permasalahan yang dirumuskan adalah:
a. Bagaimana  parameter  rentan  banjir  yang ditentukan  berdasarkan  aspek  Lingkungan, dapat  diterapkan  untuk  data  geospasial indikator  banjir  dan  yang  nantinya  akan dibentuk  berupa  data  yang  komprehensif antara  data  spasial  dan  atributnya  data  non spasial.
b. Bagaimana metode penentuan tingkat kerentanan  banjir  yang  digunakan  yaitu metoda  Analisis  Weighted  Scorring  dapat digunakan  dalam  perhitungan  penentuan tingkatan  parameter-parameter  rentan  banjir dan  Analisis  Penentuan  Tingkat  Rentan Banjir  yang  menghasilkan model  klasifikasi tingkat rentan Banjir.
c. Hasil  akhir  penelitian  adalah  menghasilkan model  klasifikasi  tingkat  rentan  banjir  yang terlihat  dalam  model  data  tabel  untuk  data geospasial tingkat rentan banjir.

## TUJUAN PENELITIAN
Bertitik tolak dari permasalahan yang telah diuraikan dalam latar belakang,  maka penelitian ini adalah bertujuan untuk:
a. Menghasilkan bobot dan skor untuk tiap-tiap kriteria  pada  parameter-parameter  indikator kerentanan banjir berdasarkan tingkat kepentingan  dan  dominan  memiliki  faktor
pembobot  dengan  urutan  dimulai  dari  yang terbesar.
b. Menghasilkan  model  klasifikasi  tingkat kerentanan banjir.
c. Menghasilkan  model  data  tabel  atribut  data spasial tingkat kerentanan banjir.

## MANFAAT PENELITIAN
Manfaat yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah:
a. Dapat memberikan wacana tentang pengimplementasian  analisis  Pembobotan dan  Scoring,  dengan  menggunakan  Metode Weighted Scorring, untuk menghasilkan nilai bobot dan skor tiap-tiap kriteria pada masing- masing parameter indikator kerentanan banjir berdasarkan tingkat kepentingan dan dominan  memiliki  faktor  pembobotan  dari yang terbesar.
a. Dapat memberikan wacana tentang perhitungan  matematis  dalam  menentukan klasifikasi  tingkat  kerentanan  banjir  secara kuantitatif.
b. Dapat memberikan informasi tentang tingkat kerentanan  banjir  baik  berupa  model klasifikasi tingkat kerentanan banjir maupun model  data  tabel  atribut  data  spasial  tingkat kerentanan banjir.
c. Hasil  akhir  penelitian  ini  diharapkan  juga dapat  bermanfaat  untuk  digunakan  dalam penelitian
selanjutnya sebagai
pengembangannya  yaitu  dipakai  sebagai dasar  pembangunan  dan  pembentukan  peta tematik tingkat kerentanan banjir.

## TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  yang  berkenaan  dengan  topik seputar  analisis Spasial  di  bidang  Sistem Informasi Geografis, yang menggunakan berbagai  metoda  dalam  rangka  penyelesaian masalah  yang  berkaitan  dengan  bencana  banjir telah  banyak  dilakukan,  yang  dalam  hal  ini dikarenakan penelitian yang berkaitan dengan hal tersebut telah banyak dibutuhkan di dunia nyata. Sehingga  untuk  hal  inilah  penelitian-penelitian sebelumnya  yang  berasal  dari  penelitian  orang lain telah menginspirasi penelitian ini dalam hal
memberikan  ide  yang  sejenis  ataupun  untuk melanjutkan penelitian sebelumnya yang pernah dilakukan penulis.
Adapun penelitian-penelitian yang dilakukan  para  peneliti  yang  berhubungan dengan  penelitian  yang  dilakukan  penulis  untuk saat  ini  dan  yang  dapat  menginspirasi  penulis seperti berikut ini.
Pertama,  Penelitian  mengenai  Analisis Daerah  Rawan  Longsor  Dengan  Menggunakan Sistem  Informasi  Geografis  Pada  Cagar  Alam Pegunungan Cycloop Distrik Sentani Kabupaten Jayapura. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  serta  menentukan  lokasi  daerah rawan longsor di Kawasan Cagar Alam Cycloop Kabupaten  Jayapura  dan  hasil  analisis  dari penelitian  adalah  Tingkat  kerawanan  sedang (skor 147-192) mendominasi kawasan ini dengan luasan  mencapai  1491  Ha  atau  59,23%  dari seluruh  wilayah  Cagar  Alam  Pegunungan Cycloop Distrik Sentani dan sekitarnya. Kemudian  diikuti  tingkat  rawan  (skor  193-238) seluas 462,5 Ha atau 18,37%, tingkat tidak rawan (skor  55-100)  seluas  361,1  Ha  atau  14,35%, tingkat kerawanan rendah (skor 101-146) seluas 136 Ha atau 5,4 %, dan tingkat sangat rawan (skor 239-285) seluas 66,6 Ha atau 2,65% luas wilayah Distrik  Sentani.  Adapun  hasil  analisis  tingkat kerawanan  longsor  di  daerah  penelitian  ini dipengaruhi  oleh  faktor  kelerengan  lahan, penutupan  lahan,  jenis  tanah  serta  dipicu  oleh tingginya intensitas curah hujan. (Anggara A. S., 2011).
Kedua,  penelitian  yang  berkaitan  dengan tanah  longsor  yang  sering  terjadi  di  Sub  DAS Konto  Hulu.  Dalam  penelitian  tersebut,  untuk mengantisipasi terjadinya tanah longsor di masa mendatang, dibuat peta kerentanan tanah longsor yang  menunjukkan  daerah  berpotensi  longsor. Delapan peta tematik sebagai parameter formula kerentanan  tanah  longsor  dipergunakan  untuk mengembangkan  sebuah  peta  kerentanan  tanah longsor yang meliputi hujan tiga harian kumulatif maksimum,  kemiringan  lereng,  geologi  batuan, keberadaan  patahan,  kedalaman  tanah  regolit, penggunaan  lahan,  keberadaan  infrastruktur jalan,  dan  kepadatan  penduduk.  Penentuan  nilai kerentanan  merupakan  hasil  penjumlahan  dari
perkalian  skor  tiap  parameter  dengan  bobot masing-masing  parameter.  Berdasarkan  nilai kerentanan,  peta  kerentanan  tanah  longsor dihasilkan  dari  analisa overlay hasil  perkalian skor  dan  bobot  kedelapan  parameter  dengan program Sistem Informasi Geografis (SIG). Hasil penelitian ini adalah potensi tanah longsor di Sub DAS Konto Hulu terdiri dari tidak rentan sebesar 1,24%,  agak  rentan  sebesar  12,12%,  sedang sebesar  84,17%,  dan  rentan  sebesar  2,38%, sedangkan  yang  sangat  rentan  ada  tapi  sangat kecil.  Upaya  pengendalian  tanah  longsor dibedakan  menjadi  penanganan  jangka  pendek dengan  metode  mekanis  sesuai  dengan  tingkat kerentanannya  dan  penanganan  jangka  panjang dengan  metode  vegetatif  sesuai  dengan  fungsi kawasan dan tingkat kerentanannya.(Darmawan, dkk., 2014)
Begitu  juga  dengan  Penelitian  tentang Metode Perkiraan Laju Aliran Puncak (Debit Air) sebagai  Dasar  Analisis  Sistem  Drainase  di Daerah  Aliran  Sungai  Wilayah  Semarang Berbantuan  SIG.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  laju  aliran  puncak  pada  Sistem Drainase dengan dilakukannya perhitungan debit air.  Adapun  metode  yang  digunakan  adalah metode  Rasional,  dimana  metode  ini  umum dipakai  karena  sangat  simpel  dan  mudah penggunaannya, namun penggunaannya terbatas untuk  DAS-DAS  dengan  ukuran  kecil,  yaitu kurang  dari  300  ha.  Analisis  intensitas  seragam dan merata di seluruh DAS selama paling sedikit sama  dengan  waktu  konsentrasi  (tc)  DAS. Beberapa  metode  untuk  memperkirakan  laju aliran  puncak  (debit  banjir),  lebih  banyak ditentukan  oleh  ketersediaan  data.  Data  yang digunakan sebagai indikator menentukan wilayah yang  berpotensi  rawan  banjir  berdasarkan indikator  antara  lain  Debit  Air  DAS,  Curah Hujan,  Topografi  dan  penggunaan  lahan. Sedangkan  analisa  pada  sistem  drainase  untuk menentukan  wilayah  yang  berpotensi  banjirnya dengan memanfaatkan aplikasi Sistem Informasi Geografi.  (Wismarini  Th.D.,  Ningsih  D.H.U., 2011).

## TELAAH PUSTAKA

## 1. Bencana Alam (Natural Disaster)
Bencana  Alam  (Natural  Disaster)  secara definitif  adalah  interaksi  dari  bahaya  alam ( natural  hazard )  yang  secara  umum  terjadi  dari kejadian alam yang tiba-tiba (tak terduga), dalam keadaan  rentan  ( Vulnerable  Conditions )  dan mengakibatkan  kerusakan/kerugian  terhadap manusia dan lingkungannya. (Masri and Tipple., 2002). Adapun bahaya alam dapat berupa banjir, gempa bumi, letusan gunung berapi, tsunami dan lain sebagainya. Seperti yang diungkapkan dalam ADPC (2006) bahwa secara umum bahaya dapat diklasifikasikan menjadi:
a. Alam  (Natural  Hazards),  berupa  banjir, gempa bumi, letusan gunung berapi, tsunami, dll.
b. Biologis (Biological Hazard), berupa wabah penyakit dan gangguan pada mahluk hidup.
c. Teknologi  (Technological  Hazards),  berupa kecelakaan industri, kecelakaan transportasi, kecelakaan kimia dan nuklir dll.
d. Sosial (Societal Hazards), berupa kerusuhan massa dll.
Sedangkan  kerentanan  suatu  wilayah dipengaruhi oleh kondisi fisik/lingkungan, sosial ekonomi,  politik,  kelembagaan  serta  tindakan- tindakan  yang  tidak  memperhatikan  prinsip keberlanjutan pada wilayah tersebut.
2. Kerentanan (Vulnerability)
a. Definisi Kerentanan
Kerentanan  (Vulnerability)  didefinisikan sebagai  kondisi  karakteristik  geografis,  sosial, ekonomi, politik, budaya, biologis dan teknologi suatu masyarakat di suatu wilayah untuk jangka waktu  tertentu,  dan  yang  dapat  mengurangi kemampuan  dari  masyarakat  untuk  mencegak, meredam dan mencapai kesiapan ataupun untuk menanggapi  dampak  bahaya  tertentu.  (Cannon, T., 1994).
b. Klasifikasi Faktor Kerentanan
Menurut Davidson (1997) dalam modifikasinya menyatakan bahwa faktor
kerentanan dapat diklasifikasikan sebagai berikut:
1) Kerentanan fisik/infrastruktur, yang menggambarkan  tingkat  kerusakan  yang timbul saat terjadi bencana.
2) Kerentanan  sosial  kependudukan,  yang menunjukkan perkiraan besaran keselamatan jiwa/kesehatan  penduduk  bila  bencana terjadi.
3) Kerentanan  ekonomi,  yang  menggambarkan besarnya  gangguan  serta  kerugian  terhadap aktivitas  ekonomi  komunitas  sehari-hari apabila terjadi bencana.

## c.  Indikator Kerentanan
Dalam  pernyataan  Anderson  (2004), apabila  diinginkan  untuk  mengontrol  dan mengurangi  kerusakan  akibat  bencana,  maka diperlukan identifikasi dan menilai kerentanan di berbagai tempat dan waktu, agar dapat mendesain strategi  yang  efektif  untuk  mengurangi  dampak negatif  dari  bencana.  Dalam  hal  ini  diperlukan analisis  terhadap  kerentanan  bencana.  Maka, untuk  itu  perlulah  diketahui  terlebih  dahulu indikator-indikator  untuk  mengkaji  kerentanan. Adapun  indikator-indikator  tersebut  adalah sebagai berikut:
1) Untuk  indikator  dari  kerentanan  fisik (infrastruktur) dapat dilihat antara lain dari:
a) Persentase kawasan terbangun
b) Kepadatan bangunan
c) Persentase bangunan bertingkat
d) Jaringan listrik
e) Jaringan PDAM
f) Rasio panjang jalan
2) Indikator dari kerentanan sosial dan kependudukan meliputi:
a) Kepadatan penduduk
b) Laju pertumbuhan penduduk
c) Persentase penduduk usia tua-balita
d) Persentase penduduk wanita
3) Beberapa indikator dari kerentanan ekonomi diantaranya adalah:
a) Persentase rumah tangga yang bekerja di sektor  rentan  (sector  yang  rawan terhadap pemutusan hubungan kerja).
b) Persentase rumah tangga miskin
3. Banjir

## a. Definisi Banjir
Banjir  didefinisikan  sebagai  suatu  kondisi yang  mana  air  dalam  saluran  pembuang  (kali) tidak dapat tertampung atau terjadinya hambatan pada  aliran  air  di  dalam  saluran  pembuangan. Dalam hal ini, banjir adalah peristiwa alam yang dapat  menimbulkan  baik  kerugian  harta  benda penduduk  maupun  korban  jiwa.  Maka,  banjir dapat pula dikatakan sebagai kejadian luapan air yang  diakibatkan  bila  penampang  saluran  yang kurang kapasitasnya. (Suripin, 2004).
b. Parameter Penentu Banjir
Parameter yang secara signifikan berpengaruh  pada  terjadinya  banjir  adalah sebagai berikut:
1) Curah Hujan
Curah  hujan  merupakan  data  yang  paling fundamental  dalam  perhitungan  debit  banjir rencana  (design  flood).  Analisis  data  hujan dimaksudkan  untuk  mendapatkan  besaran  curah hujan  dan  analisis  statistik  yang  diperhitungkan dalam  perhitungan  debit  banjir  rencana.  Data curah hujan yang dipakai untuk perhitungan debit banjir  adalah  hujan  yang  terjadi  pada  daerah aliran sungai pada waktu yang sama. Curah hujan yang  diperlukan  untuk  penyusunan  suatu rancangan  pemanfaatan  air  dan  rancangan pengendalian banjir adalah curah hujan rata-rata di  seluruh  daerah  yang  bersangkutan,  bukan curah hujan pada suatu titik tertentu. Curah hujan ini  disebut  curah  hujan  area  dan  dinyatakan dalam  mm  (Sosrodarsono,  2003).  Data  hujan yang  diperoleh  dari  alat  penakar  hujan merupakan  hujan  yang  terjadi  hanya  pada  satu tempat/titik saja ( point rainfall ). Mengingat hujan sangat bervariasi terhadap tempat ( space ), maka untuk kawasan yang luas, satu alat penakar hujan belum  dapat  menggambarkan  hujan  wilayah tersebut.  Dalam  hal  ini  diperlukan  hujan  area
yang  diperoleh  dari  harga  rata-rata  curah  hujan beberapa  stasiun  penakar  hujan  yang  ada  di dalam dan atau di sekitar kawasan tersebut. Curah hujan  area  ini  harus  diperkirakan  dari  beberapa titik  pengamatan  curah  hujan.  Sedangkan  data hujan yang terpilih setiap tahun merupakan hujan maksimum  harian  DAS  untuk  tahun  yang bersangkutan (Suripin, 2004).
Maka  dalam  menentukan  debit  banjir rencana (design flood), diperlukanlah harga suatu intensitas  curah  hujan.  Intensitas  curah  hujan adalah ketinggian curah hujan yang terjadi pada suatu  kurun  waktu  di  mana  air  tersebut berkonsentrasi. Analisis intensitas curah hujan ini dapat  diproses  dari  data  curah  hujan  yang  telah terjadi pada masa lampau (Loebis, 1987).
Sedangkan  untuk  menghitung  intensitas curah  hujan,  dapat  digunakan  beberapa  macam metode,  antara  lain  metode  Dr.Mononobe, metode  Talbot  dan  metode  Tadashi  Tanimoto. Metode Dr.Mononobe, digunakan untuk menghitung  intensitas  curah  hujan  apabila  yang tersedia adalah data curah hujan harian. (Loebis, 1987).  Sedangkan  metode  Talbot,  digunakan apabila data curah hujan yang tersedia adalah data curah  hujan  jangka  pendek.  (Loebis,  1987). Kemudian  untuk  Metode  Tadashi  Tanimoto, mengembangkan  distribusi  hujan  jam-jaman yang dapat digunakan di Pulau Jawa. (Triatmodjo dan Bambang, 2008)
2) Tata Guna Lahan
(Platt,  2004)  Tata  guna  lahan  ( land  use ) merupakan  suatu  upaya  dalam  merencanakan penggunaan  lahan  dalam  suatu  kawasan  yang meliputi pembagian wilayah untuk pengkhususan fungsi-fungsi tertentu, misalnya fungsi pemukiman, perdagangan, industri, dll. Rencana tata guna lahan merupakan kerangka  kerja yang menetapkan keputusan-keputusan terkait tentang lokasi,  kapasitas  dan  jadwal  pembuatan  jalan, saluran air bersih dan air limbah, gedung sekolah, pusat kesehatan, taman dan pusat-pusat pelayanan serta fasilitas umum lainnya.
Sehingga  dalam  hal  ini  tata  guna  lahan dapat didefinisikan sebagai lahan yang dimanfaatkan  oleh  manusia.  Penggunaan  lahan biasanya  sebagai  taman,  kehutanan,  sarana peternakan, dan lahan pertanian (Weng, 2010).
3) Infiltrasi Tanah dan Struktur Tanah
Infiltrasi  tanah  adalah  perjalanan  air  ke dalam  tanah  sebagai  akibat  gaya  kapiler  dan grafitasi.  Proses  terjadinya  infiltrasi  melibatkan beberapa  proses  yang  saling  berhubungan  yaitu proses  masuknya  air  hujan  melalui  pori-pori permukaan  tanah,  tertampungnya  air  hujan tersebut ke dalam tanah dan proses mengalirnya air tersebut ke tempat lain yang dipengaruhi oleh tekstur, struktur, kelembaban, organism, kedalaman dan vegetasi (Asdak. 2004).
Tekstur  tanah  turut  menentukan  tata  air dalam tanah berupa kecepatan infiltrasi, penetrasi dan  kemampuan  pengikatan  air  oleh  tanah serta merupakan  satu-satunya  sifat  fisik  tanah  yang tetap  dan  tidak  mudah  diubah  oleh  tangan manusia  jika  tidak  ditambah  dari  tempat  lain. Besarnya  laju  infiltrasi  tanah  pada  lahan  tak bervegetasi  tidak  akan  pernah  melebihi  laju intensitas hujan, sedangkan pada kawasan lahan bervegetasi,  besarnya  laju  infiltrasi  tidak  akan pernah  melebihi  laju  intensitas  curah  hujan efektif (Asdak, 2004).
4) Kemiringan Lereng
Faktor panjang lereng merupakan perbandingan  tanah  yang  tererosi  pada  suatu panjang  lereng  terhadap  tanah  tererosi  pada panjang  lereng  22,1  m,  sedangkan  faktor kemiringan  lereng  adalah  perbandingan  tanah yang  tererosi  pada  suatu  kemiringan  lahan terhadap  tanah  yang  tererosi  pada  kemiringan lahan  9%  untuk  kondisi  permukaan  lahan  yang sama  (Suripin,  2004).  Kemiringan  lereng mempengaruhi  jumlah  dan  kecepatan  limpasan permukaan,  drainase  permukaan,  penggunaan lahan  dan  erosi.  Diasumsikan  semakin  landai kemiringan  lerengnya,  maka  aliran  limpasan permukaan akan menjadi lambat dan kemungkinan  terjadinya  genangan  atau  banjir menjadi  besar,  sedangkan  semakin  curam kemiringan  lereng  akan  menyebabkan  aliran limpasan permukaan menjadi cepat sehingga air hujan  yang  jatuh  akan  langsung  dialirkan  dan tidak  menggenangi  daerah  tersebut,  sehingga resiko banjir menjadi kecil (Pratomo A.J., 2008). Semakin  landai  daerah  maka  tingkat  kerawanan banjir tinggi begitu pula sebaliknya (Adisasmita dan Raharjo, 2008).
4. Weighted  Scorring  (Pengharkatan  dan Pembobotan) dalam Perhitungan Tingkat Rentan Banjir Metode Weighted Scorring biasa digunakan untuk mengkuantifikasi variabel yang nilainya kualitatif (bukan berasal dari pengukuran).  Jenis  datanya  bersifat  ordinal, dimana nilai tertentu dapat dikatakan lebih tinggi dari  pada  nilai  yang  lain  tetapi  tidak  dapat diketahui  dengan  pasti  seberapa  besar  bedanya. Dalam metode ini, total skor pada tiap komoditi didapatkan  dengan  cara  mengalikan  nilai/skor pada  tiap  komoditi  yang  bersangkutan  dengan nilai  bobot  tertentu  pada  tiap  kriteria  (dengan bobot tiap kriteria bisa berbeda), baru kemudian menjumlahkan  nilai  perkalian  skor  dan  bobot tersebut.
Metode  Weighted  Scorring  dipergunakan bilamana ada kriteria penilai alternatif yang dapat dianggap lebih penting dari yang lain (baik satu kriteria maupun beberapa kriteria).
Penentuan  bobot  kriteria  pada  metode Weighted  Scorring pada  perhitungan  tingkat rentan  banjir  adalah  berdasarkan  tingkat kepentingan  dalam  penilaian  serta  kondisi parameter  indikator  banjir  dan  parameter  yang dominan memiliki faktor pembobot paling besar. Sedangkan pemberian skor dilakukan berdasarkan tingkat pengaruh parameter tersebut terhadap  potensi  terjadinya  rentan  banjir. Tujuannya adalah untuk menyusun urutan tingkat kerentanan banjir. (Hajar, 2006).
Adapun  menurut  Nanik  dkk.  (2008) perhitungan  tingkat  rentan  banjir  menggunakan metoda  Weighted  Scorring  tersebut  adalah berdasarkan formula berikut ini :
Rentan banjir = a . NV (Lu) + b . NV (Tp) + c . NV (So) + d . NV (Ro) ……………………….(1)
Keterangan:
a, b, c, d  =   Bobot masing-masing variabel indikator banjir NV =   Nilai variabel indikator banjir Lu =   Indikator  Penutup  /  penggunaan Lahan Tp =   Indikator Kemiringan Lereng
So =   Indikator Jenis Tanah Ro =   Indikator Jenis batuan/geologi
5. Penentuan Klasifikasi Tingkat kerentanan banjir
(Kingma,  1991)  Klasifikasi  kerentanan banjir  bertujuan  untuk  membedakan  kelas kerentanan  banjir antara  yang  satu  dengan  yang lain  berdasarkan  interval  kelas.  Rumus  yang digunakan untuk membuat kelas interval adalah:
…..……………………...(2) Keterangan ;
Ki :  Kelas Interval Xt :  Data Tertinggi Xr :  Data Terendah k :  Jumlah Kelas yang diinginkan
Adapun  tahapan  pelaksanaan  pembuatan kelas  interval  pada  rumus  3.2.  adalah  sama dengan  membuat  daftar  distribusi  frekuensi (Kusrini, 2004) yang dilakukan sebagai berikut:
a. Tentukan jangkauan, ialah data
terbesar/tertinggi (Xt) dikurangi data terkecil/terendah (Xr). Jika data terbesar = 99 dan data terkecil = 35, maka jangkauan = 99 - 35 = 64.
b. Tentukan  banyak  kelas  interval  yang diperlukan (k). Cara yang cukup bagus untuk n  berukuran  besar  n  =  200  misalnya,  dapat menggunakan  aturan  Sturges,  yaitu:  banyak kelas = 1 + (3,3) log n, dengan n menyatakan banyak  data  dan  hasil  akhir  dijadikan bilangan bulat.
c. Tentukan panjang kelas interval (Ki). Harga (Ki) diambil sesuai dengan ketelitian satuan data  yang  digunakan.  Jika  data  berbentuk satuan, ambil harga (Ki) teliti sampai satuan. Untuk data hingga satu desimal, (Ki) ini juga diambil  hingga  satu  desimal,  dan  begitu seterusnya.  Jika  dalam  hal  ini  dicontohkan banyak kelas yang akan diambil 7, maka akan didapat : Ki = 64 / 7 = 9,14.
Dari sini bisa kita ambil Ki = 9 atau Ki = 10
a. Pilih  ujung  bawah  kelas  interval  pertama. Untuk  ini  bisa  diambil  sama  dengan  data terkecil  atau  nilai  data  yang  lebih  kecil dari data  terkecil  tetapi  selisihnya  harus  kurang dari  panjang  kelas  yang  telah  ditentukan. Selanjutnya  daftar  diselesaikan  dengan menggunakan harga-harga yang telah
dihitung.
b. Bila dengan Ki = 10 dan dimulai dengan data yang lebih kecil dari data terkecil, diambil 31, maka kelas pertama berbentuk 31 - 40, kelas kedua  41  -  50,  kelas  ketiga  51  -  60  dan seterusnya.
c. Sebelum  daftar  sebenarnya  dituliskan,  ada baiknya  dibuat  daftar  penolong  yang berisikan  kolom  tabulasi.  Kolom  ini merupakan  kumpulan  deretan  garis-garis miring  pendek,  yang  banyaknya  sesuai dengan  banyak  data  yang  terdapat  dalam kelas  interval  yang  bersangkutan.  Misal dengan  mengambil  banyak  kelas  (k)  =  7, panjang kelas (Ki) = 10 dan dimulai dengan ujung bawah kelas pertama sama dengan 31, maka  bila  terdapat  data-data  contoh  seperti nilai  matematika  untuk  80  orang  siswa berikut ini:
79 49 48 74 81 98 87 80
80 84 90 70 91 93 82 78
70 71 92 38 56 81 74 73 68 72 85 51 65 93 83 86 90 35 83 73 74 43 86 88 92 93 76 71 90 72 67 75 80 91 61 72 97 91 88 81 70 74 99 95 80 59 71 77
63 60 83 82 60 67 89 63
76 63 88 70 66 88 79 75
Maka akan diperoleh tabel penolong seperti yang terlihat dalam Gambar 1.
Gambar 1. Gambar tabel IV : tabel penolong (sumber : Kusrini, 2004)

## 6. Definisi Sistem Informasi Geografi
Dangermond  (1992)  mendefinisikan  SIG sebagai  kumpulan  yang  terorganisir  dari perangkat keras komputer, perangkat lunak, data geografi  dan  personil  yang  didisain  untuk memperoleh, menyimpan, memperbaiki, memanipulasi,  menganalisis  dan  menampilkan semua  bentuk  informasi  yang  bereferensi geografi.  Sedangkan  menurut  Aronoff,  (1989) SIG  adalah  serangkaian  prosedur  baik  dengan komputer maupun manual yang digunakan untuk menyimpan  dan  memanipulasi  data  bereferensi geografis atau data geospasial

## 7. Definisi Data Spasial
Data  Spasial  adalah  elemen-elemen  yang bisa disimpan dalam bentuk peta/ruang. Elemen- elemen  ini  dikumpulkan  menjadi  lokasi  yang dikenali secara unik pada permukaan bumi. Data spatial  juga  digambarkan  sebagai  beberapa  data menyangkut  fenomena  dengan  daerah  yang tersebar dalam dua atau lebih dimensi. (Peuquet and Marble, 1990.)
8. Basis Data Spasial
a. Pengertian Basis Data Spasial
Basis  Data  Spasial  merupakan  basis  data pada  umumnya,  namun  yang  menawarkan  tipe data  spasial  (spatial  data  type)  pada  model datanya dan bahasa permintaan Sedangkan dalam implementasinya tipe data spasial ini menyediakan  setidaknya  pengindeksan  spasial dan algoritma yang efisien untuk penggabungan spasial.  Dalam  Basis  Data  Spasial  disediakan teknologi basis data yang dapat menggabungkan Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  dengan aplikasi  lainnya.  Adapun  aplikasi  basis  data
spasial  yang  dapat  membawa  perkembangan lebih  lanjut  adalah  Sistem  Informasi  Geografis. (SIG) (Gunting, 1994,p1).

## b. Keuntungan  Penggunaan  Basis  Data Spasial
Keuntungan dari menggunakan Basis Data Spasial adalah sebagai berikut :
1) Dapat menangani data spasial dengan handal
2) Tidak  diperlukan  aplikasi  SIG  yang  harus dibuat  tersendiri,  karena  dalam  SIG  sudah mampu  menanganinya  seperti  contohnya ArcView.
3) Dapat  dipergunakan  oleh  Sistem  Informasi Geografis.
4) Memiliki indeks, misal R-Tree.
5) Memiliki  kemampuan  perhitunan,  misal jarak antar titik.
6) Memiliki  fungsi  matematik,  misal  fungsi irisan.
7) Memiliki  fungsi  pengamatan,  contohnya adalah mengembalikan lokasi dari suatu titik.

## 9. Konsep Data Geospasial (Geografis)
Data  geospasial  mempunyai  komponen spasial  dan  tematik.  Secara  konsep,  data geografis  dapat  dibedakan  menjadi  2  elemen yaitu  observation/entity  dan  attribute/variable. Sistem  Informasi  Geografis  dapat  mengatur keduanya.
Observation  mempunyai  dua  aspek  dalam lokalisasinya yaitu lokalisasi berdasarkan sistem koordinat dan hubunan topoloikal yan menunjuk ke observation lain. Contohnya : The Departement of Geomatics berlokasi di posisi X dan  Y  tertentu  atau  The  Departement  of Geomatics  terletak  diantara  Grattan  Street  dan Old  Engineerin  Building.  SI  berkemampuan mengatur  kedua-duanya,  sementara  computer assisted cartography (komputer pembantu perpetaan) hanya dapat mengatur salah satunya.

## METODE PENELITIAN
1. Objek Penelitian
Objek  dalam  penelitian  ini  yaitu  Area banjir di wilayah kota Semarang.

## 2. Perencanaan Kebutuhan Data Penelitian
Kebutuhan Data SIG yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data-data yang telah ditentukan sebagai indikator banjir yaitu :
a. Data Curah Hujan untuk tiap-tiap kecamatan di kota Semarang yang telah terklasifikasi
b. Data Struktur Tanah pada tiap-tiap kecamatan  di  kota  Semarang  yang  telah terklasifikasi
c. Data  Kemiringan  Lereng  pada  tiap-tiap kecamatan  di  kota  Semarang  yang  telah terklasifikasi
d. Data  Tata  Guna  Lahan  yang  terdapat  pada tiap-tiap  kecamatan  di  kota  Semarang  telah terklasifikasi
3. Rencana Pengumpulan Data Penelitian
a. Metode Pengumpulan Data Pengumpulan data dilakukan dengan metoda dokumentasi data hasil pengolahan data-data geospasial penelitian sebelumnya.
b. Pengumpulan  Data  Spasial  dan  data  non spasial
Data-data  spasial  yang  diperlukan  dan direncanakan untuk dikumpulkan adalah:
1) Data  digital  Intensitas  Curah  Hujan  per kecamatan  yang  telah  terklasifikasi beserta  data  atributnya  dalam  bentuk model data relasional.
2) Data  digital  Kemiringan  Lereng  per kecamatan  yang  telah  terklasifikasi beserta  data  atributnya  dalam  bentuk model data relasional.
3) Data digital Struktur Tanah per kecamatan  yang  telah  terklasifikasi beserta  data  atributnya  dalam  bentuk model data relasional.
4) Data  digital  Tata  Guna  Lahan  per kecamatan  yang  telah  terklasifikasi beserta  data  atributnya  dalam  bentuk model data relasional.
4. Analisis  Manfaat  dan  Sasaran  Data Penelitian
Data  SIG  yang  dipergunakan  dalam penelitian  ini  akan  dimanfaatkan  sebagai  data input, yang kemudian akan dilakukan pengolahan data spasial dalam rangka perhitungan penentuan tingkat  rentan  banjir  dengan  menggunakan metoda  weighted  scorring.  Data  SIG  yang merupakan  data  indikator  banjir  akan  diberikan bobot  berdasarkan  tingkat  kepentingan  dalam penilaian  juga  berdasarkan  kondisi  parameter indikator  banjir.  Data  SIG  yang  merupakan parameter  indikator  banjir  yang  dominan  akan memiliki  bobot  tertinggi.  Sedangkan  skor  akan diberikan  untuk  masing-masing  parameter  data indikator banjir, berdasarkan tingkatan pengaruh parameter tersebut terhadap potensi rentan banjir. Hal ini bertujuan untuk menyusun urutan tingkat rentan banjir.
Berdasarkan uraian analisis manfaat tersebut,  maka  Sasaran  dari  data  SIG  pada penelitian  ini  adalah  mempersiapkan  data  SIG tersebut  untuk  mendukung  proses  perhitungan menentukan  tingkat  rentan  banjir  berdasarkan metoda weighted scorring.

## 5. Gambaran Subsistem SIG
Gambaran  subsistem  SIG  pada  penelitian ini  adalah  seperti  yang  terlihat  dalam  diagram pada gambar 2 berikut ini.
DATA INPUT DATA MANAJEMEN DAN MANIPULASI DATA OUTPUT
Data Tabel Intensitas Curah Hujan per kecamatan yang telah terklasifikasi beserta Peta digitalnya Data Tabel Kemiringan Lereng per kecamatan yang telah terklasifikasi beserta Peta digitalnya Data Tabel Kemiringan Lereng per kecamatan yang telah terklasifikasi beserta Peta digitalnya Data Tabel Kemiringan Lereng per kecamatan yang telah terklasifikasi beserta Peta digitalnya INPUT INPUT Penentuan Bobot dan Skor Perhitungan Tingkat Rentan Banjir Pembentukan klasifikasi tingkat rentan banjir Pembentukan klasifikasi tingkat rentan banjir KEMBALI? OUTPUT Y T Model Tingkat Kerentanan Banjir
Gambar 2. Subsistem SIG Penentuan Tingkat Rentan Banjir

## 6. Metoda Penentuan Tingkat Rentan Banjir
Metoda  Penentuan  Tingkat  Rentan  Banjir dalam  penelitian  ini  meliputi  tahapan  langkah sebagai berikut :
a. Penentuan Bobot untuk masing-masing data indikator banjir
b. Penentuan  Skor  pada  parameter  data indikator  banjir  untuk  urutan  tingkatan pengaruh parameter pada tiap data indikator banjir terhadap potensi rentan banjir
c. Perhitungan penentuan Kerentanan Banjir
d. Pembentukan Model Tingkat Rentan Banjir.
e. Pengimplementasian  Model  Tingkat  Rentan Banjir  pada  Data  model  Data  Tabel Relasional.
Adapun  penjabaran  tiap-tiap  langkah  dari lima (5) tahapan langkah pada metoda penentuan tingkat  rentan  banjir  tersebut  akan  dijabarkan sebagai berikut.

## a. Tahap  Penentuan  Bobot  Untuk  Masing- masing Data Indikator Banjir
Tahap  penentuan  bobot  untuk  masing- masing  data  indikator  banjir  ini  dimanfaatkan untuk  memberikan  penilaian  terhadap  masing- masing data indikator banjir, yang dalam hal ini : data  curah  hujan,  data  kemiringan  lereng,  data struktur  tanah  dan  data  penggunaan  lahan; berdasarkan  tingkatan  kepentingan  data  dan kondisi data sebagai faktor penentu banjir. Dalam hal  ini  data  yang  dominan  sebagai  parameter faktor  penentu  banjir  akan  memiliki  bobot tertinggi.

## b. Tahap  Penentuan  Skor  Pada  Parameter Data Indikator Banjir
Tahap  dalam  menentukan  Skor  pada parameter  indikator  banjir  adalah  memberikan skor  pada  tiap-tiap  kelas  parameter  indikator banjir berdasarkan tingkatan pengaruh parameter terhadap potensi terjadinya rentan banjir.
c. Tahap Perhitungan Penentuan Kerentanan Banjir
Tahap  perhitungan  penentuan  Kerentanan Banjir  pada  penelitian  ini  mengacu  pada  rumus atau formula seperti yang telah tertera pada point
(1). Sedangkan tahapan langkah untuk mengimplementasikan-nya terdiri dari :
1. Mengalikan antara bobot dan skor dari tiap- tiap kelas parameter indikator banjir.
2. Mengelompokan variabel/parameter indikator banjir berdasarkan skor yang sama, kemudian mentotalkan / menjumlahkan hasil perkalian  bobot  dan  skor  pada  setiap kelompok skor.
d. Tahap  Pembentukan  Model  Tingkat Rentan Banjir
Tahap Pembentukan Model Tingkat
Rentan  Banjir  terbagi  dalam  beberapa  prosedur atau langkah yang terdiri dari :
1. Penentuan  jumlah  dan  tingkatan  rentan banjir
2. Pembuatan  Interval  Kelas,  yang  dalam penelitian ini menggunakan rumus Kingma point (2).
3. Pembuatan  klasifikasi  Tingkat  Rentan Banjir yang memungkinkan untuk pembentukan model tingkat rentan banjir.
e. Tahap Pengimplementasian Model
Tingkat Rentan Banjir pada Data Model Data Tabel Relasional.
Pada  tahap  pengimplementasian  Model Tingkat Rentan Banjir pada data SIG model Data Tabel  Relasional,  dilakukan  dengan  langkah- langkah sebagai berikut:
1. Menambahkan  dua  (2)  buah  field  pada masing-masing  tabel  atribut  data  indikator banjir  dan  mengisikan  value  nilai  seperti berikut  :  yang  pertama  mengisikan  untuk value skor sesuai dengan nilai kelas masing- masing tingkatan data indikator banjir, kedua mengisikan  hasil  perkalian  bobot  dan  nilai klasifikasi masing-masing atribut layer untuk data curah hujan, kemiringan lereng,
penggunaan lahan dan struktur tanah.
2. Melakukan  overlay  layer-layer  pembentuk peta Tingkat Rentan Banjir yaitu untuk layer data curah hujan, kemiringan lereng,
penggunaan lahan dan struktur tanah.
3. Menambahkan  dua  buah  field  baru  dan  juga mengedit  field-field  baru  pada  tabel  data atribut  layer  peta  tingkat  rentan  banjir  untuk hal-hal  seperti  :  pertama  mengisikan  value nilai total skor pada masing-masing kelompok skor  dan  value  nilai  keterangan  jenis  klas tingkat  rentan  banjir  serta  kedua  untuk memilih field-field yang benar-benar diperlukan pada tabel data atribut peta tingkat rentan banjir yang telah terbentuk baru.
4. Membuat pemodelan spasial baru untuk view atau  representasi  peta  digital  tingkat  rentan banjir.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  akan  dijabarkan masing-masing menyesuaikan implementasi tahapan  langkah  pada  metode  yang  telah dijabarkan  melalui  Metode  Penelitian.  Adapun dapat  dijelaskan  di  sini  bahwa  data-data  yang diperoleh  akan  menjadi  dasar  untuk  proses pengolahan data selanjutnya.

## 1. Hasil Perolehan Data
Adapun  data-data  yang  telah  diperoleh pada penelitian ini adalah data-data hasil olahan penelitian  pendahulunya,  hal  ini  dimaksudkan bahwa  data-data  tersebut  bukanlah  benar-benar data  mentah,  melainkan  telah  melalui  proses pengolahan sekaligus telah diubah dalam bentuk data-data digital dan menjadi satu kesatuan data geospasial,  yang  mana  integrasi  antara  data spasial (peta digital) dengan atributnya berbentuk data tabular.
Data-data tersebut adalah sebagai berikut :
A. Data Intensitas Curah Hujan per Kecamatan terklasifikasi

## Gambar 3. Peta Digital Intensitas Curah
Hujan per Kecamatan terklasifikasi
Data  digital  Intensitas  Curah  Hujan  per Kecamatan  terklasifikasi  beserta  atributnya  ini terlihat dalam Gambar 3 dan 4.
Pada  Gambar  3  yaitu  Peta  digital  untuk Intensitas  curah  hujan  per  kecamatan  di  kota Semarang  terklasifikasi  menunjukkan  value tingkat curah hujan di kota Semarang yang terdiri dari klas sangat rendah, rendah, tinggi dan sangat tinggi.
Gambar 4. Data Tabular Intensitas Curah Hujan per Kecamatan terklasifikasi
Gambar  4  yang  merupakan  Data  Tabular Intensitas  Curah  Hujan  per  Kecamatan terklasifikasi  adalah  atribut  dari  data  peta digital Intensitas Curah Hujan per Kecamatan terklasifikasi pada gambar 3.
B. Data  Kemiringan  Lereng  per  Kecamatan terklasifikasi
Data Kemiringan Lereng per Kecamatan per Kecamatan  terklasifikasi  beserta  atributnya diperlihatkan pada gambar 5 dan 6.
Pada Gambar 5 Data Peta Digital Kemiringan Lereng per Kecamatan terklasifikasi ditunjukkan bahwa value tingkat kemiringan lereng  di  Semarang  terbagi  dalam  Klas Sangat  Tinggi,  Tinggi,  Sedang,  Rendah  dan Sangat  Rendah.  Sedangkan  data  atribut  dari data  peta  digital  pada  gambar  5  tersebut diperlihatkan pada gambar 6.
Gambar 5. Data Peta Digital Kemiringan Lereng per Kecamatan Terklasifikasi
Gambar 6. Data Tabular Kemiringan Lereng per Kecamatan Terklasifikasi
C. Data  Struktur  Tanah  per  Kecamatan
Terklasifikasi Data  Struktur  Tanah  per  Kecamatan Terklasifikasi
beserta atributnya diperlihatkan pada gambar 7 dan 8.

## Gambar 7. Data Peta Digital Struktur Tanah
per Kecamatan Terklasifikasi
Gambar 8. Data Tabular Struktur Tanah per Kecamatan Terklasifikasi
Pada  gambar  7  ditunjukkan  bahwa  Data Struktur Tanah per Kecamatan Terklasifikasi memiliki  klasifikasi  6  kelas  yaitu  1  Latosol Coklat,  2  Mediteran  Coklat  Tua,  3  Latosol Coklat  Kemerahan,  4  Asosiasi  Aluvial Kelabu, 5 Grumosol, 6 Alluvial. Sedangkan untuk Data Tabular Struktur Tanah pada per Kecamatan Terklasifikasi sebagai atributnya diperlihatkan pada gambar 8.
D. Data  Tata  Guna  Lahan  per  Kecamatan
Terklasifikasi
Data  Tata  Guna  Lahan  per  Kecamatan Terklasifikasi beserta atributnya diperlihatkan pada gambar 9 dan 10. Gambar 9. Data Peta Digital Tata Guna Lahan per Kecamatan Terklasifikasi
Pada  gambar  9  ditunjukkan  bahwa  Peta Digital  Tata  Guna  Lahan  per  Kecamatan Terklasifikasi  memiliki  kelas  yang  terdiri dari : 1 Hutan/Konservasi/Treatment Plan, 2 Rawa/Danau/Tambak, 3 Lahan Terbuka/Taman/Campuran 4 Persawahan/Pertanian, 5 Fasilitas dan Prasarana (Rekreasi/Pergudangan), 6 Pemukiman/Industri/Perkantoran.
Sedangkan  untuk  Data  Tabular  Struktur Tanah  pada  per  Kecamatan  Terklasifikasi sebagai atributnya diperlihatkan pada gambar 10.

## Gambar 10. Data Tabular Tata Guna Lahan per Kecamatan Terklasifikasi

## 5.2. Hasil  Tahap  Penentuan  Bobot  Untuk Masing-masing Data Indikator Banjir
Masing-masing  Data  Indikator  Banjir seperti data curah hujan, data kemiringan lereng, data  struktur  tanah  dan  data  penggunaan  lahan, dalam  penentuan  bobot  berdasarkan  tingkatan kepentingan data dan kondisi data sebagai faktor penentu  banjir,  telah  dilakukan  penilaian terhadap  masing-masing  data  indikator  banjir tersebut,  yang  dalam  hal  ini  data  yang  dominan sebagai  parameter  faktor  penentu  banjir  akan memiliki  bobot  tertinggi.  Sehingga  berdasarkan penilaian,  maka  hasil  penentuan  bobot  beserta penilaian data indikator banjir dijabarkan sebagai berikut :
A. Bobot  4  (tertinggi)  adalah  Intensitas  Curah Hujan,  karena  intensitas  curah  hujan memegang peranan paling penting (terpenting)  selain  ketiga  indikator  lainnya. Semakin  tinggi  curah  hujan  yang  terjadi maka semakin besar kemungkinan terjadinya banjir.
B. Bobot  3  diberikan  untuk  parameter  penutup lahan. Karena parameter penutup lahan juga memegang peranan penting setelah parameter  curah  hujan.  Dengan  adanya perubahan  penutup  lahan  yang  arahannya bukan  merupakan  lahan  terbuka  atau  lahan hijau  seperti  penggunaan  lahan  untuk perkantoran,  pemukiman  dan  industri  yang
sulit  ditemui  pepohonan  atau  tumbuh- tumbuhan,  akan  semakin  membuat  daerah tersebut  rawan  terdapat  genangan  banjir karena  sedikit  terdapat  penyerapan  air, sehingga  dalam  hal  merupakan  faktor  yang sangat rentan banjir.
C. Struktur  tanah  (geologi)  berbobot  2  karena parameter struktur tanah (geologi) ini adalah faktor yang cukup penting peranannya dalam mempengaruhi suatu daerah apakah berpeluang  rentan  banjir  ataupun  tidak. Karena semakin nilai variabel Struktur tanah tersebut tinggi yaitu pada jenis tanah Aluvial, maka  daerah  dengan  jenis  tanah  tersebut merupakan  daerah  yang  rawan  terhadap genangan banjir dan rentan banjir.
D. Kemiringan  Lereng  berbobot  paling  kecil yaitu 1 karena parameter ini punya pengaruh kecil sebagai penyebab suatu daerah menjadi rawan  banjir  atau  tidak.  Kemiringan  lereng yang  sangat  rendah  (landai)  menyebabkan daerah  tersebut  rawan  dan  rentan  terhadap banjir.

## 5.3. Hasil  Tahap  Penentuan  Skor  Pada Parameter Data Indikator Banjir
Tahap  menentukan  Skor  pada  parameter indikator banjir adalah pemberian skor pada tiap- tiap  kelas  data  indikator  banjir  berdasarkan tingkatan  pengaruh  parameter  terhadap  potensi terjadinya rentan banjir. Adapun dalam penelitian ini,  dikarenakan  data  dasar  yang  diperoleh merupakan data indikator yang terklasifikasi dan klasifikasi  pada  data  tersebut  menunjukkan tingkatan  pengaruh  parameter  data  indikator banjir  terhadap  potensi  terjadinya  rentan  banjir, yang dalam hal ini berarti juga sama artinya telah menentukan  skor  pada  tiap-tiap  data  indikator banjir tersebut, maka hasil yang dapat diperoleh pada tahap penentuan skor pada parameter banjir tentang data yang diperoleh yaitu data indikator banjir  terklasifikasi  dan  secara  lebih  jelas  dapat dilihat  dalam  gambar  tabel  yang  diperlihatkan dalam gambar 11.
TABEL SKOR PARAMETER INDIKATOR BANJIR

## Gambar 11. Tabel Skor Parameter Indikator
Banjir
Melalui  gambar  11  tersebut  dapatlah dijelaskan bahwa nilai skor untuk masing-masing variabel atau data indikator banjir menyesuaikan klasifikasi kelas dari variabel atau data indikator banjir tersebut. Yaitu misal untuk data intensitas curah  hujan,  memiliki  klasifikasi  tingkatan pengaruh  parameter  tersebut  terhadap  potensi terjadinya rentan banjir mulai dari yang terendah hingga yang tertinggi yaitu : Sangat Rendah (<56 mm/bulan)  mendapat  skor  1,  Rendah  (57  –  113 mm/bulan) mendapat skor 2, Sedang (114 – 169 mm/bulan) mendapat skor 3, Tinggi (170  – 225 mm/bulan)  mendapat  skor  4,  Sangat  Tinggi (>226  mm/bulan)  mendapat  skor  5.  Berikutnya untuk  data  Penutup  Lahan  yang  memiliki klasifikasi tingkatan pengaruh parameter terhadap potensi rentan banjir dari yang terendah hingga  tertinggi  adalah  :  Hutan/Konservasi mendapat skor 1, Rawa/Danau/Tambak medapat skor  2,  Lahan  Terbuka  mendapat  skor  3, Persawahan/Pertanian mendapat skor 4, Fasilitas dan Prasarana mendapat skor 5, Permukiman/Industri/Perkantoran mendapat skor 6.  Selanjutnya  untuk  data  Struktur  Tanah (Geologi)  yang  memiliki  klasifikasi  tingkat pengaruh  terhadap  potensi  rentan  banjir  mulai dari  yang  terendah  hingga  tertinggi  adalah  : Georosol  dan  Latosol  Coklat  mendapat  skor  1, Mediteran Coklat Tua mendapat skor 2, Latosol Coklat  Tua  Kemerahan  mendapat  skor  3, Asosiasi  Aluvial  Kelabu  mendapat  skor  4, Grumosol mendapat skor 5 dan Aluvial mendapat skor  6.  Terakhir  untuk  data  Relief/Kemiringan Lereng  yang  memiliki  klasifikasi  tingkat
pengaruh  terhadap  potensi  rentan  banjir  mulai dari  yang  terendah  hingga  tertinggi  adalah  : Sangat  Tinggi  (>40%)  mendapat  skor  1,  Tinggi (25%  -  40%)  mendapat  skor  2,  Sedang  (15%  - 25%)  mendapat  skor  3,  Rendah  (2%  -  15%) mendapat  skor  4,  Sangat  Rendah  (0%  -  2%) mendapat skor 5. 5.4. Tahap Perhitungan Penentuan Kerentanan Banjir Hasil  dari  tahap  perhitungan  penentuan kerentanan banjir pada data-data indikator banjir dapatlah dijabarkan sebagai berikut :
1. Untuk hasil dari mengalikan antara bobot dan skor  dari tiap-tiap  kelas  parameter indikator banjir akan diperlihatkan dalam gambar tabel 12.
2. Hasil dari mengelompokan variabel/parameter
indikator banjir berdasarkan  skor  yang  sama,  berikut mentotalkan / menjumlahkan hasil perkalian bobot  dan  skor  pada  setiap  kelompok  skor diperlihatkan dalam gambar tabel 13.
Adapun  pada  gambar  12.  berikut  dapat dijelaskan bahwa hasil perkalian bobot dan skor untuk masing-masing variabel atau data indikator banjir meliputi : data intensitas curah hujan yang memiliki  klasifikasi  :  Sangat  Rendah  (<56 mm/bulan)  menghasilkan  total  4,  Rendah  (57  – 113 mm/bulan) menghasilkan total skor+bobot 8, Sedang (114 – 169 mm/bulan) menghasilkan total skorbobot  12,  Tinggi  (170  –  225  mm/bulan) menghasilkan total skorbobot 16, Sangat Tinggi (>226  mm/bulan)  menghasilkan  skorbobot  20. Berikutnya untuk data Penutup Lahan berdasarkan klasifikasi yaitu : Hutan/Konservasi menghasilkan total skorbobot 3, Rawa/Danau/Tambak menghasilkan total
skorbobot  6,  Lahan  Terbuka  meghasilkan  total bobotskor 9,
Persawahan/Pertanian menghasilkan  total  12,  Fasilitas  dan  Prasarana menghasilkan  total  15,  Permukiman/Industri/ Perkantoran  menghasilkan  total  skorbobot  18. Selanjutnya untuk data Struktur Tanah (Geologi) menurut  klasifikasinya  :  Georosol  dan  Latosol Coklat  menghasilkan  total  2,  Mediteran  Coklat Tua  menghasilkan  total  4,  Latosol  Coklat  Tua Kemerahan  menghasilkan  total  6,  Asosiasi Aluvial Kelabu menghasilkan total 8, Grumosol
menghasilkan total 10 dan Aluvial menghasilkan total 12. Terakhir  untuk  data  Relief/Kemiringan Lereng  yang  memiliki  klasifikasi  tingkat pengaruh  terhadap  potensi  rentan  banjir  mulai dari  yang  terendah  hingga  tertinggi  adalah  : Sangat  Tinggi  (>40%)  menghasilkan  total  1, Tinggi  (25%  -  40%)  menghasilkan  total  2, Sedang  (15%  -  25%)  menghasilkan  total  3, Rendah (2% - 15%) menghasilkan total 4, Sangat Rendah (0% - 2%) menghasilkan total 5.
Gambar 12. Tabel Perkalian Bobot Skor Data Indikator Banjir
Sedangkan  dalam  gambar  13.  menunjukkan bahwa hasil Total dari perkalian bobot dan Skor berdasarkan  kelompok  Skor  yang  sama  dari keempat (4) Variabel parameter indikator banjir yang terdiri dari data Intensitas curah hujan, data Penutup  Lahan,  data  Struktur  Tanah  (Geologi) dan  data  Relief/Kemiringan  Lereng  adalah sebagai berikut : Untuk kelompok skor 1 terdiri dari  Intensitas  curah  hujan  Sangat  Rendah  (56 mm/bulan),  penutup  lahan  hutan/konservasi, Struktur  Tanah  (Geologi)  Gerosol  dan  Latosol Coklat  dan  Kemiringan  Lereng  Sangat  Tinggi (>40%)  memiliki  total  nilai  Skor  10.  Kemudian untuk  kelompok  skor  2  yang  beranggotakan Intensitas  curah  hujan  Rendah  (57  –  113 mm/bulan), Penutup lahan Rawa/Danau/Tambak, Struktur  tanah  (geologi)  Mediteran  coklat  tua, dan  kemiringan  lereng  tinggi  (25%  -  40%) menghasilkan  total  skor  20.  Selanjutnya  untuk kelompok skor 3 meliputi intensitas curah hujan sedang  (114  –  169  mm/bulan),  penutup  lahan lahan  terbuka,  struktur  tanah  (geologi)  latosol coklat  tua  kemerahan  dan  kemiringan  lereng sedang (15% - 25%) mendapatkan hasil total skor 30.  Berikutnya  untuk  kelompok  skor  4  yang terdiri  dari  intensitas  curah  hujan  tinggi  (170  – 225 mm/bulan), penutup lahan
persawahan/pertanian,  struktur  tanah  (geologi) asosiasi aluvial kelabu, kemiringan lereng rendah (2%  -  15%)  mempunyai  hasil  total  skor  40. Sedang untuk kelompok skor 5 yang terdiri dari intensitas  curah  hujan  sangat  tinggi  (>226 mm/bulan), penutup lahan fasilitas dan prasarana, struktur  tanah  (geologi)  grumosol,  kemiringan lereng  sangat  rendah  (0%  -  2%)  menghasilkan nilai  total  skor  50.  Sedangkan  terakhir  untuk kelompok  skor  6  yan  terdiri  dari  penutup  lahan permukiman/industri/perkantoran, struktur tanah (geologi) alluvial menghasilkan total skor 30.

## Gambar 13. Tabel Total Skor menurut Kelompok Skor yang Sama

## 5.5. Hasil Tahap Pembentukan Model Tingkat Rentan Banjir
Hasil yang dapat ditunjukkan untuk Tahap Pembentukan Model Tingkat Rentan Banjir, yang prosedur dan tahapan langkahnya adalah sebagai berikut :
1. Untuk  penentuan  jumlah  tingkatan  rentan banjir dalam penelitian ini telah menghasilkan  4  buah  klasifikasi  tingkatan rentan banjir yaitu : Sangat Rentan, Rentan, Kurang Rentan dan Tidak Rentan.
2. Untuk  Pembuatan  Interval  kelas  dalam penelitian  ini,  dan  point  rumus  (2)  yaitu menggunakan  rumus  Kingma  menghasilkan value  nilai  interval  kelas  :  10.  Nilai  ini mengartikan  bahwa  dalam  setiap  tingkatan rentan  banjir,  akan  memiliki  anggota  nilai interval  yang  rentangnya  adalah  10,  yang secara  lebih  jelas  akan  diperlihatkan  pada hasil  point  3.  Adapun  untuk  mendapatkan nilai interval kelas 10 dapat dijelaskan seperti berikut ini yaitu : Total Skor yang diperoleh
dan  ditunjukkan  dalam  gambar  13,  dipilih untuk nilai total Skor tertinggi dan terendah. Sehingga  dalam  hal  ini,  terpilih  nilai  total skor  tertinggi  :  50  dan  nilai  total  skor terendah  :  10.  Maka  dengan  rumus  Kingma bahwa  nilai  Xt  menjadi  50,  Xr  menjadi  10 dan  k  yaitu  seperti  yang  telah  tersebut  pada point  1  bahwa  jumlah  tingkatan  adalah  4 buah,  sehingga  k  dalam  hal  ini  menjadi  4, nilai Ki (nilai interval kelas) dalam penelitian ini menghasilkan nilai 10.
3. Klasifikasi  Tingkat  Rentan  Banjir  yang memungkinkan  dalam  penelitian  ini  telah menghasilkan  model  tingkat  rentan  banjir yang dapat diperlihatkan dalam gambar 5.8. yang  dapat  dijelaskan  seperti  berikut  ini  : Untuk  klasifikasi  pertama  yaitu  Sangat Rentan di mana pada klasifikasi ini bencana banjir  mempunyai  dampak  terbesar  pada kehidupan  masyarakat,  mempunyai  value nilai  antara  nilai  total  skor  diatas  40. Kemudian klasifikasi kedua adalah Rentan, yang  mana  pada  klasifikasi  ini  bencana banjir  akan  berdampak  cukup  besar  pada kehidupan bermasyarakat. Klasifikasi kedua ini  mempunyai  nilai  total  skor  antara  31 hingga  40.  Selanjutnya  klasifikasi  ketiga adalah Kurang Rentan yang mengidentifikasikan bencana banjir tidak/kurang  berdampak  pada  kehidupan bermasyarakat. Interval kelas untuk kelompok  klasifikasi  ketiga  ini  antara  nilai 21-30.  Klasifikasi  terakhir  atau  klasifikasi keempat  adalah  Kurang  Rentan  yang mendeskripsikan  gambaran  tidak  pernah mengalami  banjir  dan tidak  mengakibatkan bencana,  yang  mana  mempunyai  nilai interval antara nilai kurang dari sama dengan 20.
Gambar 14. Tabel Model Tingkat Rentan Banjir
5.6. Hasil Pengimplementasian Model Tingkat Rentan Banjir pada Data model Data Tabel Relasional.
Perlu diinformasikan bahwa dalam melakukan  pengimplementasian  model  tingkat rentan  banjir  pada  data  model  data  tabel Relasional,  hasil  yang  diperoleh  di  sini  tidak dapat  kami  sajikan  secara  nyata,  dikarenakan proses  mengimplementasikan  model  tingkat rentan  banjir  pada  data  model  data  tabel relasional  membutuhkan  serangkaian  proses yang  dalam  hal  ini  kami  selaku  peneliti  akan menyajikannya dalam sebuah penelitian tersendiri, sebagai kelanjutan dari penelitian yang sekarang.
Namun  dalam  hal  ini,  peneliti  telah menguraikan secara garis besar langkah pengimplementasian  tersebut.  Sedangkan  hasil yang  dapat  peneliti  sampaikan  hanyalah gambaran sekilas dari hasil pengimplementasian model tingkat rentan banjir pada data model data Tabel  Relasional  tersebut  yaitu  bahwa  setelah melalui  rangkaian  proses  yang  disebut  dengan pemodelan spasial kerentanan banjir, maka hasil yang dapat ditunjukkan melalui data model data Tabel  Relasional  adalah  tentang  tabel  desaigner atribut  peta  rentan  banjir  yang  terbentuk  dari pemodelan spasial kerentanan banjir tersebut.
Gambar 15. Tabel Desaigner Atribut Peta Rentan Banjir
Adapun melalui gambar 15 tersebut dapat diperlihatkan bahwa model data Tabel Relasional sebagai hasil pengimplementasian model tingkat rentan banjir ini merupakan data tabel atribut dari data spasial peta rentan banjir, yang dalam hal ini yang  berkaitan  dengan  model  tingkat  rentan banjir  adalah  muncul  dan  diciptakannya  field- field data dalam file data tabel atribut data spasial peta rentan banjir yaitu field klsc, klsl klsg, klst yang  berisikan  value  nilai  skor  dari  masing- masing  data  indikator  banjir.  Untuk  klsc  adalah value  nilai  skor  untuk  masing-masing  klas tingkatan data intensitas  curah  hujan, untuk  klsl adalah  berisi  value  nilai  skor  untuk  masing- masing  klas  tingkatan  data  relief/kemiringan lereng,  klsg  berisikan  value  nilai  skor  untuk masing-masing  klas  tingkatan  data  struktur tanah/geologi,  sedang  klst  berisikan  value  nilai skor  untuk  masing-masing  klas  tingkatan  data tata guna lahan. Selanjutnya field bobot1, bobot2, bobot3, bobot4 merupakan field-field yang berisi tentang value nilai hasil perkalian bobot dan skor dari masing-masing data indikator banjir tersebut. Terdapat juga field tambahan yaitu Tbot/Tbobot yang berisikan value nilai dari total atau jumlah dari  skor  pada  masing-masing  kelompok  skor yang  sama.  Disamping  itu  terdapat  lagi  field tkrentan yang akan berisikan value nilai masing- masing  sebutan  untuk  kelas  rentan  banjir  yang sesuai  dengan  nilai  skornya  masing-masing, seperti  yang  terdeskripsikan  pada  model  tingkat rentan banjir pada gambar 14.
Sedangkan dari tabel desaigner atribut peta rentan  banjir  pada  gambar  15,  apabila  telah melalui  serangkaian  proses  pemodelan  spasial rentan  banjir  akan  menghasilkan  sebuah  tabel data atribut peta rentan banjir, seperti yang dapat ditunjukkan melalui gambar 16 berikut.
Gambar 16. Value nilai data Tabel Tingkat Rentan Banjir

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  maka  dapatlah  diambil  beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Penentuan Tingkat kerentanan banjir menggunakan metoda Weighted Scorring ini merupakan  cara  yang  cukup  mudah  dan simpel dalam mengimplementasikannya untuk jumlah variabel yang cukup beragam.
2. Penentuan  tingkat  rentan  banjir  dalam penelitian ini menghasilkan 4 buah tingkatan rentan  banjir  yaitu  Sangat  Rentan,  Rentan, Kurang Rentan dan Tidak Rentan.
3. Hasil  akhir  dalam  penelitian  ini  adalah sebuah model klasifikasi tingkat rentan banjir yang dapat menunjukkan interval nilai untuk tiap-tiap  klasifikasi  dan  informasi  yang menerangkan  maksud  dari  masing-masing tingkatan  rentan  banjir  tersebut.  Disamping itu,  di  dalam  dunia  pemrograman,  model klasifikasi tingkat rentan banjir dapat secara implementasi ditunjukkan dengan pendesignan  tabel  model  relasional  melalui kemunculan  dan  terciptanya  field-field  baru yang  terkait  dengan  model  tingkat  rentan banjir tersebut.

## Saran
Adapun saran yang dapat diuraikan untuk penelitian-penelitian  selanjutnya  berdasarkan penelitian saat ini adalah sebagai berikut :
1. Berdasarkan  hasil  penentuan  tingkat  rentan banjir pada penelitian ini, perlulah dilanjutkan  untuk  membuat  pemodelan spasial  berdasarkan  model  tingkat  rentan banjir pada penelitian ini.
2. Metode  Weighted  Scorring  yang  diterapkan dalam  penentuan  tingkat  rentan  banjir  pada penelitian  ini  dapat  juga  diterapkan  dalam penelitian-penelitian  lainnya  untuk  kasus yang serupa maupun bisa dieksplorasi untuk penelitian-penelitian  yang  sangat  berbeda dari kasus pada penelitian sekarang.
3. Perlu  juga  dilakukan  penelitian  lain  untuk penentuan  tingkat  rentan  banjir  dengan menggunakan metoda yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
Adisasmita,  Rahardjo.  (2008). Pengembangan Wilayah:  Konsep  dan  Teori .  Graha  Ilmu.
Yogyakarta.
ADPC. (2006). A Primer: Integrated Flood Risk Management  in  Asia .  UNDP-ADPC: United Nations Development Programme- Asian Disaster Preparedness Center.
Anderson,  M.  B.  (2000).  ‘‘ Vulnerability  to Disaster  and  Sustainable  Development:  A
General Framework for Assessing
Vulnerability .’’ Pp. 11–25 in R. Pielke, Jr. and  R.  Pielke  Sr.,  eds.Storms  (Vol.  1). London: Routledge.
Anggara  A.  S.,  (2011), Analisis  Daerah  Rawan Longsor  Dengan  Menggunakan  Sistem Informasi  Geografis  Pada  Cagar  Alam Pegunungan  Cycloop  Distrik  Sentani
Kabupaten  Jayapura ,  Skripsi  Sarjana
Fakultas  Kehutanan  Universitas  Negeri Papua, Manokwari, http://eprints.unipa.ac.id/736/1/ Anggara_Andriyan.S_Analisis Daerah Rawan  Longsor  dgn  Menggunakan  GIS Pg.Cycloop_3.pdf, diakses tanggal 22 Juli 2014. Aronoff, Stanley., (1989)., Geographic Information System: A Managemnet
Perspektive .WDL  Publication,  Ottawa, Canada, 1989
Asdak  C.,  (2004) .  Hidrologi  dan  Pengelolaan Daerah  Aliran  Sungai .  Gadjah  Mada University Press. Yogyakarta
Bos, ES, (1979). Thematic Cartography . Faculty of  Geography,  Gadjah  Mada  University, Yogyakarta, Indonesia.
Cannon, T. (1994). Vulnerability analysis and the explanation of natural disasters. In Varley , A.,  editor, Disasters  development  and environment . Chichester: John Wiley, 13– 30.
Carolita  I.,  Rustiadi  E.,  Panuju  D.R.,  (2014),
Pengembangan  Model  Klasifikasi  Spasial Sebagai Metode Pewilayahan , http://repository.ipb.ac.id/bitstream /handle/123456789/5919/2003eru_ernan.p df , diakses tanggal 18 Juli 2014.
Darmawan A. R., Sholichin M., Limantara L. M., (2014), Studi Potensi Tanah Longsor Dan Upaya  Pengendaliannya  Di  Wilayah  Sub Das Konto Hulu , Jurnal Teknik Pengairan , Volume 5, Nomor 1, Mei 2014, hlm 68–78, http://jurnalpengairan.ub
.ac.id/index.php/jtp/article/view/206/200/
206-441-1-PB.pdf
Davidson,  Rachael,  A.  (1997), An  Urban Earthquake Disaster Risk Index , The John A  Blume  Earthquake  Engineering  Center, Departement of Civil Engineering Stanford University, Stanford.
Kemenristek, (2013), Modul 3: Analisis Spasial , Bandung, 9 April 2013, http://www.debindo-mks.com/tot-gis-os- ristek/MODUL-3-WebGIS-dan-Analisis- Spasial-23.0.pdf, diakses tanggal 5
Agustus 2014.
Kingma,  N.C.,  (1991), Natural  Hazards: Geomorphological Aspect of Flood Hazard , ITC, The Netherlands
Loebis,  J.,  (1987), Banjir  Rencana  Untuk Bangunan  Air ,  Departemen  Pekerjaan Umum, Badan Penerbit Pekerjaan Umum, Jakarta
Masri  and  Tipple.  (2002). Natural  Disaster, Mitigation and Sustainability: The Case of Developing Countries. International
Planning  Studies, Vol.  7,  No.  2,  pp.
157175.
Nonamea, (2014), Bab10: Data  Mining , http://www.ss354.com/wp- content/uploads/2014/03/Data-Mining-
Pengantar.pdf,  diakses  tanggal  18  Juli 2014. Nonameb, (2014), Statistik , http://staff.uny.ac.id/sites/default/files/pen didikan/Gr
endiHendrastomo,MM,MA./KumpulanMa teriStatistikDeskriptif.pdf,  diakses  tanggal 6 Agustus 2014.
Nonamec,  (2014), Bab  II:  Distribusi  Frekuensi , https://julanhernadi.files.wordpr ess.com/2009/03/stat_das-bab-ii1.pdf, diakses tanggal 7 Agustus 2014.
Peuquet  and  Marble,  (1990), Introductory Readings  In  Geographic  Information Systems  (Paperback) ,  Taylor  and  Francis, Ltd,USA
Platt,  Rutherford  H.,  (2004), Land  Use  and Society , Washington: Island Press.
Prahasta E., (2001), Sistem Informasi Geografis.
Konsep-Konsep
Dasar , Penerbit Informatika, Bandung, Prahasta E., (2005), Sistem Informasi Geografis. Konsep-Konsep Dasar , Penerbit
Informatika, Bandung.
Prahasta, E. (2009), Sistem Informasi Geografis: Konsep-Konsep Dasar , Bandung:
Informatika.
Pratomo,  A.  J.  (2008). Analisis  Kerentanan Banjir di Daerah Aliran Sungai Sengkarang Kabupaten Pekalongan Provinsi  Jawa  Tengah  dengan  Bantuan Sistem  Informasi  Geografis .  Skripsi. Fakultas Geografi Universitas Muhammadiyah Surakarta. Surakarta.
Putri  F.  P.,  Yuliana  M.,  Susetyoko  R.,  (2014),
Model  Klasifikasi  Trafik  Untuk  Jaringan
3G  Menggunakan  Metode  Discriminant Analysis , http://www2.eepis- its.edu/id/ta/1761/Model-Klasifikasi- Trafik-UntukJa-  ringan-3g-Menggunakan-
MetodeDiscriminant-Analysis/ 7210040508 _m _2.pdf, diakses tgl 22 Juli 2014
Suripin, (2004), Sistem Drainase Perkotaan yang berkelanjutan , Andi, Yogyakarta.
Sturges,  H.  A.  (1926),  " The  Choice  of  a  Class Interval,"Journal of the American Statistical Association, 21, 65-66 Triatmodjo, Bambang, (2008), Hidrologi
Terapan , Beta Offset, Yogyakarta.
Wahyuningrum,  N.C.  Nugroho  SP.,  Wardojo, Harjadi B., Savitri E., Sudimin, Sudirman, (2003), Klasifikasi  Kemampuan  Dan Kesesuaian  Lahan ,  INFO  DAS  Surakarta No.  15  Th.  2003,  http://bebasbanjir2025. wordpress.com/04-konsep-konsep- dasar/klasifikas-kemampuan-lahan/kla- sifikasian-kemam-puan.html.  diakses  tgl 22 Juli 2014.
Weng,  Qiao,  (2010), Remote  Sensing  and  GIS
Integration: Theories, Methods and Application ,  United  States:  McGraw-Hill Companies, Inc.
Wismarini  Th.D.,  Ningsih  D.H.U.,  (2011),
Metode  Perkiraan  Laju  Aliran  Puncak (Debit Air) sebagai Dasar Analisis Sistem Drainase di Daerah Aliran Sungai Wilayah Semarang  Berbantuan  SIG , Dinamik  - Jurnal  Teknologi  Informasi,  Universitas Stikubank (UNISBANK) – Semarang, Vol 19, No 1 (2014), http://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/ft i1/issue/view/218.