Pyanto.  F.,  Mulia,  A.  P.,  &  Surbakti,  M.  S.  (2021)  Pemetaan  Banjir  Rob  Wilayah  Medan  Utara Menggunakan  Regresi  Logistik  dan  GIS. Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia,  6 (9). http://dx.doi.org/10.36418/ syntax-literate.v6i9.1579 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 6, No. 9, September 2021

## PEMETAAN  BANJIR  ROB  WILAYAH  MEDAN  UTARA  MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK DAN GIS
Farino Pyanto, Ahmad Perwira Mulia, Medis S. Surbakti Program Studi Magister Teknik Sipil Universitas Sumatera Utara (USU) Indonesia Email: farino.pyanto@gmail.com, a.perwira@usu.ac.id, medis@usu.ac.id

## 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,  kerapatan  drainase,  tata  guna  lahan,  jarak  ke  sungai,  jenis  tanah,  elevasi, kemiringan,  aspek,  jarak  ke  muara.  Analisis  data  menggunakan  GIS  dan  regresi logistik. 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 .  Jumlah  sampel  126  dengan  9  faktor  didapat ketepatan model penelitian sebesar 93,7%. Sementara, sampel 209 dengan 9 faktor didapat  ketepatan  model  penelitian  sebesar  86,1%.  Jumlah  sampel  126  dengan  2 faktor  didapat  ketepatan  model  penelitian  sebesar  92,1%.  Sementara,  sampel  209 dengan 7 faktor didapat ketepatan model penelitian sebesar 86,1%.
Kata Kunci: banjir rob; regresi logistik; GIS.

## Abstract
The need to be based on the tidal flood hazard zone based on the factors that cause tidal flooding in the North Medan area as the basis for stakeholders in the context of  handling  tidal  flooding.  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.  Data  analysis  using  GIS  and  logistic  regression. The research location is Belawan, Marelan and Labuhan sub-districts. The results of  the  analysis  obtained,  namely  rainfall  factors,  drainage  density,  altitude, distance to the estuary, affect tidal flood vulnerability. While the indicators of land use, soil type, distance to the river, slope have no effect on tidal flood vulnerability. The results of the analysis show that the ranking of indicators that affect tidal flood vulnerability  from  first  to  nine  are  distance  to  the  estuary,  elevation,  aspect, distance to the river, soil type, land use, slope, rainfall and drainage density. The number of samples was 126 with 9 factors, the accuracy of the research model was 93.7%. Meanwhile, the sample is 209 with 9 factors, the accuracy of the research
model is 86.1%. The number of samples was 126 with 2 factors, the accuracy of the research  model  was  92.1%.  Meanwhile,  the  sample  is  209  with  7  factors,  the accuracy of the research model is 86.1%.

## Keywords: rob flood; logistic regression; GIS
Received: 2021-08-20; Accepted: 2021-09-05; Published: 2021-09-20

## Pendahuluan
Ratusan  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.
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 (Widyastuti,  Bakti,  &  Harahap,  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  oleh Widyastuti et al. menunjukan bahwa luasan genangan terjadi akibat kenaikan muka air laut ini  bertambah  dari tahun  ke  tahun.  Faktor  penelitian  di atas merupakan  salah satu kajian yang akan dibahas dalam penelitian ini.
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.
(Saputra,  2019) melakukan  penelitian  tingkat  kerawanan  banjir  rob  dengan beberapa faktor. Saputra melakukan analisis data dengan menggunakan AHP ( Analitical Hierarchy  Process ).  Penelitian  yang  dilakukan  ini  merupakan  lanjutan  penelitian Saputra  tersebut.  Pembobotan  faktor-faktor  yang  dilakukan  secara  AHP  dalam penelitian  Saputra  dianalisis  menggunakan  regresi  logistik.  Analisis  yang  dihasilkan melalui  metode  ini  dipadukan  di  dalam  sistem  informasi  geografis  atau Geographic Information  System (GIS).  Menurut (Nurdiawan  &  Putri,  2018) GIS  merupakan  suatu sistem atau sekumpulan objek, ide yang saling berhubungan ( interrelai ) yang bertujuan dan  bersasaran  untuk  menampilkan  informasi  geografis  sehingga  dapat  mejadi  suatu teknologi  perangkat  lunak  sebagai  alat  bantu  untuk  pemasukkan,  penyimpanan, manipulasi,  analisis  dan  menampilkan  kembali  kondisi-kondisi  alam  dengan  bantuan data atribut dan ke ruangan.
Hasil  perpaduan  regresi  logistik  dan  GIS  tersebut  diharapkan  memberikan gambaran  yang  jelas  dan  rasional  kepada  para  pemangku  kepentingan,  termasuk  para pengambil  keputusan  agar  dapat  mengambil  kebijakan  efektif  dalam  usaha menanggulangi bencana banjir rob khususnya di Kota Medan. Hasil penelitian ini akan diperbandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya.  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. Adapun peta lokasi penelitian di gambar 1.

## Gambar 1

## Peta Kecamatan Kota Medan dan 3 kecamatan di wilayah utara
Menurut (Azmeri & Fatimah, 2017) “Banjir adalah suatu aliran yang berlebih atau penggenangan  yang  datang  dari  sungai  atau  badan  air  lainnya  dan  menyebabkan  atau mengancam kerusakan”. Banjir merupakan pembentukan aliran berlebih atau genangan berasal dari sungai atau sumber air lainnya yang mengakibatkan kerusakan.
Menurut (Khambali, 2017) “Banjir adalah bencana akibat curah hujan yang tinggi dan  tidak  diimbangi  saluran  pembuangan  air  yang  memadai  sehingga  merendam wilayah-wilayah  yang  tidak  dikehendaki”.  Banjir  diakibatkan  oleh  tingginya  curah hujan  dan  tidak  diimbangi  drainase  memadai  sehingga  merendam  kawasan-kawasan yang tidak diharapkan.
(Kurniawan, 2014) menjelaskan, rob merupakan banjir yang terjadi akibat pasang air laut yang menggenangi kawasan yang mempunyai ketinggian lebih rendah daripada permukaan  air  laut  pada  pasang  tertinggi”.  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.  Sementara,  menurut (Mardiatno,  2018) faktor  yang  menyebabkan  terjadinya
banjir rob adalah sebagai berikut: Faktor alam, penggundulan hutan mangrove, konversi lahan, tidak berfungsinya bangunan pelindung seperti tanggul.
Menurut (Hendayana  2012) ,  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  prediktor 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.
Variabel dependen adalah sebuah peristiwa biner ada atau tidaknya, di mana 1 = rawan  banjir  dan  0  =  tidak  rawan.  Fungsi  logistik  memberi  probabilitas  kerawanan banjir  sebagai  fungsi  penjelasan  variabel.  Menurut (Arekhi,  2011) fungsi  ini  adalah respons lengkung monotonik yang dibatasi antara 0 dan 1, diberikan oleh fungsi logistik dari formula:
Dimana p adalah  kemungkinan  bahwa  Y  =  1,  dan X 1 , X 2 , X 3 adalah  variabel independen,  dan β 0 adalah  konstan  untuk  diperkirakan, β i adalah  koefisien  yang  harus diperkirakan untuk masing-masing variabel independen X i. Fungsi logistik dapat diubah menjadi respons linear dengan transformasi:
Artinya:
p’ = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + …
Transformasi  (Persamaan  2.2)  dari  respon curvilinear (Persamaan  2.1)  ke  fungsi linier  (Persamaan  2.3)  disebut  logit  atau  transformasi  logistik.  Fungsi  yang  diubah memungkinkan  linier  regresi  untuk  memperkirakan  setiap β i. .  Hasil  akhir  pengamatan adalah skor probabilitas (p).
Signifikansi  koefisien β i  pada  regresi  logistik  diuji  dengan  Uji  Wald,  yang diperoleh  dengan  membandingkan  kemungkinan  maksimum  estimasi  setiap β i  dengan estimasi kesalahan standar (Arekhi, 2011) . Ini adalah koefisien dibagi dengan kesalahan standar. Dengan demikian, jika kesalahan relatif tinggi, statistik Wald adalah kecil. Ini memberikan  gambaran  tentang  pentingnya  masing-masing  prediktor:  semakin  besar nilai absolut, semakin signifikan. Tanda dari statistik Wald sama dengan koefisien, dan dengan  demikian  memberikan  arah  efek  peningkatan  atau  penurunan  probabilitas karena prediktornya.
Menurut (Arekhi,  2011) ,  untuk  dengan  tepat  menafsirkan  makna  dari  Persamaan 2.1,  kita  harus  menggunakan  koefisien  sebagai  kekuatan  untuk  log  natural  (e).  Hasil
2.1
2.2 2.3
mewakili rasio odds atau probabilitas bahwa suatu peristiwa akan terjadi dibagi dengan probabilitas bahwa gagal melakukannya. Jika koefisiennya positif, transformasi ke nilai log akan lebih besar dari satu, artinya acara tersebut lebih mungkin terjadi. Jika negatif, maka nilai log yang ditransformasikan akan menjadi kurang dari satu dan peluang dari acara  terjadi  penurunan.  Koefisien  0  memiliki  log  yang  diubah  nilai  1,  dan  itu  tidak mengubah peluang satu arah atau yang lain. Probabilitas diplot terhadap nilai-nilai dari variabel  independen  mengikuti  kurva  berbentuk  S  untuk  koefisien  positif.  Sebuah cermin  gambar  akan  diperoleh  untuk  koefisien  negatif.  Adapun  Kurva  berbentuk  S  di Gambar 2.

## Gambar 2 Kurva Model Regresi Logistik
Sumber: (Montgomery, Douglas C. & Runger, 2014)
Faktor-fakotr Regresi Logistik dalam penelitian ini ditentukan dari studi literatur, jurnal-jurnal  ilmiah.  Salah  satu  studi  literatur  yang  dikaji  dengan  topik  berhubungan terhadap  penelitian  ini  adalah  jurnal (Saputra,  2019) dengan  judul  “Pemetaan  Zona Rawan Banjir Rob di Wilayah Medan Utara dengan AHP dan GIS”. Penelitian Saputra memakai faktor curah hujan, ketinggian, kemiringan, aspek, jarak dari sungai, jarak dari laut, drainage density , jenis tanah, tata guna lahan sebagai variabel independen. Faktor- faktor tersebut menjadi penentuan kawasan  rawan banjir rob dalam penelitian ini yang dijelaskan sebagai berikut:
1. Faktor Curah Hujan
Menurut (Ouma  &  Tateishi,  2014) ,  banjir  terjadi  karena  akumulasi  dan pelepasan  air  limpasan  yang  cepat  dari  hulu  ke  hilir,  yang  disebabkan  oleh  curah hujan  yang  sangat  deras.  Debit  dengan  cepat  mencapai  maksimum  dan  berkurang hampir sama cepatnya.
Wilayah yang jauh dari garis pantai bisa juga terkena banjir rob akibat luapan dari  sungai.  Salah  satu  penyebab  naiknya  debit  air  sungai  adalah  curah  hujan. Sehingga  analisis  terhadap  tingkat  curah  hujan  di  suatu  kawasan  menjadi  sangat penting, karena bisa menaikkan kerawanan suatu area terhadap bencana banjir rob.
2. Faktor Drainage Density
Menurut (Schneider  et  al.,  2017) drainage  density merupakan  total  panjang drainase  dibagi  dengan  luasnya.  Drainage  density  memberikan  ukuran  makro  dari panjang  saluran  dan  sering  digunakan  untuk  evaluasi  aliran  secara  kuantitatif. Semakin  besar drainage  density di  suatu  wilayah,  maka  semakin  besar  pula kemungkinan terjadinya bencana banjir di wilauyah tersebut.
Saluran  yang  tidak  berfungsi  dengan  baik,  seperti  tersumbat  akibat pembuangan  sampah  sembarangan,  tidak  mempunyai  kemiringan  yang  baik  dan sebagainya.  Sehingga  kriteria  ini  cukup  penting  disebabkan  memiliki  kaitan  erat dengan  penanggulangan  saat  terjadi  banjir.  Penyumbatan  saluran  ini  juga  bisa menyebabkan terjadinya banjir di suatu kawasan.
3. Faktor Tata Guna Lahan
Menurut (Lee  &  Brody,  2018) banjir  tidak  semata-mata  didasarkan  pada kondisi hidrometeorologi, tetapi juga dapat dihasilkan dari aktivitas manusia seperti penggunaan lahan yang tidak direncanakan atau perkembangan serampangan.
Faktor tata guna lahan ini berkaitan dengan pemakaian lahan yang terdampak oleh  bencana  banjir  rob.  Jika  bencana  banjir  rob  mengenai  kawasan  yang  dipakai sebagai  pemukiman  padat  penduduk  maka  berdampak  sangat  besar,  baik  dari  segi material  maupun  imaterial.  Namun,  dampak  tersebut  mengecil  jika  bencana  banjir rob terjadi di lahan kosong atau kawasan yang tidak memiliki fungsi.
4. Faktor Jarak dari Sungai
Bencana banjir rob tidak cuma disebabkan oleh luapan air laut pasang, namun banjir  tersebut  bisa  terjadi  akibat  luapan  air  sungai.  Hal  ini  disebabkan  ada kemungkinan  lebar  sungai  yang  menyempit  atau  sedimentasi  dasar  sungai  akibat pembuangan sampah secara sembarangan.
5. Faktor Jenis tanah
Menurut (Ouma & Tateishi, 2014) Tekstur tanah memiliki dampak yang besar terhadap banjir karena tanah berpasir menyerap air dengan cepat dan sedikit terjadi limpasan. Sementara itu, tanah liat kurang berpori dan menahan air lebih lama dari tanah berpasir. Ini menyiratkan bahwa daerah yang ditandai dengan tanah liat lebih terpengaruh oleh banjir.
Menurut (Al-Juaidi,  Nassar,  &  Al-Juaidi,  2018) Infiltrasi  air  terutama tergantung  pada  tekstur  tanah.  Tekstur  tanah  merupakan  faktor  utama  yang  harus dipenuhi sebelum terjadinya limpasan permukaan.
Kriteria jenis tanah memperhatikan kadar lempung dan pasir di suatu kawasan. Kadar lempung yang tinggi menyebabkan air dari banjir tidak dapat dengan mudah merembes  ke  dalam  tanah,  sehingga  menyebabkan  banjir  butuh  waktu  lebih  lama untuk  surut.  Begitu  pula,  sebaliknya  kadar  pasir  yang  tinggi  dapat  mempercepat proses terjadinya banjir.
6. Faktor Elevasi
Kriteria  elevasi  ini  adalah  kriteria  yang  cukup  penting,  disebabkan karakteristik banjir rob menggenangi kawasan dengan elevasi lebih rendah daripada muka air pasang.
7. Faktor Kemiringan
Faktor kemiringan ( slope ) adalah salah satu kriteria yang mempengaruhi risiko terkena bencana banjir rob. Hal ini disebabkan oleh karena banjir rob lebih mudah menggenangi daerah yang cenderung lebih datar.
8. Faktor Aspek
Sama  halnya  dengan  faktor  kemiringan,  faktor  aspek  ini  menganalisis  arah kemiringan dari suatu area. Sebagai contoh, daerah pinggir sungai yang mempunyai arah aspek daerah pemukiman sekitarnya, jika terjadi bencana banjir rob dari luapan air  sungai  maka  banjir  tersebut  mengalir  ke  arah  pemukiman  di  sekitarnya  sesuai dengan  arah  kemiringan/aspek  di  kawasan  tersebut.  Begi  juga  sebaliknya,  jika daerah  di  bantaran  sungai  tersebut  mempunyai  arah  aspek  ke  arah  sungai,  maka luapan  air  sungai  tidak  berdampak  luas.  Jika  arah  kemiringan  berlawanan  dengan posisi  muara  air,  maka  tingkat  resiko  banjir  rob  akan  relatif  kecil  dan  begitu  juga sebaliknya.
Menurut (Papaioannou,  Vasiliades,  &  Loukas,  2015) penilaian  kriteria  aspek dengan  melihat  posisi  sungai  dan  arah  badai  penyebab  banjir  yang  sering  terjadi pada  daerah  tersebut.  Badai  yang  tertiup  dari  arah  utara,  mengakibatkan  daerah dengan  posisi  157,5°  -  202,5°  arah  selatan  berpotensi  tinggi  terkena  banjir  akibat badai tersebut.
9. Faktor Jarak dari laut
Banjir  rob  berasal  dari  luapan  air  laut,  sehingga  kawasan  yang  pertama  kali terdampak  banjir  ini  adalah  area  pesisir  laut.  Terutama  area  pesisir  laut  yang mempunyai  elevasi  lebih  rendah  daripada  muka  air  pasang.  Semakin  jauh  area tersebut dari garis pantai maka semakin rendah tingkat ancaman terkena banjir rob.
Adapun  perbedaan  penelitian  Sahputra  dengan  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut. Penelitian (Saputra, 2019) menggunakan metode AHP sebagai analisis data yang mana variabel Y (kerawanan banjir) dengan rentang nilai 1 sampai dengan 5, sedangkan  penelitian  ini  memakai  metode  regresi  logistik  yang  mana  variabel  Y (kerawanan  banjir)  dengan  rentang  nilai  0  dan  1.  Penelitian (Saputra,  2019) tidak membuktikan  signifikansi  dan  pengaruh variabel  X  (variabel  independen)  terhadap variabel  Y,  sementara  penelitian  ini  membuktikan  signifikansi  dan  pengaruh variabel X (variabel independen) terhadap variabel Y.
Adapun tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  banjir  rob  berdasarkan  data yang tersedia.
2. Memodelkan besar pengaruh faktor-faktor di atas berdasarkan regresi logistik.
3. Menganalisis zona rawan banjir berdasarkan hasil analisis regresi logistik.
4. Membandingkan dengan hasil penelitian sebelumnya.
Adapun  manfaat  penelitian  ini  adalah  diharapkan  dapat  menjadi  dasar  bagi pemangku  kepentingan  terkait  dalam  rangka  penanganan  untuk  mengurangi  kerugian akibat banjir rob.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dalam  satu  kawasan  dan  waktu  tertentu,  agar mendapatkan  gambaran  secara  keseluruhan  tentang  kawasan  yang  berpotensi  (rawan) banjir  rob  di  wilayah  Medan  Utara.  Wilayah  ini  meliputi  tiga  kecamatan  yaitu  Medan Belawan,  Medan  Labuhan  dan  Medan  Marelan.  Wilayah  tiga  kecamatan  tersebut dilakukan penelitian tentang tingkat keterancaman terhadap bencana banjir rob. Sampel yang digunakan dalam uji tersebut sebanyak 209. Sampel dalam penelitian ini ada yang kurang  tepat.  Sampel  kurang  tepat  disebabkan  beberapa  hal,  yaitu:  lokasi  survei  yang tidak  akurat  dan  masyarakat  memberikan  informasi  tidak  sesuai  dengan  keadaan sebenarnya. Sehingga dipilah sampel yang tepat berjumlah 126 dari 209. Sementara itu, analisis data dalam penelitian ini menggunakan sampel sebanyak 209 dan  126. Analisis data  dilakukan  dengan  menggunakan  9  faktor.  Kemudian  dari  9  faktor  diambil  yang siginfikan  berpengaruh  terhadap  variabel  dependen  untuk  dianalisis  kembali.    Analisis data menggunakan program statistik seperti SPSS.
Data tentang banjir rob diambil dari lapangan di wilayah Medan Utara. Kemudian, data  dianalisis  menggunakan  regresi  logistik.  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”.
Proses  integrasi,  regresi  logistik,  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 risiko atau 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
Adapun  indikator  untuk  variabel  dependen  (kerawanan  banjir  rob)  yaitu:  tinggi genangan,  luas  genangan  dan  durasi  genangan  banjir.  Data  kerawanan  banjir  rob dikumpulkan melalui kuesioner yang diberikan kepada masyarakat. Nilai skor 1 sampai
dengan  2  yang  didapatkan  dalam  kuesioner  dikonversi  menjadi  angka  0  (tidak  rawan) pada  penelitian  ini.  Sedangkan  nilai  skor  3  sampai  dengan  5  yang  didapatkan  dalam kuesioner dikonversi menjadi angka 1 (rawan) pada penelitian ini. Adapun diagram alur penelitian ditunjukkan di Gambar 3.

## Gambar 3 Alur Penelitian

## 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 9 faktor sebagai berikut:

## Tabel 2
Odds Ratio untuk Sampel 126 dengan 9 Faktor Simbol Nama Variabel SPSS Exp(b) Odds Ratio X1 0.000 X2 0.018 X3 0.650 X4 2.507 X5 3.980 X6 19.389 X7 0.010 X8 1.255 X9 187.553
Berdasarkan hasil Tabel 2 kita dapat menginterpretasikan Odds ratio atau kolom Exp (B) sebagai berikut:
1. Variabel  curah  hujan  dapat  meningkatkan  kecendrungan  untuk  terancam  menjadi 0,000 kali lipat.
2. Variabel Drainage  Density dapat  meningkatkan  kecendrungan  untuk  terancam menjadi 0,018 kali lipat.
3. Variabel land use dapat meningkatkan kecendrungan untuk terancam menjadi 0,650 kali lipat.
4. Variabel  jarak  ke  sungai  maka  dapat  meningkatkan  kecendrungan  untuk  terancam menjadi 2,507 kali lipat.
5. Variabel  jenis  tanah  dapat  meningkatkan  kecendrungan  untuk  terancam  menjadi 3,980 kali lipat.
6. Variabel elevasi dapat meningkatkan kecendrungan untuk terancam menjadi  19,389 kali lipat.
7. Variabel  kemiringan  dapat  meningkatkan  kecendrungan  untuk  terancam  menjadi 0,010 kali lipat.
8. Variabel  aspek  dapat  meningkatkan  kecendrungan  untuk  terancam  menjadi  1,255 kali lipat.
9. Variabel  jarak  ke  laut  dapat  meningkatkan  kecendrungan  untuk  terancam  menjadi 187,553kali lipat.

## Tabel 3
Odds Ratio untuk Sampel 209 dengan 9 Faktor Simbol Nama Variabel SPSS 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 3 dapat diinterpretasikan Odds ratio sebagai berikut:
1. Variabel  curah  hujan  dapat  meningkatkan  kecendrungan  untuk  terancam  menjadi 0,075 kali lipat.
2. Variabel Drainage  Density dapat  meningkatkan  kecendrungan  untuk  terancam menjadi 0,074 kali lipat.
3. Variabel land use dapat meningkatkan kecendrungan untuk terancam menjadi 0, 452 kali lipat.
4. Variabel jarak ke sungai dapat meningkatkan kecendrungan untuk terancam menjadi 2,137 kali lipat.
5. Variabel  jenis  tanah  dapat  meningkatkan  kecendrungan  untuk  terancam  menjadi 2,008 kali lipat.
6. Variabel elevasi dapat meningkatkan kecendrungan untuk terancam menjadi  13,271 kali lipat.
7. Variabel  kemiringan  dapat  meningkatkan  kecendrungan  untuk  terancam  menjadi 0,077 kali lipat.
8. Variabel  aspek  dapat  meningkatkan  kecendrungan  untuk  terancam  menjadi  0,973 kali lipat.
9. Variabel  jarak  ke  laut  dapat  meningkatkan  kecendrungan  untuk  terancam  menjadi 25,597 kali lipat.
Tabel 4 p-value Tes Parsial untuk Sampel 126 dengan 9 Faktor Simbol Nama Variabel SPSS 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 p-value untuk Sampel 209 dengan 9 Faktor Simbol Nama Variabel SPSS p-value Nilai Parsial X1 .001 X2 .000 X3 .010 X4 .004 X5 .238 X6 .001 X7 .010 X8 .969 X9 .000
Tabel  5  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 rob) di dalam model, sedangkan sebagian lagi tidak. X1  (curah hujan) bernilai Sig. 0,001 < 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.  0,010  <  0,05  yang  berarti  tidak  memberikan  pengaruh  parsial signifikan.  X4  (jarak  ke  sungai)  bernilai  Sig.  0,004  <  0,05  yang  berarti  memberikan pengaruh  parsial  signifikan.  X5  (jenis  tanah)  bernilai  Sig.  0,238  >  0,05  yang  berarti tidak memberikan pengaruh parsial signifikan.
X6 (elevasi) bernilai Sig. 0,001 < 0,05 yang berarti memberikan pengaruh parsial signifikan.  X7  (kemiringan)  bernilai  Sig.  0,010  <  0,05  yang  berarti  memberikan pengaruh  parsial  signifikan.  X8  (aspek)  bernilai  Sig.  0,969  >  0,05  yang  berarti  tidak memberikan  pengaruh  parsial  signifikan.  X9  (jarak  ke  laut)  bernilai  Sig.  0,000  <  0,05 yang berarti memberikan pengaruh parsial signifikan.

## Tabel 6

## Hasil Nilai Klasifikasi untuk Sampel 126 dengan 9 Faktor
SPSS TidakTerancam Terancam Akurasi 35 120 93,7%
Berdasarkan Tabel 6 jumlah sampel yang tidak mendapat ancaman 35 lingkungan. Sampel  yang  mendapat  ancaman  sebanyak  120  lingkungan.  Sedangkan  Nilai overall percentage sebesar 93,7% yang berarti ketepatan model penelitian ini adalah sebesar 93,7%.
Tabel 7
Hasil Nilai Klasifikasi 3 Program Statistik untuk Sampel 209 dengan 9 Faktor
SPSS Tidak Terancam Terancam Akurasi 46 163 86,1%
Berdasarkan Tabel 7 jumlah sampel yang tidak mendapat ancaman 46 lingkungan. Sampel  yang  mendapat  ancaman  sebanyak  163  lingkungan.  Sedangkan  Nilai overall percentage sebesar  86,1%  yang  berarti  ketepatan  model  penelitian  ini  adalah  sebesar 86,1%.
Adapun  hasil  analisis  menggunakan  data  dari  faktor  yang  signifikan  sebagai berikut:

## Tabel 8
Odds Ratio untuk Sampel 126 dengan 2 Faktor
Berdasarkan hasil Tabel 8 dapat diinterpretasikan Odds ratio sebagai berikut:
1. Variabel Drainage  Density dapat  meningkatkan  kecendrungan  untuk  terancam menjadi 0,133kali lipat.
2. Variabel  jarak  ke  laut  dapat  meningkatkan  kecendrungan  untuk  terancam  menjadi 10,021 kali lipat.

## Tabel 9

## Odds Ratio 3 Program Statistik untuk Sampel 209 dengan 7 Faktor
Berdasarkan  hasil  Tabel  9  kita  dapat  menginterpretasikan  Odds  ratio  atau  kolom Exp (B) sebagai berikut:
1. Variabel  curah  hujan  dapat  meningkatkan  kecendrungan  untuk  terancam  menjadi 0,115 kali lipat.
2. Variabel Drainage  Density dapat  meningkatkan  kecendrungan  untuk  terancam menjadi 0,072 kali lipat.
3. Variabel land use dapat meningkatkan kecendrungan untuk terancam menjadi 0,495 kali lipat.
4. Variabel jarak ke sungai dapat meningkatkan kecendrungan untuk terancam menjadi 2,317 kali lipat.
Simbol Nama Variabel SPSS Exp(b) Odds Ratio X2 0.133 X9 10.021 Simbol Nama Variabel SPSS Exp(b) Odds Ratio X1 0.115 X2 0.072 X3 0.495 X4 2.317 X6 12.590 X7 0.107 X9 27.232
5. Variabel  kemiringan  dapat  meningkatkan  kecendrungan  untuk  terancam  menjadi 12,590 kali lipat.
6. Variabel  elevasi  dapat  meningkatkan  kecendrungan  untuk  terancam  menjadi  0,107 kali lipat.
7. Variabel  jarak  ke  laut  dapat  meningkatkan  kecendrungan  untuk  terancam  menjadi 27,232 kali lipat.
Tabel 10 p-value Tes Parsial 3 Program Statistik untuk Sampel 126 dengan 2 Faktor Simbol Nama Variabel SPSS Sig. Nilai Parsial X2 0,001 X9 0,001
Tabel 10 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.  X2  (elevasi)  bernilai  Sig.  0,001  <  0,05  yang  berarti  memberikan pengaruh  parsial  signifikan.  X9  (jarak  ke  laut)  bernilai  Sig.  0,001<  0,05  berarti memberikan pengaruh parsial yang signifikan.

## Tabel 11
P-value Tes Parsial 3 Program Statistik untuk Sampel 209 dengan 7 Faktor Simbol Nama Variabel SPSS p-value Nilai Parsial X1 .002 X2 .000 X3 .012 X4 .002 X6 .001 X7 .017 X9 .000
Tabel 11 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.
Tabel 12 Hasil Nilai Klasifikasi untuk Sampel 126 dengan 2 Faktor SPSS Tidak Terancam Terancam Akurasi 12 114 92,1%
Berdasarkan  Tabel  12  jumlah  sampel  yang  tidak  mendapat  ancaman  12 lingkungan.  Sampel  yang  mendapat  ancaman  sebanyak  114  lingkungan.  Sedangkan Nilai overall  percentage sebesar  92,1%  yang  berarti  ketepatan  model  penelitian  ini adalah sebesar 92,1%.
Tabel 13 Hasil Nilai Klasifikasi 3 Program Statistik untuk Sampel 209 dengan 7 Faktor SPSS Tidak Terancam Terancam Akurasi 34 146 86,1%
Berdasarkan  Tabel  13  jumlah  sampel  yang  tidak  mendapat  ancaman  34 lingkungan.  Sampel  yang  mendapat  ancaman  sebanyak  146  lingkungan.  Sedangkan Nilai overall  percentage sebesar  86,1%  yang  berarti  ketepatan  model  penelitian  ini adalah sebesar 86,1%.
Adapun  perbandingan  peta  kerawanan  banjir  rob  dari  penelitian  Saputra  (2019) dan penelitian ini adalah sebagai berikut:

## Gambar 4

## Peta Zona Rawan Banjir Rob dengan Metode AHP dan Regresi Logistik
Peta  kerawanan  banjir  rob  dari  penelitian  Saputra  menggunakan  klasifikasi sebanyak  5  poin,  yaitu:  poin  1  untuk  tingkat  kerawanan  sangat  rendah  dengan  warna
hijau  tua,  poin  2  untuk  tingkat  kerawanan  rendah  dengan  warna  hijau  muda,  poin  3 untuk tingkat kerawanan sedang dengan warna kuning, poin 4 untuk tingkat kerawanan tinggi, poin 5 untuk tingkat kerawanan sangat tinggi dengan warna merah.
Peta kerawanan banjir rob dari penelitian ini menggunakan klasifikasi sebanyak 2 poin,  yaitu:  poin  0  untuk  tidak  rawan  dengan  warna  hijau  muda,  poin  1  untuk  rawan dengan warna merah.
Terdapat  beberapa  perbedaan  data  kerawanan  antara  penelitian  Saputra  dan penelitian ini, yaitu: 2 Lingkungan Kelurahan Terjun Kecamatan Medan Marelan dalam penelitian ini masuk kategori rawan sementara di penelitian Saputra tidak. 8 lingkungan Kelurahan Terjun Kecamatan Medan Marelan dalam penelitian ini masuk kategori tidak rawan  sementara  di  penelitian  Saputra  rawan.  3  Lingkungan  Kelurahan  Payapasir Kecamatan  Marelan  dalam  penelitian  ini  masuk  kategori  tidak  rawan  sementara  di penelitian Saputra rawan.
7 lingkungan Kelurahan Sei Mati Kecamatan Medan Labuhan dalam penelitian ini masuk  kategori  tidak  rawan  sementara  di  penelitian  Saputra  rawan.  3  lingkungan Kelurahan Belawan 1 Kecamatan Medan Belawan dalam penelitian ini masuk kategori tidak rawan sementara di penelitian Saputra rawan. 13 lingkungan  Kelurahan Belawan 2  Kecamatan  Medan  Belawan  dalam  penelitian  ini  masuk  kategori  tidak  rawan sementara di penelitian Saputra rawan.
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.

## Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut:  1).  Hasil  uji parsial sampel 126 dengan 9 faktor menunjukkan curah hujan, drainage density, elevasi dan  jarak  ke  laut  berpengaruh  signifikan  terhadap  faktor  rawan  banjir  rob.  Sedangkan 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. 2). Hasil uji parsial sampel 126 dengan 4 faktor menunjukkan curah hujan, drainage density,  elevasi  dan  jarak  ke  laut  berpengaruh  signifikan  terhadap  faktor  rawan  banjir rob. Sedangkan 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. 4). Klasifikasi dalam penelitian ini untuk sampel yang sebanyak 126 dengan 9 faktor, didapat sejumlah 12 lingkungan tidak rawan banjir rob, sedangkan 114  lingkungan  rawan  banjir  rob.  Sedangkan  ketepatan  model  untuk  sampel  yang
sebanyak  126  adalah  93,7%.  Sementara  untuk  sampel  yang  sebanyak  209,  didapat sejumlah 46 lingkungan tidak rawan banjir rob, sedangkan 159 lingkungan rawan banjir rob.  Sedangkan  ketepatan  model  untuk  sampel  yang  sebanyak  209  adalah  86,1%.  5). Klasifikasi  dalam  penelitian  ini  untuk  sampel  yang  sebanyak  126  dengan  2  faktor, didapat  sejumlah  12  lingkungan  tidak  rawan  banjir  rob,  sedangkan  114  lingkungan rawan banjir rob. Sedangkan ketepatan model untuk sampel yang sebanyak 126 adalah 92,1%. Sementara untuk sampel yang sebanyak 209 dengan 7 faktor, didapat sejumlah 34  lingkungan  tidak  rawan  banjir  rob,  sedangkan  146  lingkungan  rawan  banjir  rob. Sedangkan  ketepatan  model  untuk  sampel  yang  sebanyak  209  adalah  86,1%.  6). Perbedaan  antara  penelitian  ini  dengan  penelitian  Saputra  adalah  penulisan  ini membuktikan  signifikansi  penulisan  Saputra  dan  pengaruh  variabel  independen  (9 faktor) terhadap variabel dependen (kerawanan banjir).

## BIBIOLOGRAFI
Al-Juaidi,  Ahmed  E.  M.,  Nassar,  Ayman  M.,  &  Al-Juaidi,  Omar  E.  M.  (2018). Evaluation  of  flood  susceptibility  mapping  using  logistic  regression  and  GIS conditioning  factors. Arabian  Journal  of  Geosciences , 11 (24),  1–10. Google Scholar
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. Google Scholar
Azmeri  &  Fatimah,  E.  (2017). Sidik  Cepat  Rawan  Banjir  Bandang .  Yogyakarta: Deepublish.
Hosmer, David W. (2000). Assessing the fit of the model. Applied Logistic Regression , 143–202. Google Scholar
Khambali,  I.,  &  ST,  MPPM.  (2017). Manajemen  Penanggulangan  Bencana .  Penerbit Andi. Google Scholar
Kurniawan,  Lilik.  (2014).  Kajian  Banjir  Rob  di  Kota  Semarang  (Kasus  Dadapsari). Jurnal  ALAMI:  Jurnal  Air,  Lahan,  Lingkungan,  Dan  Mitigasi  Bencana , 8 (2).
Google Scholar
Lee,  Yoonjeong,  &  Brody,  Samuel  D.  (2018).  Examining  the  impact  of  land  use  on flood losses in Seoul, Korea. Land Use Policy , 70 , 500–509. Google Scholar
Mardiatno,  Djati.  (2018). Potensi  Sumberdaya  Pesisir  Kabupaten  Jepara .  UGM PRESS. Google Scholar
Montgomery,  Douglas  C.  &  Runger,  George  C.  (2014). Applied  Statistics  and Probability for Engineers . John Wiley & Sons. Google Scholar
Nurdiawan,  Odi,  &  Putri,  Harumi.  (2018).  Pemetaan  daerah  rawan  banjir  berbasis sistem  informasi  geografis  dalam  upaya  mengoptimalkan  langkah  antisipasi bencana. Infotech Journal , 4 (2), 1861–2460. Google Scholar
Ouma,  Yashon  O.,  &  Tateishi,  Ryutaro.  (2014).  Urban  flood  vulnerability  and  risk mapping  using  integrated  multi-parametric  AHP  and  GIS:  methodological overview and case study assessment. Water , 6 (6), 1515–1545. Google Scholar
Papaioannou,  G.,  Vasiliades,  L.,  &  Loukas,  A.  (2015).  Multi-criteria  analysis framework  for  potential  flood  prone  areas  mapping. Water  Resources Management , 29 (2), 399–418. Google Scholar
Saputra, Novrizal Ardian. (2019). Pemetaan Zona Rawan Banjir Rob di Wilayah Medan Utara Dengan AHP dan GIS . Google Scholar
Schneider,  A.,  Jost,  Anne,  Coulon,  Cecile,  Silvestre,  Marie,  Théry,  Sylvain,  & Ducharne,  Agnès.  (2017).  Global‐scale  river  network  extraction  based  on high‐resolution  topography  and  constrained  by  lithology,  climate,  slope,  and observed  drainage  density. Geophysical  Research  Letters , 44 (6),  2773–2781. Google Scholar
Widyastuti,  Tri  Woro,  Bakti,  Darma,  &  Harahap,  Zulham  Apandy.  (2015).  Dampak Fisik Kenaikan Muka Air Laut Terhadap Wilayah Pesisir Kota Medan Kecamatan Medan Belawan Physical Impacts Of Sea Level Rise On Coastal Areas Of Medan Belawan. Aquacoastmarine , 10 (5), 12–18. Google Scholar

## Copyright holder:
Farino Pyanto, Ahmad Perwira Mulia, Medis S. Surbakti (2021)
First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: