doi: mkts.v26i2.31929

## Analisis Kerawanan Banjir sebagai Pendukung Perencanaan Model Water Sensitive Urban Design di Kabupaten Klaten
* Desyta Ulfiana 1 , Yudi Eko Windarto 2 , Nurhadi Bashit 3 , Novia Sari Ristianti 4
1 Departemen Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Kota Semarang
2 Departemen Teknik Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Kota Semarang,
3 Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Kota Semarang,
4 Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Kota Semarang
*) desytaulfiana@lecturer.undip.ac.id
Received: 28 Juli 2020 Revised: 5 Oktober 2020 Accepted: 9 Oktober 2020

## Abstract
Klaten Regency is one of the regions that has a high level of flood vulnerability. The area of Klaten Regency which is huge and has diverse characteristics makes it difficult to determine an appropriate flood management model.  Water  Sensitive  Urban  Design  (WSUD)  is  a  model  that  focuses  on  handling  water  management problems with environmentally friendly infrastructure. Therefore, an analysis is carried out to determine the level of flood vulnerability and factors causing flooding to plan a WSUD design that is suitable for each sub- districts of Klaten Regency. The Analytical Hierarchy Process (AHP) and Technique for Order Preference by Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  methods  are  used  to  help  the  analysis.  Aspects  used  as  criteria  are rainfall, slope, soil type, geological conditions, and land use. Based on the analysis, it could be concluded that Klaten Regency has two sub-districts with high flood hazard category, 21 sub-districts with medium category, and three sub-districts with low category. Bayat and Cawas are sub-districts that have a high level of flood vulnerability category. Meanwhile, Kemalang, Karangnongko and Polanharjo are districts with a low level of flood vulnerability category. The main factors causing flooding in Klaten Regency are slope and land use.
Keywords: Flood vulnerability, urban planning model, AHP TOPSIS method, flood factors

## Abstrak
Kabupaten Klaten merupakan salah satu daerah yang memiliki tingkat kerawanan tinggi terhadap bencana banjir. Wilayah Kabupaten Klaten yang sangat luas dan memiliki karakteristik yang beragam menyebabkan sulitnya menentukan model penanganan banjir yang sesuai. Water Sensitive Urban Design (WSUD) adalah model  perencanaan  wilayah  yang  menitikberatkan  pada  penanganan  permasalahan  air  dengan  konsep infrastruktur  ramah  lingkungan.  Oleh  karena  itu,  analisis  tingkat  kerawanan  banjir  dan  penentuan  faktor penyebab banjir dilakukan untuk merencanakan desain WSUD yang sesuai pada masing-masing kecamatan di Kabupaten Klaten. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique  for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) digunakan untuk membantu analisis tingkat kerawanan banjir ini. Aspek yang  digunakan  sebagai  kriteria  adalah  curah  hujan,  kelerengan,  jenis  tanah,  kondisi  geologi,  dan penggunaan  lahan.  Berdasarkan  hasil  analisis,  dapat  disimpulkan  bahwa  Kabupaten  Klaten  memiliki  dua kecamatan dengan kategori tingkat kerawanan banjir tinggi, 21 kecamatan dengan kategori sedang, dan tiga kecamatan  dengan  kategori  rendah. Kecamatan  Bayat  dan  Cawas  merupakan  kecamatan  yang  memiliki kategori tingkat kerawanan banjir tinggi. Sedangkan Kemalang, Karangnongko dan Polanharjo merupakan kecamatan dengan kategori tingkat kerawanan banjir rendah. Faktor utama terjadinya banjir di Kabupaten Klaten adalah kelerengan dan penggunaan lahan.
Kata kunci: Kerawanan banjir, model perencanaan wilayah, metode AHP TOPSIS, faktor banjir

## Pendahuluan
Indonesia  merupakan  negara  yang  memiliki  dua jenis  musim  yaitu  musim  hujan  dan  musim kemarau.  Perubahan  iklim  global  menyebabkan perubahan  karakteristik  hujan  pada  negara  dua musim  yaitu  berkurangnya  jumlah  hari  hujan namun  intensitas  hujan  meningkat.  Perubahan karakteristik  hujan  ini  tidak  didukung  dengan perubahan perencanaan infrastruktur dan manajemen  siklus  air.  Hal  ini  menyebabkan meningkatnya potensi banjir di beberapa wilayah di Indonesia.
Berdasarkan  laporan  Kajian  Risiko  Bencana  Jawa Tengah  2016-2020  yang  diperoleh  dari  Badan Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD)  Jawa Tengah,  Kabupaten  Klaten  merupakan  salah  satu daerah  di  Propinsi  Jawa  Tengah  yang  memiliki risiko  tinggi  terhadap  bahaya  banjir  (BPBD  Jawa Tengah,  2015).  Kabupaten  Klaten  memiliki  luas wilayah  sebesar  65.556  ha  dan  terdiri  dari  26 kecamatan  yaitu  Bayat,  Cawas,  Ceper,  Delanggu, Gantiwarno, Jatinom, Jogonalan, Juwiring,
Kalikotes,  Karanganom,  Karangdowo,  Klaten Selatan,  Karangnongko,  Kebonarum,  Kemalang, Klaten  Tengah,  Klaten  Utara,  Manisrenggo, Ngawen,  Pedan,  Polanharjo,  Prambanan,  Trucuk, Tulung,  Wedi  dan  Wonosari  seperti  terlihat  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Peta pembagian wilayah kecamatan di Kabupaten Klaten
Wilayah Kabupaten Klaten terdiri dari tiga dataran yaitu  sebelah  utara  merupakan  dataran  lereng Gunung  Merapi,  sebelah  timur  membujur  dataran rendah  dan  sebelah  selatan  merupakan  dataran gunung  kapur.  Kondisi  ini  menyebabkan  masing- masing  kecamatan  memiliki  karakteristik  wilayah yang berbeda-beda. Kondisi wilayah yang beraneka ragam  ini  menyebabkan  sulitnya  menentukan model  penanganan  banjir  yang  sesuai.  Masing- masing  wilayah  akan  memiliki  penyebab  banjir
yang  berbeda-beda  sehingga  model  penanganan banjir yang harus diterapkan akan berbeda pula.
Salah satu model perencanaan wilayah yang dapat digunakan  untuk  mengatasi  masalah  banjir  adalah model Water  Sensitive  Urban  Design (WSUD). WSUD  merupakan  salah  satu  bagian  dari  konsep pendekatan  infrastruktur  ramah  lingkungan  yang mengintegrasikan  manajemen  siklus  hidrologi dengan lingkungan binaan melalui perencanaan dan perancangan perkotaan (Dannowski, 2004; Lokita, 2011;  Sharma et  al .,  2016).  Tujuan  dari  WSUD adalah untuk meminimalisasi dampak negatif yang ditimbulkan  oleh  keberadaan  air  di  permukaan tanah (Ahammed, 2017). Dasar dari konsep WSUD ini  adalah  keselarasan  antara  pembangunan perkotaan dengan kebutuhan air dan menitikberatkan  pada  manajemen  keberlanjutan siklus  hidrologi  di  kota  (Beza et  al. ,  2019;  Grant, 2016).
Berdasarkan  hasi  studi  terdahulu,  terdapat  dua prinsip utama dalam penerapan WSUD (Morgan et al .,  2013).  Prinsip  pertama  menyatakan  bahwa semua elemen siklus hidrologi dan interkoneksinya harus  terintegrasi  untuk  mencapai  hasil  yang mempertahankan  lingkungan  alami  yang  sehat sambil  memenuhi  kebutuhan  manusia.  Dalam  hal ini termasuk kebutuhan dan pasokan air bersih, air limbah  dan  polusi,  air  hujan  dan  limpasannya, sumber  air  dan  sumber  daya air,  serta  alur  air  dan banjir.  Prinsip  yang  kedua  adalah  pertimbangan manajemen siklus hidrologi dibuat sejak awal, dan selama proses perencanaan dan perancangan. Oleh karena itu, manajemen siklus hidrologi air berusaha memenuhi  harapan  dan  aspirasi  untuk  desain perkotaan,  seperti  mempertimbangkan  karakter, lingkungan, serta budaya lokal setempat, memaksimalkan  rasio  biaya-manfaat  (B/C)  dari infrastruktur  dan  bentuk  bangunan,  meningkatkan kualitas hidup masyarakat setempat, serta menjamin keamanan dan ketersediaan sumber daya air di masa depan.
Berdasarkan hasil penelitian yang pernah dilakukan,  aspek  fisik  yang  mempengaruhi perencanaan WSUD yaitu ketinggian dan kemiringan  lahan,  jenis  tanah  dan  batuan, ketersediaan dan permintaan air, jaringan drainase, jenis  tutupan  atau  tata  guna  lahan,  serta  kondisi hidroklimatologi  (Carmon  &  Shamir,  2010; Rasheed,  2018).  Kondisi  hidroklimatologi  yang dimaksud berupa besarnya curah hujan dan kondisi iklim berupa lama penyinaran, suhu dan kelembapan.  Aspek  fisik  yang  digunakan  dalam perencanaan WSUD suatu wilayah sangat bergantung  pada  karakteristik  wilayah  dan  tujuan penerapan WSUD di wilayah tersebut. Oleh karena itu,  perlu  pertimbangan  ahli  dalam  menentukan
aspek fisik yang akan digunakan dalam perencanaan.
Dalam penelitian ini, WSUD dimanfaatkan sebagai model perencanaan penataan wilayah sebagai solusi permasalahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Klaten. Model WSUD dapat
mengintegrasikan keberanekaragaman karakteristik wilayah yang ada di Kabupaten Klaten. Oleh karena itu, aspek-aspek yang digunakan sebagai  aspek perencanaan model WSUD  harus  disesuaikan  dengan  karakteristik wilayah Kabupaten Klaten. Aspek yang digunakan pada  analisis  ini  berfokus  pada  lima  aspek  fisik wilayah  Kabupaten  Klaten  yaitu  kelerengan, penggunaan lahan, jenis tanah, kondisi geologi, dan curah hujan.
Dalam menerapkan model WSUD yang tepat untuk Kabupaten  Klaten  maka  perlu  dilakukan  analisis untuk  menentukan  tingkat  kerawanan  banjir  di masing-masing  kecamatan.  Analisis  dilakukan dengan  menentukan  klasifikasi  tingkat  kerawanan banjir dari rendah hingga tinggi. Tingkat kerawanan banjir  ini  kemudian  digunakan  untuk  menentukan prioritas  penanganan  banjir.  Selain  itu,  perlu dilakukan  analisa  untuk  menentukan  faktor  utama penyebab  banjir  di  masing-masing  kecamatan. Faktor  penyebab  banjir  ini  kemudian  akan digunakan sebagai dasar perlakuan dan perencanaan  model  penanganan  banjir  di  masing- masing kecamatan.
Analisis  untuk  menentukan  tingkat  kerawanan banjir pada suatu wilayah sulit untuk dilakukan. Hal ini disebabkan banyaknya aspek yang mempengaruhi  terjadinya  banjir  pada  suatu wilayah.  Metode Multi-Criteria  Decision  Making (MCDM)  merupakan  salah  satu  alternatif  metode pendekatan yang dapat digunakan untuk menyelesaikan suatu permasalahan dengan menetapkan  rangking  pada  alternatif-alternatif berdasarkan beberapa kriteria (Kumar et al. , 2017). Beberapa metode MCDM yang banyak dikembangkan  dan  digunakan  seperti Anaytical Hierarchy  Process (AHP), Analytical  Network Process (ANP),  dan Technique  for  Order Performance  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  (Asadabadi,  2018;  Kabir  et  al.,  2014; Mardani et al., 2015).
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  dengan mengembangkan  metode-metode  MCDM  yang tepat  untuk  menentukan  tingkat  kerawanan  banjir suatu  wilayah  (de  Brito et  al. ,  2018;  Levy,  2005). Dandapat dan Panda (2017) menggunakan  metode AHP  untuk  menentukan  tingkat  kerawanan  dan resiko  banjir  di  West  Bengal,  India.  Sedangkan Yang et  al (2013)  menggunakan  metode  TOPSIS untuk  menganalisis  kerawanan  banjir  di  Provinsi
Hainan, China. Beberapa penelitian juga menggunakan  kombinasi  dua  metode  untuk mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat,  seperti  Lee et  al (2013)  yang  menggunakan  metode  Fuzzy TOPSIS  dan  Zou et  al (2013)  yang  menggunakan metode Fuzzy AHP.
Dalam  penelitian  ini,  untuk  menentukan  tingkat kerawanan  banjir  kecamatan  di  Kabupaten  Klaten digunakan  kombinasi  antara  metode  AHP  dan TOPSIS.  Metode  TOPSIS  memiliki  perhitungan non-linear hubungan antara bobot kepentingan dan jarak ke solusi ideal positif dan negatif, namun tidak memiliki  perhitungan  ketidakpastian  konsistensi dalam penentuan bobot akhir kriteria (Jozaghi et al ., 2018).  Metode  AHP  merupakan  metode  yang mengandalkan  penilaian  subjektifitas  oleh  ahli untuk menentukan nilai setiap kriteria dan alternatif (Vaidya & Kumar, 2006). Penilaian yang subjektif tersebut masih dapat digunakan dalam menentukan penilaian  kriteria  karena  masih  melalui  tahap perhitungan  rasio  konsistensi.  Namun,  dalam menentukan  penilaian  alternatif  penilaian  yang subjektif kurang tepat untuk menentukan alternatif terbaik  (Purnomo et  al .,  2013).  Oleh  karena  itu, metode  AHP  dan  TOPSIS  dikombinasikan  untuk mengatasi  kekurangan  masing-masing  metode dalam menentukan tingkat kerawanan banjir dalam penelitian ini.
Analisis  tingkat  kerawanan  banjir  menggunakan metode AHP dan TOPSIS ini memerlukan penilaian terhadap  kriteria  dan  alternatif.  Aspek-aspek  yang mempengaruhi  terjadinya  banjir  di  Kabupaten Klaten  dan  juga  mendukung  perencanaan  model WSUD yaitu, kelerengan, penggunaan lahan, jenis tanah, kondisi geologi, dan curah hujan merupakan variabel  kriteria  yang  digunakan  pada  analisis  ini. Sedangkan  alternatif  yang  akan  dihitung  tingkat kerawanan banjirnya adalah kecamatan-kecamatan di Kabupaten Klaten.
Berdasarkan hasil analisis tingkat kerawanan banjir menggunakan metode AHP dan TOPSIS ini dapat ditentukan tingkat kerawanan banjir setiap kecamatan. Selain itu, dapat ditentukan pula faktor utama  penyebab  banjir  pada  kecamatan  yang memiliki  tingkat  kerawanan  tinggi.  Tingkat kerawanan dan faktor penyebab banjir inilah yang nantinya akan digunakan untuk menentukan model perencanaan  WSUD  yang  tepat  pada  masing- masing kecamatan.

## Metode

## Pengumpulan data
Data  yang  digunakan  dalam  studi  ini  adalah  data sekunder,  yaitu  data  aspek  fisik  yang  akan
digunakan sebagai dasar analisis tingkat kerawanan banjir  Kabupaten  Klaten.  Data  kelerengan  (K1), penggunaan lahan (K2), kondisi geologi (K3), dan jenis  tanah  (K5)  merupakan  data  spasial  yang diperoleh  dari  Badan  Perencanaan  Pembangunan Daerah  (Bappeda)  Kabupaten  Klaten.  Data  aspek fisik setiap kecamatan ditentukan berdasarkan data spasial tersebut.
Data  curah  hujan  (K4)  diperoleh  dari  Badan Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG) Staklim  Semarang.  Data  curah  hujan  yang digunakan  adalah  data  curah  hujan  10  tahun  dari tahun 2010 sampai dengan tahun 2019. Data curah hujan  didapatkan  dari  tujuh  stasiun  hujan  di Kabupaten  Klaten  yaitu  Cokrotulung,  Bawak, Karangnongko, Tegal Duwur, Karangdowo, Ngupit dan Ketandan. Metode poligon Thiessen digunakan untuk menentukan besarnya pengaruh stasiun hujan terhadap  curah  hujan  setiap  kecamatan.  Peta pengaruh tujuh stasiun hujan pada setiap kecamatan di Kabupaten Klaten ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Peta pengaruh tujuh stasiun hujan terhadap masing-masing kecamatan di kabupaten klaten menggunakan Metode

## Poligon Thiessen

## Penilaian kriteria dan alternatif
Penilaian  kriteria  dilakukan  dengan  membagi masing-masing kriteria menjadi beberapa klasifikasi.  Penentuan  klasifikasi  untuk  masing- masing  kriteria  didapatkan  berdasarkan  studi-studi yang  pernah  dilakukan  dan  juga  pendapat  ahli. Penilaian  kriteria  kelerengan  memiliki  pedoman bahwa  semakin  landai  suatu  lahan  maka  potensi terjadinya banjir semakin besar. Klasifikasi tingkat kelerengan  didasarkan  pada  Pedoman  Penyusunan Pola  Rehabilitasi  Lahan  dan  Konservasi  Tanah (1993) seperti terlihat pada Tabel 1.
Penilaian  kriteria  penggunaan  lahan  didasarkan pada  pengaruh  penggunaan  lahan  terhadap limpasan air hujan. Lahan yang memiliki kerapatan
vegetasi rendah, banyak tertutup bangunan ataupun material lain yang memiliki kemampuan meresapkan air yang rendah memiliki peluang besar terjadi  banjir.  Klasifikasi  penggunaan  lahan didasarkan pada Katalog Methodologi Penyusunan Peta Geo Hazard dengan GIS (Darmawan & Theml, 2008) seperti terlihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Penilaian kriteria kelerengan (K1) Tingkat kelerengan Nilai 0-8% 1 8-15% 2 15-25% 3 25-45% 4 >45% 5

## Tabel 2. Penilaian kriteria penggunaan
lahan (K2) Penggunaan lahan Nilai Lahan terbangun, lahan terbuka 1 Sawah tadah hujan, tambak 2 Lahan pertanian 3 Semak 4 Hutan 5
Penilaian kriteria geologi didasarkan pada pengaruh jenis batuan terhadap laju infiltrasi (Asghaf et al. , 2019).  Semakin  besar  laju  infiltrasi  maka  peluang terjadinya  banjir  akan  semakin  kecil.  Klasifikasi jenis  batuan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini didasarkan  pada  data  jenis  batuan  eksisting  di Kabupaten  Klaten  yang  diperoleh  dari  Bappeda Kabupaten Klaten seperti ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Penilaian kriteria geologi (K3)
Jenis batuan Nilai Endapan aluvium. batuan gunung Merapi 1 Aluvium tua 2 Batuan merapi tua, batuan gunungapi tua, formasi semilir, formasi kebobutak 3 Formasi gamping wungkal, formasi wonosari 4 Batuan malihan, formasi mandalika, diorit pendul, dasit 5
Penilaian  kriteria  curah  hujan  didasarkan  pada pengaruh  besarnya  curah  hujan  terhadap  limpasan air  hujan  permukaan.  Semakin  besar  curah  hujan maka limpasan air permukaan juga semakin besar, sehingga  peluang  terjadinya  banjir  akan  semakin besar pula. Klasifikasi curah hujan didasarkan pada curah  hujan  harian  maksimum  dengan  pembagian klasifikasi seperti terlihat pada Tabel 4.
Penilaian klasifikasi kriteria jenis tanah didasarkan pada  besarnya  kepekaan  dan  laju  infiltrasi  pada masing-masing jenis tanah (Asdak, 1995). Semakin
peka  dan  besar  laju  infiltrasi  maka  peluang terjadinya  banjir  akan  semakin  kecil.  Klasifikasi jenis tanah pada penelitian ditentukan berdasarkan jenis  tanah  eksisting  di  Kabupaten  Klaten  yang diperoleh  dari  Bappeda  Kabupaten  Klaten  seperti ditunjukkan pada Tabel 5.

## Tabel 4. Penilaian kriteria curah hujan (K4)
Curah hujan rerata Nilai ≤5 mm/hari 1 5-20 mm/hari 2 21-50 mm/hari 3 51-100 mm/hari 4 >100 mm/hari 5

## Tabel 5. Penilaian kriteria jenis tanah (K5)
Jenis tanah Nilai Regosol kelabu, komplek latosol 1 Regosol coklat kelabu, grumusol 2 Komplek regosol coklat dan kelabu, komplek litosol dan mediteran-latosol 3 Aluvial kelabu 4 Rawa 5
Hasil  penilaian  pada  setiap  klasifikasi  kriteria tersebut  kemudian  digunakan  untuk  menentukan nilai  kinerja  untuk  masing-masing  kriteria  pada setiap kecamatan atau alternatif seperti terlihat pada Tabel 6. Penilaian kriteria pada setiap alternatif ini
kemudian  digunakan  sebagai  dasar  perhitungan pada implementasi metode TOPSIS.

## Metode AHP
Implementasi  metode  AHP  dalam  analisis  tingkat kerawanan  banjir  di  Kabupaten  Klaten  terdiri  dari tiga  tahap  yaitu  membuat  matriks  perbandingan berpasangan, menghitung total priority value (TPV) dan melakukan uji konsistensi. Matriks perbandingan berpasangan digunakan untuk melihat  perbandingan  kepentingan  antar  kriteria. Perhitungan nilai TPV digunakan untuk mendapatkan  besar  nilai  kepentingan  masing- masing kriteria. Sedangkan uji konsistensi dilakukan  untuk  melihat  apakah  hasil  perhitungan TPV  yang  didapatkan  memenuhi  persyaratan konsistensi.  Pembuatan  matriks  perbandingan berpasangan  ini  dilakukan  dengan  menentukan skala kepentingan antara satu kriteria dibandingkan dengan kriteria lainnya sesuai tujuan analisis. Skala kepentingan perbandingan kriteria yang digunakan pada  analisis  ini  diperoleh  dari  buku  Pedoman Umum  Pengkajian  Risiko  Bencana  (2012)  dilihat pada  Tabel  7.  Matriks  perbandingan  berpasangan pada metode ini merupakan matriks resiprokal yaitu jika 𝐾 𝑖𝑗 = 𝑎 ,  maka 𝐾 𝑗𝑖 = 1 𝑎 ⁄ seperti  pada Persamaan  1.  Dimana 𝐾 𝑖𝑗 adalah  nilai  skala kepentingan  kriteria 𝐾 𝑖 dibandingkan  dengan kriteria 𝐾 𝑗 .
Tabel 6. Peringkat kinerja setiap alternatif
Kode Kecamatan/alternatif K1 K2 K3 K4 K5 A1 Bayat 1 2 2 3 3 A2 Cawas 1 2 1 3 3 A3 Ceper 1 2 1 3 1 A4 Delanggu 1 2 2 3 1 A5 Gantiwarno 1 2 1 3 2 A6 Jatinom 1 2 1 3 1 A7 Jogonalan 1 2 1 3 2 A8 Juwiring 1 2 2 3 1 A9 Kalikotes 1 2 1 3 1 A10 Karanganom 1 2 1 4 1 A11 Karangdowo 1 2 2 3 2 A12 Karangnongko 1 3 1 3 1 A13 Kebonarum 1 2 1 3 1 A14 Kemalang 2 3 2 3 2 A15 Klaten Selatan 1 2 1 4 1 A16 Klaten Tengah 1 2 1 4 1 A17 Klaten Utara 1 2 1 4 1 A18 Manisrenggo 1 2 1 3 2 A19 Ngawen 1 2 1 4 1 A20 Pedan 1 2 2 3 1 A21 Polanharjo 1 3 1 3 1 A22 Prambanan 1 2 1 3 2 A23 Trucuk 1 2 1 3 2 A24 Tulung 1 2 1 3 1 A25 Wedi 1 2 1 3 2 A26 Wonosari 1 2 2 3 1

## Desyta Ulfiana, Yudi Eko Windarto, Nurhadi Bashit, Novia Sari Ristianti
Tabel 7. Skala kepentingan perbandingan kriteria Nilai Definisi 1 Sama pentingnya dibanding yang lain
3 Sedikit lebih penting dibanding yang lain
5 Lebih penting dibanding yang lain
7 Sangat penting dibanding yang lain
9 Mutlak pentingnya dibanding yang lain 𝐾 = [
1 𝑘 12 … 𝑘 1𝑛 1 𝑘 12 ⁄ 1 … 𝑘 2𝑛 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 1 𝑘 1𝑛 ⁄ 1 𝑘 2𝑛 ⁄ … 1 ]
(1)
Setelah mendapatkan matriks perbandingan berpasangan antar kriteria maka  dilakukan normalisasi matriks dengan membagi setiap elemen setiap  kolom  dengan  hasil  penjumlahan  kolom sehingga  didapatkan  matriks  ternomalisasi  seperti pada Persamaan 2
𝑊 = [ 𝑤 11 𝑤 12 … 𝑤 1𝑛 𝑤 21 𝑤 22 … 𝑤 2𝑛
⋮ ⋮ ⋱ ⋮
𝑤 𝑚1 𝑤 𝑚2 … 𝑤 𝑚𝑛 ] (2)
Nilai  TPV  kriteria  i  ( 𝑇𝑃𝑉 𝑖 )  didapatkan  dengan menjumlahkan  elemen  setiap  baris  ( 𝑤 𝑖𝑗 )  dibagi dengan  banyak  elemen  tiap  baris  (n)  seperti  pada Persamaan 3.
𝑇𝑃𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 (3)
Pengujian konsistensi dilakukan dengan menghitung  rasio  konsistensi  (CR).  Syarat  rasio konsistensi yang dapat diterima adala apabila nilai CR  ≤  10%.  Apabila  nilai  rasio  konsistensi  tidak memenuhi  syarat  maka  perlu  dilakukan  penilaian ulang  terhadap  matriks  perbandingan  berpasangan antar  kriteria.  Perhitungan  nilai  rasio  konsistensi dapat dilihat pada Persamaan 4 berikut.
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 (4)
Dimana  CI  merupakan  indeks  konsistensi  dan  RI merupakan  indeks  random.  Pada  penelitian  ini, ukuran  matriks  kriteria  adalah  lima  sehingga  nilai RI = 1,11 (Jozaghi et al ., 2018).
Nilai  TPV  setiap  kriteria  yang  telah  lolos  uji konsistensi ini kemudian digunakan sebagai bobot kriteria pada implementasi metode TOPSIS.

## Metode TOPSIS
Implementasi metode TOPSIS pada analisis tingkat kerawanan  banjir  ini  terdiri  dari  empat  tahap
yaitu  menentukan  tipe  kriteria,  membuat  matriks normalisasi terbobot, menentukan nilai solusi ideal, menghitung  jarak  antara  alternatif  dengan  solusi ideal,  dan  menghitung  nilai closeness  coefficient
( 𝐶𝐶 𝑖 ).
Tipe kriteria dalam metode TOPSIS dibagi menjadi dua  yaitu cost dan benefit .  Penentuan  tipe  kriteria ini  disesuaikan  dengan  penentuan  nilai  kategori pada  setiap  kriteria.  Matriks  normalisasi  terbobot dibuat  dengan  melakukan  normalisasi  terhadap penilaian peringkat kinerja setiap alternatif dengan membagi  elemen  kolom  dengan  nilai  pembagi  (y) dan  mengkalikan  hasilnya  dengan  bobot  kriteria yang  didapatkan  dari  hasil  perhitungan  metode AHP. Nilai pembagi dihitung dengan Persamaan 5 berikut.
𝑦 = √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑗=1 (5)
Dimana 𝑥 𝑖𝑗 adalah nilai peringkat kinerja alternatif i untuk kriteria j. Matriks ternormalisasi (R) dapat dihitung dengan Persamaan 6 dan 7 berikut.
𝑅 = [𝑟 𝑖𝑗 ] 𝑚×𝑛 (6)
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 𝑦 (7)
Matriks  normalisasi  terbobot  (V)  dapat  dihitung menggunakan Persamaan 8 dan 9 berikut.
𝑉 = [𝑣 𝑖𝑗 ] 𝑚×𝑛 (8)
v 𝑖𝑗 = r 𝑖𝑗 (. )w 𝑗 (9)
Dimana w 𝑗 adalah nilai bobot kriteria j.
Nilai solusi ideal terdiri dari solusi ideal positif  ( 𝐴 ∗ ) dan  solusi  ideal  negatif  (A - ).  Solusi  ideal  positif dalam  analisis  merupakan  kondisi  dimana  tingkat kerawanan  banjir  sangat  tinggi  sedangkan  solusi ideal  negatif  adalah  dimana  tingkat  kerawanan banjir  sangat  rendah.  Nilai  solusi  ideal  dapat dihitung  menggunakan  Persamaan  10  sampai dengan 13 berikut.
𝐴 ∗ = (𝑣 1 ∗ , 𝑣 2 ∗ , … , 𝑣 𝑛 ∗ ) (10)
𝑣 𝑗 ∗ =   { 𝑣𝑖𝑗,𝑖𝑓 𝑗=𝑐𝑜𝑠𝑡 𝑖 𝑚𝑖𝑛 𝑣𝑖𝑗,𝑖𝑓 𝑗=𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 𝑖 𝑚𝑎𝑥 (11)
𝐴 − = (𝑣 1 − , 𝑣 2 − , … , 𝑣 𝑛 − ) (12)
𝑣 𝑗 − =   { 𝑣𝑖𝑗,𝑖𝑓 𝑗=𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 𝑖 𝑚𝑖𝑛 𝑣𝑖𝑗,𝑖𝑓 𝑗=𝑐𝑜𝑠𝑡
𝑖 𝑚𝑎𝑥 (13)
Dimana 𝑣 𝑗 ∗ adalah nilai elemen solusi ideal positif dan 𝑣 𝑗 − adalah nilai elemen solusi ideal negatif.
Setelah  didapatkan  nilai  solusi  ideal,  maka  dapat dihitung jarak setiap alternatif terhadap solusi ideal positif  ( 𝑑 𝑖 ∗ ) dan  solusi  ideal  negatif  ( 𝑑 𝑖 − ) dengan Persamaan 14 dan 15 berikut.
𝑑 𝑖 ∗ = √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑗 ∗ ) 2 𝑛 𝑗=1 (14)
𝑑 𝑖 − = √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑗 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (15)
Nilai jarak terhadap solusi ideal tersebut kemudian digunakan  dalam  perhitungan  nilai 𝐶𝐶 𝑖 seperti terlihat pada Persamaan 16.
𝐶𝐶 𝑖 = 𝑑𝑖 − 𝑑𝑖 −+𝑑 𝑖 ∗ (16)
Semakin  besar  nilai 𝐶𝐶 𝑖 menunjukkan  bahwa alternatif tersebut mendekati solusi ideal positif atau dalam  penelitian  ini  berarti  memiliki  tingkat kerawanan  banjir  yang  lebih  tinggi  dibandingkan alternatif  lainnya.  Dalam  penelitian  ini,  nilai 𝐶𝐶 𝑖 digunakan  sebagai  representasi  tingkat  kerawanan banjir yang diklasifikasikan dalam Tabel 8 berikut. Klasifikasi tingkat kerawanan banjir yang digunakan  diperoleh  dari  buku  Pedoman  Umum Pengkajian Risiko Bencana (2012)

## Tabel 8. Klasifikasi tingkat kerawanan banjir
Nilai 𝐶𝐶 𝑖 Tingkat kerawanan 0,000 – 0,333 Rendah 0,333 – 0,667 Sedang 0,667 – 1,000 Tinggi

## Hasil dan Pembahasan

## Implementasi metode AHP
Tahap  pertama  dalam  implementasi  metode AHP  adalah  membuat  matriks  perbandingan berpasangan. Dalam menentukan skala kepentingan lima  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  yaitu kelerengan,  penggunaan  lahan,  kondisi  geologi, curah  hujan  dan  jenis  tanah,  digunakan  pendapat ahli dari empat bidang ilmu yaitu ahli hidroteknik, ahli  geodesi,  ahli  geologi  dan  ahli  perencanaan
wilayah kota. Hal ini dilakukan untuk meningkatkan  objektivitas  dalam  penilaian.  Hasil penetapan skala kepentingan tersebut dapat dilihat pada Tabel 9.
Tahap  kedua  adalah  tahap  perhitungan  TPV atau bobot kriteria yang akan digunakan dalam  perhitungan  metode  TOPSIS.  Matriks perbandingan  berpasangan  yang  telah  didapatkan kemudian dinormalisasi menggunakan Persamaan 2 dan  dilakukan  perhitungan  TPV  menggunakan Persamaan  3.  Matriks  normalisasi  perbandingan berpasangan  dapat  dilihat  pada  Tabel  10. Berdasarkan  hasil  perhitungan,  didapatkan  bahwa K2 dan K4 memiliki nilai TPV terbesar yaitu 0,367. Sedangkan K1 dan K3 memiliki nilai TPV terkecil yaitu 0,046.

## Tabel 9. Matriks perbandingan berpasangan
K1 K2 K3 K4 K5 K1 1,00 0,14 1,00 0,14 0,20 K2 7,00 1,00 7,00 1,00 3,00 K3 1,00 0,14 1,00 0,14 0,20 K4 7,00 1,00 7,00 1,00 3,00 K5 5,00 0,33 5,00 0,33 1,00 Jumlah  21,00 2,62  21,00 2,62 7,40
Tahap terakhir dalam implementasi metode AHP ini adalah melakukan uji konsistensi. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan Persamaan 4 didapatkan rasio konsistensi (CR) data tersebut adalah sebesar 2,14%.  Hasil  tersebut  masih  lebih  kecil  dari  batas maksimum yaitu sebesar 10%. Berdasarkan hasil uji konsistensi,  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil perhitungan  nilai  TPV  pada  Tabel  10  dapat digunakan  sebagai  bobot  kriteria  dalam  analisis implementasi metode TOPSIS.
Berdasarkan hasil implementasi metode AHP, dapat disimpulkan  bahwa  penggunaan  lahan  (K2)  dan curah  hujan  (K4)  merupakan  kriteria  yang  dinilai paling penting dalam menentukan tingkat kerawanan banjir di Kabupaten Klaten. Sedangkan kelerengan  (K1)  dan  kondisi  geologi  (K3) merupakan  kriteria  yang  dinilai  paling  kurang penting  dibandingkan  kriteria  lainnya  dalam menentukan tingkat kerawanan banjir di Kabupaten Klaten.

## Tabel 10. Matriks normalisasi perbandingan berpasangan
K1 K2 K3 K4 K5 TPV K1 0,048 0,055 0,048 0,055 0,027 0,046 K2 0,333 0,382 0,333 0,382 0,405 0,367 K3 0,048 0,055 0,048 0,055 0,027 0,046 K4 0,333 0,382 0,333 0,382 0,405 0,367 K5 0,238 0,127 0,238 0,127 0,135 0,173

## Implementasi metode TOPSIS
Tahap  pertama  dalam  implementasi  metode TOPSIS  pada  analisis  kerawanan  tingkat  banjir  di Kabupaten Klaten ini adalah penentuan tipe kriteria. Kriteria  dengan  tipe benefit menunjukkan  bahwa semakin  besar  nilainya  maka  kontribusi  terhadap peluang terjadinya banjir semakin besar. Sedangkan tipe cost menunjukkan  bahwa  semakin  besar nilainya  maka  kontribusi  pada  peluang  terjadinya banjir  semakin  kecil.  Penentuan  kategori  masing- masing  kriteria  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat pada Tabel 11.

## Tabel 11. Tipe kriteria
Kode Kriteria Keterangan K1 Kelerengan Cost K2 Penggunaan lahan Cost K3 Geologi Benefit K4 Curah hujan Benefit K5 Jenis tanah Benefit Tabel 12. Matriks normalisasi terbobot Kode K1 K2 K3 K4 K5 A1 0,009 0,067 0,013 0,067 0,064 A2 0,009 0,067 0,007 0,067 0,064 A3 0,009 0,067 0,007 0,067 0,021 A4 0,009 0,067 0,013 0,067 0,021 A5 0,009 0,067 0,007 0,067 0,043 A6 0,009 0,067 0,007 0,067 0,021 A7 0,009 0,067 0,007 0,067 0,043 A8 0,009 0,067 0,013 0,067 0,021 A9 0,009 0,067 0,007 0,067 0,021 A10 0,009 0,067 0,007 0,090 0,021 A11 0,009 0,067 0,013 0,067 0,043 A12 0,009 0,101 0,007 0,067 0,021 A13 0,009 0,067 0,007 0,067 0,021 A14 0,017 0,101 0,013 0,067 0,043 A15 0,009 0,067 0,007 0,090 0,021 A16 0,009 0,067 0,007 0,090 0,021 A17 0,009 0,067 0,007 0,090 0,021 A18 0,009 0,067 0,007 0,067 0,043 A19 0,009 0,067 0,007 0,090 0,021 A20 0,009 0,067 0,013 0,067 0,021 A21 0,009 0,101 0,007 0,067 0,021 A22 0,009 0,067 0,007 0,067 0,043 A23 0,009 0,067 0,007 0,067 0,043 A24 0,009 0,067 0,007 0,067 0,021 A25 0,009 0,067 0,007 0,067 0,043 A26 0,009 0,067 0,013 0,067 0,021 Tabel 13. Solusi ideal positif dan negatif K1 K2 K3 K4 K5 A * 0,009 0,067 0,013 0,090 0,064 A - 0,017 0,101 0,007 0,067 0,021
Tahap kedua yaitu pembuatan matriks normalisasi terbobot.  Matriks  ini  dibuat  dengan  melakukan normalisasi terhadap Tabel 6. Perhitungan matriks normalisasi  terbobot  menggunakan  Persamaan  5 sampai  dengan  9.  Hasil  perhitungan  normalisasi matriks dapat dilihat pada Tabel 12.
Tahap  ketiga  adalah  penentuan  nilai  solusi  ideal positif (A * ) dan solusi ideal negatif (A - ). Penentuan nilai  solusi  ideal  didasarkan  pada  kategori  dari masing-masing  kriteria.  Nilai  solusi  ideal  positif untuk suatu kriteria merupakan nilai maksimum jika kriteria  merupakan benefit sedangkan  nilai minimum jika kriteria merupakan cost . Sedangkan nilai  solusi  ideal  negatif  adalah  minimum  jika kriteria  merupakan benefit dan  maksimum  jika kriteria merupakan cost . Penentuan nilai solusi ideal positif dan negatif untuk lima kriteria di Kabupaten Klaten ini dapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 14. Nilai jarak dan 𝑪𝑪 𝒊 alternatif
Alternatif d * d - 𝑪𝑪 𝒊 A1 0,022 0,055 0,712 A2 0,023 0,055 0,702 A3 0,049 0,035 0,417 A4 0,048 0,035 0,424 A5 0,032 0,041 0,563 A6 0,049 0,035 0,417 A7 0,032 0,041 0,563 A8 0,048 0,035 0,424 A9 0,049 0,035 0,417 A10 0,043 0,041 0,489 A11 0,031 0,041 0,572 A12 0,059 0,009 0,127 A13 0,049 0,035 0,417 A14 0,046 0,022 0,325 A15 0,043 0,041 0,489 A16 0,043 0,041 0,489 A17 0,043 0,041 0,489 A18 0,032 0,041 0,563 A19 0,043 0,041 0,489 A20 0,048 0,035 0,424 A21 0,059 0,009 0,127 A22 0,032 0,041 0,563 A23 0,032 0,041 0,563 A24 0,049 0,035 0,417 A25 0,032 0,041 0,563 A26 0,048 0,035 0,424
Tahap  kelima  adalah  perhitungan  nilai 𝐶𝐶 𝑖 .  Nilai 𝐶𝐶 𝑖 hasil perhitungan menggunakan Persamaan 16 dapat  dilihat  pada  Tabel  14.  Berdasarkan  hasil perhitungan tersebut, dapat dilihat bahwa alternatif A1  memiliki  nilai 𝐶𝐶 𝑖 tertinggi  yaitu  0,712. Sedangkan  A12  dan  A21  memiliki  nilai 𝐶𝐶 𝑖 terendah yaitu 0,127. Berdasarkan hasil implementasi  metode  TOPSIS,  dapat  disimpulkan
bahwa Kecamatan Bayat (A1) merupakan alternatif yang  paling  mendekati  solusi  ideal  positif  atau memiliki  tingkat  kerawanan  banjir  paling  tinggi. Sedangkan  Kecamatan  Karangnongko  (A12)  dan Kecamatan Polanharjo (A21) merupakan alternatif yang  paling  mendekati  solusi  ideal  negatif  atau memiliki  tingkat  kerawanan  banjir  paling  rendah dibanding dengan kecamatan lainnya.

## Analisis tingkat kerawanan banjir
Berdasarkan  hasil  implementasi  metode  AHP  dan TOPSIS,  ditentukan  klasifikasi  tingkat  kerawanan banjir masing-masing kecamatan berdasarkan Tabel 9.  Hasil  klasifikasi  tingkat  kerawanan  banjir masing-masing  kecamatan  di  Kabupaten  Klaten dapat dilihat pada Tabel 15.
Tabel 15. Hasil analisis tingkat kerawanan banjir Kabupaten Klaten menggunakan
metode AHP TOPSIS
Kecamatan 𝑪𝑪 𝒊 No.urut Tingkat kerawana n Bayat 0,71 2 1 tinggi Cawas 0,70 2 2 tinggi Karangdowo 0,57 2 3 sedang Gantiwarno 0,56 3 4 sedang Jogonalan 0,56 3 5 sedang Manisrenggo 0,56 3 6 sedang Prambanan 0,56 3 7 sedang Trucuk 0,56 3 8 sedang Wedi 0,56 3 9 sedang Karanganom 0,48 9 10 sedang Klaten Selatan 0,48 9 11 sedang Klaten Tengah 0,48 9 12 sedang Klaten Utara 0,48 9 13 sedang Ngawen 0,48 9 14 sedang Delanggu 0,42 4 15 sedang Juwiring 0,42 4 16 sedang Pedan 0,42 4 17 sedang Wonosari 0,42 4 18 sedang Ceper 0,41 7 19 sedang Jatinom 0,41 7 20 sedang Kalikotes 0,41 7 21 sedang Kebonarum 0,41 7 22 sedang Tulung 0,41 7 23 sedang Kemalang 0,32 5 24 rendah Karangnongk o 0,12 7 25 rendah Polanharjo 0,12 7 26 rendah
Berdasarkan  Tabel  15,  dapat  disimpulkan  bahwa Kabupaten Klaten memiliki dua kecamatan dengan kategori  tingkat  kerawanan  banjir  tinggi,  21 kecamatan  dengan  kategori  tingkat  kerawanan banjir sedang, dan tiga kecamatan dengan kategori tingkat kerawanan banjir rendah. Kecamatan Bayat, dan  Cawas  merupakan  kecamatan  yang  memiliki
tingkat kerawanan banjir paling tinggi dibandingkan kecamatan lain di Kabupaten Klaten. Sedangkan  Kecamatan  Kemalang,  Karangnongko dan  Polanharjo  merupakan  kecamatan  dengan tingkat  kerawanan  paling  rendah  dibandingkan kecamatan  lain  di  Kabupaten  Klaten.  Berdasarkan hasil analisa, didapatkan bahwa menurut luasannya 11,26%  wilayah  Kabupaten  Klaten  merupakan wilayah  dengan  tingkat  kerawanan  banjir  tinggi, 72,63%  merupakan  wilayah  dengan  tingkat kerawanan  banjir  sedang  dan  16,10%  merupakan wilayah dengan tingkat kerawanan banjir rendah.

## Analisis faktor penyebab banjir
Untuk  dapat  merencanakan  model  WSUD  yang tepat  dalam  mengatasi  permasalahan  banjir  di Kabupaten  Klaten  maka  dilakukan  analisis  faktor penyebab  banjir.  Berdasarkan  hasil  perhitungan jarak  terhadap  solusi  ideal  positif  dan  negatif masing-masing  kriteria,  dibuat  grafik  prosentase pengaruh kriteria terhadap tingkat kerawanan banjir masing-masing  alternatif  seperti  terlihat  pada Gambar  3.  Grafik  tersebut  menunjukkan  kriteria yang  memberikan  kontribusi  terjadinya  banjir  di masing-masing kecamatan dan juga besar pengaruhnya,  sehingga  dapat  ditentukan  faktor penyebab  utama  terjadinya  banjir  di  kecamatan tersebut.
Kecamatan Bayat yang memiliki tingkat kerawanan banjir  tertinggi,  memiliki  empat  faktor  utama penyebab  banjir  yaitu  kelerengan,  penggunaan lahan,  kondisi  geologi,  dan  jenis  tanah.  Keempat faktor ini memberikan kontribusi yang sama besar dalam  terjadinya  banjir  di  Kecamatan  Bayat. Sedangkan Kecamatan Cawas memiliki tiga kriteria yang memberikan kontribusi penyebab banjir yaitu kelerengan,  penggunaan  lahan,  dan  jenis  tanah. Pada Kecamatan Cawas ketiga kriteria memberikan besar pengaruh yang sama pada peluang terjadinya banjir di kecamatan tersebut.
Berdasarkan  grafik  tersebut,  dapat  disimpulkan bahwa  kriteria  yang paling  banyak  mempengaruhi tingkat  kerawanan  banjir  di  Kabupaten  Klaten adalah kelerengan dan penggunaan lahan. Kelerengan merupakan faktor penyebab banjir pada 25  dari  26  kecamatan.  Sedangkan  penggunaan lahan  merupakan  faktor  penyebab  banjir  pada  23 dari  26  kecamatan.  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil penelitian  identifikasi  zona  rawan  banjir  di  DAS Dengkeng yang dilakukan oleh Aji N. et al (2014) dimana  sebagian  besar  wilayah  DAS  Dengkeng merupakan  wilayah  Kabupaten  Klaten.  Penelitian tersebut mendapatkan bahwa kriteria yang memberikan  kontribusi  besar  terjadinya  banjir  di DAS Dengkeng adalah kelerengan.
Gambar 3. Grafik prosentase pengaruh kriteria terhadap tingkat kerawanan banjir masing-masing alternatif

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  skala  kepentingan kriteria,  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan lahan (K2) dan curah hujan (K4) merupakan kriteria yang  dinilai  paling  penting  dalam  menentukan tingkat  kerawanan  banjir  di  Kabupaten  Klaten. Sedangkan  kelerengan  (K1)  dan  kondisi  geologi (K3) merupakan kriteria yang dinilai paling kurang penting  dibandingkan  kriteria  lainnya  dalam menentukan tingkat kerawanan banjir di Kabupaten Klaten.
Berdasarkan hasil analisis tingkat kerawanan banjir dapat  disimpulkan  bahwa  Kabupaten  Klaten memiliki  dua  kecamatan  dengan  kategori  tingkat kerawanan  banjir  tinggi,  21  kecamatan  dengan kategori tingkat kerawanan banjir sedang, dan tiga kecamatan  dengan  kategori  tingkat  kerawanan banjir  rendah.  Kecamatan  Bayat  dan  Cawas merupakan  kecamatan  yang  memiliki  kategori tingkat  kerawanan  tinggi.  Sedangkan  Kecamatan Kemalang, Karangnongko dan Polanharjo merupakan  kecamatan  dengan  kategori  tingkat kerawanan  rendah.  Kriteria  yang  paling  banyak mempengaruhi tingkat kerawanan banjir atau dapat dikatakan sebagai penyebab utama terjadinya banjir di  Kabupaten  Klaten  adalah  kelerengan  dan penggunaan lahan.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  penulis  sampaikan  kepada Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  kepada Masyarakat  Universitas  Diponegoro  (LPPM- Undip)  atas  pemberian  dana  hibah  melalui  skema Riset  Pengembangan  dan  Penerapan  (RPP)  Tahun
2020.  Penulis  juga  menyampaikan  terima  kasih kepada  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Daerah (Bappeda)  Kabupaten  Klaten,  Dinas  Pekerjaan Umum  dan  Penataan  Ruang  (DPUPR)  Kabupaten Klaten,  dan  Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan Geofisika  (BMKG)  Staklim  Semarang  atas kerjasama dan dukungannya.

## Daftar Pustaka
Ahammed,  F.  (2017).  A  review  of  water-sensitive urban  design  technologies  and  practices  for sustainable  stormwater  management. Sustainable Water Resources Management , 3 (3), 269–282.
Aji, M. D, N., Sudarsono, B., & Sasmito, B. (2014). Identifikasi zona rawan banjir menggunakan sistem informasi  geografis  (studi  kasus:  sub  DAS Dengkeng). Jurnal Geodesi Undip, 3 (1), 36-50.
Asadabadi,  M.  R.  (2018).  The  stratified  multi- criteria  decision-making  method. Knowledge- Based Systems , 162 , 115–123.
Asdak, C. (1995). Hidrologi dan pengelolaan DAS . Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.
Asghaf, N. M. A., Alam, B. Y. C., & Hendarmawan, H.  (2019). Jurnal  Lingkungan  dan  Bencana Geologi , 10 (2). 27-39.
Beza, B. B., Zeunert, J., & Hanson, F. (2019). The role of WSUD in contributing to sustainable urban settings.  In  a pproaches  to  water  sensitive  urban design (pp. 367–380). Woodhead Publishing.
BNPB, (2012). Peraturan Kepala Badan Nasional
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% P ro sen tase p en g ar u h
Alternatif (Kecamatan)
Kelerengan Penggunaan Lahan Kondisi Geologi Curah Hujan Jenis Tanah
Penanggulangan Bencana No. 02 tentang pedoman umum pengkajian risiko bencana . Jakarta: BNPB.
Carmon, N., & Shamir, U. (2010). Water-sensitive planning:  integrating  water  considerations  into urban and regional planning. Water and Environment Journal , 24 (3), 181–191.
Dandapat,  K.,  &  Panda,  G.  K.  (2017).  Flood vulnerability  analysis  and  risk  assessment  using analytical  hierarchy  process. Modeling  Earth Systems and Environment , 3 (4), 1627–1646.
Dannowski, R. (2004). Handbook of water sensitive planning  and  design. Journal  of  Environmental Quality , 33 (1), 409–410.
Darmawan,  M,  &  Theml,  S.  (2008). Katalog methodologi  penyusunan  peta  geo  hazard  dengan GIS .  Banda  Aceh:  Badan  Rehabilitasi  dan Rekonstruksi (BRR) NAD-Nias.
de Brito, M. M., Evers, M., & Almoradie, A. D. S. (2018). Participatory flood vulnerability assessment:  a  multi-criteria  approach. Hydrology and Earth System Sciences , 22 (1), 373–390.
Ditjen  RRL.  (1993). Pedoman  penyusunan  pola rehabilitasi lahan dan konversi tanah daerah aliran sungai . Jakarta: Departemen Kehutanan.
Grant,  G.  (2016). The  water  sensitive  city .  United Kingdom: John Wiley & Sons.
Jozaghi,  A.,  Alizadeh,  B.,  Hatami,  M.,  Flood,  I., Khorrami,  M.,  Khodaei,  N.,  &  Ghasemi  Tousi,  E. (2018).  A  comparative  study  of  the  AHP  and TOPSIS  techniques  for  dam  site  selection  using GIS:  a  case  study  of  Sistan  and  Baluchestan Province, Iran. Geosciences , 8 (12), 494.
Kabir, G., Sadiq, R., & Tesfamariam, S. (2014). A review  of  multi-criteria  decision-making  methods for  infrastructure  management. Structure  and Infrastructure Engineering , 10 (9), 1176–1210.
Kumar, A., Sah, B., Singh, A. R., Deng, Y., He, X., Kumar,  P.,  &  Bansal,  R.  C.  (2017).  A  review  of multi  criteria  decision  making  (MCDM)  towards sustainable renewable energy development. Renewable  and  Sustainable  Energy  Reviews , 69 , 596–609.
Lee,  G.,  Jun,  K.  S.,  &  Chung,  E.-S.  (2013). Integrated multi-criteria flood vulnerability approach  using  fuzzy  TOPSIS  and  Delphi technique. Natural  Hazards  and  Earth  System Sciences , 13 (5), 1293–1312.
Levy,  J.  K.  (2005).  Multiple  criteria  decision making and decision support systems for flood risk management. Stochastic  Environmental  Research and Risk Assessment , 19 (6), 438–447.
Lokita,  A.  D.  (2011).  Adaptasi  konsep  water sensitive urban design (WSUD) di Kawasan Cagar Budaya Kota Lama Semarang. Jurnal Perencanaan Wilayah Dan Kota , 22 (1), 65–80.
Mardani,  A.,  Jusoh,  A.,  Nor,  K.,  Khalifah,  Z., Zakwan,  N.,  &  Valipour,  A.  (2015).  Multiple criteria  decision-making  techniques  and  their applications–a review of the literature from 2000 to 2014. Economic Research-Ekonomska Istraživanja , 28 (1), 516-571.
Morgan, C., Bevington, C., Levin, D., Robinson, P., Davis, P., Abbott, J., & Simkins, P. (2013). Water Sensitive Urban Design in the UK - Ideas for Built Environment Practitioners . CIRIA.
Rasheed,  A.  M.  (2018).  Adaptation  of  Water Sensitive  Urban  Design  to  Climate  Change, PhD Thesis ,  Queensland:  University  of  Technology Australia.
Purnomo,  E.  N.  S .,  Widya  Sihwi,  S.,  & Anggrainingsih,  R.  (2013).  Analisis  perbandingan menggunakan  metode  AHP,  TOPSIS,  dan  AHP- TOPSIS  dalam  studi  kasus  sistem  pendukung keputusan  penerimaan  siswa  program  akselerasi. Jurnal Teknologi & Informasi ITSmart , 2 (1), 16.
Sharma,  A.,  Pezzaniti,  D.,  Myers,  B.,  Cook,  S., Tjandraatmadja,  G.,  Chacko,  P.,  &  Walton,  A. (2016).  Water  sensitive  urban  design:  an investigation  of  current  systems,  implementation drivers,  community  perceptions  and  potential  to supplement urban water services. Water , 8 (7), 272.
Vaidya,  O.  S.,  &  Kumar,  S.  (2006).  Analytic hierarchy  process:  An  overview  of  applications. European Journal of Operational Research , 169 (1), 1–29.
Yang,  X.  L.,  Ding,  J.  hua,  &  Hou,  H.  (2013). Application of a triangular fuzzy AHP approach for flood  risk  evaluation  and  response  measures analysis. Natural Hazards , 68 , 657-674.
Zou,  Q.,  Zhou,  J.,  Zhou,  C.,  Song,  L.,  &  Guo,  J. (2013). Comprehensive flood risk assessment based on  set  pair  analysis-variable  fuzzy  sets  model  and fuzzy  AHP. Stochastic  Environmental  Research and Risk Assessment , 27 (2), 525–546.