## Analisis Peta Rawan Banjir Metode Pembobotan dan Peta Genangan Banjir Metode NDWI terhadap Kejadian Banjir (Studi Kasus: Kabupaten Sidoarjo)
Analysis of Weighting Flood Prone Map Method and Flood Inundation Map with NDWI Method for Flood Event (Case Study: Sidoarjo District)
Alkindi Gifty Ramadhan, Hepi Hapsari Handayani, M. Rohmaneo Darminto * Departemen Teknik Geomatika, FTSPK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia *Korespondensi penulis: rohmaneo@its.ac.id
Diterima: 01032021; Diperbaiki:14042021; Disetujui: 01042022; Dipublikasi: 10042022
Abstrak: Perkembangan  Sistem Informasi Geografis dan penginderaan jauh memberikan manfaat di berbagai bidang, salah  satunya  adalah  kebencanaan.  Banjir  merupakan  bencana  yang  rawan  terjadi  di  negara-negara  tropis  yang memiliki curah hujan tinggi. Kabupaten Sidoarjo mengalami genangan banjir hampir setiap tahun.  Pemanfaatan SIG dan penginderaan jauh dapat meminimalkan dampak bencana banjir. Peta rawan banjir bertujuan untuk memetakan wilayah  yang  berpotensi  terjadi  banjir  dengan  menerapkan  metode  skoring  dan  pembobotan  parameter-parameter penyebab terjadinya genangan banjir. Penginderaan jauh bisa dimanfaatkan untuk mendeteksi genangan banjir yang terjadi  dengan  menerapkan  analisis Normalized  Difference  Water  Index (NDWI).  Pemanfaatan  kedua  analisis  ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana sebaran kelas tingkat kerawanan banjir  dari genangan banjir yang terjadi di Kabupaten  Sidoarjo.  Daerah  rawan  banjir  diidentifikasi  menggunakan  metode  skoring  dan  pembobotan  parameter untuk  mengetahui  sebaran  tingkat  kerawanan  banjir  di  wilayah  Kabupaten  Sidoarjo.  Parameter  tingkat  kerawanan banjir yang digunakan meliputi tutupan lahan, kelerengan, curah hujan, densitas drainase, dan jenis tanah. Genangan banjir didapatkan dari analisis NDWI pada platform Google Earth Engine (GEE). Data citra pada musim kemarau dan hujan  yang  di- threshold sebesar  <0,3  untuk  mengeliminasi  data  yang  dianggap  non-air  sehingga  menghasilkan genangan banjirnya. Hasil pengolahan menunjukkan tingkat rawan banjir di Kabupaten Sidoarjo yang terbagi menjadi empat kelas yaitu kelas rawan dengan 17.06%, kelas sedang dengan 65.10%, kelas kurang rawan dengan 17.84%, dan kelas aman dengan 0,00% dari luas wilayah Kabupaten Sidoarjo dengan mayoritas daerahnya dalam kelas rawan di Kecamatan Jabon dan Sedati.  Peta genangan banjir dan peta rawan banjir sesuai terhadap kejadian banjir dari BPBD Kabupaten Sidoarjo karena hasil analisis menunjukkan bahwa kejadian genangan banjir dengan kelas rawan sebesar 86,56% dari total luas kejadian genangan banjir.
Copyright © 2022 Geoid. All rights reserved.
Abstract: The development of Geographic Information System and remote sensing technologies has provided benefits in disaster mitigation. Floods occur in tropical countries that have high rainfall. Sidoarjo District experiences flood inundation almost every year. The utilization of GIS and remote sensing can minimize the effect of flooding. The flood vulnerability map aims to map the areas where floods occur by applying the scoring weighting parameters that cause flood inundation. Remote sensing can be used to monitor flood inundation by applying NDWI analysis. The use of these two analyzes aims to see how the class distribution of flood hazard levels from flood inundation that occurs in Sidoarjo  District.  Flood-prone  areas  identified  using  the  scoring  and  weighting  process  are  carried  out  by giving weight of each parameter to see the distribution of flood hazard levels in the Sidoarjo District area. Flood hazard level parameters used include land cover, slope, rainfall, drainage density, and soil type. Flood inundation is obtained from NDWI analysis on the Google Earth Engine (GEE). Imagery data in the dry and rainy season with a threshold of less than 0.3 is used to eliminate non-water data to produce puddles. The dry season and rainy season puddles are then overlaid to get the flood inundation. The processing results show the level of flood-prone in Sidoarjo District which  is  divided  into  four  classes  with  the  "vulnerable"  class  of  17.06%  that  is  majorly in  Jabon  and Sedati Sub- District, the "moderate" class of 65.10%, the "less vulnerable" class of 17.84%, and the "safe" class with 0.00% of the  total  area  of  Sidoarjo  District.  The  flood  inundation  and  flood  vulnerability  maps  are  in  line  with  the  flood incidence of the BPBD Sidoarjo District data because the analysis reveals that the incidence of flood inundation with the "vulnerable" class is 86.56% of the incidence flood inundation area.
Kata kunci: Peta Rawan Banjir, Genangan Banjir, Skoring, Pembobotan, NDWI, Google Earth Engine .
Cara untuk sitasi: Ramadhan, A. G., Handayani, H. H., Darminto, M. R. (2022). Analisis Peta Rawan Banjir Metode Pembobotan dan Peta Genangan Banjir Metode NDWI terhadap Kejadian Banjir (Studi Kasus: Kabupaten Sidoarjo). Geoid, 17 (2), 232-244.

## Pendahuluan
Banjir merupakan suatu peristiwa atau keadaan dimana terendamnya suatu daerah atau daratan karena volume air meningkat. Permasalahan banjir dapat ditimbulkan oleh berbagai faktor diantaranya elemen meteorologi, karakteristik fisik DAS, dan manusia. Saat ini permasalahan banjir telah banyak melanda daerah-daerah yang cukup potensial, seperti Kabupaten Sidoarjo. Kabupaten Sidoarjo merupakan salah satu penyangga Ibukota Provinsi Jawa Timur yang mengalami perkembangan pesat. Pemerintah telah menjadikan Kabupaten Sidoarjo sebagai kota industri. Dengan demikian, pembangunan gedung-gedung dan jalan raya serta bangunan fasilitas penunjang lainnya akan terus meningkat. Pembangunan yang berkelanjutan ini akan berdampak negatif jika tidak diimbangi dengan sarana drainase yang memadai. Hal tersebut dapat mengakibatkan menurunnya respon kawasan  konservasi  terhadap  masukkan  air  hujan  yang  berpotensi  terjadi  banjir  atau  genangan  (BBWS Brantas, 2011 pada Purnawali, Hariyanto, dan Pratomo, 2018).
Menurut data BNPB (2016) banjir merupakan bencana yang paling sering terjadi di Kabupaten Sidoarjo. Banjir atau genangan sering terjadi di wilayah kerja Pusat Pengendalian Lumpur Sidoarjo (PPLS) tepatnya di Desa Siring,  Ketapang,  Pamotan,  Kali  Tengah,  Mindi,  dan  Pejarakan.  Dampak  dari  banjir  atau  genangan  ini menyebabkan  tergenangnya  Jalan  Raya  Porong  dan  rel  kereta  api  Sidoarjo-Malang (Prasetyo,  2019) . Permasalahan banjir jika tidak segera diatasi akan menyebabkan dampak yang berkelanjutan.
Salah satu cara untuk mengurangi dampak akibat banjir dapat dilakukan dengan memetakan daerah yang rawan terjadi  banjir.  Pemetaan  ini  dapat  dilakukan  dengan  memanfaatkan  teknologi  Sistem  Informasi  Geografis (SIG)  untuk  melakukan  analisis  terhadap  parameter-parameter  banjir.  Selain  pemanfaatan  teknologi  SIG, teknik penginderaan jauh juga dapat berperan untuk mengetahui kejadian banjir. Teknik ini mampu mendeteksi area genangan berdasarkan Normalized Difference Water Index (NDWI) untuk membedakan atau memisahkan antara area banjir dan non-banjir menggunakan citra (Suwarsono, Nugroho, dan Wiweka, 2013). Teknik ini memanfaatkan salah satu platform pengolahan SIG berbasis cloud untuk analisis dan pengambilan keputusan. Selanjutnya dilakukan analisis untuk mengevaluasi daerah rawan banjir dengan peta rawan banjir. Sehingga dapat diketahui sebaran tingkat kerawanan banjir dari genangannya dalam bentuk luas genangan di tiap kelas kerawanan banjir Kabupaten Sidoarjo.

## Data dan Metode
Pelaksanaan  penelitian  ini  dilakukan  di  wilayah  Kabupaten  Sidoarjo.  Wilayah  ini  berada  pada  koordinat 07˚03′00″–07˚5′00″ Lintang Selatan dan 112˚5′00″–112˚09′00″ Bujur Timur, seperti tersaji dalam Gambar 1.
Kabupaten Sidoarjo berbatasan langsung dengan Selat Madura di sebelah timur. Sebelah selatan berbatasan dengan  Kabupaten  Pasuruan  dan  Kabupaten  Mojokerto.  Sebelah  barat  berbatasan  dengan  Kabupaten Mojokerto dan sebelah utara berbatasan dengan Kota Surabaya dan Kabupaten Gresik. Berdasarkan Badan Pusat Statistik Kabupaten Sidoarjo, daerah ini memiliki luas wilayah 714,243 km 2 dengan jumlah penduduk 2,27 juta jiwa.
Data yang digunakan pada penelitian ini sebagai berikut:
1. Peta RBI Kabupaten Sidoarjo skala 1:25.000 untuk batas administrasi, data sungai, dan data drainase.
2. Data citra satelit Sentinel-2 Level-2A bulan Juli 2019 – Juni 2020
3. Data jenis tanah Kabupaten Sidoarjo skala 1:50.000, dari Dinas Pertanian Kabupaten Sidoarjo tahun 2016
4. Data  curah  hujan  bulan  Juli  2019  –  Juni  2020  di  Stasiun  Maritim  Tanjung  Perak,  Stasiun  Meteorologi Juanda, Stasiun Meteorologi Pasuruan, dan Stasiun Meteorologi Perak 1
5. Data DEM dari DEMNAS resolusi 8m.
6. Data citra satelit Sentinel-2 Level-1C Juli 2019 – Juni 2020
Gambar 1. Peta Administrasi Kabupaten Sidoarjo
Pengolahan  data  untuk  peta  rawan  banjir  dilakukan  dengan  reklasifikasi  setiap  parameter.  Parameter  yang sudah  direklasifikasi  kemudian  diberikan  skor  dan  bobot  sesuai  dengan  pengaruhnya  terhadap  terjadinya genangan banjir. Semua parameter di- overlay yang hasilnya ditambahkan perhitungan indeks kerawanan banjir untuk menentukan suatu daerah masuk dalam kelas rawan, sedang, kurang rawan, atau aman.
Pengolahan data untuk peta genangan banjir dilakukan di platform GEE. Diawali dengan mencari data citra satelit Sentinel-2 Level-1C dari Juli 2019 – Juni 2020. Data citra yang didapatkan dibagi menjadi dua yaitu musim kemarau dan musim hujan yang kemudian dianalisis NDWI data citra di kedua musim. Hasil analisis NDWI kemudian di- threshold dengan nilai threshold 0,3 (McFeeters, 2013) untuk membedakan air dan non- air sehingga didapatkan genangan airnya. Genangan air dari musim kemarau dan musim hujan di- overlay untuk mendapatkan genangan banjir.
Analisis sebaran tingkat kerawanan banjir pada genangan banjir dilakukan dengan overlay peta rawan banjir dengan peta genangan banjir. Hasil overlay digunakan untuk mendapatkan informasi luasan dan sebaran lokasi genangan banjir serta tingkat kerawanannya.

## Hasil dan Pembahasan
Proses skoring dan pembobotan dilakukan berdasarkan Tabel 1.
Tabel 1. Skoring dan Pembobotan Parameter Kerawanan Banjir (Purnawali, Hariyanto, dan Pratomo, 2018; dan modifikasi) Parameter Kelas Skor Bobot (%) Total Kelerengan (Haynes, 1998; dan modifikasi) <0,5% 9 10 0,9 0,5 - 5% 7 0,7 5 - 10% 5 0,5 10 - 30% 3 0,3 >30% 1 0,1
Jenis Tanah (Asdak, 2015; dan modifikasi) Aluvial, Planosol, Hidromorf Kelabu, Laterik Air Tanah 9 10 0,9 Latosol 7 0,7 Tanah Hutan Coklat, Tanah Mediteran 5 0,5 Andosol, Laterik, Grumosol, Podsol, Podsolic 3 0,3 Regosol, Litosol, Organosol, Renzina 1 0,1 Curah Hujan (BMKG,2020) >100 mm/hari ( Very Heavy Rain ) 9 25 2,25 50 - 100 mm/hari ( Heavy Rain ) 7 1,75 20 - 50 mm/hari ( Moderate Rain ) 5 1,25 5 - 20 mm/hari ( Light Rain ) 3 0,75 <5 mm/hari ( Very Light Rain ) 1 0,25 Tutupan Lahan (Anderson, 1976; dan modifikasi) Badan Air 9 35 3,15 Permukiman 7 2,45 Sawah/Tambak 5 1,75 Mangrove 3 1,05 Lahan Kosong 1 0,35 Densitas Drainase (Rimba, dkk., 2017) >0.005740 ( Very Dense ) 9 20 1,8 0.004306-0.00574 ( Dense ) 7 1,4 0.00288-0.004305 ( Moderate Dense ) 5 1 0.0014345-0.00287 ( Light Dense ) 3 0,6 <0.001434 ( Least Dense ) 1 0,2

## 1. Kelerengan
Kemiringan  lereng  pada  penelitian  ini  dibuat  berdasarkan  hasil  pengolahan  data  DEMNAS  menggunakan metode slope pada  peranagkat  lunak  pengolah  data  spasial  ArcGIS.  Kemiringan  lereng  mempengaruhi kecepatan  dan  volume  limpasan  permukaan.  Hasil  klasifikasi  dan skoring kelerengan  didapatkan  peta kelerengan sebagai berikut:
Dari  peta  kelerengan  didapatkan  bahwa  Kabupaten  Sidoarjo  memiliki  wilayah  yang  relatif  datar  dengan mayoritas kelerengan 5-10%.

## 2. Curah Hujan
Data  curah  hujan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  didapat  dari  lima  stasiun  terdekat  dengan  lokasi penelitian. Setelah diproses dengan metode interpolasi didapatkan peta curah hujan dengan klasifikasi yang telah ditentukan sebagaimana ditunjukkan oleh Gambar 3.
Gambar 3. Peta Curah Hujan
Berdasarkan peta curah hujan, Kabupaten Sidoarjo pada Juli 2019 – Juni 2020 didominasi oleh intensitas curah hujan dengan kelas 5-20 ( Light Rain ) dengan luas 93,84%. Intensitas curah hujan yang terjadi secara terus- menerus dan lama akan dapat mempengaruhi terjadinya banjir di daerah tersebut.

## 3. Jenis Tanah
Klasifikasi jenis tanah diperoleh dari data . Peta jenis tanah dibuat berdasarkan klasifikasi dengan lima kelas berdasarkan tingkat penyerapan air. Gambar 4 menunjukkan peta jenis tanah di Kabupaten Sidoarjo.
Berdasarkan peta jenis  tanah  dapat  dilihat bahwa  Kabupaten  Sidoarjo  didominasi oleh jenis  tanah  andosol, laterik,  grumosol,  podsol,  dan  podsolic  dengan  luas  mencapai  72,75%.  Tanah  jenis  ini  memiliki  tingkat infiltrasi cenderung tinggi.

## Gambar 4. Peta Jenis Tanah

## 4. Tutupan Lahan
Tutupan lahan didapatkan dari hasil klasifikasi Citra Sentinel-2 Level 2A dengan resolusi band red, green, dan blue sebesar  10m  menggunakan  metode  klasifikasi  terbimbing Maximum  Likelihood .  Wilayah  Kabupaten Sidoarjo  sebagai  wilayah  penelitian  diklasifikasikan  dalam  lima  kelas  yaitu  badan  air,  pemukiman, sawah/tambak, mangrove, dan lahan kosong. Adapun hasilnya ditunjukkan pada Gambar 5.
Berdasarkan peta tutupan lahan dan perhitungan luasan yang dihasilkan, sebagian besar wilayah didominasi oleh sawah/tambak dengan luas mencapai 73.87%. Jenis tutupan lahan mempengaruhi kerawanan banjir suatu daerah. Penggunaan lahan akan berperan pada besarnya air limpasan dari hujan yang melebihi kemampuan infiltrasi. Lahan yang banyak ditanami oleh vegetasi maka air hujan akan banyak diinfiltrasi dan lebih banyak waktu yang ditempuh oleh limpasan untuk sampai ke sungai sehingga kemungkinan banjir lebih kecil daripada daerah yang tidak ditanami oleh vegetasi.

## 5. Densitas Drainase
Densitas drainase memiliki pengaruh terhadap kerawanan banjir. Densitas drainase yang terdapat di wilayah Kabupaten Sidoarjo diklasifikasi dalam lima kelas yaitu very dense, dense, moderate dense, light dense dan least dense. Berikut adalah peta densitas drainase Kabupaten Sidoarjo.
Gambar 6. Peta Densitas Drainase
Berdasarkan  peta  densitas  drainase,  Kabupaten  Sidoarjo  didominasi  oleh  kelas least  dense dengan  luasan 85,23%.

## 6. Peta Rawan Banjir
Tabel 2. Indeks Kerawanan Banjir Kelas Nilai Indeks Kerawanan Banjir Rawan 6.75 < x < 9 Sedang 4.45 < x < 6.75 Kurang Rawan Aman 2.25 < x < 4.45 0 > 2.25
Peta rawan banjir didapatkan dari penggabungan parameter-parameter terjadinya genangan banjir yaitu peta kelerengan,  peta  curah  hujan,  peta  jenis  tanah,  peta  tutupan  lahan,  dan  peta densitas  drainase. Kelima parameter  tersebut  di- overlay dengan tool  Union dan  dilakukan  perhitungan  indeks  kerawanan  banjir
mengetahui kelas tingkat kerawanan banjirnya setiap daerah. Kelas tingkat kerawanan banjir dijelaskan pada Tabel 2. Indeks kerawanan banjir hasil dari perhitungan kemudian diberikan keterangan untuk masing-masing kelas kerawanannya sehingga menjadi peta rawan banjir pada Gambar 7.

## Gambar 7. Peta Rawan Banjir
Kecamatan yang memiliki wilayah rawan banjir yang luas ada di Kecamatan Jabon dan Kecamatan Sedati. Kedua kecamatan ini memiliki daerah rawan yang lebih luas dari kecamatan-kecamatan lainnya dikarenakan parameter tutupan lahan yang didominasi sawah atau tambak, parameter jenis tanah yang didominasi oleh jenis tanah yang tingkat infiltrasinya rendah, dan parameter kelerengan pada kelas <0.5% yang memiliki pengaruh yang  besar  dalam  pembobotan  pada  pembuatan  peta  rawan  banjir  Kabupaten  Sidoarjo. Sebaran  tingkat kerawanan banjir ditunjukkan pada diagram berikut.
Gambar 8. Diagram Sebaran Kelas Kerawanan Banjir Kecamatan di Kabupaten Sidoarjo

## 7. Genangan Air
Analisis  NDWI  dilakukan  pada platform GEE. Normalized  Difference  Water  Index (NDWI),  yang diperkenalkan pertama kali pada tahun 1996 di Gao (1996) untuk tingkat air vegetasi dengan penginderaan jauh. Berdasarkan pada Gao (1996), formula NDWI bisa didapatkan dari reflektan near-infrared (NIR) dan short wave infrared (SWIR). Mcfeeters (1996) menggunakan green dan NIR. Kedua formula NDWI dituliskan sebagai berikut:
𝑁𝐷𝑊𝐼 = 𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁−𝑁𝐼𝑅
𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁−𝑁𝐼𝑅
(1)
Gambar 9. NDWI Musim Hujan
Gambar 10. NDWI Musim Kemarau
Data  citra  satelit  Sentinel-2  Level-1C  dari  Juli  2019  sampai  Juni  2020  karena  disesuaikan time  series -nya dengan data curah hujan yang ada. Hasil analisis NDWI ditampilkan pada Gambar 9 dan Gambar 10.
Hasil analisis NDWI memiliki rentan nilai dari -1 sampai 1 kemudian di- threshold dengan nilai threshold 0.3 untuk membedakan air (nilai NDWI ≥ 0.3) dan non-air. Genangan air hasil threshold ditampilkan pada Gambar 11 dan Gambar 12.
Gambar 11. Genangan Air Musim Hujan
Gambar 12. Genangan Air Musim Kemarau

## 8. Peta Genangan Banjir
Peta  genangan  banjir  didapatkan  dari overlay genangan  air  musim  hujan  dan  musim  kemarau  dengan tool Erase untuk  mengeliminasi  data  genangan  air  musim  hujan  yang  sama  dengan  data  genangan  air  musim kemarau sehingga yang tersisa adalah genangan banjirnya. Kemudian genangan banjir di- overlay dengan peta rawan banjir untuk mendapatkan sebaran tingkat kerawanan banjir pada genangan banjir. Peta genangan banjir beserta keterangan tingkat kerawanan banjirnya ditunjukkan pada Gambar 13.

## Gambar 13. Peta Genangan Banjir
Genangan  banjir  mayoritas  terjadi  pada  Desa  Kalanganyar  sebesar  17,01%,  Desa  Kedungpandan  sebesar 15,5%, dan Desa Kupang sebesar 10,51% dari total luas genangan banjir yang terjadi dari hasil analisis NDWI.

## 9. Analisis Sebaran Genangan Banjir tiap Kelas Kerawanan Banjir
Sebaran tingkat kerawanan banjir  dari genangan banjir didapatkan dari peta genangan banjir yang sudah di- overlay dengan peta rawan banjir yang pada data atributnya dihitung luas areanya. Sebaran tingkat kerawanan banjir dari genangan banjir ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Luas Genangan Banjir berdasarkan Kelas Tingkat Kerawanan Banjir
Kelas Tingkat Kerawanan Banjir Luas Genangan Banjir (m 2 ) Luas (%) Rawan 28769777,477 69,70 Sedang 11479778,543 27,81 Kurang Rawan 1024806,338 2,48 Aman 0,000 0,00
Berdasarkan data kejadian banjir BPBD Kabupaten Sidoajo, kejadian genangan banjir pada bulan Juli 2019 – Juni 2020 terjadi di Desa Kedungbanteng dan Banjarasri. Genangan banjir pada kelas rawan sebesar 86,56%,
kelas  sedang  sebesar  12,10%,  dan  kelas  kurang  rawan  sebesar  1,35%  dari  total  luas  genangan  banjir  pada kedua desa tersebut. Hal ini dapat dikatakan bahwa hasil dari peta rawan banjir dan peta genangan banjir sesuai dengan data kejadian banjir dari situs BPBD Kabupaten Sidoarjo karena persentase genangan banjir yang ada pada kelas rawan mencapai lebih dari 80% dari total luas genangan banjir yang terjadi. Overlay lokasi kejadian genangan banjir dengan peta genangan banjir hasil NDWI ditunjukkan pada Gambar 14.

## Gambar 14. Kejadian Genangan Banjir

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  analisis  dari  penelitian  ini  diketahui  untuk  tingkat  kerawanan  banjir  di  Kabupaten Sidoarjo  dari  analisis  skoring  dan  pembobotan  menggunakan  parameter  tutupan  lahan,  kelerengan,  curah hujan,  densitas  drainase,  dan  jenis  tanah  terbagi  menjadi  empat,  kelas  rawan  dengan  17,06%  wilayah Kabupaten Sidoarjo, kelas sedang dengan 65,10% wilayah Kabupaten Sidoarjo, kelas kurang rawan dengan 17,84%,  dan  kelas  aman  sebesar  0,00%  dari  total  luas  wilayah  Kabupaten  Sidoarjo.  Kecamatan  dengan mayoritas daerahnya berada dalam kelas rawan adalah Kecamatan Jabon dan Sedati. Dari hasil analisis NDWI diketahui luas genangan banjir yang terjadi adalah 5,56% dari luas wilayah Kabupaten Sidoarjo dan dominan pada bagian Timur Kabupaten Sidoarjo. Berdasarkan data kejadian banjir BPBD Kabupaten Sidoajo genangan banjir  terjadi  di  dua  desa  yaitu  Desa  Banjarasri  dan  Kedungbanteng  dengan  genangan  banjir  kelas  rawan sebesar 86,56%, kelas sedang sebesar 12,10%, dan kelas kurang rawan sebesar 1,35% dari total luas genangan banjir di Desa Banjarasri dan Kedungbanteng.

## Ucapan Terimakasih
Penulis menyampaikan terima kasih kepada Badan Informasi Geospasial, Dinas Pertanian Kabupaten Sidoarjo, BPBD Kabupaten Sidoarjo, dan Google Earth Engine sebagai penyedia data yang digunakan pada penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Anderson, J. R., Hardy, E.E., Roach, J.T., dan Witmer, R.E. (1976). A Land Use and Land Cover Classification System for Use with Remote Sensor Data. Geological Survey Professional Paper 964 . United States Government Printing Office, Washington.
Asdak, 1995. Hidrologi dan Pengolahan Daerah Aliran Sungai . Gadjah Mada University Press . Yogyakarta. Balai Besar Wilayah Sungai Brantas. (2011). Lima Pilar BBWS Brantas . Surabaya, Indonesia
Badan Nasional Penanggulangan Bencana. (2016). Data dan Informasi bencana Indonesia. https://bnpb.go.id/uploads/migration/pubs/446.pdf>.
BMKG.  (2010). Kondisi Cuaca Ekstrem dan Iklim Tahun 2010-2011. Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika. (BMKG).
http://data.bmkg.go.id/Share/Dokumen/press%20release%20kondisi%20cuaca%20ekstrim%20dan%20iklim%20 tahun%202010-2011.pdf.
Gao, B.C. (1996). NDWI a normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space.
Remote Sensing of Environment , 58:257-266. Haynes, R.H. (1998). The Canadian System of Soil Classification, 3rd ed.; NRC Research Press : Ottawa, ON, Canada McFeeters, S. K. (1996). The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing , 17(7):1,425-1,432.
McFeeters, S.K. (2003). Using the Normalized Difference Water Index (NDWI) within a Geographic Information System to Detect Swimming Pools for Mosquito Abatement: A Practical Approach. Remote Sensing , 5(7), pp. 3544–3561. doi: 10.3390/rs5073544
Purnawali, H. S., Hariyanto, T., dan Pratomo, D. G. (2018). Analisis Kerentanan Bencana Banjir di Kabupaten Sidoarjo dengan  menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis  dan  Penginderaan  Jauh. Tesis .  Program  Magister  Bidang Keahlian Teknik Geomatika  Institut Teknologi Sepuluh Nopember Prasetyo,  B.  (2019).  Peningkatan  Efektifitas  Pengendalian  Banjir  di  Lingkungan  PPLS  melalui  Kegiatan  Monitoring Banjir  dengan  Sistem  Aplikasi  Mobile. Laporan  Laboratorium  Kepemimpinan  Kepala  Sub  Bidang  Operasi Drainase  dan  Lingkungan  Bidang  Operasi  Pusat  Pengendalian  Lumpur  Sidoarjo  Direkorat  Jenderal  Sumber Daya Air. Pusat Pengendalian Lumpur Sidoarjo.
Rimba,  dkk.  (2017).  Physical  Flood  Vulnerability  Mapping  Applying  Geospatial  Techniques  in  Okazaki  City,  Aichi Prefecture, Japan. Urban Science . Vol. 1, No. 7, hal. 1-22.
Suwarsono, Nugroho, J. T., dan Wiweka. (2013). Identification of inundated area using normalized difference water index (NDWI) on lowland region of java island. 34th Asian Conference on Remote Sensing 2013, ACRS 2013 , 4(2), pp. 3783–3789.
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .