E-ISSN 2548-8635 https://ejurnal.bppt.go.id/index.php/Alami https://doi.org/10.29122/alami.v8i1.5718

## IDENTIFIKASI DAN ANALISA KERENTANAN BANJIR BANDANG DI DAS CIMANUK HULU GARUT DENGAN MODEL SHANNON’S ENTROPY

## IDENTIFICATION AND ANALYSIS OF FLASH FLOOD SUSCEPTIBILITY IN CIMANUK HULU WATERSHED GARUT USING SHANNON’S ENTROPY MODEL
Isabella Hilda Febriyanti 1 , Adam Pamudji Rahardjo 1 dan Budi Kamulyan 1
1 Magister Teknik Pengelolaan Bencana Alam, Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Jl Grafika Kampus No 2 Yogyakarta 55284 e-mail: isabella.hilda@mail.ugm.ac.id ; rahardjo.adam@ugm.ac.id

## ABSTRACT
Flash floods are one of the natural disasters with special characteristics that occur quickly and cause greater loss of life and damage than ordinary floods. From the Indonesian Disaster Data  Geoportal  (BNPB),  there  were  19  floods  and  3  flash  floods  in  the  Cimanuk  Hulu watershed area from 2009 to 2022. This research aims to identify the factors that influence the occurrence of flash floods in the Cimanuk Hulu watershed and to determine the weight of each factor and flash flood susceptibility index. Eight factors or parameters that affect flash floods within the research area were used and collected from various sources to be calculated using the Shannon’s Entropy model to obtain Flash Flood Susceptibility Index (FFSI) and flash flood susceptibility map. The results show that the slope, elevation, Stream Power Index (SPI) and rainfall are four factors with the highest index values. The range of FFSI values are 1.296- 4.072. The validation of the model using the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve shows very good results (85.8%).
Keywords:  Flash  flood,  flash  lood  susceptibility  index,  cimanuk  hulu,  garut,  shannon ’s entropy

## ABSTRAK
Banjir bandang  merupakan salah satu bencana alam  dengan karakteristik khusus yang terjadinya  secara  cepat  dan  menimbulkan  dampak  korban  jiwa  dan  kerusakan  yang  lebih besar  daripada  banjir  biasa. Dari  Geoportal  Data  Bencana  Indonesia  (BNPB),  sepanjang tahun 2009 hingga 2022 tercatat 19 kejadian banjir dan 3 banjir bandang di area DAS Cimanuk Hulu .  P enelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi terjadinya banjir bandang di DAS Cimanuk Hulu serta mengetahui nilai bobot tiap faktor dan indeks kerawanan banjir bandang. Delapan faktor atau parameter yang mempengaruhi banjir bandang  di  lokasi  penelitian  digunakan  dan  dikumpulkan  dari  berbagai  sumber  untuk dilakukan  perhitungan  menggunakan  model Shannon ’s  Entropy sehingga  didapatkan  nilai Flash  Flood  Susceptibility  Index (FFSI)  serta  peta  kerawanan  banjir  bandang. Hasil perhitungan  menunjukkan  bahwa  kemiringan  lereng,  ketinggian, Stream  Power  Index (SPI) dan curah hujan merupakan empat faktor dengan nilai bobot tertinggi. Nilai FFSI berada pada range 1.296-4.072.  Validasi  hasil  permodelan  dengan  menggunakan  kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) menunjukkan hasil sangat bagus (85,8 %).
Kata  kunci: Banjir  bandang, flash  flood  susceptibility  index, cimanuk  hulu,  garut, shannon ’s entropy

## PENDAHULUAN
Wilayah  Indonesia  terletak  di  daerah  iklim tropis dengan kondisi topografi permukaan dan batuan yang beragam sehingga memiliki resiko rentan  terhadap  bencana  hidrometeorologi yang  salah  satunya  adalah  banjir  bandang. Kabupaten  Garut  merupakan  salah  satu wilayah  yang  sering  terjadi  banjir  dan  banjir bandang,  terutama  di  sepanjang  area  yang dilewati  sungai  Cimanuk,  tepatnya  di  bagian hulu, atau biasa disebut Daerah Aliran Sungai (DAS)  Cimanuk  Hulu.  Dari  Geoportal  Data Bencana  Indonesia  (BNPB),  sepanjang  tahun 2009  hingga  2022  tercatat  19  kejadian  banjir dan  3  banjir  bandang  di  area  DAS  Cimanuk Hulu.  Banjir  bandang  20  September  2016 merupakan salah satu kejadian banjir bandang yang  menimbulkan  banyak  korban  jiwa  dan kerusakan  (Gambar  1).  Dalam  penelitian Tejakusuma  (2016),  disebutkan  bahwa  banjir bandang  tersebut  menyebabkan  33  orang meninggal  dunia,  20  orang  hilang  terseret aliran  banjir  bandang,  6300  orang  mengungsi dan sekitar 2000 rumah mengalami kerusakan.
Terkait  hal  tersebut,  maka  diperlukan pemahaman  karakteristik  banjir  bandang  di wilayah  tersebut,  seperti  identifikasi  faktor faktor  yang  mempengaruhi  terjadinya  banjir bandang  serta  seberapa  besar  siginifikan pengaruhnya.  Penelitian  difokuskan  pada kejadian  banjir  bandang  karena  dampak  yang ditimbulkan  lebih  berbahaya  dan  kejadiannya bisa berulang.
Dalam Undang Undang No 24 Tahun 2007 tentang Penanggulangan Bencana, disebutkan bahwa  definisi  banjir  bandang  adalah  banjir yang  datang  secara  tiba-tiba  dengan  debit  air yang  besar  yang  disebabkan  terbendungnya aliran  sungai  pada  alur  sungai.  Dalam  proses banjir  bandang,  turunnya  hujan  memicu terjadinya  longsor  yang  kemudian  diikuti terjadinya banjir bandang (Larsen et al ., 2001). Perubahan  lahan  alami  menjadi  permukiman juga  dapat meningkatkan  aliran  permukaan  di daerah tangkapan air (Dhari, 2017).
Definisi  banjir  bandang  dibedakan  dari definisi banjir berdasar  waktu berlangsungnya yang cepat serta menyapu lahan yang dilanda dengan  kecepatan  aliran  yang  sangat  besar hampir  tanpa  adanya  peringatan  yang  cukup dengan  membawa  debris  (Kementerian  PU dan JICA, 2012).
Menurut  Adi  (2013),  beberapa  penyebab banjir bandang diantaranya :
-  Geomorfologi yang bergunung dan curam
-  Vegetasi  penutup  tidak  dapat  mendukung penyerapan air hujan
-  Formasi  geologi  terdiri  dari  vulkanik  batuan muda
-  Perubahan tutupan lahan -  Kejadian longsor yang menyebabkan terbendungnya sungai di hulu
-  Perilaku  eksploitasi  lingkungan  secara  tidak tepat Sungai  Cimanuk  adalah  sungai  utama  di
Wilayah Sungai (WS) Cimanuk –Cisanggarung, berhulu di kaki gunung Papandayan Kabupaten  Garut  dan  mengalir  ke  arah  timur laut berhilir di Kabupaten Indramayu, melewati Kabupaten Sumedang dan Majalengka. Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  tentang perbandingan  rata  rata  debit  air  tahun  2006 dan 2013, terdapat peningkatan debit disebabkan  kondisi  sungai  yang  sudah  rusak akibat  penebangan  liar,  perubahan  saluran drainase  dan  faktor  lainnya  selain  karena intensitas  curah  hujan  tinggi  (Rahman,  2017). Menurut  Sulaksana et  al (2013),  wilayah Cimanuk hulu didominasi oleh produk vulkanik dengan umur kwarter yang belum terkompaksi baik  sehingga  mudah  hancur  dan  rentan terhadap erosi.
Model Shannon ’s Entropy (SE) merupakan model  baru  untuk  mengevaluasi  potensi  atau kerawanan banjir. Model ini sangat cocok untuk area  cekungan  yang  umumnya  kekurangan data terkait data hujan ataupun data fisiografis. Selain  itu,  model  ini  relatif  mudah  digunakan dan  memiliki  kinerja  yang  lebih  akurat dibandingkan beberapa model statistik lainnya (Khosravi et al ., 2016).
Entropi  adalah  ukuran  ketidakteraturan, ketidakstabilan,  ketidakseimbangan  perilaku, distribusi  energi,  dan  ketidakpastian  dalam suatu  system  (Yufeng  dan  Fengxiang,  2009). Secara lebih detail,  indeks entropi merupakan ukuran  perbedaan  rata-rata  antara  proporsi kelompok unit dan sistem secara keseluruhan. Teori  ini  pertama  kali  dikemukakan  oleh Stephan Boltzmann dan akhirnya dikemukakan secara kuantitatif oleh Shannon (1948). Entropi merepresentasikan  variabel  atau  faktor  yang lebih  berpengaruh  terhadap  suatu  kejadian, dalam  hal  ini  adalah  banjir  bandang.  Nilai entropi  dapat  diterapkan  untuk  menghitung besar bobot atau indeks dalam sebuah sistem, sehingga  dari  beberapa  variabel  yang  diduga mempengaruhi terjadinya banjir bandang, akan diketahui  faktor  atau  variabel  mana  yang sangat berpengaruh, sehingga dapat diupayakan langkah perbaikan sebagai upaya mitigasi.
Beberapa  tinjauan  literatur  menunjukkan bahwa  model Shannon’s  Entropy ini  telah digunakan  oleh  berbagai  peneliti  untuk pemodelan dan analisis di bidang hidrologi dan pengelolaan sumber daya air serta menyiapkan peta kerawanan banjir. Hang et al
(2021)  menggunakan  model  entropi  Shannon untuk meramalkan dan memetakan kerawanan banjir bandang di sepanjang jalan Nasional 6, Provinsi  Hoa  Binh,  Vietnam. Area  under  the curve (AUC)  pada  kurva receiver  operating characteristic (ROC) menunjukkan hasil validasi 81,1%. Penelitian serupa juga dilakukan oleh Haghizadeh et al . (2017) untuk meramalkan area rawan  banjir di Iran dengan hasil  akurasi  yang  ditunjukkan  dalam  AUC sebesar 73,5% serta oleh Naghibi et al . (2014) pada  DAS  Moghan,  Iran  dengan  hasil  AUC untuk validasi sebesar 91,21%.
Mengingat  dampak  banjir  bandang  yang berbahaya dan berulang di area DAS Cimanuk Hulu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi
faktor-faktor
yang mempengaruhi terjadinya banjir bandang serta mengetahui  nilai  bobot  tiap  faktor  dengan menggunakan  model Shannon’s  Entropy , sehingga  nantinya  dapat  diketahui  nilai Flash Flood Susceptibility Index (FFSI) serta wilayah yang  rawan  dan  terdampak  banjir  bandang dengan dibuat peta kerawanan banjir bandang sebagai salah satu upaya mitigasi pengurangan resiko bencana.
Gambar 1. Dampak banjir bandang DAS Cimanuk hulu Garut 2016 (Sumber: BNPB)

## METODE PENELITIAN

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Objek  penelitian  adalah  DAS  Cimanuk bagian  hulu  (Cimanuk  Hulu)  yang  berlokasi pada  7°7'30"-7°25'30"  LS  dan  107°46'30"- 107°51'0" BT (Gambar 2). Penelitian dilakukan pada Agustus 2022 sampai Maret 2023.
Gambar 2. Lokasi Penelitian DAS Cimanuk Hulu (peta dasar dari DEMNAS, BIG, BBWS Cimanuk Cisanggarung)

## Bahan
Bahan  yang  digunakan  adalah  peta elevasi,  kelerengan, Stream  Power  Index (SPI), Topographic Wetness Index (TWI) yang diekstrak  dari  DEM  SRTM,  data  dan  peta tutupan  kanopi  dari  Citra  Landsat  8,  data genangan  banjir  dari  Citra  Sentinel-1  dan pantauan drone ,  data  tekstur  tanah  dari  peta penelitian  sebelumnya  dan  Kebijakan  Satu Peta,  data  penggunaan  lahan  dari  KLHK  dan BIG,  serta  data  curah  hujan  dari  BMKG  dan BBWS Cimanuk Cisanggarung.

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan koordinasi  dengan  instansi  terkait  (BPBD Kabupaten
Garut, BBWS Cimanuk Cisanggarung, BMKG). Data sekunder dikumpulkan  dari  beberapa  referensi  terkait dan penelitian sebelumnya.

## Metode Penelitian
Langkah pertama dalam penelitian adalah menentukan faktor-faktor atau parameter yang dianggap  berpengaruh  dalam  menyebabkan kerentanan banjir bandang. Penentuan dilakukan  dengan  koordinasi  bersama  BPBD Kabupaten Garut  dan BBWS Cimanuk Cisanggarung.
Berdasarkan  data  yang  tersedia  dan hubungan  antara  lokasi  banjir  bandang  masa lalu  dan  karakteristik  geografis  lingkungan setempat,  dipilih  delapan  faktor  penyebab, yaitu elevasi, tutupan kanopi (NDVI), kelerengan, Topographic  Wetness  Index (TWI), Stream Power Index (SPI), curah hujan, penggunaan  lahan  dan  tekstur  atau  jenis tanah.
-  Untuk  elevasi,  kelerengan,  SPI,  dan  TWI, data  di  ekstrak  dari  DEM  SRTM  dengan resolusi 30 m.
- Tutupan  kanopi  menggunakan  ekstrak  data dari  Landsat  8  resolusi  spasial  30  m, band near infared dan red.
-  Data  tekstur  tanah  didapat  dari  penelitian sebelumnya  dan  web  Kebijakan  Satu  Peta, dengan skala 1:50.000.
-  Data  penggunaan  lahan  menggunakan  data yang bersumber dari  KLHK dan BIG.
-  Data  curah  hujan  menggunakan  data  dari BMKG  dan  BBWS  Cimanuk  Cisanggarung untuk  6  stasiun  :  Tarogong,  Pangauban, Pamegatan, Garut Kota, Samarang, Bayongbong, Papandayan, Cisaruni. Periode yang  digunakan  adalah  tanggal  19-21 September  2016,  masa  sebelum  dan  saat terjadi  banjir  bandang,  karena  untuk  melihat besarnya  pengaruh  curah  hujan  terhadap kejadian  banjir  bandang.  Penelitian  ini difokuskan pada data kejadian banjir bandang  tahun  2016  karena  dari  laporan beberapa kejadian, curah hujan yang sangat tinggi  adalah  pada  periode  tersebut  serta menimbulkan  korban  jiwa  yang  sangat banyak.
Semua  faktor  atau  parameter  tersebut dikonversi  menjadi  peta  dalam  format  raster dengan ukuran piksel 30m × 30m. Untuk peta curah hujan, konversi peta raster menggunakan metode Inverse Distance Weighted . Semua pemetaan dilakukan dengan menggunakan software ArcGIS .
Langkah  berikutnya  adalah  menghitung nilai  entropi  dengan  cara  sebagai  berikut (Shannon, 1948 ; Hang et al. , 2021) :
𝑃 𝑖𝑗 = (𝐵 𝐴 ⁄ ) ∑ (𝐵 𝐴) ⁄ 𝑛 𝑗=1 (1)
𝐸 𝑗 = − 1 ln(𝑛) ∑ 𝑃 𝑖𝑗 ln ( 𝑛 𝑗=1 𝑃 𝑖𝑗 ) (2)
𝐷 𝑗 = 1 − 𝐸 𝑗 , 𝑗 = 1, … , 𝑛 (3)
𝑊 𝑗 = 𝐷 𝑗 ∑ 𝐷 𝑗 𝑛 𝑗=1 (4)
Notasi A merupakan persentase domain atau area  secara  keseluruhan,  sedangkan  B  adalah persentase  area  terdampak  banjir  bandang.  P ij merupakan probability  density ,  n  adalah  jumlah kelas untuk tiap faktor penyebab banjir bandang. E j adalah  nilai  entropi,  D j merupakan  derajat diversifikasi  yang  menunjukkan  berapa  banyak informasi yang tepat yang diberikan oleh kriteria j kepada pembuat keputusan.
Notasi W j merepresentasikan nilai bobot yang dihasilkan  untuk  keseluruhan  faktor.  Nilai  W j berkisar  antara  0  sampai  1.  Semakin  nilai  W j mendekati 1 dalam suatu faktor penyebab, maka semakin besar ketidakseimbangan, atau dianggap  faktor  tersebut  berpengaruh  dalam menyebabkan banjir bandang.
Dengan  didapat  nilai  W j ,  maka  selanjutnya dapat  dihitung Flash  Flood    Susceptibility  Index (FFSI) sebagai berikut :
FFSI = Σ (W j P j ) (5)
Selanjutnya,  untuk  mengembangkan  peta detail  kerentanan  banjir  bandang,  peta  FFSI  ini diklasifikasikan  berdasarkan  skema  klasifikasi Natural Break menjadi 5 kelas  kerentanan, yaitu sangat  rendah,  rendah,  sedang,  tinggi,  dan sangat tinggi.

## Validasi
Setelah dilakukan perhitungan dan pembuatan  peta,  maka  diperlukan  validasi. Validasi  merupakan  bagian  penting  untuk evaluasi  permodelan  yang  sudah  dibuat.  Tanpa validasi performansi hasil, peta kerawanan banjir bandang tidak memiliki arti ilmiah.
Data  titik-titik  lokasi  banjir  bandang  di  area DAS Cimanuk Hulu didapat dari laporan pantauan drone maupun  menggunakan  citra  Sentinel-1 dengan resolusi spasial 12,5 m, C-Band synthetic aperture radar .
Data  ini  secara  acak  dibagi  menjadi  dua bagian, yaitu training data set dan validating data set. Data train memiliki proporsi yang lebih besar dibandingkan  data  tes.  Data train digunakan untuk  proses  permodelan,  sedangkan  data  tes dipakai  untuk  proses  validasi.  Proporsi  yang digunakan  adalah  70%  data train dan  30%  data
tes (Youssef et al ., 2016; Haghizadeh et al ., 2017; Hang et al ., 2021).
Kurva Receiver  Operating  Characteristic (ROC)  merupakan  representasi  grafis  yang menggambarkan trade  off antara True  Positive Rate dan False Positive Rate (Pourghasemi et al ., 2014; Arumugam et al., 2016; Haghizadeh et al ., 2017).  Semakin  cembung  kurva  tersebut,  maka semakin baik model tersebut.
Area under the curve (AUC) dari kurva ROC digunakan  untuk  mengukur  kualitas  permodelan dan  peta  kerawanan  banjir  bandang  yang  telah dibuat.  Klasifikasi  nilai  AUC  sebagai  berikut (Pourghasemi et  al .,  2012,  2013,  2014; Haghizadeh et al ., 2017; Hang et al ., 2021)  : -  0,9 –1 : sempurna -  0,8 –0,9
: sangat bagus -  0,7 –0,8 : baik -  0,6-0,7 : sedang -  0,5-0,6 : lemah

## Analisis Data
Analisa  data  dengan  melakukan  pengolahan data  entropi  terhadap  8  faktor  yang  dianggap menjadi  penyebab  banjir  bandang  dengan menggunakan Microsoft  Excel .  Sedangkan analisa  gambar  pemetaan  dilakukan  dengan software  ArcGIS 10.4 . Untuk  analisa  hasil validasi  menggunakan ROC  AUC  tool pada software yang sama.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Nilai  Entropi  dan  Bobot  Faktor  Penyebab Banjir Bandang
Dalam  penelitian  ini,  nilai  entropi  dihitung untuk  8  faktor  penyebab  banjir  bandang dengan menggunakan  model Shannon’s Entropy (Tabel 1). Hasil perhitungan menunjukkan  bahwa  tiap  faktor  memiliki proporsional  bobot  yang  hampir  sama.  Untuk parameter  hidrologi  seperti  TWI,  SPI,  dan curah  hujan  menunjukkan  bobot  masing- masing sebesar 0,053; 0,134; dan 0,133 yang menunjukkan  bahwa  SPI  dan  curah  hujan merupakan faktor berpengaruh diantara indeks hidrologi.
Dalam  hal  curah  hujan,  hasil  nilai  bobot menunjukkan bahwa pengaruh intensitas curah hujan  beberapa  waktu  sebelum  atau  saat kejadian  memang  dapat  menyebabkan  banjir bandang.  Hal  ini  relevan  dengan  data  curah hujan  yang  diperoleh  dari  BBWS  Cimanuk Cisanggarung  selama  tanggal  20  dan  21 September  2016  (1  hari  sebelum  dan  saat
banjir bandang) bahwa pantauan dari 4 stasiun hujan  (Cisaruni,  Papandayan,  Bayongbong dan  Garut  Kota)  menunjukkan  curah  hujan  di atas 100 mm. Sebaran akumulasi curah hujan juga tinggi di hampir seluruh wilayah (Gambar 3).
Gambar 3. Peta curah hujan DAS Cimanuk Hulu (peta dasar dari DEMNAS dan BIG)
Untuk parameter topografi, faktor kemiringan  lereng  dan  ketinggian  memiliki bobot hampir sama (0,202 dan 0,192), melebihi bobot  faktor  tekstur  tanah.  Dalam  penelitian sebelumnya juga menyebutkan bahwa proporsi tingkat  kelerengan  di  DAS  Cimanuk  Hulu terbanyak  adalah  5°-15°.  Potensi  erosi  tanah akan  berbanding  lurus  dengan  kemiringan lahan dan berbanding terbalik dengan kemampuan  perasapan  air  dalam  permukaan tanah (Fakhrudin dan Daruati, 2017). Kemiringan  lereng  diatas  2°  berpengaruh terhadap  laju  infiltrasi.  Kelerengan  juga berpengaruh terhadap nilai SPI yang merepresentasikan  kekuatan  erosi  air  yang mengalir.
Penggunaan  lahan  menempati  peringkat ke-5  dalam  perolehan  nilai  bobot.  Savitri  dan Pramono  (2017),  meneliti  bahwa  penggunaan lahan  di  DAS  Cimanuk  Hulu  berubah  fungsi dari  hutan  menjadi  pertanian  kering  dan permukiman di lereng-lereng dengan kemiringan cukup tinggi sehingga memperbesar aliran permukaan dan erosi.
Tabel 1. Perhitungan bobot faktor penyebab banjir bandang menggunakan model Shannon’s Entropy
Faktor Rentang kelas Jumlah Pixel %Kelas Pixel (A) Pixel Banjir Bandang %Pixel Banjir Bandang (B) Pij Eij Dj Wj TWI 4,37-6,95 4519 7,993 0 0 0 0 0,254 0,0533 6,95-8,58 29682 52,498 34 25 0,096 -0,224 8,58-10,81 13874 24,539 84 61,76 0,505 -0,345 10,82-14,07 6115 10,816 11 8,09 0,150 -0,285 14,07-21,66 2349 4,155 7 5,15 0,249 -0,346 SPI 0,176-8641,85 55534 98,222 133 99,25 0,268 -0,353 0,639 0,1339 8641,85- 36204,52 749 1,325 0 0 0 0 36204,52- 83384,52 153 0,271 1 0,75 0,732 -0,288 83384,52- 175509,96 78 0,138 0 0 0 0 175509,96- 430824,9 25 0,044 0 0 0 0 Kelerengan (°) 0-5,25 18635 32,96 133 0,96 0,989 -0,011 0,961 0,2015 5,26-10,29 17645 31,209 0 0 0 0 10,30-16,59 12004 21,231 1 0,01 0,012 -0,051 16,60-25,20 5846 10,340 0 0 0 0 25,21-53,55 2409 4,261 0 0 0 0 Tutupan Kanopi -0,03-0,17 33331 6,088 4 0,30 0,014 -0,058 0,271 0,0569 0,18-0,25 70278 12,836 24 1,82 0,039 -0,126 0,26-0,31 135591 24,765 157 11,88 0,131 -0,266 0,32-0,37 174338 31,842 721 54,58 0,467 -0,356 0,38-0,56 133968 24,469 415 31,42 0,35 -0,367 Tata Guna Lahan Hutan campuran 849 3,072 0 0 0 0 0,551 0,1156 Lahan terbangun (menengah) 1463 5,293 1 1,45 0,069 -0,184 Lahan pertanian 9312 33,693 61 88,41 0,658 -0,275 Lahan terbangun (tinggi) 2191 7,927 5 7,25 0,229 -0,338 Hutan tropis 3397 12,291 0 0 0 0 Semak belukar 4623 16,727 2 2,90 0,043 -0,136 Hutan tropis 5754 20,819 0 0 0 0 Tubuh air 49 0,177 0 0 0 0
Isabella Hilda Febriyanti, Adam Pamudji Rahardjo, dan Budi Kamulyan: Identifikasi dan Analisa Kerentanan Banjir Bandang di DAS Cimanuk Hulu, Garut dengan Model Shannon’s Entropy
Tabel 1. (lanjutan)

## (Sumber : Hasil Analisis Data, 2023)

## Peta Indeks Kerentanan Banjir Bandang
Nilai  Wj  dari  8  faktor  penyebab  banjir bandang  yang  sudah  didapat  akan  di overlay dengan  peta  tiap  faktor  dengan  menggunakan tool Weighted  Sum di Arc  GIS untuk menghasilkan  peta Flash  Flood  Susceptibility Index (FFSI) (Gambar 4). Wilayah dengan nilai indeks  FFSI  tinggi  berada  di  ujung  timur  Garut kota,  sepanjang  bagian  barat  kecamatan Samarang, Pasirwangi, Sukaresmi dan Cisurupan.  Sedangkan  di  bagian  selatan  dan tenggara meliputi kecamatan Cikajang, Cigedug,  Cilawu  dan  sebagian  Bayongbong. Area dengan nilai indeks tinggi tersebut berada pada kemiringan lereng di atas 15° (Gambar 5). Lereng  tersebut  merupakan  lereng-lereng gunung Papandayan, Mandalagiri, Cikuray dan Tagalabodas.
Hasil  penelitian  sebelumnya  yang  juga merujuk dari peta Rupa Bumi Indonesia (2017), pada sebagian area lereng tersebut telah terjadi perubahan  fungsi  dari  kawasan  hutan  menjadi permukiman  dan  pertanian  lahan  kering  tanpa memperhatikan  konservasi  tanah,  sehingga mengurangi  resapan  air  (Savitri  dan  Pramono, 2017).
Wilayah  dengan  indeks  FFSI  yang  tinggi tersebut  bisa  disebut  juga  sebagai  wilayah
rentan  sebagai  pemasok  banjir  bandang, sehingga  yang  juga  perlu  diwaspadai  adalah wilayah dengan kelerengan yang lebih landai di sekitar  area  indeks  FFSI  tinggi  tersebut.  Aliran banjir  bandang  akan  mengalir  dari  wilayah rentan  pemasok  banjir  bandang  menuju  area yang  lebih  landai  dengan  membawa  material (tanah/lumpur, batu, pepohonan, material erosi, dan sebagainya).
Berdasarkan data sebaran lokasi terdampak  banjir  bandang  (titik validating dan training data set ), terlihat bahwa sebagian besar yang  terdampak  berada  di  sempadan  aliran sungai  Cimanuk  dengan  indeks  FFSI  cukup tinggi  (sepanjang  garis  aliran  sungai  Cimanuk dengan  warna  indeks  kuning)  yang  melintasi kecamatan  Garut  Kota,  Tarogong  Kidul, Bayongbong, Sukaresmi, Pasirwangi dan Samarang, dimana wilayah tersebut merupakan wilayah  dengan  kelerengan  lebih  landai  yang diapit  oleh  wilayah  pemasok  banjir  dengan indeks FFSI tinggi (Gambar 4).

## Validasi Hasil
Validasi permodelan menggunakan metode kurva  ROC  untuk  mengevaluasi  model  dan mengetahui efisiensi secara kuantitatif.
Faktor Rentang kelas Jumlah Pixel %Kelas Pixel (A) Pixel Banjir Bandang %Pixel Banjir Bandang (B) Pij Eij Dj Wj Tekstur tanah Silty clay loam 165721 30,632 418 31,29 0,311 -0,363 0,548 0,1148 Sandy loam 54941 10,155 0 0 0 0 Bedrock 168588 31,162 907 67,89 0,664 -0,272 Loamy sand 97710 18,061 0 0 0 0 Sandy clay loam 54042 9,989 11 0,82 0,025 -0,093 Curah hujan (mm) 40-103,58 7989 28,979 39 61,9 0,721 -0,236 0,632 0,1325 103,58-130,29 12678 45,988 24 38,1 0,279 -0,356 130,3-167,14 4118 14,938 0 0 0 0 167,14-214,13 1839 6,671 0 0 0 0 214,13-274,93 944 3,424 0 0 0 0 Ketinggian (m) 686-1050 16288 28,808 132 98,51 0,974 -0,026 0,914 0,1915 1051-1336 15851 28,036 0 0 0 0 1337-1614 13745 24,311 1 0,75 0,009 -0,041 1615-1990 6758 11,953 1 0,75 0,018 -0,072 1991-22796 3897 6,893 0 0 0 0
Isabella Hilda Febriyanti, Adam Pamudji Rahardjo, dan Budi Kamulyan: Identifikasi dan Analisa Kerentanan Banjir Bandang di DAS Cimanuk Hulu, Garut dengan Model Shannon’s Entropy
Gambar 4. Hasil Analisa Peta Flash Flood Susceptibility Index -FFSI (peta dasar dari DEMNAS dan BIG)
Gambar 5. Hasil Analisa Peta Kelerengan DAS Cimanuk hulu (peta dasar dari DEMNAS dan BIG)
Dari data sebaran 94 lokasi banjir bandang, sebanyak 66 titik (70%) digunakan sebagai data train untuk proses permodelan dan 28 titik (30%) sebagai validating  data  set (Gambar  4). Performansi  dari  permodelan  entropi  Shannon sangat  bagus.  Hal  ini  terlihat  dari  nilai  AUC dengan  menggunakan  nilai  data train yang menunjukkan nilai 84,2 % (Gambar 6).
Gambar 6. Kurva ROC Permodelan Shannon ’s Entropy dengan training data set (Sumber: hasil analisis data, 2023)
T ru e P o sitive Ra te False Positive Rate
Isabella Hilda Febriyanti, Adam Pamudji Rahardjo, dan Budi Kamulyan: Identifikasi dan Analisa Kerentanan Banjir Bandang di DAS Cimanuk Hulu, Garut dengan Model Shannon’s Entropy
Hasil validasi dengan menggunakan validating  data  set menunjukkan  bahwa  peta kerawanan banjir bandang (FFSI) pada penelitian ini memiliki nilai AUC sebesar 85,8 %, yang  artinya  masuk  dalam  kualifikasi  sangat baik (Gambar 7).
Gambar 7. Kurva ROC validasi peta FFSI dengan validating data set (Sumber: hasil analisis data, 2023)
Peta  kerentanan  banjir  bandang  dalam penelitian  ini  dapat  menunjukkan  daerah  yang rentan sebagai pemasok banjir bandang dengan nilai  indeks  FFSI  tinggi  serta  wilayah  sekitar yang terdampak limpasan aliran banjir bandang, sehingga  dapat  memberikan  latar  belakang untuk merencanakan manajemen risiko, pencegahan, dan mitigasi.

## KESIMPULAN
DAS  Cimanuk  Hulu  merupakan  wilayah yang  rawan  banjir  dan  banjir  bandang,  dimana sepanjang  2009  hingga  2022  telah  terjadi  19 kejadian banjir dan 3 kali banjir bandang dengan menimbulkan korban jiwa dan kerusakan paling banyak pada September 2016.
Dari  8  faktor  yang  dianggap  berpengaruh menyebabkan banjir bandang, hasil perhitungan menunjukkan  bahwa  tiap  faktor  memiliki proporsional bobot yang hampir sama, rata-rata berkisar 0,1-0,2 (10% - 20%).
Intensitas curah hujan yang tinggi merupakan  salah  satu  faktor  penyebab  banjir bandang  dengan  bobot  0,1325.  Selain  curah hujan,  3  faktor  dengan  bobot  tertinggi  adalah kelerengan  ( slope ),  ketinggian  (elevasi)  dan SPI,  masing-masing  dengan  bobot  0,2015; 0,1915; dan 0,1339.
Wilayah  dengan  nilai  indeks  FFSI  tinggi sebagian besar di area batas DAS yang meliputi ujung timur Garut kota, sepanjang bagian barat
kecamatan  Samarang,  Pasirwangi,  Sukaresmi dan  Cisurupan  hingga  di  bagian  selatan  dan tenggara meliputi kecamatan Cikajang,
Cigedug,  Cilawu  dan  sebagian  Bayongbong. Karena posisinya berada pada kelerengan yang lebih curam ( >10°), maka wilayah tersebut juga menjadi  area  pemasok  banjir  bandang  bagi wilayah  dengan  kelerengan  lebih  landai  yang diapit  diantara  area  tersebut.  Sebagian  besar wilayah  landai  yang  terdampak  banjir  bandang berada  di  sempadan  aliran  sungai  Cimanuk dengan  indeks  FFSI  cukup  tinggi  (sepanjang garis  aliran  sungai  Cimanuk  dengan  warna indeks kuning) yang melintasi kecamatan Garut Kota, Tarogong Kidul, Bayongbong, Sukaresmi, Pasirwangi dan Samarang.

## DAFTAR PUSTAKA
Adi,  S.  (2013).  Karakterisasi  Bencana  Banjir Bandang  di  indonesia. Jurnal  Sains  dan Teknologi Indonesia , 15 (2): 42-51.
Arumugam,  J.,  and  Anbazhagan,  S.  (2016). Flood Susceptibility Appraisal in Ponnaiyar River  Basin,  India  using  Frequency  Ratio (FR) and Shannon’s Entropy (SE) Models.
International Journal of Advanced Remote Sensing  and  GIS,  5 (10):  1946-1962. doi: 10.23953/cloud.ijarsg.73.
Dhari,  I.C.W.  (2017).  The  Use  of  Rainfall Variability in Flood Countermeasure Planning. Journal of The Civil Engineering Forum, 3 (3): 157-165.
Fakhrudin,  M.,  dan  Daruati,  D.  (2017).  Zonasi Resapan Air Hujan Sebagai Dasar Konservasi Sumber Daya Air DAS
Cimanuk. LIMNOTEK  Perairan  Darat Tropis di Indonesia, 24 (1): 26-35.
Haghizadeh, A., Siahkamari, S., Haghiabi A.H., and Rahmati, O. (2017). Forecasting Flood- prone  Areas  Using  Shannon’s  Entropy Model. Journal  of  Earth  System  Science , 126 (3) : 39 Hang, H.T., Hoa, P.D., Tru, V.N.,  and  Phuong, N.V.  (2021).  Application  of  Shannon’s Entropy  Model  and  GIS  in  Flash  Flood Forecasting  Along  National  Highway-6, Hoa  Binh  Province,  Vietnam. International Journal of GEOMATE , 21 (87) : 50-57.
Kementerian  PU  dan  JICA  project.  (2012) . Petunjuk  Tindakan  dan  Sistem  Mitigasi
Banjir Bandang . https://www.jica.go.jp/project/indonesian/in donesia/0800040/materials/pdf/outputs_15 .pdf
Khosravi, K., Pourghasemi, H.R., Chapi, K., and Bahri, M. (2016). Flash Flood Susceptibility Analysis  and  Its  Mapping  Using  Different Bivariate  Models  in  Iran:  a  Comparison
False Positive Rate T rue P os it ive R ate
Isabella Hilda Febriyanti, Adam Pamudji Rahardjo, dan Budi Kamulyan: Identifikasi dan Analisa Kerentanan Banjir Bandang di DAS Cimanuk Hulu, Garut dengan Model Shannon’s Entropy
B etween  Shannon’s  Entropy,  Statistical
Index,  and  Weighting  Factor  Models. Environmental Monitoring and Assesment , 188 (12): 1-21.
Larsen,  M.C.,  Conde,  M.T.V.  and  Clark,  R.A. (2001). Landslide Hazards Associated with Flash-Floods,  with  Examples  from  the December,  1999  Disaster  in  Venezuela, Coping with Flash floods . Kluwer Academic Publisher. 259-275p.
Naghibi, S.A., Pourghasemi, H.R., Pourtaghi, Z.
S.,  &  Rezaei,  A.  (2014).  Groundwater Qanat Potential Mapping Using Frequency Ratio and Shannon ’s Entropy Models in the
Moghan  Watershed,  Iran. Earth  Science Informatics , 8 (1): 171-186. doi: 10.1007/s12145-014-0145-7.
Peta Rupa Bumi Indonesia. (2017)
Pourghasemi,  H.R.,  Mohammady,  M.,  and Pradhan, B. (2012). Landslide Susceptibility  Mapping  Using  Index  of Entropy and Conditional Probability Models in  GIS:  Safarood  Basin,  Iran. Catena,  97: 71 –84.
Pourghasemi, H.R., Pradhan, B., Gokceoglu ,C. ,Mohammadi,  M.,  and  Moradi,  H.R. (2013a). Application of Weights-of-
evidence and Certainty Factor Models and
Their Comparison in Landslide Susceptibility Mapping
at
Haraz
Watershed,  Iran. Arab  Journal  Science Engineering, 6: 2351 –2365.
Pourghasemi,  H.R.,  Jirandeh,  A.G.,  Pradhan, B.,  Xu,  C.,  and  Gokceoglu,  C.  (2013b). Landslide  Susceptibility  Mapping  Using Support  Vector  Machine  and  GIS  at  the Golestan  Province,  Iran. Journal  Earth System Science, 122: 349 –369.
Pourghasemi,  H.R.,  Moradi,  H.R.,  and  Aghda, S.M.F.  (2013c).  Landslide  Susceptibility Mapping  by  Binary  Logistic  Regression,
Analytical
Hierarchy Process, and Statistical Index Models and Assessment of their  Performances. National Hazards, 69: 749 –779.
Pourghasemi,  H.R.,  Moradi,  H.R.,  and  Fatemi Aghda,  S.M.  (2014).  Prioritizing  Factors
Affecting  Landslide  and  Zonation  of  Its Susceptibility  U sing  Shannon’s  Entropy Index. Soil Water Science, 70: 181 –191.
Rahman, A. (2017). Analisis Aliran Pada Daerah Aliran  Sungai  Cimanuk  Hulu  (Studi  Kasus
Cimanuk-Bojongloa Garut). Jurnal Konstruksi, 14 (1). https://doi.org/10.33364/konstruksi/v.14- 1.391 . Savitri,  E.,  dan  Pramono,  I.B.  (2017).  Analisis Banjir Cimanuk Hulu 2016. Jurnal Penelitian  Pengelolaan  Daerah  Aliran Sungai , 1 (2): 97-110.
Sulaksana,N.,  Sukiyah,  E.,  Sjafrudin,  A.,  dan Haryanto, E.T. (2013). Karakteristik Geomorfologi  DAS  Cimanuk  Bagian  Hulu dan Implikasinya Terhadap Intensitas Erosi Serta  Pendangkalan  Waduk  Jatigede. Bionatura-Jurnal  Ilmu-ilmu  Hayati  dan Fisik, 15 (2): 100-106.
Tejakusuma,  I.G.  (2016).  Bencana  Banjir Bandang  di  Garut  20  September  2016. Jurnal  Sains  dan  Teknologi  Mitigasi Bencana, 11 (2): 10-18.
Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 24 Tahun  2007  tentang  Penanggulangan Bencana.
Youssef,  A.  M.,  Pradhan,  B.,  and  Sefry,  S.A.
(2016). Flash flood Susceptibility Assessment  in  Jeddah  City  (Kingdom  of Saudi Arabia) using Bivariate and Multivariate Statistical Models.
Environmental  Earth  Sciences,  75 (12). doi: 10.1007/s12665-015-4830-8
Yufeng, S., and Fengxiang, J. (2009). Landslide Stability  Analysis  Based  on  Generalized Information
Entropy. International Conference on Environmental Science and Information Application Technology , 2 : 83 –
85.