## Analisis Spasial Kerawanan Banjir Menggunakan Metode Overlay AHP Multi Criteria Decision Making di DAS Keureuto
Aldo Febriyan Calvin 1 , Maimun Rizalihadi 2* , Alfiansyah Yulianur BC 3 , Nina Shaskia 4
1* Jurusan Teknik Sipil, Universitas Syiah Kuala, Jalan Syech Abdurrauf No. 7 Kopelma Darussalam Banda Aceh 23111 Indonesia
2 Program Studi Teknik Sipil Universitas Syiah Kuala Jalan Syech Abdurrauf No. 7 Kopelma Darussalam Banda Aceh 23111 Indonesia Email: 1 aldo2000@mhs.usk.ac.id , 2 maimunrizalihadi@usk.ac.id* , 3 fian_7anur@usk.ac.id
4 ninashaskia@usk.ac.id * Corresponding author

## ABSTRACT
The  Keureuto  Watershed  in  Aceh  is  a  region  with  a  high  risk  of  flooding.  Several  factors  influence  the assessment of flood vulnerability, including rainfall, slope inclination, land use, soil type, elevation, river density,  and  river  buffers.  This  study  aims  to  identify  dominant  factors  to  determine  the  level  of  flood vulnerability  and  map  the  distribution  of  flood  susceptibility  levels  in  the  Keureuto  Watershed  using  the Analytic Hierarchy Process (AHP) Multi Criteria Decision Making (MCDM) method. The analysis results reveal the highest weight for soil type criteria (0.196) and the lowest weight for land use criteria (0.095). All weight values are then multiplied by parameter scores to obtain total values used in the overlay process. The overlay results in four classes of flood vulnerability: very vulnerable, moderate, somewhat vulnerable, and not  vulnerable.  The  mapping  indicates  that  the  downstream  area,  in  particular,  is  categorized  as  very vulnerable and highly prone to flooding during periods of intense rainfall compared to the upstream area.
Keywords: Flood, Keureuto Watershed, Vulnerability, AHP-MCDM, Overlay, Mapping

## ABSTRAK
DAS  Keureuto  di  Aceh  merupakan  wilayah  yang  rentan  terhadap  risiko  banjir  tinggi.  Beberapa  faktor mempengaruhi penilaian kerawanan banjir, antara lain curah hujan, kemiringan lereng, penggunaan lahan, jenis tanah, elevasi, kerapatan sungai, dan buffer sungai. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi faktor dominan untuk menentukan tingkat kerawanan banjir dan memetakan sebaran tingkat rawan banjir di DAS Keureuto dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) Multi Criteria Decision Making (MCDM). Hasil analisis menunjukkan bobot tertinggi pada kriteria jenis tanah (0,196) dan bobot terendah pada kriteria penggunaan lahan (0,095). Seluruh bobot kemudian dikalikan dengan skor parameter untuk mendapatkan nilai total yang digunakan pada proses overlay. Hasil overlay memperlihatkan empat kelas tingkat kerawanan banjir, yaitu sangat rawan, sedang, cukup rawan, dan tidak rawan. Pemetaan tersebut menunjukkan  bahwa  daerah  hilir,  khususnya,  dikategorikan  sebagai  sangat  rawan  dan  berpotensi mengalami banjir bila intensitas hujan tinggi, dibandingkan dengan daerah hulu.
Kata kunci: Banjir, DAS Keureuto, Kerawanan, AHP-MCDM, Overlay, Pemetaan

## I. Pendahuluan
Banjir  merupakan  peristiwa  air  memenuhi daerah yang biasanya tidak tergenang air dan merupakan salah satu bencana alam hidrometeorologi.  Banjir  kerap  menjadi permasalahan  yang  sering  terjadi  di  daerah sekitar sungai, khususnya  Provinsi Aceh.
Ada beberapa faktor yang dapat menyebabkan banjir  suatu  wilayah  yaitu  berupa  kondisi topografi, curah hujan, tata guna lahan, kondisi hidrogeologi,  jenis  tanah dan  juga  ketinggian (Balica dkk., 2009).
Daeah  Aliran  Sungai  (DAS)  Keureuto  dapat dikategorikan  sebagai  daerah  yang  rawan
banjir  dikarenakan  hampir  setiap  tahunnya mengalami banjir. Kerusakan yang disebabkan oleh  banjir  berdampak  signifikan  bagi masyarakat. Oleh karena itu, langkah-langkah mitigasi bencana banjir menjadi sangat krusial harus  dilakukan  untuk  mengurangi  dampak yang muncul (Monger dkk., 2022).
Pada  analisis  risiko,  pemetaan  daerah  rawan banjir  merupakan  langkah  pertama  dalam pemetaan  risiko  (Andrade  &  Szlafsztein, 2015).  Banyak  parameter  yang  memengaruhi kerawanan terjadinya banjir diantaranya curah hujan,  kemiringan  lereng  ketinggian  lahan, jenis  tanah,  kerapatan  sungai,  dan  jarak pemukiman dari sungai.
Mengingat banyaknya faktor kerawanan banjir sehingga digunakan metode pendekatan Multi Criteria  Decision  Making (MCDM)  untuk mengetahui tingkat kepentingan dari alternatif –  alternatif  yang  menjadi  faktor  kerawanan banjir.
Multi  Criteria  Decision  Making  merupakan salah  satu  metode  yang  berguna  pada  proses pengambilan keputusan yang memiliki banyak kriteria. MCDM bertujuan untuk memberikan pilihan,  peringkat,  deskripsi,  klasifikasi, pengelompokan,  dan  untuk  mengurutkan alternatif dari yang paling disukai hingga opsi yang  paling  tidak  disukai.  Salah  satu  metode yang  sering  digunakan  adalah Analythic Hierarchy Process (AHP).
Berdasarkan metode AHP, pembobotan setiap parameter pemicu kerentanan banjir diperoleh, sebagai  dasar  pembobotan  dalam  overlay dalam pembuatan  peta tingkat kerawan banjir. Pembuatan  peta  tingkat  rawan  banjir  dibuat melalui pemanfaatan Sistem informasi Geografis  (SIG).  Sehingga  gambaran  yang komprehensif mengenai data spasial, keterkaitan dengan lokasi, waktu, dan sebuah fenomena spasial dapat dihasilkan. (B.Ahaliki, 2016).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan peta kerawanan banjir di DAS Keureuto secara spasial  menggunakan  metode  overlay  AHP- MCDM.

## II. Metodologi Penelitian
Tahapan dalam melakukan penilaian kerawan banjir ini,  terdiri atas 2 tahap yaitu: penilaian kerawanan  banjir  dengan  model  AHP  dan pemetaan kerawanan
banjir dengan menggunakan Geographic Information System (GIS).  Alur  dari  penelitian  yang  dilakukan seperti terlihat pada Gambar 1 .
Start Jaringan Sungai DEM Jenis Tanah Penggunaan Lahan Data Hujan Pengumpulan Data Data non- spasial Data Spasial Data Primer Data Sekunder Kuisioner AHP Data Kuisioner Analisis AHP Skor dan Pembobotan Overlay Peta Analisis Tingkat Kerawanan Banjir dengan Raster calculator Apakah nilai CI sudah konsisten? No Bobot Kriteria Sebaran Tingkat Kerawanan Banjir Yes End
Gambar 1. Alur penelitian

## 2.1. Lokasi dan Waktu Penelitian
Objek  penelitian  yaitu  DAS  Keureuto  yang berlokasi  di  Kabupaten  Aceh  Utara  yang meliputi Kecamatan Tanah Pasir,  Kecamatan
Tanah Luas, Kecamatan Lhoksukon, Kecamatan Matangkuli dan Kecamatan Syamtalira  Aron  dengan  Luas  Daerah  Aliran Sungai  (DAS)  932,11  Km 2 .  Penelitian  ini dilakukan  pada  bulan  Juni  –  September.  Peta lokasi  DAS  Keureuto  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Sumber: Pribadi penulis
Gambar 2. Peta Lokasi DAS Keureuto

## 2.2. Metode Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  primer  dan data sekunder, yaitu antara lain:
1. Data  Primer,  diperoleh  melalui  kuisioner yang dibagikan kepada para ahli ( Expert) untuk  digunakan  sebagai  nilai  penentu bobot pada tiap parameter banjir.
2. Data  Sekunder  diperoleh  melalui  PU Pengairan Provinsi Aceh, KLHK dan citra satelit  yang  digunakan  untuk  proses overlay peta.
Jenis dan sumber data yang digunakan dalam Analisa kerentanan banjir di Das Kr. Keureuto dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Jenis data dan sumber
No Jenis Data Sumber Data 1 Data Curah Hujan PU Dinas Pengairan Aceh, 2022 2 Peta Batas DAS TDMRC 3 Polygon Jenis Tanah TDMRC 4 Peta DEM DEMNAS 5 Data Tutupan Lahan Kementrian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK) 6 Peta Jaringan Sungai Indonesia Geospasial 7 Kuisioner Instansi dan Akademisi

## 2.3. Teknik Analisis Data
Berikut tahapan yang digunakan dalam teknik analisis data penelitian ini:
1. Menganalisis  kuisioner  AHP  dengan Matriks Paiwise Comparison
2. Menghitung  curah  hujan  rencana  periode ulang 100 tahun
3. Membuat  peta  curah  hujan,  kemiringan lereng, tutupan lahan, jenis tanah,
kerapatan sungai,  elevasi  dan jarak sungai dengan aplikasi ArcGis 10.5
4. Melakukan overlay peta  berdasarkan  peta yang telah dibuat
5. Menghitung nilai tingkat kerawanan banjir dengan  tools  field  calculator  pada  ArcGis dengan persamaan:
I = 𝑅 𝐾 (1)
I adalah nilai interval kelas, R adalah range atau  rentang  beda  nilai  data  tertinggi dikurangi  data  terendah,  K  adalah  jumlah kelas  interval,  dan  membagi  kelas  tingkat kerawanan banjir menjadi beberapa kelas

## III. Hasil dan Pembahasan
Berikut ini dijelaskan tetang hasil analis yang telah  didapatkan  berdasarkan  analisis  data questioner 26 orang responden.

## 3.1. Analisis AHP (Pairwise Comparison)
Hasil  pembagian  data  kuisioner  didapatkan sebanyak  26  responden  (ahli).  Analisis  AHP dengan Matriks Pairwise Comparison dilakukan untuk menentukan bobot kepentingan  dari  beberapa  kriteria.  Kriteria yang digunakan ada 7 antara lain curah hujan (CH),  kemiringan  lereng (KL),  tutupan  lahan (TL), jenis tanah (JT), kerapatan Sungai (KS), elevasi € dan jarak wilayah ke arah sungai (JS). Dari  26  responden  diambil  salah  satu  contoh untuk proses perhitungan.
Adapun perhitungannya:
3.1.1 Matriks perbandingan berpasangan
Skor  nilai  pasangan  diperoleh  dari  hasil analisis rata-rata data questioner 26 responden, yang ditabulasikan seperti terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Matriks Perbandingan Berpasangan
Krit,  CH  KL E JT TL

## KS  JS
CH 1.00  1.00  0.50 0.25 1.00  0.50  0.50 KL 1.00  1.00  0.50 2.00 2.00  2.00  0.50 E 2.00  2.00  1.00 2.00 3.00  1.00  1.00 JT 4.00  0.50  0.50 1.00 1.00  0.50  0.50
TL 1.00  0.50  0.33 1.00 1.00  0.50  0.50 KS 2.00  0.50  1.00 2.00 2.00  1.00  1.00 JS 2.00  2.00  1.00 2.00 2.00  1.00  1.00
Jumlah 13.00 7.50  4.83  10.25  12.00  6.50  5.00
Sumber: Hasil analisis
3.1.2. Normalisasi
Untuk  menormalisasi  hasil  pada  Tabel  2, setiap  skor  dibagi  jumlah  masing-masing kolom, yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Normalisasi Perbandingan Berpasangan Krit. CH  KL E JT  TL  KS JS CH 0.08  0.13  0.10  0.02  0.08  0.08  0.10 KL 0.08  0.13  0.10  0.20  0.17  0.31  0.10 E 0.15  0.27  0.21  0.20  0.25  0.15  0.20 JT 0.31  0.07  0.10  0.10  0.08  0.08  0.10
TL 0.08  0.07  0.07  0.10  0.08  0.08  0.10
KS 0.15  0.07  0.21  0.20  0.17  0.15  0.20 JS 0.15  0.27  0.21  0.20  0.17  0.15  0.20
Sumber: Hasil analisis
Setiap baris pada (Tabel 3) dijumlahkan, lalu dibagi  dengan  jumlah  setiap  baris,  untuk mendapatkan bobot kriteria seperti pada Tabel 4.
Tabel 4 Bobot Kriteria Jumlah Baris Bobot kriteria 0.598 0.085 1.083 0.155 1.426 0.204 0.836 0.119 0.570 0.081 1.143 0.163 1.343 0.192 Sumber: Hasil analisis 3.1.3 Menghitung rasio konsistensi
Menghitung  nilai  eigen  vector  maksimum  (  maks)  yang  didapat  dengan  menjumlahkan hasil perkalian junlah kolom (Tabel 1) dengan bobot kriteria (Tabel 4)
Diperoleh  maksimum  sebesar 7,47. Kemudian dilakukan perhitungan nilai Consistancy Index (CI) menggunakan persamaan 2:
CI=  maks−n 𝑛−1 (2)
Sehingga nilai Ci diperoleh sebesar
CI   = 7,47−7 6 = 0,47 6 = 0,08
Karena  kriteria  yang  digaunakan  7  maka matriks  yang  dihasilkan  adalah  matrik  7x7, maka  n  =  7,  berdasarkan  Tabel  5,  diperoleh Random Index (RI) sebesar 1.32.
Tabel 5. Nilai Random Index (RI ) RI 1 2 3 4 5 6 0 0,0 0,0 0,58 0,90 1,12 1,24 7 8 9 10 11 12 13 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56 14 15 1,52 1,59
Sumbr: Saaty (1990)
Sehingga  nilai  Consistency  Ratio  (CR) diperoleh sebesar:
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,06 < 0,10
Karena nilai CR<0.1,maka bobot kriteria yang diperoleh dapat digunakan
Dari  26  responden  (ahli)  diperoleh  20 responden  yang  memenuhi  Rasio  konsistensi (CI)  sehingga  nilai  bobot  yang  didapat kemudian  di  rata  –  rata  kan  sehinnggs mendapatkan  nilai  bobot  rata  rata  seperti terlihat pada Tabel 6

## Tabel 6 Bobot dan peringkat kepentingan
Kriteria Bobot Ranking Jenis Tanah 0.196 1 Kelas Ketinggian 0.192 2 Jarak dari Sungai 0.160 3 Kemiringan Lahan 0.136 4 Kerapatan Sungai 0.124 5 Curah hujan 0.096 6 Penggunaan Lahan 0.095 7 Sumber: Hasil analisis
Nilai  bobot  kriteria Tabel  6. inilah  yang digunakan  sebagai  dasar  pembobotan  pada saat overlay

## 3.2.  Parameter Pemicu Kerawan Banjir
3.2.1 Curah hujan
Curah hujan yaitu jumlah air hujan yang turun pada suatu daerah dalam waktu tertentu. Curah hujan  yang  digunakan  dalam  penentuan tingkat rawan banjir banjir adalah curah hujan rencana yang didapatkan dari 4 stasiun hujan yang berada di sekitar DAS Keureuto.
Gambar 3. adalah peta spasial hujan di Das Kr. Keureuto.  Secara  spasial  distribusi  hujan rencana periode ulang 100 tahun yang terjadi sangat bervariasi yang berkisar antara 174-376 mm/hari, seperti yang terlihat pada Gambar 3.
Nilai ini menunjukkan hujan di wilayah DAS Keureuto  tinggi  atau  basah,  sehingga  dari Tabel 6 diberi nilai skor antara 2-4.
Semakin tinggi curah hujannya maka semakin besar  risiko  terjadi  banjir,  begitu  pula sebaliknya.  Semakin  rendah  curah  hujannya, maka semakin aman dari banjir. Berikut Tabel 7 .  ditampilkan  klasifikasi  curah  hujan  dan skornya masing masing
Tabel 7. Klasifikasi dan Skor Curah Hujan No Curah hujan (mm/hari) Deskripsi  Nilai 1 >400 Sangat Basah 5 2 300 – 400 Basah 4 3 200 – 300 Sedang 3 4 100 – 200 Kering 2 5 0- 100 Sangat Kering 1 Sumber: Puslitbang Sumber Daya Air (2014)
Peta  curah  hujan  periode  ulang  100  dapat dilihat pada Gambar 3.

## Sumber: Penulis
Gambar  3.  Peta  Curah  Hujan  Periode  Ulang 100 Tahun DAS Keureuto
3.2.2 Kemiringan Lereng
Kemiringan  lereng  merupakan  sudut  yang terbentuk  antara  jarak  vertikal  lahan  dengan jarak horizontal lahan tersebut, dengan satuan presentase  atau  derajat.  Berikut  ditunjukkan peta kemiringan lereng pada Gambar 4.

## Gambar  4.  Peta  Kemiringan  Lereng  DAS Keureuto
Semakin  datar  kemiringan  lereng  maka semakin tinggi risiko terjadi banjir karena air akan lebih muda tergenang di permukaan yang datar.
Berdasarkan Gambar  4 . terlihat  bahwa dibagian hilir DAS didominasi oleh kemiringan datar (0 -8%) yang merah dengan luas 334,76 Km 2 dan kemiringan curam (>40) seluas  146,84  Km 2 yang  terdapat  dibagian hulu.  Skoring  dan  kelas  kemiringan  lereng dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Kelas Kemiringan Lereng No Kemiringan (%) Keterangan Skor 1 >40 Curam 1 2 25-40 Agak Curam 2 3 15-25 Miring 3 4 8-15 Agak Datar 4 5 0-8 Datar 5
Sumber: Kementrian Kehutanan (2009) dengan modifikasi
3.2.3 Penggunaan Lahan Penggunaan  lahan  mencerminkan  tindakan manusia  dalam  memanfaatkan  sumber  daya alam di sekitarnya untuk mendukung kehidupan dan mencapai tujuan-tujuan tertentu (Ritohardoyo, 2013:17). Setiap
waktunya perubahan lahan pasti akan berubah sejalan  dengan  aktivittas  manusia.  Diberikan klasifikasi  tutupan  lahan  beserta  skor  yang disajikan pada Tabel 9.
Berdasarkan  Gambar  5  DAS  Keureuto didominasi oleh Hutan Lahan Kering
Sekunder  dengan  persentase  luasan  sebesar 29,97%  atau  setara  dengan  279,42  Km2  dari luasan  total  DAS  Keureuto  sebesar  932,08 Km 2
Tabel 9. Klasifikasi tutupan lahan
No Jenis tutupan lahan Keterangan  Skor 1 Hutan lebat Sangat baik 1 2 Hutan produksi, Perkebunan Baik 2 3 Semak, Padang rumput Sedang 3 4 Pertanian lahan kering, Holtikultura, Tegalan, Ladang Buruk 4 5 Pemukiman sawah Sangat Buruk 5 Sumber: (RTkRLH-DAS 2009)
Sumber: Penulis Gambar 5. Peta Tutupan Lahan DAS Keureuto

## 3.2.4 Jenis Tanah
Kemampuan tanah dalam menyerap air adalah faktor yang berperan dalam  terjadinya banjir, dengan  tingkat  penyerapan  air  yang  tinggi, daerah  tersebut  akan  lebih  sulit  mengalami banjir  (Utama,  2022).  Klasifikasi  jenis  tanah dan skor disajikan pada Tabel 10.

## Tabel 10 Klasifikasi jenis tanah
No Jenis Tanah Infilttrasi Nilai 1 Aluvial, Planosol, Hidromorf kelabu, Laterik Air Tanah Tidak Peka 5 2 Latosol Agak Peka 4 3 Tanah Hutan Coklat, Tanah Mediteran Kepekaan Sedang 3 4 Andosol, Laterik, Grumosol, Podsol, Podsolic Peka 2 5 Regosol, Litosol, Organosol, Renzina Sangat Peka 1
Sumber: Asdak (1995) dalam Darmawan., dkk (2017)

## Sumber: Pribadi Penulis
Gambar 6. Peta Jenis Tanah DAS Keureuto
DAS Keureuto terdiri atas jenis tanah Andosol seluas  4,87  Km 2 ,  Hidromorf  kelabu  227,56 Km 2 ,  Latosol  17,03  Km 2 ,  Organosol  36,22 Km 2 ,  Renzina  261,11  Km 2 ,  Tanah  Aluvial 224,48  Km 2 dan  Tanah  Hutan  Coklat  160,96 Km 2

## 3.2.5. Elevasi
Elevasi adalah tempat atau lokasi yang diukur dari titik terendah (permukaan laut). Semakin rendah  elevasi  maka  semakin  tinggi  tingkat kerawanannya. Elevasi diklasifikasikan atas 5 kelas  yaitu  sangat  tinggi,  tinggi,  sedang, rendah  dan  sangat  rendah  dan  diberikan  skor sesuai  tingkat  kerawanan  terhadap  banjir  dan dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Klasifikasi Ketinggian Lahan / Elevasi
No. Elevasi (m) Keterangan Skor 1 >200 Sangat tinggi 1 2 100-200 Tinggi 2 3 50-100 Sedang 3 4 10-50 Rendah 4 5 <10 Sangat rendah 5 Sumber: Darmawan & Theml (2008)
Gambar  7. menunjukkan  hasil  analisis  peta elevasi

## Sumber: Pribadi Penulis
Gambar 7. Peta Elevasi DAS Keureuto
Berdasarkan gambar di atas bisa dilihat bahwa daerah  hulu  (hijau)  memiliki  elevasi  yang tinggi dikarenakan daerah tersebut merupakan pegunungan  dan  pada  hilir  memiliki  elevasi yang rendah.
3.2.6. Kerapatn Sungai Kerapatan  sungai  merujuk  pada  panjang sungai yang mengalir setiap kilometer persegi dari  daerah  aliran  sungai  (DAS).  Faktor kerapatan  sungai  ini  memiliki  dampak  yang signifikan pada potensi terjadinya banjir.
Diperlihatkan  klasifikasi  kerapatan  sungai pada Tabel 12.
Tabel 12. Klasifikasi Kerapatan Sungai
No Kerapatan Sungai (Km/Km 2 ) Skor 1 < 0.62 5 2 0.62 – 1.44 4 3 1.45 – 2.27 3
4 2.28 – 3.10 2 5 > 3.10 1
Sumber: Linsey, (1959); Meijerink (1970); dan Ortiz dalam Darmawan., dkk (2017).
Diperlihatkan  peta  kerapatan  sungai  pada Gambar 8.
Sumber: Pribadi Penulis
Gambar 8.  Peta Kerapatn Sungai DAS Keureuto
Berdasarkan  Gambar  8. DAS  Keureuto didominasi  oleh  sungai  yang  memiliki kerapatan sungai 0,62 – 1,44 Km/Km 2

## 3.2.7. Jarak Sungai
Sungai  sangat  berpengaruh  terhadap  tingkat rawan banjir. Ketika sungai yang tidak mampu lagi  menampung  air  hujan  maka  air  sungai akan meluap sehingga jarak yang terdekat dari sungai akan berisiko terkena banjir.
Diperlihatkan peta jarak sungai pada Gambar 9.

## Sumber: Pribadi Penulis
Gambar 9. Peta Jarak Sungai DAS Keureuto
Dari hasil di atas dapat dilihat semakin dekat ke  sungai  ditandai  dengan  warna  merah  dan semakin  jauh  dari  sungai  ditandai  dengan warna hijau.

## Tabel 12. Klasifikasi Jarak dari Sungai
No Jarak dari sungai (m) Keterangan  Skor 1 0-25 Sangat Tinggi 5 2 25-50 Tinggi 4 3 50-75 Sedang 3 4 75-100 Rendah 2 5 >100 Sangat Rendah 1
Sumber: Kusumo & Nursari (2016) dengan modifikasi

## 3.3 Hasil Overlay
Overlay adalah  menggabungkan  suatu  peta digital  pada  peta  digital  yang  lain  beserta atribut-atributnya  dan  menghasilkan  peta gabungan  keduanya  yang  memiliki  informasi atribut  dari  kedua  peta  tersebut.  (Darmawan, 2017)
Pada proses overlay dilakukan penggabungan peta  –  peta  yang  telah  dibuat  dan diklasifikasikan  berdasarkan  kelas  dan  skor masing  –  masing. Overlay dilakukan  dengan Intersection tools pada  ArcGis  10.5.  Setelah itu  pada Attribute  Table ditambahkan  skor serta  bobot  yang  telah  didapatkan  melalui analisis  AHP  pada Tabel  6. Berikut  adalah gambaran  proses overlay peta  yang  dapat dilihat pada Gambar 10.
Curah Hujan
Kemiringan lereng Jenis tanah Tutupan Lahan Kerapatan Sungai Elevasi Jarak Sungai Peta Rawan Banjir
Sumber: Pribadi Penulis Gambar 10. Proses Overlay
Berdasarkan  hasil overlay diperoleh  peta tingkat rawan banjir Periode Ulang 100 Tahun, seperti terlihat pada Gambar 11.
Sumber: Pribadi Penulis
Gambar 11. Peta Tingkat Rawan Banjir menggunakan Periode Ulang 100 Tahun
Berdasarkan Gambar  11. di  atas  kemudian diklasifikasikan  tingkat  rawan  banjir  melalui field calculator
didapatkan  kelas  interval  yang  ditunjukkan pada Tabel 13.

## Tabel 13. Kelas Interval Tingkat Rawan Banjir
No Interval Kategori 1 1,095-1,998 Tidak Rawan 2 1,998-2,901 Sedang 3 2,901-3,804 Rawan 4 3,804-4,707 Sangat Rawan

## Sumber: Pribadi Penulis
Berdasarkan Tabel 13. terdapat 4 kelas banjir yaitu  Tidak  Rawan,  Sedang,  Rawan,  dan Sangat  Rawan.  Hasil  perhitungan  luas menggunakan calculate geometry pada ArcGis diperoleh  bahwa  pada  tingkat  rawan  banjir periode  ulang  100  tahun  didapatkan  tingkat rawan  “Sangat  rawan”  dengan  luas  sebesar 99.83  Km 2 dan  kategori  “Tidak  Rawan” dengan luas 182.83 Km 2

## IV. Kesimpulan dan Saran
4.1. Kesimpulan
Berlandaskan  hasil  pengolahan  data  dan analisis yang sudah dilakukan, maka didapatkan kesimpulan dari hasil perhitungan AHP Multi Crieria Decision Making
didapatkan ranking bobot  kriteria  didapatkan oleh parameter jenis tanah dengan nilai bobot 0.196  dan  menghasilkan  peta  tingkat  rawan banjir periode ulang 100  tahun yang diperoleh melalui overlay 7  parameter  yang  kemudian didapatkan  tingkat  rawan  “Sangat  rawan” dengan  luas  rata  rata  sebesar  99.83  Km 2 dan kategori  “Tidak  Rawan”  dengan  luas  182.83 Km 2 .

## 4.2 Saran
Berikut  adalah  saran  penulis  berdasarkan kajian  yang  telah  dilakukan  yaitu  sebaiknya menggunakan  responden  yang  benar  –  benar ahli  untuk  mereduksi  nilai  CR  (Rasio Konsistensi),  melanjutkan  mitigasi  dengan cara  melakukan  normalisasi  sungai  oleh pemerintah,  dilakukan  validasi  agar  hasil tingkat rawan banjir dapat diterima, usahakan pemilihan  skor  menggunakan  sumber  yang teruji serta diharapkan menambahkan parameter lainnya.

## Daftar Pustaka
[1]  A.  Darmawan,  K.,  Suprayogi,  “Analisis Tingkat  Kerawanan  Banjir  di  Kabupaten Sampang  Menggunakan  Metode  Overlay dengan  Scoring  Berbasis  Sistem  Informasi Geografis,” J. Geod. Undip, vol. 6, no. 1, pp.
31–40, 2017, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geode si/article/view/15024
[2]   A. Sasongko, I. F. Astuti, and S. Maharani, “Pemilihan Karyawan Baru Dengan Metode AHP (Analytic Hierarchy Process),” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 12, no. 2, p. 88, 2017, doi: 10.30872/jim.v12i2.650.
[3]   Asdak, C. H. A. Y. "Pengelolaan Daerah Aliran Sungai." Hidrologi dan Pengelolaan Daerah Aliran Sungai 12 (1995).
[4]  B. Ahaliki, “SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG) PEMETAAN DAN ANALISIS DAERAH PERTANIAN DI KABUPATEN GORONTALO”, JTech, vol.
4, no. 2, pp. 116-122, Dec. 2016.
[5]  G.  S.  Utama,  “Penentuan  tingkat  kerawanan bencana  banjir  di  kota  malang  menggunakan sistem  informasi  geografis  (sig),”  Geofisika, no. January, 2022.
[6]  Kusumo, Probo, and Evi Nursari. "Zonasi tingkat kerawanan banjir dengan sistem informasi geografis pada DAS Cidurian Kab. Serang, Banten." STRING (Satuan Tulisan
Riset dan Inovasi Teknologi) 1.1 (2016).
[7]   Monger, F., Spracklen, D., Kirkby, M. and Schofield, L. 2022. The impact of semi‐ natural broadleaf woodland and pasture on soil properties and flood discharge.
Hydrological Processes 36(1),
doi:10.1002/hyp.14453.
[8]   M.  M.  N.  de  Andrade  and  C.  F.  Szlafsztein, “Community participation in flood mapping in
the Amazon through interdisciplinary methods,” Nat.  Hazards ,  vol.  78,  no.  3,  pp. 1491–1500,  2015,  doi:  10.1007/s11069-015- 1782-y.
[9]  Nur  Rochmah  and  Eko  Ariwibowo,  "Sistem Penentuan Penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT)  dengan  metode  Analitycal  Hirarchy Process," Jurnal Informatika, 2008.
[10]   S. Balica and N. G. Wright, “A network of knowledge  on  applying  an  indicator-based methodology for minimizing flood vulnerability,”  Hydrol.  Process.,  vol.  23,  no. 20, pp. 2983–2986, 2009, doi: 10.1002/hyp.7424.
[11]  T. L. Saaty, “How to make a decision: the analytic hierarchy process,” Eur. J. Oper. Res., 1990, doi: 10.1016/0377- 2217(90)90057-I.
[12] Linsley Jr, Ray K., Max Adam Kohler, and Joseph LH Paulhus. "Hydrology for engineers." (1975).
[13] KEHUTANAN, ORGANISASI DAN TATA KERJA KEMENTERIAN. "PERATURAN MENTERI KEHUTANAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR: P. 40/Menhut-
II/2010." (2009).