## Metode Klasifikasi Spasial sebagai Pendukung Informasi Kelas pada Data Indikator Banjir
Th. Dwiati Wismarini, Sunardi dan Yunus Anis Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Semarang email: theres31372@gmail.com, emailtonardi@yahoo.com, weldys_farms@yahoo.com

## Abstrak
Klasifikasi  sebagai  aktivitas  ilmiah  yang  dapat  digunakan  untuk  mendeskripsikan,  meringkas  dan menyederhanakan  data  ke  dalam  suatu  format  yang  diinginkan,  apabila  diterapkan  untuk  klasifikasi  data, merupakan  proses  yang  dapat  menemukan  properti-properti  yang  sama  dalam  himpunan  obyek  pada sebuah  basisdata  dan  kemudian  terklasifikasi  menjadi  kelas-kelas  berbeda  menurut  model  klasifikasi tertentu.  Pada  data  raster  dan  vektor  klasifikasi  spasial  merupakan  pemetaan  suatu  besaran  dari  berbagai interval  (domain)  tertentu  pada  interval-interval  lain  berdasarkan  batas-batas  ataupun  kategori  yang  telah ditentukan.  Sedangkan  kenampakan  dari  metode  klasifikasi  tersebut  dapat  dilakukan  berdasarkan  warna dan simbol.
Berbantuan  Sistem  Informasi  Geografis  dan  penerapan  suatu  metode  klasifikasi  spasial, pembangunan  dan  penyajian  informasi  Kelas  pada  data  spasial  bagi  data  indikator  banjir  dapatlah dilakukan sehingga informasi tersebut akan dapat menjadi lebih informatif.
Melalui  penelitian  ini,  metode  klasifikasi  spasial  berbentuk  reclassify  vector,  dicoba  untuk diterapkan dengan  menggunakan rumus Sturges dalam penentuan jumlah  kelas dan rumus Kingma dalam pembuatan interval kelasnya. Sehingga hasil akhirnya akan terbentuk pemodelan spasial baru berupa peta digital yang dapat menyajikan informasi secara spasial kelas-kelas pada data indikator banjir.
Kata kunci : Klasifikasi Spasial,  data spasial,  peta digital, data indikator banjir

## PENDAHULUAN
Berdasarkan
faktor-faktor yang
berpengaruh  terhadap  tingkat  kerawanan  banjir kemudian dapatlah ditentukan beberapa parameter-parameter,  yang  dalam  hal  ini  sering disebut  dengan  indikator  banjir.  Dari  beberapa penelitian  mengenai  banjir,  faktor-faktor  yang berpengaruh  dalam  menentukan  terjadinya banjir  Indonesia  layak  untuk  dianalisa.  Salah satunya adalah sebuah penelitian yang mengungkapkan bahwa beberapa faktor penyebab banjir seperti kerusakan dam, penyempitan  saluran,  pasang  surut  permukaan air  laut,  perubahan  tata  guna  lahan,  serta  faktor manusia  seperti  pembuangan  sampah  secara sembarangan, kemudian disimpulkan dan dianalisa  sebagai  penentu  parameter  dari  faktor limpasan  dan  genangan  air  hujan  dan  analisa tersebut  dinamakan    analisa  limpasan  dan
genangan  air  hujan.  Adapun  hasil  analisa disimpulkan  bahwa  Faktor  limpasan  dan genangan  air  hujan  dipengaruhi  lima  hal  yaitu intensitas  curah  hujan,  jenis  tutupan  lahan, kemiringan  lereng,  jenis  tanah,  sedimentasi. (Idris dan Sukojo, 2008).
Adapun analisis pada data indikator banjir merupakan  bentuk  penyederhanaan  kondisi nyata yang dapat merepresentasikan karakteristik, permasalahan dan prakiraan secara visual, sehingga diharapkan dari analisis tersebut dapat diperoleh informasi karakteristik- karakteristik  indikator-indikator  banjir  yang berpengaruh  terhadap  banjir  benar-benar  secara tepat sesuai dengan karakteristik tipografi banjir. Dalam  penelitian  ini,  analisis  akan  disusun dengan memanfaatkan SIG dikarenakan beberapa penelitian telah mengemukakan bahwa melalui kemampuannya, SIG sanggup
mengolah  dan  menampilkan  informasi  yang dibutuhkan  secara  spasial  terutama  dalam mempresentasikan  dan  menggambarkan  hasil analisis melalui interface yang dapat dikreasikan sesuai  kebutuhan,  baik  untuk  analisis  kawasan yang mempunyai potensi banjir maupun analisis kemampuan  lahan  pada  daerah  aliran  sungai. (Wismarini dan Ningsih, 2011; Wibowo, 2010).
Dari  penjabaran  isu-isu  yang  telah terungkap,  maka  dalam  hal  ini  untuk  keperluan mengidentifikasi  kelompok  zona  dari  data indikator  banjir  diperlukanlah  suatu  analisis spasial  pada  data  indikator  banjir  yang menggunakan  sebuah  metode  klasifikasi  spasial dan  diimplementasikan  dengan  memanfaatkan SIG,  agar  dapat  mendukung  adanya  tampilan informasi  yang  lebih  jelas  mengenai  kelompok zona tersebut. Melalui  penelitian ini diharapkan akan terbentuklah suatu bentuk model kelompok zona  data    indikator  banjir  berupa  kelas-kelas data indikator banjir dan tervisualisasi informasi kelompok  zona  tersebut  secara  variatif,  baik secara spasial maupun non spasial.

## PERUMUSAN MASALAH
Berdasarkan    deskripsi  latar  belakang yang telah dijelaskan, maka perumusan masalah untuk penelitian ini adalah sebagai berikut :
a. Bagaimana menerapkan suatu metoda
klasifikasi  dalam    membuat  kelompok  zona data indikator banjir
b. Bagaimana  membangun  model  klasifikasi spasial dengan analisis spasial yang memanfaatkan  Sistem  Informasi  Geografis sehingga  dapat  mempresentasikan  dan menggambarkan  hasil  analisis sebagai informasi yang informatif.

## TUJUAN DAN MANFAAT PENELITIAN
Bertitik  tolak  dari  permasalahan  yang telah  diuraikan,  maka  penelitian  ini  bertujuan untuk :
a. Mengimplementasikan  tahapan  langkah- langkah  dari  suatu  metoda  klasifikasi  untuk membentuk  kelas-kelas  dan  internal  pada objek  data  indikator  banjir  di  kota Semarang,  yang  terdiri  dari  data  curah
hujan, kemiringan lereng, penggunaan lahan dan struktur geologi/tanah.
b. Menghasilkan model-model klasifikasi berbasis geospasial (pemodelan spasial) bagi data  indikator  banjir  berbantuan  Sistem Informasi Geografis, yang dapat menunjukkan dan
mengidentifikasi informasi  properti-properti  dari    kelompok kelompok  kelas  data  indikator  untuk  banjir di kota Semarang.
Sedangkan  manfaat  yang  dapat  diperoleh dari penelitian ini adalah :
a. Dapat  memberikan  wacana  tentang  teknik, cara  dan  langkah-langkah  penyelesaian masalah  (algoritma)  dari  analisis  spasial yang menggunakan suatu metode klasifikasi berbasis  Sistem  Informasi  Geografis  dalam membangun pemodelan spasial data indikator  banjir,  yang  untuk  selanjutnya akan digunakan sebagai dasar awal penelitian-penelitian  lanjutan  yang  terkait dengan  banjir  dan  yang  menggunakan  data serupa.
b. Dari metoda yang diterapkan pada penelitian tersebut  diharapkan  dapat  memberikan inspirasi pengembangan teknik pemrograman secara dinamis terkait dengan metoda tersebut.
c. Dari hasil akhir penelitian tersebut diharapkan  bahwa  dari  tiap  data  indikator banjir  yang  telah  terklasifikasi  menurut kelasnya masing-masing dan telah berbentuk data-data  digital,  dapat  digunakan  sebagai data  yang  punya  kemanfaatan  lebih  untuk penelitian-penelitian  terkait  banjir  pada tingkatan  selanjutnya.  Seperti  misalnya digunakan  untuk  analisis  penentuan  tingkat potensi  banjir,  tingkat  rentan  banjir,  tingkat rawan  banjir,  tingkat  resiko  banjir  dan  lain sebagainya.

## TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian yang berkenaan dengan analisis spasial  menggunakan  bantuan  Sistem  Informasi Geografis  secara  umum  dan  Klasifikasi  Spasial beserta  metode-metodenya  secara  khusus  telah banyak dilakukan, hal ini dikarenakan penelitian yang berkaitan dengan hal tersebut telah banyak
dibutuhkan  di  dunia  nyata.  Sehingga  penelitian- penelitian  sebelumnya yang  berasal  dari penelitian  orang  lain  telah  menginspirasi penelitian ini baik untuk memberikan ide sejenis ataupun untuk melanjutkan penelitian sebelumnya yang pernah dilakukan penulis.
Pertama, penelitian berkenaan  Klasifikasi Kemampuan  Dan  Kesesuaian  Lahan  oleh  Balai Penelitian dan Pengembangan Teknologi Pengelolaan DAS (BP2TPDAS IBB) berdasarkan  kajian  yang  dilakukan  Balai Teknologi Pengelolaan
DAS (BTPDAS) Surakarta  pada  tahun  1994-1996  tentang Klasifikasi  Kemampuan  dan  Kesesuaian  Lahan HTI  pada  tingkat  skala  operasional  yang didukung  oleh  aplikasi  SIG  dan  Hasil  Uji  Coba di  beberapa  wilayah  HTI  di  Sumatera, Kalimantan dan Jawa (wilayah Perum Perhutani).  Adapun  klasifikasi  yang  dilakukan adalah  pada  kriteria  kesesuaian  lahan  yang dalam  hal  ini  dilakukan  penambahan   dengan kriteria  kesesuaian  lahan  untuk  beberapa  jenis tanaman  industri,  tanaman  pangan  dan  tanaman buah yang diperoleh dari pengalaman pelaksanaan klasifikasi kemampuan dan kesesuaian  lahan  kerjasama  dengan  Perum Perhutani mulai tahun 1999 s/d 2003. (Wahyuningrum, et al., 2003).
Selanjutnya  Penelitian  mengenai  Analisis Daerah  Rawan  Longsor  Dengan  Menggunakan Sistem  Informasi  Geografis  Pada  Cagar  Alam Pegunungan Cycloop Distrik Sentani Kabupaten Jayapura. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  serta  menentukan  lokasi  daerah rawan longsor di Kawasan Cagar Alam Cycloop Kabupaten  Jayapura  dan  hasil  analisis  dari penelitian  adalah  Tingkat  kerawanan  sedang (skor  147-192)  mendominasi  kawasan  ini dengan  luasan  mencapai  1491  Ha  atau  59,23% dari  seluruh  wilayah  Cagar  Alam  Pegunungan Cycloop Distrik Sentani dan sekitarnya. Kemudian  diikuti  tingkat  rawan  (skor  193-238) seluas  462,5  Ha  atau  18,37%,  tingkat  tidak rawan  (skor  55-100)  seluas  361,1  Ha  atau 14,35%,  tingkat  kerawanan  rendah  (skor  101- 146)  seluas  136  Ha  atau  5,4  %,  dan  tingkat sangat rawan (skor 239-285) seluas 66,6 Ha atau 2,65%  luas  wilayah  Distrik  Sentani.  Adapun hasil  analisis  tingkat  kerawanan  longsor  di
daerah  penelitian  ini  dipengaruhi  oleh  faktor kelerengan  lahan,  penutupan  lahan,  jenis  tanah serta  dipicu  oleh  tingginya  intensitas  curah hujan. (Anggara, 2011)
Ada juga penelitian yang berkaitan dengan Model  Klasifikasi  Trafik  Untuk  Jaringan  3G Menggunakan  Metode  Discriminant  Analysis. Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  klasifikasi untuk  layanan  data,  suara,  dan  video  call  pada jaringan  3G  untuk  setiap  kabupaten  di  Jawa Timur. Sehingga dalam hal ini pengklasifikasian data  yang  sudah  ada  dilakukan  dengan menggunakan  metode    Discriminant  Analysis, dimana  dengan  metode  ini  akan  diperoleh beberapa  fungsi  /  kelompok  yang  masing- masing  fungsinya  akan  dapat  terdapat  di beberapa kabupaten yang nantinya akan dirancang  dan  dilihat  dari  hasil  perhitungan fungsi  tersebut  kelompok  mana  yang  lebih membutuhkan RNC (Radio Network Controller) 3G.    Dari  hasil  pengujian  pengelompokkan (Clustering)  yang  telah  dilakukan  dengan pemodelan  menggunakan  K-Means  clustering dan pengelompokkan menggunakan Discriminant Analysis terihat hampir 50% lebih kabupaten  di  Jawa  timur    masih  sering meggunakan  voice  daripada  video,  hal  ini ditunjukkan  dengan  dominannya  kelompok pengguna  voice  hampir  di  semua  kabupaten sedangkan  pengguna  video  hanya  terdapat  pada beberapa kota besar di Jawa Timur. (Putri, et al, 2014).
Selain  itu  ada  penelitian  tentang  Metode Perkiraan  Laju  Aliran  Puncak  (Debit  Air) sebagai  Dasar  Analisis  Sistem  Drainase  di Daerah  Aliran  Sungai  Wilayah  Semarang Berbantuan  SIG.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  laju  aliran  puncak  pada  Sistem Drainase dengan dilakukannya perhitungan debit air.  Adapun  metode  yang  digunakan  adalah metode  Rasional,  dimana  metode  ini  umum dipakai  karena  sangat  simpel  dan  mudah penggunaannya, namun penggunaannya terbatas untuk  DAS-DAS  dengan  ukuran  kecil,  yaitu kurang dari 300 ha. Analisis  intensitas seragam dan merata di seluruh DAS selama paling sedikit sama dengan waktu konsentrasi (tc) DAS.   Beberapa  metode  untuk  memperkirakan laju  aliran  puncak  (debit  banjir),  lebih  banyak
ditentukan  oleh  ketersediaan  data.  Data  yang digunakan sebagai indikator menentukan wilayah yang berpotensi rawan banjir berdasarkan  indikator  antara  lain  Debit  Air DAS,  Curah  Hujan, Topografi  dan   penggunaan lahan.  Sedangkan  analisa  pada  sistem  drainase untuk  menentukan  wilayah  yang  berpotensi banjirnya dengan memanfaatkan aplikasi Sistem Informasi  Geografi.  (Wismarini  dan  Ningsih, 2011)
Begitu  juga  penelitian  berikut  yang berkaitan dengan Pemodelan Aplikasi Informasi Geospasial  Potensi  dan  Pendayagunaan  Sumber Daya Wilayah serta Matapencaharian Penduduk Desa  Kabupaten  Grobogan  berbasis  WEBGIS, yang  dalam  penelitiannya  Pemodelan  Aplikasi berbasis WEBGIS ini adalah dalam rangka dapat mendokumentasi, merepresentasi data geospasial  potensi  dan  pendayagunaan  sumber daya  wilayah  kabupaten  Grobogan  secara komprehensif,  sehingga  dapat  bermanfaat  untuk mendistribusi dan mengambil data dan informasi secara online bagi pihak-pihak yang membutuhkan dan berkepentingan dalam pengambilan keputusan. (Wismarini dan Khristianto, 2014)

## METODE PENELITIAN

## Metode Klasifikasi
Metode yang digunakan dalam penelitian adalah metoda  klasifikasi  spasial  yang  menggunakan bantuan  Sistem  Informasi  Geografis.  Metoda tersebut  terdiri  dari  tahapan  langkah-langkah yaitu:
1. Penentuan  Jumlah  Kelas  dan  Jenis  Kelas (Rumus Sturges)
Untuk menentukan jenis kelas data indikator banjir  didasarkan  pada  kriteria-kriteria masing-masing  data  indikator  banjir,  yang mana  akan  mengakomodasikan aspek-aspek variabilitas anggota-anggota kelasnya. Sedangkan untuk menentukan jumlah kelasnya  menggunakan  rumus  Sturges. (Sturges, 1926)
K  =  1 + 3,3 log n ………………………(1)
Dimana :
K = jumlah kelas yang dicari
n = jumlah set data (Bos, 1979)
Jumlah  kelas  yang  terlalu  sedikit  (kurang dari  5  kelas)  akan  menghasilkan  peta  yang kurang  mencerminkan  persebaran  data  asli, karena  banyak  data  yang  tergeneralisasi. Sebaliknya  bila  kelas  terlalu  banyak  (lebih dari  15  kelas)  maka  akan  terjadi  beberapa kelas  yang  sama  sekali  tidak  mengandung frekuensi.
2. Penentuan Interval Kelas (Rumus Kingma)
Dalam  menentukan  Interval  Kelas  akan menggunakan  Rumus  dari  Kingma  yang bentuknya seperti berikut ini :
𝐾𝑖 = 𝑋𝑡 − 𝑋𝑟 𝑘 ...............................(2)
Keterangan :
Ki  :  Kelas Interval
Xt  :  Data Tertinggi
Xr  :  Data Terendah k :  Jumlah Kelas yang diinginkan
3. Pembangunan Tabel Klasifikasi
Perlu  diketahui  di  sini,  bahwa  akan digunakan  Tabel  Eksternal  sebagai  Tabel Klasifikasi  untuk  tiap-tiap  data  indikator banjir. Alat yang digunakan dalam membangun  Tabel  klasifikasi  ini  adalah menggunakan  Excel,  yang  nantinya  bisa diexport ke aplikasi database agar file dapat berekstensi  dbf.  Dalam  hal  ini  misalnya Visual  Foxpro.    Metoda  yang  diterapkan dalam  membuat  tabel  klasifikasi  ini  adalah seperti  membangun  sebuah  File  data  model relasional,  yang  mana  membuat  field-field data  yang  terdiri  dari  nama  field,  tipe  data dan  kapasitas  ukuran  untuk  item  data berikut item-item data yang telah ditentukan pada metode sebelumnya.
4. Penggabungan  Tabel  Klasifikasi  dengan Tabel Atribut Data Spasial
Penggabungan  Tabel  Klasifikasi  (Tabel Eksternal)  dengan  Tabel  Atribut  adalah menggunakan  Fungsi  Join,  yang  mana dalam  hal  ini  akan  memerlukan  masing-
masing  sebuah  field  yang  mempunyai domain  yang  sama  diantara  dua  tabel sebagai media penggabung.
5. Proses Pemodelan Spasial Baru
Pemodelan  Spasial  Baru  menggunakan bantuan tools dari perangkat lunak Arcview3.1 dengan  fungsi  legend  editor pada  type  dan  classified  field  atau  value Field.

## Kebutuhan dan Sasaran Data Penelitian
Kebutuhan Data SIG untuk data penelitian ini,  merupakan  data-data  indikator  banjir  yaitu antara lain :
1. Data Curah Hujan untuk tiap-tiap kecamatan di kota Semarang
2. Data Struktur Tanah pada tiap-tiap kecamatan di kota Semarang
3. Data  Kemiringan  Lereng  pada  tiap-tiap kecamatan di kota Semarang
4. Data  Tata  Guna  Lahan  yang  terdapat  pada tiap-tiap kecamatan di kota Semarang.
Adapun  dari  kebutuhan  data-data  tersebut  akan diperoleh  satu  pasang  data  spasial  dan  data  non spasial untuk masing-masing jenis dari data-data indikator  banjir  tersebut.  Sepasang  data  spasial dan data non spasial itu adalah sebagai berikut :
1. Data  digital  Intensitas  Curah  Hujan  per kecamatan beserta data tabulasi atributnya.
2. Data digital Kemiringan Lereng per kecamatan beserta data tabulasi atributnya.
3. Data  digital  Struktur  Tanah  per  kecamatan beserta data tabulasi atributnya.
4. Data digital Tata Guna Lahan per kecamatan beserta data tabulasi atributnya.
Data-data SIG tersebut dimanfaatkan baik sebagai  data  input,  data  olahan  yang  diolah sedemikian  rupa  sehingga  menghasilkan  output data  yang  punya  kemanfaatan  yang  jauh  lebih baik  dibandingkan  dengan  data  asal,  saat  data tersebut  merupakan  data  input.  Hal  ini disebabkan bahwa Data SIG yang telah menjadi data  output dalam penelitian  ini,  telah diklasifikasikan  menurut  kelas-kelas  tertentu
sesuai  dengan  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan  pada  tiap-tiap  data  indikator  banjir. Adapun informasi kelas-kelas di setiap data-data indikator banjir akan ditunjukkan
penggambarannya berupa bentuk-bentuk pemodelan spasial yang secara visual  berbentuk peta-peta  digital  data  indikator  banjir  berikut atributnya.  Adapun  kemanfaatan  lebih  jauh  dari informasi  klasifikasi  data-data  indikator  banjir, yaitu  informasi  kelas-kelas  di  setiap  data indikator banjir dapat digunakan dalam analisis- analisis  spasial  lanjutan  seperti  misalnya  untuk penentuan  tingkat  potensi  banjir,  penentuan tingkat  kerentanan  banjir,  penentuan  tingkat kerawanan  banjir,  penentuan  tingkat  resiko banjir.
Sehingga  untuk  sasaran  Data  SIG  dalam penelitian  ini  adalah  menghasilkan  peta-peta digital  dengan  informasi  spasial  klasifikasi kelas-kelas  pada  tiap-tiap  data  indikator  banjir berikut  atribut  data  non  spasialnya  berbentuk tabel-tabel data relasional yang dapat menginformasikan  kelas-kelas  data  indikator banjir secara text ataupun numerik.

## Subsistem Data SIG
Gambaran subsistem SIG  pengolahan  data-data indikator banjir di kota Semarang adalah seperti yang terlihat dalam diagram subsistem SIG pada gambar 1.
DATA INPUT DATA MANAJEMEN DAN
MANIPULASI DATA OUTPUT Data digital rata-rata Intensitas Curah Hujan per kecamatan Data Digital Struktur Tanah per kecamatan Data Digital Kemiringan Lereng per kecamatan Tabel Data rata-rata Intensitas dalam 5 tahun se kota Semarang Tabel Data Struktur Tanah per Kecamatan Tabel Data Kemiringan Lereng per Kecamatan Tabel Data Tata Guna Lahan per Kecamatan Pembuatan klasifikasi dan interval kelas Pembuatan tabel klasifikasi (tabel eksternal) Penggabungan tabel eksternal dengan tabel atribut KEMBALI? Peta Curah Hujan Kota Semarang Peta Struktur Tanah Kota Semarang Peta Kemiringan Lereng Kota Semarang Peta Tata Guna Lahan Kota Semarang Proses Pemodelan Spasial Baru INPUT OUTPUT y Selesai T

## Gambar 1 Subsistem SIG Data Klasifikasi Indikator Banjir

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  Pembahasan  pada  penelitian ini, akan menjelaskan hasil-hasil yang diperoleh dari  tahapan  langkah  metode-metoda    yang dijabarkan melalui Metode Penelitian.

## 1. Hasil Perolehan Data
Data  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini merupakan data-data hasil olahan pada penelitian sebelumnya, sehingga dapatlah dikatakan bahwa perolehan data dalam penelitian  ini,  bukanlah  benar-benar  data mentah,  melainkan  data  yang  telah  melalui proses  pengolahan,  dalam  hal  ini  telah  diubah dalam  bentuk  data-data  digital  dan  telah merupakan  satu  kesatuan  data  geospasial  yaitu terdapat  integrasi  antara  data  spasial  (peta digital)  dengan  atributnya  berbentuk  data tabular.
Data-data tersebut adalah sebagai berikut :
A. Data Intensitas Curah Hujan per Kecamatan
Data  digital  Intensitas  Curah  Hujan  per Kecamatan ini terlihat dalam Gambar 2 dan 3.
Gambar 2 Peta Digital Intensitas Curah
Hujan per Kecamatan
Pada  Gambar  2  yaitu  Peta  digital  untuk Intensitas curah hujan per kecamatan di kota Semarang  adalah  bahwa  rata-rata  curah hujan  di  kota  Semarang  menunjukkan  nilai value 0, 35, 79, 171, 212, 281mm/bulan.

## Gambar 3. Data Tabular Intensitas Curah
Hujan per Kecamatan
Gambar  3  yang  merupakan  Data  Tabular Intensitas  Curah  Hujan  per  Kecamatan adalah atribut dari data peta digital Intensitas Curah Hujan per Kecamatan pada gambar 2.
B. Data Kemiringan Lereng per Kecamatan
Data  Kemiringan  Lereng  per  Kecamatan diperlihatkan pada gambar 4 dan 5.
Gambar 4. Data Peta Digital Kemiringan Lereng per Kecamatan Pada Gambar 4 Data Peta Digital Kemiringan Lereng per Kecamatan
ditunjukkan  bahwa  value  data  kemiringan lereng  adalah  0,02  diperlihatkan  dengan warna  coklat,  0.15  dengan  warna  kuning, 0.25  dengan  warna  abu-abu,  0.4  dengan warna orange dan 0.5 dengan warna abu-abu muda. Sedangkan data atribut dari data peta digital pada gambar 4 tersebut diperlihatkan pada gambar 5.
Gambar 5. Data Tabular Kemiringan Lereng per Kecamatan

## C. Data Struktur Tanah per Kecamatan
Data  Struktur  Tanah  per  Kecamatan diperlihatkan pada gambar 6 dan 7.
Gambar 6. Data Peta Digital Struktur Tanah per Kecamatan
Gambar 7. Data Tabular Struktur Tanah per Kecamatan
Pada  gambar  6  yaitu  Data  Struktur  Tanah per  Kecamatan  ditunjukkan  bahwa  struktur tanah  di  kota  Semarang  terdiri  dari  Aluvial,
Asosiasi Aluvial Kelabu, Gerosol, Grumosol,  Latosol  Coklat,  Latosol  Coklat Kemerahan, Mediteran Coklat tua. Sedangkan  untuk  Data  Tabular  Struktur Tanah  pada  gambar  7  diperlihatkan  4 (empat)  field  yaitu  Shape,  Kelurahan, Luas_ha, Kecamatan, Id_Kec, Jns_Tnh.
D. Data Tata Guna Lahan per Kecamatan Data  Tata  Guna  Lahan  per  Kecamatan diperlihatkan pada gambar 8 dan 9.
Gambar 8. Data Peta Digital Tata Guna Lahan per Kecamatan

## Gambar 9. Data Tabular Tata Guna Lahan per Kecamatan

## 5.2. Hasil  Penentuan  Jenis  dan  Jumlah Kelas
Hasil penentuan jenis dan jumlah kelas ini adalah  informasi  jumlah  kelas  dan  Nama-nama kelompok klasifikasi dari tiap-tiap data indikator banjir  yang  dalam  point-point  berikut  akan diuraikan  lebih jauh  untuk  masing-masing  data- data  indikator  banjir  tersebut  yaitu  :  data  curah hujan,  data  kemiringan  lereng,  data  struktur tanah dan data tata guna lahan.
a. Klasifikasi untuk Data Curah Hujan sebagai berikut  :  Untuk  jumlah  kelasnya  terdapat  5 Kelas,  dengan  jenis  kelas  intensitas  curah hujan  terdiri  dari  :  Sangat  Rendah,  Rendah, Sedang, Tinggi, Sangat Tinggi
b. Klasifikasi untuk kemiringan Lereng di kota Semarang  memiliki  sebagai  berikut  :  5 jumlah  kelas  dengan  kriteria  yang  diukur dari  tingkat  kemiringan  lereng  yaitu  datar dan  landai  sekitar  78,11%  (Kelerengan  IV) dikatakan  Kelas  Sangat  Tinggi,  agak  curam sekitar 16,7% (Kelerengan III) dibagi dalam dua  Kelas  yaitu  Kelas  Tinggi  dan  Kelas
Sedang,  curam  sekitar  3,05%  (Kelerengan II)  dan  terjal  /  sangat  curam  sekitar  2,57% (Kelerengan  I)  dikatakan  Kelas  Rendah sedangkan dibawah 2% (Kelerengan lainnya) dikatakan Kelas Sangat Rendah. c. Klasifikasi  untuk  Geologi  /  Struktur  Data adalah  :  Jumlah  Kelasnya  ada  6  Kelas dengan  Jenis  Kelas  yaitu  :  Gerosol  dan Latosol  coklat  untuk  kelas  I,  Mediteran Coklat  tua  Kelas  II,  Latosol  coklat  tua kemerahan untuk kelas III, Asosiasi Aluvial Kelabu  untuk  kelas  IV,  Grumosol  untuk Kelas V dan Aluvial untuk kelas VI.
d. Klasifikasi untuk Tata Guna Lahan adalah : JumlahKelasnya  ada  6  kelas,  dengan  jenis kelas  yaitu  :  Kelas  1  untuk  jenis  tata  guna lahan  Hutan/Konservasi/Treatment  Plan, Kelas    2    untuk  jenis  tata  guna  lahan Rawa/Danau/Tambak,  Kelas  3  untuk  jenis tata guna lahan Lahan Terbuka/Taman/Campuran,  Kelas  4  untuk jenis  tata  guna  lahan  Persawahan  /
Pertanian,  Kelas  5  untuk  jenis  tata  guna lahan  Fasilitas  &  Prasarana  (Rekreasi, pergudangan)  dan  Kelas  untuk  jenis  tata guna  lahan  Permukiman  /  Industri  / Perkantoran.

## 5.3. Hasil Penentuan Interval Kelas
Untuk  hasil  penentuan  interval  kelas  ini adalah  informasi  mengenai  anggota-anggota dalam  tiap-tiap  jenis  klasifikasi  dalam  masing- masing  data-data  indikator,  yang  secara  jelas dijabarkan dalam point-point berikut ini :
a. Untuk interval kelas data curah hujan terlihat dalam tabel 1.
Tabel 1. Klasifikasi dan interval Kelas Curah
Hujan Kelas Nama Kelas Nilai Yang diperoleh 1 Sangat Rendah < 56 mm/bulan 2 Rendah 57- 113 mm/bulan 3 Sedang 114 -169 mm/bulan 4 Tinggi 170-225 mm/bulan 5 Sangat Tinggi >226 mm/bulan
b. Untuk  interval  kelas  data  kemiringan  lereng terlihat dalam tabel 2.
Tabel 2. Klasifikasi dan Interval Kelas Tingkat Kelerengan Kelas Nama Kelas Nilai Yang diperoleh 1 Sangat Rendah  < 2 %
2 Rendah 2% <= x <15% 3 Sedang 15% - 25% 4 Tinggi 25% - 40% 5 Sangat Tinggi >40%
c. Untuk  interval  kelas  data  struktur  tanah terlihat dalam tabel 3.
Tabel 3. Klasifikasi dan Interval Kelas Struktur
Tanah Kelas Jenis Tanah 1 Gerosol dan Latosol coklat 2 Mediteran Coklat tua 3 Latosol coklat tua kemerahan 4 Asosiasi Aluvial Kelabu
5 Grumosol 6 Aluvial
d. Untuk  interval  kelas  data  tata  guna  lahan terlihat dalam tabel 4.
Tabel 4. Klasifikasi dan Interval Kelas Tata Guna Lahan
Kelas Jenis Tata Guna Lahan
1 Hutan/Konservasi/Treatment Plan
2 Rawa/Danau/Tambak
3 Lahan Terbuka/Taman/Campuran
4 Persawahan / Pertanian
5 Fasilitas & Prasarana (Rekreasi, pergudangan)
6 Permukiman / Industri / Perkantoran
Adapun untuk hasil dari penentuan interval kelas  ini  yang  menggunakan  rumus  Kingma seperti yang telah diacu pada Eq.(2), subbab 4.8
hanyalah  pada  point  a  dan  b  saja.  Hal  ini dikarenakan  anggota  variabel  yang  ada  dalam data  tabular  bernilai  numeris,  sedangkan  pada point  c  dan  d  berupa  karakter.  Maka  interval kelas  untuk  point  c  dan  d  memanfaatkan  jenis- jenis kelas seperti yang telah diurai pada subbab 5.2.

## 5.4. Hasil Pembangunan Tabel Klasifikasi
Hasil  pembangunan  Tabel  Klasifikasi adalah  sebuah  Tabel  Eksternal  untuk  masing- masing data indikator banjir. Tabel ini dibangun dengan  menggunakan  Excel  atau  program aplikasi  database,  yang  dalam  penelitian  ini menggunakan Visual Foxpro. Adapun hasil yang ditunjukkan  adalah  berupa  struktur  data  dan value  data  dari  masing-masing  tabel  eksternal. Tabel  Eksternal  tersebut  antara  lain  adalah sebagai berikut :
a. Data Curah Hujan
Struktur  data  untuk  Tabel  Eksternal  Data Curah Hujan terlihat gambar 10.
Gambar 10. Tabel Designer analisa_curah_hujan.dbf
b. Data Kemiringan Lereng
Struktur  data  untuk  Tabel  Eksternal  Data Kemiringan Lereng terlihat gambar 11.
Gambar 11. Tabel Designer Kemiringan Lereng.dbf
c. Data Struktur Tanah
Struktur  data  untuk  Tabel  Eksternal  Data Struktur Tanah terlihat gambar 12.
Gambar 12. Tabel Designer Data Struktur Tanah.dbf
d. Data Tata Guna Lahan
Struktur  data  untuk  Tabel  Eksternal  Data Tata Guna Lahan terlihat gambar 13.
Gambar 13. Tabel Designer Data Tata Guna Lahan.dbf
5.5 Hasil  Penggabungan  Tabel  Klasifikasi
(Tabel Eksternal) dengan Tabel Atribut.
Hasil dari penggabungan Tabel Klasifikasi (Tabel Eksternal) dengan tabel Atribut dari data spasial data indikator banjir, yang pelaksanaannya  menggunakan  cara  menjoinkan antara  tabel  Atribut  dengan  tabel  eksternal berdasarkan  field-field  yang  sama  untuk dijadikan  media  penggabungan  (field  relasi). Apabila  pada  tabel  atribut  belum  terdapat  field yang akan dijadikan field relasi, maka pada tabel atribut  akan  dibuat  baru  sebuah  field  relasi dengan menggunakan fungsi logika if.
Adapun  hasil  dari  penggabungan  tersebut untuk tiap-tiap data indikator banjir diperlihatkan dalam gambar 14, 15, 16, 17.
Gambar 14. Data Non Spasial Data Curah Hujan Terklasifikasi Pada gambar 14. terlihat bahwa pada data curah hujan terklasifikasi, field yang menjadi tambahan adalah Tkchujan dan Klas.
Gambar 15. Data Non Spasial Data Kemiringan Lereng Terklasifikasi
Pada  gambar  15.  diperlihatkan  bahwa  data tabular  dari  data  non  spasial  data  kemiringan lereng terklasifikasi terdapat field yang  menjadi tambahan, yaitu field NmKlas_I dan Klas_Lereng.
Gambar 16. Data Non Spasial Data Struktur Tanah Terklasifikasi
Pada  gambar  16.  diperlihatkan  dalam  data tabular  data  non  spasial  data  struktur  tanah terklasifikasi  bahwa  terdapat  field  tambahan  di dalamnya  yaitu  Kelas  dan  Nama  Jenis  Tanah menurut penggolongan kelas. Namun nama jenis tanah  menurut  penggolongan  kelas  ini  dapat disembunyikan  (hidden)  karena  sama  dengan tabel eksternal.
Sedangkan pada gambar 17
diperlihatkanlah  field  tambahan  yang  muncul pada data tabular data non spasial data tata guna lahan  terklasifikasi.  Field  tambahan  tersebut yaitu    Klas.  Sama  seperti  data  tabular  data  non spasial  data  struktur  tanah  terklasifikasi  bahwa sebenarnya  terdapat  Nama  untuk  Jenis  Tata guna  lahan  menurut  penggolongan  kelas. Namun    nama  Jenis  Tata  guna  lahan  menurut
penggolongan  kelas  ini  dapat  disembunyikan (hidden) karena sama dengan tabel eksternal.
Gambar 17. Data Non Spasial Data Tata Guna Lahan Terklasifikasi

## 5.6 Hasil Pemodelan Spasial Baru
Pemodelan  Spasial  Baru  merupakan  hasil akhir dari rangkaian tahapan langkah proses/cara pengklasifikasian  spasial  pada  penelitian  ini, terkhusus untuk data-data indikator banjir seperti : data curah hujan, data kemiringan lereng, data struktur tanah dan data tata guna lahan.
Dalam  hal  ini,  tujuan  dibentuknya pemodelan spasial baru untuk data-data indikator banjir dalam penelitian ini seperti yang telah  disinggung  pada  bab-bab  sebelumnya, adalah  agar  dapat  memberikan  informasi  secara lebih  jelas  tentang  penggolongan  data  menurut kelas-kelasnya  masing-masing,  yang  terdapat pada  data-data  indikator  banjir.  Dalam  rangka pewujudan  tujuan  dari  pemodelan  spasial  baru tersebut,  maka  dibuatlah  visualisasi  dalam bentuk  view  peta-peta  digital  baru  untuk  data- data indikator banjir tersebut, yang dalam hal ini menggunakan  tools  aplikasi  SIG-dekstop  : Arcview GIS 3.3.
Adapun  hasil  pemodelan  spasial  baru tersebut terlihat dalam gambar 18, 19, 20 dan 21.
Pada  gambar  18  diperlihatkan  tentang view  Peta  Digital  Informasi  Kelas  Data  Curah Hujan  per  Kecamatan,  yang  mana  di  dalamnya dapat  ditunjukkan  adanya  informasi  Kelas  Data Curah Hujan yang terdiri dari  : Sangat Rendah, Rendah,  Tinggi  dan  Sangat  Tinggi.  Adapun penunjukan tersebut diperlihatkan dalam berbagai  bentuk  seperti  misalnya  pada  legenda, yang ditunjukkan oleh point A, atau data spasial pada view peta yang berbentuk polygon dengan berbagai  warna,  seperti  misalkan  Kelas  Sangat Rendah  berwarna  Biru  Tua,  Kelas  Rendah berwarna  Biru  Muda,  Kelas  Sedang  berwarna Kuning  Kunyit,  Kelas  Tinggi  berwarna  Pink, sedangkan Kelas Sangat Tinggi berwarna Hijau. Adapun  data  spasial  polygon  dalam  peta ditandai  dengan  point  B.    Selain  itu  informasi kelas  pada  gambar  18  dapat  juga  ditunjukkan lewat  callout  label  seperti  yang  ditandai  oleh point C, yang mana callout label untuk informasi
kelas ini diambil berdasarkan Nama-nama  kelas kemiringan  lereng.  Selain  itu  untuk  melihat detail informasi dari salah satu area pilihan pada suatu  kelas,  pada  gambar  18  diperlihatkan dengan  warna  kuning  pada  area  pilihan  dan muncul  window  Identity  Result  seperti  yang ditandai  dengan  point  D,  yang  mana  di dalamnya  diinformasikan  detail  area  pilihan yaitu  Kelurahan  Wonoplumbon,  Luas  Area pilihan  801.99,  dengan  Kecamatan  Mijen dengan Klasifikasi Kelas Curah Hujan : Rendah, Tk.  Curah  Hujan  antara  57  –  113  mm/perhari dan rata-rata Curah Hujan 79.
Pada  gambar  19,  yaitu  View  Peta  Digital Informasi  Kelas  Kemiringan  Lereng  per Kecamatan,  sama  seperti  pada  gambar  18, informasi kelas untuk klasifikasi data Kemiringan  Lereng    ditunjukkan  melalui  point A,  B,  C  dan  D.  Yang  dalam  hal  ini  point  A,  B, C, D diperlihatkan cara-cara dalam menampilkan  informasi  kelas  untuk  klasifikasi data Kemiringan Lereng tersebut.
Gambar 18. Peta Digital Informasi Kelas Data Curah Hujan per Kecamatan
Point  A  berupa  Legenda  Kelas,  point  B data spasial berbentuk polygon dengan berbagai warna  untuk  penunjukan  kelas,  point  C  berupa Call out yang menuliskan nama-nama jenis kelas Kemiringan  Lereng  dan  point  D  berupa  area terpilih  Window  Indentity  Result.  Adapun informasi Kelas yang dapat diperlihatkan dalam gambar 19 adalah Sangat Rendah dengan warna Biru  Tua,  Rendah  dengan  warna  Biru  Muda, Sedang  dengan  warna  Kuning  kecoklatan, Tinggi dengan warna Pink/Merah Muda, Sangat Tinggi  dengan  warna  Hijau  muda.  Sedangkan area  yang  menjadi  area  terpilih  (warna  kuning) detail informasinya adalah Kelurahan Randugarut, Kecamatan Tugu, dengan luas area 460.40  ha.,  termasuk  dalam  kelas  Kemiringan
Lereng Sangat Rendah dengan Range
Kemiringan  Lereng  dari  0  –  20%  dan  angka Kemiringan Lerengnya adalah 0.02.
Pada  gambar  20,  mengenai  view  Peta Digital  Informasi  Kelas  Struktur  Tanah  per Kecamatan,  seperti  gambar-gambar  sebelumnya yaitu gambar 18, 19, melalui point A, B, C dan D diperlihatkan berbagai cara dalam
menginformasikan  Kelas  untuk  Struktur  Tanah per Kecamatan ini.
Informasi Kelas untuk Struktur Tanah per Kecamatan yang diperlihatkan dalam gambar 20 adalah  Kelas  1  (satu)  yaitu  Latosol  Coklat,  2 (dua) yaitu Mediteran Coklat Tua, 3 (Tiga) yaitu Latosol  Coklat  Kemerahan,  4  (empat)  yaitu Asosiasi  Aluvial  Kelabu,  5  (lima)  yaitu Grumosol,  6  (enam)  yaitu  Aluvial  seperti  yang ditunjukkan  dalam  point  C  menggunakan  cara Call  Out  dan  dalam  point  C  menggunakan legenda. Sedangkan pada data spasial dalam peta digital yang ditunjukkan dengan point B maupun legenda  dengan  point  A  digambarkan  dengan perbedaan warna. Untuk kelas 1 berwarna ungu, kelas 2 berwarna coklat muda, kelas 3 berwarna merah  bata,  kelas  4  berwarna  Biru  keunguan, kelas 5 berwarna hijau dan kelas 6 berwarna biru muda. Kemudian untuk area terpilih dengan cara klik sehingga ditandai dengan warna kuning dan muncul  window  Identity  Result  ditunjukkan dengan  point  D,  terlihat  detail  informasi  bahwa area terpilih merupakan daerah dengan Kelurahan  Gedawang,  Kecamatan  Banyumanik,
Gambar 19. Peta Digital Informasi Kelas Kemiringan Lereng per Kecamatan
dengan  luas  area  299.09  ha.,  termasuk  dalam kelas  tanah  tiga  (3)  yang  berjenis  tanah  Latosol Coklat Kemerahan.
Pada gambar 21 tentang view Peta digital informasi  kelas  tata  guna  lahan  per  kecamatan, dapat  digunakan  untuk  menginformasikan  kelas tata  guna  lahan  dengan  berbagai  cara  yang ditunjukkan  antara  lain  melalui  point  C  berupa call  out  yaitu  untuk  kelas  satu  (1)  yaitu  Hutan, kelas dua (2) yaitu Tambak,  kelas tiga (3) yaitu Taman,  kelas  empat  (4)  yaitu  Pertanian,  kelas lima  (5)  yaitu  Rekreasi,  kelas  enam  (6)  yaitu Pemukiman.    Sedang  melalui  point  A  dan  B ditunjukkan  lewat  warna.  Adapun  berbagai warna  dalam  point  A  terdapat  dalam  legenda, sedang  pada  point  B  terdapat  dalam  layer polygon data spasial tata guna lahan peta digital. Informasi  warna  tersebut  meliputi  :  Kelas  1 berwarna kuning kunyit, Kelas 2 berwarna Biru laut,  Kelas  3  berwarna  ungu,  Kelas  4  berwarna Biru Tua, Kelas 5 berwarna Merah Darah, Kelas 6  berwarna  Hijau  Daun.  Kemudian  informasi
detail  untuk  area  terpilih  yang  ditandai  dengan warna  kuning,  yang  kemudian  muncul  window Identity Result seperti yang ditunjukkan melalui point  D,  diperlihatkan  bahwa  area  terpilih tersebut berada pada Kecamatan Mijen, Kalurahan  Cangkiran,  luas  area  240.17  ha., termasuk  dalam  kelas  tata  guna  lahan  :  empat (4),  dengan  Keterangan  tata  guna  lahan Pertanian.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  implementasi  dan  hasil  yang telah  diperoleh  pada  penelitian  ini,  maka dapatlah  diambil  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut :
a. Penelitian  ini  telah  menghasilkan  peta digital  baru  untuk  masing-masing  data indikator banjir, yang dapat memperlihatkan informasi  kelas  dari  masing-masing  data indikator banjir tersebut.
Gambar 20. Peta Digital Informasi Kelas Struktur Tanah per Kecamatan
b. Penelitian ini
telah berhasil
mengimplementasikan tahapan langkah pengklasifikasian  yang  bertujuan  untuk membentuk kelas-kelas dari sejumlah varian data  di  setiap  data  tabular  atribut  dari  data spasial data indikator banjir.
c. Saat  penentuan  kelas  dan  interval  kelas dalam  langkah  pengklasifikasian  untuk  data non  spasial  berbentuk  data  tabular  sebagai atribut  data    spasial  dari  data  indikator banjir,  terdapat  beberapa  diantaranya  tidak dapat  menggunakan  rumus  Sturges  dan Kingma,  yang  dikarenakan  unsur  dari  data tabular  tersebut  tidak  berupa  data  numerik melainkan  data  karakter.  Adapun  data tabular  tersebut  untuk  data  indikator  banjir Struktur Tanah dan Tata Guna Lahan.
d. Peta digital yang dihasilkan dalam penelitian ini merupakan pemodelan spasial yang dapat menunjukkan  informasi  kelas-kelas  untuk data indikator banjir dengan berbagai bentuk penampilan,  yaitu  melalui  penampilan legenda  berupa  jenis  kelas  beserta  warna- warnanya  sesuai  masing-masing  kelas,
melalui penampilan layer yang dalam hal ini kebanyakan  berupa  layer  polygon  dengan berbagai warna di masing-masing kelurahan sesuai  dengan  jenis  kelasnya  masing- masing,  melalui  call  out  yang  menuliskan nama-nama  dari  masing-masing  jenis  kelas, terakhir melalui window identity result yang dapat  menampilkan  detail-detail  informasi berkaitan  dengan  informasi  dari  suatu  jenis kelas tertentu untuk suatu area pilihan, yang dipilih  dengan  cara  melakukan  klik  pada layer  polygon  dari  area  dalam  suatu kecamatan tertentu. Adapun proses pembangunan  pemodelan  spasial  yang menghasilkan  peta  digital  berbasis  SIG tersebut,  dilakukan  menggunakan  fasilitas- fasilitas dalam aplikasi Arcview 3.3. Adanya pemodelan spasial berbentuk peta digital ini, informasi  kelas  untuk  data-data  indikator banjir menjadi lebih informatif.

## SARAN
Saran  yang  dapat  dikemukakan  untuk penelitian ini adalah  sebagai  berikut :
Gambar 21. Peta Digital Informasi Kelas Tata Guna Lahan per Kecamatan
a. Perlu adanya penelitian yang dapat melanjutkan  penelitian  ini,  yang  mana menggunakan  data-data  peta  digital  yang dihasilkan  dalam  penelitian  ini  secara  lebih maksimal dan optimal, misalkan pembuatan peta tematik dari masalah tertentu, penganalisisan  spasial  ataupun  atribut  juga pembuatan queri-queri tertentu.
b. Metode pengklasifikasian yang dipergunakan  dalam  penelitian  ini,  dapat dipergunakan  oleh  objek-objek  data  lainnya dan  bahkan  diharapkan  terdapat  sebuah penelitian  yang  dapat  membuat  sebuah aplikasi  untuk  mengotomatisasi  metode klasifikasi tersebut.
Beberapa  kesimpulan  dan  saran  dalam penelitian  ini  seperti  yang  telah  diungkapkan tersebut,  diharapkan  akan  mendorong  diri peneliti  secara    pribadi  maupun  peneliti-peneliti lainnya dalam pengembangan penelitian selanjutnya, baik untuk mengembangkan kegunaan  data  dan  peta  digital  maupun  metoda yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
Idris,  M.  dan  Sukojo,  BM.  (2008). Analisis limpasan dan genangan air hujan dengan Digital  Elevation  Model  menggunakan Software  ArcGIS  9.2. PIT  MAPIN  XVII, Bandung 10-12-2008
Wismarini,  Th.D.,  Ningsih  D.H.U . (2011).
Metode  Perkiraan  Laju  Aliran  Puncak (Debit Air) sebagai Dasar Analisis Sistem Drainase  di  Daerah  Aliran  Sungai Wilayah  Semarang  Berbantuan  SIG. Dinamik  -  Jurnal  Teknologi  Informasi, Universitas  Stikubank  (UNISBANK)  – Semarang.  Vol  16,  No  2  (2011). http://www.unisbank.ac.id/
ojs/index.php/fti1/issue/view/218.
Wibowo,  T.H.R.  (2010). Analisis  Kemampuan Lahan Pada Daerah Aliran Sungai , Tugas Akhir  Jurusan  Perencanaan  Wilayah  dan Kota Fakultas Teknik Universitas Diponegoro
Wahyuningrum,  N.C.  Nugroho,  SP.,  Wardojo,
Harjadi, B., Savitri E., Sudimin, Sudirman. (2003). Klasifikasi
Kemampuan  Dan  Kesesuaian  Lahan. INFO  DAS   Surakarta  No.  15  Th.  2003. http://bebasbanjir2025. wordpress.com/04-konsep-konsep- dasar/klasifikas-kemampuan-lahan/kla- sifikasian-kemam-puan.html.    diakses  tgl 22 Juni 2014.
Anggara,  A.S.  (2011).  Analisis  Daerah  Rawan Longsor  Dengan  Menggunakan  Sistem Informasi  Geografis  Pada  Cagar  Alam Pegunungan  Cycloop  Distrik  Sentani Kabupaten  Jayapura.  Skripsi  Sarjana Fakultas  Kehutanan  Universitas  Negeri Papua, Manokwari. http://eprints.unipa.ac.id/736/1/ Anggara_Andriyan.S_Analisis Daerah
Rawan  Longsor  dgn  Menggunakan  GIS Pg.Cycloop_3.pdf, diakses tanggal 22 Juni 2014.
Putri  F.P.,  Yuliana  M.,    Susetyoko  R.  (2014). Model  Klasifikasi  Trafik  Untuk  Jaringan 3G  Menggunakan  Metode  Discriminant
Analysis.
http://www2.eepis- its.edu/id/ta/1761/Model-Klasifikasi- Trafik-UntukJa-  ringan-3g-Menggunakan- MetodeDiscriminant-Analysis/ 7210040508  _m  _2.pdf,  diakses  tgl  22 Juni 2014
Wismarini,  Th.D.,  Khristianto,  T.  (2014). Pemodelan  Aplikasi  Informasi  Geospasial Potensi dan Pendayagunaan Sumber Daya Wilayah serta Matapencaharian Penduduk Desa Kabupaten Grobogan berbasis WEBGIS.  Dinamik  -  Jurnal  Teknologi Informasi. Universitas Stikubank (UNISBANK)  –  Semarang.  Vol  19,  No  1 (2014). http://www.unisbank.ac.id/
ojs/index.php/fti1/issue/view/218.
Sturges,  H.A.  (1926).  "The  Choice  of  a  Class
Interval ," Journal of the American Statistical Association. 21, 65-66
Bos,  E.S.,  (1979). Thematic  Cartography . Faculty  of  Geography.    Gadjah  Mada University. Yogyakarta, Indonesia.