## INTEGRASI READY DATA DAN PENGINDERAAN JAUH BERBASIS SIG UNTUK ANALISIS CEPAT PENILAIAN RISIKO BANJIR DI KECAMATAN SEMANU, GUNUNGKIDUL
(INTEGRATION OF READY DATA AND GIS-BASED REMOTE SENSING FOR RAPID ANALYSIS OF FLOOD RISK ASSESSMENT IN SEMANU DISTRICT, GUNUNGKIDUL)
Kanita Shinta Wati 1,a , Sudaryatno 2,a
1 Universitas Gadjah Mada 2 Universitas Gadjah Mada
a Kontributor utama
E-mail: kanita.s@mail.ugm.ac.id
Diterima: 7 Agustus 2020; Direvisi: 21 Oktober 2020; Disetujui: 22 Oktober 2020

## ABSTRACT
The high number of flood events in Indonesia is influenced by weather factors such as the tropical cyclone  Cempaka  which  occurred  on  27-29  November  2017.  Semanu  District  is  one  of  the  areas affected by a tropical cyclone, which causes several people's houses to submerge to a height of up to 2.7  meters.  Therefore,  information  is  needed  regarding  the  risk  of  flooding  in  Semanu  District.  This study  aims  to  obtain  and  collect  data  related  to  flood  disasters  in  Semanu  District,  and  to  map  the risk of flood disasters, as well. The SPOT-7 image, DEM ALOS PALSAR, and secondary data were used in  making  flood  hazard  components.  Disaster  risk  mapping  that  takes  into  account  the  threat, vulnerability  and  capacity  factors  generates  in  three  classes  of  flood  risk,  namely  low,  medium,  and high risk. Making a land use map as basic information for the process of flood hazard analysis has an accuracy  of  94.29%.  The  results  of  this  study  generally  the  Semanu  District  has  three  flood  risk classes.  The  "high  risk"  class  covers  5988.86  hectares,  the  "medium  risk"  class  covers  2407.08 hectares,  and  the  "low  risk"  class  covers  1803.88  hectares.  The  area  that  has  the  greatest  risk  of flooding is Pacarejo Village. While the other areas that need to be watched out are Semanu Village and a number of small areas spread over Candirejo, Dadapayu and Ngeposari Villages.
Keywords: remote sensing, GIS, flood disaster risk, ready data analysis

## ABSTRAK
Tingginya  angka  kejadian  banjir  di  Indonesia  dipengaruhi  oleh  faktor  cuaca  seperti  siklon  tropis Cempaka    yang  terjadi  pada  27-29  November  2017.  Kecamatan  Semanu  merupakan  salah  satu wilayah  yang  terdampak  siklon  tropis,  yang  menyebabkan  terendamnya  beberapa  rumah  warga hingga ketinggian mencapai 2,7 meter. Oleh sebab itu, diperlukan informasi terkait risiko banjir yang ada  di  Kecamatan  Semanu.  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  memperoleh  dan  mengumpulkan data  terkait  bencana  banjir  di  Kecamatan  Semanu,  dan  juga  memetakan  risiko  bencana  banjirnya. Citra  SPOT-7,  DEM  ALOS  PALSAR,  dan  data  sekunder  digunakan  dalam  penyusunan  komponen ancaman  banjir.  Pemetaan  risiko  bencana  yang  memperhatikan  faktor  ancaman,  kerentanan  dan kapasitas  menghasilkan  tiga  kelas  risiko  banjir  yaitu  risiko  rendah,  sedang,  dan  tinggi.  Pembuatan Peta  Penggunaan  Lahan  sebagai  informasi  dasar  untuk  proses  analisis  risiko  bencanan  banjir memiliki ketelitian 94,29%. Hasil dari penelitian ini secara umum Kecamatan Semanu memiliki tiga kelas  risiko  banjir.  Kelas  “risiko  tinggi”  seluas  5988,86 hektare ,  “risiko  sedang”  seluas  2407,08 hektare ,  dan  kelas  “risiko  rendah  seluas  1803,88 hektare.  Wilayah  yang  memiliki  risiko  banjir terbesar  adalah  Desa  Pacarejo.  Sedangkan  wilayah  dainnya  yang  perlu  diwaspadai  adalah  Desa Semanu dan beberapa daerah kecil yang tersebar di Desa Candirejo, Dadapayu, dan Ngeposari.
Kata kunci: penginderaan jauh, SIG, risiko bencana banjir, analisis ready data

## 1.  PENDAHULUAN
Indonesia menjadi negara yang rawan bencana  di  dunia.  Pernyataan  ini didukung  oleh  data  yang  dikeluarkan oleh  Persatuan  Bangsa-Bangsa  (PBB) dimana  Indonesia  tidak  hanya  memiliki risiko  terhadap  satu  atau  dua  macam bencana  saja  akan  tetapi  sangat beragam.  Berdasarkan  data  United Nations Economic and Social Comission for  Asia  and  the  Pacific  (UN-ESCAP) (2015), salah satu badan PBB di bidang sosial  dan  ekonomi  menjelaskan  bahwa banjir  dan  kekeringan  menyebabkan sekitar  5  miliar  penduduk  terdampak selama  periode  1970-2014.  Bencana alam  yang  ditimbulkan  oleh  gangguan hidrometeorologis sebagaimana mengikuti  kecenderungan  global  di tingkat nasional juga mengalami peningkatan  frekuensi  (Susanto  et  al., 2018). Tingginya angka kejadian tersebut diduga dipengaruhi oleh
pengaruh  siklon  tropis  Cempaka  yang terjadi  pada  27-29  November  2017. Kejadian tersebut menyebabkan bencana di 28 kabupaten/kota di Jawa. Banjir,  longsor  dan  puting  beliung menyebabkan 41 orang tewas, 13 orang luka-luka  dan  4.888  rumah  rusak. Daerah  yang  paling  terdampak  adalah Kabupaten
Pacitan, Kabupaten
Wonogiri,  Kabupaten  Kulon  Progo  dan Kabupaten
Gunungkidul karena berdekatan  dengan  posisi  Siklon  Tropis Cempaka  (BNPB,  2017).  Kecamatan Semanu  merupakan  salah  satu  wilayah yang  terdampak  siklon  tropis,  yang menyebabkan  terendamnya  beberapa rumah  warga  hingga  mencapai  atap
atau  ketinggian  banjir  mencapai  2,7 meter yaitu  di  Pedukuhan  Kwangen Lor (RRI, 2019).
Peningkatan
kejadian banjir
mendorong upaya mitigasi, salah satunya  dengan  memetakan  risiko bencana banjir.
Pemetaan risiko
bencana  sudah  dilakukan  oleh  Badan Nasional Penanggulangam Bencana
(BNPB)  yang  disediakan  dalam  web InaRISK  namun  satuan  pemetaan  yang digunakan masih pada tingkat kabupaten.  Web  InaRISK  merupakan website  yang  disajikan  oleh  BNPB berisikan informasi seputar kebencanaan  di  seluruh  Indonesia. Pemetaan  skala  detail  hingga  pada tingkat  kecamatan  diperlukan  karena dengan  unit  pemetaan  tingkat  desa dapat mendukung pembangunan daerah  berbasis  tangguh  bencana  atau dikenal  dengan  istilah  Desa  Tangguh Bencana (DESTANA).
Citra  resolusi  tinggi  SPOT-7,  serta DEM ALOS PALSAR dapat dimanfaatkan untuk ekstraksi parameter risiko bencana. Pemanfaatan citra penginderaan  jauh  resolusi  tinggi  dapat mempermudah  proses  pemetaan  dalam hal  efisiensi  waktu  dan  tenaga  dimana peneliti  tidak  harus  datang  ke  seluruh wilayah  kajian  untuk  mengidentifikasi objek-objek  yang  diteliti.  Peneliti  dapat memanfaatkan  tujuh  kunci  interpretasi yang meliputi warna atau rona, bentuk, ukuran,  pola,  tekstur,  asosiasi,  dan posisi  untuk  mengidentifikasi  objek  di permukaan bumi melalui citra penginderaan jauh.
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  yaitu untuk  memperoleh  dan  mengumpulkan data terkait bencana banjir di Kecamatan
Semanu dan juga
memetakan  risiko  bencana  banjirnya. Pemanfaatan ready data yang diintegrasikan  dengan  penginderaan jauh  dan  Sistem  Informasi  Geografis (SIG) dapat mempercepat proses analisis risiko bencana banjir.

## 2.  METODOLOGI
Analisis ready  data berbasis  SIG memiliki keunggulan dalam hal kecepatan untuk penilaian risiko banjir. Data yang digunakan antara lain:
1. Inundansi  banjir  dari  Badan Penangggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kabupaten Gunungkidul.
2. Durasi  banjir  dari  BPBD  Kab. Gunungkidul)
3. Curah hujan dari Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Mlati, Yogyakarta  Tahun  2017,  2018, dan 2019
4. Kemiringan  lereng  dari  DEM ALOS  PALSAR,  United  States Geological Survei (USGS)
5. Penggunaan  lahan  dari  Citra SPOT-7  ,  Lembaga  Penerbangan dan  Antariksa  Nasional  (LAPAN) 2018
6. Kerentanan demografi dari Badan Pusat Statistik (BPS) 2018
7. Kerentanan sosial dari BPS 2018
8. Kerentanan  infrastruktur  dari BPS 2018 dan SPOT-7
9. Kerentanan lingkungan dari Kementerian  Lingkungan  Hidup dan  Kehutanan  (KLHK)  dan SPOT-7 10. Kapasitas Infrastruktur dari SPOT-7 dan BPS 2018 11. Kapasitas lingkungan dari SPOT-
7
Citra yang digunakan dalam penelitian  ini  yaitu  citra  SPOT-7 Pansharped  Imagery  Level  Ortho (PMS ORT)  dengan  resolusi  spasial  1,5  m. SPOT-7  diluncurkan  pada  tanggal  30 Juni 2014 oleh Airbus Defence & Space dimana  SPOT-7  merupakan  satelit observasi resolusi tinggi (LAPAN, 2010).
Pemanfaatan  citra  resolusi  tinggi SPOT-7,  serta  DEM  ALOS  PALSAR untuk ekstraksi parameter risiko
bencana dapat diterapkan untuk proses yang  lebih  cepat  dan  efisien.  Citra SPOT-7  dimanfaatkan  untuk  ekstraksi parameter  jenis  penggunaan  lahan sedangkan
DEM ALOS PALSAR dimanfaatkan untuk ekstraksi parameter kemiringan lereng.
Keuntungan  yang  diperoleh  dengan memanfaatkan  citra  penginderaan  jauh resolusi  spasial  tinggi  yaitu  dapat mempermudah proses pemetaan terutama dalam  hal efisiensi waktu dan tenaga  karena  dengan  pemanfaatan teknologi  penginderaan  jauh,  peneliti tidak  harus  datang  ke  seluruh  wilayah kajian  untuk  mengidentifikasi  objek- objek  yang  diteliti  melainkan  hanya perlu memanfaatkan tujuh kunci interpretasi  yang  meliputi  warna  atau rona,  bentuk,    ukuran,  pola,  tekstur, asosiasi, dan posisi untuk mengidentifikasi  objek  di  permukaan bumi  melalui  citra  penginderaan  jauh (Lillesand, et.al., 2004). Data ditumpangsusunkan  dengan  metode kuantitatif  berjenjang  tertimbang  untuk masing-masing  jenis  peta  ancaman, kerentanan,  dan  kapasitas.  Kemudian ketiga peta ditumpangsusunkan dengan menggunakan rumus:
.......................................(1)
Dengan R : Risiko bencana H : Ancaman V : Kerentanan C : Kapasitas

## 2.1. Pemetaan Ancaman Banjir
Peta  ancaman banjir dibuat  dengan skor dan pembobotan seperti pada Tabel 2-1.

## 2.1.1. Curah hujan
Data  curah  hujan  yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  curah  hujan bulanan  pada  rentang  waktu  tiga tahunan yakni  pada  tahun  2017,  2018, dan 2019 yang diperoleh melalui stasiun klimatologi Badan Meteorologi Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG)  Mlati Yogyakarta.  Curah  hujan diekstraksi dengan  metode  interpolasi krigging dari 4  titik  stasiun  pengukur  curah  hujan yakni  stasiun  BPP  Rongkop,  BPP Semanu,  PPP.  Wonosari,  dan  Tepus. Keempat  stasiun  tersebut  merupakan
stasiun  terdekat  dari  lokasi  kajian (Gambar 2-1).

## Gambar 2-1: Lokasi stasiun hujan di sekeliling lokasi penelitian
Algoritma pemrosesan data curah hujan dengan  metode  Kriging  yakni  sebagai berikut (ESRI, 2016):
..............................(2)
Dengan Z(s i ) :  nilai  terukur  di  lokasi  stasiun pengukur hujan λ i :  bobot  yang  tidak  diketahui  untuk nilai terukur di lokasi stasiun pengukur hujan s 0 : lokasi prediksi N : jumlah nilai yang diukur

## 2.1.2. Kemiringan Lereng
Ekstraksi  kemiringan  lereng  dari data DEM dilakukan
dengan menggunakan  algoritma slope .  Model elevasi  digital  atau  Digital  Elevation Model  (DEM)  merupakan  suatu  model
data  raster  yang  terdiri  dari  kumpulan piksel  yang  berisi  nilai  ketinggian  atau elevasi  dengan  resolusi  spasial  tertentu dimana
setiap pikselnya juga menunjukkan  nilai  koordinat  x  dan  y (Annas, 2015). Slope menghitung tingkat maksimum  perubahan  nilai  dari  piksel satu ke piksel tetangga. Pada dasarnya, perubahan  maksimum  di  ketinggian dengan  jarak  antara  piksel  bertetangga mengidentifikasi tingkat kemiringan dari piksel.  Output  kemiringan  lereng  dapat dihitung  dalam  dua  jenis  unit,  yaitu derajat  atau  persen.  Dalam  kajian  ini output  kemiringan  yang  digunakan adalah persen (%). Algoritma slope yang diterapkan  pada  data  raster  DEM adalah sebagai berikut:
...................(3)
Dengan dz/DX  :  Tingkat  perubahan  (Delta) permukaan horisontal dz/DY  :  Tingkat  perubahan  (Delta) permukaan vertikal.

## 2.1.3. Ekstraksi Vegetasi Tanaman Keras
Ekstraksi  data  sebaran  vegetasi tanaman  keras  pada  Citra  SPOT-7 dilakukan  dengan  klasifikasi  visual. Klasifikasi  visual  menggunakan  data penginderaan jauh true colour dilakukan  dengan  melibatkan  proses pemilihan  kategori  informasi  yang diinginkan  dan  memilih  area  untuk setiap  kategori  sesuai  dengan  kunci interpretasi.

## Tabel 2-1: PARAMETER ANCAMAN
Komponen  Indikator/parameter Bobot (%) Skor 1(Rendah)  2(Sedang) 3(tinggi) Banjir Inundansi 25 <50 cm 50 – 100 cm >100 cm Durasi 20 <24 jam 24 – 48 jam >48 jam Iklim dan Cuaca Curah Hujan 20 <240 mm/bln 240 – 250 mm/bulan >250 mm/bulan Morfologi Kemiringan lereng 20 >25% (sedang- curam) 15-25% (miring) < 15% (datar- landai) Tutupan Lahan Vegetasi Tanaman Keras 15 Lahan ber-VTK Lahan Non-VTK -
Sumber:  LPBI, 2015 dengan modifikasi
Vegetasi  tanaman  keras yaitu tumbuhan    menahun  yang  mempunyai batang kayu dengan tekstur keras (jenis pohon  keras),  memiliki  masa  guna hingga  mencapai  20  tahun  atau  lebih, umumnya  sering  dimanfaatkan  hasil kayunya baik sebagai bahan bangunan, kayu  bakar  maupun  perabotan  atau peralatan sehari-hari. Parameter vegetasi  tanaman  keras  diperlukan untuk  menyusun  peta  ancaman  banjir dimana  semakin  banyak  persentase tutupan  lahan  berupa  tanaman  keras maka  akan  semakin  kecil  tingkat ancaman banjir yang terjadi.

## 2.2. Pemetaan Kerentanan Banjir
Sumber data utama untuk memperoleh informasi terkait parameter kerentanan  banjir  yakni  melalui  data Potensi  Desa  Badan  Pusat  Statistik (PODES  BPS)  Tahun  2018  sedangkan untuk  informasi  yang  memerlukan detail  luasan  area  diperoleh  melalui
interpretasi citra penginderaan jauh.

## 2.3. Pemetaan Kapasitas Banjir
Sumber data utama untuk memperoleh informasi terkait parameter kapasitas  banjir  yakni  melalui  PODES BPS  Tahun  2018  sedangkan  untuk informasi  yang  memerlukan  detail luasan area diperoleh melalui interpretasi citra penginderaan jauh.

## 2.4. Metode Klasifikasi Risiko Banjir
Terdapat  setidaknya  empat  metode klasifikasi  untuk  menentukan  hasil yang lebih representatif pada nilai akhir perhitungan  risiko  bencana  banjir  dari ketiga  parameter.  Keempat  metode tersebut  diantaranya  adalah  metode Interval  Teratur,  metode  Aritmatik, metode  Geometrik,  dan  metode  Quartil. Hasil  pemrosesan  tingkat  risiko  dibagi menjadi  tiga  klasifikasi  yaitu  risiko tinggi, sedang, dan rendah.

## Tabel 2-2: INDIKATOR DAN KETENTUAN SKOR TERHADAP PENYUSUNAN PETA KERENTANAN BENCANA BANJIR
Komponen Indikator Bobot Skor Satuan 1 2 3 rendah  sedang tinggi Kerentanan Demografi Persentase Kelompok Difabel 5 <0,5 0,5-1 >1 % Persentase Keberadaan Perempuan 5 <25 25-50 >50 % Kerentanan Sosial Penggunaan Sungai 10 Tidak ada Mandi & Cuci Mandi, Cuci, & Minum - Kerentanan Infrastruktur Keberadaan TK 10 <0,35 0,35- 0,78 >0,78 ha Keberadaan SD 10 <0,7 0,7-1,4 >1,4 ha Keberadaan SMP 10 <0,1 0,1-0,5 >0,5 ha Keberadaan SMA 10 <0,1 0,1-0,5 >0,5 ha Kantor Pemerintahan 10 <0,1 0,1-0,3 >0,3 ha Industri 10 <0,1 0,1-7,5 >7,5 ha Kerentanan Lingkungan Keberadaan sawah 10 <200 200- 500 >500 ha Keberadaan permukiman di bantaran sungai 10 <1 1-4 >4 ha
Sumber:  LPBI, 2015 dengan modifikasi

## Tabel 2-3: INDIKATOR DAN KETENTUAN SKOR TERHADAP PENYUSUNAN PETA KAPASITAS BANJIR
Komponen Indikator Bobot (%) Skor satuan 1 2 3 rendah sedang tinggi Kapasitas Infrastruktur Daerah Irigasi 25 <50 50-100 >100 hektare Kapasitas Lingkungan Jenis Sumber air bersih 20 Sungai, hujan Mata air, Irigasi PDAM, Sumur - Keberadaan permukiman dengan hutan 20 Di luar kawasan hutan Tepi hutan Dalam hutan - Fungsi hutan 20 Tidak Ada  Produksi < 100 ha Produksi ≥ 100 ha; Lindung - Keberadaan tempat pembuangan sampah 15 Tidak Ada Ada Ada > 1 - (Sumber: LPBI, 2015 dengan modifikasi)

## 2.4.1.  Metode  Klasifikasi  Interval Teratur
Metode Interval Teratur
merumuskan  jumlah  kelas  terlebih dahulu  yakni  tiga  kelas  kemudian dilakukan  penentuan  interval  untuk tiap-tiap kelasnya dengan
rumus berikut:
................................(4) Dengan I : Interval tingkat risiko
Metode  Interval  Teratur  memiliki prinsip  penggunaan  interval  yang  sama untuk setiap  pembagian  kelasnya dengan  jumlah  kelas  yang  sudah ditetapkan.

## 2.4.2. Metode Klasifikasi Aritmetika
Metode  Aritmetika  menggunakan konsep penjumlahan aritmetika. Metode ini  menggunakan  perhitungan  dengan faktor  pembobot    yang  akan  dikalikan dengan  nilai  awal  sebagian  nilai  akhir dari  tiap  kelas.  Metode  ini  ditentukan dengan rumus berikut:
Dengan A : nilai terendah,
B = nilai tertinggi,
n = jumlah kelas, dan X = faktor pembobot atau pengali
Faktor pembobot pada metode Aritmetika  akan  menyebabkan  interval kelas  akan  berbeda-beda  (Crisana, 2014).

## 2.4.3. Metode Klasifikasi Geometris
Metode  geometris  menggunakan konsep perpangkatan untuk menghasilkan  interval  yang  dianggap sesuai. Interval yang dihasilkan merupakan  hasil  dari  pemangkatan konstanta. Berikut adalah rumus untuk interval geometris
............................................(6) Dengan A = nilai terendah, B = nilai tertinggi,
n = jumlah kelas, dan
X = faktor pembobot atau pengali

## 2.4.4. Metode Klasifikasi Interval Kuartil
Metode Interval Kuartil menggunakan prinsip pembagian
anggota  setiap  kelas  secara  sama  rata sehingga dapat dipastikan bahwa penggunaan metode ini mampu
memastikan untuk tiap klasifikasi kelas yang  dihasilkan  tidak  akan  ada kekosongan data (Kurniati dan Noorhadi,  2014).  Persamaan  untuk menghasilkan klasifikasi metode Interval Kuartil yakni:
……… ........ ……(7)
Dengan setiap kelas diisi sebanyak X data.
Setelah  diperoleh  peta  risiko  banjir hasil overlay dari  semua  faktor  maka selanjutnya  dilakukan  validasi  hasil overlay dengan  melakukan  wawancara kepada stakeholders dengan mengaitkan peta risiko banjir dan kondisi di wilayah penelitian.

## 3.  HASIL PEMBAHASAN

## 3.1. Peta Ancaman Banjir
Berdasarkan  penjumlahan  dari  hasil overlay parameter  ancaman  banjir
diperoleh  skor  terendah  yakni  0,75 hingga  tertinggi  2,85.  Visualisasi  peta merupakan  hasil  pengkelasan  dari  total skor  tersebut  dengan  metode Natural Breaks menggunakan software ArcGIS. Skor  inilah  yang  nantinya  akan dioperasikan  dengan  parameter  peta kerentanan dan peta kapasitas sehingga diperoleh  peta  risiko  bencana  banjir  di Kecamatan Semanu. (Gambar 3-1)

## 3.2. Peta Kerentanan Banjir
Hasil overlay antara  parameter kerentanan  menghasilkan  skor  akhir untuk tiap-tiap desa yakni pada rentang skor  0,9  hingga  1,9  yang  kemudian dikelaskan  dalam  tiga  kelas  kerentanan yakni  rendah,  sedang,  dan  tinggi sehingga diperoleh hasil peta kerentanan bencana banjir seperti pada Gambar 3-2.
Gambar 3-1: Hasil pemetaan cepat parameter ancaman banjir

## Gambar 3-2: Hasil pemetaan cepat parameter kerentanan banjir
Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa Desa  Pacarejo  dan  Desa  Semanu memiliki tingkat kerentanan tinggi; Desa Candirejo  dan  Desa  Dadapayu  memiliki tingkat  kerentanan  sedang,  dan  Desa Ngeposari  memiliki  tingkat  kerentanan rendah.  Hasil  skor  ini  selanjutnya  akan menjadi  bahan  untuk  menghasilkan nilai  risiko  banjir  yang  tersusun  atas parameter  bahaya,  kerentanan,  dan kapasitas.

## 3.3.Peta Kapasitas Banjir
Total  skor  kapasitas  yang  diperoleh dari  hasil  pemrosesan  berkisar  antara 1,4  hingga  2,05  yang  dikelaskan menjadi  tiga  kelas  kapasitas  sehingga
diperoleh  hasil  seperti  pada  Gambar  3- 3.  Hasil  menunjukkan  bahwa  Desa Pacarejo  dan  Desa  Semanu  memiliki kapasitas tinggi, Desa Ngeposari memiliki  kelas  kapasitas  sedang,  serta Desa  Candirejo  dan  Desa  Dadapayu memiliki kapasitas rendah. Nilai skor ini kemudian  digunakan  sebagai  faktor pembagi  dalam  interpretasi  nilai  risiko bencana.  Sehingga,  faktor  kapasitas inilah  yang  menjadi  faktor  kunci  dalam manajemen kebencanaan, dimana untuk mengurangi nilai risiko diperlukan  peningkatan  nilai  kapasitas yang  dapat  diusahakan  dengan  upaya- upaya tertentu.

## Gambar 3-3: Hasil pemetaan cepat parameter  kapasitas banjir

## 3.2. Klasifikasi Risiko Banjir
Risiko  banjir  di  Kecamatan  Semanu dihasilkan  dari overlay tiga  komponen peta ancaman, kerentanan, dan kapasitas yang telah dilakukan sebelumnya. Selanjutnya nilai akhir dari skor  risiko  dikelaskan  ke  dalam  tiga kelas  berdasarkan  metode  Interval Teratur,  metode  Aritmatik,  metode Geometrik, dan metode Kuartil. Pemilihan  teknik  klasifikasi  sangat mempengaruhi  hasil  pemetaan.  Untuk itu,  perlu  diperbandingkan  masing- masing  teknik  klasifikasi  dengan  data kejadian  banjir  aktual  yang  bersumber dari  Badan  Penanggulangan  Bencana Daerah (BPBD) Kabupaten Gunungkidul sehingga  diperoleh  peta  yang  lebih representatif  dan  mampu  menonjolkan trend atau kecenderungan data.
Untuk  memilih  metode  klasifikasi yang paling representatif maka
dilakukan analisis statistik pada daerah risiko  tinggi  dengan  jumlah  titik kejadian  banjir  yang  diperoleh  dari laporan kejadian banjir BPBD Kabupaten  Gunungkidul  di  Kecamatan Semanu dengan asumsi bahwa semakin luas  area  risiko  tinggi  yang  dihasilkan maka  semakin  banyak  pula  titik kejadian banjir yang dilaporkan. Berikut ini  Tabel  3-1  yang  merupakan  hasil korelasi sederhana keduanya.
Tabel 3-1 menunjukkan nilai korelasi yang  berkisar  antara  0,68  hingga  0,83. Dalam analisis korelasi diketahui bahwa semakin  mendekati  angka  1  maka  nilai korelasi  semakin  baik  atau  kedua  data saling berhubungan. Sebaliknya apabila nilai mendekati angka 0 maka hubungan  semakin  rendah.  Sementara apabila nilai korelasi mendekati angka - 1  maka  terdapat  hubungan  yang  kuat namun bersifat kebalikan.

## Tabel 3-1: ANALISIS KORELASI SEDERHANA RISIKO TINGGI DENGAN DATA KEJADIAN BANJIR
BPBD GK 2017 Metode Klasifikasi Kelas Risiko Luasan Risiko Tiap Desa (hektare) Nilai Korelasi Pacarejo  Candirejo  Dadapayu  Ngeposari  Semanu Interval Teratur Tinggi 224,31 0 0 0 183,32 0,68 Aritmetika Tinggi 230,27 89,77 0 0 191,09 0,82 Geometris Tinggi 230,27 73,51 0 0 191,09 0,80 Kuartil Tinggi 2415,05 1031,38 947,26 71,06  1524,11 0,83 Total titik kejadian banjir 88 48 0 4 27
Selain dilakukan melalui perhitungan korelasi, hubungan antara daerah risiko tinggi  dengan  jumlah  titik  kejadian banjir  yang  diperoleh  dari  laporan kejadian banjir BPBD Kabupaten Gunungkidul  di  Kecamatan  Semanu juga  dapat  dilihat  melalui  grafik scatter plot Gambar  3-4.    Dilihat  dari  bentuk grafik scatter  plot ,  semakin  menyebar titik  dari  garis  lurus  mengindikasikan hubungan  kedua  data  semakin  jauh sehingga,  secara  umum  grafik  yang memperlihatkan  kedekatan  pola  yakni metode  Kuartil.  Nilai  korelasi  tertinggi yakni  0,83  yakni  pada  metode  Interval Kuartil  sehingga  metode  ini  dinilai paling  representatif  untuk  memetakan distribusi  tingkat  risiko  banjir  di
Kecamatan
Semanu dan akan digunakan  sebagai  dasar  analisis  risiko banjir pada penelitian ini.
Berdasarkan  hasil  peta  risiko  banjir, diketahui bahwa secara umum Kecamatan  Semanu  memiliki  tiga  kelas risiko banjir . Kelas “risiko tinggi” seluas 5988,86  hektare ,  “risiko se dang”  seluas 2407,08  hektare ,  dan  kelas  “risiko rendah  seluas  1803,88  hektare.  Risiko banjir  terbesar  terletak  di  bagian  barat Kecamatan Semanu yakni Desa Pacarejo.  Sementara  wilayah  lain  yang patut  diwaspadai  yaitu  Desa  Semanu dan sebagian kecil daerah yang tersebar di  Desa  Candirejo,  Dadapayu,  dan Ngeposari (Gambar 3-5).
Gambar 3-4: Hasil scatter plot data kejadian banjir dengan luas risiko tinggi bencana banjir dengan metode (a) interval teratur, (b) geometrik, (c) aritmatik, dan (d) quartil.

## Gambar 3-5: Hasil peta risiko banjir

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  peta  risiko  banjir,
diketahui bahwa secara umum
Kecamatan  Semanu  memiliki  tiga  kelas risiko banjir. Kelas “risiko tinggi” seluas 5.988,86 hektare , “risiko sedang” seluas 2.407,08  hektare, dan  kelas  “risik o rendah  seluas  1.803,88  hektare.  Desa Pacarejo  memiliki  daerah  risiko  tinggi yang  terluas  disusul  oleh  sebagian wilayah  Desa  Semanu,  serta  sebagian kecil di Desa Candirejo, Desa Dadapayu, dan  Desa  Ngeposari.  Variasi  ini  terjadi karena  perbedaan  mencolok  pada kemiringan lereng yang cenderung datar hingga landai pada dua desa yakni Desa Pacarejo  dan  Desa  Semanu,  sementara daerah  lain  memiliki  topografi  berbukit sehingga  risiko  tinggi  cenderung  hanya pada  daerah-daerah  cekungan  dengan kemiringan lereng datar hingga landai.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih atas dukungan ketersediaan data SPOT- 7  dan  fasilitas  pengolah  data  kepada Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh LAPAN dan kepada Dr.
Sudarayatno,  M.Si.  atas  bimbingan  dan diskusi terkait pengolahan data.

## DAFTAR RUJUKAN
Annas,  Saiful.  (2015). Pemetaan  Risiko Bencana  Banjir  di  Kabupaten  Pati. Skripsi Universitas Gadjah Mada.
Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB). (2017). 2.341
Kejadian  Bencana,  377  Tewas  dan 3,5  Juta  Jiwa  Mengungsi  dan Menderita  Akibat  Bencana  Tahun 2017. Cited in https://bnpb.go.id/2341-kejadian- bencana-377-tewas-dan-35-juta-jiwa- mengungsi-dan-menderita-akibat- bencana-tahun-2017  [17  November 2019] Badan Penanggulangan Bencana Daerah
(BPBD) Gunungkidul.
(2017).
Dokumentasi  Bencana  Banjir,  Tanah Longsor,  Dan  Angin  Kencang. BPBD GK: Wonosari Development, 9:2, 95-109, DOI: 10.1080/17565529.2015.1067593. Crisana,  Cut  Wina.  (2014). Analisis Perbandingan Metode Klasifikasi Autocorrelation Based Regioclassification (Acrc) dan Non-Acrc
Untuk  Data  Spasial .  Bogor:  Institut Pertanian Bogor Economic  and  Social  Commission  for Asia  and  the  Pacific  (ESCAP).  (2015). Overview  of  Natural  Disasters  and Their  Impacts  in  Asia  and  the  Pasific.
UN : ESCAP Environmental Systems Research Institute  (ESRI).  (2016). How  Kriging Works. Cited in https://desktop.arcgis.com/en/arcma
p/10.3/tools/3d-analyst-toolbox/how- kriging-works.htm . [24 Januari 2020] Kurniati,  Erna  dan  Noorhadi  Rahardjo.
(2014). Evaluasi  Metode  Klasifikasi dalam  Pembuatan  Peta  Kepadatan Penduduk  DIY  dengan  Permukaan Statistik dan Uji Proporsi. Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa Nasional
(LAPAN). (2010).
Pengembangan  Metoda  Pengolahan Orthorektifikasi  Data  Landsat  untuk Mendukung  INCAS  Berkelanjutan . Jakarta Timur: Bidang Produksi Data Pusat  Data  Penginderaan  Jauh LAPAN.
Lillesand,  T.M.,  Kiefer,  R.W.,  and Chipman,  J.,  (2004),  Remote  Sensing ang Image Interpretation (5 ed.), John and Wiley Sons, New York
Lembaga  Penanggulangan  Bencana  dan Perubahan  Iklim  (LPBI).  (2015). Paduan  Penyusunan  Peta  Ancaman.
Cited in
https://openstreetmap.id/docs/2017 _LPBI%20NU_Penyusunan_Peta_Anca man.pdf. [13 November 2019] Lembaga  Penanggulangan  Bencana  dan Perubahan  Iklim  (LPBI).  (2015). Paduan Penyusunan Peta Kerentanan.
Cited in
https://openstreetmap.id/docs/2017 _LPBI%20NU_Penyusunan_Peta_Kere ntanan.pdf. [13 November 2019]
Lembaga  Penanggulangan  Bencana  dan Perubahan  Iklim  (LPBI).  (2015). Paduan  Penyusunan  Peta  Kapasitas.
Cited in
https://openstreetmap.id/docs/2017 _LPBI%20NU_Penyusunan_Peta_Kapa sitas.pdf. [13 November 2019]
Radio  Republik  Indonesia  (RRI).  (2019). Banjir di Gunungkidul Rendam Rumah dan Sekolah. Cited in http://rri.co.id/yogyakarta/post/beri ta/649964/bencana_alam/banjir_di_ gunungkidul_rendam_rumah_dan_se kolah.html. [17 November 2019]