Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats

## Penilaian Risiko Banjir dengan Pendekatan Rasio Frekuensi dan AHP di Sub-DAS Jompo, Jember Jawa Timur
Dai Agus Muttaqin 1 , Entin Hidayah 1,* , Gusfan Halik 1 Prodi Magister Teknik Sipil, Universitas Jember, Jember 1 Koresponden*, Email: entin.teknik@unej.ac.id
Info Artikel Abstract
Diajukan                    24 Oktober 2022
Diperbaiki                  27 Desember 2022 Disetujui                    05 Januari 2023 Keywords: flood, geographic information system, risk Flood risk-prone areas really need to be identified to reduce the level of flood risk. The level of flood risk is a function of hazard and vulnerability. The purpose of this study was to assess flood risk based on a spatial analysis process using a Geographic Information System (GIS). The flood hazard map is built from remote sensing-based data in the form of Digital Elevation Models (DEM), land use, historical daily rainfall, river networks, and satellite imagery data which are applied using the frequency ratio (FR) weighting techniques. Vulnerability maps are  generated  from  social,  economic,  physical,  and  environmental  data  applied  through  a weighted overlay  techniques  using  Analytical  Hierarchy Process  (AHP).  The  resulting  risk map shows that 21,93% and 6,40% of the total area are at very high and high level of flood risk. Flood risk assessment becomes a reference in taking flood disaster mitigation actions, both structural and non-structural mitigation.
Kata kunci: banjir, sistem informasi geografis, risiko
Abstrak
Daerah rawan risiko banjir sangat perlu dilakukan identifikasi untuk mengurangi tingkat risiko  banjir.  Tingkat  risiko  banjir  merupakan  fungsi  dari  bahaya  dan  kerentanan. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menilai  risiko  banjir  berdasarkan  hasil  analisis  spasial dengan Sistem Informasi Geografis (SIG). Peta bahaya banjir dibangun dari data berbasis penginderaan  jauh berupa model  elevasi digital (DEM), penggunaan lahan,  curah  hujan harian historis, jaringan sungai, dan data citra satelit yang diterapkan dengan teknik bobot rasio  frekuensi  (FR).  Peta  kerentanan  dihasilkan  dari  data  sosial,  ekonomi,  fisik,  dan lingkungan yang diterapkan melalui teknik overlay berbobot menggunakan proses hierarki analitik (AHP). Peta risiko yang dihasilkan menunjukkan bahwa 21,93% dan 6,40% dari tota  wilayah  berada  pada  tingkat  risiko  banjir  yang  sangat  tinggi  dan  tinggi.  Penilaian risiko banjir menjadi acuan dalam pengambilan tindakan mitigasi bencana banjir secara struktural dan non-struktural.

## 1. Pendahuluan
Salah  satu dampak perubahan  iklim yang menyebabkan bencana  alam  yang  paling  merusak  adalah  banjir.  Dampak dari banjir tersebut mengancam sistem sosial, ekonomi dan. Terjadinya risiko banjir ini merupakan kombinasi dari faktor alam dan antropogenik [1]. Dampak banjir dapat dikurangi secara  signifikan  melalui  pendekatan  manajemen  risiko banjir  yang  komprehensif  [2].  Penilaian  risiko  banjir  tidak boleh terbatas pada mempelajari proses fisik tetapi juga harus mempertimbangkan  kriteria  sosial  dan  ekonomi,  termasuk kemiskinan, ketidaksetaraan, tata kelola, dan kebijakan [3]. Namun,  indikator  kerentanan  bergantung  pada  situasi  apli- kasi  aktual,  jenis  bahaya,  tingkat  spasial,  dan  ketersediaan data [4].
Beberapa teknik pemetaan risiko banjir telah dilakukan di berbagai daerah. Pemetaan dengan pendekatan konvensional seringkali terbatas karena kurangnya data yang memadai dan tidak ekonomis. Kelangkaan data, terbatasnya aksesibilitas, medan yang bervariasi, dan proses yang tidak memadai dapat
menyulitkan  penilaian  risiko  banjir.  Sistem  informasi geografis  (SIG)  memungkinkan  pemrosesan  data  dari berbagai sumber seperti peta dan citra satelit secara efisien. SIG  juga  mampu  melakukan  analisis  spasial  berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, sehingga akan meningkatkan ketepatan  penilaian  risiko  banjir  [5].  Oleh  karena  itu, penilaian risiko banjir dapat dilakukan dengan mengintegrasikan  GIS  dengan  metode  pembobotan  faktor yang digunakan [6]–[8].
Beberapa  metode  pembobotan  telah  dikembangkan, seperti Analytical Hierarchy Process (AHP), rasio frekuensi, model  evaluasi  komprehensif  fuzzy,  analisis  komponen utama,  analisis  pasangan  himpunan  dan  metode  kumpulan variabel  [9]–[11].  Diantara  metode  tersebut,  metode  rasio frekuensi  digunakan  dalam  pembobotan  kerawanan  banjir dan metode AHP digunakan dalam pembobotan kerentanan banjir.  Metode  rasio  frekuensi  dipilih  dalam  pemetaan kerawanan  banjir  dapat    memberikan  nilai  akurasi  sebesar 86,61%  [12].  Sedangkan  metode  AHP  dipilih  untuk
Dai Agus Muttaqin dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (47-54) 48
pembobotan kerentanan banjir karena mampu menilai keren- tanan  banjir  dengan  cara  memperbaiki  metode  penilaian terkait  dengan  kebutuhan  untuk  meningkatkan  prosedur pengambilan keputusan [13].
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  dan memetakan daerah risiko banjir di sub-DAS Jompo. Proses penilaian  risiko  banjir  dilakukan  dengan  menggabungkan kerawanan banjir menggunakan metode rasio frekuensi yang didasarkan  pada  beberapa  parameter  yang  relevan  dengan kejadian  banjir  dan  kerentanan  yang  menggunakan  metode AHP, dimana pengolahan data dilakukan menggunakan SIG. selanjutnya, penilaian risiko digunakan sebagai acuan dalam pengambilan tindakan mitigasi.

## 2. Data dan Metode

## 2.1 Wilayah Studi
Penelitian dilakukan di sub-DAS Jompo yang berada di Kabupaten  Jember,  Jawa  Timur.  Sub-DAS  Jompo  terletak diantara  7°58’-8°11’  LS  dan  113°37’-113°43’  BT  dan memiliki luas sekitar 97,8531 km 2 pada Gambar 1 . Wilayah ini mencakup 6 kecamatan, yaitu Kecamatan Panti, Jelbuk, Sumbersari, Arjasa, Patrang dan Kaliwates.

## Gambar 1. Wilayah Studi

## 2.2 Metodologi
Risiko  banjir  merupakan  fungsi  dari  ancaman  dan kerentanan  terhadap  banjir.  Pendekatan  risiko  banjir  (R) dalam  penelitian  ini  dinilai  dengan  menggabungkan komponen bahaya (H) dan kerentanan banjir (V)[14], seperti yang ditunjuk pada persamaan 1.
R = H × V
(1)
Sedangkan formula kerentanan disajikan dalam persamaan
2. V = E × S CA
(2)
Kerentanan  banjir  merupakan  kemungkinan  suatu wilayah mendapatkan dampak negatif akibat bencana banjir. Kerentanan  banjir  dipengaruhi  oleh  keterpaparan  (E), sesitivitas  (S)  dan  minimnya  kapasitas  adaptasi  (CA). Keterpaparan  banjir  merupakan  adanya  manusia,  mata pencaharian, ekosistem,  fungsi lingkungan hidup, infrastruktur, sosial, ekonomi, dan budaya yang berada dalam area yang terancam bencana banjir. Sensitivitas banjir adalah potensi tingkat kerusakan dan kehilangan suatu sistem  bila mengalami  bencana  banjir.  Kapasitas  adaptasi  banjir bermanfaat  dalam  menurunkan  atau  mencegah  potensi kerusakan bencana.
Tahapan  dalam  melakukan  penilaian  risiko  banjir  ini dibagi  menjadi  3  tahap,  yaitu  penilaian  kerawanan  banjir dengan metode  rasio frekuensi, penilaian kerentanan banjir dengan model AHP, dan pemetaan risiko banjir seperti pada Gambar 2 .
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian

## 2.3 Persiapan Data Spasial
Data spasial pada penelitian meliputi data DEM SRTM dengan resolusi 30 x 30 m, peta Rupa Bumi Indonesia, dan
citra Landsat 8 (OLI). Penggunaan data spasial dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Penggunaan Data Spasial No Jenis Data Sumber 1 Inventarisasi banjir UPT PSDA Lumajang 2 Kemiringan lereng DEM SRTM 30 m 3 Penggunaan lahan USGS Earth Explorer 4 Kerapatan sungai Peta Rupa Bumi Indonesia 5 Curah hujan UPT PSDA Lumajang 6 NDVI USGS Earth Explorer 2.4 Proses Pembobotan Kerawanan Banjir dengan Rasio Frekuensi
Rasio  frekuensi  merupakan  model  probabilistik sederhana  yang  mudah  dipahami  dan  diterapkan  dengan menentukan rasio kejadian bencana terhadap luas total dan rasio  peluang  bencana  terhadap  kejadian  bencana  untuk setiap  parameter  pengamatan.  Pada  pemetaan  kerawanan banjir, metode ini dapat didefinisikan sebagai perbandingan luasan rawan banjir yang dapat terjadi terhadap total wilayah studi  [12].  Nilai  rasio  frekuensi  dihitung  menggunakan persamaan 3.
FR = A   B ⁄ M   N ⁄
(3)
dimana:
A  : jumlah piksel kejadian banjir untuk setiap kelas dari setiap parameter
B  : jumlah piksel kejadian banjir di wilayah studi M  : jumlah piksel untuk setiap kelas parameter N  : jumlah piksel untuk total wilayah studi
Peta  kerawanan  banjir  dihasilkan  dengan  menghitung indeks kerawanan banjir. Indeks kerawanan banjir dihitung dengan  menjumlahkan  nilai  rasio  frekuensi  pada  setiap parameternya [12].

## 2.5 Proses Pembobotan Kerentanan Banjir dengan AHP
Proses Hierarki Analitik menggunakan struktur hierarki untuk  mewakili  masalah  yang  selanjutnya  menggunakan prioritas  alternative  berdasarkan  penilaian  pengguna  dan berdasarkan  perbandingan  berpasangan[15].  Penentuan kriteria  evaluasi  dan  bobotnya  harus  disesuaikan  dengan kepentingannya.  Prosesnya  terdiri  dari  enam  langkah: memecah masalah kompleks yang tidak terstruktur menjadi faktor-faktor komponennya, mengembangkan hierarki AHP, membuat  matriks  perbandingan  berpasangan  ditentukan dengan  memaksakan  penilaian,  menetapkan  nilai  untuk penilaian subjektif dan menghitung bobot relatif dari setiap kriteria,  mensintesis  penilaian  untuk  menentukan  prioritas variabel, dan memeriksa konsistensi penilaian.
Perhitungan rasio konsistensi merupakan salah satu poin penting  dalam  AHP[15].  Persamaan  rasio  konsistensi ditunjukkan  pada  persamaan  4.  Konsistensi  matriks  dapat diterima apabila rasio konsistensi (CR) kurang dari 0,1.
CR =  CI   RI ⁄ (4) dengan RI merupakan nilai rata-rata dari indeks konsistensi random, dan CI merupakan indeks konsistensi menggunakan persamaan  5  dengan  nilai  indeks  random   yang ditampilan pada Tabel 2.
CI = λ max - n ( n - 1 ) (5)
Tabel 2. Nilai Indeks Random (RI) n 1 2 3 4 5 RI 0 0 0,58 0,90 1,12 n 6 7 8 9 10 RI 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49

## 2.6 Penentuan Tingkat Risiko Banjir
Tingkatan risiko banjir dapat dibagi menjadi lima kelas [16].  Kelima  kelas  ini  dibuat  dengan  indikator  warna berdasarkan tingkat risiko yang berbeda berikut.
: Sangat tinggi
: Tinggi
: Sedang
: Rendah
: Sangat rendah
Warna merah mengindikasikan daerah dengan tingkat risiko banjir  sangat  tinggi,  risiko  banjir  tinggi  ditandai  dengan warna  oranye,  warna  kuning  menunjukkan  daerah  dengan risiko  banjir  sedang,  daerah  dengan  risiko  banjir  rendah ditandai dengan warna hijau muda sedangkan warna hijau tua menandakan daerah dengan risiko banjir sangat rendah.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Implementasi FR untuk Kerawanan Banjir
Terdapat 9 parameter yang digunakan dalam pembuatan peta  kerawanan  banjir  sub-DAS  Jompo,  yaitu  parameter kemiringan  lereng, Topographic  Wetness  Index (TWI), Topographic Position Index (TPI), indeks konvergensi, plan curvature , profile curvature , kerapatan sungai, penggunaan lahan dan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Tabel  3 menunjukkan  korelasi  antara  masing-masing parameter menggunakan metode FR.
Seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3 , parameter yang sangat  berpengaruh  terhadap  kejadian  banjir  adalah  para- meter penggunaan lahan, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)  dan Topographic  Wetness  Index (TWI)  de- ngan  nilai  FR  berturut-turut  sebesar  10,04,  7,52  dan  6,60. Sedangkan  parameter  yang  tidak  terlalu  berpengaruh
Dai Agus Muttaqin dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (47-54) 50
terhadap kejadian banjir adalah parameter profile curvature dengan nilai FR sebesar 1,83 dan parameter plan curvature dengan nilai FR sebesar 1,96.
Tabel 3. Hasil perhitungan FR No Parameter FR 1 Kemiringan lereng 3,32 2 TWI 6,60 3 TPI 2,47 4 Indeks konvergensi 6,24 5 Plan curvature 1,96 6 Profile curvature 1,83 7 Kerapatan sungai 4,88 8 Penggunaan lahan 10,04 9 NDVI 7,52
Peta  kerawanan  banjir  dibuat  dengan  menjumlahkan nilai  bobot  pada  setiap  parameter  yang  kemudian direklasifikasi  menjadi  lima  kelas.  Kelima  kelas  tersebut merupakan wilayah dengan tingkat kerawanan banjir sesuai pada Tabel 4 .
Tabel 4. Kerawanan banjir No Klasifikasi Luas (piksel) % 1 Sangat rendah 29890 29,52 2 Rendah 34608 34,18 3 Sedang 18526 18,30 4 Tinggi 10531 10,40 5 Sangat tinggi 7705 7,61 Total 101260 100
Hasil analisis menunjukkan bahwa sekitar 18% dari total wilayah berada pada zona kerawanan banjir sangat tinggi dan tinggi, sekitar 18% berada di zona sedang dan sekitar 64% berada pada zona aman.
Peta kerawanan banjir yang ditunjukkan pada Gambar 3 menggambarkan  bahwa  daerah  hilir  sub-DAS  Jompo memiliki tingkat kerawanan banjir tinggi dan sangat tinggi. Pada  wilayah  dengan  tingkat  kerawanan  yang  tinggi  ini ditandai  dengan  kemiringan  lereng  yang  rendah, kelengkungan  yang  datar  dan  penggunaan  lahan  yang didominasi oleh pemukiman.
Model  yang  digunakan  dalam  pemetaan  kerawanan banjir  divalidasi  dengan  membandingkan  data  banjir eksisting dengan peta kerawanan banjir yang terbentuk. Hasil akurasi prediksi dihitung menggunakan dataset validasi yang tidak  digunakan dalam  proses training ,  yaitu  sebesar 30%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peta kerawanan banjir di sub-DAS Jompo memiliki nilai akurasi yang sangat baik,
yaitu  sebesar  93,6%  (AUC  =  0,936)  ditunjukkan  pada Gambar 4 .
Gambar 3. Peta kerawanan banjir
Gambar 4. Validasi model
3.2 Implementasi AHP untuk Kerentanan Banjir Tabel 5 menunjukkan hasil penilaian bobot AHP untuk setiap  parameter  pada  setiap  elemen  di  sub-DAS  Jompo. Penilaian bobot AHP ini digunakan untuk perhitungan daerah rentan terhadap bencana banjir.
Tabel 5. Nilai bobot AHP Elemen Parameter Bobot AHP Sosial Jenis kelamin 0,0048 Usia 0,0117 Tingkat pendidikan 0,0403 Ukuran rumah tangga 0,0135 Pengalaman banjir 0,0297 Ekonomi Mata pencaharian 0,0374 Kesejahteraan keluarga 0,0626 Lingkungan Elevasi 0,0141 Penggunaan lahan 0,0432 Jarak ke sungai 0,0427 Fisik Kepadatan bangunan 0,0837 Kedekatan dengan jalan raya 0,0163
Berdasarkan Tabel 5 , tingkat pendidikan memiliki nilai bobot  AHP  tertinggi  dari  elemen  sosial,  kesejahteraan keluarga  memiliki  nilai  bobot  AHP  tertinggi  dari  elemen ekonomi  dan  penggunaan  lahan  memiliki  nilai  bobot  AHP tertinggi  dari  elemen  lingkungan.  Sedangkan  pada  elemen fisik, nilai bobot AHP tertinggi adalah parameter kepadatan bangunan.
Peta kerentanan banjir dipersiapkan berdasarkan bobot dan  peringkat  yang  dinormalisasi  dari  setiap  elemen  untuk memvisualisasi banjir di seluruh wilayah studi.
Tabel 6. Kerentanan banjir No Klasifikasi Luas (piksel) % 1 Sangat rendah 53933 49,91 2 Rendah 2356 2,18 3 Sedang 12182 11,27 4 Tinggi 16026 14,83 5 Sangat tinggi 23556 21,80 Total 108053 100
Hasil  analisis  pada Tabel  6 dan Gambar  5 menunjukkan daerah dengan tingkat kerentanan banjir sangat tinggi sebesar 21,80%,  daerah  dengan  tingkat  kerentanan  banjir  tinggi sebesar  21,80%,  daerah  dengan  tingkat  kerentanan  banjir sedang  sebesar  11,27%,  daerah  dengan  tingkat  kerentanan banjir  rendah  sebesar  2,18%  dan  daerah  dengan  tingkat kerentanan banjir sangat rendah sebesar 49,91%.
Peta kerentanan banjir menggambarkan bahwa daerah dengan tingkat kerentanan tinggi berada pada dataran rendah yang didominasi oleh lingkungan dengan tingkat kepadatan penduduk yang tinggi.
Perbandingan  untuk  indeks  kerentanan  empat  elemen terdapat pada Gambar 6 . Berdasarkan jumlah bobot AHP,
elemen  kerentanan  sosial  menempati  urutan  tertinggi dibanding  tiga  elemen  lainnya,  yaitu  elemen  kerentanan ekonomi,  elemen  kerentanan  lingkungan  dan  elemen kerentanan fisik.
Gambar 5. Peta kerentanan banjir
Gambar 6. Perbandingan indeks kerentanan

## 3.3 Indeks Risiko Banjir
Peta  risiko  banjir  yang  dihasilkan  pada Gambar  7 menggambarkan lima tingkat risiko.
20.38 0.01 10.25 6.61 11.91 29.25 93.39 43.23 77.5 17.57 31.83 22.5 22.54 13.02 Fisik Lingkungan Ekonomi Sosial Sangat Tinggi Tinggi Sedang
Rendah Sangat Rendah
Dai Agus Muttaqin dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (47-54) 52
Gambar 7. Peta risiko banjir
Sekitar  21,93%  dan  6,40%  dari  total  wilayah  berada pada  daerah  dengan  tingkat  risiko  banjir  sangat  tinggi  dan tinggi.  Wilayah  yang  diidentifikasi  berisiko  sangat  tinggi terhadap  bencana  banjir  di  sub-DAS  Jompo  adalah  Desa Klungkung,  Kelurahan  Gebang,  Kelurahan  Kepatihan  dan Kelurahan  Jember  Kidul.  Sedangkan  wilayah  yang diidentifikasi  berisiko  tinggi  adalah  Desa  Jumerto  dan Kelurahan Jember Lor. Wilayah dengan tingkat risiko sangat tinggi  dan  tinggi  digambarkan  dengan  topografi  datar  dan jaringan  sungai  yang  terkonsentrasi,  sehingga  rentan terhadap  banjir  selama  peristiwa  hujan  yang  intens.  Selain itu,  Kelurahan  Jember  Kidul,  Gebang  dan  Kepatihan merupakan  daerah  perkotaan  yang  didominasi  oleh lingkungan dengan tingkat kepadatan penduduk yang tinggi, sehingga tingkat risiko pada wilayah ini tinggi. Luas wilayah dengan tingkat risiko sedang sekitar 8,85% dari total wilayah yang  meliputi  Kelurahan  Patrang,  Desa  Slawu  dan  Desa Banjarsengon.  Wilayah  ini  berada  di  zona  transisi  antara pegunungan  dan  daratan  yang  dicirikan  dengan  tingkat kepadatan  penduduk  yang  cukup  rendah  namun  memiliki intensitas hujan yang tinggi. Wilayah dengan tingkat risiko rendah  dan  sangat  rendah  masing-masing  luasnya  sekitar 12,95% dan 49,87% dari total wilayah dan mencakup Desa Bintoro,  Desa  Kemuning  Lor,  Desa  Panduman,  Desa Sucopangepok, Desa Kemiri, Desa Suco Lor, dan Desa Suci. Wilayah ini terkonsentrasi di bagian hulu sub-DAS Jompo, yang  mana  ekonominya  terbelakang  dan  tingkat  kepadatan penduduknya rendah.

## 3.4 Strategi Mitigasi Banjir
Wilayah  sub-DAS  Jompo  merupakan  kawasan  yang rentan terhadap banjir. Untuk menanggulangi bencana banjir yang  rutin  terjadi  setiap  tahunnya,  dilakukan  mitigasi  baik mitigasi struktural maupun mitigasi non-struktural. Mitigasi struktural yang dilakukan berdasarkan tiga faktor utama yang menyebabkan kerawanan banjir yaitu tata guna lahan, NDVI dan TWI.
1. Berdasarkan faktor tata guna lahan eksisting dan lahan terbangun  di  sepanjang  kawasan  tepian  sungai  Jompo perlu  dibuatkan  jaringan  drainase  yang  memadai  guna menurunkan limpasan. Kondisi sempadan di bagian hilir sungai  Jompo  yang  memprihatinkan  karena  Ruang Terbuka Hijau  (RTH) yang sangat sedikit dan banyak dilakukan pengkerasan, bisa diatasi dengan pembuatan RTH  sebagai  sumber ground  recharge. Selain  itu, kegiatan  normalisasi  juga  dapat  dilakukan  di  sungai Jompo  untuk  mengembalikan  ukuran  lebar  dan kedalaman  sungai.  Sehingga  sungai  masih  mampu menampung  luapan  air  ketika  intensitas  hujan  cukup tinggi. Pada wilayah dengan lahan yang miring, dibuat terasering  sebagai  daerah  resapan  air  hujan  yang  juga berfungsi  untuk  mencegah  erosi  yang  dapat mengakibatkan sedimentasi di sungai.
2. Analisis  NDVI  perlu  dilakukan  monitoring  sebelum musim  hujan  datang  untuk  meningkatkan  indeks kehijauan.  NDVI  yang  lebih  tinggi  dan  vegetasi  yang lebat mengurangi dan memperlambat aliran air. Vegetasi yang rapat memberikan waktu bagi air untuk meresap ke dalam  tanah,  sehingga  volume  air  berkurang  dan kemungkinan  terjadinya  banjir  lebih  kecil  [17]. Pelaksanaan  program  tebang  pilih  dan  reboisasi,  yaitu menebang  pohon  yang  sudah  berkayu  dan  menanam kembali tunas pohon yang baru. Hal ini bertujuan untuk menghambat  laju  air  permukaan  dan  mengoptimalkan infiltrasi di daerah hulu, sehingga limpasan menurun dan mengurangi laju erosi [18], [19].
3. TWI  berkaitan  dengan flow  accumulation dan slope yang  dapat  mampu  meningkatkan  tingkat  kelembaban tanah,  sehingga  TWI  yang  tinggi  memicu  terjadinya tanah  longsor  [20].  Untuk  menurunkan  risiko  banjir, pada  daerah  dengan  TWI  tinggi  tidak  perlu  dibuatkan biopori  atau  sumur  resapan  untuk  menurunkan  kadar kelembaban tanah di wilayah DAS sungai Jompo bagian hulu.
Mitigasi  non-struktural  yang  dilakukan  berdasarkan  tiga faktor  utama  yang  menyebabkan  kerentanan  banjir  yaitu kepadatan  bangunan,  kesejahteraan  keluarga  dan  peng- gunaan lahan.
1. Kepadatan  bangunan  menyebabkan  hilangnya  area resapan air dan ruang terbuka hijau pada kawasan [21].
Posisi  dan  orientasi  bangunan  juga  tidak  jelas  karena berkembang  secara  sporadis.  Maka  dari  itu,  dapat diusulkan  perencanaan  ulang  lahan  untuk  bangunan yang  sudah  tidak  layak  bangun  di  daerah  sempadan sungai agar dapat dibangun Ruang Terbuka Hijau (RTH) di  sepanjang  sisi  sungai  dengan  konsep river- front/waterfront  settlement .  Sistem land  sharing juga dapat  dilakukan  agar  menambah  ketersediaan  lahan untuk  RTH.  Selain  itu,  pada  kawasan  padat  bangunan tidak ada jalur-jalur evakuasi bencana banjir. Sehingga diperlukan  pembuatan  jalur  evakuasi  yang  dibarengi dengan penentuan titik kumpul sementara maupun titik pengungsian  untuk  meminimalisir  korban  saat  terjadi bencana banjir.
2. Kesejahteraan  keluarga  berkaitan  dengan  kapasitas adaptasi yang dimiliki dalam menghadapi kondisi akibat bencana banjir. Hal ini menandakan bahwa masyarakat di  sekitar  kawasan  penelitian  masih  kurang  adaptif dalam  menghadapi  kondisi  yang  tidak  terduga  akibat bencana  banjir  yang  terjadi.  Alternatif  yang  bisa dilakukan  untuk  mengatasi  hal  ini  adalah  dilakukan pendidikan  kebencanaan  yang  berbasis  kearifan  lokal. Pendidikan  kebencanaan  dapat  dilakukan  dengan sosialisasi  manajemen  bencana  untuk  membangun pengetahuan, pemahaman dan tindakan yang mendorong kesiapsiagaan, pencegahan, serta pemulihan untuk meminimalisir dampak dan kerugian dari bencana banjir.  Kegiatan  ini  dilakukan  dengan  membawa kearifan  lokal  masyarakat  sekitar  agar  mampu mempersiapkan individu-individu yang siaga bencana[22].  Kegiatan  mitigasi  bencana  melalui pendidikan kebencanaan berbasis kearifan lokal ini perlu dikembangkan  bukan  hanya  untuk  membangun  sistem peringatan  dini  saja,  tetapi  juga  dapat  menjadi  sebuah budaya dalam perilaku masyarakat.
3. Banjir  dengan  tingkat  risiko  sangat  tinggi  terjadi  di kawasan dengan penggunaan lahan berupa pemukiman, ladang dan sawah. Pada kawasan pemukiman, tindakan mitigasi  dapat  dilakukan  penambahan  ruang  terbuka hijau seperti pada poin 1 diatas. Selain itu, masyarakat juga  perlu  menjaga  lingkungan  sekitar  seperti membuang  sampah  pada  tempatnya  dan  rajin membersihkan  saluran  air  agar  tidak  tersumbat. Sedangkan pada kawasan ladang dan sawah, masyarakat harus rajin mengecek saluran air dan membersihkannya dari kotoran yang dapat menghambat aliran air.

## 4. Simpulan
Pendekatan analisis multi kriteria yang digunakan dalam pemetaan  risiko  banjir  memerlukan  peta  kerawanan  banjir dan  peta  kerentanan  banjir.  Peta  risiko  yang  dihasilkan menunjukkan bahwa 21,93% dari total wilayah berada pada tingkat risiko sangat tinggi, 6,40% berada pada tingkat risiko tinggi,  8,85%  berada  pada  tingkat  risiko  sedang,  12,95% berada pada  tingkat risiko rendah dan 49,87% berada pada tingkat  risiko  sangat  rendah.  Peta  yang  dihasilkan  dapat digunakan  sebagai  acuan  dalam  pengambilan  tindakan mitigasi.  Bentuk  mitigasi  yang  diterapkan  adalah  mitigasi struktural  dan  non-struktural.  Mitigasi  struktural  dapat berupa  pembuatan  jaringan  drainase  yang  memadai,  pem- buatan RTH, normalisasi sungai, pembuatan terasering dan reboisasi.  Sedangkan  mitigasi  non-struktural  yang  dapat dilakukan berupa penerapan sistem land sharing , pembuatan jalur  evakuasi  dan  sistem  peringatan  dini,  pendidikan kebencanaan  berbasis  kearifan  lokal,  dan  meningkatkan kesadaran  masyarakat  terhadap  pentingnya  menjaga  ling- kungan sekitar.

## Daftar Pustaka
[1] J.  H.  Danumah et  al. ,  “Flood  risk  assessment  and mapping  in  Abidjan  district  using  multi-criteria analysis (AHP) model and geoinformation techniques, (cote d’ivoire),” Geoenvironmental Disasters , vol. 3, no. 1, 2016, doi: 10.1186/s40677-016-0044-y.
[2] J. Ryu, E. J. Yoon, C. Park, D. K. Lee, and S. W. Jeon, “A  flood  risk  assessment  model  for  companies  and criteria  for  governmental  decision-making  to minimize hazards,” Sustain. , vol. 9, no. 11, 2017, doi: 10.3390/su9112005.
[3] A. K. Gain, V. Mojtahed, C. Biscaro, S. Balbi, and C. Giupponi,  “An  integrated  approach  of  flood  risk assessment  in  the  eastern  part  of  Dhaka  City,” Nat. Hazards ,  vol.  79,  no.  3,  pp.  1499–1530,  2015,  doi: 10.1007/s11069-015-1911-7.
[4] A. K. Gain, C. Giupponi, and F. G. Renaud, “Climate change  adaptation  and  vulnerability  assessment  of water  resources  systems  in  developing  countries:  A generalized  framework  and  a  feasibility  study  in Bangladesh,” Water  (Switzerland) ,  vol.  4,  no. 2,  pp. 345–366, 2012, doi: 10.3390/w4020345.
[5] S.  Liao  and  J.  Sun,  “GIS  Based  Spatialization  of Population  Census  Datain  Qinghai-Tibet  Plateau,” ACTA Geogr. Sin. Ed. , vol. 58, no. 1, pp. 25–33, 2003.
[6] Z. Banoo, A. Amineh, S. Jamal, A. Hashemian, and A. Magholi, “Integrating Spatial Multi Criteria Decision Making  (  SMCDM  )  with  Geographic  Information
Dai Agus Muttaqin dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (47-54) 54
Systems ( GIS ) for delineation of the most suitable areas  for  aquifer  storage  and  recovery  (  ASR  ),” J.
Hydrol. , 2017, doi: 10.1016/j.jhydrol.2017.05.031.
[7] L.  Region,  Y.  Wang,  Z.  Li,  and  Z.  Tang,  “A  GIS- Based Spatial Multi-Criteria Approach for Flood Risk Assessment in the Dongting,” pp. 3465–3484, 2011, doi: 10.1007/s11269-011-9866-2.
[8] A.  M.  A.  Shamsuddin  and  S.  Ali,  “A  GIS-based integration  of  catastrophe  theory  and  analytical hierarchy process for mapping flood susceptibility : a case  study  of  Teeb  area  ,  Southern  Iraq,” Environ. Earth Sci. , 2016, doi: 10.1007/s12665-016-5523-7.
[9] C.  Lai,  X.  Chen,  X.  Chen,  and  Z.  Wang,  “A  fuzzy comprehensive evaluation model for flood risk based on the combination weight of game theory,” pp. 1243– 1259, 2015, doi: 10.1007/s11069-015-1645-6.
[10]  F.  Zeng,  C.  Lai,  and  Z.  Wang,  “Flood  Risk Assessment Based on Principal Component Analysis for Dongjiang River Basin,” 2012.
[11]  Q. Zou, J. Zhou, and C. Zhou, “Comprehensive flood risk  assessment  based  on  set  pair  analysis-variable fuzzy sets model and fuzzy AHP,” pp. 525–546, 2013, doi: 10.1007/s00477-012-0598-5.
[12]  C. Cao, P. Xu, Y. Wang, J. Chen, L. Zheng, and C. Niu, “Flash flood hazard susceptibility mapping using frequency  ratio  and  statistical  index  methods  in coalmine  subsidence  areas,” Sustain. ,  vol.  8,  no.  9, 2016, doi: 10.3390/su8090948.
[13]  H. Nasiri, M. J. M. Yusof, T. A. M. Ali, and M. K. B. Hussein,  “District  flood  vulnerability  index:  urban decision-making tool,” Int. J. Environ. Sci. Technol. , vol.  16,  no.  5,  pp.  2249–2258,  2019,  doi: 10.1007/s13762-018-1797-5.
[14]  H.  Apel,  G.  T.  Aronica,  H.  Kreibich,  and  A.  H. Thieken, “Flood risk analyses - How detailed do we need to be?,” Nat. Hazards , vol. 49, no. 1, pp. 79–98, 2009, doi: 10.1007/s11069-008-9277-8.
[15]  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.
[16]  S. Hu, X. Cheng, D. Zhou, and H. Zhang, “GIS-based flood risk assessment in suburban areas: a case study of the Fangshan District, Beijing,” Nat. Hazards , vol. 87, no. 3, pp. 1525–1543, 2017, doi: 10.1007/s11069- 017-2828-0.
[17]  H. Shafizadeh-Moghadam, R. Valavi, H. Shahabi, K. Chapi,  and  A.  Shirzadi,  “Novel  forecasting approaches  using  combination  of  machine  learning and  statistical  models  for  flood  susceptibility mapping,” J.  Environ.  Manage. ,  vol.  217,  pp.  1–11, 2018, doi: 10.1016/j.jenvman.2018.03.089.
[18]  Z. W. Kundzewicz, R. Konieczny, J. Zawiejska, and A. Radecki-pawlik, “Comprehensive approach to the reduction of river flood risk: Case study of the Upper Vistula  Basin,”  vol.  632,  pp.  1251–1267,  2018,  doi: 10.1016/j.scitotenv.2018.03.015.
[19]  Y.  A.  Wibowo,  L.  Ronggowulan,  D.  A.  Arif,  R. Afrizal,  Y.  Anwar,  and  A.  Fathonah,  “Perencanaan Mitigasi  Bencana  Banjir  Non-Struktural  Di  Daerah Aliran  Sungai  Comal  Hilir,  Jawa  Tengah,” JPIG (Jurnal Pendidik. dan Ilmu Geogr. , vol. 4, no. 2, pp. 87–100, 2019, doi: 10.21067/jpig.v4i2.3632.
[20]  M.  Rózycka,  P.  Migoń,  and  A.  Michniewicz, “Topographic Wetness Index and Terrain Ruggedness Index  in  geomorphic  characterisation  of  landslide terrains, on examples from the Sudetes, SW Poland,” Zeitschrift fur Geomorphol. , vol. 61, no. 2014, pp. 61– 80, 2017, doi: 10.1127/zfg_suppl/2016/0328.
[21]  W. J. Mononimbar, “PENANGANAN PERMUKIMAN RAWAN BANJIR DI BANTARAN SUNGAI, Studi Kasus: Permukiman Kuala Jengki  di Kelurahan Komo Luar & Karame, Kota Manado,” J.
Ilm. Media Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 26–31, 2014.
[22]  U.  A.  Sari,  H.  L.  Yasri,  and  M.  M.  Arumawan, “Sosialisasi  Mitigasi  Bencana  Banjir  Melalui Pendidikan  Kebencanaan  Berbasis  Kearifan  Lokal,” JMM (Jurnal Masy. Mandiri) , vol. 4, no. 4, pp. 3–7, 2020.