Pemetaan Daerah Genangan Banjir dan Keterkaitan dengan Penggunaan Lahan, Jenis Tanah dan Curah Hujan di Kabupaten Konawe Utara
Flooded Area Mapping and Its Relationship to the Land Use, Soil Type, and

## Rainfall in North Konawe Regency
Bowo Eko Cahyono *) , Ervina Ikke Septiyas Putri, Agung Tjahjo Nugroho Jurusan Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Jember
* E-mail: bowo_ec.fmipa@unej.ac.id

## ABSTRACT
The flood incident in North Konawe Regency, Southeast Sulawesi that occurred on June 2 nd , 2019 was the largest flood disaster in that area since the last 42 years, so it is interesting to study. As part of disaster risk  management, it is necessary to do flood mapping to determine the distribution of flooded areas and identify areas that have potential for flooding. Mapping of flood inundation areas was carried out using Sentinel-1 data. Land use, rainfall and soil types are used as an analysis of their  were  relationship  to  the  distribution  of  flood.  The  distribution  of  flood  based  on  the identification  of  the  presence  of  inundation  covered  3  sub-districts,  namely  Oheo  District,  Asera District and Andowia District. Correlation of flood distribution to the land use, rainfall and soil type was identified using Pearson correlation value (r). The correlation between flood distribution and land  use  was  -0.59  that  indicates  the  correlation  is  moderate.  Moreover,  the  correlation  of  flood distribution  to  the  rainfall  was  0  which  means  the  correlation  was  very  weak,  and  lastly,  the correlation value of the flood distribution with soil type was 0.88 or the correlation was very strong.
Keywords: flood distribution, sentinel-1, land use, rainfall, soil.

## PENDAHULUAN
Bencana banjir di Indonesia merupakan bencana alam  yang  setiap  tahun  terjadi.  Banjir  yang melanda Indonesia menyebabkan kerugian yang besar baik pada bidang perekonomian, pemukiman  dan  lingkungan    (Zufrizal,  2021). Banjir yang terjadi di Kabupaten Konawe Utara pada  2  Juni  2019  merupakan  bencana  banjir terbesar  di  daerah  tersebut  sejak  42  tahun terakhir.  Banjir  tersebut  menyebabkan  1.962 rumah  terendam  air,  dan  370  rumah  hanyut. Banjir  juga  merusak  berhektar-hektar  sawah penduduk  yang  sebenarnya  bisa  panen  diakhir bulan  menjadi  gagal.  Banjir  di  Kabupaten Konawe  Utara  juga  menyebabkan  kerugian dalam  bidang  infrastruktur  dengan  adanya empat  jembatan  penghubung  antar  provinsi  di Pulau  Sulawesi  yang  tidak  bisa  digunakan (Budianto, 2019). Sebagai upaya untuk mitigasi bencana maka perlu dilakukan pemetaan daerah genangan banjir.
Penggunaan  lahan  didefinisikan  sebagai salah  satu  macam  campur  tangan  manusia terhadap  sumber  daya  lahan  yang  digunakan untuk menetap  ataupun yang  bertujuan memenuhi kebutuhan material maupun spiritual (Arsyad, 1989). Penggunaan lahan berpengaruh besar  terhadap    laju  infiltrasi  dari  limpasan  air hujan  (Ibeje et  al .,  2018).  Lahan  yang  banyak ditanami  vegetasi  maka  air  hujan  akan  banyak
terserap  ke  dalam  tanah  dan  menempuh  waktu yang  lebih  lama  untuk  sampai  ke  sungai sehingga meminimalisir adanya banjir (Darmawan et al ., 2017).
Curah  hujan  adalah  curahan  atau  jatuhnya air  dari  atmosfer  ke  permukaan  bumi  dan  laut dalam  bentuk  yang  berbeda  pada  tiap  daerah. Curah hujan merupakan jumlah air yang jatuh di permukaan  tanah  selama  periode  tertentu  yang diukur  dengan  satuan  tinggi  (mm)  di  atas permukaan horizontal. Curah hujan yang tinggi disertai  durasi  yang  lama  pada  suatu  daerah akan  membuat  semakin  rawan  banjir  daerah tersebut (Asdak, 1995; Dhakal et al ., 2002).
Jenis tanah merupakan faktor penting untuk menentukan  daerah  rawan  banjir.  Proses infiltrasi atau proses penyerapan air dalam tanah akibat  adanya  potensial  gravitasi  (Kirkham, 2014). Beberapa parameter yang mempengaruhi laju  infiltrasi  tanah  antara  lain  jenis  tanah, kepadatan  tanah  dan  kelembaban  tanah. Semakin  besar  daya  serap  tanah  terhadap  air maka  kerawanan  banjir  akan  semakin  kecil (Harto, 1993).
Dewasa ini dengan berkembangnya teknologi remote  sensing ,  pemetaan  daerah banjir  banyak  dilakukan  dengan  menggunakan data  satelit  (Romero et  al .,  2015;  Schumann, 2015)  seperti  MODIS  (Kwak et  al .,  2015), Landsat (Dao et al ., 2015), dan Sentinel (Mason
et al ., 2021). Data satelit optik seperti MODIS dan  Landsat  umumnya  memiliki  resolusi temporal  yang  baik  untuk  deteksi  adanya kejadian  banjir.  Namun  disisi  lain  data  optik memiliki  kelemahan  yang  terganggu  oleh adanya  tutupan  awan  (Eberhardt et  al .,  2016; Tahsin et al ., 2017) yang hampir selalu muncul saat  musim  hujan  khususnya  di  Wilayah Indonesia.  Di  sisi  lain,  data  radar  seperti Sentinel  1 memiliki  kemampuan  untuk menembus  awan  dan  uap  air  sehingga  dalam aplikasinya untuk deteksi banjir tidak terpengaruh  oleh  tutupan  awan  yang  sering muncul pada musim hujan (Zhang et al ., 2020; Moharrami et al ., 2021).
Metode  yang  banyak  digunakan  untuk deteksi  daerah  yang  tergenang  banjir  adalah dengan  menggunakan machine  learning untuk mengklasifikasikan daerah banjir dan non banjir (Shahabi et  al .,  2020).  Salah  satu  algoritma klasifikasi  yang  digunakan  adalah random forest classification (Feng et al ., 2015). Random forest classification adalah metode klasifikasi terbimbing yang terdiri dari kumpulan  pengklasifikasian  pohon  keputusan ( decision tree ). Metode random forest menciptakan  sebuah  hutan  ( forest )  dengan sejumlah pohon ( tree ). Semakin banyak pohon ( tree ) pada sebuah hutan ( forest ) menghasilkan semakin kuat hutan tersebut terlihat dengan kata lain  makin  besar  pula  akurasi  yang  didapatkan (Polamuri, 2017). Analisis keterkaitan distribusi luas  banjir  dengan  penggunaan  lahan,  curah hujan  dan  jenis  tanah  menggunakan  analisis korelasi  person.  Korelasi  pearson  dapat mengetahui  hubungan  dua  variabel  antara variabel X dan  variabel Y menghasilkan hubungan  positif  maupun  negatif.  Korelasi pearson  menghasilkan  nilai  koefisien  korelasi ( r )  antara  -1  < r <  +1,  dengan  nilai  0 menunjukkan  tidak  adanya  korelasi  antara kedua variabel (Morissan, 2016).
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mendeteksi dan memetakan daerah banjir yang terjadi  di  Kabupaten  Konawe  Utara  Propinsi Sulawesi Tenggara dan mengkaji hubungannya dengan  beberapa  parameter  diatas  yaitu penggunaan lahan, curah hujan dan jenis tanah.
Beberapa  variabel  yang  berkaitan  dengan banjir  seperti  kemiringan  lahan,  penggunaan lahan,  curah  hujan  dan  jenis  tanah  telah digunakan  untuk  memetakan  daerah  rawan banjir (Cahyono et al ., 2021).

## METODE
Daerah genangan banjir dideteksi dengan membandingkan  dua  citra  yaitu  citra  sebelum  dan sesudah  kejadian  banjir.  Hal  ini  dilakukan  agar daerah genangan air yang memang selalu ada seperti sungai,  danau  atau  rawa  tidak  diklasifikasikan sebagai daerah banjir.

## Data Penelitian
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah citra radar  Sentinel-1B,  data  penggunaan  lahan,  data border  administration ,  data  curah  hujan  dan  data jenis tanah. Data radar diambil pada tanggal 21 Mei 2019 (sebelum banjir) dan tanggal 2 Juni 2019 (saat banjir)  yang  diperoleh  dari web Copernicus  Open Access (https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home) . Untuk  data  penggunaan  lahan  diolah  dengan melakukan  klasifikasi  menggunakan  citra  Landsat-8 tahun  2019  yang  didapatkan  dari  United  States
Geological Survey (USGS) Earth Explorer https://earthexplorer.usgs.gov . Selanjutnya data lainnya  yaitu  batas  administrasi  Kabupaten  Konawe Utara diunduh dari website Inageoportal ( https://tanahair.indonesia.go.id/  portal-web ),  data curah  hujan  diunduh  dari website resmi  BMKG ( https://dataonline. bmkg.go.id/home ), dan data jenis tanah diunduh  dari website InaGeoportal.  Jenis data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data kuantitatif  berupa  luas  banjir  wilayah  penelitian  di Kabupaten Konawe Utara.

## Pemrosesan Citra Sentinel-1B
Tahap  pemrosesan  citra  meliputi  pemotongan  citra untuk  memfokuskan  pada  daerah  penelitian  yaitu pada koordinat 3.633 ⁰ LS -3.372 ⁰ LS dan 122.067 ⁰ BT -  122.169 ⁰ BT.  Selanjutnya  dilakukan multilooking yaitu proses filtering citra untuk mengurangi bintik- bintik kelabu pada citra. Kemudian dilakukan koreksi radiometrik  untuk  mengurangi  nois  dan  koreksi geometrik  untuk  menempatkan  citra  sesuai  posisi yang  sebenarnya  pada  peta.  Tahap  selanjutnya dilakukan create stack atau penggabungan citra dan dilakukan  komposit  RGB.  Hasil  komposit  RGB kemudian diklasifikasi banjir dan non-banjir dengan metode klasifikasi random forest . Akurasi dari setiap kelas akan diketahui dengan menggunakan perhitungan confusion matrix seperti berikut.
Akurasi = TP+TN TP+TN+FP+FN (1) Presisi  = TP TP+FP (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP+FN (3) 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑅𝑎𝑡𝑒 = FP+FN
TP+TN+FP+FN (4)
Keterangan:
TP  =  Jumlah  kelas  positif  yang  tepat  diprediksi sebagai positif
FP  =  Jumlah  kelas  positif  yang  salah  diprediksi sebagai negatif
TN  =  Jumlah  kelas  negatif  yang  tepat  diprediksi sebagai negatif
FN  =  Jumlah  kelas  negatif  yang  salah  diprediksi sebagai positif

## Pemrosesan Citra Landsat-8
Pemrosesan  citra  Landsat-8  ini  dilakukan  untuk menghasilkan  peta  penggunaan  lahan.  Tahap pemrosesan  citra  meliputi  komposit  band  untuk membuat  citra true  color dengan  komposit  warna RGB  5-4-3  dan  kemudian  dipotong  pada  daerah penelitian.  Pemotongan  citra  berdasarkan  batas administrasi  wilayah dalam bentuk Shapefile (.shp). Hasil  dari  pemotongan  data  citra  oleh  batas
administrasi  kecamatan  tersebut  disimpan  dalam bentuk  geotiff  file  agar  dapat  dilakukan  proses klasifikasi.  Klasifikasi  yang  digunakan  yaitu supervised classification yang meliputi kelas sungai, sawah, ladang, pemukiman dan vegetasi. Selanjutnya dilakukan  tumpang  susun  dengan  peta  administrasi Kabupaten  Konawe  Utara.  Secara  ringkas  tahapan penelitian  yang  dilakukan  dapat  ditunjukkan  seperti pada Gambar 1.
Gambar 1.  Tahapan proses penelitian

## Pemrosesan Data Curah Hujan
Tahap  pemrosesan  meliputi  penginputan  titik koordinat  setiap  stasiun  pada table  absolute XY dengan  X  merupakan  bujur  dan  Y  adalah  lintang dalam  bentuk  Shapfile  baru.  Penginputan  titik koordinat dibarengi dengan memasukkan data curah hujan  pada  tiap  titik  koordinat  pada open  attribute table . Kemudian dilakukan IDW (3D Analysis) untuk mengetahui  data  curah  hujan  yang  ada  di  daerah penelitian.  Hasil  pemrosesan  tersebut  selanjutnya dilakukan  pemotongan  pada  daerah  penelitian  dan
ditumpang susun dengan peta administrasi Kabupaten Konawe Utara.

## Pemrosesan Data Jenis Tanah
Tahap  pemrosesan  meliputi  pemotongan  data  jenis tanah  berdasarkan  batas  administrasi  kecamatan dalam  bentuk  Shapefile  (.shp).  Hasil  pemotongan data citra oleh batas administrasi kecamatan tersebut kemudian  disimpan  dalam  bentuk  .tiff.  Kemudian penampilan klasifikasi dengan melakukan pengaturan  pada categories di layer  properties
Koreksi Geometrik
Creat Stack Komposit RBG (VH-pre, VH-post, VV-post) Klasifikasi Peta Genangan Banjir Sentinel-1 Persiapan Citra 1 Pre-Flood Koreksi Radiometrik Pemotongan Citra 2 Flood Peta Penggunaan Lahan Landsat 8 Th 2019 Klasifikasi Pemotongan Konversi Band Jenis Tanah Pemotongan Klasifikasi Peta Jenis Tanah Curah Hujan Titik Koordinat IDW (3D Analysis) Peta Curah Hujan Overlay Overlay Overlay Analisis Selesai Klasifikasi Pemotongan
dengan memilih nama jenis tanah pada kolom value field . Hasil pemrosesan tersebut selanjutnya ditumpang susun dengan peta administrasi Kabupaten Konawe Utara.

## Analisis Data
Hasil pemrosesan tersebut kemudian dianalisis untuk menghasilkan koefisien korelasi antara distribusi luas banjir  terhadap  penggunaan  lahan,  curah  hujan  dan jenis  tanah.  Analisis  ini  dilakukan  menggunakan analisis  pearson  dengan  nilai  (r)  koefisien  korelasi berada  antara  -1  < r <  1.  Koefisien  korelasi dinyatakan sebagai berikut:
𝑟 = ∑ 𝑋𝑌− (∑ 𝑋)(∑ 𝑌) 𝑛 √(∑ 𝑋 2 − (∑ 𝑋) 2 𝑛 )(∑ 𝑌 2 − (∑ 𝑌) 2 𝑛 ) (5) Tabel 1. Analisis koefisien korelasi Pearson Nilai Korelasi Tingkat Hubungan 0,00 - 0,19 Sangat Lemah 0,20 - 0,39 Lemah 0,40 - 0,59 Sedang 0,60 - 0,79 Kuat 0,80 - 1,00 Sangat Kuat

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pemotongan  citra  dan  hasil  proses multilooking pada kedua citra (sebelum dan saat banjir) yang dilakukan dengan mengubah range looks dan azimuth looks menjadi 30 menunjukkan bahwa citra terlihat lebih jelas dan bintik-bintik kelabu pada kedua citra berkurang seperti terlihat pada tampilan Gambar 2.
(a) (b)
Gambar  2.  Hasil cropping dan multilooking citra  pada  daerah  penelitian  (a) data citra saat banjir (2 Juni 2019) dan  (b)  data  citra  sebelum  banjir (21 Mei 2019).
Koreksi radiometric yang  dilakukan  pada citra Sentinel 1B menghasilkan citra yang lebih tajam  dan  hilangnya  bayangan  keabu-abuan pada  citra.  Hasil  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
(a) (b)
Gambar  3.  Hasil  koreksi  radiometrik  citra pada  daerah  penelitian  (a)  data saat banjir (2 Juni 2019) dan (b) data  sebelum  banjir  (21  Mei 2019).
Proses selanjutnya adalah koreksi geometrik
yang dilakukan dengan menggunakan  metode terrain  correction yang akan mengembalikan posisi citra sesuai dengan  koordinat  peta  dunia  dengan menggunakan data orbit dan waktu perekaman  untuk  mendapatkan  lokasi  yang sesuai.  Gambar  4  merupakan  citra  hasil koreksi geometrik.
(c) (d)
Gambar 4. Hasil koreksi geometrik citra pada daerah  penelitian.  (c)  data  saat banjir  (2  Juni  2019)  dan  (d)  data sebelum banjir (21 Mei 2019).
Proses  berikutnya  adalah  mengkonversikan nilai digital number menjadi nilai desibel (dB) yang merupakan nilai hamburan balik ( backscatter ). Citra sebelum banjir pada tanggal 21 Mei 2019 memiliki nilai backscatter minimal -24,061 dB dan maksimal 19,278 dB. Pada citra saat  banjir  pada  tanggal  2  Juni  2019  memiliki nilai backscatter minimal  -24,689  dB  dan maksimal  19,771  dB.  Perbedaan  setiap  nilai backscatter pada  citra  diartikan  bahwa  nilai
reflektansi  signal  saat  mengenai  obyek  yang memiliki  permukaan  halus  dan  tenang  (seperti air)  sangat  kecil  atau  sinyal  hampir  tidak kembali pada sensor sehingga nilai backscatter rendah  yang  ditunjukkan  oleh  tanda  panah dengan warna gelap pada citra.
Gambar 5. Hasil konversi nilai backscatter dan penampilan RGB citra
Setelah  proses  konversi  nilai backscatter selanjutnya  dilakukan  proses create  stack atau penggabungan  citra  untuk  penyatuan  data  dari citra  yang  berbeda  dan  menghasilkan  peta gabungan  keduanya  yang  memiliki  informasi atribut  dari  kedua  citra  tersebut.  Setelahnya dilakukan komposit RGB menggunakan C-band karena kombinasi
warnanya
menghasilkan  tampilan  citra true  color . Band red menggunakan  data  polarisasi Vertical- Horizontal (VH)  sebelum  banjir  21  Mei  2019, band green menggunakan  data  polarisasi Vertical-Horisontal (VH)    saat  banjir  2  Juni 2019  dan band blue menggunakan  data polarisasi Vertical-Vertical (VV)  saat  banjir  2 Juni  2019.  Warna  merah  pada  hasil  komposit RGB  menunjukkan  area  banjir,  warna  hitam merupakan badan air yang sebelumnya memang ada  dan  warna  abu-abu  merupakan  area  yang tidak banjir.
Berdasarkan data true color composite yang dihasilkan,  selanjutnya  dilakukan  klasifikasi menggunakan metode supervised classification dengan algoritma random forest yang membagi citra  menjadi  dua  kelas  yaitu  banjir  dan  non- banjir.  Hasil  klasifikasi  akan  memberikan
informasi  jumlah  pixel  yang  klasifikasinya benar  dan  juga  salah.  Dari  data  tersebut  dapat dilakukan perhitungan akurasi dari setiap kelas menggunakan  bantuan  perhitungan confusion matrix dan  menghasilkan  nilai  Akurasi  (A), Precision (P), Correlation (C), serta Error Rate (ER) seperti diberikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Akurasi klasifikasi banjir dan nonbanjir Kelas A P C ER Banjir 99,37% 99,19% 96,54% 0.0063 Non- banjir 99,37% 99,39% 96,54% 0.0063
Akurasi  untuk  kelas  banjir  dan  non  banjir didapat hasil yang sama yaitu 99,37%. Akurasi setiap  kelas  tersebut  mendekati  100%  yang berarti  pengklasifikasiannya  bagus  dan  akurat. Hasil precision dari  kelas  banjir  99,19%  dan kelas nonbanjir 99,39%. Nilai corellation yang dihasilkan adalah 96,54% untuk kelas banjir dan nonbanjir. Error  rate pada  tiap  kelas  sebesar 0.0063  menunjukkan  bahwa  tingkat  kesalahan pada klasifikasi adalah kecil.
Area  banjir  dari  hasil  klasifikasi  tersebut kemudian  di- reclassify untuk  mengubah  hasil klasifikasi yang memiliki format raster menjadi polygon. Selanjutnya dilakukan tumpang susun dengan  peta  administrasi  Kabupaten  Konawe Utara.  Distribusi  sebaran  banjir  menurut  hasil penelitian  menggenangi  3  kecamatan  yaitu Kecamatan  Oheo,  Kecamatan  Asera  dan Kecamatan Andowia. Pada Tabel 3 ditunjukkan bahwa Kecamatan Asera memilki luasan banjir paling besar.
Tabel  3.  Luas  banjir  tiap  kecamatan  di
Kabupaten Konawe Utara Kecamatan Luas Banjir (Km 2 ) Asera 3,38 Andowia 1,60 Oheo 3,27 Total (Km 2 ) 8,26
Kejadian  banjir  dapat  terjadi  akibat  faktor- faktor  alam  seperti  penggunaan  lahan,  curah hujan  dan  jenis  tanah.  Penggunaan  lahan menurut  Gambar  5  memberikan  informasi bahwa  daerah  penelitian  didominasi  vegetasi yang  tersebar  di  hampir  seluruh  wilayah penelitian. Terlihat bahwa banjir yang ditunjukkan  oleh  daerah  dengan  warna  merah menggenangi area sekitar sungai.
Gambar  6.  Peta  penggunaan  lahan  Kabupaten Konawe Utara
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  banjir  yang terjadi di Kabupaten Konawe Utara merupakan banjir  akibat  luapan  air  sungai.  Banyaknya pembukaan ladang di sekitar sungai menyebabkan  tanah  rentan  terhadap  erosi  dan menyebabkan  berkurangnya  vegetasi.  Hal  ini menyebabkan tanah bagian hulu menjadi jenuh dan  tidak  mampu  menyerap  air  hujan  dengan baik.  Hasil  luas  banjir  per  kelas  penggunaan lahan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel  4.  Distribusi  luas  banjir  per  kelas penggunaan lahan Kelas Luas Area (Km 2 ) Luas Banjir (Km 2 ) Vegetasi 1762,80 1,34 Ladang 106,66 3,57 Sawah 88,74 3,21 Pemukiman 9,64 0,15 Sungai 9,16 0 Total 1977,00 8,27 Curah  hujan  pada  wilayah  penelitian memiliki  intensitas  yang  sama.  Gambar  7 menunjukkan  bahwa  curah  hujan  pada  daerah penelitian  tanggal  2  Juni  2019  termasuk  ke dalam  rentang  51–100  mm  dan  masuk  dalam kategori  lebat.  Curah  hujan  yang  lebat,  sangat berpotensi  terjadinya  banjir  dikarenakan  curah hujan yang tinggi menyebabkan debit air sungai
semakin tinggi yang kemudian meluap menuju daerah sekitar sungai dan menggenang.
Gambar 7. Peta curah hujan Kabupaten Konawe Utara 2 Juni 2019
Pada  daerah  peneltian  dapat  diidentifikasi bahwa  banjir  merendam  jenis  tanah  aluvial, mediteran dan podsol seperti ditunjukkan pada Gambar  8.  Hasil  perhitungan  pada  Tabel  5 menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  banjir menggenangi  jenis  tanah  aluvial.  Jenis  tanah aluvial terdapat di dataran rendah, sekitar muara sungai, rawa-rawa ataupun sekitar sungai besar yang terbentuk dari lumpur dan pasir halus yang mengalami  arosi.  Tanah  dengan  tekstur  halus rawan terj   adinya  banjir,  hal  ini  disebabkan tanah  tekstur  halus  menyebabkan  air  yang berasal  dari  air  hujan  maupun  luapan  sungai sulit untuk meresap ke dalam tanah.
Korelasi  antara  luas  banjir  dengan  variabel penyebab banjir menggunakan analisis pearson yang  ditentukan  dalam  nilai  koefisien  korelasi ( r ).  Tabel  6  merupakan  hasil  nilai  koefisien pearson  ( r )  antara  luas  banjir  dengan penggunaan lahan, curah hujan, dan jenis tanah. Nilai  korelasi  distribusi  banjir  dengan  jenis tanah 0,88 dinyatakan korelasinya  sangat  kuat. Korelasi antara jenis tanah terhadap luas banjir merupakan  faktor  dominan  penyebab  banjir  di Kabupaten Konawe Utara. Hal ini dikarenakan hubungan  antara  variabel  jenis  tanah  dengan luas  banjir  sangat  mendekati  1,  berarti  ada hubungan  korelasi  paling  kuat  dibandingkan dengan variabel lainnya.
Tabel  5.  Luas  banjir  pada  jenis  tanah perkecamatan Kecamatan  Jenis Tanah Luas Banjir (Km 2 ) Andowi Alluvial 1,406 Mediteran 0,199 Asera Alluvial 2,512 Mediteran 0,762 Oheo Alluvial 3,103 Podsol 0,009 Mediteran 0,265 Gambar 8. Peta jenis tanah Kabupaten Konawe Utara Tabel 6. Nilai koefisien korelasi Pearson (r) Penggunaan Lahan Curah Hujan Jenis Tanah Luas Banjir Penggunaan Lahan 1 Curah Hujan 0 1 Jenis Tanah 0,26 0 1 Luas Banjir -0,59 0 0,88 1
Nilai  korelasi  distribusi  banjir  dengan penggunaan  lahan  adalah  -0,59  dinyatakan korelasinya  sedang.  Korelasi  yang  negatif  atau berlawanan  arah  diartikan  bahwa  ketika penggunaan lahan yang memiliki resapan tinggi maka  luas  banjirnya  semakin  tinggi.  Nilai korelasi  distribusi  banjir  dengan  curah  hujan adalah  0  dinyatakan  korelasinya  sangat  lemah. Hal  tersebut  dikarenakan  daerah  penelitian memiliki  nilai  curah  hujan  yang  sama  namun banjir  tidak  menggenangi  seluruh  daerah penelitian.  Nilai  korelasi  ini  mungkin  akan berbeda  jika  data  curah  hujan  yang  digunakan adalah data hasil pengukuran pada lingkup yang
lebih kecil di wilayah Kabupaten Konawe Utara sehingga akan diperoleh data curah hujan yang kemungkinan besarberbeda antara satu kecamatan  dengan  kecamatan  lainnya  yang berimbas pada berubahnya nilai korelasi antara varibel banjir dan curah hujan.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  mengidentifikasi  daerah banjir  yang  terjadi  di  wilayah  Kabupaten Konawe  Utara  menggunakan  data  satelit Sentinel  1B  dengan metode supervised classification dan  algoritma random  forest dengan  akurasi  99,37%.  Banjir  terjadi  di wilayah  3  kecamatan  yaitu  Kecamatan  Oheo,
Kecamatan  Asera  dan  Kecamatan  Andowia. Analisis korelasi keterkaitan hubungan
penggunaan lahan terhadap distribusi genangan sedang, korelasi hubungan curah hujan terhadap distribusi  genangan  sangat  lemah  karena  data curah hujan seragam, sedangkan hubungan jenis tanah  terhadap distribusi  genangan  korelasinya sangat  kuat.  Analisis  akan  lebih  baik  apabila data  curah  hujan  bisa  diperoleh  pada  wilayah yang  lebih  sempit  sehingga  datanya  bervariasi dan  dikembangkan  dengan  menggunakan beberapa  parameter  penyebab  banjir  lainnya seperti  kemiringan  lereng  dan  ketinggian wilayah.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis menyampaikan terimakasih atas bantuan dan bimbingan kepada staff dan peneliti di  LAPAN  yang  banyak  membantu  dalam mengolah  data  sehingga  penelitian  ini  dapat terselesaikan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Arsyad  S.  1989. Konservasi  Tanah  dan  Air Bogor: IPB Press.
Asdak  C.  1995. Hidrologi  dan  Pengolahan Daerah  Aliran  Sungai Yogyakarta:  Gadjah Mada University Press.
Budianto  L.  2019. Mencari  Solusi  Banjir Bandang di Sulawesi Tenggara .
https://kumparan.com/kendarinesia/mencari -solusi-banjir-bandang-di-sulawesi-
tenggara-1rMZVBN6mb0/full.  [25  Juni 2020].
Cahyono BE, Cahyatri P, Purwandari E, Misto
&  Febrianti,  N.  2021.  Mapping  Flooded Risk  Area  in  East  Java  Indonesia  Using Remote  Sensing  Data. Journal  of  Physics:
Conference Series (IoP) . 1825 (012081): 1-9.
Dao  PD,  Liou  Y-A  &  Chou  C-W.  2015. Detection of Flood Inundation Regions with Landsat/MODIS Synthetic Data, Proceedings of International Symposium on Remote Sensing at Taiwan.
Darmawan  K,  Hani’ah  &  Supriyogi  A.  2017. Analisis  Tingkat  Kerawanan  Banjir  di Kabupaten Sampang Menggunakan Metode Overlay dengan Scoring Berbasis  Sistem Informasi Geografis. Jurnal Geodesi
UNDIP . 6 (1): 31-40.
Dhakal AS, Amada T, Aniya M. & Sharma R.
R. 2002. Detection of Areas Associated with Flood  and  Erosion  Caused  by  a  Heavy Rainfall  Using  Multitemporal  Landsat TMDat. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing . 68 (3): 233-239. Eberhardt ID, Schultz B, Rizzi R, Sanches ID, Formaggio  AR,  Atzberger  C,  Mello  MP, Immitzer M, Trabaquini K, Foschiera W &
José  Barreto  Luiz  A.  2016.  Cloud  Cover Assessment for Operational Crop
Monitoring  Systems  in  Tropical  Areas. Remote Sensing . 8 (3).
Feng  Q,  Liu  J  &  Gong  J.  2015.  Urban  Flood Mapping  Based  on  Unmanned  Aerial Vehicle Remote Sensing and Random Forest Classifier-A  Case  of  Yuyao,  China. Water . 7 (4).
Harto  S.  1993. Analisis  Hidrologi Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.
Ibeje AO, Osuagwu JC & Onosakponome OR.
2018.  Impacts  of  Land  Use  on  Infiltration. World Journal of Engineering Research and Technology . 4 (6): 95-102. Kirkham MB. 2014. Principles of Soil and Plant Water  Relations .  2 nd Ed.  Manhattan,  USA: Academic Press. Kwak  Y,  Arifuzzanman  B  &  Iwami  Y.  2015. Prompt  Proxy  Mapping  of  Flood  Damaged Rice Fields Using MODIS-Derived Indices. Remote Sensing . 7 (12): 15969-15988. Mason  DC,  Dance  SL  &  Cloke  HL.  2021.
Floodwater Detection in Urban Areas Using Sentinel-1 and World DEM Data. Journal of Applied Remote Sensing . 15 (3): 032003.
Moharrami  M,  Javanbakht,  M  &  Attarchi  S.
2021.  Automatic  Flood  Detection  Using Sentinel-1  Images  on  the  Google  Earth Engine. Environmental  Monitoring  and Assessment . 193 (5): 248.
Morissan.  2016. Statistika  Sosial Jakarta:
Kencana.
Polamuri  S.  2017. How  Random  Forest Algorithm  Works  In  Machine  Learning. https://dataaspirant.com/random-forest- algorithm-machine-learing/. [21 Juni 2021]. Romero  BR,  Hirpa  FA,  Pozo  JT,  Salamon  P,
Brakenridge  R,  Pappenberger  F  &  Groeve, TD.  2015.  On  the  Use  of  Global  Flood Forecasts  and  Satellite-Derived  Inundation Maps  for  Flood  Monitoring  in  Data-Sparse Regions. Remote Sensing . 7 (11).
Schumann GJP. 2015. Preface: Remote Sensing in  Flood  Monitoring  and  Management. Remote Sensing . 7 (12).
Shahabi H, Shirzadi A, Ghaderi K, Omidvar E, Al-Ansari  N,  Clague  JJ,  Geertsema  M, Khosravi K, Amini A, Bahrami S, Rahmati O,  Habibi  K,  Mohammadi  A,  Nguyen  H, Melesse AM, Ahmad BB & Ahmad A. 2020. Flood Detection and Susceptibility Mapping Using Sentinel-1 Remote Sensing Data and a  Machine  Learning  Approach:  Hybrid Intelligence of Bagging Ensemble Based on K-Nearest  Neighbor  Classifier. Remote Sensing . 12 (2): 1-30.
Tahsin  S,  Medeiros  SC,  Hooshyar  M  &  Singh
A. 2017. Optical Cloud Pixel Recovery via Machine Learning. Remote Sensing . 9 (6): 1- 19.
Zhang M, Chen  F,  Liang D,  Tian, B. & Yang,
A.  2020.  Use  of  Sentinel-1  GRD  SAR Images  to  Delineate  Flood  Extent  in Pakistan. Sustainability . 12 (5784): 1-19.
Zufrizal.  2021. 1.205  Bencana  Alam  Terjadi
Selama 1 Januari-30 April 2021 .
https://kabar24.bisnis.com/read/20210501/1
5/1389038/bnpb-1205-bencana-alam-
terjadi-selama-1-januari-30-april-2021.  [21 Juni 2021].