TEKNIK, 39 (1), 2018, 16-24
doi: 10.14710/teknik.v39n1.xxxxxx               Copyright © 2018, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Peningkatan Akurasi dan Presisi Analisa Spasial Pemodelan Banjir Kota Semarang Menggunakan Kombinasi Sistem Informasi Geografis Dan Metode Logika Fuzzy
Arief Laila Nugraha *
Departemen Teknik Geodesi Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedarto, SH, Kampus UNDIP Tembalang, Semarang, Indonesia 50275

## Abstrak
Salah  satu  upaya  mencegah  dan  mengurangi  dampak  dari  bencana  banjir  adalah  dengan  menyediakan informasi daerah rawan banjir yang dikemas dalam bentuk peta digital. Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan  metode  yang  tepat  untuk  memetakan  daerah  rawan  banjir  untuk  cakupan  daerah  yang  luas dengan  waktu  yang  relatif  singkat,  tetapi  akurasi  dan  presisi  dari  analisa  spasialnya  masih  rendah. Artikel  ini  menyajikan  hasil  penelitian  yang  memadukan  teknologi  SIG  dan  metode  matematis  logika Fuzzy  untuk  menghasilkan  analisa  spasial  dengan  akurasi  dan  presisi  yang  tinggi  pada  pemodelan ancaman  bencana  banjir  di  Kota  Semarang.  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  pemodelan  banjir menggunakan  SIG  dan  metode  logika  Fuzzy  memberikan  hasil  54,84%  lebih  valid  daripada  metode katalog  bencana  dari  31  titik  validasi  lapangan  dengan  sebaran  ancaman  banjir  di  kelas  tinggi didominasi pada kecamatan Genuk.
Kata kunci : Ancaman Banjir; SIG; Fuzzy Logic; Kota Semarang

## Abstract
[Title:  Improved  Accuracy  and  Precision  of  Spatial  Analysis  of  Flood  Modeling  in  Semarang  City Using Combination of Geographic Information System and Fuzzy Logic Method] One of the efforts to prevent and reduce the impact of the flood disaster is by providing a digital map of the flood-prone areas, which can be used for planning control or early countermeasures. Geographic Information System (GIS) is  an  appropriate  method  in  mapping  flood-prone  areas  for  large  area  coverage  with  a  relatively  short time,  but  the  accuracy  and  precision  is  still  low.  This  article  presents  research  in  combining  GIS  with Fuzzy  Logic  method  to  improve  the  accuracy  and  precision  of  spatial  analysis  of  flood  modelling  in Semarang  City.  Results  show  that  the  combination  of  GIS  and  Fuzzy  Logic  method  gives  54,84%  more valid  result  than  disaster  catalog  method  from  31  field  validation  points  with  spread  of  flood  threat  in high class dominated in Genuk subdistrict.
Keywords : Flood Hazard; GIS; Fuzzy Logic; Semarang City

## 1. Pendahuluan
Bencana  alam  adalah  salah  satu  fenomena  yang dapat  terjadi  setiap  saat,  dimanapun  dan  kapanpun. Bencana alam menimbulkan risiko atau bahaya terhadap kehidupan  manusia,  baik  kerugian  harta  benda  maupun korban  jiwa  manusia  (Nugroho,  Sukojo,  &  Sari . ,  2009). Bencana banjir merupakan salah satu bencana alam yang dapat menimbulkan  korban  jiwa  dan  kerugian  material yang  sangat  besar,  seperti  terjadinya  pendangkalan,
terganggunya  jalur  lalu  lintas,  rusaknya  lahan  pertanian, permukiman,  jembatan,  saluran  irigasi  dan  prasarana fisik  lainnya.  Banjir  pada  dasarnya  merupakan  limpasan air  yang  melebihi  tinggi  muka  air  normal,  sehingga melimpas  dari  palung  sungai  menyebabkan  adanya genangan  pada  lahan  rendah  di  sisi  sungai.  Pada umumnya  banjir  disebabkan  oleh  curah  hujan  yang tinggi di atas normal sehingga sistem pengaliran air yang terdiri  dari  sungai  dan  anak  sungai  alamiah  serta sistem drainase  dangkal  penampung  banjir  buatan  yang  ada tidak  mampu  menampung  akumulasi  air  hujan  tersebut sehingga  meluap  (Badan  Nasional  Penanggulangan
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi. E-mail: arief_ln@yahoo.com

## TEKNIK, 39 (1), 2018, 17
Bencana, 2013).
Bencana  banjir  sering  terjadi  di  kota  Semarang. Karakteristik  Kota  Semarang  secara  geografis  terletak berbatasan  dengan  laut  Jawa  di  bagian  utara.  Kondisi topografis  wilayahnya  terdiri  dari  daerah  perbukitan, dataran  rendah  dan  daerah  pantai  serta  menunjukkan adanya  berbagai  kemiringan  dan  tonjolan  yang menyebabkan  wilayah  Kota  Semarang  mempunyai potensi  rawan  terhadap  ancaman  bencana  alam.  Data laporan  kebencanaan  yang  tercantum  dalam  situs  resmi Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana  Republik Indonesia,  menunjukkan  bahwa  terdapat  117  kejadian bencana  yang  terdiri  dari  bencana  banjir,  rob,  tanah longsor, kekeringan, puting beliung, perubahan iklim dan gelombang pasang/abrasi pada rentang tahun 1990 –2015 (Badan Penanggulangan Bencana
Daerah Kota
Semarang,  2015).  Genangan  akibat  banjir  pada  tahun 2016  misalnya,  lebih  luas  bila  dibandingkan  dengan tahun sebelum-sebelumnya, yakni mencakup 11 kecamatan  dan  38  kelurahan  (Tribun  Jateng,  2016). Bencana  utama  yang  dihadapi  kota  Semarang  adalah banjir dengan genangan yang cukup lama (Wahyuningtyas dkk., 2017).
Salah  satu  upaya  mencegah  dan  mengurangi dampak  dari  bencana  banjir  yaitu  dengan  tersedianya informasi  daerah  rawan  banjir  yang  dikemas  dalam bentuk  peta  digital.  Peta  digital  ini  dapat  digunakan untuk  perencanaan  pengendalian  atau  penanggulangan dini  (Wibowo,  Setyohadi,  &  Rahmad,  2016).  Sistem Infomasi Geografis (SIG) merupakan metode yang tepat dalam  pemetaan  daerah  rawan  banjir  untuk  cakupan daerah  yang  luas  dengan  waktu  yang  relatif  singkat (Prahasta, 2001).
Hal  ini  dilakukan  sebagai  upaya  menganalisa risiko  dan  pemetaan  daerah  banjir  melalui  diseminasi informasi banjir sehingga pemetaan yang dihasilkan akan mempercepat  proses  penyampaian  informasi  kepada masyarakat dan instansi terkait serta dapat meningkatkan kesiap-siagaan  dalam  mengambil  tindakan  untuk mengurangi risiko bencana (Laksono, 2012).
Pada  aspek  inilah  SIG  mempunyai  peranan  yang cukup  strategis,  karena  SIG  mampu  menyajikan  aspek spasial  (keruangan)  yang  dapat  dikaji  sebagai  untuk menganalisa  daerah  yang  terancam  banjir.  Penggunaan SIG  dalam  pemodelan  banjir  telah  dilakukan  dalam beberapa kajian, diantaranya oleh Nurhendro dan Marfai (2016),  Saputro  dan  Putranto  (2013),  serta  Hidayat  dan Rudianto (2013).
Pemanfaatan SIG sendiri sebenarnya bisa dipadukan  dengan  metode  matematis  yang  tepat. Kombinasi  metode  ini  dapat  menghasilkan  analisa spasial  yang  mempunyai  presisi  dan  akurasi  yang  baik. Analisa  spasial  dapat  dilakukan  pendekatan  dengan metode  pembobotan  dan  klasifikasi  terhadap  kriteria- kriteria yang dibutuhkan. Berbagai macam metode untuk
mendapatkan  nilai  pembobotan  dan  klasifikasi  salah satunya  dengan melakukan metode  pengambilan keputusan menggunakan metode Fuzzy Logic (Kusumadewi  &  Purnomo,  2004).  Metode  Fuzzy  dapat digunakan untuk pemodelan perkiraan banjir berdasarkan curah  hujan  dan  limpasan  (Nayak,  Sudheer,  & Ramasastri,  2005).    Dengan  penggunaan  metode Fuzzy Logic dapat  memperkuat  hipotesis  yang  akan  dicapai dalam melakukan pemetaan penentuan ancaman bencana di  suatu  wilayah  (Arifin,  Muslim  &  Sugiman,  2015). Pemanfaatan  metode Fuzzy  Logic dan  SIG  juga  mampu memberikan  pemodelan  dan  analisa  dalam  melakukan penilaian  ancaman  bencana  di  suatu  wilayah  untuk perencanaan  mitigasi  yang  baik  (Nugraha,  Santosa  & Aditya, 2015).
Belum  tersedianya  peta  ancaman  banjir  di  Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kota Semarang yang akurat dan ter- update , maka memerlukan kajian  dalam  membentuk  pemetaan  ancaman  banjir. Dengan  adanya  peta  ancaman  banjir  tersebut  maka kebijakan  dalam  antisipasi  dan  mitigasi  bencana  dapat direncanakan dengan baik dan terstruktur. Namun dalam melakukan  pemetaan  ancaman  banjir  diperlukan  kajian yang  tepat  sehingga  didapat  peta  ancaman  banjir  Kota Semarang  yang  sesuai  dengan  kondisi  kenyataan  yang ada  di  lapangan  berdasarkan  dengan  data-data  terbaru yang tersedia. Berbagai metode penentuan daerah rawan banjir  telah  dilakukan  oleh  para  peneliti,  namun  dengan karakteristik  daerah  yang  berbeda-beda  maka  akan berdampak  pada  klasisfikasi  zona  rawan  bencana tersebut.  Hal  inilah  yang  menjadi  landasan  dalam melakukan penelitian ini untuk menemukan metode yang tepat dalam pemodelan banjir Kota Semarang. Penilaian ketepatan  metode  dilakukan  dengan  membandingkan penggunaan metode Fuzzy Logic dengan metode katalog bencana  yang  kemudian  hasil  dari  kedua  pemodelan tersebut  divalidasi  dengan  titik-titik  kejadian  banjir  di lapangan  sehingga  akan  diketahuinya  besaran  nilai validitas tersebut untuk disimpulkan penggunaan metode yang  tepat  dalam  pemodelan  ancaman  banjir  Kota Semarang.

## 2. Bahan dan Metode

## 2.1. Bahan
Bahan  yang  digunakan  dalam  melaksanakan penelitian  ini  yaitu:  peta  penggunaan  lahan  kota Semarang dari Bappeda Kota Semarang tahun 2015, data curah  hujan  bulanan  dari  BMKG  Kota  Semarang  tahun 2016,  peta  ketinggian  rupa  bumi  Indonesia  dari  Badan Informasi  Geospasial  (BIG)  tahun  2015,  zonasi  daerah banjir  dari  Bappeda  kota  Semarang  tahun  2015,  serta survey  lapangan  terhadap  daerah  terkena  banjir  di  kota Semarang tahun 2017.

## TEKNIK, 39 (1), 2018, 18

## 2.2. Metode
Tahapan  penelitian  dapat  dilihat  dari  diagram  alir penelitian  (Gambar  1).  Diawali  dengan  perumusan masalah  mengenai  penentuan  daerah  anncaman  banjir  di Kota  Semarang,  kemudian  dilakukan  studi  literatur  dan pustaka mengenai teoritis permasalahan tersebut. Selanjutnya dilakukan pencarian data-data dalam penentuan  kriteria  tanah  longsor  dari  berbagai  sumber. Data  terpenting  dari  validasi  kejadian  banjir  adalah dilakukan  pengambilan  sampel  data  di  lapangan  secara acak  terpola  dari  informasi  kejadian  banjir  baik  dari narasumber maupun studi pustaka terhadap daerah-daerah yang  terdampak  banjir  di  Kota  Semarang,  dan  data-data kejadian banjir yang terhimpun oleh BPBD setempat.
Identifikasi Masalah
Studi Literatur Data Curah
Hujan
Pengumpulan Data
Peta Tata Guna Lahan
Peta Kelerengan
Peta Zona Banjir
Pembobotan Perhitungan Bobot berdasarkan Fuzzy Logic ANALSIS SPASIAL Peta Rawan Tanah Longsor base on Fuzzy Logic Data Kondisi Lapangan & Data Kejadian BPBD VALIDASI ANALISIS KESESUAIAN HASIL
Gambar 1 . Diagram alir penelitian
Selanjutnya  dilakukan  proses  penilaian  bobot  dari tiap-tiap  kriteria  yang  dilakukan  dengan  berdasarkan metode  Pembobotan  sesuai  dengan  Katalog  Methodologi Penyusunan Peta Geo Hazard Dengan GIS (Darmawan & Theml,  2008).  Kemudian  dalam  penentuan  klasifikasi zonasi  banjir  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Fuzzy Logic . Salah satu alasan dalam penggunaan metode
fuzzy  logic pada  klasifikasi  banjir  Kota  Semarang  adalah bahwa data yang digunakan memiliki tingkat akurasi dan presisi  yang  tidak  cukup  signifikan  sehingga  perlunya model fuzzy logic untuk memberi ruang dan mengeksploitasi  toleransi  terhadap  ketidakpresisian  data dan nilai daerah klasifikasi.
Hasil dari pembobotan tersebut kemudian dilakukan  analisa  spasial  berbasis  SIG  sehingga didapatlah  peta  rawan  bencana  banjir  Kota  Semarang. Analisa kesesuaian hasil dilakukan dengan membandingkan  persentase  kesuaian  data  dari  data validasi sehigga ditemukan kevalidan dan akurasi metode Fuzzy Logic dalam melakukan penyusunan peta ancaman banjir Kota Semarang.
Akhir dari tahapan penelitian ini adalah terbangunnya peta ancaman banjir Kota Semarang dengan metode yang tepat sesuai dengan kriteria dan kondisi yang ada  di  Kota  Semarang  berbasis  informasi  geospasial sebagai bahan petimbangan dalam antisipasi dan mitigasi bencana  oleh  pemangku  kebijakan  di  Kota  Semarang, khususnya BPBD Kota Semarang.

## 2.2.1. Pemetaan Ancaman Banjir
Pembuatan  peta  ancaman  bencana  banjir  yang harus  terlebih    dahulu    dilakukan  adalah  menyusun  dan merangkai berbagai macam jenis data yang satuannya dan fungsinya belum teratur menjadi data yang sistematis dan terperinci sesuai dengan fungsi, klasifikasi dan penggunaanya,  sehingga  data  tersebut  mudah  untuk dianalisa lebih lanjut. Setelah itu dilakukan editing atribut sesuai skor dan bobot pada masing-masing peta.  Gambar 2  menunjukan  diagram  alir  pembuatan  peta  ancaman bencana banjir.
PETA ZONA BANJIR PETA
KETINGGIAN PETA
CURAH HUJAN PETA PENGGUNAA N LAHAN Skoring & Pembobotan Overlay dan Klasifikasi Ancaman Peta Ancaman Banjir Validasi titik lapangan Kesesuaian Model Banjir ya tidak
Gambar 2. Diagram alir pemetaan ancaman banjir
Penentuan  tingkat  ancaman  bencana  banjir dilakukan  dengan  menggabungkan  dan  pembobotan parameter ketinggian, penggunaan lahan, curah hujan dan zona  banjir.  Metode  yang  digunakan  adalah  tumpang susun  atau  yang  disebut overlay dari  setiap  parameter. Oleh  karena itu diperlukan bobot  dan skor dari  hasil kali harkat  dan  bobot  setiap  parameternya  untuk  didapatkan klasifikasi tingkat  kerawanan.
Faktor – faktor terjadinya banjir adalah zona banjir umum, rata-rata curah hujan, ketinggian, dan penggunaaan  lahan  (Darmawan  &  Theml,  2008). Pembobotan  masing-masing  parameter  yang  digunakan untuk penyusunan peta ancaman banjir dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Klasifikasi skor dan pembobotan parameter banjir
No Parameter Bobot 1. Zona Banjir Umum 0,25 2. Rata – Rata Curah Hujan 0,25 3. Ketinggian 0,25 4. Penggunaan Lahan 0,25 Sumber : Darmawan dan Theml, 2008
Rincian pembobotan setiap parameter sebagai berikut:
1. Ketinggian
Klasifikasi    ketinggian    dalam    kaitannya    dengan ancaman  banjir  dibedakan menjadi lima kelompok yaitu wilayah  dengan  ketinggian  <  10  m,  10  m  -  50m,  50  m  – 100  m,  100  m  –  200  m  dan  >  200  m.  Klasifikasi ketinggian  mengacu  pada  buku  Katalog  Metodologi Penyusunan  Peta  Geo  Hazard  dengan  GIS  dapat  dilihat pada Tabel 2. Semakin tinggi dataran dari permukaan laut maka  semakin  kecil  kemungkinan  terjadi  banjir  karena aliran  air  cenderung  akan  mengalir  ke  daratan  maupun wilayah  yang  lebih  rendah,  maka  kawasan  dataran  yang relatif  rendah  besar  kemungkinan  tergenang  air. Visualisasi  peta  parameter  ketinggian  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Tabel 2 . Klasifikasi skor dan pembobotan parameter ketinggian
No Ketinggian (m) Nilai Bobot Skor 1. <10 5 0,25 1,25 2. 10-50 4 0,25 1,00 3. 50-100 3 0,25 0,75 4. 100-200 2 0,25 0,50 5. >200 1 0,25 0,25 Sumber: Darmawan & Theml (2008)
Gambar 3. Peta parameter ketinggian
2. Rata – Rata Curah Hujan Bulanan
Peta  curah  hujan  didapat  dari  data  rata  –  rata  curah hujan  bulanan  selama  satu  tahun  pada  tahun  2015  yang diamati  dari  sebelas  stasiun  pengamatan  curah  hujan. Stasiun   pengamatan   tersebut   berada   di   Bandara A. Yani,  Tanjung  Mas,  Tlogosari,  Staklim  Semarang, Beringin,  Ngaliyan,  Candi,  Klipang,  Gunung  Pati,  Boja- Mijen  dan  Meteseh.    Klasifikasi  kelas  curah  hujan dilakukan berdasarkan buku Katalog Metodologi Penyusunan  Peta  Geo  Hazard  dengan  GIS.  Adapun klasifikasi  pembobotan  curah  hujan  dapat  dilihat  pada Tabel 3.
Tabel  3 .  Klasifikasi  skor  dan  pembobotan  parameter curah hujan
Curah Hujan (mm/bulan) Skor Bobot Bobot Akhir >500 5 0,25 1,25 400-500 4 0,25 1,00 300-400 3 0,25 0,75 200-300 2 0,25 0,50 100-200 1 0,25 0,25
Sumber: Darmawan & Theml (2008)
Curah  hujan  tinggi  dapat  mengakibatkan  banjir  di sungai dan bila melebihi tebing sungai maka akan timbul banjir  atau  genangan,  semakin  besar  curah  hujan  maka kemungkinan terjadinnya banjir semakin besar. Pembuatan  peta  curah  hujan  ini  diawali  dengan memasukkan  data  koordinat  stasiun  pengamatan  curah hujan di kota Semarang, kemudian dilakukan interpolasi menggunakan metode Thiessen. Visualisasi peta parameter curah hujan dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Peta parameter curah hujan
3. Penggunaan Lahan
Klasifikasi jenis penggunaan lahan dalam kaitannya dengan  ancaman  banjir  dibedakan  menjadi  sebelas kelompok,  yaitu sawah, sawah tadah hujan, pemukiman, tanah   lading,   kebun,   air   tawar,   hutan, gedung dan rumput.  Klasifikasi  ini  sesuai  dengan  buku  Katalog Metodologi  Penyusunan  Peta Geo Hazard dengan GIS. Klasifikasi  pembobotan  penggunaan  lahan  dapat  dilihat pada Tabel 4. Wilayah dengan kerapatan vegetasi rendah dan  kawasan  tanah  yang  tertutup  material  bangunan maupun  aspal  kurang  dapat  meresap  air  sehingga kawasan  tersebut  memiliki  peluang  yang  besar  untuk tergenang  air.  Visualisasi  peta  parameter  penggunaan lahan dapat dilihat pada Gambar 5.
Tabel 4. Klasifikasi skor dan pembobotan parameter penggunaan lahan
Penggunaan Lahan Skor Bobot Bobot Akhir Pemukiman 5 0,25 1,25 Gedung 5 0,25 1,25 Sawah 4 0,25 1 Sawah Tadah Hujan 4 0,25 1 Kebun 3 0,25 0,75 Tanah Ladang 2 0,25 0,50 Tanah Berbatu 1 0,25 0,25 Hutan 1 0,25 0,25 Rumput 1 0,25 0,25 Belukar 1 0,25 0,25 Air Tawar 0 0,25 0 Sumber: Darmawan & Theml (2008) 4. Zona Banjir
Zona banjir didapat dari data RTRW Bappeda kota Semarang.  Klasifikasi  kelas  zona  banjir  menurut  Perka BNPB  dan menurut buku Katalog  Metodologi
Penyusunan  Peta Geo  Hazard dengan  GIS.  Adapun klasifikasi  pembobotan  zonasi  banjir  dapat  dilihat  pada Tabel  5.  Visualisasi  peta  parameter  zona  banjir  dapat dilihat pada Gambar 6.
Tabel 5. Klasifikasi Skor dan Pembobotan Parameter
Zona Banjir Kedalaman (m) Skor Bobot Bobot Akhir <0,76 1 0,25 0,25 0,76-1,5 2 0,25 0,50 >1,5 3 0,25 0,75 Sumber: Darmawan & Theml (2008)
Gambar 5. Peta parameter penggunaan lahan
Gambar 6. Peta parameter zona banjir
Untuk  seluruh  peta  yang  digunakan  sebagai parameter penentuan ancaman banjir sebelumnya dilakukan  pengaturan  sistem  koordinat  terlebih  dahulu. Datum  WGS  1984  dengan  sistem  koordinat  Universal Transverse  Mercator  (UTM)  zona  49S.  Setiap  peta dilakukan overlay dan akumulasi bobot semua parameter. Proses  penggabungan  ( overlay )  dilakukan  dengan
menggunakan Tools  Geoprocessing lalu  memilih  Union. Setelah  dilakukan  proses  penggabungan  ( overlay ) kemudian  dilakukan  proses  klasifikasi,  yaiitu  dengan menjumlahkan  bobot  akhir  dari  setiap  parameter. Kemudian dari nilai bobot akhir tersebut dapat dibedakan kelas  ancaman  banjir  antara  yang  satu  dengan  yang  lain. Menurut buku Katalog Metodologi Penyusunan Peta Geo Hazard dengan    GIS,  nilai  interval  setiap  kelas  banjir sesuai dengan Tabel 6.
Tabel 6. Klasifikasi dan kelas ancaman banjir
No Interval bobot akhir Kelas Banjir 1. <1,75 Rendah 2. 1,75-2,75 Sedang 3. >2,75 Tinggi
Sumber : Darmawan & Theml (2008)
2.2.2. Klasifikasi Banjir dengan Fuzzy logic
Dalam  pengolahan fuzzy menggunakan fuzzy  logic toolbox dengan kategori GUI ( Graphical User Interface ). Fuzzy  logic toolbox  menyediakan  5  jenis  GUI  untuk keperluan  rancang  bangun  FIS  yaitu  FIS editor, membership function editor, rule editor, rule viewer , dan surface  viewer .  Jenis  diatas  merupakan  istilah toolbox yang  dipakai  dalam  pengolahan fuzzy .  Pengolahan fuzzy menggunakan tipe Mamdani, dengan aturan:
1. Kasus
Kasus  pada  penelitian  ini  dibagi  empat  parameter yaitu ketinggian, curah hujan, penggunaan lahan dan zona banjir.  Untuk  memasukkan  ke  bilangan fuzzy set  perlu adanya  batasan  skor  tiap  kelas.  Pada  batasan  skor  sudah dikalikan dengan bobot.
2. Fuzzifikasi input
Pada tahap ini ditentukan derajat keanggotaan semua fuzzy set  menggunakan  fungsi  keanggotaan  masing- masing  parameter fuzzy set.  Fungsi  keanggotaan menggunakan representasi Gauss. 3. Operasi fuzzy logic
Hasil akhir dari operasi ini adalah derajat kebenaran antecedent yang  berupa  bilangan  tunggal.  Bilangan  ini nantinya  diteruskan  ke  bagian consequent .  Operasi fuzzy untuk  melakukan  operasi  AND  atau  OR  dalam if  then rules . 4. Implikasi Implikasi merupakan proses mendapatkan consequent /keluaran  sebuah if  then  rule berdasarkan derajat  kebenaran antecedent .  Implikasi  dilakukan  pada tiap rule .  Proses  implikasi  pada  penelitian  ini menggunakan  fungsi  min.  Fungsi  min  memilih  yang terkecil antara semua input yang dimasukkan.
5. Agregasi
Agregasi  yaitu  proses  mengombinasikan  keluaran semua if  then  rule menjadi  sebuah fuzzy set  tunggal. Fungsi  yang  digunakan  adalah max ,  yang  artinya  hasil gabungan dari implikasi.
6. Defuzzifikasi Masukan defuzzifikasi adalah sebuah fuzzy set ( fuzzy set  hasil  agregasi)  dan  keluarannya  adalah  sebuah bilangan  tunggal  untuk  diisikan  ke  sebuah  variabel keluaran FIS. Jenis bilangan tunggal  yang dipakai adalah centroid . Maksud dari centroid adalah hasil defuzzifikasi yang  didapat  merupakan  nilai  tengah  dari  hasil  agregasi. Dari  hasil  defuzzifikasi  kemudian  di  klasifikasi  dalam nilai tingkat ancaman banjir di Kota Semarang
3. Hasil dan Pembahasan
3.1.    Hasil  dan  Pembahasan  Ancaman  Banjir  dengan
Fuzzy Logic dan SIG Dari  proses  pengolahan  tiap  parameter  ancaman banjir  dilakukan  penilaian  dengan  nilai  akhir  klasifikasi dengan metode Fuzzy . Nilai skor dan bobot tiap parameter mengacu  pada  Katalog  Metodologi  Penyusunan    Peta Geo  Hazard dengan  GIS yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya.  Kemudian,  tiap  nilai  skor  dan  bobot  tiap parameter tersebut dijadikan masukan dalam proses fuzzy sehingga  diperoleh  nilai  skor  sesuai  dengan  agregasi fuzzy .
Hasil yang diperoleh dengan menggunakan metode penilaian skor dan bobot berdasarkan Katalog Metodologi Penyusunan    Peta Geo    Hazard dengan    GIS  berbeda dengan  metode Fuzzy  logic .  Perbedaannya  yang  cukup signifikan  dari  hasil  tersebut  dapat  dilihat  dalam  Gambar 7.
Hasil pemetaan tersebut dapat diketahui perbedaannya tiap kelasnya yang disajikan dalam Tabel 7 dan  dapat  simpulkan  dalam  bentuk  diagram  seperti  pada Gambar 4.
(a) Menggunakan metode katalog bencana
(b) Menggunakan metode fuzzy logic Gambar 7. Hasil peta ancaman banjir Kota Semarang
Tabel 7. Rekapitulasi luas ancaman banjir Kota Semarang dengan dua metode Klasifikasi Luas Ancaman (Ha) Katalog % Fuzzy Logic % Rendah 18192,472 47,27 5955,646 15,48 Sedang 18883,536 49,07 22710,719 59,01 Tinggi 1407,828 3,66 9817,471 25,51 38483,836 100 38483,836 100
Dari Tabel 7 dan Gambar 8 yang dihasilkan, dapat dianalisa bahwa penggunaan dua metode dalam pemetaan ancaman  banjir  kota  Semarang  menghasilkan  perbedaan luasan  klasifikasi  ancaman  yang  cukup  signifikan.  Hal tersebut  dapat  dilihat  kecenderungan  perbedaan  ada  pada kelas rendah dan tinggi. Dalam dua  kelas tersebut terjadi perbedaan yang cukup mencolok dimana hasil menggunakan  metode  katalog  bencana  diperoleh  kelas rendah dengan luasan 47,27 % dari luasan kota Semarang, sedangkan  pada  metode  fuzzy  logic  hanya  menghasilkan luasan  sebesar  15,48  %  dari  luasana  kota  Semarang.  Di kelas Tinggi juga memiliki perbedaan yaitu 3,66 % untuk penggunaan  metode  katalog  bencana  dan  25,51  %  untuk metode fuzzy logic .

## 3.2.  Hasil dan Pembahasan Validasi Ancaman Banjir
Untuk  mengetahui  tingkat  kevalidan  pemodelan ancaman  banjir  dari  kedua  metode  skor  dan  pembobotan yaitu  berdasarkan  katalog  bencana  dan Fuzzy  logic dilakukan  dengan  uji  validitas  model.  Dalam  penelitian ini,  pelaksanaan  uji  validitas  model  dilakukan  dengan membandingkan  hasil  kedua  metode  yang  dilakukan dengan  titik-titik  validasi  hasil  dari  investigasi  lapangan. Titik-titik validasi lapangan merupakan titik-titik koordinat  (lokasi)  terjadinya  banjir  eksisting  yang  secara rutin  terjadi  di  kota  Semarang  yang  dihasilkan  melalui
survey langsung dilapangan dengan sebelumnya menggali informasi  dari  narasumber  (aparat  desa/kelurahan)  dan studi pustaka mengenai titik kejadian banjir.
Gambar 8. Diagram perbandingan klasifikasi ancaman banjir Kota Semarang dengan dua metode
Dengan  asumsi  bahwa  hasil  pemodelan  dengan kelas  tinggi  merupakan  ancaman  banjir  kota  Semarang yang kemungkinan besar bisa terjadi maka ancaman kelas tinggi  yang  dibandingkan  dengan  titik-titik  validasi  dan kemudian  diperoleh  persentase  kevalidan  kedua  model ancaman  banjir  kota  Semarang.  Hasil  yang  didapat  dari uji validitas sesuai tertuang dalam Tabel 8.
Hasil  dari  Tabel  8  dapat  dianalisa  bahwa penggunaan  model fuzzy  logic memperoleh  hasil  validasi sebesar 54,84 % dimana terdapat 17 titik validitas masuk dalam  daerah  ancaman  kelas  tinggi.  Sedangkan  untuk pemodelan menggunakan katalog bencana hanya memberikan  nilai  validasi  sebesar  29,03%  yang  mana terdapat  9  titik  validitas  masuk  dalam  daerah  ancaman tinggi.  Dari  uji  tersebut  dapat  disimpulkan  pemodelan fuzzy  logic memberikan  hasil yang lebih  baik dibandingkan  dengan  pemodelan  menggunakan  katalog bencana. Gambar 9 menggambarkan sebaran titik validasi dari tiap model ancaman banjir.
Tabel 8. Rekapitulasi validasi ancaman banjir Kota
Semarang dengan dua metode
Model Ancaman Jumlah titik Validitas Titik Validitas yang Sesuai Berdasarkan Katalog Bencana 31 9 % 29,03 Berdasarkan Fuzzy Logic 31 17 % 54,84

## 3.3.  Hasil dan Pembahasan
Dengan  diketahuinya  pemodelan  ancaman  banjir kota  Semarang  yaitu  menggunakan  metode fuzzy  logic maka sebaran wilayah yang terancam oleh bencana banjir dapat dilihat pada Tabel 9. Dari hasil pemodelan ancaman banjir  menggunakan fuzzy  logic dapat  dianalisa  bahwa
wilayah  yang  terdampak  paling  tinggi  yaitu  pada kecamatan  Genuk  dengan  luasan  1.913,254  hektar wilayah  yang  terdampak.  Kemudian  untuk  wilayah  yang berpeluang terancam banjir pada kelas sedang didominasi kecamatan  Gunungpati  dengan  luasan  6.049,977  hektar. Dan  wilayah  yang  tak  terdampak  banjir  atau  pada  kelas rendah  didominasi  oleh  tiga  kecamatan  yaitu  Tugu, Mijen, dan Tembalang.
(a) Sebaran titik validasi pada peta ancaman banjir Kota Semarang dengan katalog bencana
(b) Sebaran titik validasi pada peta ancaman banjir Kota Semarang Fuzzy Logic
Gambar 9. Peta Perbandingan Sebaran Titik validasi Ancaman Banjir Kota Semarang dengan dua metode
Tabel 9. Rekapitulasi sebaran wilayah ancaman banjir Kota Semarang
Kecamatan Luas Ancaman (Ha) Rendah Sedang Tinggi Banyumanik 351,088 2643,758 97,754 Candisari 29,602 330,545 301,054 Gajah Mungkur 117,799 435,377 388,224 Gayamsari 0,058 197,057 446,373 Genuk 423,540 392,947 1913,254 Gunungpati 3,538 6049,977 95,829 Mijen 1020,051 3748,692 612,884 Ngaliyan 978,878 2973,313 522,885 Pedurungan 3,258 1199,470 995,902 Semarang Barat 323,370 735,079 1153,555 Semarang Selatan 0,000 231,526 383,065 Semarang Tengah 0,000 104,939 430,395 Semarang Timur 0,440 46,441 514,858 Semarang Utara 139,934 90,150 910,300 Tembalang 1019,567 2725,583 400,085 Tugu 1544,524 805,866 651,053 Total 5955,646 22710,719 9817,471

## 4. Kesimpulan
Penggunaan  metode Fuzzy  Logic tipe  Mamdani dengan  jenis  keanggotaan Gauss dalam  pemodelan ancaman  banjir  kota  Semarang  dapat  memberikan  hasil yaitu  sebesar  15,48%  dari  luasan  kota  Semarang mendapatkan klasifikasi kelas rendah, 59,01% dari luasan kota Semarang berada dalam klasifikasi kelas sedang, dan 25,51%  dari  luasan  kota  Semarang  terdampak  ancaman banjir kelas tinggi.
Berdasarkan  uji  validasi  dapat  diketahui  bahwa pemodelan  skor  dan  bobot  menggunakan fuzzy  logic memberikan  nilai  validasi  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  menggunakan  metode  katalog  bencana  Peta  Geo Hazard  dengan  GIS.  Hasil  nilai  validasinya  sebesar 54,84%  dibandingkan  dengan  metode  katalog  bencana yang hanya mempunyai nilai validasi sebesar 29,03%.
Sebaran  wilayah  yang  dominan  terdampak ancaman  banjir  kota  Semarang  pada  kelas  rendah  berada di  kecamatan  Tugu,  Mijen  dan  Tembalang.  Sedangkan wilayah yang berada dikelas sedang berada di kecamatan Gunungpati, dan yang terancam bencana banjir pada kelas tinggi didominasi pada wilayah di kecamatan Genuk.

## Ucapan terima kasih
Kepada  Fakultas  Teknik  Universitas  Diponegoro yang membiayai penelitian ini dengan sumber dana DIPA Fakultas  Teknik  UNDIP  2017  dan  ESRI  Indonesia  atas license  ArcGIS  10.4  dalam  membantu  pengolahan  dan analisa data spasial.

## Daftar Pustaka
Arifin,  S.,  Muslim,  M.A.,  &  Sugiman  (2015). Implementasi  Logika  Fuzzy  Mamdani  untuk Mendeteksi Kerentanan Daerah Banjir di Semarang Utara. Scientific Journal of Informatics . 2(2), 179-192
Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana  (2013) Indeks Risiko Bencana Indonesia (IRBI): Jakarta. Badan Penanggulangan  Bencana Daerah Kota  Semarang. (2015). Laporan  Kegiatan  Pengkajian,  Verifikasi, dan Rekonstruksi Pasca Bencana Kota Semarang . Semarang: Badan Penanggulangan Bencana Daerah Darmawan, M, & Theml, S. (2008). Katalog Methodologi Penyusunan Peta Geo Hazard Dengan GIS . Banda Aceh: Badan Rehabilitasi dan Rekonstruksi (BRR) NAD-Nias.Banda Aceh
Hidayat,  F.,  &  Rudiarto,  I.  (2013)  Pemodelan  Resiko Banjir  Lahar  Hujan  pada  Alur  Kali  Putih
Kabupaten Magelang. Teknik Perencanaan Wilayah Kota . 2(4) Kusumadewi,  S,  &  Purnomo,  H.  (2004). Aplikasi  Logika Fuzzy  untuk  Pendukung  Keputusan .  Yogyakarta: Graha Ilmu
Laksono,  D.  (2012). Penyusunan  Peta  Multi-Risiko Bencana  Di  Kabupaten  Bogor,  Jawa  Barat . Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta
Nayak,  P.C.,  Sudheer,  K.P.,  &  Ramasastri,  K.S.  (2005) Fuzzy  Computing  based  rainfall-runoff  model  for real time flood forecasting. Hydrological Processes . 19(4), 955-968
Nugraha  L.A.,  Santosa,  P.B.,  &  Aditya,  T.  (2015). Dissemination of tidal flood risk map using online map  in  Semarang. Procedia  Environmental Sciences , 23, 64–71. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2015.01.010
Nugroho,    J.A.,    Sukojo,  B.M.,  &  Sari,  I.L.    (2009).
Pemetaan  Daerah  Rawan  Longsor  dengan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis (Studi Kasus: Hutan Lindung kabupaten Mojokerto) .  Skripsi.  Surabaya:  Teknik  Geomati Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Nurhendro, R.H., & Marfai, M. A (2016). Pemodelan dan Analisa  Dampak  Banjir  Pesisir  Surabaya  Akibat Kenaikan Air Laut Menggunakan Sistem Informasi Geografis. Jurnal Bumi Indonesia. 5(4). Prahasta,  E.  (2001). Konsep-  Konsep  Dasar  Sistem Informasi Geografi . Bandung: Teknik Informatika Bandung
Saputro, N.,  & Putranto, T.H. (2013). Pemodelan Spasial Banjir  Luapan  Sungai  Menggunakan  Sistem Informasi  Geografis  dan  Penginderaan  Jauh  di FAS  Bodri  Provinsi  Jawa  Tengah. Jurnal  Bumi Indonesia . 2 (4)
Tribun Jateng (2016). Muncul genangan baru, banjir kota
Semarang  menyebar  di  38  kelurahan  di  11 kecamatan. Diakses dari
http://jateng.tribunnews.com/2016/12/20/muncul- genangan-baru-banjir-kota-semarang-menyebar-di- 38-kelurahan-di-11-kecamatan,  diakses  pada  10 April 2017
Wahyuningtyas,  A.,  Pahlevari,  J.E.,  Darsono,  S,  & Budieny,  H.  (2017)  Pengendalian  Banjir  Sungai Beringin  Semarang. Jurnal  Karya  Teknik  Sipil, 6(3)
Wibowo,  N.S.,  Setyohadi,  D.P.,  &  Rahmad,  H.,  (2016). Penggunaan Metode Fuzzy Dalam Sistem Informasi  Geografis  Untuk  Pemetaan  Daerah Rawan  Banjir  di  Kabupaten  Jember.  Seminar nasional  Hasil  Penelitian  dan  Pengabdian  kepada Masyarakat