## ORIGINAL ARTICLE

## Pemetaan Kerawanan Banjir Bandang di Kecamatan Dau, Kabupaten Malang Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process
Damar Panoto, Listyo Yudha Irawan, Syarah Dahlia, Gilang Aulia Herlambang, Annisa Nur Rasyidah
Prodi Geografi, Universitas Negeri Malang, Malang E-mail: damarpanoto@gmail.com
Diterima 18 Oktober 2020, Direvisi 14 November 2020, Disetujui Publikasi 30 Desember 2020

## Abstract
Flash flood is one of the disaster hazards in Kecamatan Dau, Kabupaten Malang. Recorded flash flood events occurred in 2002, 2012 and 2020. In 2002, the flash flood event caused 1 human fatality and 67 house-damage. As a disaster mitigation effort, this research tried to map the flash flood susceptibility class in Kecamatan Dau, Kabupaten  malang.  This  paper  used  AHP  (Analytic  Hierarchy  Process)  to  map  the  flash  flood  susceptibility class. There are four stages in this research process, namely: 1)  criterea parameter analysis, 2) AHP analysis, 3)  raster  data  reclassification,  and  4)  raster  data  calculation.  The  results  of  the  assessment  of  flash  floods susceptibility class are divided into five classes, which are: very low, low, moderate, high, very high. In general, Kacamatan Dau has a low to moderate class of flash flood with Desa Kucur with very high susceptibility class. On the other hand, Desa Mulyoagung and Landungsari are villages with the very low susceptibility class. The distribution  of  high  susceptibility class is at  a distance of  10—25 from drainage channels or rivers. While the very high class is at a distance of 0—10 from the drainage channels or rivers.
Keywords: Flashflood; Dau District; Analytic Hierarvhy Process

## Abstrak
Banjir  Bandang  merupakan  salah  satu  ancaman  bencana  di  Kecamatan  Dau,  Kabupaten  Malang.  Tercatat kejadian  bencana  banjir  bandang  terjadi  di  tahun  2002,  2012  dan  2020.  Tahun  2002  kejadian  banjir  bandang mengakibatkan satu orang korban meninggal dunia dan mengakibatkan 67 rumah rusak. Sebagai upaya mitigasi bencana, penelitian  ini  melakukan pemetaan tingkat kerawanan  banjir  bandang di  Kecamatan Dau, Kabupaten Malang. Pemetaan tingkat kerawanan banjir bandang dalam penelitian ini menggunakan metode AHP ( Analytic Hierarvhy Process ). Terdapat empat tahapan dalam proses penelitian ini, yaitu: 1) analisis parameter kriteria, 2) analisis  AHP,  3) reclassify data  raster,  dan  4)  kalkulasi  data  raster.  Hasil  penilai  tingkat  kerawanan  banjir bandang  di  bagi  menjadi  lima  kelas,  yaitu:  sangat  rendah,  rendah,  sedang,  tinggi,  sangat tinggi.  Secara  umum Kacamatan  Dau  memiliki  tingkat  baya  banjir  bandang  dengan  kelas  rendah  hingga  sedang.  Umumnya Kacamatan  Dau  memiliki  tingkat  kerawanan  banjir  bandang  dengan  kelas  rendah  hingga  sedang.  Tingkat kerawanan  banjir  bandang  sangat  tinggi  terdapat  pada  Desa  Kucur.  Sementara  itu,  tingkat  kerawanan  sangat rendah  ada  pada  Desa  Mulyoagung  dan  Landungsari.  Distribusi  tangkat  kerawanan  tinggi  berada  pada  jarak 10—25  dari  saluran  drainase  atau  sungai.  Sementara  kelas  sangat  tinggi  berada  pada  jarak  0—10  dari  saluran drainase atau sungai.
Kata Kunci: Banjir Bandang; Kecamatan Dau; Analytic Hierarvhy Process

## Artikel ilmiah Pendidikan Geografi

## A. Pendahuluan
Banjir  bandang  merupakan  suatu peristiwa  penggenangan  akibat  limpasan yang  keluar  dari  alur  sungai  disebabkan debit  sungai  yang  membesar  tiba-tiba hingga  melampaui  kapasitas,  memiliki kecepatan  aliran  tinggi  dan  biasanya membawa debris dalam alirannya (Mulyanto,  2012).  Sebelum  terjadinya banjir  bandang  biasanya  telah  terbentuk bendung  alami  akibat  adanya  longsoran dari  lereng-lereng  di  sepanjang  aliran sungai. Kondisi ini akan sangat memungkinkan  terjadinya  banjir  bandang ketika  terjadi  hujan  dengan  intensitas yang sangat tinggi (Wahyu, 2014).  Selain faktor  hujan,  kondisi  tanah  penyusun lereng,  vegetasi  dan  kemiringan  lereng juga mempengaruhi banjir bandang.
Kecamatan  Dau,  Kabupaten  Malang merupakan salah satu wilayah di Indonesia yang memiliki ancaman bencana  banjir  bandang.  Peristiwa  banjir bandang di Kecamatan Dau pernah terjadi pada  tahun  2002,  2012,  dan  2020.  Banjir bandang  tahun  2002  mengakibatkan kerusakan  dan  kerugian  yang  paling parah. Meliputi kerusakan pada jembatan, lahan pertanian dan pemukiman, kehilangan  harta  benda,  serta  memakan satu  korban  jiwa.  Sementara  itu,  banjir bandang  tahun  2012  dan  2020  memiliki tingkat  kerusakan  yang  lebih  ringan, yakni  mengakibatkan  kerusakan  lahan pertaninan, dan kehilangan harta benda.
Salah  satu  upaya  mitigasi  bencana adalah  melalui  penyediaan  peta  tingkat kerawanan  (Bui  et  al,  2019:  Popa  et  al, 2019).  Informasi  tingkat  kerawanan bencana berisi probabilitas atau kemungkinan  kejadian  bencana  di  masa mendatang.  Tingkat  keakuratannya  di pengaruhi  oleh  metode  analisis  yang digunakan.
Pemetaan  kerawanan  banjir  bandang dalam  penelitian  ini  menggunakan  model heuristik.  Model  heuristic  adalah  model
yang  berbasis  pengetahuan  (subjektif). Sebagai upaya mengurangi tingkat subjektifitas  dalam  melakukan  penilian, penulis  melakukan  survei  identifikasi karakteristik  banjir  bandang  tahun  2020. Model  heurisrik  telah  banyak  digunakan dalam pemetaan tingkat kerawanan bencana  (Mandal  dan  Maiti,  2015).  Salah satu  metode  analisis  yang  termasuk  ke dalam  model  heuristik  adalah  AHP ( Analytic Hierarchy Process ). AHP menjadi  salah  satu  model  statistik heuristic  yang  paling  popular  karena proses  penilian  pengaruh  tiap  kriteria  di dalamnya yang kompleks (Pourghasemi et al.,  2018).  Oleh  karena  itu,  penilaian kerawanan  banjir  bandang    dalam penelitian ini menggunakan metode AHP.

## B. Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian kualitatif  dengan  pendekatan  survei  dan SIG  (sistem  informasi  geografis).  Proses survei bertujuan untuk identifikasi karakteristik  banjir  bandang  di  tahun 2020,  hasilnya  akan  dijadikan  sebagai dasar  dalam  melakukan  penilaian  dalam AHP.  Sementara  itu,  SIG  digunakan sebagai  alat  dalam  melakukan  berbagai analisis  parameter  dan  visualisasi  hasil penlian  kerawanan  banjir  bandang  dalam penelitian ini.
Terdapat empat tahapan dalam proses penelitian ini, yaitu: 1) analisis parameter kriteria,  2)  analisis  AHP,  3)  reclassify data raster, 4) kalkulasi data raster. Secara umum  proses  penelitian  ini  dapat  di  lihat pada Gambar 1.

## Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  primer dan  data  sekunder.  Data  primer  diperoleh malalui  survei  sebagai  dasar  dalam melakukan karakterisasi banjir bandang di Kecamatan  Dau.  Adapun  data  sekunder adalah  curah  hujans,  peta  geologi  skala 1:50.000,  DEM  Alos,  dan  Google  Earth Imagery.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## Analisis Parameter Kriteria
Terdapat  empat  parameter  yang digunakan  dalam  pemetaan  kerawanan banjir bandang ini, meliputi: 1)  topografi, 2)  litologi,  3)  lingkungan,  dan  4) hidrologi.  Parameter  topografi  meliputi Topographic  Weatness  Index (TWI), Topographic  Pocition  Index (TPI), Slope Power  Index (SPI), aspect ,  dan slope (Costace,  2019;  Popa et  al ,  2019).
Parameter  topografi  tersebut  dihasilkan melalui proses analisis SIG menggunakan software QGIS  3.12,  dan  SAGA  GIS 2.3.2. Parameter hidrologi meliputi  curah hujan  dan  kerapatan  drainase  (Popa et  al , 2019). Adapun parameter litologi meliputi material permukaan dan parameter lingkungan  adalah  penggunaan  lahan (Popa et al , 2019).
Aspect atau  arah  hadap  lereng berimplikasi  pada  tingkat  kelambaban tanah  (Costache,  2019).  Tanah  yang lembab umumya memiliki tingkat infiltrasi  yang  lebih  rendah.  Sehingga terjadi limpasan permukaan (Gambar 2).
Gambar 2. Aspect
Convergence  Index menggambarkan kondisi  jaringan  hidrologi  permukaan (Gambar  3).  Nilai  negatif  artinya  terjadi konvergensi jaringan hidrologi sedangkan nilai  positif  menunjukan  adanya  zona interfluvial.  Parameter  ini  telah  umum digunakan untuk pemetaan tingkat kerawanan banjir bandang (Zaharia et al., 2015).
Nilai Slope berdampak  pada  kontrol aliran  permukaan  dan  akumulasi  air (Zaharia  et  al.,  2017).  Adapun Plan Curvature (5)  dan Profile  Curvature (6) berimplikasi pula pada aliran permukaan.
Plan Curvature
dan
Profile Curvature membagi  medan  menjadi  tiga bagian.  Meliputi concave , convex ,  dan flat .  Nilai  positif  yang  semakin  tinggi adalah convex . Sementara itu, minus yang lebih  rendah  adalah concave dan  nilai yang mendekati nol adalah flat .
Gambar 3. Convergence Index
Gambar 4. Slope
Gambar 5. Plan Curvature
Topographic  Position  Index  (Gambar  7) mencerminkan  perbedaan  titik  ketinggian suatu  tempat  dengan  area  sekitarnya.  Melalui nilai  Topographic  Position  Index  dapat terlihat bagian lembang, lereng dan igir  suatu medan (Bachri et al., 2019).
Gambar 7. Profile Curvature
Slope  power  index  (Gambar  9) mengindikasikan kuatnya aliran permukaan  pada  suatu  medan.  Semakin nilai  slope  power  index  maka  semakin tingi pula kekuatan aliran permukaan pada lokasi tersebut.
Gambar 8. Topographic Position Index
Topographic  Wetness  Index (Gambar 10)  mengindikasikan  tingkat  kebasahan pemukaan  tanah.  Hal  ini    berkaitan dengan  akumulasi  air.  Apabila  nilainya semakin  tinggi  maka  memungkingan terdapat  genangan  atau  aliran  pemukaan dalam intensitas yang tingi pada area ini.
Jarak  dari  drainasi  (Gambar  11)  di bentuk  menggunakan  analisis buffer pada software  QGIS  3.12.  Kawasan  yang semakin  dekat  dengan  drainase  akan semakin rawan. Hal ini  berkaitan dengan akumulasi aliran air di pemukaan.
Penggunaan  lahan  (Gambar  12)  dan litologi (Gambar 13) akan sangat mempengaruhi  tingkat  infiltrasi.  Semakin rendah  tingkat  infiltrasi  berdampak  pada tingginya  aliran  permukaan.  Penggunaan lahan seperti padang rumput dan
pemukiman  adalah  jenis  penggunaan lahan  yang  menjadikan  tingkat  infiltrasi semakin  rendah.  Semetara  pada  litologi seperti  batuan  lempung  dan  batuan lainnya  yang  bersifat impermeable akan mengakibatkan  semakin  banyak  limpasan permukaan.
Gambar 9. Slope Power Index
Gambar 10. Topographic Wetness Index
Gambar 11. Jarak dari Drainase
Gambar 12. Penggunaan Lahan
Gambar 13. Penggunaan Lahan
Gambar 14. Curah Hujan

## Analisis AHP
Penerapan  AHP  mempertimbangkan perbandingan  keputusan,  komposisi,  dan prioritas kebijakan untuk proses pembobotan. Metode AHP menggunakan tiga  proses  utama,  yaitu  1)  membuat matriks perbandingan (Pariwise Comparison  Matrix), 2) menghitung skala prioritas dengan nilai standarisasi 0 sampai  1,  3)  dan  mempertimbangkan perbandingan  konsistensi  (Malczewski,
1999).
Dalam membuat matriks perbandingan, metode AHP
menggunakan  skala  antara  0-9  untuk menilai  secara  relatif  antara  dua  kriteria (Pourghasemi et al., 2014).
Tabel 1. Pairwase Comparison Matrix Parameter Kerawanan Banjir Bandang Parameter Topografi Hidrologi Lingkungan Skala Prioritas Topografi 1 1/3 2 0.252 Hidrologi - 1 3 0.589 Lingkungan - - 1 0.159 CR = 0.046

## 1. Topografi
Tabel 2. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Profile Curvature Profile Curvature (1) (2) (3) (4) (5) Skala Prioritas < -0.03 (1) 1 2 2 3 5 0.375 -0.03 - (-0.01) (2) - 1 2 3 4 0.274 -0.01 - 0.0 (3) - - 1 2 3 0.180 0.00 - 0.01 (4) - - - 1 2 0.108 > 1 (5) - - - 0.5 1 0.063 CR = 0.016
Tabel 3. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Plan Curvature Plan Curvature (1) (2) (3) Skala Prioritas < -0.36 (1) 1 2 3 0.539 -0.36 - 0.01 (2) - 1 2 0.297 0.01 - 0.39 (3) - - 1 0.164 CR = 0.007
Tabel 4. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Aspect Aspect (1) (2) (3) (4) (5) Skala Prioritas Datar (1) 1 1/3 1/3 1/3 0.2 0.061 Utara, Selatan (2) - 1 2 1/2 0.333333 0.162 Barat, Barat Laut, Barat Daya (3) - - 1 1/3 0.333333 0.119 Timur Laut, Tenggara (4) - - - 1 0.333333 0.232 Timur (5) - - - - 1 0.426 CR = 0.050
Tabel 5. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Topographic Position Index Topographic Position Index (1) (2) (3) (4) (5) Skala Prioritas < -5.8 (1) 1 2 2 3 5 0.375 -5.8 - (-0.3) (2) - 1 2 3 4 0.274 -0.3 - 0.0 (3) - - 1 2 3 0.180 0.00 - 0.3 (4) - - - 1 2 0.108 0.3 - 7.4 (5) - - - - 1 0.063 CR = 0.016
Tabel 6. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Topographic Wetness Index Topographic Wetness Index (1) (2) (3) (4) (5) Skala Prioritas 3.1 (1) 1 1/2 1/3 1/4 1/5 0.062 6.0 (2) - 1 1/2 1/3 1/4 0.099 8.9 (3) - - 1 1/2 1/3 0.161 11.8 (4) - - - 1 1/2 0.262 14.7 (5) - - - 2 1 0.416 CR = 0.015
Tabel 7. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Slope Slope (1) (2) (3) (4) (5) Skala Prioritas 3° (1) 1 0.5 1/3 1/4 1/5 0.062 3 - 7° (2) - 1 0.5 1/3 1/4 0.099 7 - 15° (3) - - 1 1/2 1/3 0.161 15 - 25° (4) - - - 1 1/2 0.262 >25° (5) - - - - 1 0.416 CR = 0.015
Tabel 8. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Slope Convergence Index (1) (2) (3) (4) (5) Skala Prioritas < -89 (1) 1 2 2 3 5 0.375 -89.8 - (-43.9) (2) - 1 2 3 4 0.274 -43.9 - 1.9 (3) - - 1 2 3 0.180 1.9 - 47.8 (4) - - - 1 2 0.108 47.8 - 93.7 (5) - - - - 1 0.063 CR = 0.016

## 2. Hidrologi
Tabel 9. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Jarak dari Drainase Jarak dar Drainase (1) (2) (3) (4) Skala Prioritas 0 - 5 m (1) 1 2 3 5 0.482 5 - 10 m (2) - 1 2 3 0.272 10 - 15 (3) - - 1 2 0.158 > 15 (4) - - - 1 0.088 CR = 0.005
Tabel 10. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Stream Power Index Stream Power Index (1) (2) (3) (4) (5) Skala Prioritas 0 (1) 1 1/2 1/3 1/4 1/5 0.062 154,314,336 (2) - 1 1/2 1/3 1/4 0.099 308,628,672 (3) - - 1 1/2 1/3 0.161 462,943,008 (4) - - - 1 1/2 0.262 617,257,344 (5) - - - - 1 0.416 CR = 0.015
Tabel 11. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Curah Hujan Curah Hujan (1) (2) (3) (4) (5) Skala Prioritas 2099 - 2122 (1) 1 2 2 3 5 0.375 2075 - 2099 (2) - 1 2 3 4 0.274 2053 - 2075 (3) - - 1 2 3 0.180 2033 - 2053 (4) - - - 1 2 0.108 < 2033 (5) - - - 0.5 1 0.063 CR = 0.016

## 3. Lingkungan
Tabel 12. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Material Permukaan Litologi (1) (2) (3) Skala Prioritas Breksi Gunung Api, Tuf, dan Anglomerat (1) 1 2 3 0.539 Breksi Gununggapi, Tuf, Breksi Tufan, dan Anglomerat (2) - 1 2 0.297 Breksi Gununggapi  dan Tuf (3) - - 1 0.164 CR = 0.007 Tabel 13. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Penggunaan Lahan Penggunaan Lahan (1) (2) (3) (4) (5) Skala Prioritas Hutan (1) 1 1/3 0.5 1/2 1/3 0.089 Sawah/Ladang (2) - 1 2 1/2 1/2 0.203 Perkebunan (3) - - 1 1/2 1/2 0.139 Pemukiman (4) - - - 1 1/3 0.168 Padang Rumput (5) - - - - 1 0.402 CR = 0.009 Reclassify Data Raster
Seluruh  proses  analisis  data  spasial yang berupa kriteria-kriteria tiap parameter  berbasis  data  model  raster. Menggunakan  resolusi  spasial  12  m mengikuti  resolusi  spasial  data  DEM ALOS  Palsar. Reclssify (mereklasifikasi) data  raster  disini  adalah  merubah  nilai piksel nilai asal tiap kriteria menjadi nilai baru hasil AHP berupa skala prioritas.

## Kalkulasi Data Raster
Kalkulasi  data  raster  dilakukan menggunakan software QGIS 3.12
dengan tools Raster Calculator. Menggunakan rumus:
𝐿 𝑝 = (𝑋 1 (𝑦 1 +. . . 𝑦 𝑛 ))+. . . +(𝑋 𝑛 (𝑦 1 +. . . 𝑦 𝑛 ))
Dimana 𝐿 𝑝 adalah probabilitas longsor; 𝑋 𝑛 adalah  skala  propritas  pramater;  dan 𝑦 𝑛 adalah nilai skala prioritas kriteria.

## C. Hasil Penelitian dan Pembahasan
Karakteristik banjir bandang di Kecamatan Dau
Banjir  bandang  di  Kecamatan  Dau berasal  dari  luapan  Sungai  Lo.  Material yang  terbawa  oleh  aliran  umumnya berupa  lumpur,  pasir,  batu,  dan  kayu (Gambar  16)  .  Gambar  15  merupakan hasil pemetaan kejadian banjir bandang di tahun 2020.
Hasil  identifikasi  karakteristik  banjir bandang  menunjukan  tingkat  kerusakan paling parah berjarak kurang dari 5 m dari badan  sungai.  Tingkat  kerusakannya kemudian  semakin  berkurang  apabila semakin menjauhi badan sungai.
Gambar 15. Area Terpapar Banjir Bandang di Kecamatan Dau pada Januari, 2020
Penggunaan  lahan  padang  rumput  dan sawah/ladang merupakan jenis penggunaan lahan dengan tingkat kerawanan  yang  tinggi.  Apabila  dilihat dari  kondisi  medan  wilayah  terdampak merupakan lembah.

## Tingkat  Kerawanan  Banjir  Bandang Kecamatan Dau, Kabupaten Malang
Hasil  pemetaan  kelas  kerawanan banjir  bandang  di  Kecamatan  Dau  dalam penelitian  ini  terbagi  menjadi  lima  kelas kerawanan,  yaitu:  sangat  rendah,  rendah, sedang, tinggi, sangat tinggi (Gambar 17). Kelas  kerawanan  rendah  ditandai  dengan warna  hijau  tua,  rendah  warna  hijau muda,  sedang  dengan  warna  kuning, orange  dengan  klasifikasi  tinggi  serta merah  dengan  klasifikasi  sangat  tinggi.
Tingkat kerawanan sangat tinggi ditunjukkan  pada  daerah  kucur,  tingkat kerawanan  sangat  rendah  ada  pada  desa mulyoagung  dan  landungsari.  Hal  ini diketahui  bahwa  letak  desa  kucur  berada pada  lereng  atas  hingga  lereng  tengah Gunung Kawi.
Secara  umum  Kacamatan  Dau memiliki  tingkat  baya  banjir  bandang dengan  kelas  rendah  hingga  sedang. Distribusi tingkat kerawanan tinggi hingga  sangat  tinggi  berada  pada  lereng tengah  hingga  atas  dari  Gunung  Kawi. Lebih detail, kerawanan tinggi berada ada jarak  10  –  25  dari  saluran  drainase  atau sungai.  Sementara  kelas  sangat  tinggi berada  pada  jarak  0  –  10  dari  saluran drainase atau sungai.
Gambar 16. Material kayu dan batu (a,b) serta lumpur dan pasir (c) dari Banjir Bandang Tahun 2020

## Gambar 17. Peta Kerawanan Banjir Bandang Kecamatan Dau, Kabupaten Malang

## D. Kesimpulan dan Saran
Secara  umum  Kacamatan  Dau memiliki tingkat kerawanan banjir bandang  dengan  kelas  rendah  hingga sedang. Tingkat kerawanan banjir bandang sangat tinggi  terdapat pada Desa Kucur.  Sementara  itu,  tingkat  kerawanan sangat rendah ada pada Desa Mulyoagung dan Landungsari. Kerawanan  tinggi berada  pada  jarak  10  –  25  dari  saluran drainase  atau  sungai.  Sementara  kelas sangat tinggi berada pada jarak 0 – 10 dari saluran drainase atau sungai.

## Daftar Pustaka
Bachri,  S.,  Sumarmi.,  Irawan,  L.Y.,
Utaya, S., Nurdiansyah, F.D., Nurjanah, A.E., Tyas, L.W., Adillah,  A.A.,  Purnama,  D.S., (2018), Landslide  Susceptibility
Mapping  (LSM)  in  Kelud  Volcano Using Spatial Multi-Criteria
Evaluation.  Conf.  Series:  Earth  and Environmental Science, 273. doi:10.1088/1755-1315/273/1/0120 14
Bui,  D.T.,  Tsangaratos,  P.,  Ngo,  P.T.,
Pham,  T.D.,  Pham,  B.T.  (2019). Flash Flood Susceptibility Modeling Using  an  Optimized  Fuzzy  Rule Based  Feature  Selection  Technique and Tree Based Ensemble Methods. Science  of  The  Total  Environment,
668 (2019), 1038-1054.
Costache, R. (2019). Flash-flood Potential
Assessment  in  the  Upper  Sector  of Prahova River Catchment (Romania): A comparative
Approach  Between  Four  Hybrid Models. Science  of  the  Total Environment, 659 , 115—1134.
Malczewski, J. (1999). GIS and Multicriteria  Decision  Analysis. New Jersey: Jhon Wiley & Son
Mandal,  S.,  &  Maiti,  R.,  (2015). Application of Analytical Hierarchy Process (AHP) and Frequency Ratio
(FR)  Model  in  Assessing  Landslide Susceptibility  and  Risk.  Singapore: Springer.
Mulyanto, H.R. (2012). Petunjuk Tindakan  dan  Sistem  Mitigasi Banjir Bandang . Semarang: JICA.
Popa,  M.C.,  Peptenatu,  D.,  Draghici,  C.,
&  Diaconu,  D.C.,  (2019).  Flood Hazard  Mapping  Using  the  Flood and  Flash  Flood  Potential  Index  in the Buzau River Catchment,
Romania. Water 2019, 11, 2116.
Pourghasemi  H  R,  &  Pradhan  B,
Gokceoglu  C,  Mohammadi  M  and Moradi H R. (2013). Application of weights-of-evidence  and  certainty factor  models  and  their  comparison in  landslide  susceptibility  mapping at  Haraz  watershed,  Iran. Arab.  J. Geosci, 6, 2351 – 65
Wahyu.
(2014). Banjir bandang
Mendadak  Penyebab  dan  Upaya
Mengatasinya,
http://green.kompasiana.com/iklim/
2014/01/16/banjir-bandang- mendadak-penyebabdan upaya- mengatasinya  628345.html,  diakses
April 2020.
Zaharia, L., Costache, R., Pr ă v ă lie, R., &
Minea,  G.,  (2015).  Assessment  and mapping  of fl ood  potential  in  the Sl ă nic  catchment  in  Romania.  J . Earth Syst. Sci. 124 (6), 1311 – 1324.
Zaharia, L., Costache, R., Pr ă v ă lie, R., & Ioana-Toroimac, G., 2017. Mapping fl ood and fl ooding potential indices: a methodological approach to identifying  areas  susceptible  to fl ood and fl ooding risk. Case study: the  Prahova  catchment  (Romania). Front. Earth Sci. 11 (2), 229 – 247.