## KAJIAN RISIKO BANJIR SUNGAI BIYONGA DI KABUPATEN GORONTALO
Mutia 1 , Ana Nurganah Chaidar 2 , Anne Putri Pratiwi 3 , Arvin Kresnaufal 4
1,2,3Program Studi Magister Pengelolaan Sumber Daya Air, Fakultas Teknik Sipil dan
Lingkungan, Institut Teknologi Bandung
4 Kelompok Keilmuan Teknik Sumber Daya Pengairan, Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung email: mutiamach@gmail.com

## ABSTRACT
Almost  all  areas  in  Gorontalo  Province  are  flooded  every  year.  One  of  the  affected  areas  is Limboto  District,  Gorontalo  Regency.  This  flood  causes  residential  areas,  office  buildings, agriculture, public facilities to be submerged and threatens lives. A flood risk study is needed to obtain an index of threats, vulnerabilities, losses and capacities that arise due to flood disasters. In this study, BNPB Regulation No. 2 of 2012 is used as a guideline for determining the index and Flood  Risk  Level.  Regional  rainfall  is  calculated  using  the Thiessen  Polygon  method,  while  the planned flood discharge uses Q25th with the SCS method. Discharge data validation is carried out by overlaying inundation and flood height data with flood event data obtained from BWS Sulawesi II Gorontalo. The 25-year return period flood in the Biyonga River is 129.16 m3/s. The results of hydrological  calculations  are  used  in  flood  modeling  using  HEC-RAS  2D. The  modelling  result map  is  a  map  of  the  flood  inundation  area  of  136.12  ha  in  4  sub-districts,  namely  Hepuhulawa, Hunggaluwa,  Kayu  Bulan,  and  Kayu  Merah.  The  results  of  the  loss  and  capacity  index  scoring showed that Hunggaluwa  sub-district has the  highest level  of flood threat compared to the other three  (3)  sub-districts.  Based  on  the  assessment  of  the  level  of  threat,  loss  and  resilience,  the highest level of flood risk is in Hunggaluwa Sub-district is a high-risk.

## Keywords: Biyonga River, Flood, Risk, HEC-RAS, BNPB Regulation

## ABSTRAK
Hampir  seluruh  wilayah  di  Provinsi  Gorontalo  banjir  setiap  tahunnya,  Salah  satu  wilayah  yang terdampak  yaitu  Kecamatan  Limboto,  Kabupaten  Gorontalo.  Banjir  ini  menyebabkan tergenangnya  pemukiman  penduduk,  gedung  perkantoran,  pertanian,  fasilitas  umum  serta mengancam  nyawa.  Perlu  dilakukan  kajian  risiko  banjir  untuk  mendapatkan  indeks  ancaman, kerentanan,  kerugian  dan  kapasitas  yang  muncul  akibat  bencana  banjir.  Dalam  kajian  ini  Perka BNPB No.2 Tahun 2012 digunakan sebagai pedoman penentuan indeks dan Tingkat Risiko Banjir. Curah  hujan  wilayah  dihitung  menggunakan  metode  Poligon  Thiessen,  sedangkan  debit  banjir rencana  menggunakan Q25th dengan  metode  SCS. Validasi data  debit dilakukan dengan overlay data genangan dan tinggi banjir dengan data kejadian banjir yang diperoleh dari BWS Sulawesi II Gorontalo. Banjir kala ulang 25 tahun di Sungai Biyonga  adalah 129.16 m 3 /s. Hasil perhitungan hidrologi  digunakan  dalam  pemodelan  banjir  dengan  menggunakan    HEC-RAS  2D.  Peta    hasil pemodelan  berupa  peta  luas  genangan  banjir  136.12  ha  di  4  kelurahan  yaitu  Hepuhulawa, Hunggaluwa,  Kayu  Bulan,  dan  Kayu  Merah.  Hasil  skoring  indeks  kerugian  dan  kapasitas diperoleh bahwa kelurahan Hunggaluwa memiliki tingkat ancaman banjir yang tertinggi dibanding tiga  (3)  kelurahan  lainnya.  Berdasarkan  penilaian  tingkat  ancaman,  kerugian  dan  ketahanan, tingkat risiko banjir tertinggi berada di Keluarahan Hunggaluwa dengan tingkat risiko tinggi.
Kata Kunci : Sungai Biyonga, Banjir, Risiko, HEC-RAS, PERKA BNPB
1. PENDAHULUAN
Provinsi  Gorontalo  memiliki  luas  wilayah  12.435  km²  dengan  jumlah  penduduk sebanyak 1.180.948 jiwa dengan kepadatan penduduk sebesar 105 jiwa/km² (BPS, 2022).  Provinsi  Gorontalo  terdiri  dari  5  kabupaten  dan  1  kota.  Bentuk  bentang alam dan permukaan tanah di wilayah ini sebagian besar adalah perbukitan, oleh karenanya Gorontalo memiliki banyak gunung dengan ketinggian yang beragam. Selain  itu  kondisi  tektonik  wilayah  ini  juga  dilintasi  oleh  sesar  Gorontalo  yang melewati Kota.
Berdasarkan  dari  data  yang  dihimpun  dari  DIBI  BNPB  data  dari  BPBD  selama periode  10  tahun  terakhir  provinsi  Gorontalo,  dari  tahun  2018-2022,  telah mengalami  sebanyak  169  kejadian  bencana.  Berdasarkan  informasi  dari  BWS Sulawesi II salah satu daerah yang sering mengalami banjir, yaitu di hilir Sungai Biyonga.  Tercatat  banjir  ini  terjadi  2  kali  dalam  sebulan  pada  tahun  2022  dan merusak  infrastruktur,  menyebabkan  kerusakan  pada  pemukiman  penduduk, gedung  perkantoran,  pertanian  dan  fasilitas  umum  lainnya  di  daerah  tersebut. Adapun  permasalahan  yang  menjadi  fokus  utama  penelitian  yaitu  berada  di sekitaran Sungai Biyonga, kabupaten Gorontalo.
Pengelolaan  sumber  daya  air  di  wilayah  Sungai  Biyonga  menjadi  penting  untuk dikaji  karena  adanya  pergeseran  musim,  perubahan  intensitas  hujan  dan  tingkat pertumbuhan  Kabupaten  yang  semakin  tinggi  tiap  tahunnya.  Adapun  dari  segi lingkungan  kondisi  hutan  di  DAS  bagian  hulu  mengalami  kerusakan  dan penurunan  kualitas  akibat  perubahan  tataguna  lahan.  Banjir  yang  terjadi mengangkut  sedimentasi  dari  hulu  tersebut  membuat  hilir  sungai  ditempati  oleh masyarakat.  Sungai  Biyonga  merupakan  salah  satu  sungai  penyebab  banjir  di DAS  limboto  dimana  banjir  sering  terjadi  pada  malam  hari,  sehingga  tidak  bisa diadakan  persiapan  untuk  melakukan  pengukuran  aliran  banjir,  terutama  pada musim  hujan,  banjir  akan  menenggelamkan  rumah-rumah  penduduk,  lahan  dan membahayakan keselamatan penduduk sekitar.
Banjir  yang  diakibatkan  oleh  meluapnya  Sungai  Biyonga  secara  garis  besar disebabkan  oleh  kondisi  vegetasi  di  daerah  hulu  sudah  tidak  alami  lagi  akibat pembukaan  hutan  untuk  keperluan  pertanian  jagung  dan  kondisi  di  daerah  hilir dimana volume tampungan sungai tidak memadai karena bibir sungai sudah rapat dengan pemukiman penduduk. Perubahan tata guna di sekitar Sungai Biyonga ini menyebabkan banjir terjadi setiap tahunnya dan merugikan kawasan permukiman yang ada di sekitarnya. Maka itu perlu dilakukan studi peburunan risiko bencana dan pengendalian banjir di hilir Sungai Biyonga, Kabupaten Gorontalo.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Perhitungan Curah Hujan Wilayah
Perhitungan  curah  hujan  wilayah  perlu  dilakukan  dalam  penyusunan rancangan  pemanfaatan  dan  pennendalian  banjir.  (Sosrodarsono  &  Takeda, 1977).  Metode  yang  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  curah  hujan wilayah  di  daerah  aliran  Sungai  biasanya  menggunakan  3  metode,  yaitu
metode  rata-rata  aritmatik  (aljabar),  metode  Poligon  Thiessen  dan  metode Isohyet (Loebis, 1987).
a. Rata-Rata Aritmatik (Aljabar)
Metode  rerata  aritmatika  digunakan  ketika  memenuhi  asumsi  bahwa  hujan yang terjadi pada satu kawasan bersifat homogeneous. Akurasi dari metode ini merupakan yang terendah. Hujan rerata sangat sederhana yaitu hanya mencari rerata curah hujan yang diukur di setiap titik pengukuran dalam satu kawasan dengan menggunakan persamaan:
𝑃̅ = 𝑃 1 +𝑃 2 +⋯.+𝑃 𝑛 𝑁 = 1 𝑁 ∑ 𝑃 1 𝑁 𝑖=1 (1)
dimana : 𝑃̅ = Hujan rata-rata (mm)
𝑃 1 , 𝑃 2 , 𝑃 𝑛 = Besar hujan stasiun 1, 2, sampai n (mm)
N = Banyak stasiun
Poligon Thiessen
Metode  polygon  Thiessen  didasarkan  pada  distribusi  sebaran  hujan  pada suatu  wilayah  yang  dengan  mengacu  pada  pengukuran  di  stasiun  hujan wilayah  tersebut.  Pengaruh  suatu  areal  direpresentasikan  oleh convex polygon .  Poligon  tersebut  didapatkan  dengan  membagi  areal  menjadi segmen-segmen  yang  saling  berhubungan  dari  masing-masing  staisun  hujan (titik pengukuran) dengan stasiun pengukuran terdekatnya.
Gambar 2.1 Poligon Thiessen
Proses analisis metode polygon Thiessen yaitu:
𝑃̅ = 𝑃 1 𝐴 1 +𝑃 2 𝐴 2 +⋯+𝑃 𝑛 𝐴 𝑛 𝐴 1 +𝐴 2 +⋯+𝐴 𝑛 (2)
dimana :
𝑃̅ = Hujan rata-rata (mm)
𝑃 1 , 𝑃 2 , 𝑃 𝑛 = Besar hujan stasiun 1, 2, sampai n (mm)
𝐴 1 , 𝐴 2 , 𝐴 𝑛 = Luas wilayah diwakili oleh stasiun 1, 2, sampai n

## 2.2 Debit Banjir Rencana
Banjir  Rencana  dengan  periode  ulang  tertentu  dapat  dihitung  dari  data  debit banjir  atau  data  hujan.  Apabila  data  debit  banjir  tersedia  cukup  Panjang (>20tahun),  debit  banjir  dapat  langsung  dihitung  dengan  metode  analisis probabilitas Gumbel, Log Pearson atau Log Normal. Sedang apabila data yang tersedia  hanya  berupa  data  hujan  dan  karakteristik  DPS,  metode  yang disarankan untuk digunakan adalah metode hidrograf satuan/ unit hidrograf.

## 2.3 Hidrograf Banjir
Hidrograf merupakan visualisasi perubahan besaran parameter hidrologi terhadap  waktu  kejadiannya.  Parameter  yang  dimaksud  antara  lain:  tinggi hujan,  tinggi  muka  air  dan  debit  sungai.  Hidrograf  adalah  suatu  grafik  yang menunjukkan  hubungan  antara  TMA,  debit,  kecepatan,  atau  karakteristik aliran air terhadap waktu (Indarto, 2016).
Metoda  hidrograf  satuan  sintetis  yang  saat  ini  umum  digunakan  di Indonesia  antara  lain  adalah  metoda  Snyder-SCS,  Snyder-Alexeyev, Nakayasu, GAMA-1, HSS-αβγ dan Limantara. Selain itu Program HEC-HMS (pengembangan dari program HEC-1) juga sangat umum digunakan. Metoda Snyder-SCS, Snyder Alexeyev, Nakayasu dikembangkan diluar negeri, sedang metoda perhitungan hidrograf satuan sintetis  yang pertama dikembangkan di Indonesia  adalah  metoda  HSS  Gama-1  yang  dikembangkan  di  Universitas Gajah  Mada  (Harto,  1993).  Selanjutnya  dikembangkan  metode  HSS  αβγ  di Institut  Teknologi  10  November  (Lasidi  et.al,  2003)  dan  HSS  Limantara  di Universitas Brawijaya (Lily, 2008).

## 2.4 Pemodelan Hidraulika
Analisis  hidraulika  sungai  dimaksudkan  untuk  mengetahui  kapasitas tampung alur sungai serta profil muka air banjir rencana dengan berbagai kala ulang.  Analisis  hidraulik  akan  menghitung  seberapa  jauh  pengaruh pengendalian  banjir  secara  struktural  terhadap  tinggi  muka  air  banjir  dan luapan banjir yang terjadi. Perhitungan analisis hidraulik sungai dalam kajian ini    menggunakan  software  Hydrologic  Engineering  Centre  -  River Analysis System  (HEC  -  RAS)  yang  dikembangkan  oleh  Hydrologic  Engineering Center milik U.S Army Corps of Engineer.
Pemodelan hidrolik akan menganalisis dan mencari nilai kedalaman dan kecepatan  aliran  sepanjang  alur  yang  merupakan  hasil  inputan  debit  sebagai syarat  batas.  Pada  pemodelan  1  dimensi  terdapat  komponen  dalam menentukan profil muka air pada aliran permanen ( steady flow ), simulasi pada aliran  tak  permanen  ( unsteady  flow ).  Sedangkan  pada  pemodelan  2  dimensi terdapat  komponen  dalam  menentukan  luas  dan  kedalaman  genangan  yang diakibatkan  oleh  banjir.  Komponen  –  komponen  tersebut  menggunakan  data geometri, data Digital  Elevation Model  (DEM),  routing hidrolika  yang sama dan beberapa fitur desain hidraulik yang dapat dilakukan setelah mengetahui profil muka air.

## 2.5 Kajian Risiko Banjir
Pengkajian  risiko  bencana  merupakan  sebuah  pendekatan  untuk memperlihatkan  potensi  dampak  negatif  yang  mungkin  timbul  akibat  suatu
potensi  bencana  yang  melanda.  Dalam  analisis  risiko  banjir  ada  beberapa tahapan perhitungan parameter seperti tingkat ancaman, tingkat kerugian, dan tingkat kapasitas (Farin, dkk, 2020). Menurut Perka BNPB No.2 Tahun 2012 kajian  risiko  bencana  dapat  dilaksanakan  dengan  menggunakan  pendekatan sebagai berikut:

## 𝑅𝑖𝑠𝑖𝑘𝑜 𝐵𝑒𝑛𝑐𝑎𝑛𝑎  ≈ 𝐴𝑛𝑐𝑎𝑚𝑎𝑛 𝑥
𝐾𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡𝑎𝑛𝑎𝑛 𝐾𝑎𝑝𝑎𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 (3)

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
DAS Biyonga terletak di Kecamatan Limboto, Kabupaten Gorontalo dan bermuara  di  Danau  Limboto.  Sungai  Biyonga  memiliki  luas  DAS  sebesar 75,52 km² dan Panjang sungai utama 33,6 km. Alur Sungai Biyonga melewati beberapa kelurahan yang berada pada wilayah Kecamatan Limboto antara lain Kelurahan Kayu Merah, Kelurahan Kayu Bulan, Kelurahan Hepuhulawa dan Kelurahan Hunggaluwa. Sungai Biyonga sering kali meluap. Meluapnya air di Sungai  Biyonga  menyebabkan  kerugian  berupa  kerusakan  dan  terendamnya rumah penduduk, infrastruktur pemerintahan serta sarana dan prasarana umum lainya  (sekolah,  rumah  sakit,  tempat  ibadah,  jalan,  pasar,  pertokoan  dan  lain sebagainya).

## Gambar 3.1 Lokasi Kajian DAS Biyonga

## 3.1 Pengumpulan data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  data  sekunder  yang bersumber  dari  berbagai  instansi  pemerintahan  yaitu  BPS  Kabupaten Gorontalo,  BWS  Sulawesi  II  Gorontalo,  BPBD  Kabupaten  Gorontalo,  Dinas Pertanahan  Provinsi  Gorontalo,  Kementerian  Lingkungan  Hidup  Dan Kehutanan dan website tanahair.indonesia.go.id
3.2 Tahapan Penelitian Gambar 3.2 Alur Penelitian
4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Analisis Curah Hujan
Perhitungan  curah  hujan  wilayah  pada  DAS  Biyonga  menggungakan metode  Poligon  Thiessen  karena  ada  4  stasiun  pencatatan  hujan  yang berpengaruh dan berada di sekitar DAS Biyonga. Berikut ini Poligon Thiessen pada DAS Biyonga dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

## Gambar 4.1 Poligon Thiessen Das Biyonga
Selanjutnya  dapat  digunakan  untuk  mengalisis  curah  hujan  wilayah Penentuan curah hujan wilayah tiap tahun dihitung dari curah hujan tertinggi tiap pos  hujan  untuk  mengetahui  hujan  yang  jatuh  pada  stasiun  mana  yang  paling berpengaruh.
Tabel 4.1 Hasil perhitungan curah hujan wilayah DAS Biyonga
Perhitungan  curah  hujan  rancangan  menggunakan  analisis  distribusi frekuensi  dan  probabilitas.  Metode  yang  digunakan  adalah  distribusi  frekuensi Normal, Log Normal, Gumbel dan Log Pearson Tipe III. Berikut ini adalah hasil dari analisis frekuensi untuk curah hujan di DAS Biyonga.
2013 91.09 2014 113.67 2015 71.41 2016 121.29 2017 123.29 2018 93.02 2019 55.62 2020 109.27
2021 72.44
2022 120.63 Tahun Curah Hujan Wilayah (mm)

## Tabel 4.2 Analisis Curah Hujan Rencana

## 4.2 Pemodelan Banjir
Hasil  perhitungan  debit  banjir  rencana  menggunakan  beberapa  metode hidrograf  satuan  sintetik  selanjutnya  dibandingkan  dengan  debit  observasi untuk menentukan hidrograf satuan sintetik mana yang akan di gunakan dalam memodelkan banjir pada Hec-Ras 6.2.
Gambar 4.2 Geometrik Pemodelan Hec-RAS 1D/2D
Pada bagian hulu Sungai Biyonga terdapat Boundary Conditions berupa Flow  Hydrograph dan Normal  Depth. Boundary  condition  Inflow dipasang pada  hilir  bendungan  kayu  merah  biyonga  dimana  bendungan  memiliki pengaruh terhadap aliran sungai, namun data teknis dari bendungan tidak ada. Jadi  agar  bendungan  tidak  memiliki  pengaruh, inflow diletakkan  setelah bendungan  biyonga.  Dari  hasil  pemodelan  di  peroleh  luas  genangan  sebesar 136.12  ha  di  4  kelurahan  yaitu  Hunggaluwa,  Hepuhulawa,  Kayu  Bulan  dan Kayu Merah.
Normal LogNormal Gumbel LogPearson III 1 2 97.17 94.13 93.89 97.73 2 5 117.57 118.62 122.82 119.07 3 10 128.24 133.86 141.97 129.49 4 25 139.61 152.27 166.17 139.69 5 50 146.96 165.49 184.13 145.72 6 100 153.56 178.36 201.95 150.72 7 1000 172.08 220.01 260.84 158.37 Hujan Rencana (mm) T No.
Gambar 4.3 Hasil Pemodelan Banjir Q25

## 4.3 Analisis Risiko Bencana Banjir
a. Indeks Ancaman
Dari  Hasil  pemodelan  kondisi  eksisting  tersebut,  diperoleh  luasan  dan tinggi  genangan  masing-masing  kelurahan  dengan  kelas  indeks  ancaman sebagai berikut.

## Tabel 4.3 Luasan Banjir Kondisi Eksisting
Berdasarkan hasil analisis indeks ancaman banjir, kelurahan hunggaluwa berada  pada  kelas  indeks  sedang,  sedangkan  kelurahan  Hepuhulawa, Kayubulan, dan Kayumerah berada pada indeks ancaman rendah.

## b. Indeks Kerentanan
Berdasarkan  Perka  BNPB  No.2  Tahnun  2012,  penentuan  indeks kerentanan  dilakukan  berdasarkan  indeks  Kerentanan  sosial  terdiri  atas paremeter  kepadan  penduduk  dan  kelompok  rentan.  Kelompok  rentan  terdiri atas rasio  jenis kelamin,  rasio  kelompok umur rentan, rasio  penduduk miskin dan rasio penduduk cacat.
Tabel 4.4 Indeks Kerentanan Sosial
Gambar 4.4 Indeks Kerentanan Sosial

## c. Indeks Kerugian
Indeks Kerugian diperoleh dari komponen ekonomi dan fisik. Data yang diperoleh  untuk  seluruh  komponen  kemudian  dibagi  dalam  3  kelas  ancaman, yaitu  rendah,  sedang  dan  tinggi.  Selain  dari  ditentukannya  kelas  indeks, penghitungan  komponen-  komponen  ini  juga  akan  menghasilkan  potensi kerugian  daerah  dalam  satuan  rupiah.  Nilai  indeks  kerugian  ini  dihitung  dari 50% indikator ekonomi dan 50% indikator fisik.
Tabel 4.5 Indeks Kerentanan Fisik
No. Kelurahan Luas
Wilayah (Ha) Jumlah Penduduk (Jiwa) Kepadatan Penduduk (Jiwa/km² ) Skor Kepadatan Penduduk Skor Rasio Gender (%) Skor Rasio Penduduk Usia Rentan (%) Skor Penduduk Miskin (%) Skor Penduduk Disabilitas (%) Skor Indeks Kerentanan Sosial Indeks Kerentanan Sosial 1 Hepuhulawa 186 6149 3301.4 0.750
0.22
0.33 0.31 0.1 0.546 Sedang 2 Hunggaluwa 150 7748 5153.4 0.930
0.77 0.33
0.31 0.1 0.709 Tinggi 3 Kayubulan 158 7249 4583.0 0.855
0.66
0.33 0.31 0.1 0.673 Tinggi 4 Kayumerah 63 2849 4489.1 0.850 0.33 0.33 0.31
0.1 0.617 Sedang
1 Hepuhulawa 50,000,000 Rendah 0.33 125,914,688 Rendah 0.33 0 0.231 Rendah 2 Hunggaluwa 1,470,000,000 Tinggi 1 574,812,474 Sedang 0.67 0 0.601 Sedang 3 Kayubulan 583,000,000 Sedang 0.33 188,872,032 Rendah 0.33 0 0.231 Rendah 4 Kayumerah 120,000,000 Rendah 0.33 62,957,344 Rendah 0.33 0 0.231 Rendah
Kelas Indeks Fasilitas Umum  (Rp.) Kelas
Kerentanan Fisik
Skor Fasilitas Kritis  (Rp.) Skor
No. Kelurahan Rumah (Rp.) Kelas Indeks Skor
Berdasarkan hasil analisis indeks kerentanan fisik, kelurahan hunggaluwa berada  pada  kelas  indeks  sedang,  sedangkan  kelurahan  Hepuhulawa, Kayubulan, dan Kayumerah berada pada indeks kerentanan rendah.
Gambar 4.5 Indeks Kerentanan Fisik
Penentuan  indeks  kerentanan  ekonomi  ditentukan  berdasarkan  pengaruh PDRB  per  sektor  dan  pengunaan  lahan,  Lahan  produktif  terdampak  banjir diperoleh dari overlay peta kelas bahaya banjir dengan peta tataguna lahan.

## Tabel 4.6 Skor Indeks Kerugian Ekonomi
Berdasarkan  hasil  analisis  indeks  kerugian  ekonomi,  seluruh  kelurahan berada pada kelas indeks tinggi. Hal ini disebabkan oleh jumlah kerugian lahan produktif yang terdampak banjir diatas Rp.200.000.000,-

## Gambar 4.6 Indeks Kerugian Ekonomi

## d. Indeks Kapasitas Wilayah
Kapasitas wilayah merupakan ketahanan daerah dan kesiapsiaaan masyarakat untuk melakukan tindakan pengurangan ancaman dan potensi kerugian akbat bencana secara terstruktur, terencana dan terpadu.

## Tabel 4.7 Indeks Kapasitas Daerah
NO. PRIORITAS INDEKS PRIORITAS INDEKS KAPASITAS DAERAH TINGKAT KAPASITAS DAERAH 1 Perkuatan Kebijakan dan Kelembagaan 0.75 2 Pengkajian Risiko dan Perencanaan Terpadu 0.80 3 Pengembangan Sistem Informasi, Diklat dan Logistik 0.81 4 Penanganan Tematik Kawasan Rawan Bencana 0.55 5 Peningkatan Efektivitas Pencegahan dan Mitigasi Bencana 0.75 6 Perkuatan Kesiapsiagaan dan Penanganan Darurat Bencana 0.62 7 Pengembangan Sistem Pemulihan Bencana 0.71 0.68 SEDANG
Berdasarkan  data  rencana  penangggulangan  bencana  Provinsi  Gorontalo Tahun 2021-2025 di  Kabupaten Gorontalo, diukur dari 7 indikator diatas diperoleh Indeks Ketahanan Daerah sebesesar 0.68 yaitu tingkat sedang.
Gambar 4.7 Indeks Ketahanan Daerah

## e. Tingkat Ancaman
Tingkat  Ancaman  dihitung  dengan  menggunakan  hasil  Indeks  Ancaman  dan Indeks  Penduduk  Terpapar.  Penentuan  Tingkat  Ancaman  dilakukan  dengan menggunakan matriks seperti yang terlihat pada Tabel berikut.
Tabel 4.8 Matriks Tingkat Ancaman Banjir (Perka BNPN No.2 Tahun 2012)
Berdasarkan matriks diatas, diperoleh tingkat ancaman banjir sebagai berikut.
Tabel 4.9 Tingkat ancaman banjir pada kondisi eksisting.
f. Tingkat Kerugian
Dalam penentuan tingkat kerugian berdasarkan matriks tingkat kerugian yang  menghubungkan  tingkat  ancaman  dan  indeks  kerugian.  Berikut  ini matriks tingkat kerugian yang digunakan.
Tabel 4.10 Matriks Tingkat Kerugian Banjir
Tabel 4.11 Tingkat Kerugian Banjir
Dari  hasil  penentuan  tingkat  kerugian  menggunakan  matriks  diatas,  maka diperoleh tingkat  kerugian banjir pada kondisi  eksisting  yaitu sebagaimana pada table berikut ini.
No. Kelurahan Indeks Ancaman Indeks Penduduk Terpapar Tingkat Ancaman 1 Hepuhulawa Rendah Tinggi Sedang 2 Hunggaluwa Sedang Tinggi Tinggi 3 Kayubulan Rendah Tinggi Sedang 4 Kayumerah Rendah Tinggi Sedang
No. Kelurahan
Tingkat Ancaman
Indeks Kerugian Tingkat Kerugian 1 Hepuhulawa Rendah Sedang Rendah 2 Hunggaluwa Sedang Tinggi Tinggi 3 Kayubulan Rendah Sedang Sedang 4 Kayumerah Rendah Sedang Rendah
g. Tingkat Kapasitas
Tingkat  kapasitas  diperoleh  berdasarkan  tingkat  ancaman  dan  indeks kapasitas.  Dalam  penentuan  tingkat  kapasitas  melalui  matriks  antara  tingkat ancaman dan indeks kapasitas.
Tabel 4.12 Matriks Tingkat Kapasitas Banjir
Dari  hasil  penentuan  tingkat  kapasitas  menggunakan  matriks  tingkat kapasitas diatas, maka diperoleh tingkat kapasitas pada kondisi eksisting yang disajikan pada Tabel sebagai berikut.
Tabel 4.13 Tingkat Kapasitas

## h. Tingkat Risiko
Tingkat  Risiko  Bencana  ditentukan  dengan  menggabungkan  Tingkat Kerugian  dengan  Tingkat  Kapasitas.  Warna  tempat  pertemuan  nilai  tersebut melambangkan Tingkat Risiko suatu bencana di kawasan tersebut.
No. Kelurahan Indeks Ancaman
Indeks Kapasitas Tingkat Kapasitas 1 Hepuhulawa Rendah Sedang Rendah 2 Hunggaluwa Sedang Sedang Sedang 3 Kayubulan Rendah Sedang Sedang 4 Kayumerah Rendah Sedang Rendah

## Tabel 4.14 Matriks Tingkat Risiko Banjir
Dari  hasil  penentuan  tingkat  risiko  menggunakan  matriks  tingkat  risiko diatas, maka diperoleh tingkat risiko pada kondisi eksisting sebagai berikut.

## Tabel 4.11 Tingkat Risiko Banjir
Gambar 4.8 Peta Tingkat Risiko Banjir
No. Kelurahan
Tingkat Kerugian Tingkat Kapasitas Tingkat Risiko 1 Hepuhulawa Rendah Rendah Rendah 2 Hunggaluwa Tinggi Sedang Tinggi 3 Kayubulan Sedang Sedang Sedang 4 Kayumerah Rendah Rendah Rendah
5. KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  yang  diperoleh  dari  hasil  kajian  ini  adalah  sebagai berikut :
1. Banjir  kala  ulang  25  tahun  di  Sungai  Biyonga  adalah  129.16  m3/s menghasilkan  luasan  banjir  136.12  ha  di  4  kelurahan  yaitu  Hepuhulawa, Hunggaluwa, Kayu Bulan, dan Kayu Merah.
2. Identifikasi  risiko  dilakukan  dari  tingkat  indeks  ancaman,  kerugian,  dan kapasitas,  selanjutnya  tingkat  risiko  banjir  tertinggi  ada  di  kelurahan Hunggaluwa  hal  ini  dikarenakan  tingkat  kerugian  yang  tinggi  sedangkan tingkat kapasitas daerahnya sedang.
3. Berdasarkan  analisis  risiko  banjir,  Kelurahan  Hepuhulawa,  Kayubulan, dan Kayumerah berada di tingkat risiko rendah.

## DAFTAR PUSTAKA
Anastasia, dkk (2020) : Mitigasi Risiko Bencana Banjir di Kota Makassar.
Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB). (2012) : Peraturan Kepala Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) No. 2 Tahun 2012 :
Pedoman Umum Pengkajian Risiko Bencana, BNPB, Jakarta.
Farid, M., Marlina, A., & Kusuma, M. S. B. (2017, November). Flood hazard mapping of Palembang City by using 2D model. In AIP Conference Proceedings (Vol. 1903, No. 1, p. 100009). AIP Publishing LLC.
Farid, M., Gunawan, B., Kusuma, M. S. B., Habibi, S. A., & Yahya, A. (2020).
Assessment of flood risk reduction in Bengawan Solo River: A case study of Sragen Regency. Geomate Journal, 18(70), 229-234.
Kesuma, T. N. A., Kusuma, M. S. B., Farid, M., Kuntoro, A. A., & Rahayu, H. P. (2022).  An  Assessment  of  Flood  Hazards  Due  To  The  Breach  Of  The Manggarai Flood Gate. Geomate Journal, 23(95), 104-111
Somantri,  L.,  Kunci,  K.,  Jauh,  P.,  Banjir,  K.,  Banjir,  R.,  &  dosen  Jurusan Pendidikan  Geografi  FPIPS  UPI,  adalah.  (n.d.).  Pemanfaatan  Teknik Penginderaan Jauh Untuk Mengidentifikasi Kerentanan Dan Risiko Banjir.
Sukmajati, E. I., Kusuma, M. S. B., Hatmoko, W., Farid, M., & Natasaputra, S. (2021). Kajian Efektivitas Normalisasi Sungai terhadap Penurunan Risiko Banjir.