## PENERAPAN FUZZY LOGIC DALAM PEMBUATAN PETA ELEMENT AT RISK BENCANA LUAPAN BANJIR
SANGAI AIR BENGKULU KOTA BENGKULU
Farouki Dinda Rassarandi * dan Bungaran Roy Satria Tambunan #
 Politeknik Negeri Batam Program Studi Teknik Geomatika
Jalan Ahmad Yani, Batam Kota, Kota Batam 29461, Indonesia E-mail: farouki@polibatam.ac.id
# Kementerian Agraria dan Tata Ruang/ Badan Pertanahan Nasional Subseksi Penatagunaan Tanah dan Kawasan Tertentu
Kantor Pertanahan Kabupaten Lahat
E-mail: bungaran.roy@gmail.com

## Abstrak
Banjir merupakan suatu bencana yang dapat menimbulkan kerugian dan kerusakan di berbagai bidang, khususnya infrastruktur.  Salah  satu  upaya  untuk  mencegah  dan  mengurangi  dampak  dari  bencana  banjir  yaitu  dengan pembuatan simulasi melalui pemodelan spasial dalam bentuk peta element at risk . Pada pembuatan peta element at  risk , input  data berupa  peta  yang  diunduh  dari  Open  Street  Map  yang  berisikan  kenampakan  alam  maupun infrastruktur dari simulasi bencana yang dibuat menggunakan logika Fuzzy. Penerapan logika Fuzzy digunakan untuk  menginterpretasikan  statemen  yang  samar  dari  persentase  area  bangunan  yang  terdampak  pada  setiap klasifikasi area luapan banjir menjadi sebuah pengertian yang logis dalam pengklasifikasian kerusakan “Berat’, “Sedang” dan “Ringan”. Berdasarkan hasil simulasi bencana banjir yang telah dilakukan, didapati bahwa jumlah bangunan  yang  terkena  dampak  bencana  banjir  luapan  Sungai  Air  Bengkulu  adalah  sebanyak  37  bangunan “Rusak Berat’, 216 “Rusak Sedang’ dan 329 “Rusak Ringan’, dengan jumlah korban jiwa terdampak sebanyak 2.328 jiwa.
Kata kunci: logika fuzzy , bencana, banjir, peta, element at risk

## Abstract
Flood  is  a  disaster  that  can  cause  loss  and  damage  in  various  fields,  especially  infrastructure.  One  effort  to prevent and reduce the impact of flood is by making simulations through spatial modeling in the form map of element at risk. In making map of element at risk, data input in the form of a map downloaded from the Open Street Map  containing  infrastructures  and  natural  features  from  disaster  simulations  made  using  Fuzzy  logic.  The application of Fuzzy logic is used to interpret vague statements of the percentage of the building area affected in each classification of flood overflow areas into a logical understanding of the damage classification of " Berat ", " Sedang " and " Ringan ". Based on the results of the flood disaster simulation, it was found that the number of buildings  impacted  by  the  overflowing  floods  of  the  Air  Bengkulu  River  was  37  buildings  " Rusak  Berat ",  216 " Rusak Sedang " and 329 " Rusak Ringan ", with 2,328 fatalities.
Keywords: fuzzy logic, disaster, flood, map, element at risk

## 1. Pendahuluan
Banjir  merupakan  fenomena  alam  dimana  terjadi kelebihan  air  yang  tidak  tertampung  oleh  jaringan drainase di  suatu  daerah  sehingga  menimbulkan
genangan  yang  merugikan  [1].  Kerugian  yang diakibatkan  banjir  seringkali  sulit  diatasi  baik  oleh masyarakat maupun instansi terkait. Banjir disebabkan oleh berbagai macam faktor yaitu kondisi
Jurnal Integrasi
Vol. 11 No. 2, October 2019, 135 -139 e -ISSN: 2548-9828
daerah  tangkapan  hujan,  durasi  dan  intesitas  hujan, land  cover ,  kondisi  topografi,  kapasitas  jaringan drainase , maupun luapan air sungai itu sendiri [2].
Banjir dapat menimbulkan kerugian dan kerusakan di berbagai  bidang  khususnya  infrastruktur  [3].  Hal  ini disebabkan  oleh  kurangnya  pemahaman  terhadap karakteristik  ancaman,  sikap  atau  perilaku  yang mengakibatkan penurunan kualitas sumber daya alam, dan  kurangnya  informasi/peringatan  dini  sehingga menyebabkan  ketidaksiapan  dan  ketidakmampuan dalam menghadapi bencana.
Salah satu upaya mencegah dan mengurangi dampak dari  bencana  banjir  yaitu  dengan  tersedianya informasi yang dikemas ke dalam bentuk peta digital terhadap  daerah  rawan  banjir,  yang  dapat  digunakan untuk perencanaan pengendalian atau penanggulangan dini [2]. Simulasi dari bencana banjir melalui pemodelan spasial dalam bentuk peta element at risk [4] berbasis SIG merupakan salah satu metode yang tepat dalam pemetaan daerah rawan banjir untuk cakupan daerah yang luas dengan waktu yang relatif singkat [5].
Element  at  risk (elemen  berisiko)  ialah  penduduk, bangunan,  properti,  fasilitas  penting,  infrastuktur, komponen  lingkungan  dan  sosial  yang  berpotensi terkena  dampak  dari  suatu  kejadian  bencana  dan kemungkinan  kerugian  yang  timbul  akibat  suatu kejadian bencana [6].
Pada  pembuatan  peta element  at  risk ini, input data berupa peta yang diunduh dari Open Street Map yang berisikan kenampakan alam maupun infrastruktur dari simulasi  bencana  yang  akan  dibuat  menggunakan logika Fuzzy. Logika Fuzzy atau Fuzzy Logic adalah cabang  dari  sistem  kecerdasan  buatan  ( Artificial Inteligent )  yang  mengemulasi  kemampuan  manusia dalam  berfikir  ke  dalam  bentuk  algoritma  yang kemudian  dijalankan  oleh  mesin  [7].  Algoritma  ini digunakan  dalam  berbagai  aplikasi  pemrosesan  data yang  tidak  dapat  direpresentasikan  dalam  bentuk biner.  Logika Fuzzy menginterpretasikan  statemen yang  samar  menjadi  sebuah  pengertian  yang  logis. Peta element at risk kemudian divisualisasikan dalam peta dengan skala 1:10.000 pada lembar peta ukuran A3.

## 2. Metode
Pengklasifikasian untuk bahaya bencana luapan banjir Sungai Air Bengkulu dibagi menjadi tiga kelas, antara lain:
a. 0 – 50 meter : Rusak Berat
b. 50 – 100 meter  : Rusak Sedang
c. 100 – 150 meter  : Rusak Ringan
Adapun  tampilan  dari  klasifikasi buffer jarak  luapan
Sungai Air Bengkulu dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Buffer sungai
Untuk  pengklasifikasian  kerusakan  infrastruktur akibat  bencana  banjir  dari  luapan  sungai  Air Bengkulu  menggunakan  logika Fuzzy .  Dalam pengolahan Fuzzy menggunakan fuzzy  logic  toolbox dengan  kategori  GUI  jenis membership  function editor , sesuai aturan:
1) Masukan  Fuzzifikasi  =  derajat  keanggotaan fuzzy set  menggunakan  fungsi  keanggotaan berdasarkan presentase area bangunan  yang terdampak pada area luapan.
2) Fungsi Keanggotaan Fuzzy = Linear .
3) Operasi fuzzy  logic =  Operasi fuzzy untuk melakukan  fungsi jarak ( fdistance ) dalam if then  rules untuk  memperoleh  derajat kebenaran antecedent berupa  bilangan tunggal.
4) Implikasi = Implikasi dilakukan pada setiap rules , dengan menggunakan fungsi perbandingan jarak.
5) Defuzzifikasi  =  Mengkonversi  setiap  hasil dari  fungsi f(x) yang  diekspresikan  dalam bentuk fuzzy set ke suatu bilangan real .
Adapun  ketentuan  yang  digunakan  untuk  menyusun tingkat  kerusakan  bangunan  terhadap  jarak  luapan Sungai Air Bengkulu antara lain sebagai berikut:

## a. 0 – 50 meter
Klasifikasi  bangunan  berdasarkan  persentase  area bangunan yang terdampak pada area luapan
0 – 50 %  → Rusak Sedang
50 – 60 % → Fungsi
> 60% → Rusak Berat
Fungsi keanggotannya adalah linear.
Gambar 2. Fungsi keanggotaan klasifikasi bangunan berdasarkan persentase area bangunan yang terdampak pada area luapan 0 – 50 meter
Jika x <= a, maka f(x) = 0  → Rusak Sedang (1)
Jika x > a dan x < b, maka:
(2)
jika x > b, maka f(x) = 1  → Rusak Berat (3)
Jika  presentase  tingkat  terdampak  suatu  bangunan 55%  dari  bagian  bangunan  masuk  ke  area  “Rusak Berat”,  maka  fungsi Fuzzy dan  keanggotaannnya adalah sebagai berikut:
Fuzzy Logic yang diterapkan dengan jenis membership  function  editor berdasarkan  presentase area  bangunan  yang  terdampak  pada  area  luapan  0 sampai 50 meter adalah sebagai berikut.
/*Jarak Luapan
/* ==============
/* linear membership function:
/*
/* membership grade 0.0 at 50 %
/* membership grade 1.0 at 60 %
/*
docell
If (distance gt 60) fdistance = 1.0
Else fdistance = (60 – distance) / 60-50
End
/*
b. 50 – 100 meter
Klasifikasi  bangunan  berdasarkan  persentase  area bangunan yang terdampak pada area luapan
0 – 50 %  → Rusak Ringan
50 – 60 % → Fungsi
> 60% → Rusak Sedang
Fungsi keanggotannya adalah linear.
Gambar 3. Fungsi keanggotaan klasifikasi bangunan berdasarkan persentase area bangunan yang terdampak pada area luapan 50 – 100 meter
Jika x <= a, maka f(x) = 0  → Rusak Ringan (4)
Jika x > a dan x < b, maka
(5)
Jika x > b, maka f(x) = 1  → Rusak Sedang (6)
Jika  presentase  tingkat  terdampak  suatu  bangunan 55%  dari  bagian  bangunan  masuk  ke  area  “Rusak Sedang”,  maka  fungsi Fuzzy dan  keanggotaannnya adalah sebagai berikut :
Fuzzy Logic yang diterapkan dengan jenis membership  function  editor berdasarkan  presentase area  bangunan  yang  terdampak  pada  area  luapan  50 sampai 100 meter adalah sebagai berikut.
/*Jarak Luapan
/* ==============
/* linear membership function:
/*
/* membership grade 0.0 at 50 %
/* membership grade 1.0 at 60 %
/*
docell
If (distance gt 60) fdistance = 1.0
Else fdistance = (60 – distance) / 60-50
End
/*
c. 100 – 150 meter
Klasifikasi  bangunan  berdasarkan  persentase  area bangunan yang terdampak pada area luapan
0 – 10 %
→ Aman
10 – 30 % → Fungsi 30 – 100% → Rusak Ringan
Fungsi keanggotannya adalah linear.
Jika x <= a, maka f(x) = 0  → Aman
(7)
Jika x > a dan x < b, maka
(8)
ika x > b, maka f(x) = 1 → Rusak Ringan (9)
Gambar 4. Fungsi keanggotaan klasifikasi bangunan berdasarkan persentase area bangunan yang terdampak pada area luapan 100 – 150 meter
Jika  presentase  tingkat  terdampak  suatu  bangunan 20%  dari  bagian  bangunan  masuk  ke  area  “Rusak Ringan”,  maka  fungsi Fuzzy dan  keanggotaannya adalah sebagai berikut :
Fuzzy Logic yang diterapkan dengan jenis membership  function  editor berdasarkan  presentase area bangunan yang terdampak pada area luapan 100 sampai 150 meter adalah sebagai berikut.
/*Jarak Luapan
/* ==============
/* linear membership function:
/*
/* membership grade 0.0 at 10 %
/* membership grade 1.0 at 30 %
/* docell
If (distance gt 30) fdistance = 1.0
Else fdistance = (30 – distance) / 30 - 10
End
/*
Berdasarkan ketentuan-ketentuan yang telah dijabarkan  di  atas,  maka  dapat  ditampilkan  dan disajikan  informasi  bangunan  yang  terkena  dampak dari  luapan  Sungai  Air  Bengkulu  berdasarkan  dari value yang  di input, sehingga  didapatkan  simulasi bangunan  mana  saja  yang  terdampak  dari  luapan Sungai  Air  Bengkulu  tersebut.  Baik  itu  rusak  berat, rusak  sedang,  rusak  ringan,  maupun  bangunan  yang aman dari bencana luapan banjir.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan hasil simulasi bencana banjir yang telah dilakukan, maka didapatkan hasil sebagai berikut:
a) Jumlah Bangunan yang Terkena Dampak.
Klasifikasi tingkat kerusakan bangunan yang terkena dampak  bencana  banjir  terhadap  luapan  Sungai  Air Bengkulu adalah seperti Gambar 5 di bawah ini
Gambar 5. Klasifikasi kerusakan bangunan

## b) Jumlah Jiwa yang Terkena Dampak.
Jika  estimasi  jumlah  masing-masing  rumah  berisi  4 jiwa  [3]  [4],  maka  untuk  jumlah  korban  dampak bencana  luapan banjir berdasarkan pengklasifikasian bangunan yang terkena dampak dari bencana tersebut adalah sebagai berikut.
1. Kategori  bangunan  rusak  berat,  jumlah  korban terdampak adalah sebanyak 148 jiwa,
2. Kategori  bangunan  rusak  sedang,  jumlah  korban terdampak adalah sebanyak 864 jiwa, dan
3. Kategori  bangunan  rusak  ringan,  jumlah  korban terdampak adalah sebanyak 1.316 jiwa.
Berikut adalah hasil implementasi fungsi Fuzzy Logic pada  Peta Element  at  risk Bencana  Luapan  Banjir Sungai Air Bengkulu. Terlihat bahwa untuk beberapa bangunan yang berada diantara 2 kawasan buffer yang berdampingan,  tingkat  kerusakan  bangunannya ditentukan  berdasarkan  logika Fuzzy (bangunan- bangunan yang dikelilingi kotak putih) (Gambar 6).
Gambar  6.  Hasil  implementasi  fungsi Fuzzy  Logic pada Peta Element at risk
Adapun  tampilan  dari  peta element  at  risk bencana luapan  banjir  Sungai  Air  Bengkulu  Kota  Bengkulu secara  menyeluruh  dapat  dilihat  pada  Gambar  7  di bawah ini.
Gambar 7. Peta Element at risk bencana luapan banjir Sungai Air Bengkulu, Kota Bengkulu

## 4. Kesimpulan
(1) Penerapan  logika Fuzzy pada  pembuatan  peta element at risk bencana luapan banjir Sungai Air Bengkulu digunakan untuk menginterpretasikan statemen  yang  samar  dari  persentase  area bangunan yang terdampak pada setiap klasifikasi  area  luapan  banjir  menjadi  sebuah pengertian  yang  logis  dalam  pengklasifikasian kerusakan “Berat’, “Sedang” dan “Ringan”.
(2) Berdasarkan hasil simulasi bencana banjir yang telah  dilakukan,  didapati  bahwa  jumlah bangunan  yang  terkena  dampak  bencana  banjir luapan Sungai Air Bengkulu adalah sebanyak 37 bangunan  “Rusak  Berat’,  216  “Rusak  Sedang’ dan 329 “Rusak Ringan’.
(3) Jumlah  korban  jiwa  terdampak  bencana  luapan banjir  Sungai  Air  Bengkulu  adalah  sebanyak 148  jiwa  dari  bangunan  rusak  berat,  864  jiwa dari bangunan rusak sedang dan 1.316 jiwa dari bangunan  rusak  ringan,  dengan  total  korban keseluruhan adalah sebanyak 2.328 jiwa.

## Daftar Pustaka
[1] Pane, E. S., Ketut, E., “Pengembangan Simulasi Aliran  Air  Pada  Saluran  Drainase  Kota Menggunakan Pemodelan Network Flow ”, Thesis, Jurusan Teknik Elektro ITS, 2010.
[2] Wibowo, N. S., Setyohadi, D. P. S., dan Rakhmad, H.,  “Penggunaan  Metode Fuzzy Dalam  Sistem Informasi  Geografis  Untuk  Pemetaan  Daerah Rawan  Banjir  Di  Kabupaten  Jember”,  Seminar Nasional  Hasil  Penelitian  dan  Pengabdian Masyarakat  2016,  ISBN  978-602-14917-2-0, 2016.
[3] BAPPENAS, “Laporan Perkiraan Kerusakan dan Kerugian  Pasca  Bencana  Banjir  Awal  Februari 2007  di  Wilayah  JABODETABEK  (Jakarta, Bogor,  Depok,  Tangerang,  dan  Bekasi)”, Kementerian Negara Perencanaan Pembangunan Nasional/ BAPPENAS, 2007.
[4] Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana, “Petunjuk Teknis Penyusunan Peta Ancaman dan Risiko Bencana untuk Tingkat Kabupaten/Kota”, Proyek  Peningkatan  Kapasitas  Penanggulangan Bencana bagi BNPB dan BNPD, 2015.
[5] Prahasta,  E.,  “Konsep-Konsep  Dasar  Sistem Informasi  Geografi”,  Bandung:  Informatika, 2001.
[6] Thywissen, K., “ Components of Risk ”, SOURCE (Studies  of  the  University:  Research,  Counsel, Education),  Publication  Series  of  UNU  Institute for Environment and Human Security (UNU-EHS), Bonn, Germany. 2006.
[7] Kusumadewi,Sri., “ Artificial Intelligentce:
Teknik  dan  Aplikasinya”.  Yogyakarta:  Graha Ilmu, 2000.