## PEMETAAN AREA POTENSI BANJIR BERDASARKAN TOPOGRAPHIC WETNESS INDEX (TWI) DI KECAMATAN CIGUDEG KABUPATEN BOGOR
(Mapping Flood Potential Area using Topographic Wetness Index (TWI) in Cigudeg District Bogor Regency)
Mohamad Mahfudz, Bambang Riadi, Irfan Rifaldi Program Studi Teknik Geodesi Fakultas Teknik Universitas Pakuan Jl. Pakuan, Tegalega, Kecamatan Bogor Tengah, Kota Bogor Jawa Barat E-mail: m.mahfudz59@gmail.com
Diterima: 10 Oktober 2021; Direvisi: 29 Februari 2022; Disetujui untuk dipublikasikan: 29 Maret 2022

## ABSTRAK
Banjir merupakan bencana yang sering terjadi di Kabupaten Bogor, terutama Kecamatan Cigudeg. Secara hidrologis,  Kecamatan  Cigudeg  dialiri  daerah  aliran  sungai  Ci  Durian  dengan  debit  air  mencapai  2.648,04 m 3 /detik,  rata-rata  curah  hujan  2.225  mm/tahun  dan  suhu  udara  antara  25-26 0 C.  Kecamatan  Cigudeg merupakan daerah lereng perbukitan dengan kemiringan lereng >30 0 dengan tutupan dan penggunaan lahan berupa belukar, kebun campuran dan perkampungan, sedangkan area di bagian bawah lereng berupa alur sungai, persawahan dan tegalan. Untuk mengantisipasi bencana banjir tersebut maka diperlukan peta potensi banjir. Metode Topographic Wetness Index (TWI) sangat efektif untuk memvisualkan adanya area dengan potensi banjir khususnya di wilayah lereng. TWI dapat menilai secara kuantitatif efek topografi lokal terhadap limpasan  air  hujan  karena  nilai  TWI  mampu  menggambarkan  tingkat  kebasahan  lahan  yang  diasumsikan berasosiasi dengan kerawanan terhadap bencana banjir, khususnya banjir genangan. Penelitian ini bertujuan memetakan area potensi banjir yang berada di Kecamatan Cigudeg Kabupaten Bogor berdasarkan data dari DEMNAS ( Digital Elevation Model Nasional). Indeks TWI Kecamatan Cigudeg memiliki rentang kelembaban sebesar  9,657-22,185  RH.  Nilai  indeks  tersebut  menunjukkan  daerah  potensi  bahaya  banjir  sangat  tinggi dengan cakupan luas 1% dari luas wilayah yang dipetakan dalam penelitian ini yaitu 184.176,314 ha.
Kata Kunci : Kecamatan Cigudeg, potensi banjir, TWI

## ABSTRACT
Flood  is  a  disaster  that  often  occurs  in  Bogor  Regency,  especially  in  Cigudeg  District.  Hydrologically, Cigudeg District is drained by the Ci Durian watershed with a water discharge reaching 2,648.04 m 3 /s, an average rainfall of 2,225 mm/year and air temperature between 25 0 C-26 0 C. Cigudeg District is a hillside area with a slope of >30 0 ; the land use and land cover of the area include shrubs, mixed gardens and villages, while the downhill area consisted of river flows, rice fields and moors. To anticipate flood disasters, a flood potential map is needed. Topographic Wetness Index (TWI) is an effective way to visualize the flood potential areas especially in a sloping area. TWI can quantitatively assess the effect of local topography on runoff due to rainfall because the TWI value is able to describe the level of wetness of the land which is assumed to be associated with the vulnerability to flood, especially flood inundation. This study aims to map the potential flood area in Cigudeg District, Bogor Regency based on data from  DEMNAS (the National Digital Elevation Model). The TWI index of Cigudeg District has humidity values ranging from 9.657 – 22.185 RH. These index values indicate a very high potential for flood covering 1% of the mapped area in this study which is equal to 184,176.314 ha.
Keywords : Cigudeg District, flood potential, TWI

## PENDAHULUAN
Cigudeg  adalah  kecamatan  di  Kabupaten Bogor,  Jawa  Barat,  Indonesia.  Secara  geografis, Cigudeg terletak pada 6°23′38″ sampai 6°32′54″ LS dan  106°29′24″  sampai  106°31′51″  BT  dengan ketinggian rata-rata 800 m di atas permukaan laut (dpl).  Cigudeg  berbatasan  dengan  Kecamatan Jasinga,  Tenjolaya,  Rumpin,  Parung  Panjang  dan
Leuwiliang.  Suhu  udara  Kecamatan  Cigudeg  rata- rata berkisar antara 25-26°C. Curah hujan Cigudeg berada  pada  kisaran    2.500-5.000  mm/tahun. Dengan  curah  hujan  yang  tinggi  tersebut Kecamatan  Cigudeg  sering  terjadi  banjir  (BPS Kabupaten Bogor, 2021).
Banjir  merupakan  kejadian  bencana  yang paling  sering  terjadi  di  Indonesia.  Kejadian  banjir mengakibatkan  kerugian  bagi  masyarakat  dan
kerusakan  bagi  lingkungan.  Banjir  dipicu  oleh beberapa faktor antara lain faktor hidrometeorologi, topografi,  geologi,  tanah  dan  aktivitas  manusia (Nucifera  &  Putro,  2018).  Berdasarkan  Data Informasi  Bencana  Indonesia (DIBI)-Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), terlihat bahwa  dari  1.800  kejadian  bencana  pada  periode tahun  2005  hingga  2015,  lebih  dari  78%  (11.648 kejadian)  merupakan  bencana  hidrometeorologi (Amri  et  al.,  2016).  Salah  satu  bencana hidrometeorologi adalah banjir akibat curah hujan. Curah  hujan  turun  berlebih  pada  sebagian  besar wilayah Indonesia di sepanjang tahun 2010, bahkan terjadi selama periode musim kemarau pada bulan Juni sampai Agustus. Pada puncak musim kemarau, yaitu  bulan  Juli,  anomali  curah  hujan  di  Benua Maritim Indonesia (BMI) terjadi antara +50 sampai +200  mm  (Yulihastin  &  Fathrio,  2011). Secara klimatologi,  wilayah  Kabupaten  Bogor  termasuk iklim tropis sangat basah di bagian selatan dan iklim tropis basah di bagian utara, dengan rata-rata curah hujan  tahunan  2.000-6.000  mm/tahun,  kecuali  di wilayah  bagian  utara  dan  sebagian  kecil  wilayah timur  di  mana  curah  hujannya  kurang  dari  2.500 mm/tahun.  Selain  curah  hujan,  banjir  juga  sering terjadi karena pendangkalan aliran sungai (Pemkab Bogor, 2019).
Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  didefinisikan sebagai  suatu  wilayah  daratan  yang  membentuk satu  kesatuan  dengan  sungai  dan  anak-anak sungainya.  DAS  mempunyai  fungsi  sebagai penampung, penyimpan dan sebagai daerah aliran air ke suatu badan air secara alami (RI, 2012).
Daerah rawan banjir merupakan daerah yang berpotensi mengalami banjir. Daerah rawan banjir ditentukan  berdasarkan  parameter  alami  DAS  dan manajemen.  Parameter alami DAS meliputi bentuk lahan, meandering pembelokan sungai, pertemuan percabangan sungai dan drainase lahan/kelerengan rata-rata DAS (Paimin et al., 2010).
Parameter  manajemen  yaitu  keberadaan bangunan  air  pengendali  banjir.  Masing-masing parameter  diberi  skor  dan  bobot  sesuai pengaruhnya dalam penentuan daerah rawan banjir (Paimin et al., 2010). DAS Ci Durian yang berada di Kecamatan  Cigudeg,  Kabupaten  Bogor  memiliki debit  air  mencapai  2.648,04  m 3 /detik  dan  curah hujan  rata-rata  2.255  mm/tahun  (BPS  Kabupaten Bogor, 2019).
Sungai  Ci  Durian  hampir  setiap  tahun mengalami  banjir  di  beberapa  wilayah  di  DAS  Ci Durian  hilir.  Banjir  yang  terjadi  di  DAS  Ci  Durian salah  satunya  disebabkan  oleh  tingginya  curah hujan sehingga tanggul penahan dan drainase yang ada  di  DAS  tersebut  tidak  mampu  menahan
tingginya  aliran  sungai.  Fluktuasi  debit  yang  tidak normal digambarkan oleh debit aliran sungai yang sangat  tinggi,  sehingga  sungainya  meluap  dan menyebabkan  banjir  pada  saat  musim  hujan,  dan debit  aliran  sungai  yang  sangat  rendah  pada  saat musim kemarau. Hal itu menyebabkan terganggunya  aktivitas  kehidupan  masyarakat  di sekitar Sungai Ci Durian (Kusumo & Nursari, 2016).
Topographic Wetness Index (TWI) merupakan metode  kuantifikasi  kontrol  topografi  terhadap proses  hidrologi  (Hojati  &  Mokarram,  2016). Sebaran  spasial  kondisi  hidrologi  dapat  dipetakan menggunakan  metode  ini.  TWI  menilai  secara kuantitatif efek topografi lokal terhadap limpasan air hujan (Qin et al., 2009). Nilai TWI mendeskripsikan kecenderungan  akumulasi  air  pada  sebuah  lereng berdasarkan gaya gravitasi yang mengontrol aliran air  (Hojati  &  Mokarram,  2016).  TWI  dapat diaplikasikan  secara  efektif  untuk  mengidentifikasi daerah  rawan  banjir  dengan  memetakan  daerah yang  mengalami  genangan  (Aksoy  et  al.,  2016). Pemodelan  banjir  berfungsi  untuk  membangun sistem peringatan dini banjir. Salah satu parameter dalam  pemodelan  banjir  adalah  TWI.  TWI  yang dikombinasikan dengan SPI ( Standard Precipitation Index) digunakan untuk memodelkan banjir (Haas, 2010).  TWI  dihitung  dari Digital  Elevation  Model (DEM).  Data  tersebut  digunakan  sebagai  dasar untuk  mengetahui  jumlah  kelembaban  di  dalam tanah  (Karlsson,  2005).  Secara  konseptual,  nilai TWI  menggambarkan  tingkat  kebasahan  lahan yang  diasumsikan  berasosiasi  dengan  kerawanan terhadap  bencana  banjir,  khususnya  banjir genangan. Penilaian TWI dimplementasikan dengan menggunakan  DEM  dalam  bentuk Digital  Terrain Model  (DTM). DEM  merupakan  data  digital  yang berisi informasi tentang elevasi. Di Indonesia, DEM diperoleh dari titik elevasi atau kontur di  peta RBI (Rupa Bumi Indonesia) (Iswari & Anggraini, 2018). Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memetakan  area potensi  banjir  yang berada  di  Kecamatan  Cigudeg Kabupaten  Bogor  berdasarkan  data  dari Digital Elevation Model Nasional (DEMNAS).

## METODE
Analisis  spasial  sangat  efektif  dalam  pengolahan dan  analisis  data,  sehingga  mempercepat  proses pengambilan keputusan pada bidang yang sedang dikaji.  Pada  penelitian  ini,  pengumpulan  data merupakan  langkah  pertama  yang  dilakukan, kemudian  dilakukan  proses  analisis  data  untuk memperoleh hasil dan proses validasi. Untuk lebih jelasnya, proses pengolahan data bisa dilihat pada diagram alir Gambar 1.
Gambar 1 . Diagram alir penelitian.
Persiapan  studi  literatur  dan  persiapan peralatan yang digunakan pada penelitian ini yaitu perangkat  laptop  dengan  spesifikasi  sebagai berikut:  processor  intel  i3,  CPU  1,80  GHz;  sistem operasi  64  bit;  memori  2GB;  dan  perangkat lunak ArcGIS  10.3.  Data  yang  digunakan  adalah: Digital Elevation  Model  Nasional  (DEMNAS)  resolusi  0,27 arc-second;  Peta  RBI  skala  1:25.000;  Peta Administrasi (BIG, NDa); dan shapefile aliran sungai Ci  Durian  (Amri  et  al.,  2016).  Data  utama  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data DEMNAS. DEMNAS diunduh dari situs resmi Badan Informasi  Geospasial  (BIG,  NDb).  DEMNAS
dibangun  dari  beberapa  sumber  data,  yaitu  data IFSAR  (resolusi  5m),  TERRASAR-X  (resolusi  5m) dan  ALOS  PALSAR  (resolusi  11,25m),  dengan menambahkan data masspoint hasil stereo-plotting. Resolusi  spasial  DEMNAS  adalah  0.27- arcsecond, dengan  menggunakan  datum  vertikal  EGM2008. Tahapan  pengolahan  tutupan  lahan  ditunjukkan melalui Gambar 2 . DEM  digunakan  sebagai  data  dasar  dalam analisis  TWI  yang  diintegrasikan  dengan  SIG ( Sistem Informasi Geografis). Pengolahan data DEM menjadi  TWI  dilakukan  dengan  menggunakan software  ArcGIS.  Penilaian  TWI  dimplementasikan
Peta Potensi Bahaya Banjir dan Multifle
Ring Buffer Ci Durian Kecamatan Cigudeg Kabupaten Bogor
Validasi Kejadian Bencana Banjir Kecamatan Cigudeg Kabupaten Bogor Januari 2020 DEM Nasional Peta RBI Skala 1:25.000 Topographic Wetness Index (TWI) Multiple Ring Buffer Peta Administrasi dan Data shp aliran Ci Durian Kecamatan Cigudeg, Kabupaten Bogor Persiapan Pengumpulan Data
Layout Peta
dengan  menggunakan  DEM  dalam  bentuk  DTM. Formula  TWI  sebagaimana  yang  dikembangkan oleh Beven & Kirkby (2009) seperti Persamaan 1 .
TWI = In 𝛼 tan 𝛽 …………………………………….……. (1) dimana: TWI : Topographic Wetness index 𝛼 :  Akumulasi  lereng  bagian  atas  yang mengalirkan air pada suatu titik di setiap unit kontur
β :   Sudut lereng
Gambar 2 . Diagram alir pembuatan peta tutupan lahan.
Penentuan  daerah  rawan  banjir  dilakukan berdasarkan  hasil  perhitungan  TWI  setelah dilakukan  normalisasi.  Normalisasi  data  TWI dilakukan  untuk  mempermudah  analisis  data (Nucifera  &  Putro,  2018).  Proses  normalisasi  nilai TWI menggunakan Persamaan 2 .
Normalisasi TWI= a + ((x-A)(b- α)…………………… (2) (B-A) dimana: a = nilai normalisasi terendah, yaitu 0 b = nilai normalisasi tertinggi, yaitu 1 x = nilai TWI A = nilai TWI aktual terendah B = nilai TWI aktual tertinggi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
TWI  digunakan  sebagai  indikator  pengaruh topografi  terhadap  limpasan,  arah  dan  akumulasi aliran.  Nilai  TWI  menggambarkan  tingkat kebasahan  lahan.  Tingkat  kebasahan  tinggi diakibatkan  oleh  adanya  tanah  yang  jenuh  akibat akumulasi aliran sehingga daerah dengan nilai TWI tinggi diasumsikan rawan terhadap banjir (Miardini &  Saragih,  2019).  Nilai  TWI  didasarkan  pada topografi  wilayah  tersebut.  Penentuan  nilai  TWI
merupakan  hasil  perhitungan  elevasi  pada  data DEM. Nilai TWI maksimum adalah sebesar 22,1852, sedangkan  nilai  minimumnya  adalah  6,0437. Semakin  tinggi  nilai  TWI  menandakan  semakin besar  akumulasi  airnya  pada  daerah  tersebut ( Gambar  3 ).  Nilai  TWI  yang  tinggi  berasosiasi dengan  dataran  dan  cekungan.  Pada  kasus  ini, besarnya  nilai  TWI  berasosiasi  dengan  tingginya kerapatan  aliran.  Daerah  dengan  nilai  TWI  yang tinggi berada dekat dengan saluran, baik itu sungai ataupun saluran irigasi (Nucifera & Putro, 2018).
Gambar 3. Hasil TWI dan nilainya.
Penentuan  lokasi  yang  berpotensi  terjadinya banjir berasal dari overlay peta administrasi dengan data  DEMNAS  wilayah  Kecamatan  Cigudeg Kabupaten  Bogor.  Hasil  keseluruhan  pengolahan data  ditampilkan  ke  dalam  Peta  Potensi  Bahaya Banjir  dengan  skala  1:25.000. Gambar  4 menyajikan  peta  potensi  bahaya  banjir  di Kecamatan Cigudeg, Kabupaten Bogor. Keakuratan TWI,  seperti  halnya  model  hidrologi  lainnya, bergantung  pada  permukaan  topografi.  Adanya DEM  dengan  resolusi  spasial  yang  tinggi memungkinkan  untuk  diimplementasikan  dari model  spasial  untuk  daerah  tangkapan  air.  Oleh karena  itu,  secara  hidrologi,  DEM  yang  baik diperlukan untuk mengembangkan TWI yang  tepat dan  delineasi  daerah  rawan  banjir  (Hojati  & Mokarram, 2016).
Gambar 4 menerangkan bahwa warna-warna pada  muka  peta  tersebut  menunjukkan  tingkat risiko  potensi  banjir  yang  berada  pada  tingkatan
DEMNAS
Clip Convert Proyeksi Slope Klasifikasi
Export dari raster
Clip Dengan Administrasi Kec. Cigudeg Penyajian Peta Tutupan Lahan
berisiko  sangat  tinggi  hingga  risiko  paling  rendah. Warna  merah  menandakan  tingkat  risiko  sangat tinggi  dengan  nilai  indeks  sebesar  9,657-22,185. Warna  jingga  menunjukkan  tingkat  risiko  tinggi dengan  nilai  indeks  5,568-9,657.  Warna  kuning menunjukkan  tingkatan  tingkat  risiko  sedang dengan nilai indeks 2,784-5,568. Warna hijau muda menunjukkan  tingkatan  risiko  rendah  dengan  nilai indeks  1,044-2,784.  Warna  hijau  merupakan tingkatan risiko sangat rendah dengan nilai indeks 0,000-1,044  hal  itu  juga  menggambarkan  bahwa area tersebut landai dan kering.
Klasifikasi  dari  grid  yang  dibutuhkan  untuk membantu  interpretasi.  Interpretasi  sering  dibuat dalam bentuk penilaian seperti 'risiko tinggi', 'risiko menengah'  dan  'risiko  rendah'.  Dalam  kasus  ini, diinginkan  untuk  menunjukkan  jalan  penuh warna nilai-nilai,  kelas-kelas  ini  juga  dapat  ditampilkan pada  peta  dalam  bentuk  kontur  (BNPB,  2012). Berdasarkan hasil analisis nilai TWI DAS Ci Durian
Kecamatan  Cigudeg  Kabupaten  Bogor,  rentang indeks  berkisar  antara  0,000-22,185.    Nilai kerawanan  terjadinya  potensi  bahaya  banjir diklasifikasi  dalam  5  (lima)  kelas  berdasarkan metode quantile. Untuk rinciannya bisa dilihat pada Tabel 1 . Untuk  mengidentifikasi jangkauan  wilayah yang  berisiko  bencana  banjir  dari  DAS  Ci  Durian, dilakukan  analisis  spasial  berupa buffering.  Pada penelitian ini, proses buffer dan klasifikasi dilakukan menggunakan Multiple  Ring  Buffer  dengan  jarak terjauh  100  m.  Hal  ini  dikarenakan  jarak  yang terdampak banjir tahun 2020 kurang lebih 50 m dari sempadan  Sungai  Ci  Durian.  Setelah  dilakukan buffer 25 m, 50 m, 75 m dan 100 m dari sempadan Sungai  Ci  Durian,  kemudian  dilakukan  proses intersect  data  shapefile  pemukiman.  Dari  proses buffering  tersebut,  dibuat  peta  buffering  seperti Gambar 5.
Tabel 1 . Tingkat potensi bahaya banjir berdasarkan nilai TWI.
Nilai Index TWI Tingkat Bahaya Banjir Luas Kelas (ha) Persentase (%) 0,000 – 1,044 Sangat Rendah 62.754,960 34 1,044 – 2,784 Rendah 82.869,370 45 2,784 – 5,568 Sedang 29.688,630 16 5,568 – 9,657 Tinggi 6.349,458 4 9,657 – 22,185 Sangat Tinggi 2.513,869 1 Luas yang dipetakan 184.176,314 100
Gambar 5 . Hasil klasifikasi buffering.
Pada Gambar  5, area  berwarna  merah menandakan  bahwa  jarak  asumsi  25  m  sangat berpotensi  terkena  dampak  bahaya  banjir  sangat tinggi.  Sementara  itu,  yang  berwarna  oranye dengan  asumsi  jarak  50  m berpotensi  terdampak banjir  tinggi,  warna  hijau  muda  dengan  asumsi jarak  75  m  berpotensi  banjir  pada  tingkatan sedang dan warna hijau tua dengan jarak 100 m potensi terdampaknya rendah dari bahaya banjir. Untuk  mengetahui  cakupan  berapa  luas  yang berpotensi terkena dampak banjir bisa dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2 . Tingkat potensi bahaya banjir  DAS Ci Durian berdasarkan multiple ring buffer. Jarak (m) Tingkat Bahaya Banjir Luas (ha) 0 – 25 Sangat Tinggi 96.195 25 – 50 Tinggi 60.101 50 – 75 Sedang 59.769 75 – 100 Rendah 59.290 Luas Daerah Buffer 274.755

## KESIMPULAN
Pemetaan potensi bahaya banjir di Kecamatan Cigudeg,  Kabupaten  Bogor  dengan  metode  TWI mampu memvisualkan dengan baik potensi bahaya banjir  di  daerah  tersebut.  TWI  menggambarkan nilai indeks kebasahan lahan dihitung berdasarkan kondisi  topografi  yang  dikelompokkan  menjadi  5
interval. Nilai  indeks kelembaban tertinggi 9,657 - 22,185,  merupakan  daerah potensi  bahaya banjir sangat  tinggi  terdapat  di  Desa  Sukamaju, Rengasjajar, Tegallega dan Batujajar dengan luas wilayah 2.513,87 ha atau 1%, sedangkan wilayah dengan potensi bahaya banjir sangat rendah seluas 62.754,96  ha  atau  34%  dari  luas  wilayah  yang dipetakan  yaitu  184.176,31  ha.  Luas  jangkauan wilayah  yang  berisiko  bahaya  banjir  didasarkan pada hasil buffering, dimana pengklasifikasiannya menggunakan Multiple Ring Buffer. Potensi bahaya banjir yang sangat tinggi seluas 96,195 ha dengan jarak buffer  25  m,  sedangkan  wilayah  dengan potensi  bahaya  banjir  rendah  seluas  59,290  ha dengan  jarak Buffer  75-100  m  dari  sempadan Sungai  Ci  Durian,  total  luas buffering  adalah 274,755 ha.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Aparatur  Pemerintah  Kecamatan  Cigudeg,  Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD)
Kabupaten Bogor dan Badan Informasi Geospasial yang  telah  menyediakan  data  dan  informasinya untuk mendukung penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Aksoy,  H.,  Kirca,  VSO.,  Burgan,  H.I.  &  Kellecioglu,  D. (2016).  Hydrological  and  Hydraulic  Models  for Determination of Flood-Prone and Flood Inundation Areas. IAHS-AISH  Proceedings  and  Reports 373:137 – 41.  DOI:  https://doi.org/10.5194/piahs- 373-137-2016.
Amri, M.B., Yulianti, G., Yunus, R., Wiguna, S., Adi, A.W., Ichwana,  A.N.,  Randongkir,  R.T.  &  Septian,  R.E. (2016).  RBI  (Risiko  Bencana  Indonesia).  Badan Nasional  Penanggulangan  Bencana  (BNPB). Jakarta. 218hlm.
Beven,  K.J.  &  Kirkby,  M.J.  (2009).  A  physically  based, variable contributing area model of basin hydrology Hydrological Sciences Journal, 24(1), 43-69.  DOI: https://doi.org/10.1080/02626667909491834. BIG  (Badan  Informasi  Geospasial).  (NDa).  Ina-
Geoportal.
Diakses dari https://tanahair.indonesia.go.id. [22 Maret 2021].
BIG. (Badan Informasi Geospasial) (NDb). Pasangsurut. Diakses dari http://tides.big.go.id/DEMNAS/Jawa.php. [22 Maret 2021].
BNPB  (Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana.
(2012). Pedoman  Umum  Pengkajian  Risiko Bencana.  Badan  Nasional  Penanggulangan Bencana.  Jakarta.
BPS  (Badan  Pusat  Statistik)  Kabupaten  Bogor.  (2019).
Kecamatan  Cigudeg  Dalam  Angka  2019.  BPS Kabupaten Bogor.  Bogor.
BPS  (Badan  Pusat  Statistik)  Kabupaten  Bogor.  (2021). Kabupaten  Bogor  Dalam  Angka  2021.  BPS Kabupaten Bogor.  Bogor. Haas, J. (2010). Soil moisture modelling using TWI and satellite imagery in the Stockholm Region. Master Thesis.    School  of  Architecture  and  the  Build Environment, Royal Institute of Technology (KTH). Stockholm.  Sweden.
Hojati,  M.  & Mokarram, M.  (2016). Determination  of  a topographic  wetness  index  using  high  resolution digital  elevation  models. European  Journal  of Geography 7(4):41-52.
Iswari,  M.Y.  &  Anggraini,  K.  (2018).  Demnas:  Model digital  ketinggian  nasional  untuk  aplikasi kepesisiran. Oseana  43(4),  68-80.  DOI: https://doi.org/10.14203/oseana.2018.vol.43no.4. 2.
Karlsson,  H.    (2005).    Book  Review  Essays:  The Contemporary Archaeology of Recent Conflict: John Schofield,  Combat  Archaeology:  Material  Culture and  Modern  Conflict.    Duckworth  London.  2005, 192  pp. European  Journal  of  Archaeology,  8(3),
292-295. DOI: https://doi.org/10.1177/ 14619571050080030502.
Kusumo,  P.  &  Nursari,  E.  (2016).  Zonasi  tingkat kerawanan  banjir  dengan  Sistem  Informasi Geografis pada DAS Ci Durian Kab. Serang, Banten. STRING  (Satuan  Tulisan  Riset  dan  Inovasi Teknologi)  1(1):29 – 38.  DOI:  https://doi.org/
10.30998/string.v1i1.966. Miardini, A. & Saragih, G.S. (2019). Penentuan prioritas penanganan banjir genangan berdasarkan tingkat kerawanan  menggunakan  topographic  wetness index  studi  kasus  di  DAS  Solo. Jurnal  Ilmu Lingkungan 17(1), 113-119. DOI: 10.14710/jil.17.1.113-119. Nucifera,  F.  &  Putro,  S.T.  (2018).  Deteksi  kerawanan banjir  genangan  menggunakan  Topographic Wetness Index (TWI). Media Komunikasi Geografi 18(2),  107-116  DOI:  https://doi.org/10.23887/ mkg.v18i2.12088.
Paimin,  Sukresno  &  Purwanto.  (2010). Sidik  Cepat Degadrasi  Sub  Daerah  Aliran  Sungai  (Sub  DAS).
Pusat  Penelitian  dan  Pengembangan  Konservasi dan Rehabilitasi, Badan Penelitian dan Pengembangan Kehutanan. Kementerian Kehutanan.  Bogor. Pemkab  (Pemerintah  Kabupaten)  Bogor.  (2019). Rencana  Program  Investasi  Jangka  Menegah (RPIJM)  Kabupaten  Bogor  Tahun  2015-2019. Pemerintah Kabupaten Bogor.  Bogor.
Qin, C.-Z., A.-X., Pei, T., Li, B.-L., Scholten, T., Behrens, T. & Zhou, C.-H.  (2009). An approach to computing topographic  wetness  index  based  on  maximum downslope gradient. Precision Agriculture 12, 32 – 43.  DOI:  https://doi.org/10.1007/s11119-009- 9152-y.
RI  (Republik  Indonesia).  Peraturan  Pemerintah  Nomor 37 Tahun 2012 tentang Pengelolaan Daerah Aliran Sungai.  Sekretariat Negara.  Jakarta.
Yulihastin, E & Fathrio, I. (2011). Anomali Curah Hujan 2010  di  Benua  Maritim  Indonesia  Berdasarkan Satelit  TRMM  Terkait  ITCZ. Prosiding  Simposium Nasional Inovasi Pembelajaran dan Sains (SNIPS), 252-255. 22-23 Juni 2011.  Bandung.

## Halaman ini sengaja kami kosongkan