## IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DAERAH RAWAN BANJIR KABUPATEN JEMBER
Nugroho Setyo Wibowo 1 , Dwi Putro Sarwo Setyohadi 2 , Hariyono Rakhmad 3 1,2,3 Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember 1 email: nugie_informatics@gmail.com 2 email : dwi.putro.sarwo.setyohadi@gmail.com

## ABSTRAK
Implementasi  Sistem  informasi  geografis  daerah  rawan  banjir  kabupaten  jember merupakan tindak lanjut dari blue print penelitian yang terdahulu Desain Sistem Informasi Geografis Daerah Rawan Banjir Kabupaten Jember yang merupakan perancangan sebuah sistem yang dapat memberikan informasi mengenai daerah rawan banjir pada masing-masing kecamatan yang mana daerah  rawan  tersebut  didapatkan  berdasarkan  perhitungan  fuzzy  tsukamoto.  Sistem  ini mengimplimentasikan  informasi kedalam  bentuk  peta digital  dengan  tujuan lebih  mempermudah penyampaian informasi. Data yang digunakan diperoleh dari BPBD (Badan Penanggulangan Bencana Daerah) dan BPEKAP (Badan Perencanaan Pembangunan Kabupaten) Jember yang kemudian diolah menjadi  sebuah  sistem  yang  sesuai  dan  tepat  guna.  Informasi  daerah  rawan  banjir  ,  sarana kesahatan, serta data kejadian yang mendahului merupakan keluaran dari sistem ini.
Kata Kunci : Sistem Infromasi Geografis, Banjir, Fuzzy Tsukamoto.

## I. P ENDAHULUAN
Memasuki  musim  penghujan di wilayah  Indonesia  khususnya  mempunyai efek  yang  berpengaruh,  baik  bagi kelangsungan  fauna  dan  flora  khususnya, mengingat  Indonesia  memiliki  iklim  tropis. Namun  demikian,  perubahan  iklim  global dan  banyak  perusakan  alam  oleh  manusia, musim  penghujan  bukan  lagi  menjadi  hal baik,  namun  dapat  bersifat  merusak  jika berakhir dengan banjir, longsor, dan lainnya. Untuk  itu,  mencegah  adalah  hal  yang  lebih baik  daripada  harus  memperbaiki  akibat kerusakan  yang  diakibatkan  oleh  bencana tersebut, khususnya banjir.
Bencana  merupakan  suatu  kejadian yang mana dapat menimbulkan korban jiwa, kerugian material dan kerusakan lingkungan. Bencana  dapat  terjadi  karena  faktor  alam maupun faktor  manusia. Bencana alam yang sering  melanda  wilayah  di  Indonesia  salah satunya adalah banjir.
Banjir  merupakan  fenomena  alam dimana  terjadi  kelebihan  air  yang  tidak tertampung  oleh  jaringan  drainase  di  suatu daerah  sehingga  menimbulkan  genangan yang  merugikan.  Kerugian  yang  diakibatkan banjir  seringkali  sulit  diatasi  baik  oleh masyarakat  maupun  instansi  terkait.  Banjir disebabkan oleh berbagai macam faktor yaitu
kondisi  daerah  tangkapan  hujan,  durasi  dan intesitas hujan, land cover, kondisi topografi, dan kapasitas jaringan drainase. Kabupaten Jember merupakan salah satu  kabupaten  di  Jawa  Timur  yang  rentan terhadap  gerakan  tanah  dan  mempunyai curah  hujan  tinggi.  Pada  tanggal  1  Januari 2006,  hujan  yang  berintensitas  tinggi  (178 mm/ hari), menyebabkan gerakan tanah yang berkembang  menjadi  banjir  bandang sehingga  menimbulkan  kerugian  dan kerusakan di berbagai bidang (Sudradjat dkk, 2006). 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  kedalam  bentuk  peta  digital terhadap  daerah  rawan  banjir,  yang  dapat digunakan  untuk  perencanaan  pengendalian atau  penanggulangan  dini.  Sistem  Infromasi Geografis  (SIG)  merupakan  metode  yang tepat  dalam  pemetaan  daerah  rawan  banjir untuk  cakupan  daerah  yang  luas  dengan waktu yang relative singkat.
Oleh sebab itu, sistem ini merupakan implementasi dari  desain atau blueprint yang telah  terdahulu  yaitu  Sistem  Informasi Geografis  Daerah  Rawan  Banjir  Kabupaten Jember.  Hal  ini  merupakan  upaya menganalisa  risiko  dan  pemetaan  daerah banjir  melalui  diseminasi  informasi  banjir. Sistem  Informasi  Geografis  Daerah  Rawan Banjir    merupakan  sebuah  aplikasi  yang dikembangkan  khusus  untuk  memberikan informasi kepada masyarakat tentang daerah rawan  bencana  banjir  di  Kabupaten  Jember. Sehingga sistem  ini  akan  mempercepat proses  penyampain  informasi  kepada masyarakat  dan  instansi  terkait  serta  dapat meningkatkan kesiap-siagaan dalam mengambil  tindakan  untuk  mengurangi resiko.
Pada  Sistem  Informasi  ini  pengolahan input  berupa  peta  digitasi  menggunakan Quantum GIS dan pengolahan informasi data inputannya menggunakan logika Fuzzy  yang kemudian  divisualisasi  berbasis  web  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP sedangkan untuk databasenya menggunakan MySQL.

## II. T INJAUAN P USTAKA
2.1 Konsep Dasar Sistem Sistem  dapat  didefinisikan  sebagai suatu  kumpulan  objek,  ide,  berikut  saling keterhubunganya  (inter-relasi)  dibanjir mencapai  tujuan  atau  sasaran  bersama (Prahasta, 2005). Pada saat ini banyak pihak yang  telah  mendbanjiri  masalah  system untuk  kebutuhannya  hingga  definisinyapun menjadi beragam.
Definisi-definisi  yang  lain  adalah  : system adalah cara  pandang terhadap dunia nyata yang teridiri dari elemen-elemen yang saling  berinteraksi  untuk  mencapai  tujuan dbanjir  lingkungan  yang  kompleks  (Simatu, 1995). Gordon (1989) mendefinisikan system sebagai  salah  satu  kumpulan  objek  yang terangkai  dbanjir  interaksi  dan  saling ketergantungan  yang  teratur.  Robert  & Michael  (1991)  menyatakan  system  sebagai kumpulan  elemen  yang  saling  berinteraksi membentuk kesatuan, dbanjir interaksi yang kuat  maupun  lemah  dengan  pembatas  yang jelas (Suryadi, 1998).
2.2 Sistem Informasi Geografis Sistem  Informasi  Geografis  adalah kumpulan  yang  terorganisir  dari  perangkat keras  komputer,  perangkat  lunak,  data geografis,  metode,  dan  personil  yang
dirancang  secara  efisien  untuk  memperoleh, menyimpan,  memperbaharui,  memanipulasi, menganalisis,  dan  menampilkan  semua bentuk informasi yang berreferensi geografis (ESRI,1996). Dengan  memperhatikan  pengertian Sistem Informasi, maka SIG merupakan suatu kesatuan  formal  yang  terdiri  dari  berbagai sumber daya fisik dan logika yang berkenaan dengan  objek-objek  yang  terdapat  di permukaan  bumi.  Dan,  SIG  merupakan sejenis  perangkat  lunak  yang  dapat digunakan untuk pemasukkan, penyimpanan, manipulasi,  menampilkan,  dan  keluaran informasi geografis
berikut atribut- atributnya.  Berikut  dapat  dilihat  subsistem banjir SIG pada gambar.1
Gambar 1. Ilustrasi Uraian Sub-sistem SIG
2.3 Kerawanan Kerawanan (vulnerability)
adalah tingkat  kemungkinan  suatu  objek  bencana yang  terdiri  dari  masyarakat,  struktur, pelayanan atau daerah geografis mengbanjiri kerusakan  atau gangguan  akibat  dampak bencana  atau  kecenderungan  sesuatu  benda atau  mahluk  rusak  akibat  bencana(Sutikno, 1994;  UNDP/UNDRO,  1992).  Pada  elemen kerentanan terdapat elemen intangibles, pada umumnya  tidak  diperhitungkan  karena  sulit perhitungannya,
dan kebanyakan elementangible. Tingkat kerentanan bencana menurut  dapat  dinilai  secara  relatif berdasarkan  macam  dan  besaran  elemen bencana  yang  besarnya dinyatakan  dengan skala numerik
2.4 Bencana Bencana (hazard) adalah suatu peristiwa di banjir atau di lingkungan buatan manusia yang  berpotensi  merugikan  kehidupan manusia,  harta,  benda  atau  aktivitas bila meningkat  menjadi  bencana.  Banyak definisi  tentang bencana (Lundgreen,  1986; Carter,  1992;  UNDP/UNDRO,  1992;  Sutikno,
1994;  Bakornas  PBP,  1998).  Lundgreen (1986)  mendefinisikan  bencana  sebagai peristiwa/kejadian potensial yang merupakan  ancaman  terhadap  kesehatan, keamanan,  atau  kesejahteraan  masyarakat atau  fungsi  ekonomi  masyarakat  atau kesatuan organisasi pemerintahan yang lebih luas.  Bencana  banjir  oleh  Carrara  (1984) dikatakan  sebagai  bencana yang  disebabkan oleh  proses  banjir  atau  proses  banjir  yang dipicu oleh aktivitas manusia, dan merupakan salah  satu  unsur  dbanjir  penilaian  risiko bencana. Sementara menurut UNDP/UNDRO (1992)  yang  dimaksud  dengan  bencana adalah  semua  fenomena  atau  situasi  yang berpotensi  menimbulkan  kerusakan  atau kehancuran  pada  manusia,  jasa,  dan lingkungan.  Menanggapi  banyaknya  definisi tentang bencana Carter (1992) menyimpulkan bahwa sebagian besar definisi bencana (hazard) mencerminkan karakteristik: i) gangguan terhadap kehidupan normal, ii) efek terhadap manusia, seperti menjadi korban, luka/cacat, gangguan kesehatan,  iii)  efek  terhadap  struktur  sosial,
dan iv) kebutuhan masyarakat.
2.5 Fuzzy Logic Pendahuluan Fuzzy    Logic    diperkenalkan oleh  Prof. Lotfi  Zadeh  pada  tahun  1965.  Merupakan metode yang mempunyai kemampuan untuk memproses variabel yang bersifat kabur atau yang tidak dapat dideskripsikan secara  eksak /  pasti seperti misalnya tinggi, lambat, bising, dll. Dalam  fuzzy  logic, variabel yang bersifat kabur  tersebut  direpresentasikan  sebagai sebuah  himpunan  yang  anggotanya  adalah suatu nilai  crisp  dan derajat keanggotaannya ( membership function  ) dalam himpunan tersebut. Logika  fuzzy berbeda dengan logika digital  biasa, dimana  logika  digital  biasa hanya  mengenal  dua  keadaan  yaitu:  Ya  dan Tidak  atau  ON  dan  OFF  atau  High  dan  Low atau  "1"  dan  "0".  Sedangkan  Logika  Fuzzy meniru  cara  berpikir  manusia  dengan menggunakan  konsep  sifat  kesamaran  suatu nilai.  Dengan  teori  himpunan fuzzy,  suatu objek  dapat  menjadi  anggota  dari  banyak himpunan  dengan  derajat  keanggotaan  yang berbeda dalam masing-masing himpunan. Hal  yang  perlu  diketahui  dalam  memahami sistem  fuzzy, antara lain :
a. Variabel fuzzy b. Himpunan fuzzy.
Himpunan  fuzzy mempunyai 2 atribut, yaitu antara lain : 1) Linguistik 2) Numeris c. Semesta pembicaraan d. Domain
Fungsi Keanggotaan Fungsi  keanggotaan  (membership function)  adalah  suatu  kurva  yang menunjukkan pemetaan  titik-titik  input  data ke  dalam  nilai  keanggotaannya  (sering  juga disebut  dengan  derajat  keanggotaan)  yang memiliki  interval  antara  0  sampai  1.  Salah satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk mendapatkan  nilai  keanggotaan  adalah dengan  melalui  pendekatan  fungsi.  Ada beberapa fungsi yang dapat digunakan Representasi Linear Naik. Kenaikan  himpunan  dimulai  pada  nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan 0 bergerak  ke  kanan  menuju  ke  nilai  domain yang  memiliki  derajat  keanggotaan  lebih tinggi.
Gambar 2.Representasi Linear Naik(Kusumadewi dan Purnomo, 2004)
Fungsi keanggotaan : [ ] =
0; ≤ − − ;
≤ ≤ 1; ≥
Representasi Linear Turun. Merupakan  kebalikan  dari  representasi linear  naik.  Garis  lurus  dimulai  dari  nilai domain dengan derajat keanggotaan tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke nilai  domain  yang  memiliki  derajat keanggotaan lebih rendah.
Gambar 3. Representasi Linear Turun (Kusumadewi dan Purnomo, 2004)
Fungsi keanggotaan :
[ ] = − − ; ≤ ≤ 0; ≥
Representasi Kurva Segitiga. Kurva  segitiga  pada  dasarnya  merupakan gabungan antara 2 garis linear.
Gambar 4 Representasi Kurva Segitiga (Kusumadewi dan Purnomo, 2004)
Fungsi keanggotaan :
[ ] = 0; ≤ ≥ − − ⁄
; ≤ ≤ − − ⁄ ; ≤ ≤ Representasi Kurva Trapesium.
Kurva  trapesium  pada  dasarnya  seperti bentuk segitiga, hanya saja ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan 1.
Gambar 5. Representasi Kurva Trapesium (Kusumadewi dan Purnomo, 2004)
Fungsi keanggotaan :
[ ] = 0; ≤ ≥ − − ⁄ ; ≤ ≤ 1; ≤ ≤ − − ⁄ ; ≥
2.5.1 Metode Tsukamoto Pada  Metode  Tsukamoto,  setiap konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk  IF- Then  harus  direpresentasikan  dengan  suatu himpunan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan yang  monoton  (Gambar  7.32). Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan  diberikan  secara  tegas  (crisp) berdasarkan  α-predikat (fire strength). Hasil akhirnya  diperoleh  dengan  menggunakan rata-rata terbobot.

## Gambar 6. Inferensi dengan menggunakan Metode Tsukamoto III. P ERANCANGAN S ISTEM
Tahap  ini  merupakan  tahap  untuk mengkaji dan membatasi masalah yang akan diterapkan  dalam  sistem.  Tahap  ini  telah dilakukan  pada  penelitan  sebelumnya, sehingga  untuk  proses  implementasi  cukup melanjutkan  dan  mengikuti  rambu-rambu perancangan  yang  telah  ditulis  pada penelitian  terdahulu,  yang  berjudul  Desain Sistem  Informasi  Geografis  Daerah  Rawan Banjir  Kabupaten  Jember.  Setiap  masalah yang  didefinisikan  nantinya  mampu  diatasi dengan  sebaik  mungkin.  Tahap  definisi masalah  dilakukan dengan  cara  melakukan survei  secara  tidak  terstruktur  dengan bertanya  kepada  Badan  Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) dan BAPPKAB yang nantinya  itu  semua  sebagai  bahan  dalam pembuatan Sistem Informasi Geografis.
IV. IMPLEMENTASI Tahapan  ini  adalah  kelanjutan  dari tahapan  implementasi  dari blueprint penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  Desain Sistem  Informasi  Geografis  Daerah  Rawan Banjir Kabupaten Jember. Berikut merupakan tahapan-tahapan implementasi sistem :
1) Membuat Database dan Tabel
T ABEL I
K ECAMATAN T ABEL II K
ELURAHAN No Field Tipe Ukuran Keterangan 1 feature id int 11 Primary Key 2 id_desa Varchar 255 3 nama_desa Varchar 255
4 nama_kec Varchar 255 5 luasan Polygon T ABEL III S UNGAI
No Field Tipe Ukuran Keterangan 1 feature id int 11 Primary Key 2 kode_unsur int 11 3 toponim Varchar 255 4 penggunaan Varchar 255 5 kecamatan Varchar 255 6 luasan Polygon T ABEL IV D AERAH _ RAWAN No Field Tipe Ukuran Keterangan 1 feature id int 11 Primary Key 3 nama_kec Varchar 255 4 x Varchar 255 5 y Varchar 255 6 daerah Varchar 255 7 luasan Polygon T ABEL V J ALAN No Field
Tipe Ukuran Keterangan 1 feature id int 11 Primary Key 2 id_jalan Varchar 255 3 nama_jalan Varchar 255 4 tipe_jalan Varchar 255 5 leght linestring T ABEL VI
J ALAN _ KERETA N o Field
Tipe Ukuran Keterangan 1 id_ka Varchar 255 Primary Key 2 feature id int 11
3 tipe_jalan Varchar 255
4 leght linestring
T ABEL VII K ANTOR _ KECAMATAN No Field Tipe Ukuran Keterangan 1 feature id int 11 Primary Key 2 id_kantor_ Varchar 255 3 nama_kanto Varchar 255 4 point Point Tabel Data Non Spasial T ABEL VII P USKESMAS No Field Tipe Ukuran Keterangan 1 kode_puskesmas Varchar 255 Primary Key 2 nama_puskesmas Varchar 255 3 alamat Varchar 255 4 no_telp Varchar 255 5 no_fax Varchar 255 6 kecamatan Varchar 255 7 kelurahan
Varchar 255
T ABEL IX R UMAH SAKIT No Field Tipe Ukuran Keterangan 1 kode_rs Varchar 255 Primary Key 2 nama Varchar 255 3 alamat Varchar 255 4 no_telp Varchar 255 5 no_fax Varchar 255 6 kecamatan Varchar 255 7 kelurahan Varchar 255 T ABEL X
D ATA SIG No Field Tipe Ukuran Keterangan 1 kode_data Varchar 255 Primary Key 2 nama_kec Varchar 255 3 luas Varchar 255 4 gambar Varchar 255 5 profil Varchar 255 6 jml Int 11 7 kj Varchar 255 8 pk Varchar 255 9 rs Varchar 255 10 kategori Varchar 255
T ABEL XI N ILAI _ FUZZY No Field Tipe Ukuran Keterangan 1 Kode_fuzzy Varchar 255 Primary Key 2 Nilai Varchar 255 3 Ch Varchar 255 4 kt Varchar 255 5 Daerah Varchar 255 6 Nama_kec Varchar 255 T ABEL XII L OGIN
No Field Tipe Ukuran Keterangan 1 Username Varchar 50 Primary Key 2 password Varchar 50 2) Membuat Project Langkah  awal  untuk  membuat  suatu program  menggunakan Dreamweaver adalah  membuat
project . Project tersebut digunakan  untuk  mengorganisasi  dan mengelola  kumpulan  file  php.  Sedangkan untuk  membuat  petanya  menggunakan
Quantum  GIS
dan Mapguide  Maestro sebagai web server -nya.
3.1 Home

## 3.2 Peta Lokasi
Gambar 8. Detail Peta Lokasi
Gambar 9. Detail Peta Lokasi
Gambar 10. Query Feature
Gambar  16.  Menerangkan  bahwa  ada tingkatan  rawan  banjir  yang  dikategorikan menjadi 3 kategori, rendah, sedang dan tinggi.
Gambar 11. Perhitungan Fuzzy
Gambar  17  adalah  Fuzzy  form  dengan tampilan tabel yang memberikan informasi berupa  kode,  daerah,  curah  hujan  (CH), ketinggian  (KT),  nilai  fuzzy,  dan  potensi. Pada  form  ini  juga  terdapat  tombol  edit yang  digunakan  untuk  mengedit  data-data di  tabel  fuzzy.  Pada  form  edit  fuzzy  ini
merupakan  form  inputan  yang  digunakan untuk  mengupdate  data  fuzzy  yang  ada  di setiap  kecamatan  yang  datanya  saling berhubungan  dengan  data  kecamatan  dan data  sig.  Edit  fuzzy  digunakan  juga  untuk mencari  perekomendasian  daerah  rawan banjir  berdasarkan  inputan  Curah  hujan (mm/blm)  dan  ketinggian  (mdlp)  yang kemudian diolah dengan perhitungan fuzzy oleh  sistem  sehingga  didapatkan fuzzy output. Hasil rekomendasi yang di dapatkan dapat  berubah-ubah  sesuai  inputan  yang dimasukkan. Gambar 12. Fuzzy Input Parameter Untuk mendapatkan hasil rekomendasi  potensi,  langkah  awalnya yaitu  memasukkan  nilai  inputan  curah hujan  dan  ketinggian  sesuai  data  yang  di dapat. Seperti pada gambar 18
V.
KESIMPULAN Dari  pelaksanaan  Penelitian  yang berjudul Sistem Informasi Geografis Daerah Rawan  Banjir  Kabupaten  Jember,  dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: Desain  Sistem  Informasi  Geografis  Daerah Rawan Banjir Kabupaten Jember menyajikan  desain  informasi  kedalam bentuk  geografis  sehingga  data  yang ditampilkan  dapat  menunjukkan  potensi rawan banjir  dan  informasi  lengkapnya pada masing-masing kecamatan. Telah  dibuat  Desain  Sistem  Informasi Geografis  Daerah  Rawan  Banjir  Kabupaten Jember  telah  dapat  digunakan  untuk menjadikan  kerangkan  untuk  membantu dalam  penentuan  daerah  rawan  banjir sesuai  kriteria  dan  bobot  yang  telah ditentukan setelah diimplementasikan.

## VI. D AFTAR P USTAKA
[1] Anisa,  Nova  Chici.
Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Kelayakan  Kredit Pada Koperasi Citra Abadi Menggunakan Metode  Decision  Tree
dan Fuzzy Logic . Jember, 2013.
[2] Firmansyah M.  Nizar,  Eka  Kadarsetia.
Penyelidikan  Potensi  Banjir  Bandang  Di Kabupaten  Jember,  Jawa  Timur. Penelitian  Pusat  Vulkanologi  dan
Mitigasi  Bencana  Geologi – Badan Geologi.Amarta  (Agribusiness  Market and  Support  Activity)  2008,  Penyakit Tanaman Kopi , available, www.amarta.net [3] Hidayat,  Aan. Sistem  Penunjang Keputusan Untuk Pemilihan Karyawan Teladan  Dengan  Logika Fuzzy Tsukamoto. Banjarmasin, 2011.
[4] Kusumadewi,  Sri.  Hari  Purnomo.
2010. Aplikasi  logika  fuzzy  untuk Pendukung  Keputusan . Yogyakarta  :
Graha Ilmu. [5] Maulida,  Ana. Logika  Fuzzy  Metode Tsukamoto dalam Menentukan Kerentanan  Potensi  Banjir .  Malang, 2011.
[6] Sugiarti,  Yuni.  2013. Analisis  Dan Perancangan  UML (Unified  Modeling
Language ).  Graha Ilmu,  Yogyakarta.