## PEMODELAN POTENSI BENCANA BANJIR DI DAERAH PERKOTAAN MENGGUNAKAN SIG

## Studi Kasus: Kota Bengkulu
(Modeling of Flood Hazard Potential in Urban Areas using GIS, Case Study: Bengkulu City)
Yulian Fauzi 1 , Zulfia Memi Mayasari 1 , Hana Taqiyyah Fachri 2 1 Departemen Matematika, FMIPA, Universitas Bengkulu
2 Program Studi Sains Informasi Geografi, Universitas Pendidikan Indonesia Jl. WR. Supratman, Kandang Limun, Bengkulu, Indonesia E-mail: yulianfauzi@unib.ac.id
Diterima: 31 Maret 2021; Direvisi: 27 April 2022; Disetujui untuk dipublikasikan: 17 Mei 2022

## ABSTRAK
Kota  Bengkulu  merupakan  salah  satu  wilayah  yang  rawan  terjadi  banjir  akibat  luapan  Air  Bengkulu (Sungai Bengkulu). Penyebab utamanya adalah  kerusakan Daerah Aliran Sungai (DAS) Air Bengkulu, serta luapan air sungai ketika musim penghujan tiba . Penelitian ini bertujuan untuk memetakan wilayah yang rawan terhadap  bencana  banjir  dan  mengetahui  seberapa  besar  tingkat  kerawanan  banjir  yang  dapat  terjadi  di daerah penelitian Kota Bengkulu berdasarkan Sistem Informasi Geografis (SIG). Penelitian ini menggunakan metode overlay dengan scoring antara parameter-parameter penggunaan lahan, ketinggian lahan, kemiringan lereng,  tipe  tanah,  jarak  dari  sungai  dan  curah  hujan.  Analisis  terhadap  pembobotan  menghasilkan  tiga variabel yang menjadi penentu tingkat kerawanan banjir yaitu penggunaan lahan, ketinggian lahan dan jarak dari  sungai.  Hasil  penelitian  menunjukkan  wilayah  yang  sangat  rawan  bencana  banjir  tersebar  di  hampir seluruh daerah penelitian dengan rincian 1.726,91 ha (48,8%) berkategori sangat rawan, 1.804,11 ha (50,9%) cukup  rawan  dan  10,64  ha  (0,3%)  tidak  rawan.  Wilayah  yang  tergolong  sangat  rawan  bencana  banjir merupakan  wilayah  yang  memiliki  ketinggian  lahan  yang  rendah  dan  penggunaan  lahan  yang  cenderung sedikit vegetasi, karena sebagian besar wilayahnya adalah wilayah terbangun, terbuka tanpa vegetasi dan dekat dengan sungai. Kelurahan yang termasuk dalam kategori ini adalah Kelurahan Rawa Makmur, Beringin Raya, Tanjung Agung dan Tanjung Jaya.
Kata kunci : Air Bengkulu, overlay, peta kerawanan banjir, scoring

## ABSTRACT
Bengkulu City is one of the areas prone to flooding due to the overflow of Air Bengkulu (Bengkulu River). The main cause is the damage of the Air Bengkulu watershed, whose water overflows when the rainy season arrives. This study aims to map areas prone to flood and find out the level of flood susceptibility in the research area of Bengkulu City based on the Geographic Information System (GIS). This study uses the overlay method with  scoring  among  parameters  of  land  use,  elevation,  slope,  soil  type,  distance  from  river,  and  rainfall. Analysis of the weighting results in three variables that determine the level of flood susceptibility, land use, elevation, and distance to the river. The result shows areas that were highly prone to flooding were spread over almost the entire research area, such as 1,726.91 ha (48.8%) categorized as very susceptible, 1,804.11 ha  (50.9%)  categorised  as  quite  susceptible,  and  10.64  ha  (0.3%)  categorised  as  not  susceptible.  Areas classified as very  prone to flooding are areas with low land heights  and  land uses that tend to have little vegetation because most of the area is a built up, open area without vegetation and located close to rivers. Villages included in this category are Rawa Makmur, Beringin Raya, Tanjung Agung, and Tanjung Jaya.
Keywords : Air Bengkulu, flood vulnerability map, overlay, scoring

## PENDAHULUAN
Kota Bengkulu merupakan salah satu wilayah yang sering terjadi banjir akibat luapan Air Bengkulu (Sungai  Bengkulu).  Hampir  setiap  tahun  2-3  kali Kota Bengkulu mengalami banjir yang menggenangi kurang lebih 400 ha dari luas wilayah (Citra et al., 2018) . Salah satu banjir besar yang terjadi di Kota Bengkulu terjadi pada April 2019 akibat luapan Air Bengkulu  yang  menyebabkan  roda  perekonomian
terganggu.  Bencana  banjir  juga  menyebabkan beberapa  kerugian  harta  benda,  kerusakan lingkungan  dan  gangguan  aktivitas  kesehatan masyarakat. Banjir tahun 2019 merupakan bencana alam yang terburuk dalam belasan tahun terakhir di Kota  Bengkulu.  Bencana  banjir  tersebut  telah menyebabkan  korban  jiwa  3  orang,  2  orang dinyatakan  hilang  dan  1.200  jiwa  mengungsi. Kerugian  yang  timbul  dari  bencana  tersebut  juga
menyebabkan 500 rumah dan 3 sekolah terendam serta 1 pintu air rusak berat (BNPB, 2019). Wilayah kecamatan  yang  terdampak  akibat  banjir  tersebut adalah  Kecamatan  Muara  Bangkahulu  dan Kecamatan Sungai Serut.
Banjir  Bengkulu  tahun  2019  diakibatkan  oleh aktivitas Osilasi  Madden-Julian  (OMJ),  sebuah fenomena  alam  yang  secara  ilmiah  mampu meningkatkan  suplai  massa  udara  basah  di sebagian besar wilayah Indonesia. Hasil penelitian Nofirman (2019) menunjukkan tiga hari menjelang peristiwa  banjir  tanggal  27  April  2019  terjadi peningkatan curah hujan di Pos Hujan Bajak dengan intensitas hujan 104, 121 dan 177 mm/hari . Curah hujan ekstrem terdeteksi pada Pos Hujan Baturaja tanggal 24 April 2019 (108 mm/hari) dan tanggal 26 April 2019 (324 mm/hari).
Banjir  dapat  disebabkan  kombinasi  antara faktor  alam  dan  faktor  manusia.  Faktor  alam dipengaruhi  oleh  curah  hujan  yang  ekstrem  yang mengakibatkan  sungai-sungai  meluap  ditambah dengan kerusakan alam dan lingkungan. Perubahan penggunaan lahan dari hutan menjadi perkebunan dan pertambangan, serta pembangunan perumahan  baru  di  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS) menambah faktor penyebab terjadinya banjir.
Untuk  mendukung  pemodelan  kerawanan banjir  di  Kota  Bengkulu  dalam  konteks  spasial, dapat  menggunakan  fasilitas  analisis  spasial  yang terdapat pada software Sistem Informasi Geografis (SIG)  (Marfai,  2012;  Yulianto  et  al.,  2009).  SIG merupakan  alat  yang  dapat  digunakan  untuk membangun  model  simulasi  luapan  banjir  dengan menggunakan  pemodelan  numerik  (Meijerink, 1996).  Pembuatan  model  luapan  banjir  dibuat dalam data berformat raster yang dapat dilakukan dengan  menggunakan  aplikasi Neighbourhood Operation  (NO),  yang  berupa  iteration  model (Marfai, 2004).
Perkembangan  model  banjir  menggunakan pendekatan matematika atau berbasis numerik saat ini  telah  banyak  dilakukan  seiring  dengan berkembangnya software pendugaan banjir seperti Hydrologic  Engineering  Center's  River  Analysis System ( HEC-RAS)  (Wijayanti  &  Prastica,  2021; Gunawan,  2018;  dan  Wardanu  et  al.,  2016).  SIG juga  telah  banyak  digunakan  untuk  memodelkan tingkat  kerawanan  banjir  dengan  menggunakan metode overlay  dengan  scoring  seperti  yang dilakukan oleh Ozkan & Tarhan (2016), Darmawan et al. (2017) dan Ramadhan & Chernovita (2021). Parameter yang digunakan merupakan faktor alam yang  mempengaruhi  banjir  seperti  faktor  curah hujan, kemiringan lereng, jenis tanah, penggunaan lahan, jarak dari sungai dan elevasi (ketinggian).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memetakan wilayah  yang  rawan  terhadap  bencana  banjir  dan mengetahui  seberapa  besar  tingkat  kerawanan banjir  yang  dapat  terjadi  di  daerah  penelitian berdasarkan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG).
Penelitian  ini  dilakukan  di  dua  kecamatan  di  Kota Bengkulu yaitu Kecamatan Muara Bangkahulu dan Sungai Serut.
Hasil  penelitian  memberikan  informasi  terkait potensi  kerawanan  banjir  di  Kecamatan  Muara Bangkahulu  dan  Sungai  Serut  Kota  Bengkulu. Pemodelan  dan  pemetaan  kerawanan  banjir  di daerah ini sangat penting dilakukan sebagai upaya penanggulangan dan pengelolaan banjir. Pemodelan  kerawanan  banjir  juga  penting dilakukan  sebagai  upaya  pengendalian  banjir  dan bentuk mitigasi bencana banjir di masa yang akan datang.  Pemetaan  kerawanan  banjir  dalam penelitian ini menggunakan parameter meteorologi dan karakteristik DAS.

## METODE

## Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian ini dilakukan di Kota Bengkulu khususnya  Kecamatan  Muara  Bangkahulu  dan Sungai Serut.  Secara geografis terletak antara 10 0 20’ 14” – 10 0 20’ 22” Bujur Timur dan 3 0 45’ - 3 0 59’ Lintang Selatan seperti disajikan pada Gambar 1 . Secara  umum  wilayah  Kota  Bengkulu didominasi  oleh  kelas  lereng  datar  (mencapai 88,09%  luas  wilayah).    Berdasarkan  kemiringan lereng,  lokasi  penelitian  terdiri  dari  3  (tiga)  kelas kemiringan lereng yaitu 0-3% dengan luas 8.145,38 ha dan sekitar 4.585,32 ha kemiringan lereng 3-8% yang  sesuai  untuk  pengembangan  pembangunan kota.  Sementara  itu,  kemiringan  dengan  kelas kelerengan 15-40% yang merupakan wilayah agak curam mempunyai luasan terkecil (16,11 ha) yang terletak di sebelah utara Danau Dendam Tak Sudah.
Berdasarkan  klasifikasi  iklim,  Kota  Bengkulu tergolong tipe iklim A (tropis basah) dengan jumlah bulan  basah  10  bulan  dimulai  dari  bulan  Oktober sampai dengan bulan Juli. Pada bulan Mei sampai dengan Oktober ditandai dengan musim kemarau, hujan  lebat  akan  terjadi  pada  bulan  Desember sampai  dengan  Januari. Curah  hujan  bulanan berkisar  200-600  mm  dengan  jumlah  hari  hujan setiap bulan antara 10-21 hari.

## Dataset
Penelitian ini menggunakan input data spasial berupa  Citra Google  Earth,  Peta  Rupa  Bumi Indonesia,  data Digital  Elevation  Model  Nasional (DEMNAS) dan Peta Tanah dari Balitbang Pertanian, Kementerian  Pertanian  tahun  1990.  Sedangkan data  non-spasial  menggunakan  data  curah  hujan. Berdasarkan  data  citra Google  Earth  dilakukan proses pengolahan citra yang selanjutnya dilakukan interpretasi  untuk  menghasilkan  peta  tutupan lahan. Data DEMNAS digunakan untuk menentukan kemiringan lereng dan ketinggian lahan.

## Metode Analisis
Secara  umum  metode  yang digunakan dalam pengolahan  data  penelitian  ini  adalah  metode overlay  dengan  scoring  antara  parameter- parameter model banjir yang ditetapkan. Penilaian dan penentuan scoring secara kualitatif berpedoman pada beberapa hasil penelitian tentang kerawanan banjir melalui klasifikasi dari parameter menggunakan software ArcGIS. Tahapan penelitian disajikan dalam Gambar 2 .
Kerawanan  banjir  adalah  keadaan  yang menggambarkan  mudah  atau  tidaknya  suatu daerah terkena banjir yang dipengaruhi oleh faktor meteorologi dan karakteristik DAS. Pada penelitian ini  faktor  meteorologi  menggunakan  data  curah
hujan berupa jumlah curah hujan per tahun. Faktor karakteristik  DAS  berupa  data  kemiringan  lereng, ketinggian  lahan,  jenis  tanah  dan  penggunaan lahan. Faktor-faktor ini dijadikan sebagai parameter pemodelan kerawanan banjir.
Pemodelan  kerawanan  banjir  dilakukan berdasarkan parameter yang telah ditetapkan untuk selanjutnya  dilakukan  pembobotan  dan scoring. Pemberian  skor  dalam  penelitian  ini  berdasarkan pada  hasil  kajian  dan  analisis  terhadap  parameter penyebab  banjir  yang  dideskripsikan  sebagai berikut: wilayah dengan curah hujan tinggi memiliki kerentanan  banjir  lebih  tinggi;  kemiringan  lereng yang landai memiliki kerentanan banjir lebih tinggi; elevasi  lahan  yang  lebih  landai  hingga  cekung memiliki  kerentanan  lebih  tinggi;  tanah  dengan tekstur  sangat  halus  memiliki  peluang  kejadian banjir  yang  tinggi,  sedangkan  tekstur  yang  kasar memiliki  peluang  kejadian  banjir  yang  rendah; penggunaan lahan yang dianggap rentan terhadap banjir  adalah  penggunaan  lahan  yang  lebih berpengaruh pada air limpasan yang melebihi laju infiltrasi; semakin dekat dengan sungai atau badan air,  maka  kemungkinan  terjadinya  genangan  atau banjir yang berasal dari luapan sungai lebih besar. Pembobotan  dianalisis  dari  literatur  dan  model- model yang sudah dikembangkan oleh para peneliti dan ahli banjir (Kusumo & Nursari, 2016).
Citra Google
Earth
DEMNAS Klasifikasi Kemiringan lereng Ketinggian lahan/elevasi Klasifikasi Penggunaan Lahan Scoring dan Pembobotan Reklasifikasi tingkat Kerawanan Banjir Data Curah Hujan Export to Shapefile Hasil Klasifikasi Peta Tanah Klasifikasi Jenis Tanah Peta Hidrologi Klasifikasi Jarak dari Sungai Klasifikasi Curah Hujan Overlay Calculation Validasi Tidak Peta Kerawanan Banjir Ya
Nilai  kerawanan  banjir  diperoleh  dari  total penjumlahan  skor  keenam  parameter  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  curah  hujan, kelerengan,  ketinggian  lahan,  jenis  tanah, penggunaan  lahan  dan buffer  sungai.  Nilai kerawanan  bencana  banjir  dapat  ditentukan menggunakan Persamaan 1.
𝐾 = ∑ 𝑊 𝑖 𝑋 𝑖 …………………………………………………… (1)
dimana:
𝐾 = nilai kerawanan 𝑊 𝑖 = bobot untuk parameter ke- i 𝑋 𝑖 = skor kelas parameter ke- i

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Banjir  adalah  peristiwa  bencana  alam  yang terjadi ketika aliran air yang berlebihan merendam daratan. Pengertian  banjir  menurut  Amri  (2016) adalah  peristiwa  atau  kejadian  alami  dimana sebidang tanah atau area yang biasanya merupakan lahan kering, tiba-tiba terendam air karena volume air  meningkat. Bencana  banjir  dapat  disebabkan oleh  kondisi  alam  yang  statis  seperti  geografis, topografis dan geometri alur  sungai. Banjir terjadi ketika  debit  sungai  terlalu  tinggi  dan  keluar  dari sungai,  khususnya  pada  tikungan  atau  kelokan sungai  dan  mengakibatkan  kerusakan  pada bangunan-bangunan  yang  terdapat  sepanjang sungai tersebut.
Berdasarkan  hasil  kajian  dari  beberapa pemodelan  potensi  banjir,  parameter  penggunaan lahan  merupakan  parameter  yang  sangat mempengaruhi  tingkat  potensi  banjir  dari  suatu daerah.  Penggunaan  lahan  sangat  berperan  pada besarnya  air  limpasan  hasil  dari  hujan  yang  telah melebihi  laju  infiltrasi.  Kondisi  penggunaan  lahan dapat  mempengaruhi  tingkat  kerawanan  banjir melalui pembentukan aliran permukaan.
Selanjutnya  parameter  ketinggian  lahan  dan jarak dari sungai merupakan parameter yang cukup mempengaruhi  potensi  banjir  dari  suatu  wilayah. Parameter jarak dari sungai juga berperan terhadap tingginya  potensi  banjir,  semakin  dekat  wilayah dengan  sungai  maka  semakin  tinggi  potensi terjadinya  banjir.  Parameter  curah  hujan  dan kemiringan lereng dalam penelitian ini tidak diberi bobot yang tinggi karena daerah penelitian memiliki curah  hujan  sedang  dan  kemiringan  lereng  yang hampir seragam. Semakin tinggi curah hujan maka akan  semakin  tinggi  potensi  banjir.  Daerah penelitian  merupakan  wilayah  pesisir  dengan topografi  datar.  Parameter  jenis  tanah  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  juga  diberi  bobot yang rendah karena jenis tanah di daerah penelitian didominasi oleh satu jenis tanah inceptisols. Uraian secara lengkap tentang skor dan bobot dari masing- masing  parameter  disajikan  dalam Tabel  1 dan disajikan secara spasial dalam Gambar 3 .
Tabel. 1 . Klasifikasi dan skor dari paramater banjir. Parameter Kelas Deskripsi Nilai  Bobot  Skor Total Skor Persentase (%) Ketinggian Lahan <4,26 m
Sangat Rawan 9 2 18 50 20
4,26 – 8,37 m Cukup Rawan 7 14 8,37 – 12,65 m Rawan 5 10 12,65 – 17, 59 m Agak Rawan 3 6 >17,59 m Tidak Rawan 1 2 Kemiringan Lereng 0 – 8% Sangat Rawan 9 1 9 25 10 8 – 15% Cukup Rawan 7 7 15 – 25% Rawan 5 5 25 – 40% Agak Rawan 3 3 >40% Tidak Rawan 1 1 Penggunaan Lahan Lahan Terbuka, Badan Air Sangat Rawan 9 2,5
22,5
62,5 25 Permukiman, Sawah Cukup Rawan 7 17,5 Perkebunan, Tegalan Rawan 5 12,5 Kebun Campuran, Semak Belukar  Agak Rawan 3 7,5 Hutan Tidak Rawan 1 2,5 Jenis Tanah Vertisol, Oxisol Sangat Rawan 9 1 9 25 10
Alfisol, Ultisol, Molisol Cukup Rawan 7 7 Inceptisol Rawan 5 5 Entisol, Hitosol Agak Rawan 3 3 Spodosol, Andisol Tidak Rawan 1 1 Jarak dari Sungai 0 – 25 m
Sangat Rawan 9
2
18
50 20
25 – 50 m Cukup Rawan 7 14 50 – 75 m Rawan 5 10 75 – 100 m Agak Rawan 3 6 >100 m Tidak Rawan 1 2
Parameter Kelas Deskripsi Nilai  Bobot  Skor Total Skor Persentase (%) Curah Hujan >2.500 mm/th Sangat Rawan 9 1,5 13,5
37,5 15 2.000-2.500 mm/th Cukup Rawan 7 10,5 1.500-2.000 mm/th Rawan 5 7,5 1.000-1.500 mm/th Agak Rawan 3 4,5 <1.000 mm/th Tidak Rawan 1 1,5 Total 250 100
Sumber: Purwanto & Suharyadi (2008); Darmawan et al. (2017); Kusumo & Nursari (2016); Fiantis (2017); Sari & Murti (2013)
Daerah  rawan  banjir  adalah  daerah  yang sering  dilanda  banjir. Tingkat  kerawanan  banjir merupakan peristiwa tergenangnya daratan  akibat volume air yang meningkat pada setiap unit lahan yang diperoleh berdasarkan nilai kerawanan banjir. Persamaan  aritmatika  ( Persamaan  2 )  yang digunakan untuk proses overlay dalam menentukan tingkat kerawanan banjir (Kusumo & Nursari, 2016).
𝐵 = 1,5ℎ + 𝑙 + 2𝑒 + 𝑡 + 2,5𝑝𝑙 + 2𝑠 ………………….. (2)
dimana:
B   = kerawanan banjir h   = curah hujan l   = kemiringan lereng e   = elevasi t   = jenis tanah pl   = penggunaan lahan s   = buffer sungai
Klasifikasi  kelas  kerawanan  bencana  banjir dapat diketahui dengan menggunakan perhitungan interval kelas dan ditunjukkan oleh Persamaan 3 .
𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 𝐾𝑒𝑟𝑎𝑤𝑎𝑛𝑎𝑛 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑖𝑛𝑔 𝑛 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 …………………… (3)
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  kerawanan dapat ditentukan kelas kerawanan bencana banjir di daerah  penelitian.  Penelitian  ini  membagi  kelas kerawanan  menjadi  tiga  kelas  yaitu  tidak  rawan, rawan  dan  sangat  rawan.  Klasifikasi  kelas kerawanan banjir disajikan dalam Tabel 2 .
Tabel 2 . Klasifikasi kelas kerawanan banjir. Tingkat Kerawanan Skor Kerawanan Deskripsi 1 10 - 36 Tidak Rawan 2 37 - 63 Rawan 3 64 - 90 Sangat Rawan
Hasil overlay  pemodelan  potensi  genangan banjir di Kecamatan Muara Bangkahulu dan Sungai Serut,  Kota  Bengkulu  menghasilkan  tingkat kerawanan  banjir.  Perhitungan  skor  dari  masing- masing  parameter  dengan  bobot  parameter menghasilkan  total  nilai  skor  yang  melambangkan tingkat  kerawanan  potensi  banjir.  Teknik overlay menumpangtindihkan layer satu ke layer yang lain beserta  dengan  data  atributnya.  Gabungan  data atribut  dari  masing-masing  parameter  banjir menghasilkan  informasi  baru  tentang  kerawanan potensi  banjir  dari  suatu  wilayah.  Hasil  penelitian memperlihatkan  bahwa  daerah  yang  rawan terhadap luapan Air Bengkulu adalah wilayah yang berdekatan  dengan  sungai.  Secara  topografi  di lokasi  penelitian  wilayah  yang  berdekatan  dengan sungai merupakan wilayah dengan topografi rendah dan  didominasi  oleh  penggunaan  lahan  berupa sawah. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang  dilakukan  oleh  Citra  et  al.  (2018). Hasil pemodelan potensi kerawanan banjir menggunakan metode scoring  dan  overlay  di  daerah  penelitian disajikan dalam Gambar 4 .

## Luas Cakupan Tingkat Kerawanan Banjir
Luas  cakupan  tingkat  kerawanan  banjir  di Kecamatan  Muara  Bangkahulu  dan  Sungai  Serut, Kota Bengkulu dibagi menjadi tiga kelas kerawanan, yaitu  tidak  rawan,  rawan, dan  sangat  rawan.  Dari seluruh luas daerah penelitian 3.541,66 ha, wilayah yang mempunyai tingkat kerawanan “tidak rawan” hanya seluas 10,64 ha atau 0,3%. Zona tidak rawan banjir dapat dikatakan sebagai daerah yang paling aman terhadap kemungkinan terlanda banjir. Hal ini disebabkan  karena  pada  daerah  ini  tergolong dataran  tinggi,  dengan  penggunaan  lahan  yang masih  banyak  vegetasi,  serta  jaraknya  jauh  dari sungai.
Wilayah  termasu k  dalam  tingkat  “rawan” seluas  1.804,11  ha  atau  50,9%.  Zona  ini  adalah wilayah  yang  termasuk  potensial  kritis  terhadap banjir.  Wilayah  ini  berada  pada  daerah  dataran rendah  dan  sebagian  terletak  di  wilayah  tengah DAS. Jenis banjir pada daerah ini tidak terlalu tinggi umumnya  bersifat  genangan  sementara  akibat curah hujan yang tinggi dan drainase yang buruk. Daerah penelitian yang tergolong dalam kategori ini adalah  Kelurahan  Suka  Merindu,  Bentiring,  Muara Bangkahulu dan Bentiring Permai.
Zona sangat rawan banjir merupakan wilayah yang  termasuk  dalam  kategori  kritis  terhadap kerawanan banjir. Wilayah ini memiliki elevasi yang rendah, penggunaan lahan yang cenderung sedikit vegetasi, karena sebagian besar wilayahnya adalah wilayah  terbangun  dan  terbuka  tanpa  vegetasi sehingga menyebabkan tingginya aliran permukaan yang  langsung  mengalir  ke  sungai  dan  dekat dengan  sungai.  Wilayah  yang  mempunyai  tingkat kerawanan  sangat  rawan  seluas  1.726,91  ha  atau 48,8%.  Kelurahan  yang  termasuk  dalam  zona  ini adalah  Kelurahan  Rawa  Makmur,  Beringin  Raya, Tanjung Agung dan Tanjung Jaya. Wilayah sangat rawan  banjir  yang  dihasilkan  dalam  penelitian  ini merupakan  wilayah  yang  terkena  dampak  sangat parah pada kejadian banjir tahun 2019.
Berdasarkan  catatan  BPBD  Kota  Bengkulu sedikitnya  ada  tiga  orang  meninggal  dunia,  dua orang  hilang  dan  1.200  jiwa  mengungsi  akibat bencana  banjir  yang  melanda  wilayah  Kota Bengkulu (BNPB, 2019). Kelurahan yang terdampak banjir tahun 2019 meliputi Kelurahan Tanjung Jaya, Tanjung  Agung,  Suka  Merindu,  Bentiring,  Pasar Bengkulu, Nakau, Rawa Makmur dan Kembang Seri. Luas  tingkat  kerawanan  bencana  banjir  di Kecamatan  Muara  Bangkahulu  dan  Sungai  Serut disajikan pada Gambar 5.

## KESIMPULAN
Pemodelan potensi kerawanan banjir dipengaruhi  oleh  parameter  penggunaan  lahan, kemiringan lereng, elevasi, jenis tanah, curah hujan dan jarak dari sungai. Berdasarkan hasil penentuan nilai  pembobotan  terhadap  semua  parameter terdapat tiga variabel utama yang menjadi penentu tingkat  kerawanan  banjir  yaitu  penggunaan  lahan (25%),  ketinggian  lahan  (20%)  dan  jarak  dengan sungai (20%).
Wilayah yang tergolong sangat rawan bencana banjir merupakan wilayah yang memiliki ketinggian lahan  yang  rendah,  penggunaan  lahan  yang cenderung sedikit vegetasi, karena sebagian besar wilayahnya adalah wilayah terbangun dan terbuka tanpa vegetasi dan dekat dengan sungai. Kelurahan yang  termasuk  dalam  zona  ini  adalah  Kelurahan Rawa Makmur, Beringin Raya, Tanjung Agung, dan Tanjung Jaya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  diucapkan  pada  FMIPA Universitas Bengkulu yang telah memberikan dana pada  penelitian  ini  melalui  skema  Penelitian Unggulan  Fakultas  MIPA  Universitas  Bengkulu dengan nomor kontrak 2052/UN30.12/HK/2021.

## DAFTAR PUSTAKA
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.
BNPB  (Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana). (2019). Infografis Banjir  Longsor Bengkulu Tahun 2019.  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana. Jakarta.
Citra,  F.W.,  Supriyono,  Edwar  &  Sugandi,  W.  (2018). Tingkat  bahaya  banjir  dalam  mitigasi  bencana banjir di DAS Sungai Bengkulu. Jurnal Georafflesia, 3(1), 76-85.
Darmawan,  K.,  Hani’ah,  H.  &  Suprayogi,  A.  (2017). Analisis  tingkat  kerawanan  banjir  di  Kabupaten Sampang  menggunakan  metode  overlay  dengan scoring berbasis sistem informasi geografis. Jurnal Geodesi Undip, 6(1), 31 – 40.
Fiantis,  D.  (2017). Morfologi  dan  Kalsifikasi  Tanah.
Lembaga Pengembangan Teknologi Informasi dan 0 500 1000 1500 2000 Tidak Rawan Rawan Sangat Rawan 10,64 1804,11 1726,91 Lu as (h a)
Komunikasi  (LPTIK),  Universitas  Andalas.  Padang. 262hlm,
Gunawan,  G.  (2018).  Model  peramalan  banjir  Air Bengkulu  menggunakan  aplikasi  Hec-Ras  dan sistem  informasi  geografis. Seminar  Nasional
Inovasi, Teknologi dan Aplikasi (Senitia), 238 – 242.
Diakses dari http://senitia.ft.unib.ac.id/wp- content/uploads/2019/01/2018f-1-42-Gusta- Gunawan.pdf.
Kusumo,  P.  &  Nursari,  E.  (2016).  Zonasi  tingkat kerawanan  banjir  dengan  sistem  informasi geografis pada DAS Cidurian Kab. Serang, Banten. STRING  (Satuan  Tulisan  Riset  dan  Inovasi Teknologi), 1(1), 29 – 38. DOI: https://doi.org/10.30998/string.v1i1.966.
Marfai,  M.A.  (2004).  Tidal  flood hazard  assessment : modeling  in  raster  GIS,  case  in  western  part  of Semarang  Coastal  Area. Indonesian  Journal  of Geography, 36(1), 25-38.
Marfai, M.A. (2012). Integrasi data digital elevation model dan  operasi  raster  SIG  untuk  identifikasi  bahaya banjir genangan akibat kenaikan muka air laut studi pendahuluan untuk Kawasan Pesisir Jawa Tengah. Prosiding  Seminar  Nasional  Geospatial  Day,  349 – 360.
Meijerink, A. M. J. (1996). Remote sensing applications to hydrology:  groundwater. Hydrological  Sciences Journal, 41(4), 549-561. DOI: https://doi.org/10.1080/02626669609491525
Nofirman, N. (2019). Studi kerentanan bencana banjir di Sungai  Air  Bangkahulu  Provinsi  Bengkulu. Jurnal Georafflesia :  Artikel  Ilmiah  Pendidikan  Geografi , 4(2), 163-182.
Ozkan,  S.P.  &  Tarhan,  C.  (2016).  Detection  of  flood hazard  in  urban  areas  using  gis:  Izmir  Case. Procedia  Technology,  22,  373-381.  DOI: https://doi.org/10.1016/j.protcy.2016.01.026.
Purwanto, T.H. & Suharyadi. (2008). Landslide risk spatial modelling  using  geographical  information  system. Tutorial Landslide.  Fakultas  Geografi  Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta.
Ramadhan,  D.R.  &  Chernovita,  H.P.  (2021).  Analisis tingkat  kerawanan  banjir  di  Kabupaten  Semarang menggunakan overlay  dan  scoring  memanfaatkan
SIG. JAGAT  (Jurnal  Geografi  Aplikasi  dan Teknologi), 5(1), 1-10. DOI: https://doi.org/10.33772/jagat.v5i1.14816.
Sari,  D.E.  &  Murti,  S.H.  (2013).  Aplikasi  penginderaan jauh  dan  sistem  informasi  geografis  untuk pemetaan zona rawan banjir di Sub Daerah Aliran Sungai  Celeng  Kecamatan  Imogiri  Kabupaten Bantul. Prosiding  Simposium  Nasional  Sains Geoinformasi-III, 365-374.
Wardanu,  H.S.,  Hadiyani,  R.R.R.  &  Solichin,  S.  (2016).
Penelusuran banjir dengan metode numerik Daerah Aliran  Sungai  Ngunggahan  Wonogiri. Matriks Teknik Sipil, 4(2), 576 – 584. DOI:
https://doi.org/10.20961/mateksi.v4i2.37015.
Wijayanti,  E.  &  Prastica,  R.M.S.  (2021).  Pemodelan numerik  1-D  untuk  analisis  banjir  Sungai  Tungkal pada  DAS  Tungkal. Jurnal  Proyek  Teknik  Sipil (Journal  of  Civil  Engineering  Project),  4(1),  7-17. Diakses dari http://ejournal2.undip.ac.id/ index.php/potensi %7C8.
Yulianto, F., Marfai, M.A., Parwati & Suwarsono. (2009).
Model  simulasi  luapan  banjir  Sungai  Ciliwung  di Wilayah  Kampung  Melayu – Bukit  Duri  Jakarta,
Indonesia. Jurnal  Penginderaan  Jauh  dan Pengolahan Data Citra Digital, 6, 43 – 53.