## Deteksi  Kerawanan  Banjir  Genangan  Menggunakan Topographic Wetness Index
Fitria Nucifera, Sutanto Trijuni Putro
Masuk: 21 10 2017 / Diterima: 30 12 2017 / Dipublikasi: 31 12 2017 © 2017  Fakultas Hukum dan Ilmu Sosial UNDIKSHA dan IGI
Abstract Flood is the most frequent disaster  occured in Indonesia. Flood events result in loss and  damage  to  communities  and  the  environment.  Floods  are  triggered  by  several  factors including  hydrometeorological  factors,  topography,  geology,  soil  and  human  activities. Topographic  factor  is  one  of  the  flood  trigger  control  factors.  Topographic  calculation  for  flood inundation  detection  can  be  done  by  Topographic  Wetness  Index  (TWI)  method.  The  TWI method focuses on topographic conditions of the region, especially the upper slopes and lower slopes to assess the trend of water accumulation in a region. TWI calculations are based on the topography  of  an  area represented  by  DEM (Digital  Elevation  Model)  data  in  the  form of DTM (Digital Terrain Model). The high value of TWI is associated with high flood vulnerability. Based on  the  calculation  of  TWI  value,  flood-prone  areas  in  Kebumen  District  include  Adimulyo Subdistrict,  Mirit  Subdistrict,  Ambal  Subdistrict,  Rowokele  Subdistrict,  Sruweng  Subdistrict  and Buayan Subdistrict.
Key words: Flood, Topographic Wetness Index, Vulnerability
Abstrak Banjir  merupakan  kejadian  bencana  yang  paling  sering  terjadi di  Indonesia.  Kejadian banjir  mengakibatkan  kerugian  dan  kerusakan  bagi  masyarakat  dan  lingkungan.  Banjir  dipicu oleh beberapa faktor antara lain faktor hidrometeorologi, topografi, geologi, tanah dan aktivitas manusia. Faktor topografi merupakan faktor kontrol pemicu banjir. Perhitungan topografi untuk deteksi  kerawanan  banjir  genangan  dapat  dilakukan  dengan  metode Topographic  Wetness Index (TWI). Metode TWI mentikberatkan pada kondisi topografi daerah khususnya lereng atas dan lereng bawah untuk menilai kecenderungan akumulasi air pada suatu daerah. Perhitungan TWI didasarkan pada topografi suatu daerah yang direpresentasikan dengan data DEM ( Digital Elevation  Model )  dalam  bentuk  DTM  ( Digital  Terrain  Model ).  Besarnya  nilai  TWI  berasosiasi dengan tingginya kerawanan banjir. Berdasarkan perhitungan nilai TWI, daerah rawan banjir di Kabupaten  Kebumen  meliputi  Kecamatan  Adimulyo,  Kecamatan  Mirit,  Kecamatan  Ambal, Kecamatan Sruweng, Kecamatan Rowokele dan Kecamatan Buayan.
Kata kunci : Banjir, Topographic Wetness Index, Kerawanan

## 1. Pendahuluan
Kejadian bencana mengakibatkan kerugian  yang  besar  dalam  berbagai bidang.  Sebanyak  70  %  kejadian bencana yang terjadi di dunia merupakan  bencana  hidrometeorologis (WMO, 2009). Posisi geografis Indonesia  yang  berada  di  zona  ITCZ
(Inter  Tropical  Convergence  Zone) menjadikan  Indonesia  memiliki  curah hujan  yang  melimpah  sepanjang  tahun (Aldrian  et.al,  2005).  Interaksi  antara curah  hujan  yang  melimpah  dengan
ISSN 0216-8138 MKG Vol. 18, No.2, Desember 2017 (107 - 116) © 2017 FHIS UNDIKSHA dan IGI
Fitria Nucifera Prodi Geografi, Faktultas Sains dan Teknologi Universitas AMIKOM Yogyakarta fnucifera@amikom.ac.id Sutanto Trijuni Putro Prodi Teknik Kelautan, Fakultas Teknologi Sumberdaya Alam, Institut Teknologi Yogyakarta sutanto0612@gmail.com
Deteksi Kerawanan Banjir Genangan ...                                           Fitria Nucifera dan Sutanto Trijuni Putro
kondisi  fisik  lingkungan  yang  ada  di Indonesia  memicu  banyaknya  kejadian banjir yang terjadi di Indonesia.
Berdasarkan  data  yang  tercatat  BNPB sejak  tahun  1815  hingga  2017  telah terjadi  sebanyak  7.365  kejadian  banjir di  Indonesia  (BNPB,  2017).  Banjir merupakan  kejadian  bencana  yang paling  banyak  terjadi  di  Indonesia. Propinsi  Jawa  Barat  dan  Jawa  Tengah menduduki  peringkat  pertama  dan kedua daerah dengan frekuensi kejadian banjir paling banyak.
Kejadian  banjir  dipengaruhi  oleh  faktor topografi,  hidrometeorologi,  geologi, tanah dan aktivitas manusia (Maidment, 1992).  Faktor tersebut saling berkaitan satu  sama  lain.  Topografi  merupakan salah  satu  kontrol  penting  dalam distribusi spasial kondisi hidrologi (Sorensen  et  al.,  2006).  Perbedaan kondisi  topografi  akan  mempengaruhi respon  terhadap  hujan  yang  jatuh  di suatu  daerah  (Diakakis,  2011).  Banjir merupakan kejadian hidrologi yang juga berhubungan  dengan  faktor  topografi. Kejadian  banjir  berasosiasi  dengan topografi  tertentu.  Sebagian  besar kejadian  banjir  terjadi  pada  topografi datar, landai dan cekungan.
Topographic  Wetness  Index (TWI) merupakan  metode  kuantifikasi  kontrol topografi  terhadap  proses  hidrologi (Pourali  et  al.,  2014).  Sebaran  spasial kondisi hidrologi dapat dipetakan menggunakan  metode  ini.  TWI  menilai secara  kuantitatif  efek  topografi  lokal terhadap limpasan air hujan (Qin et al., 2011).  Nilai TWI  mendeskripsikan kecenderungan  akumulasi  air  pada sebuah lereng berdasarkan gaya gravitasi  yang  mengontrol  aliran  air (Pourali  et  al.,  2014).  TWI  dapat
diaplikasikan secara efektif untuk mengidentifikasi  daerah  rawan  banjir dengan memetakan daerah yang mengalami  genangan  (Aksoy  et  al., 2016).  Penilaian  TWI  dewasa  ini dimplementasikan dengan
Digital Elevation Model (DEM).
Pourali  et.al  (2014)  menggunakan  TWI intuk mengidentifikasi risiko banjir untuk perencanaan  penggunaan  lahan  di Wreck Creek Australia. Pemetaan area dengan  risiko  banjir  membantu  dalam perencanaan  wilayah  yang  aman  dari bencana.
Aksoy et.al (2016) menjadikan  TWI  sebagai  salah  satu parameter  dalam  membuat  pemodelan kerawanan banjir. TWI digunakan sebagai  dasar  penentuan  daerah  yang rawan  terjadi  genangan  berdasarkan nilai indexnya. Koriche (2010)
melakukan  pemodelan  banjir  untuk membangun  sistem  peringatan  dini banjir.  Salah  satu  parameter  dalam pemodelan  banjir  adalah  TWI.  TWI dikombinasikan  dengan  SPI  ( Standard Precipitation  Index )  untuk  memodelkan banjir.  Haas  (2010)  menggunakan  TWI dalam  pemodelan  kelembaban  tanah. TWI  menggambarkan  nilai  kebasahan lahan  yang  secara  tidak  langsung  juga berkaitan dengan kelembaban tanah.
Secara konseptual, nilai TWI
menggambarkan  tingkat  kebasahan lahan  yang  diasumsikan  berasosiasi dengan  kerawanan  terhadap  bencana banjir  khususnya  banjir  genangan. Penilaian  TWI  yang  dimplementasikan dengan menggunakan Digital  Elevation Model (DEM)  dalam  bentuk Digital Terrain  Model (DTM).  Survei  lapangan dilakukan  untuk  mengetahui  validasi hasil pemetaan kerawanan banjir.
Deteksi Kerawanan Banjir Genangan ...                                           Fitria Nucifera dan Sutanto Trijuni Putro
Penelitian ini difokuskan untuk mengetahui  sebaran  spasial  daerah rawan  banjir  berdasarkan  nilai  TWI serta untuk mengetahui akurasi penggunaan nilai TWI dalam penentuan kerawanan banjir. Pemetaan kerawanan banjir merupakan salah satu aplikasi geografi dalam bidang  kebencanaan  lingkungan terutama bencana tropic (Suarna, 2013).  Studi  kasus  dilakukan  untuk wilayah Kabupaten Kebumen. Kabupaten  Kebumen  merupakan  salah satu  wilayah  di  Propinsi  Jawa  Tengah yang mengalami banjir genangan secara periodik. Kabupaten  Kebumen  memiliki  variasi morfologi yang beragam, dari
pegunungan  hingga  dataran.  Hal  ini diasumsikan  dapat  memberikan  nilai
TWI  yang  bervariasi.  Hasil  pemetaan
TWI  diharapkan  dapat  menjadi  salah satu upaya mitigasi bencana di Kabupaten Kebumen.

## 2. Metode
Topographic  Wetness  Index (TWI) pertama kali dikembangkan oleh Beven dan  Kirby  (1979)  sebagai  bagian  dari pemodelan  runoff.  TWI  menilai  efek topografi  lokal  terhadap  runoff  yang dihasilkan  (Wilson  and  Gallant,  2000). Penilaian  TWI  dapat  digunakan  secara luas dalam pemodelan proses hidrologi, proses  biologi,  pola  vegetasi  dan kehutanan (Sorensen et al., 2006).
Berdasarkan  Beven  and  Kirby  (1979), formula  utama  yang  digunakan  dalam perhitungan TWI sebagai berikut:
W
Nilai W adalah wetness index dimana α merupakan  akumulasi  lereng  bagian atas  yang  mengalirkan  air  pada  suatu titik  di  setiap  unit  kontur,  sedangkan  β merupakan  sudut  lereng  pada  titik tersebut.
Index tersebut menggambarkan
kecenderungan  air  untuk  terakumulasi pada  satu  titik  berdasarkan  gaya gravitasi  dimana  air  selalu  mengalir  ke tempat  yang  lebih  rendah  (Quin  et  al., 1991).  Dalam  hal  ini  air  mengalir menuju lereng bawah. Dengan
demikian  nilai  index  akan  semakin besar  pada  lereng  yang  sangat  datar dan sebaliknya nilai index semakin kecil pada  lereng  yang  curam  (Haas,  2010). Apabila  suatu  daerah  terakumulasi aliran  air  maka  tanah  akan  menjadi jenuh air. Air akan menggenang karena pori-pori  tanah  sudah  tidak  mampu menampung  air.  Daerah  dengan  nilai TWI yang tinggi cenderung lebih rawan untuk mengalami banjir genangan.
Data  utama  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah data DEM dari citra ASTER dengan resolusi 10 meter. Data DEM  diperoleh  dari  USGS  ( United States  Geological  Survey ).  Data  DEM ini selanjutnya dikonversi menjadi DTM sebelum dianalisis. DTM
menggambarkan  elevasi  permukaan bumi  yang  sebenarnya  tanpa  adanya bias ketinggian pada pengunaan lahan.
DTM  digunakan  sebagai  data  dasar dalam analisis  TWI yang diintegrasikan dengan SIG (Sistem Informasi Geografis).  Pengolahan  data  DEM menjadi TWI dilakukan dengan menggunakan software SAGA GIS.
Resolusi  spasial  data  DEM  merupakan poin  penting  dalam  analisis  lingkungan
Deteksi Kerawanan Banjir Genangan ...                                           Fitria Nucifera dan Sutanto Trijuni Putro
(Price,  1990).  Pemilihan  data  DEM dengan resolusi yang tepat disesuaikan dengan  tujuan  penelitian.  Distribusi spasial  TWI  tergantung  pada  resolusi spasial data DEM.  Beberapa penelitian menyatakan  bahwa  semakin  rendah resolusi  spasial  grid  sel  menghasilkan rata-rata nilai TWI yang lebih tinggi and interval  yang  lebih  panjang  (Haas, 2010;  Jenson,  1991;  Seibert  et  al., 2007).  Analisis  kerawanan  banjir  pada penelitian  ini  dibatasi  untuk  skala 1:100.000.
Penentuan daerah rawan banjir dilakukan berdasarkan hasil
perhitungan  TWI    setelah  dilakukan normalisasi.  Normalisasi  data  TWI dilakukan untuk mempermudah analisis data.  Normalisasi  nilai  TWI  dilakukan dengan  menggunakan  rumus  sebagai berikut:
)      )
)
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
Semakin besar nilai TWI maka semakin besar potensi untuk terjadi genangan di suatu  daerah  (Pourali  et.al.,  2014). Penentuan daerah rawan banjir
genangan  juga  diasosiasikan  dengan keberadaan sungai.
Data  pendukung  dalam  penelitian  ini antara  lain  data  kejadian  bencana
banjir  di  Kabupaten  Kebumen  serta data survei  lapangan mengenai kondisi fisik  wilayah.  Data  pendukung  tersebut digunakan  sebagai  validasi  terhadap hasil pemetaan kerawanan banjir.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Gambaran Umum Wilayah Kajian
Kabupaten  Kebumen  secara  morfologi terdiri dataran, perbukitan dan pegunungan  (Gambar  1).  Morfologi pegunungan merupakan jajaran
Pegunungan  Serayu  Selatan  yang berada  di  bagian  utara  Kabupaten Kebumen. Pegunungan Serayu Selatan merupakan  hulu  dari  sungai-sungai yang mengalir  di  Kabupaten Kebumen. Daerah  dengan  morfologi  perbukitan berada  di  bagian  barat  yang  berupa Perbukitan  Karst  Gombong  Selatan. Sebagian  besar  daerah  Kabupaten
Kebumen merupakan dataran. Penggunaan lahan yang dominan pada daerah  dataran  adalah  permukiman dan lahan pertanian.
Kondisi  morfologi  memberikan  dampak dalam  bidang  kebencanaan  khususnya banjir. Banyaknya sungai yang mengalir melewati Kabupaten Kebumen menjadikan daerah ini memiliki potensi bencana banjir. Luasnya morfologi dataran di Kabupaten Kebumen berpotensi menjadi daerah terdampak banjir.
Deteksi Kerawanan Banjir Genangan ...                                           Fitria Nucifera dan Sutanto Trijuni Putro

## Gambar 1. Kondisi morfologi Kabupaten Kebumen
3.1  Sebaran  Spasial  TWI  ( Topograhic
Wetness Index ) Nilai TWI ditentukan berdasarkan topografi. Perhitungan nilai
TWI
didasarkan  pada  nilai  elevasi  pada  data DTM.  Nilai  TWI  maksimum  sebesar 12,7044  dan  nilai  minimum  sebesar 2,7604.  Normalisasi  nilai  TWI  dilakukan untuk  mempermudah  analisis.  Nilai  TWI dinormalisasikan menjadi interval 0-1.
Semakin  besar  nilai  TWI  menunjukkan bahwa daerah tersebut merupakan akumulasi air. Berdasarkan hasil normalisasi  nilai  TWI,  nilai  TWI  yang mendekati  1  berada  pada  daerah  dataran sedangkan  nilai  TWI  mendekati  0  berada
pada topografi perbukitan dan pegunungan (Gambar 2).
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.
Pada  penelitian  ini  data  DEM  yang digunakan  memiliki  resolusi  10  meter. Oleh  karena  itu  level  analisis  yang  dapat dilakukan  hanya  sampai  pada  skala menengah.
Deteksi Kerawanan Banjir Genangan ...                                           Fitria Nucifera dan Sutanto Trijuni Putro
Gambar 2. Sebaran spasial nilai TWI ( Topographic Wetness Index )

## 3.3 Kerawanan Banjir
Tingkat kerawanan banjir ditentukan berdasarkan  nilai  TWI.    Berdasarkan  nilai TWI,  daerah  rawan  banjir  di  Kabupaten Kebumen          berada  di  bagian  tengah. Daerah  tersebut  memiliki  topografi  yang datar dengan kerapatan aliran yang tinggi (Gambar 3).
Pemanfaatan
TWI untuk deteksi kerawanan  banjir  hanya  cocok  dilakukan untuk  banjir  genangan.  Untuk  kasus  lain seperti  banjir  bandang,  pemanfaatan  TWI kurang  efektif.  Hal  ini  dikarenakan  banjir bandang  memiliki  faktor  penyebab  yang lebih  kompleks  sehingga  membutuhkan parameter  yang  lebih  banyak  dalam menentukan kerawanan
banjir.
Deteksi Kerawanan Banjir Genangan ...                                           Fitria Nucifera dan Sutanto Trijuni Putro
Gambar 3. Sebaran spasial daerah rawan banjir di Kabupaten Kebumen
Bencana  banjir  di  Kabupaten  Kebumen merupakan  bencana  periodik  yang  selalu terulang  pada  setiap  musim  penghujan. Secara garis besar, daerah rawan banjir di Kabupaten  Kebumen  terbagi    menjadi enam area.
Enam
area tersebut
mencakup Kecamatan
Adimulyo,
Kecamatan Sruweng, Kecamatan Buayan, Kecamatan Mirit, Kecamatan Ambal   dan Kecamatan Rowokele.  Validasi data hasil deteksi  kerawanan  banjir    dilakukan dengan  survei lapangan.
Berdasarkan  hasil survei lapangan, enam daerah  tersebut  memang  pada  faktanya rawan  banjir.  Banjir    terjadi  akibat  luapan sungai  yang  berada  di  sekitar    area tersebut.  Kejadian  banjir  hampir  selalu terjadi  pada  setiap  musim  penghujan. Bencana  banjir  mengakibatkan  kerugian pada berbagai aspek, antara lain genangan  pada  permukiman,  kegagalan panen dan kerusakan infrastruktur (Gambar 4).
Deteksi Kerawanan Banjir Genangan ...                                           Fitria Nucifera dan Sutanto Trijuni Putro
Gambar 4. a) Jembatan Sungai Jatinegara ambrol di Desa Mergosono, Kecamatan Buayan;
b) Lahan pertanian dan jalan tergenang banjir di Kecamatan Adimulyo
(Sumber: Dokumentasi Lapangan, 2017)
Kecamatan  Adimulyo  merupakan  daerah dengan  tingkat  kerawanan  banjir  paling tinggi. Setiap musim penghujan daerah ini selalu  menjadi  langganan  banjir.  Banjir  di Kecamatan  Adimulyo        mengakibatkan kerugian yang besar terutama pada sektor
pertanian.  Sebagian  besar  genangan terjadi  di  lahan  pertanian  penduduk (Gambar  5).      Genangan  tersebut  akan berlangsung lama karena topografi Kecamatan
Adimulyo yang datar
cenderung
ke arah cekung.
Gambar 5. Banjir menggenangi lahan pertanian di wilayah Kecamatan Adimulyo (Sumber: Dokumentasi Lapangan, 2017)
Hal  lain  yang  menyebabkan  Kecamatan Adimulyo  rawan  banjir  adalah  banyaknya sungai  yang  melewati  daerah  ini.  Total ada  9  sungai  besar  dan  kecil  yang melewati daerah ini. Sungai-sungai tersebut antara lain Sungai Kemit,  Sungai Karanganyar,  Sungai  Kejawang,  Sungai Abang,  Sungai  Turus,  Sungai  Joho, Sungai  Kanoman,  Sungai  Wungu  dan Sungai  Clebok.  Sungai-sungai  tersebut bermuara  pada  Sungai    Telomoyo  di bagian  selatan.    Kecamatan    Adimulyo menjadi  bagian  dari  DAS  Telomoyo  yang merupakan  salah  satu  DAS  besar  di Kabupaten Kebumen.
Luas DAS Telomoyo  sebesar    51.560,172  Ha (BPDAS Serayu Opak Progo, 2009).
Pemanfaatan TWI dalam penentuan kerawanan  banjir  dinilai  cukup  efektif karena sesuai dengan kondisi yang terjadi di  lapangan.  Metode  ini  dapat  digunakan untuk melakukan flood rapid assessment . Untuk  melakukan  pemodelan  banjir  yang lebih  detail  diperlukan  resolusi  data  DEM yang  lebih  detail  serta  data  parameter banjir  lain  seperti  curah  hujan    dan  jenis tanah.

## 5. Penutup
Topographic Wetness Index (TWI)
menggambarkan  nilai  kebasahan  lahan yang dihitung berdasarkan kondisi topografi.  Perhitungan  nilai  TWI  dilakukan dengan  menggunakan  data  DEM  ( Digital Elevation  Model )  dalam  bentuk  DTM ( Digital  Terrain  Model ).  Nilai  TWI  dapat dimanfaatkan  untuk  menentukan  daerah rawan banjir.
Daerah  dengan  nilai  TWI  yang  tinggi diasumsikan  memiliki  tingkat  kerawanan banjir  yang  tinggi.  Nilai  TWI  tinggi berasosiasi  dengan  topografi  datar  dan kerapatan  aliran  yang  tinggi.  Daerah rawan  banjir  di  Kabupaten  Kebumen berdasarkan  nilai  TWI  mencakup  enam wilayah  kecamatan  yaitu  Kecamatan Adimulyo,
Kecamatan
Buayan,
Kecamatan  Ambal,  Kecamatan  Mirit,
Kecamatan  Sruweng  dan  Kecamatan Rowokele.
Berdasarkan hasil survei lapangan, daerah  dengan  kerawanan  banjir  paling tinggi adalah Kecamatan Adimulyo. Hal ini dikarenakan topografi yang datar cenderung  ke  arah  cekung  sehingga menjadi  daerah  akumulasi  air.  Selain  itu daerah  tersebut  juga  dilewati  banyak saluran  baik  itu  sungai  alami  ataupun saluran irigasi.
Pemanfaatan  TWI  untuk  menentukan kerawanan  banjir  hanya  dapat  digunakan dalam  kasus  banjir  genangan.  Untuk kasus lain seperti banjir bandang, penggunaan  TWI  tidak  efektif  karena faktor  penyebab  banjir  bandang  lebih kompleks.
Resolusi  DEM  yang  digunakan  dalam analisis  mempengaruhi  kedetilan  hasil penelitian.  Penelitian  ini  menggunakan data  DEM  dengan  resolusi  10  meter sehingga  analisis  yang  dilakukan  hanya sampai  level  skala  menengah.  Untuk pemodelan banjir  secara detail  diperlukan data  DEM  dengan  resolusi  yang  lebih tinggi.

## Daftar Pustaka
Aksoy,  H.,  Kirca,  VY.,  Burgan,  HI.,  and Kellecioglu,  D.  2016.  Hydrological and hydraulic models for determination  of  flood-prone  and flood  inundation  areas. Proceeding
IAHS (373), 137-141.
Aldrian E, Dimitry S, Jacob D, Gates L and
Podzun R. 2005. Modelling
Indonesian  Rainfall  with  a  Coupled Regional  Model. Climate  Dynamics (25), 1-17.
Beven,  KJ  and  Kirby,  MJ.  1979.  A physically
based, variable
contributing  area  model  of  basin hydrology. Hydrological Science
Bulletin (24), 43-69.
BNPB. 2017. Data dan Informasi Bencana Indonesia .  Badan  Penanggulangan
Bencana Nasional. http://dibi.bnpb.go.id/data-
bencana/statistik Diakses  pada  3 Mei 2017 BPDAS  Serayu  Opak  Progo.  2009. Statistik dan Informasi Balai Pengelolaan  DAS  Serayu  Opak
Progo. Yogyakarta:  BPDAS  Serayu Opak Progo.
Diakakis,  Michalis.  2011.  A  method  for lood hazard mappng based on basin morphometry:  application  in  two catchments in Greec. Hydrology and Earth  System  Scicences,  (10),  101- 112.
Haas,  Jan.  2010.  Soil  moisture  modelling using  TWI  and  satellite  imagery  in the  Stockholm  region. MSc  Thesis .
Stockholm: Royal Institute of Technology (KTH). Jenson, S., 1991. Applications of hydrologic  information  automatically extracted from digital elevation
models. Hydrological Processes
5:31 ‐ 44.
Maidment,  DR.  1992. Handbook  of Hydrology .  United  States:  McGraw- Hill.
Pourali, SH., Arrowsmith, C., Crisman, N., Matkan,  A.  and  Mitchel,  D.  2014. Topography Wetness Index Application  in  Flood-Risk  Based Land  Use  Planning. Application Spatial Analysis. DOI 10.1007/s12061-014-9130-2. Price,  J.,  1990.  Using  spatial  context  in satellite  data  to  infer  regional  scale evapotranspiration. IEEE Transactions  on  Geoscience  and
Remote Sensing 28:940 ‐ 948.
Qin,  C.  Z.,  Zhu,  A.  X.,  Pei,  T.,  Li,  B.  L., Scholten,  T.,  Behrens,  T.,  et  al.
2011.  An  approach  to  computing topographic wetness index based on maximum downslope gradient.
Precision Agriculture, 12(1), 32 –43.
Quinn,  P.,  Beven,  K.,  Chevallier,  P.,  and Planchon, O. 1991. The prediction of hillslope  flow  paths  for  distributed hydrological  modelling  using  digital terrain models.
Hydrological
Processes, 5(1), 59 –79.
Seibert,  J.,  Stendahl,  J.  and Sørensen, R., 2007.  Topographical  influences  on soil  properties  in  boreal  forests.
Geoderma 141:139 ‐ 148.
Sorensen,  R.,  Zinko,  U.,  and  Seibert.J.
2006.  On  the  calculation  of  the topographic wetness index:
evaluation  of  different  methods based on field observation.
Hydrology and Earth System
Scicences, (10), 101-112.
Suarna,  I  Wayan.  2013.  Aplikasi  Geografi Dalam  Penanganan  Kebencanaan Lingkungan  di  Indonesia. Media Komunikasi Geografi, 14 (1).
Wilson,  J.  P.,  and  Gallant,  J.  C.  2000.
Digital terrain analysis. Terrain analysis: Principles and applications,
1 –27.
Wolock, D. and Price, C., 1994. Effects of digital  elevation  model  map  scale and data resolution on a topography ‐ based  watershed  model. Water Resources Research 30:3041 ‐ 3052. WMO. 2009. Integrated Flood Management. Concept Paper . Geneva: World Meteorological Organization.
Wilson,  J.  P.,  and  Gallant,  J.  C.  2000.
Digital terrain analysis. Terrain analysis: Principles and applications,
1 –27.
Wolock, D. and Price, C., 1994. Effects of digital  elevation  model  map  scale and data resolution on a topography ‐ based  watershed  model. Water Resources Research 30:3041 ‐ 3052. WMO. 2009. Integrated Flood Management. Concept Paper . Geneva: World Meteorological Organization.