IDENTIFIKASI BAHAYA BANJIR DENGAN METODE GEOMORPHIC FLOOD INDEX (GFI) DI WILAYAH DKI JAKARTA MENGGUNAKAN SOFWARE ARCGIS DAN QGIS

MUHAMAD ALWAN CHAFIZH HAIDAR

Abstract


Indonesia merupakan negara yang mempunyai potensi bencana alam yang cukup besar, salah satunya bencana banjir yang disebabkan oleh kondisi iklim tropis dengan ciri perubahan cuaca yang cukup ekstrim meliputi suhu, curah hujan, dan arah angin. Interaksi antara curah hujan yang melimpah dengan kondisi fisik lingkungan yang ada di Indonesia memicu banyaknya kejadian banjir. Berdasarkan hasil kajian risiko bencana pada tahun 2013, lebih dari 100 juta rakyat Indonesia berpotensi terdampak oleh bencana banjir. Provinsi DKI Jakarta yang merupakan daerah yang memiliki potensi rawan banjir, upaya untuk meminimalisir dampak rawan banjir perlu dilakukan identifikasi daerah bahaya banjir menggunakan perhitungan tingkat kerawanan banjir dengan faktor utama topografi menggunakan metode Geomorphic Flood Index (GFI). Identifikasi daerah-daerah yang berpotensi banjir menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG)  diperoleh  hasil bahwa wilayah DKI Jakarta  memiliki daerah potensi bahaya banjir seluas 17789,4 ha, yang meliputi Jakarta Utara 7120,08 ha, Jakarta Selatan 764,82 ha, Jakarta Timur 2200,32 ha, Jakarta Barat 5700,42 ha, dan Jakarta Pusat 2003,76 ha.

 

Kata Kunci : Digital Elevation Model, Sistem Informasi Geografis, GFI

 

ABSTRACT

 

Indonesia is a country that has a fairly large potential for natural disasters, one of which is flooding caused by tropical climate conditions with characteristics of quite extreme weather changes including temperature, rainfall, and wind direction. The interaction between abundant rainfall and environmental physical conditions in Indonesia triggers many flood events. Based on the results of a disaster risk assessment in 2013, more than 100 million Indonesians have the potential to be affected by floods.DKI Jakarta Province which is an area that has flood-prone potential, efforts to minimize the impact of flood-prone areas need to be identified by flood hazard areas using the calculation of the level of flood vulnerability with topography as the main factor using the Geomorphic Flood Index (GFI) method. Identification of areas that have the potential for flooding using the Geographic Information System (GIS) shows that the DKI Jakarta area has a potential flood hazard area of 17789.4 ha, which includes North Jakarta 7120.08 ha, South Jakarta 764.82 ha, East Jakarta 2200 ,32 ha, West Jakarta 5700.42 ha, and Central Jakarta 2003.76 ha.,

 

Kyword : Digital Elevation Model, Sistem Informasi Geografis, GFI


Full Text:

PDF

References


Anonim 1. Sekilas Tentang Provinsi DKI Jakarta. https://jakarta.bpk.go.id/pemerintah-provinsi-dki-jakarta/. Diakses pada tanggal 25 November 2021.

Anonim 2. 2020. Badan Penyelenggaraan Penanggulangan Bencana. http://www.bnpb.go.id. Diakses pada tanggal 25 November 2021.

Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB). 2017. Definisi Bencana. Diambil kembali dari https://bnpb.go.id/definisi-bencana pada tanggal 21 November 2020.

BNPB. (2012). Pedoman Umum Pengkajian Risiko Bencana. Peraturan Kepala Badan Nasional Penanggulangan Bencana No. 2 Tahun 2012. https://web.bnpb.go.id/jdih/download/get_file/136. Diakses pada 16 November 2021.

Darmawan, K., & Suprayogi, A. 2017. Analisis Tingkat Kerawanan Banjir Di Kabupaten Sampang Menggunakan Metode Overlay Dengan Scoring Berbasis Sistem Informasi Geografis.

Eko, Budiyanto. 2016.Sistem Informasi Geografis Dengan Quantum GIS. Yogyakarta: Andi.

HydroLAB-UNIBAS. 2018. Geomorphic Flood Area.

https://github.com/HydroLAB-UNIBAS/GFA-Geomorphic-Flood-Area.

Diakses pada tanggal 15 Desember 2021.

Mahardy, A. I., 2014. Analisis dan Pemetaan Daerah Rawan Banjir di Kota Makasar Berbasis Spatial. Universitas Hasanudin Makasar.

Prahasta, Eddy. 2002. Sistem Informasi Geografis Konsep-Konsep Dasar. Bandung : Informatika.

Prahasta, Eddy. 2009. Sistem Informasi Geografis Konsep-Konsep Dasar (Perspektif geodesi & geomatika). Bandung: Informatika.

Putro Utomo, Prasetyo. 2020. IDENTIFIKASI SEBARAN BANJIR MENGGUNAKAN CITRA SATELIT SENTINEL-1. Tugas Akhir. Bogor: Program Studi Teknik Geodesi. Universitas Pakuan.

Rinaldi, Muhammad. 2021. Pemetaan Daerah Potensi Bahaya Banjir Menggunakan Data DEMNAS . Tugas Akhir. Bogor: Program Studi Teknik Geodesi. Universitas Pakuan.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.