Pemetaan Kerawanan Banjir DAS Barito Tahun 2020 Berdasarkan Analisis Regresi Logistik Biner 
Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pemetaan Kerawanan Banjir DAS Barito Tahun 2020 Berdasarkan Analisis Regresi Logistik Biner Faradilla Anastasya ( 221810293 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika , S.S.T. , M.T.I. Ringkasan— Menurut DIBI ( Database Pengelolaan Data dan Informasi Bencana Indonesia ) Provinsi Kalimantan Selatan menjadi daerah langganan banjir. Padahal jika dilihat dari kondisi geografis , Pulau Kalimantan seharusnya bukan termasuk daerah yang rawan banjir. Bencana banjir tersebut telah melumpuhkan kegiatan perekonomian , menghancurkan harta benda , bahkan menghilangkan nyawa. Sehingga dalam upaya ini bertujuan untuk mitigasi bencana banjir , penelitian mengidentifikasian signifikan parameter-parameter mempengaruhi kejadian banjir di DAS Barito menggunakan analisis regresi logistik biner. Periode pengamatan kejadian banjir di DAS Barito dilakukan sepanjang tahun 2020. Tujuan penelitian selanjutnya adalah memetakan tingkat kerawanan banjir di DAS Barito. Peneliti menerapkan metode scoring dengan cara memberikan bobot pada parameter yang berpengaruh secara signifikan terhadap banjir dan memberikan nilai setiap kelas dari masing-masing parameter tersebut. Kemudian dilakukan overlay terhadap parameter-parameter yang signifikan mempengaruhi banjir. yang Kata Kunci— Banjir , Regresi Logistik , Scoring , Overlay , DAS Barito I. LATAR BELAKANG telah menelan 3.310 korban Salah satu bencana yang paling berbahaya dan paling merusak di seluruh dunia adalah banjir. Berdasarkan data tahun 2015 , banjir jiwa dan menyebabkan lebih dari 27 juta orang di seluruh dunia terkena dampaknya [ 1 ] . Indonesia merupakan salah satu negara yang sering dilanda bencana banjir. Berdasarkan informasi yang diperoleh dari BNPB , jumlah kejadian banjir di Indonesia adalah yang tertinggi diantara jumlah kejadian bencana lainnya. Sumber : Database Pengelolaan Data dan Informasi Bencana Indonesia ( DIBI ) , diolah Gambar 1. Jumlah kejadian banjir di Provinsi Kalimantan Selatan tahun 2006-2021 Provinsi Kalimantan Selatan merupakan salah satu wilayah yang sering menjadi langganan banjir. Berdasarkan data inventarisasi banjir yang disajikan pada Gambar 1 , terlihat bahwa puncak banjir terjadi di tahun 2020 , tercatat sebanyak 64 kejadian banjir telah terjadi di sepanjang tahun tersebut yang menyebabkan 148.096 orang menderita dan 289 orang mengungsi. Sehingga dapat disimpulkan bahwa banjir memberikan dampak buruk bagi masyarakat. Dalam rapat kerja teknis pelaksanaan rehabilitasi hutan dan lahan daerah aliran sungai yang dilaksanakan pada 13 Januari 2020 , menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan ( LHK ) menyampaikan bahwa pengendalian dan penanganan banjir yang berbasis DAS ( Daerah Aliran Sungai ) harus lebih diutamakan [ 2 ] . Menurut [ 3 ] , DAS adalah daerah yang dibatasi oleh punggung bukit atau tempat paling tinggi sehingga air hujan yang jatuh akan ditampung dan dialirkan ke wilayah yang lebih rendah. Sehingga keberadaan DAS bagi lingkungan sangat penting , terutama untuk mencegah terjadinya banjir saat musim penghujan dan kekeringan saat musim kemarau. Dari 10 DAS yang terletak di Provinsi Kalimantan Selatan , DAS Barito adalah DAS yang mengalami kerusakan terparah hingga mencapai luas kerusakan 34.823 hektare. DAS Barito terletak di provinsi Kalimantan Selatan dan sebagian di provinsi Kalimantan Tengah dengan luas keseluruhan adalah 6,3 juta hektare. Secara administrasi , DAS Barito terdiri dari 14 kabupaten / kota , yaitu 10 kabupaten / kota berada di Provinsi Kalimantan Selatan dan 4 kabupaten di Provinsi Kalimantan Tengah [ 4 ] . Bertitik tolak pada latar belakang tersebut maka diperlukan penelitian untuk mengidentifikasi parameter yang berpengaruh secara signifikan terhadap banjir dan memetakan tingkat kerawanan banjir. II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan yang mendasari penelitian ini antara lain : 1. Mengidentifikasi parameter yang berpengaruh secara signifikan terhadap banjir di DAS Barito pada tahun 2020. 2. Membuat peta daerah rawan banjir di DAS Barito pada tahun 2020. III. PENELITIAN TERKAIT Penelitian yang terkait dengan pemetaan daerah rawan banjir telah dilakukan oleh [ 5 ] . Penelitian tersebut bertujuan untuk mengidentifikasi tingkat kerawanan banjir di Kabupaten Sampang menggunakan metode scoring dan overlay terhadap parameter penyebab banjir , yaitu kerapatan sungai , penggunaan lahan , jenis tanah , ketinggian lahan , kemiringan lereng , dan curah hujan. Mengacu pada penelitian [ 5 ] , maka penelitian ini mengadopsi penggunaan seluruh parameter penyebab banjir dan pemberian nilai setiap kelas dari masing- 1 / 9 masing parameter yang telah dilakukan pada penelitian itu. Namun , penelitian [ 5 ] belum mengaplikasikan penggunaan analisis statistik untuk mendukung perolehan hasil penelitian. Sehingga pada penelitian ini , peneliti menambahkan penggunaan metode analisis regresi logistik biner untuk mengidentifikasian yang signifikan mempengaruhi kejadian banjir di DAS Barito. parameter-parameter apasaja Metode analisis regresi logistik biner telah digunakan oleh [ 6 ] untuk mengidentifikasi parameter yang berpengaruh secara signifikan terhadap kerawanan banjir rob di wilayah Medan Utara. Variabel independen yang digunakan adalah curah hujan , kerapatan drainase , tataguna lahan , jarak ke sungai , jenis tanah , ketinggian , kemiringan , aspek , dan jarak ke muara. Sedangkan variabel dependennya bernilai 0 dan 1 , dimana 0 = tidak rawan banjir dan 1 = rawan banjir. Sehingga pada penelitian ini , peneliti mengadopsi penggunaan metode analisis regresi logistik biner untuk mengidentifikasian parameter-parameter yang signifikan mempengaruhi kejadian banjir di DAS Barito. Dari seluruh rangkaian alur penelitian ini , terdapat tahapan yang belum lengkap yaitu cara pemberian bobot pada setiap parameter yang berpengaruh secara signifikan terhadap banjir. Penelitian yang dilakukan oleh [ 7 ] menggunakan metode CMA ( Composite Mapping Analysis ) untuk menentuan bobot masing-masing parameter penyebab banjir di Kabupaten Sampang. Sehingga pada penelitian ini , peneliti mengadopsi penggunaan metode CMA untuk menghitung bobot. IV. METODE PENELITIAN A. Metode Pengumpulan Data Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari berbagai sumber seperti yang ditampilkan pada Tabel 1. Tabel 1. Sumber data Data Shapefile tutupan lahan tahun 2020 Shapefile jenis tanah tahun 2007 Shapefile RBI Hidrografi tahun 2020 Data citra SRTM-1 arc-second global tahun 2014 Data satelit PERSIANN tahun 2020 Shapefile batas DAS Barito Data kejadian bencana banjir di DAS Barito tahun 2020 Shapefile batas kelurahan / desa Sumber Data KLHK ( Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan ) FAO ( Food and Agriculture Organization ) yang bekerjasama dengan UNESCO ( United Nations Educational , Scientific and Cultural Organization ) ( http : / / www.fao.org / soils-portal / soil-survey / soil- maps-dan-database / faounesco-soil-map-of-the- world / en / ) Website Ina-Geoportal , layanan yang disediakan oleh BIG ( Badan Informasi Geospasial ) ( https : / / portal.ina-sdi.or.id ) Website earthexplorer milik USGS ( United States Geological Survey ) ( https : / / earthexplorer.usgs.gov / ) Website Center for Hydrometeorology and Remote Sensing ( CHRS ) at the University of California , Irvine ( UCI ) ( https : / / chrsdata.eng.uci.edu / ) Rest Service Webgis resmi milik KLHK ( http : / / dbgis.menlhk.go.id / arcgis / rest / services / KL HK ) Website BNPB ( Badan Nasional Penanggulangan Bencana ) ( https : / / gis.bnpb.go.id / ) Website BIG ( Badan Informasi Geospasial ) ( https : / / geoservices.big.go.id / rbi / rest / services / BA TASWILAYAH ) Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik B. Metode Penyiapan Data Proses penyiapan data yang dilakukan pada penelitian ini adalah : 1. Pembuatan peta tutupan lahan Tahapan pembuatan peta tutupan lahan adalah : atau  Cropping untuk pemotongan Cropping memperoleh batas daerah [ 8 ] . Karena yang diperoleh adalah shapefile tutupan lahan seluruh Indonesia maka perlu dipotong sesuai dengan wilayah DAS Barito. bertujuan  Proyeksi UTM ( Universal Transverse Mercator ) Proyeksi bertujuan untuk mengurangi distorsi peta akibat perubahan dari permukaan bumi yang berupa bidang lengkung menjadi peta yang berupa bidang datar.  Konversi id kelas menjadi nama kelas tutupan lahan Karena shapefile tutupan lahan belum terdapat nama kelas , maka id kelas harus dikonversi menjadi nama kelas tutupan lahan sesuai aturan penamaan yang dibuat oleh KLHK.  Reklasifikasi Shapefile tutupan lahan KLHK direklasifikasi sesuai dengan standar peta tutupan lahan berdasarkan SNI 7645 Tahun 2010 yang mengatur tentang Klasifikasi Penutup Lahan. 2. Pembuatan peta jenis tanah Tahapan pembuatan peta jenis tanah adalah :  Cropping Sama halnya dengan peta tutupan lahan , proses cropping dilakukan karena yang diperoleh adalah shapefile jenis tanah seluruh dunia maka perlu dipotong sesuai dengan wilayah DAS Barito.  Proyeksi UTM ( Universal Transverse Mercator ) Sama halnya dengan peta tutupan lahan , proyeksi dilakukan untuk mengurangi distorsi peta.  Konversi sistem FAO / UNESCO menjadi sistem Dudal-Soepraptohardjo Shapefile jenis tanah yang diperoleh menggunakan sistem klasifikasi tanah FAO / UNESCO sedangkan sistem Dudal- penelitian tanah harus Soepraptohardjo. Sehingga tanah sistem dikonversi FAO / UNESCO Dudal- menjadi Soepraptohardjo. klasifikasi sistem [ 5 ] menggunakan jenis dari  Klasifikasi Selanjutnya shapefile jenis tanah diklasifikasikan ke dalam 5 kelas jenis tanah. 3. Pembuatan peta kerapatan sungai Tahapan pembuatan peta kerapatan sungai adalah :  Merge Karena shapefile RBI Hidrografi diunduh berdasarkan AOI ( area of interest ) diperoleh sebanyak 7 polygon maka harus digabungkan untuk mendapatkan satu polygon yang utuh.  Cropping Sama halnya dengan peta tutupan lahan , proses cropping dilakukan karena shapefile RBI Hidrografi 2 / 9 yang diperoleh berupa AOI maka perlu dipotong sesuai dengan wilayah DAS Barito.  Proyeksi UTM ( Universal Transverse Mercator ) Sama halnya dengan peta tutupan lahan , proyeksi dilakukan untuk mengurangi distorsi peta.  Line density Line density berfungsi untuk menghitung kerapatan fitur linear dalam satuan luas dengan output berupa sel raster. Sehingga dalam penelitian ini , line density digunakan untuk menghitung tingkat percabangan sungai yang didasarkan pada nilai kepadatan garis- garis sungai terhadap luas DAS.  Reklasifikasi Selanjutnya diklasifikasikan ke dalam 5 kelas kerapatan sungai. kerapatan shapefile sungai  Konversi raster ke vektor Proses konversi ini bertujuan agar dapat menghitung luas masing-masing kelas kerapatan sungai dan mempermudah saat overlay. 4. Pembuatan peta kemiringan lereng Tahapan pembuatan peta kemiringan lereng adalah : Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Sama halnya dengan peta tutupan lahan , proses cropping dilakukan karena DEM SRTM yang diperoleh belum sesuai dengan batas DAS Barito.  Proyeksi UTM ( Universal Transverse Mercator ) Sama halnya dengan peta tutupan lahan , proyeksi dilakukan untuk mengurangi distorsi peta.  Klasifikasi Selanjutnya peta ketinggian lahan diklasifikasikan ke dalam 5 kelas ketinggian lahan.  Konversi raster ke vektor Sama halnya dengan peta kerapatan sungai , proses konversi ini bertujuan agar dapat menghitung luas masing-masing dan mempermudah saat overlay. ketinggian lahan kelas 6. Pembuatan peta curah hujan Tahapan pembuatan peta curah hujan adalah :  Cropping Sama halnya dengan peta tutupan lahan , proses cropping dilakukan karena data citra satelit PERSIANN-CCS yang diperoleh berupa AOI maka perlu dipotong sesuai dengan wilayah DAS Barito.  Mosaik citra  Define Projection Mosaik citra merupakan suatu proses penggabungan dua atau lebih citra yang tumpang tindih untuk menghasilkan tampilan citra yang kontinyu dan berkesinambungan. Karena data citra satelit PERSIANN-CCS yang diunduh belum memiliki sistem koordinat sehingga muncul pesan error yang mengatakan bahwa sistem koordinat tidak diketahui.  Cropping  Klasifikasi Sama halnya dengan peta tutupan lahan , proses cropping dilakukan karena DEM SRTM yang diperoleh belum sesuai dengan batas DAS Barito.  Proyeksi UTM ( Universal Transverse Mercator ) Sama halnya dengan peta tutupan lahan , proyeksi dilakukan untuk mengurangi distorsi peta.  Slope Selanjutnya shapefile curah hujan diklasifikasikan ke dalam 5 kelas curah hujan.  Konversi raster ke vektor Sama halnya dengan peta kerapatan sungai , proses konversi ini bertujuan agar dapat menghitung luas masing-masing kelas curah hujan dan mempermudah saat overlay. DEM SRTM diolah menggunakan fitur “Slope” untuk memperoleh nilai kemiringan lereng. 7. Pembuatan objek observasi Tahapan pembuatan objek observasi adalah :  Reklasifikasi  Centroid grid Karena pengklasifikasian nilai kemiringan lereng belum sesuai dengan standar klasifikasi peta kemiringan lereng , maka perlu dilakukan proses reklasifikasi sesuai dengan Surat Keputusan Menteri Pertanian Nomor. 837 / KPTS / Um / 11 / 1980 yang diklasifikasikan ke dalam 5 kelas kemiringan lereng.  Konversi raster ke vektor Sama halnya dengan peta kerapatan sungai , proses konversi ini bertujuan agar dapat menghitung luas masing-masing kelas kemiringan lereng dan mempermudah saat overlay. 5. Pembuatan peta ketinggian lahan Tahapan pembuatan peta ketinggian lahan adalah :  Mosaik citra Sama halnya dengan peta kemiringan lereng , proses mosaik citra diperlukan untuk menggabungan dua atau lebih citra yang tumpang tindih untuk menghasilkan tampilan citra yang kontinyu dan berkesinambungan.  Cropping Objek observasi pada penelitian ini menggunakan metode grid seperti yang telah dilakukan oleh [ 9 ] , dimana lokasi penelitian dibagi menjadi grid-grid yang berukuran 3km × 3km. Mengadopsi metode grid dari penelitian tersebut , maka peneliti membagi wilayah DAS Barito menjadi grid-grid yang berukuran 3km × 3km sehingga diperoleh sebanyak 6844 grid. Selanjutnya , untuk memperoleh informasi atribut dari setiap grid maka dibutuhkan single point yang mewakili luasan grid , yaitu berupa titik pusat atau centroid masing-masing grid. Sehingga titik centroid dari setiap grid tersebut yang dijadikan sebagai objek obsevasi pada penelitian ini. Tahap pertama untuk membuat centroid grid adalah membuat gridnya terlebih dahulu. Kemudian membuat titik pusat atau centroid dari masing-masing grid. Selanjutnya dilakukan proses cropping karena titik centroid grid mungkin saja berada di luar shapefile batas DAS Barito. 3 / 9  Ekstrak nilai objek observasi Ekstrak nilai objek observasi dilakukan dengan memanfaatkan bantuan fitur Extract Multi Values to Points yaitu fitur yang digunakan untuk mengekstrak nilai di suatu lokasi tertentu yang berupa point atau titik dari satu atau lebih data raster dan kemudian mencatat nilainya ke dalam tabel atribut data point atau titik. Ekstrak nilai objek observasi menggunakan data titik observasi 3 km yang sudah di cropping sebagai baseline dan data raster dari 6 parameter penyebab banjir serta data raster kejadian banjir. Sehingga sebelum proses ekstraksi nilai , data yang masih berformat shapefile atau data vektor harus dikonversi menjadi data yang berformat tif atau data raster dengan menggunakan fitur Feature to Raster. Namun data hasil ekstraksi tersebut tidak bisa langsung digunakan dalam analisis data karena datanya belum clean atau masih terdapat data null. Untuk mengatasi data null , maka penulis memutuskan untuk menghapus titik observasi yang memiliki nilai null. C. Metode Analisis Data lereng , ketinggian Pada penelitian ini , unit observasi atau unit pengamatan yang titik centroid setiap grid. Variabel digunakan adalah independen adalah tutupan lahan , jenis tanah , kerapatan sungai , kemiringan lahan , dan curah hujan. Sedangkan variabel dependennya adalah kejadian banjir di DAS Barito sepanjang tahun 2020 yang bernilai 0 untuk daerah yang tidak pernah terjadi banjir dan 1 untuk daerah yang pernah terjadi banjir. Tahapan metode analisis regresi logistik biner yang dilakukan pada penelitian ini adalah pembentukan model regresi , pengujian simultan , dan pengujian parsial. Selanjutnya , hanya parameter yang berpengaruh secara signifikan terhadap kejadian banjir di DAS Barito sepanjang tahun 2020 yang diperoleh dari pengujian parsial yang digunakan dalam tahap penelitian berikutnya. D. Metode Pengolahan Data Metode pengolahan data yang digunakan pada penelitian ini adalah : 1. Scoring Metode scoring dilakukan dengan cara memberikan bobot pada parameter yang berpengaruh secara signifikan terhadap banjir dan memberikan nilai setiap kelas dari masing-masing parameter tersebut.  Pemberian bobot Penelitian ini menggunakan metode CMA ( Composite Mapping Analysis ) untuk menentuan bobot masing-masing parameter penyebab banjir. Terdapat 4 tahapan dalam metode CMA. Pertama , membuat peta rawan banjir dengan cara melakukan overlay seluruh parameter penyebab banjir. Kedua , membuat peta potensi kejadian banjir dengan cara melakukan overlay peta rawan banjir dari hasil tahap pertama dengan peta jumlah kejadian banjir. Ketiga , menghitung bobot relatif atau disebut Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik dengan mean spatial dari masing-masing parameter banjir. Keempat , menghitung bobot setiap parameter berdasarkan nilai mean spatial-nya.  Pemberian nilai Pemberian nilai setiap kelas dari masing-masing parameter penyebab banjir diadopsi dari penelitian telah dilakukan oleh [ 5 ] seperti yang yang ditampilkan pada Tabel 2. Tabel 2. Nilai setiap kelas dari masing-masing parameter penyebab banjir Kelas Kerapat- an Sungai ( km / km2 ) > 3,10 Kelas Kemi- ringan Lereng ( % ) Kelas Keting- gian Lahan ( m ) Kelas Curah Hujan ( mm / hari ) Nilai > 45 > 200 < 5 1 2,28-3,10 > 25-45 100-200 5-20 2 1,45-2,27 > 15-25 50-100 21-50 3 0,62-1,44 > 8-15 10-50 51-100 < 0,62 0-8 < 10 > 100 4 5 Kelas Tutupan Lahan Kelas Jenis Tanah Hutan Padang Rumput Lahan Pertanian Regosol , Litosol , Organosol , Renzina Andosol , Laterik , Grumosol , Podsol , Podsoloc Tanah Hutan Coklat , Tanah Mediteran Latosol Lahan Basah Tubuh Air , Permuki- man , dan Lahan Lainnya Aluvial , Planosol , Hidromorf Kelabu , Laterik Air Tanah Sumber : [ 5 ] , diolah 2. Overlay Overlay adalah proses penggabungan beberapa informasi spasial untuk memperoleh informasi baru [ 11 ] . Proses overlay hanya dilakukan untuk parameter yang berpengaruh secara signifikan terhadap kejadian banjir di DAS Barito sepanjang tahun 2020 yang diperoleh dari pengujian parsial menggunakan analisis regresi logistik biner. 3. Klasifikasi tingkat kerawanan banjir Peta hasil overlay diklasifikasikan menjadi 3 tingkat kerawanan banjir yaitu kerawanan rendah , kerawanan sedang , dan kerawanan tinggi. E. Alur Penelitian Berdasarkan subbab A sampai D pada bab metode penelitian , maka alur penelitian dapat diringkas seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2. Penelitian ini dimulai dari pengumpulan data , penyiapan data , analisis data , dan pengolahan data. 4 / 9 Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik V. KERANGKA PIKIR biner regresi logistik analisis Dalam upaya mitigasi bencana banjir , penelitian ini untuk menggunakan mengidentifikasian parameter-parameter yang signifikan mempengaruhi kejadian banjir di DAS Barito. Periode pengamatan kejadian banjir di DAS Barito dilakukan sepanjang tahun 2020. Selanjutnya untuk memperoleh peta tingkat kerawanan banjir , peneliti menerapkan metode scoring dengan cara memberikan bobot pada parameter yang berpengaruh secara signifikan terhadap banjir dan memberikan nilai setiap kelas dari masing-masing parameter tersebut. Kemudian dilakukan overlay terhadap parameter-parameter yang signifikan mempengaruhi banjir. VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Peta Tutupan Lahan Lahan yang banyak ditanami pepohonan akan semakin aman terhadap banjir , sebaliknya lahan yang tidak ditanami pepohonan akan semakin berpotensi terjadi banjir. Gambar 3. Peta parameter penyebab banjir Tabel 3. Luas setiap kelas parameter tutupan lahan Nilai Kelas Tutupan Lahan 1 2 3 4 5 Hutan Padang Rumput Lahan Pertanian Lahan Basah Tubuh Air , Permukiman , dan Lahan Lainnya Luas Wilayah ( ha ) 3.183.224,99 570.187,91 1.837.613,30 446.979,86 213.261,22 Luas Wilayah ( % ) 50,92 9,12 29,40 7,15 3,41 Berdasarkan Gambar 3 dan Tabel 3 menunjukkan bahwa tutupan lahan hutan memiliki luasan yang paling besar diantara kelas tutupan lahan lainnya dengan luas sebesar 3.183.224,99 ha atau setara dengan 50,92 % dari keseluruhan wilayah penelitian. Sedangkan tutupan lahan yang memiliki luasan yang paling kecil diantara kelas tutupan lahan lainnya adalah kelas permukiman , tubuh air , dan lahan lainnya dengan luas sebesar 213.261,22 atau setara dengan 3,41 % dari keseluruhan wilayah penelitian. 5 / 9 Gambar 2. Alur penelitian Shapefile Tutupan Lahan Tahun 2020Shapefile Jenis Tanah FAO-UNESCO Tahun 2007Shapefile RBI HidrografiData Citra SRTM-1 Arc-Second GlobalData Satelit PERSIANN Tahun 2020Shapefile Batas DAS BaritoShapefile Jumlah Kejadian Banjir DAS Barito Tahun 2020PENGUMPULAN DATAPENYIAPAN DATAPeta Curah HujanCroppingDefine ProjectionKlasifikasiKonversi Raster ke VektorPeta Tutupan LahanCroppingProyeksi UTMPeta Kemiringan LerengMosaik CitraCroppingProyeksi UTMSlopeReklasifikasiPeta Ketinggian LahanMosaik CitraCroppingProyeksi UTMKlasifikasiPeta Jenis TanahCroppingProyeksi UTMPeta Kerapatan SungaiMergeCroppingProyeksi UTMPENGOLAHAN DATAScoringOverlayKlasifikasi Tingkat Kerawanan BanjirANALISIS DATAAnalisis Regresi Logistik BinerVariabel DependenKejadian Banjir di DAS Barito Tahun 2020Variabel IndependenTutupan LahanJenis TanahKerapatan SungaiKemiringan LerengKetinggian LahanCurah HujanLine DensityObjek ObservasiCentroid GridEkstrak NilaiPembentukan ModelUji SimultanUji ParsialKonversi Id Kelas menjadi Nama KelasReklasifikasiMenjadi FAO / UNESCO menjadi Dudal-SoepraptohardjoKlasifikasiReklasifikasiKonversi Raster ke VektorKonversi Raster ke VektorKonversi Raster ke Vektor B. Peta Jenis Tanah Nilai Jenis tanah berpengaruh pada proses infiltrasi atau penyerapan air ke dalam tanah akibat pengaruh gaya gravitasi bumi ( air bergerak ke arah vertikal ) dan gaya kapiler ( air bergerak ke arah lateral ) . Semakin lama laju infiltrasi semakin berkurang karena kelembaban tanah semakin meningkat. Tabel 4. Luas setiap kelas parameter jenis tanah Kelas Kemiringan Lereng ( % ) > 45 > 25 – 45 > 15 – 25 > 8 – 15 0 – 8 Nilai Kelas Jenis Tanah Ketera -ngan Sangat Peka Peka 2 1 Regosol , Litosol , Organosol , Renzina Andosol , Laterik , Grumosol , Podsol , Podsoloc Tanah Hutan Coklat , Tanah Mediteran 3 4 5 Latosol Aluvial , Planosol , Hidromorf Kelabu , Laterik Air Tanah Luas Wilayah ( ha ) 407.834,17 Luas Wilayah ( % ) 6,53 4.649.499,96 74,45 Kepeka an Sedang Agak Peka Tidak Peka 13.997,16 0,22 377.600,64 796.446,52 6,05 12,75 Berdasarkan Gambar 3 dan Tabel 4 menunjukkan bahwa jenis tanah kelas andosol , laterik , grumosol , podsol , dan podsoloc memiliki luasan yang paling besar diantara kelas tutupan lahan lainnya dengan luas sebesar 4.649.499,96 ha atau setara dengan 74,45 % dari keseluruhan wilayah penelitian. Sedangkan kelas jenis tanah yang memiliki luasan yang paling kecil diantara kelas lainnya adalah jenis tanah kelas tanah hutan coklat dan tanah mediteran dengan luas sebesar 13.997,16 atau setara dengan 0,22 % dari keseluruhan wilayah penelitian. C. Peta Kerapatan Sungai Kerapatan sungai berkaitan dengan sifat drainase DAS [ 12 ] . Tabel 5. Luas setiap kelas parameter kerapatan sungai Nilai 1 2 3 4 5 Kelas Kerapatan Sungai ( km / km2 ) > 3,10 2,28-3,10 1,45-2,27 0,62-1,44 < 0,62 Luas Wilayah ( ha ) 1.958.788,65 627.833,61 1.023.863,37 2.148.920,34 490.741,26 Luas Wilayah ( % ) 31,34 10,05 16,38 34,38 7,85 Berdasarkan Gambar 3 dan Tabel 5 menunjukkan bahwa kerapatan sungai kelas 0,62-1,44 km / km2 memiliki luasan yang paling besar diantara kelas kerapatan sungai lainnya dengan luas sebesar 2.148.920,34 ha atau setara dengan 34,38 % dari keseluruhan wilayah penelitian. Sedangkan kelas kerapatan sungai yang paling kecil diantara kelas lainnya adalah kelas < 0,62 km / km2 dengan luas sebesar 490.741,26 ha atau setara dengan 7,85 % dari keseluruhan wilayah penelitian. D. Peta Kemiringan Lereng Semakin landai suatu wilayah maka air permukaan akan mengalir semakin lambat sehingga semakin berpotensi menimbulkan banjir di wilayah tersebut. Sebaliknya semakin curam suatu wilayah maka air permukaan akan mengalir semakin cepat karena air hujan yang jatuh di wilayah tersebut akan langsung diteruskan ke tempat yang lebih rendah sehingga peluang terjadinya banjir semakin kecil. Tabel 6. Luas setiap kelas parameter kemiringan lereng Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Keterangan Luas Wilayah ( ha ) Luas Wilayah ( % ) 0,00 0,01 0,17 2,76 97,06 Luas Wilayah ( % ) 35,02 15,95 17,57 17,27 14,19 Kelas Ketinggian Lahan ( m ) > 200 100 – 200 50 – 100 10 – 50 < 10 36,04 899,82 10.683,22 171.858,06 6.052.802,12 Sangat curam Curam Agak curam Landai Datar 1 2 3 4 5 Berdasarkan Gambar 3 dan Tabel 6 menunjukkan bahwa kemiringan lereng kelas 0 % -8 % memiliki luasan yang paling besar diantara kelas lainnya dengan luas sebesar 6.052.802,12 ha atau setara dengan 97,06 % dari keseluruhan wilayah penelitian. Sedangkan kelas kemiringan lereng yang paling kecil diantara kelas lainnya adalah kelas > 45 % dengan luas sebesar 36,04 ha atau setara dengan 0,00 % dari keseluruhan wilayah penelitian. E. Peta Ketinggian Lahan Semakin rendah suatu wilayah maka semakin berpotensi terjadi banjir , sebaliknya semakin tinggi suatu wilayah maka semakin aman dari banjir. Tabel 7. Luas setiap kelas parameter ketinggian lahan Nilai Keterangan Luas Wilayah ( ha ) 2.186.901,32 995.808,04 1.097.554,76 1.078.798,14 886.128,53 Sangat Tinggi Tinggi Sedang Rendah Sangat Rendah 1 2 3 4 5 Berdasarkan Gambar 3 dan Tabel 7 menunjukkan bahwa ketinggian lahan kelas > 200 meter memiliki luasan yang paling besar diantara kelas lainnya dengan luas sebesar 2.186.901,32 ha atau setara dengan 35,02 % dari keseluruhan wilayah penelitian. Sedangkan kelas ketinggian lahan yang paling kecil diantara kelas lainnya adalah kelas < 10 meter dengan luas sebesar 886.128,53 ha atau setara dengan 14,19 % dari keseluruhan wilayah penelitian. F. Peta Curah Hujan Semakin tinggi curah hujan di suatu wilayah maka semakin berpotensi terjadi banjir , sebaliknya semakin rendah curah hujan maka semakin aman dari banjir. Tabel 8. Luas setiap kelas parameter curah hujan Nilai Rata-rata Curah Hujan ( mm / hari ) 5-20 Ketera- ngan Ringan Luas Wilayah ( ha ) 2.186.901,32 Luas Wilayah ( % ) 100 % 2 Berdasarkan Gambar 3 dan Tabel 8 menunjukkan bahwa seluruh wilayah penelitian memiliki kelas curah hujan yang sama yaitu kelas 5 – 20 mm / hari atau kategori curah hujan ringan. G. Hasil Analisis Regresi Logistik Biner 1. Model regresi logistik biner yang terbentuk adalah : ln ( p 1 − p ) = 1,998 − 0,389 ∗ TL − 0,606 ∗ KS + 0,201 ∗ KL Keterangan : ln ( p 1−p ) : nilai probabilitas banjir , TL : tutupan lahan , KS : kerapatan sungai , dan KL : ketinggian lahan. 6 / 9 Tabel 9. Tabel Klasifikasi Tidak pernah banjir 2648 Prediksi Observasi Tidak pernah banjir Pernah banjir Overall Percentage Sumber : Output SPSS 1250 Pernah banjir 846 2100 Percentage Correct 75,8 62,7 69,4 Berdasarkan tabel klasifikasi yang disajikan pada Tabel 9 , didapatkan nilai overall percentage dari model regresi yang terbentuk adalah sebesar 69,4 % . Artinya , secara keseluruhan model yang digunakan mempunyai kemampuan dalam memprediksi kejadian banjir di DAS Barito sebesar 69,4 % . 2. Uji simultan Pengujian parameter secara simultan dilakukan untuk mengetahui variabel pengaruh independen dalam penelitian terhadap variabel dependen secara bersamaan. Hasil pengujian secara simultan diperoleh dari tabel Omnibus Test of Model Coefficient. semua Tabel 10. Omnimbus Test of Model Coefficient Chi-square Model 1310,524 Sumber : Output SPSS df 5 Sig 0,000 Berdasarkan Tabel 10 di atas menunjukan bahwa nilai signifikansinya sebesar 0,000 lebih kecil dari tingkat signifikansi 0,05. Sehingga keputusan yang diambil adalah tolak H0. Hal tersebut berarti terdapat minimal satu variabel independen yang dapat menjelaskan kejadian banjir di DAS Barito. 3. Uji parsial Pengujian parsial bertujuan untuk mengetahui signifikan apasaja yang variabel independen mempengaruhi variabel dependen. Tabel 11. Nilai statistik uji secara parsial S.E Wald df Koefisien β -0,389 -0,023 -0,606 Variabel Independen Tutupan lahan Jenis tanah Kerapatan sungai Kemiringan lereng Ketinggian lahan - Curah hujan 1,998 Constant Sumber : Output SPSS 0,201 -0,009 0,034 133,008 0,026 0,022 0,793 772,267 0,142 0,004 0,028 51,238 - 0,704 - 8,049 1 1 1 1 1 - 1 Sig 0,000 0,373 0,000 0,949 0,000 - 0,005 Berdasarkan Tabel 11 , terlihat bahwa tutupan lahan terhadap kejadian lahan , kerapatan sungai , dan ketinggian berpengaruh secara signifikan banjir di DAS Barito sepanjang tahun 2020. H. Hasil Pembobotan dengan Metode CMA Bobot parameter tutupan lahan , kerapatan sungai , dan lahan dihitung menggunakan metode CMA ketinggian ( Composite Mapping Analysis ) . Terdapat 4 tahapan dalam metode CMA. Pertama , membuat peta rawan banjir dengan cara melakukan overlay terhadap 3 parameter penyebab banjir Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik yang signifikan. Kedua , membuat peta potensi kejadian banjir dengan cara melakukan overlay peta rawan banjir dari hasil tahap pertama dengan peta kejadian banjir dari BNPB tahun 2020. Ketiga , menghitung mean spatial dari masing-masing parameter banjir. Berdasarkan hasil perhitungan , diperoleh mean spatial parameter tutupan lahan sebesar 0,528 seperti yang ditampilkan pada Tabel 12 , perhitungan mean spatial parameter kerapatan sungai sebesar 0,580 ditampilkan pada Tabel 13 , dan perhitungan mean spatial parameter ketinggian lahan sebesar 0,555 ditampilkan pada Tabel 14. Tabel 12. Perhitungan mean spatial parameter tutupan lahan Kelas Tutupan Lahan Hutan Padang Rumput Lahan Pertanian Lahan Basah Tubuh Air Permukiman Lahan Lainnya Jumlah Luas ( Ha ) Potensi Banjir ( Ha ) Rasio Banjir Rasio Luas Banjir 3.183.224,994 1.878.946,872 0,590 1.109.076,913 570.187,908 374.194,275 0,656 245.570,546 1.837.613,302 579.227,476 0,315 182.576,208 446.979,859 54.460,693 53.426,460 136.896,876 23.237,328 14.534,343 0,306 0,427 0,272 41.927,515 9.914,920 3.953,979 105.374,071 6.251.267,287 46.124,389 3.053.161,560 0,438 3,004 Mean Spatial 20.189,590 1.613.209,671 0,528 Tabel 13. Perhitungan mean spatial parameter kerapatan sungai Rasio Luas Banjir Potensi Banjir ( Ha ) Rasio Banjir Luas ( Ha ) Kelas Kerapatan Sungai ( km / km2 ) < 0,62 0,62-1,44 1,45-2,27 2,28-3,10 > 3,10 Jumlah Kelas Ketinggian Lahan < 10 meter 10-50 meter 50-100 meter 100-200 meter > 200 meter Jumlah 490.741,259 2.148.920,342 1.023.863,368 627.833,608 1.958.788,646 6.250.147,223 164.345,376 511.700,801 533.938,013 372.902,479 1.459.723,190 3.042.609,860 0,335 0,238 0,521 0,594 0,745 2,434 Mean Spatial 55.037,970 121.846,168 278.445,162 221.485,848 1.087.810,978 1.764.626,126 0,580 Tabel 14. Perhitungan mean spatial parameter ketinggian lahan Rasio Luas Banjir Potensi Banjir ( Ha ) Rasio Banjir Luas ( Ha ) 886.128,531 102.177,395 0,115 11.781,835 1.078.798,141 507.492,394 0,470 238.736,534 1.097.554,763 785.912,990 0,716 562.759,371 995.808,039 2.186.901,323 6.245.190,797 631.058,822 1023.210,462 3.049.852,063 399.911,651 478.741,148 1.691.930,539 0,634 0,468 2,403 Mean Spatial 0,555 Tahap terakhir metode CMA adalah menghitung bobot setiap parameter seperti yang disajikan pada Tabel 15. Tabel 15. Perhitungan bobot setiap parameter penyebab banjir dengan metode CMA Parameter Tutupan Lahan Kerapatan Sungai Ketinggian Lahan Jumlah Mean Spatial 0,528 0,580 0,555 1,663 Bobot 31,770 34,873 33,357 100,000 Berdasarkan Tabel 15 , diperoleh bahwa parameter kerapatan sungai memiliki bobot tertinggi , artinya parameter 7 / 9 kerapatan sungai memberikan pengaruh terbesar terhadap kejadian banjir di DAS Barito. Selanjutnya , metode scoring dapat dilakukan dengan cara mengalikan bobot dan nilai seperti yang disajikan pada Tabel 16. No 1. Tabel 16. Bobot dan nilai pada masing-masing parameter Parameter Kelas Hutan Tutupan Lahan Padang Rumput Lahan Pertanian Lahan Basah Nilai Bobot 31,770 1 31,770 2 31,770 3 31,770 4 Score 31,770 63,541 95,311 127,081 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 2 3 Kerapatan Sungai Ketinggian Lahan Tubuh Air , Permukiman , dan Lahan Lainnya > 3,10 km / km2 2,28-3,10 km / km2 1,45-2,27 km / km2 0,62-1,44 km / km2 < 0,62 km / km2 > 200 meter 100 – 200 meter 50 – 100 meter 10 – 50 meter < 10 meter 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 31,770 158,852 34,873 34,873 34,873 34,873 34,873 33,357 33,357 33,357 33,357 33,357 34,873 69,746 104,619 139,491 174,364 33,357 66,714 100,070 133,427 166,784 Bobot diberikan pada polygon parameter yang berpengaruh signifikan terhadap banjir sedangkan nilai diberikan pada polygon setiap kelas dari masing-masing parameter seperti yang ditampilkan pada Tabel 17. Tabel 17. Pemberian bobot dan nilai Nilai Bobot Score Kerapatan Sungai Nilai Bobot Score Ketinggian Lahan Nilai Bobot Score No 1 2 3 4 5 … 154 155 156 157 158 Tutupan Lahan Hutan Padang Rumput Hutan Hutan Lahan Pertanian … Tubuh Air Lahan Basah Lahan Lainnya Permukima n Tubuh Air 1 2 1 1 3 5 4 5 5 5 31,77 31,77 > 3,10 31,77 31,77 31,77 31,77 … 31,77 63,54 > 3,10 31,77 > 3,10 31,77 2,28-3,10 95,31 > 3,10 … … 158,85 < 0,62 31,77 127,08 < 0,62 31,77 158,85 < 0,62 31,77 31,77 158,85 < 0,62 158,85 < 0,62 1 1 1 2 1 5 5 5 5 5 34,87 34,87 > 200 34,87 34,87 34,87 34,87 … 34,87 34,87 > 200 34,87 69,74 > 200 100-200 34,87 > 200 … … 174,35 10-50 34,87 174,35 < 10 34,87 174,35 < 10 34,87 34,87 174,35 < 10 174,35 < 10 1 1 2 1 1 4 5 5 5 5 33,36 33,36 Total Score Kelas Rawan 100 Rendah 33,36 33,36 33,36 33,36 … 33,36 33,36 66,72 33,36 131,77 Rendah 133,36 Rendah 134,87 Rendah 33,36 … 133,44 163,54 Rendah … … 466,64 Tinggi 33,36 166,8 468,23 Tinggi 33,36 166,8 500 Tinggi 33,36 33,36 166,8 166,8 500 Tinggi 500 Tinggi Tingkat kerawanan banjir diklasifikasikan menjadi 3 kelas , yaitu kerawanan tinggi , kerawanan sedang , dan kerawanan rendah. Perhitungan interval kelas kerawanan banjir diperoleh dari selisih antara nilai maksimal total score dan nilai minimal total score ( range ) dibagi dengan jumlah kelas. Hasil perhitungan interval kelas kerawanan banjir ditampilkan pada Tabel 18. Tabel 18. Interval kelas kerawanan banjir Interval Total Skor 100 – 233,332 233,333 – 366,665 366,666 – 500 Kelas Kerawanan Banjir Rendah Sedang Tinggi H. Hasil Pembobotan Metode CMA Peta kerawanan banjir diperoleh dari diperoleh dari overlay peta tutupan lahan , kerapatan sungai , dan ketinggian lahan. Tujuan pembuatan peta kerawanan banjir adalah untuk melihat sebaran daerah rawan banjir di DAS Barito. Peta kerawanan banjir pada penelitian ini diklasifikasikan menjadi 3 kelas , yaitu kerawanan tinggi , kerawanan sedang , dan kerawanan rendah. Tingkat kerawanan banjir ditentukan berdasarkan total skor dari hasil penjumlahan ketiga parameter yang signifikan mempengaruhi kejadian banjir di DAS Barito. Peta kerawanan banjir DAS Barito disajikan pada Gambar 4. Gambar 4. Peta kerawanan banjir DAS Barito Tahun 2020 Berdasarkan Gambar 4 , daerah kerawanan banjir tinggi menyebar di bagian hilir DAS Barito atau secara administratif termasuk dalam Provinsi Kalimantan Selatan. Sedangkan 8 / 9 kerawanan rendah berada di bagian hulu DAS Barito atau di Provinsi Kalimantan Tengah. Hal ini karena bagian hulu memiliki topografi yang lebih tinggi daripada bagian hilir sehingga masuk akal jika wilayah yang tinggi lebih aman terhadap banjir , sebaliknya wilayah yang rendah memiliki peluang lebih besar terjadi bencana banjir. Tabel 18. Luas kerawanan banjir Kelas Kerawanan Banjir Luas Wilayah ( Ha ) Luas Wilayah ( % ) Rendah Sedang Tinggi 3.290.453,19 1.458.193,41 1.468.219,04 52,93 23,46 23,62 Berdasarkan Tabel 18 , dapat dilihat bahwa wilayah penelitian didominasi oleh tingkat kerawanan rendah yaitu 52,93 % dari wilayah penelitian yang tersebar di Kabupaten Murung Raya dan Kabupaten Barito Utara. Kemudian disusul oleh tingkat kerawanan tinggi yaitu 23,62 % dari wilayah penelitian yang tersebar di Kabupaten Barito Selatan , Kabupaten Barito Timur , Kabupaten Hulu Sungai Utara , Kabupaten Hulu Sungai Selatan , Kabupaten Tapin , Kabupaten Barito Kuala , Kota Banjarmasin , dan Kota Banjarbaru. Sedangkan tingkat kerawanan sedang yang memiliki luasan yang paling kecil yaitu 23,46 % dari wilayah penelitian yang tersebar di Kabupaten Tabalong , Kabupaten Balangan , Kabupaten Hulu Sungai Tengah , dan Kabupaten Banjar. VII. PENUTUP A. Kesimpulan Adapun kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah sebagai berikut : tutupan 1. Hasil analisis regresi logistik biner menunjukkan sungai , dan bahwa ketinggian lahan berpengaruh secara signifikan terhadap kejadian banjir di DAS Barito sepanjang tahun 2020. lahan , kerapatan 2. DAS Barito didominasi oleh tingkat kerawanan rendah yaitu 52,93 % dari wilayah penelitian yang tersebar di Kabupaten Murung Raya dan Kabupaten Barito Utara. Kemudian disusul oleh tingkat kerawanan tinggi yaitu 23,62 % dari wilayah penelitian yang tersebar di Kabupaten Barito Selatan , Kabupaten Barito Timur , Kabupaten Hulu Sungai Utara , Kabupaten Hulu Sungai Selatan , Kabupaten Tapin , Kabupaten Barito Kuala , Kota Banjarmasin , dan Kota Banjarbaru. Sedangkan tingkat kerawanan sedang yang memiliki luasan yang paling kecil yaitu 23,46 % dari wilayah penelitian yang tersebar di Kabupaten Balangan , Tabalong , Kabupaten Kabupaten Hulu Sungai Tengah , dan Kabupaten Banjar. B. Saran [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik seperti analisis regresi poisson , analisis regresi binomial negatif , dan lain-lain. 2. Penelitian ini hanya mengkaji tentang kerawanan banjir , untuk penelitian selanjutnya disarankan dapat mengkaji tentang pembuatan peta kedalaman banjir dan peta kecepatan banjir. DAFTAR PUSTAKA and H. Atthahara , Ferdiansyah , C. Sugiarti , “Analisis Penanggulangan Bencana Banjir oleh Badan Penanggulangan Bencana Daerah Kota Bekasi , ” J. Adm. , vol. 11 , pp. 67–78 , 2020. Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan , “KLHK Utamakan Penanganan Bencana Berbasis DAS , ” http : / / ppid.menlhk.go.id / , 2020. http : / / ppid.menlhk.go.id / berita / siaran-pers / 5245 / klhk- utamakan-penanganan-bencana-berbasis-das ( accessed Feb. 08 , 2022 ) . A. Prasetyo and N. E. Afilani , “Penggunaan Check Dam Dalam Usaha Menanggulangi Erosi Alur.” F. TEKNIK UNDIP , 2007. KLHK , “Keadaan Umum Wilayah Kerja BPDASHL Barito , ” bpdasbarito.or.id , 2016. https : / / bpdasbarito.or.id / keadaan-umum- wilayah-kerja-bpdashl-barito / ( accessed Nov. 11 , 2021 ) . K. Darmawan , Hani’ah , and A. Suprayogi , “Analisis Tingkat Kerawanan Banjir di Kabupaten Sampang Menggunakan Metode Overlay dengan Scoring Berbasis Sistem Informasi Geografis , ” J. Geod. Undip , vol. 6 , no. 1 , pp. 31–40 , 2017. Farino Pyanto , A. P. Mulia , and M. S. Surbakti , “Pemetaan Banjir Rob Wilayah Medan Utara Menggunakan Regresi Logistik dan GIS , ” Syntax Lit. J. Ilm. Indones. , vol. 6 , no. 9 , pp. 4436–4454 , 2021 , Available : [ Online ] . http : / / www.ejurnal.its.ac.id / index.php / sains_seni / article / view / 10544 % 0Ahttps : / / scholar.google.com / scholar ? hl=en & as_sdt=0 % 2C5 & q= tawuran+antar+pelajar & btnG= % 0Ahttps : / / doi.org / 10.1016 / j.jfca.20 19.103237 N. S. Haryani , A. Zubaidah , D. Dirgahayu , H. Fajar Yulianto , and J. Pasaribu , “Model Bahaya Banjir Menggunakan Data Pengindraan Jauh di Kabupaten Sampang ( Flood Hazard Model Using Remote Sensing Data In Sampang District ) , ” J. Penginderaan Jauh , vol. 9 , no. 1 , pp. 52–66 , 2012. A. Malik , Pengolahan Citra Digital dengan ER Mapper ver 7.0. 2016. W. M. Niklah , I. A. G. B. Madrini , and I. M. A. S. Wijaya , “Keragaman Unsur Hara Nitrogen pada Lahan Sawah di Desa Maduran , Kecamatan Maduran , Kabupaten Lamongan Jawa Timur , ” J. Ilm. Teknol. Pertan. AGROTECHNO , vol. 4 , no. 1 , pp. 16–23 , 2019 , Available : https : / / ojs.unud.ac.id / index.php / agrotechno / article / download / 58579 / 34385 A. Wulandari , F. M. Faruk , F. S. Doven , and Budyanra , “Penerapan Metode Regresi Logistik Biner untuk Mengetahui Determinan Kesiapsiagaan Rumah Tangga dalam Menghadapi Bencana Alam , ” in Seminar Nasional Official Statistics 2019 : Pengembangan Official Statistics dalam Mendukung Implementasi SDG’s , 2019 , pp. 379– 389. R. Cahyani , B. E. Leksono , and A. V. Krama , “Identifikasi Daerah Rawan Banjir di Kabupaten Pringsewu , ” vol. 2 , pp. 1–13 , 2020. A. G. Utama , A. P. Wijaya , and A. Sukmono , “Kajian Kerapatan Sungai dan Indeks Penutupan Lahan Sungai Menggunakan Penginderaan Jauh ( Studi Kasus : Das Juana ) , ” J. Geod. Undip , vol. 5 , no. 1 , pp. 285–293 , 2016. [ Online ] . Adapun saran dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Pada penelitian ini , peneliti hanya memperoleh data kejadian banjir di level kelurahan / desa. Disarankan pada penelitian berikutnya dapat menggunakan data jumlah dapat banjir mengaplikasikan penggunaan metode analisis lain , sehingga kejadian 9 / 9
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Seminar Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pemetaan Kerawanan Banjir DAS Barito Tahun 2020 Berdasarkan Analisis Regresi Logistik Biner Faradilla Anastasya ( 221810293 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika , S.S.T. , Ringkasan— Menurut DIBI ( Database Pengelolaan Data dan Informasi Bencana Indonesia ) Provinsi Kalimantan Selatan menjadi daerah langganan banjir. Padahal jika dilihat dari kondisi geografis , Pulau Kalimantan seharusnya bukan termasuk daerah yang rawan banjir. Bencana banjir tersebut telah melumpuhkan kegiatan perekonomian , menghancurkan harta benda , bahkan menghilangkan nyawa. Sehingga dalam upaya ini bertujuan untuk mitigasi bencana banjir , penelitian mengidentifikasian signifikan parameter-parameter mempengaruhi kejadian banjir di DAS Barito menggunakan analisis regresi logistik biner. Periode pengamatan kejadian banjir di DAS Barito dilakukan sepanjang tahun 2020. Tujuan penelitian selanjutnya adalah memetakan tingkat kerawanan banjir di DAS Barito. Peneliti menerapkan metode scoring dengan cara memberikan bobot pada parameter yang berpengaruh secara signifikan terhadap banjir dan memberikan nilai setiap kelas dari masing-masing parameter tersebut. Kemudian dilakukan overlay terhadap parameter-parameter yang signifikan mempengaruhi banjir. yang Kata Kunci— Banjir , Regresi Logistik , Scoring , Overlay , DAS Barito
VII. PENUTUP A. Kesimpulan Adapun kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah sebagai berikut : tutupan 1. Hasil analisis regresi logistik biner menunjukkan sungai , dan bahwa ketinggian lahan berpengaruh secara signifikan terhadap kejadian banjir di DAS Barito sepanjang tahun 2020. lahan , kerapatan 2. DAS Barito didominasi oleh tingkat kerawanan rendah yaitu 52,93 % dari wilayah penelitian yang tersebar di Kabupaten Murung Raya dan Kabupaten Barito Utara. Kemudian disusul oleh tingkat kerawanan tinggi yaitu 23,62 % dari wilayah penelitian yang tersebar di Kabupaten Barito Selatan , Kabupaten Barito Timur , Kabupaten Hulu Sungai Utara , Kabupaten Hulu Sungai Selatan , Kabupaten Tapin , Kabupaten Barito Kuala , Kota Banjarmasin , dan Kota Banjarbaru. Sedangkan tingkat kerawanan sedang yang memiliki luasan yang paling kecil yaitu 23,46 % dari wilayah penelitian yang tersebar di Kabupaten Balangan , Tabalong , Kabupaten Kabupaten Hulu Sungai Tengah , dan Kabupaten Banjar. B. Saran [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik seperti analisis regresi poisson , analisis regresi binomial negatif , dan lain-lain. 2. Penelitian ini hanya mengkaji tentang kerawanan banjir , untuk penelitian selanjutnya disarankan dapat mengkaji tentang pembuatan peta kedalaman banjir dan peta kecepatan banjir.
menghilangkan nyawa. Sehingga dalam upaya ini bertujuan untuk mitigasi bencana banjir , penelitian mengidentifikasian signifikan parameter-parameter mempengaruhi kejadian banjir di DAS Barito menggunakan analisis regresi logistik biner. Periode pengamatan kejadian banjir di DAS Barito dilakukan tingkat kerawanan banjir di DAS Barito. Peneliti menerapkan metode scoring dengan cara memberikan bobot pada parameter yang berpengaruh penelitian ini adalah sebagai berikut : tutupan 1. Hasil analisis regresi logistik biner menunjukkan sungai , dan bahwa ketinggian lahan berpengaruh secara signifikan terhadap kejadian banjir di DAS Barito sepanjang tahun 2020. lahan , kerapatan 2. DAS Barito didominasi oleh tingkat kerawanan rendah
O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O