Dashboard Pemetaan Indeks Kerentanan Banjir Menggunakan Data Geospasial Citra Satelit


Kerentanan Banjir

Kerentanan bencana merupakan kondisi masyarakat dan lingkungan yang terganggu hingga menyebabkan kerugian akibat dari suatu bencana tertentu(Herni Tandi Sarapang et al., 2019). Menurut Perka BNPB no. 2 tahun 2012, kerentanan ini dibagi menjadi 4 tingkatan yaitu kerentanan sosial, kerentanan ekonomi, kerentanan fisik, dan kerentanan ekologi/lingkungan (Badan Nasional Penanggulangan Bencana, 2012). Indeks kerentanan banjir digunakan sebagai instrumen yang lebih spesifik dalam mengukur kerugian yang diakibatkan oleh bencana khususnya banjir.

Banjir adalah suatu keadaan dimana daerah yang kering secara topografis dan geomorfologis (bukan rawa) yang tergenang air karena tingkat drainase tanah telah jenuh dan kemampuan infiltrasi air ke dalam tanah telah mencapai batas maksimal (Novaliadi  & Hadi, 2014). BNPB mengelompokkan bencana menjadi bencana geologi dan bencana hidrometeorologi. Bencana geologi erupakan fenomena di mana memiliki periode waktu kejadian yang berulang seperti misalnya gempa bumi dan letusan gunung berapi. Banjir merupakan salah satu jenis bencana hidrometeorologi, yakni suatu bencana alam yang terjadi di atmosfer, air, dan lautan (Rosyida et al., 2019). Dampak yang diakibatkan oleh bencana banjir ini dapat melumpuhkan beberapa kegiatan misalkan di sektor ekonomi produktif, infrastruktur, fasilitas sosial khususnya di daerah yang terdampak banjir dan sekitarnya (Rahmitha et al., 2012). Pada gambar 1 berikut menunjukkan fakta bahwa Indonesia lebih banyak didominasi oleh bencana hidrometeorologi seperti banjir dibandingkan dengan bencana geologi.

Gambar 1. Perbandingan Frekuensi Kejadian Bencana Hidrometeorologi dan Geologi Tahun 2009-2019 di Indonesia

Penyusunan Indeks Kerentanan Banjir yang Telah Dilakukan BNPB

BNPB dalam menganalisis kerentanan bencana, khususnya bencana banjir memanfaatkan sumber informasi dari laporan Badan Pusat Statistik (BPS) seperti provinsi/kabupaten dalam angka dan Survei Potensi Desa (PODES) yang masih menggunakan metode konvensional dan terdapat jeda waktu penerbitan publikasi khususnya PODES yang hanya diterbitkan tiga kali dalam sepuluh tahun. Selain itu data yang disajikan dalam publikasi belum mampu menjangkau wilayah sampai level terkecil. Padahal pemetaan kerentanan banjir yang komprehensif membutuhkan informasi rinci terkait bencana banjir dan aspek kerentanan lain untuk menghasilkan peta kerentanan bencana yang lebih granular dan kecepatan waktu pengumpulan data berguna dalam mengidentifikasi kondisi yang terus berkembang. Dengan demikian diperlukan suatu cara untuk mendapatkan data yang cepat, tepat, efisien serta granular dengan menggunakan penginderaan jauh (remote sensing). Penginderaan jauh merupakan suatu metode untuk mendapatkan karakteristik suatu wilayah di bumi menggunakan rekaman elektromagnetik dari jarak jauh dengan bantuan satelit (J. B.  Campbell & R. H. Wynne, 2011).

Data Citra Satelit Potensial untuk Menyusun Indeks Kerentanan Banjir

Melihat fakta terkait permasalahan penyajian data yang kurang up-to-date padahal pemetaan kerentanan banjir ini memerlukan data yang terus berkembang supaya pemantauan dapat dilakukan secara berkala, maka beberapa data yang bersumber dari citra satelit ini berpotensi untuk dapat digunakan dalam penyusunan indeks kerentanan banjir.

Gambar 2. Indikator yang Berkontribusi Dalam Menyebabkan Banjir (Berasal dari Data Citra Satelit)

Metodologi

Gambar 3. Alur Penelitian

Pemetaan Estimasi Indeks Kerentanan Banjir Granular Pada Level Grid 1,5 km

Dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process yang dilanjutkan dengan perhitungan Linear Combination (LC) diperoleh peta estimasi indeks kerentanan banjir pada level grid 1,5 km. Peta kerentanan banjir ini telah mampu mengklasifikasikan wilayah menjadi kerentanan sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi. Nilai indeks kerentanan sangat rendah terdapat pada rentang 0 – 0,2. Nilai indeks kerentanan rendah terdapat pada rentang 0,2 – 0,4. Nilai indeks kerentanan sedang terdapat pada rentang 0,4 – 0,6. Nilai indeks kerentanan tinggi terdapat pada rentang 0,6 – 0,8. Nilai indeks kerentanan sangat tinggi terdapat pada rentang 0,8 - 1.

Gambar 4. Dahboard Indeks Kerentanan Banjir
Dashboard Peta Estimasi Indeks Kerentanan Banjir!

Share Tweet Send
0 Comments
Loading...
You've successfully subscribed to Big Data STIS
Great! Next, complete checkout for full access to Big Data STIS
Welcome back! You've successfully signed in
Success! Your account is fully activated, you now have access to all content.