Model Spatial Stratifikasi Daerah Rawan Banjir
di Kabupaten Kudus
Artikel Ilmiah
Diajukan kepada Fakultas Teknologi Informasi
untuk memperoleh Gelar Sarjana Teknik Informasi
Peneliti :
Edwin Yahya (672010165)
Kristoko Dwi Hartomo, S.Kom., M.Kom.
Program Studi Teknik Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana
Salatiga Januari 2016
Model Spatial Stratifikasi Daerah Rawan Banjir
di Kabupaten Kudus
1)Edwin Yahya, 2)Kristoko Dwi Hartomo Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga 50771, Indonesia Email: 1)672010165@student.uksw.edu, 2)kristoko@gmail.com
Abstract
Flood is one of disaster that often happen every year especially in Kudus district area. Flood disaster that often happen certainly will evoke damage on various areas of life on region which affected with flood. Therefore flood disaster risk mapping is needed on Kudus district which analyzing data related which each have parameter with class, score, and weight to rate flood risk level on each sub-district on Kudus district. Disaster risk mapping can be used by local government to arrange countermeasures policy based on condition and the needs of the area. Additionally with using Google Maps, we could visualize flood disaster risk mapping on the Google Maps.
Keywords: Mapping, Flood, GoogleMaps Abstrak
Banjir merupakan salah satu bencana yang sering terjadi setiap tahunnya terutama di daerah Kabupaten Kudus. Bencana banjir yang sering terjadi tentu saja akan menimbulkan kerugian di berbagai bidang kehidupan di daerah yang terkena banjir. Karena itu dibutuhkan pemetaan tingkat kerawanan banjir kabupaten Kudus yang menganalisis data-data terkait yang masing-masing memiliki parameter dengan kelas, skor, dan bobot untuk menilai tingkat kerawanan banjir pada setiap kecamatan di
kabupaten Kudus. Peta Kerawanan banjir dapat digunakan oleh pemerintah daerah untuk menyusun kebijakan penangulangan banjir sesuai kondisi dan kebutuhan daerahnya. Ditambah dengan menggunakan Google Maps, kita dapat menvisualisasikan pemetaan kerawanan banjir pada Google Maps.
Katakunci: Pemetaan, Rawan Banjir, GoogleMaps
1) Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana 2) Staff Pengajar Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana
1. Pendahuluan
Banjir merupakan peristiwa tergenangnya air pada suatu daerah. Banjir merupakan salah satu bencana yang sering terjadi setiap tahun nya terutama pada saat musim penghujan. Kabupaten Kudus adalah salah satu daerah di provinsi Jawa Tengah yang memiliki tingkat kerawanan banjirnya cukup tinggi sehingga membuat kabupaten Kudus berada di peringkat ke delapan daerah rawan banjir di Jawa Tengah [1]. Bencana banjir yang sering terjadi tentu saja akan menimbulkan kerugian di berbagai bidang kehidupan dan membawa dampak negatif bagi daerah yang terkena banjir tersebut, Banjir yang merendam sekitar 1500 hektar tanaman padi di kecamatan Undaan, Mejobo, Jekulo, Jati, dan Kaliwungu pada bulan Maret 2013 lalu yang mengakibatkan kerusakan dan gagal panen pada sekitar 600 hektar lahan sawah [2]. Pada bulan April 2013, bencana banjir melanda desa Setrokalangan, kecamatan Kaliwungu yang membuat sebanyak 255 warga harus mengungsi karena tempat tinggalnya tergenang air [3]. Banjir yang terjadi pada bulan january tahun 2014 yang lalu, banjir telah menggenangi sebagian besar wilayah di Kabupaten Kudus dan membuat jalur darat yang menghubungkan antara kabupaten demak dan kabupaten kudus, jawa tengah ditutup akibat banjir dengan ketinggian air antara 50 centimeter hingga 1 meter [5].
Salah satu kegiatan yang termasuk dalam manajemen mitigasi bencana adalah pengkajian daerah rawan banjir yang merupakan sebuah pendekatan untuk memperlihatkan potensi dampak negatif yang mungkin timbul akibat suatu potensi bencana yang melanda [4]. Pengertian dari daerah rawan sendiri adalah potensi kerugian yang ditimbulkan akibat bencana pada suatu wilayah dan kurun waktu tertentu yang dapat berupa kematian, luka, sakit, jiwa terancam, hilangnya rasa aman, mengungsi, kerusakan atau kehilangan harta, dan gangguan kegiatan masyarakat [6]. Pengkajian daerah rawan banjir meliputi pemetaan daerah rawan banjir dan pembuatan dokumen kerawanan banjir. Pemetaan daerah rawan bencana akan menghasilkan peta darah rawan banjir yaitu gambaran yang menunjukkan tingkat kerawanan bencana banjir pada daerah yang dikaji, apakah memiliki tingkat kerawanan yang rendah, sedang atau tinggi. Peta tingkat kerawanan bencana juga berperan penting dalam mendukung pelaksanaan mitigasi bencana karena digunakan sebagai acuan dalam menentukan tindakan prioritas penanggulangan bencana untuk meminimalisir dampak dan kerugian yang disebabkan oleh bencana. Peta daerah rawan banjir dapat digunakan oleh berbagai tatanan masyarakat, antara lain oleh pemerintah daerah untuk menyusun kebijakan penanggulangan bencana sesuai kondisi dan kebutuhan daerahnya, oleh mitra pemerintah sebagai dasar untuk melakukan aksi pendampingan komunitas terpapar untuk mengurangi dampak bencana, dan oleh masyarakat umum sebagai salah satu dasar untuk menyusun aksi praktis dalam rangka kesiapsiagaan, seperti menyusun rencana dalam menentukan daerah evakuasi, pengambilan keputusan daerah tempat tinggal, dan sebagainya [4].
Rumusan masalah untuk penelitian ini adalah bagaimana cara menyediakan aplikasi untuk memvisualisasikan informasi daerah rawan banjir di Kabupaten Kudus, agar mudah di manfaatkan oleh pemerintah dan penduduk untuk mendapatkan informasi.
Adapun tujuan dan manfaat penelitian ini antara lain adalah menentukan rencana tindak lanjut atas wilayah yang berpotensi terkena bencana banjir. Beberapa rencana yang dapat dilakukan adalah kesiap siagaan dalam menghadapi bencana alam, sistem pemantauan, sistem peringatan dini, pembuatan rencana kontijensi(jalur dan lokasi evakuasi bencana alam), pelaksanaan tanggap darurat(emergency response). Selain itu dapat juga digunakan untuk menentukan potensi tingkat kerawanan pada tiap kecamatan di kota Kudus dan sebagai acuan menyusun kebijakan penanggulangan bencana. Dengan dibuatnya website ini diharapkan dapat memberikan informasi kepada masyarakat khususnya pemerintah sehingga dapat mengatisipasi dampak bencana banjir.
Kepentingan dari dibuatnya aplikasi ini antara lain untuk dapat memvisualisasikan data kedalam google maps dan menentukan potensi tingkat kerawanan pada tiap kecamatan di kabupaten kudus, yang diharapkan dapat memberikan informasi kepada masyarakat dan pemerintah sebagai acuan menyusun kebijakan penanggulangan banjir.
2. Tinjauan Pustaka
Penelitian terdahulu yang menjadi acuan dan pedoman bagi penulis untuk penelitian skripsi selanjutnya adalah sebagaimana dilakukan oleh Chernovita, (2013) melakukan penelitian tentang Pemetaan Wilayah Risiko Bencana Banjir Kabupaten Kudus menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG). SIG telah banyak di gunakan untuk membangun pemetaan suatu wilayah yang berisi data – data penting pada wilayah tersebut. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa kabupaten Kudus memiliki tingkat risiko yang bervariasi, yaitu tingkat risiko rendah pada wilayah seluas 28,87 km2, tingkat risiko sedang pada wilayah seluas 87,47 km2, dan tingkat risiko tinggi pada wilayah seluas 308,82 km2. Pada penelitian tersebut dapat disimpulkan bahwa tingkat kerawanan bencana banjir di kabupaten kudus secara umum memiliki tingkat kerawanan yang bervariasi. Setelah di urutkan berdasarkan nilai tingkat kerawanannya dari kecamatan yang paling tinggi merupakan kecamatan Mejobo, Kaliwungu, Jati, Bae, Kota, Gebog, Dawe, Jekulo, dan Undaan [7].
Penelitian lain olehSholahuddin DS yang berjudul SIG Untuk Memetakan Daerah Banjir Dengan Metode Skoring Dan Pembobotan. Pada penelitian tersebut peneliti juga melakukan pengolahan data-data penting yang mempengaruhi tingkat kerawanan banjir pada kecamatan yang ada di kabupaten jepara, dan dapat di simpulkan bahwa data-data yang dapat di gunakan untuk mengetahui rawan atau tidaknya suatu daerah beberapa di antaranya adalah data curah hujan dan ketinggian tanah [8].
Tabel 1. Skor Parameter Ketinggian Tanah
No Kelas Bobot 1 0-20m 5 2 21-50m 4 3 51-100m 3 4 101-300m 2 5 >300m 1
Tabel 1. berisi parameter pada ketinggian tanah beserta klasifikasi kelas kerentanan yang diadopsi dari Sholahuddin. Nilai untuk setiap kelas pada aspek kerentanan yaitu nilai 1 untuk kelas kerentanan rendah, nilai 3 untuk kelas kerentanan sedang, dan nilai 5 untuk kelas kerentanan tinggi.
Tabel 2. Skor Parameter Sungai
No Kelas Bobot 1 61,5% - 100% 5 2 50,1% - 51,4% 4 3 32,1% - 50% 3 4 17,7% - 32% 2 5 0% - 17,6% 1
Tabel 2. berisi parameter sungai beserta klasifikasi kelas kerentanan yang juga diadopsi dari penelitian yang dilakukan oleh Sholahuddin. Nilai untuk setiap kelas pada aspek kerentanan yaitu nilai 1 untuk kelas kerentanan rendah, nilai 3 untuk kelas kerentanan sedang, dan nilai 5 untuk kelas kerentanan tinggi.
Penelitian lain oleh I Gede Adi Saputra Yasa yang berjudul Sistem Informasi Geografis Penentuan Wilayah Rawan Banjir di Kabupaten Buleleng. Pada penelitian tersebut peneliti juga melakukan pengolahan data-data penting yang mempengaruhi tingkat kerawanan banjir pada kecamatan yang ada di kabupaten Buleleng, dan dapat di simpulkan bahwa data-data yang dapat di gunakan untuk mengetahui rawan atau tidaknya suatu daerah salah satunya adalah data luas sungai [9].
Tabel 3. Skor Parameter Curah Hujan
No Kelas Bobot 1 >160mm 5 2 121-160mm 4 3 81-120mm 3 4 41-80mm 2 5 < 41mm 1
Tabel 3 berisi komponen yang digunakan untuk menentukan parameter curah hujan yang dimiliki suatu daerah. Setiap komponen memiliki bobot dan nilai tertentu.
Berdasarkan penelitian-penelitian yang pernah dilakukan terkait pemetaan menggunakan SIG maka akan dilakukan penelitian yang membahas tentang perencanaan aplikasi yang menggunakan dasar Google Maps untuk menunjukkan dan mencari daerah - daerah tertentu pada peta yang akan disediakan. Aplikasi yang dibangun dengan mengunakan teknologi Google Maps dengan database yang berfungsi sebagai penghubung data. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kemudahan untuk user dalam mengetahui tingkat kerawanan banjir yang ada di kecamatan pada kota Kudus.
Perbedaan penelitian ini dengan penelitian yang di lakukan oleh Chernovita adalah faktor yang digunakan untuk menilai tingkat kerawanan banjir, serta platform peta yang digunakan merupakan peta statik, sedangkan pada penelitian ini menggunakan Google Maps sebagai platform pembuatan peta dengan bantuan
Keyhole Markup Language (KML) yang berjalan secara online. Sedangkan pada
perbedaan penelitian ini dengan penelitian yang dilakukan Sholahuddin adalah pemetaan kabupaten Jepara.
Skoring dan Pembobotan merupakan suatu metode pemberian skor atau nilai terhadap masing - masing value parameter untuk menentukan tingkat kemampuannya, penilaian ini berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Sedangkan metode pembobotan atau disebut juga weighting adalah suatu metode yang digunakan apabila setiap karakter memiliki peranan berbeda atau jika memiliki beberapa parameter untuk mementukan kemampuan lahan atau sejenisnya.
Daerah rawan banjir memiliki pengertian sebagai lokasi suatu wilayah yang merupakan tempat yang sering terjadinya banjir terutama dalam situasi tertentu. Adapun beberapa data spasial yang merupakan parameter penentu daerah rawan banjir menurut UU. No. 24 Tahun 2007 tentang penanggulangan bencana meliputi: karakteristik geologis, hidrologis, geografis, dan lain-lain.
Data spasial mempunyai pengertian sebagai suatu data yang mengacu pada posisi, objek dan hubungan diantaranya dalam ruang bumi. Data spasial merupakan salah satu item dari informasi mengenai perairan dan daratan.
Sebagian besar data spasial ditangani dalam bentuk Sistem Informasi Geografi (SIG). data tersebut berorientasi geografis, memiliki sistem koordinat dan sebagai dasar referensinya mempunyai dua bagian penting yang membuatnya berbeda dari data lain, yaitu informasi lokasi (spasial) dan informasi deskriptif (attribute) yang dijelaskan berikut ini :
1. Informasi lokasi (spasial), berkaitan dengan suatu koordinat baik koordinat geografi (lintang dan bujur) dan koordinat XYZ, termasuk diantaranya informasi data penduduk, persebaran penduduk, tingkat kemiskinan, daerah rawan banjir, daerah rawan kekeringan, saluran drainase kota, model transportasi kota, dan sebagainya.
2. Informasi deskriptif (attribut) atau informasi non-spasial adalah suatu lokasi yang memiliki beberapa keterangan yang berkaitan dengan informasi deskriptif, contohnya: jenis vegetasi, populasi, luasan, kode pos, dan sebagainya.
Pada pemanfaatannya data spasial yang diolah dengan menggunakan komputer (data spasial digital) menggunakan model sebagai pendekatannya.
Economic and Social Commission for Asia and the Pasific (1996), mendefinisikan
model data sebagai suatu set logika atau aturan dan karakteristik dari suatu data spasial. Model data merupakan representasi hubungan antara dunia nyata dengan data spasial.
Terdapat dua model dalam data spasial, yaitu model data raster dan model data vektor. Keduanya memiliki karakteristik yang berbeda, selain itu dalam pemanfaatannya tergantung dari masukan data dan hasil akhir yang akan dihasilkan. Model data tersebut merupakan representasi dari obyek-obyek geografi yang terekam sehingga dapat dikenali dan diproses oleh komputer. Model data vektor dijabarkan menjadi beberapa bagian seperti pada Gambar 2 [10].
Gambar 1 Klasifikasi model data spasial.
Google Maps adalah sebuah jasa peta globe virtual gratis dan online yang disediakan oleh google, dapat diakses pada http://maps.google.com. Google Maps juga adalah teknologi dari google yang memungkinkan kita melihat peta atau mencari lokasi-lokasi tertentu secara digital.
Keyhole Markup Language (KML) merupakan sebuah Extensible Markup Language(XML) berbasis bahasa geografis skema untuk mengungkapkan
penjelasan dan visualisasi. Keunggulan dari Keyhole Markup Language (KML) ini adalah memiliki beberapa fitur yaitu tanda tempat, gambar, poligon, model 3D, deskripsi tekstual, dan lain-lain untuk di tampilkan pada Peta Google Maps dan Google Earth.
3. Tahapan Penelitian
Gambar 2 Tahapan Penelitian
Tahap pertama yaitu identifikasi masalah dan studi literature yang dilakukan dengan mencari sebuah masalah atau khasus yang akan menjadi latar belakang penelitian dengan cara mencari artikel di koran online mengenai bencana banjir di kabupaten Kudus. Dari identifikasi masalah didapatkan beberapa rumusan masalah, yaitu 1) Bagaimana tingkat risiko banjir per
Pengumpulan Data Implementasi dan Analisa
Sistem
Perhitungan dan Analisa Hasil Implementasi
Penulisan Laporan
kecamatan pada kabupaten Kudus jika diurutkan dari kecamatan yang risikonya paling tinggi? 2) Bagaimana cara menyediakan aplikasi untuk mempermudah dalam mengakses informasi daerah rawan banjir di kabupaten Kudus? Studi pustaka dilakukan dengan mencari literatur seperti penelitian terdahulu yang membahas tentang pemetaan daerah rawan banjir, dan faktor – faktor yang paling berpengaruh.
Tahap kedua yaitu tahap pengumpulan data, kegiatan yang dilakukan pada tahapan ini adalah mengumpulkan data luas wilayah, tingkat curah hujan, ketinggian tanah dan luas sungai pada tiap kecamatan di kabupaten Kudus, yang didapatkan melalui sumber buku dan artikel penelitian terdahulu. Melalui pengumpulan data, didapatkan aspek ancaman yang terdiri dari tiga parameter, yaitu ketinggian tanah, curah hujan, dan luas sungai dengan kelas dan skor seperti pada Tabel 4 [8].
Tabel 4. Bobot Parameter
Penyimpulan hasil pengolahan data dan pemetaan tingkat kerawanan dilakukan dengan menghitung curah hujan, ketinggian tanah, dan luas sungai pada setiap wilayah kecamatan untuk menentukan tingkat kerawanan banjirnya paling tinggi hingga yang paling rendah tiap kecamatan. Nilai tingkat kerawanan per kecamatan dihitung dengan menggunakan persamaan:
Gambar 3 Rumus Hitung Kerawanan [8] Keterangan:
X = Nilai kerawanan
Wi = Bobot untuk parameter ke-i Xi = Skor kelas pada parameter ke-i
Tahap ketiga Implementasi dan Analisa Kebutuhan Sistem. Kegiatan yang dilakukan pada tahapan ini adalah menganalisa kelemahan dari sistem pendukung yang akan digunakan. Setelah analisa selesai dibuatlah diagram UML (Unified
Modeling Language) yang digunakan dalam merancang sistem terdiri dari use case diagram, activity diagram, sequence diagram dan class diagram. Pada use case diagram, user yang dimempunyai hak akses hanyalah seorang admin yang
ditunjuk untuk dapat melakukan pembaharuan data. User dan admin dapat langsung mengakses halaman web tanpa harus melalui proses login. Use Case diagram sistem dapat dilihat pada Gambar 4.1.
No Kelas Skor
1 Curah hujan rata-rata tahunan
0,40 2 Ketinggian Tanah 0,35
Gambar 4.1 Use Case Diagram Sistem
Gambar 4.1 menjelaskan bahwa admin memiliki hak akses untuk dapat memperbaharui data attibut setelah melakukan login ke dalam system, sedangkan
User dapat mengakses data yang sudah di visualisasikan pada halaman web. Activity diagram menggambarkan proses-proses yang terjadi pada sebuah
aktifitas mulai dari awal mula aktifitas tersebut dimulai hingga aktifitas tersebut berhenti. Gambar 4.2 menjelaskan proses aktifitas yang dimiliki oleh admin.
Gambar 4.2 Activity Diagram Sistem
Admin Login User ViewPeta DeleteDataAttribut InsertDataAttribut UpdateDataAttribut ViewDataAttribut Logout <<include>> <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<extend>>
<<extend>> <<extend>><<extend>> <<extend>>
Mulai Mengakses Website Login UpdateData Selesai Logout Menampilkan Halaman Utama Tampilkan Halaman Admin RequstData Perhitungan Data Tampilkan Data Terbaru Authorize ResponRequest Update Data Valid invalid database system Admin
Activity diagram yang tergambar pada Gambar 4.2 menjelaskan proses
aktifitas yang terjadi pada admin dengan sistem. Proses ini dimulai dengan melakukan proses login terlebih dahulu. Setelah sistem mengenali user yang masuk sebagai admin, user dapat melalukan pembaharuan data yang nantinya akan ditampilkan pada peta. Proses dimulai ketika admin memberikan data kepada
server yang kemudian secara sistem dihitung dan hasil perhitungan tersebut
dijadikan parameter sebagai variabel-variabel peta yang nantinya akan ditampilkan halaman utama website.
Sequence diagram berfungsi untuk menggambarkan interaksi antara setiap
komponen baik di dalam maupun disekitar sistem secara berurutan, Sequence diagram sistem dapat dilihat pada Gambar 4.3.
Gambar 4.3 Sequence Diagram Sistem
Gambar 4.3 menunjukkan sequence diagram admin dalam proses update data. Untuk proses ini pertama admin melakukan login pada UI peta lalu mengirimkan request ke Sistem lalu diteruskan ke database. Kemudian database mengirimkan request done dan sistem mengirimkan pesan berhasil login ke admin, setelah berhasil masuk ke form admin, admin melakukan update data pada
UI lalu mengirimkan request ke Sistem lalu diteruskan ke database. Kemudian database menampilkan kembali data terbaru pada form view data.
Class diagram merupakan diagram yang digunakan untuk menampilkan
beberapa class yang ada di dalam suatu sistem yang sedang dikembangkan. Class diagram memberikan gambaran mengenai sistem dan relasi yang ada di dalamnya. Rancangan class diagram pada sistem dapat diuraikan pada Gambar 4.5.
: admin : admin
Interface
Interface SistemSistem DataBaseDataBase
1: akses 2: login 3: verifikasi 4: request done 5: request done 6: tampilkan data
7: edit data 8: send request
9: edit data
10: request done 11: request done
Gambar 4.5 Class Diagram Sistem
Gambar 4.5 merupakan class diagram dari aplikasi yang dibangun. Terdiri dari beberapa package yaitu Login, UiPeta dan DataParameter. Login merupakan syarat agar admin dapat mengunakan semua fungsi yang berhubungan dengan database melalui interface. UiPeta merupakan tampilan pada aplikasi yang dibangun.
DataParameter merupakan data yang di gunakan untuk memanipulasi tingkat
kerawanan pada UiPeta.
4. Hasil dan Pembahasan
Hasil dari penelitian ini berupa peta tingkat daerah rawan banjir kabupaten Kudus pada Gambar 5.
Gambar 5 Peta Tingkat Kerawanan Kabupaten Kudus
Pemetaan pada Gambar 5 yang merupakan hasil akhir. Peta ini menunjukkan gambaran tentang tingkat kerawanan bencana banjir pada setiap kecamatan di kabupaten Kudus. Setiap tingkat kerawanan banjir diberi warna yang berbeda, yaitu warna hijau untuk menunjukkan wilayah dengan tingkat kerawanan banjir yang rendah, seperti yang di tunjukan pada Gambar 5.1.
Gambar 5.1 Peta Tingkat Kerawanan Kecamatan Kota
Sedangkan warna kuning untuk menunjukkan wilayah dengan tingkat kerawanan banjir yang sedang, seperti pada Gambar 5.2.
Gambar 5.2 Peta Tingkat Kerawanan Kecamatan Bae
Sedangkan warna hitam untuk menunjukkan wilayah dengan tingkat kerawanan banjir yang tinggi, seperti yang di tunjukan pada Gambar 5.3.
Selain itu warna merah merupakan penanda untuk kabupaten Kudus itu sendiri. Kode wilayah menunjukkan pemberian kode untuk setiap kecamatan di kabupaten Kudus sejumlah sembilan kecamatan. Dari peta tingkat kerawanan banjir kabupaten Kudus dapat diketahui bahwa hampir sebagian besar wilayah kabupaten Kudus memiliki tingkat kerawanan banjir yang tinggi yaitu wilayah yang ditandai dengan warna hitam.
Gambar 6 Form Update Data Parameter
From Update pada Gambar 6 di gunakan untuk mengupdate data pada tiap
parameter yang ada dan akan langsung di tampilkan pada Peta Tingkat Kerawanan Kabupaten Kudus sperti Pada Gambar 6. Rincian hasil skoring per kecamatan berdasarkan parameter dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai Skor Tiap Kecamatan Kecamatan Curah Hujan
(mm) Ketinggian Tanah Luas Sungai Kaliwungu 5 5 1 Kota 2 4 1 Jati 5 5 1 Undaan 5 4 1 Mejobo 5 5 1 Jekulo 5 5 1 Bae 5 3 1 Gebog 5 2 1 Dawe 5 1 1
Dari nilai parameter pada Tabel 6. Di lakukan perhitungan skor dikali bobot untuk membentuk indeks tingkat kerawanan
Kode Program 1. Kode Program Insert Button
Pada Kode Program 1 baris 01 dapat dilihat beberapa data dan skor untuk data yang di gunakan dalam penelitian ini dan pada baris 02 merupakan kode untuk algoritma perhitungan nilai tingkat kerawanan yaitu (0.40*[Skor_CurahHujan])+(0.35*[Skor_KetinggianTanah])+(0.25*[Skor_LuasS ungai])
sehingga di dapatkan nilai index tingkat kerawanan per kecamaatan seperti pada Tabel 7.
Tabel 7. Indeks Tingkat Kerawanan per Kecamatan Kecamatan Nilai Tingkat Kerawanan Kaliwungu 40 Kota 24 Jati 40 Undaan 36 Mejobo 40 Jekulo 40 Bae 33 Gebog 29 Dawe 26
Tabel 7 merupakan hasil perhitungan dari Tabel 6. Yang menunjukkan urutan kecamatan di kabupaten Kudus sesuai nilai tingkat kerawanannya. Terdapat beberapa kecamatan dengan nilai tingkat kerawanan tertinggi yaitu 40, antara lain kecamatan Mejobo, Kaliwungu, Jati, dan Jekulo karena seluruh wilayahnya memiliki tingkat kerawanan banjir yang tinggi. Kecamatan Undaan berada di urutan ke lima dengan nilai kerawanan 36. Kecamatan Bae berada di urutan ke enam dengan nilai kerawanan 33. Kecamatan Gebog berada di urutan ke tujuh dengan nilai kerawanan 29. Kecamatan Dawe berada di urutan ke delapan dengan nilai kerawanan 26. Kecamatan Kota adalah kecamatan dengan nilai kerawanan terendah yaitu 24 sehingga menempati urutan ke sembilan.
Pengujian aplikasi dilakukan untuk menguji aplikasi yang telah dibuat dan menemukan kesalahan yang mungkin terjadi pada aplikasi. Pengujian aplikasi ini
01 $sql="INSERT INTO $tbl_name(kode, kota, kecamatan,hujan,s_hujan, tanah,s_tanah,sungai,s_sungai,jumlah,dataTahun)
02 VALUES('$kode','$kota','$kecamatan','$hujan','$s_hujan','$tanah', '$s_tanah','$sungai','$s_sungai',
juga diharapkan agar sistem yang dibuat dapat berjalan dengan baik sesuai dengan kebutuhan pengguna. Pengujian aplikasi Model Spatial Stratifikasi Daerah Rawan Banjir ini menggunakan teknik pengujian yang dilakukan oleh pembuat aplikasi untuk memastikan program berjalan tanpa error. Pengujian aplikasi ini menggunakan metode blackbox yaitu pengujian fungsionalitas tanpa memperhatikan alur eksekusi program, namun cukup memperhatikan apakah setiap fungsi berjalan sesuai yang diharapkan. Pengujian aplikasi Model Spatial
Stratifikasi Daerah Rawan Banjir ditunjukkan pada Tabel 8.
Table 8. Pengujian Aplikasi Model Spatial Stratifikasi Daerah Rawan Banjir Fungsi yang diuji Kondisi Output yang diharapkan Output yang dihasilkan Status Penguj ian
Login admin username dan password
diisi dengan benar
sukses registrasi sukses registrasi Valid Insert data
Form diisi dengan benar sukses tambah data sukses tambah data Valid
Form kosong gagal
tambah data gagal tambah data
Update data Simpan pengubahan sukses
ubah data
sukses ubah data
Valid
Delete data Konfirmasi dengan benar sukses
hapus data
sukses hapus data
Valid
View data View sesuai data terUpdate tampilan
data terbaru tampilan data terbaru Valid
Berdasarkan pengujian yang dilakukan didapatkan hasil bahwa aplikasi ini sudah berjalan secara baik dan sesuai yang diharapkan.
5. Simpulan
Simpulan yang diperoleh dari pengembangan “Model Spatial Stratifikasi Daerah Rawan Banjir di Kabupaten Kudus” antara lain, penelitian ini dapat diterapkan dalam pengambilan keputusan untuk menentukan lokasi daerah rawan banjir, tempat evakuasi banjir, pelaksanaan tanggap darurat, dan sistem pemantau. Dan dengan menerapkannya ke dalam peta secara online dan terhubung langsung ke GoogleMaps akan mempermudah dalam pembacaan tingkat kerawanan banjir pada Kabupaten Kudus.
Adapun saran pengembangan dari aplikasi ini adalah peneltiian ini dapat dikembangkan lebih lanjut dengan cara data yang di tampilkan ke peta bukan hanya data tingkat kerawanan banjir pada kabupaten kudus saja melainkan seluruh wilayah di indonesia.
6. Daftar Pustaka
[1] Badan Penanggulangan Bencana Daerah Provinsi Jawa Tengah. 2012. Karakteristik
Bencana di Jawa Tengah. Semarang.
[2] Rodli, Ahmad. 2013. Ratusan Hektar Padi di Kudus Puso Akibat Banjir. PortalKBR. http://www.portalkbr.com/nusantara/jawabali/2510706_4262.html. Diakses tanggal 1 Mei 2015.
[3] Ismanto, Hendriyo. 2013. Pengungsi Banjir Kudus Mulai Terserang Penyakit. Kompas.
http://regional.kompas.com/read/2013/04/11/09354262/Pengungsi.Banjir.Kudus.M ulai.Terserang.Penyakit. Diakses tangga l 6 Mei 2015.
[4] Badan Nasional Penanggulangan Bencana. 2012. Peraturan Kepala Badan
Nasional Penanggulangan Bencana Nomor 02 Tahun 2012 tentang Pedoman Umum Pengkajian Risiko Bencana.
[5] Elin Yunita
Kristanti.2014.News.liputan6.com/read/807493/banjir-parah-jalur-demak-kudus-ditutup. Diakses tanggal 2 Mei 2015.
[6] Departemen Dalam Negeri Republik Indonesia. 2007. Undang - Undang Nomor 24
Tahun 2007 tentang Penanggulangan Bencana.
[7] Chernovita, Hanna Prillysca. 2013.Pemetaan Wilayah Risiko Bencana Banjir
Kabupaten Kudus Berdasakan Aspek Ancaman, Kerentanan, dan Kapasitas Berbasis System Informasi Geografis. FTI UKSW. Salatiga. Diakses tanggal 3 Mei
2015.
[8] Sholahuddin, Muhamad. 2014. SIG untuk Memetakan Daerah Banjir Dengan
Metode Skoring dan Pembobotan(Studi Kasus Kabupaten Jepara).
[9] Saputra Yasa, Gede Adi; Antara Kesiman, Made Windu; Sunarya, I Made Gede. 2013. Sistem Informasi Geografis Penentuan Wilayah Rawan Banjir di Kabupaten
Buleleng. http://pti.undiksha.ac.id/karmapati/vol2no5/10.pdf . Diakses tanggal 3
Mei 2015.
[10] Chang, Kang-Tsung. Introdcution To Geographic Information System. New York: McGraw-Hill, 2002.
