Perencanaan Mitigasi Bencana Banjir Bandang di DAS Cisadane Hulu Berbasis Analisis Spasial

Abstract

Banjir bandang (flash flood) adalah banjir yang terjadi akibat limpasan aliran air yang meluap dari alur sungai secara tiba – tiba dengan waktu yang sangat cepat ke daerah yang lebih rendah disekitarnya dan biasanya terdapat debris di dalam alirannya. Pada tahun 2020 hingga tahun 2022, terjadi beberapa kejadian bencana banjir bandang di Kabupaten Bogor.VPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan tutupan lahan di DAS Cisadane hulu pada tahun 2011, 2015, dan tahun 2020, menganalisis indeks potensi banjir bandang di DAS Cisadane Hulu, menganalisis peta kerentanan dan peta risiko bencana banjir bandang di DAS Cisadane Hulu, serta menganalisis peta risiko bencana dan peta rencana tata ruang wilayah sebagai dasar perencanaan mitigasi dan rekomendasi untuk mengurangi risiko banjir bandang di DAS Cisadane Hulu. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis spasial yaitu analisis perubahan penggunaan/penutupan lahan, analisis peta indeks potensi banjir bandang atau flash flood potential index (FFPI), peta kerentanan, dan peta risiko banjir bandang. Peta FFPI yang dihasilkan dalam penelitian menggunakan tiga metode statistik yaitu frequency ratio (FR), statistical index (SI), dan shannon’s entropy (SE) dengan sembilan parameter yaitu sub DAS, morfometri, elevasi, kemiringan lereng, curah hujan, geologi, gerakan tanah, curve number, dan TWI. Hasil peta ketiga model tersebut kemudian dibandingkan dan divalidasi dengan kurva receiver operating characteristic (ROC). Hasil pemodelan dengan area under curve (AUC) tertinggi dari ketiga model tersebut kemudian digunakan dalam analisis spasial untuk pembuatan peta risiko banjir bandang. Dasar perhitungan indeks kerentanan sosial, ekonomi, fisik, dan lingkungan per kecamatan untuk pembuatan peta kerentanan di daerah penelitian adalah modifikasi dari PERKA BNPB No. 2 tahun 2012. Peta kapasitas daerah penelitian diperoleh dari BNPB. Hasil dari peta FFPI, peta kerentanan, dan peta kapasitas selanjutnya digabungkan dan analisis menjadi peta risiko banjir bandang. Hasil dari penelitian ini adalah terjadi perubahan penutupan/penggunaan lahan di daerah penelitian dari tahun 2011 hingga 2020. Peta FFPI yang dihasilkan dari metode Frequency Ratio, Statistical Index, dan Shannon’s Entropy membagi daerah penelitian menjadi lima kelas potensi banjir bandang yaitu, sangat tinggi, tinggi, sedang, rendah. Hasil validasi peta FFPI pada hasil dari ketiga metode tersebut menunjukkan bahwa peta dengan metode Frequency Ratio memiliki nilai AUC tertinggi yaitu 0,815 yang berarti bahwa model tersebut sangat baik (Very Good), sehingga digunakan dalam penelitian untuk analisis peta risiko banjir bandang. Berdasarkan peta indeks kerentanan yang dihasilkan dari hasil analisis indeks kerentanan, daerah penelitian memiliki dua kelas kerentanan, yaitu kelas kerentanan tinggi dan sangat tinggi. Peta kapasitas bencana Kabupaten Bogor dan Kota Bogor pada daerah penelitian terhadap banjir bandang adalah rendah sampai sedang. Hasil validasi peta risiko banjir bandang DAS Cisadane Hulu menunjukkan nilai AUC 0,780 (Baik). Desa dengan kelas risiko sangat tinggi dan tinggi terluas adalah Desa Purasari, Kecamatan Leuwiliang dengan luas 7,16 km2 dan 10,96 km2. Kelas risiko banjir bandang sangat tinggi paling banyak pada peta RTRW Kabupaten/Kota Bogor berada pada kawasan kawasan peruntukan lahan basah dengan luas 45,95 km2, oleh karena itu pemerintah daerah perlu memasukkan kawasan yang berisiko tinggi terhadap banjir bandang pada perencanaan tata ruang wilayah di daerah penelitian dan perlu memperhatikan aktivitas masyarakat di kawasan sempadan sungai, seperti pemukiman, pertanian, dan perkebunan. Pemerintah daerah, BPBD Kabupaten Bogor dan masyarakat di daerah bencana perlu bekerja sama untuk melakukan melaksanakan rencana mitigasi bencana banjir bandang di daerah penelitian agar masyarakat siap untuk menghadapi bencana banjir bandang sehingga kerugian yang terjadi akibat bencana banjir bandang dapat diminimalisir.