Kajian Dampak Deforestasi terhadap Tingkat Risiko Banjir Berbasis Sistem Informasi Geografis

Abstract

Deforestasi yang menyebabkan perubahan tutupan lahan berpotensi meningkatkan risiko banjir melalui penurunan kapasitas infiltrasi dan meningkatnya limpasan permukaan. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh deforestasi terhadap tingkat risiko banjir di Provinsi Aceh, Sumatra Utara, dan Sumatra Barat. Metode yang digunakan berupa integrasi Sistem Informasi Geografis dan Analytic Hierarchy Process (AHP) dengan tujuh parameter kerawanan banjir. Analisis dilakukan melalui empat skenario pembobotan kerawanan untuk mengevaluasi pengaruh perubahan tutupan lahan dan variasi curah hujan terhadap risiko banjir. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penurunan luas hutan dan lahan pertanian serta peningkatan lahan terbuka, perkebunan, dan badan air selama periode 2015–2025 berkontribusi terhadap meningkatnya potensi banjir. Skenario 1 menghasilkan luas kerawanan tinggi terbesar yaitu 5,77 juta ha, sedangkan skenario 2 menghasilkan luas risiko tinggi terbesar yaitu 4,27 juta ha. Hal ini menunjukkan bahwa risiko banjir tidak hanya dipengaruhi oleh faktor fisik dan deforestasi, tetapi juga oleh kerentanan sosial dan fisik wilayah.

Deforestation-induced land cover change can increase flood risk by reducing infiltration capacity and increasing surface runoff. This study aims to analyze the impact of deforestation on flood risk in the Provinces of Aceh, North Sumatra, and West Sumatra, Indonesia. The study integrates Geographic Information Systems (GIS) and the Analytic Hierarchy Process (AHP) using seven flood susceptibility parameters. Four weighting scenarios were developed to evaluate the effects of land cover change and rainfall variability on flood risk. The results indicate that the decline in forest and agricultural areas, accompanied by the expansion of open land, plantations, and water bodies during 2015–2025, contributed to higher flood potential. Scenario 1 produced the largest high-susceptibility area (5.77 million ha), while Scenario 2 generated the largest high-risk area (4.27 million ha). These findings suggest that flood risk is influenced not only by physical factors and deforestation but also by the social and physical vulnerability of the affected regions.