Sungai pada DAS Tallo tiap tahun sering meluap karena debitnya bertambah dengan cepat melebihi daya tampung sungai ketika terjadi hujan dengan intensitas yang tinggi sehingga dari kejadian tersebut berpotensi menyebabkan banjir yang merugikan masyarakat yang berada pada DAS Tallo. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kejadian banjir, faktor paling berpengaruh terhadap terjadinya banjir dan menganalisis tingkat kerawanan banjir pada DAS Tallo. Faktor penyebab banjir yang terdapat pada penelitian ini yaitu, curah hujan, jarak dari sungai, kerapan sungai, kemiringan lereng, ketinggian, tekstur tanah, litologi, dan penutupan lahan yang hasilnya diolah untuk mendapatkan nilai frekuensi rasio. Banjir yang teridentifikasi seluas 7.083 ha yang diperoleh dari Tahun 2017 hingga 2021 menggunakan citra sentinel-1 menggunakan pendekatan NDSI (Normalized Difference Sigma Index) yang menjadi dasar untuk menilai kerawanan banjir pada penelitian ini. Faktor yang paling berpengaruh dengan nilai frekuensi rasio tertinggi yaitu faktor penutupan lahan sawah dengan nilai 2,78. Peta kerawanan banjir kemudian dibangun menggunakan hasil metode frekuensi rasio yang ditumpang susunkan dengan hasil identifikasi banjir. Hasil peta kerawanan banjir yang sedang sampai sangat tinggi berada pada daerah hilir dengan masing masing luas 25%, 26% dan 18% dari total persentase luas DAS Tallo.

1. SEMINAR HASIL
Analisis Tingkat Kerawanan Banjir
Menggunakan Metode Frekuensi Rasio
Di Daerah Aliran Sungai Tallo
Muh. Yusuf Fadhel
(M011171539)
Pembimbing :
1. Andang Suryana Soma, S.Hut, M.P, Ph.D
2. Wahyuni, S.Hut, M.Hut

2. LATAR BELAKANG
Banjir
01
Analisis Kerawanan Banjir
02
Model Frekuensi Rasio
Faktor – faktor penyebab
banjir
03
Bencana banjir
indonesia dan DAS Tallo
Sistem Informasi Geografis

3. TUJUAN
Mengidentifikasi
kejadian banjir periode
2017-2021 di DAS Tallo
01
Menganalisis faktor yang
paling berpengaruh terhadap
terjadinya banjir di DAS Tallo
02
Membuat peta
kerawanan banjir di
DAS Tallo
03

4. KEGUNAAN
sumber informasi bagi instansi terkait dalam upaya
melakukan tindakan-tindakan respon tanggap
bencana banjir serta dapat menjadi modal untuk
meminimalisir terjadinya perluasan kejadian banjir di
DAS Tallo

5. METODE
PENELITIAN

6. METODE PENELITIAN
WAKTU & LOKASI
PENELITIAN
Bulan Februari – Mei
Tahun 2022
DAS Tallo
&
Lab. Pengelolaan Daerah Aliran Sungai

7. METODE PENELITIAN
ALAT & BAHAN
GIS GPS
Bahan Tipe/Skala
Citra Sentinel-1B dan Sentinel-1A Level 1 GRD, VV+VH,
Interferometric Wide-Swath
Mode (IW), Descending,
Tahun 2017 - 2021
Citra Sentinel-2 L2A/B Resolusi 10 Meter, Tahun
2021
Citra DEMNAS (Digital Elevation Model
Nasional)
Resolusi spasial 0,27 -
arcsecond, 8 m * 8 m
Peta Geologi 1:250.000
Peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) 1:50.000
Data spasial curah hujan satelit MERRA Resolusi 0.5º x 0.5
Peta Jenis Tanah RePPProt 1 : 250.000
Batas administrasi Kabupaten dan kota 1:50.000

8. METODE PENELITIAN
KERANGKA PENELITIAN

9. METODE PENELITIAN
TEKNIK PENGUMPULAN DATA
INVENTARISASI KEJADIAN BANJIR
Pengelolaan Citra Sentinel 1 -> NDSI -> Vektorisasi
-> Ground Check
Data vector kemudian akan di ubah menjadi raster
dengan resolusi 10x10 m
FAKTOR PENYEBAB BANJIR
1. Curah hujan
2. Jarak dari Sungai
3. Kerapatan Sungai
4. Kemiringan Lereng
5. Ketinggian
6. Terkstur tanah
7. Litologi
8. Penutupan Lahan

10. METODE PENELITIAN
ANALISIS DAN VALIDASI DATA
ROC/AUC
σ 0 merupakan sigma nought, m
merupakan master (sebelum) dan s
merupakan slaves (setelah)
70% Kesuksesan Model
30% Prediksi Model
PETA KERAWANAN
BANJIR
Dimana FSI dan FR adalah indeks
kerawanan banjir dan bobot akhir untuk
model FR masing-masing
Dimana E adalah jumlah piksel dengan banjir untuk setiap
faktor; F adalah jumlah total banjir di wilayah studi; M adalah
jumlah piksel dalam area kelas faktor; dan L adalah jumlah total
piksel didaerah penelitian

11. HASIL
&
PEMBAHASAN

12. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Analisis Citra Sentinel -1
RAW Data Citra sentinel 1
Sebelum
Banjir
Saat Banjir
Subset
Calibration
Speckle
filter
Coregistration
Terrain
Corection
RAW
data
NDSI

13. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Identifikasi Banjir
TAHUN KEJADIAN
2017 181
2018 158
2019 112
2020 159
2021 183
TOTAL 845
DAS Tallo : 4.257.374 px (425.737 km²)
Banjir : 708.275 px (7.083 km²)
70% 495.793 piksel
30% 212.484
Validasi dan uji akurasi interpretasi
kejadian banjir lapangan di hasilkan
94,03% dari 67 titk kejadian banjir

14. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Analisis FR Curah Hujan
98.98
1.02
76.43
23.57
1.30
0.04 0.00
0.50
1.00
1.50
0.00
20.00
40.00
60.00
80.00
100.00
2028.4 2021
Nilai
Frekuensi
Rasio
Proporsi
(%)
(mm/Tahun)
Nilai FR Curah Hujan
Banjir (% PxcL) Kelas (% PnXL) FR
0
200
400
0
2000
4000
2017 2018 2019 2020 2021
Rata-rata
(mm/bulan)
Curah
Hujan
(mm/Tahun)
Tahun
Nilai Curah Hujan
Stasiun 1 Stasiun 2

15. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Analisis FR Jarak dari Sungai
8.36
4.62 4.11 6.00
12.18
64.73
5.07 2.95 3.37 6.60
14.85
67.16
1.65
1.57
1.22
0.91
0.82
0.96
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
1.60
1.80
0.00
10.00
20.00
30.00
40.00
50.00
60.00
70.00
80.00
90.00
100.00
0 - 10 10 - 20 20 - 30 30 - 50 50 - 100 100 >
Nilai
Frekuensi
Rasio
Proporsi
(%)
(meter)
Nilai FR Jarak dari Sungai
Banjir (% PxcL) Kelas (% PnXL) FR

16. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Analisis FR Kerapatan Sungai
4.51
11.59
39.86
33.92
10.12
9.78
16.94
23.71 24.99 24.59
0.46
0.68
1.68
1.36
0.41
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
1.60
1.80
0.00
10.00
20.00
30.00
40.00
50.00
60.00
70.00
80.00
90.00
100.00
Jarang Agak
Jarang
Sedang Rapat Sangat
Rapat
Nilai
Frekuensi
Rasio
Proporsi
(%)
Nilai FR Kerapatan Sungai
Banjir (% PxcL) Kelas (% PnXL) FR

17. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Analisis FR Kemiringan Lereng
95.93
3.85
0.21 0.02 0 0 0
59.02
11.81
3.47
16.15
7.75
1.55 0.25
1.63
0.33
0.06 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
1.60
1.80
0.00
10.00
20.00
30.00
40.00
50.00
60.00
70.00
80.00
90.00
100.00
0 - 3 3 - 8 8 - 15 15 - 30 30 - 45 45 - 65 >65
Nilai
Frekuensi
Rasio
Proporsi
(%)
Kelas (degree)
Nilai FR Kemiringan Lereng
Banjir (% PxcL) Kelas (% PnXL) FR

18. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Analisis FR Ketinggian
99.64
0.30 0.06 0 0 0 0 0 0 0
76.11
8.98 6.11 3.22 1.82 1.37 1.25 0.69 0.25 0.18
1.31
0.03 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
0.00
10.00
20.00
30.00
40.00
50.00
60.00
70.00
80.00
90.00
100.00
0 -
100
100 -
200
200 -
300
300 -
400
400 -
500
500 -
600
600 -
700
700 -
800
800 -
900
1000>
Nilai
Frekuensi
Rasio
Proporsi
(%)
Kelas (mdpl)
Nilai FR Ketinggian
Banjir (% PxcL) Kelas (% PnXL) FR

19. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Analisis FR Tekstur Tanah
19.76
71.75
7.65
0.84 0
28.99 29.39 31.85
9.76
0.01
0.68
2.44
0.24
0.09 0.00 0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
2.50
3.00
0.00
10.00
20.00
30.00
40.00
50.00
60.00
70.00
80.00
90.00
100.00
Halus Agak
Halus
Sedang Agak
Kasar
Kasar
Nilai
Frekuensi
Rasio
Proporsi
(%)
Nilai FR Tekstur Tanah
Banjir (% PxcL) Kelas (% PnXL) FR

20. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Analisis FR Litologi
0.44 0.77
73.82
1.60 0.00
21.48
1.89
2.22 0.13
27.26
0.09 0.07
64.29
5.95
0.20
1.89
2.71
1.44
0.00
0.33 0.32
0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
2.50
3.00
0.00
10.00
20.00
30.00
40.00
50.00
60.00
70.00
80.00
90.00
100.00
Nilai
Frekuensi
Rasio
Proporsi
(%)
Nilai FR Litologi
Banjir (% PxcL) Kelas (% PnXL) FR

21. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Analisis FR Penutupan Lahan
1.21 0.11 3.22
74.06
15.07
0.03
6.30
2.95
29.36
2.10
26.68 29.48
0.04
9.39
0.41
0.00
1.53
2.78
0.51
0.84
0.67
0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
2.50
3.00
0.00
10.00
20.00
30.00
40.00
50.00
60.00
70.00
80.00
90.00
100.00
Nilai
Frekuensi
Rasio
Proporsi
(%)
Nilai FR Penutupan Lahan
Banjir (% PxcL) Kelas (% PnXL) FR
Hasil uji akurasi dengan bantuan matriks kesalahan/confusion matrix dengan
nilai akurasi keseluruhan 86,%

22. HASIL DAN PEMBAHASAN
No. Faktor Kelas PxcL (Banjir)
% PxcL
(Banjir)
PnXL (Kelas)
% PnXL
(Kelas)
FR
1
Curah Hujan
(mm/tahun)
2028,4 490.751 98,98 3.253.859 76,43 1,30
2021 5.043 1,02 1.003.515 23,57 0,04
2
Tekstur
Tanah
Halus 97.948 19,76 1.234.355 28,99 0,68
Agak Halus 355.744 71,75 1.251.383 29,39 2,44
Sedang 37.939 7,65 1.356.023 31,85 0,24
Agak Kasar 4.163 0,84 415.334 9,76 0,09
Kasar - 0,00 279 0,01 0
3
Tutupan
Lahan
Tubuh Air 6.005 1,21 125.751 2,95 0,41
Hutan 549 0,11 1.249.856 29,36 0
Tambak 15.951 3,22 89.538 2,10 1,53
Sawah 367.195 74,06 1.135.882 26,68 2,78
Pemukiman 74.717 15,07 1.255.140 29,48 0,51
Tanah
Terbuka
149 0,03 1.523 0,04 0,84
Pertanian
Lahan Kering
Campur
Semak
31.228 6,30 399.684 9,39 0,67
4
Ketinggian
(m)
0 - 100 494.018 99,64 3.240.207 76,11 1,31
100 - 200 1.475 0,30 382.438 8,98 0,03
200 - 300 301 0,06 260.133 6,11 0,01
300 - 400 - 0,00 137.071 3,22 0
400 - 500 - 0,00 77.653 1,82 0
500 - 600 - 0,00 58.280 1,37 0
600 - 700 - 0,00 53.423 1,25 0
700 - 800 - 0,00 29.554 0,69 0
800 - 900 - 0,00 10.754 0,25 0
1000> - 0,00 7.861 0,18 0
5
Kerapatan
Sungai
Jarang 22.375 4,51 416.239 9,78 0,46
Agak Jarang 57.461 11,59 721.021 16,94 0,68
Sedang 197.623 39,86 1.009.268 23,71 1,68
Rapat 168.167 33,92 1.063.769 24,99 1,36
Sangat Rapat 50.168 10,12 1.047.077 24,59 0,41
6
Kelerengan
(°)
0 - 3 475.594 95,93 2.512.497 59,02 1,63
3 - 8 19.072 3,85 502.849 11,81 0,33
8 - 15 1.036 0,21 147.881 3,47 0,06
15 - 30 92 0,02 687.622 16,15 0
30 - 45 - 0,00 329.836 7,75 0
45 - 65 - 0,00 65.917 1,55 0
>65 - 0,00 10.772 0,25 0
7 Litologi
Basal dan
Retas Basal
2.176 0,44 94.497 2,22 0,20
Formasi
Marada
3.811 0,77 5.471 0,13 1,89
Endapan
Aluvial
365.981 73,82 1.160.649 27,26 2,71
Formasi
Tonasa
7.951 1,60 3.822 0,09 1,44
Formasi Salo
Kalupang
- 0,00 2.804 0,07 0
Formasi
Camba
106.511 21,48 2.736.999 64,29 0,33
Batuan
Gunungapi
Baturape
9.364 1,89 253.132 5,95 0,32
8
Jarak dari
Sungai (m)
0 - 10 41.434 8,36 216.009 5,07 1,65
10 - 20 22.924 4,62 125.452 2,95 1,57
20 - 30 20.401 4,11 143.600 3,37 1,22
30 - 50 29.746 6,00 281.151 6,60 0,91
50 - 100 60.364 12,18 632.104 14,85 0,82
100 > 320.925 64,73 2.859.058 67,16 0,96
No
.
Faktor Kelas
PxcL
(Banjir)
% PxcL
(Banjir)
PnXL
(Kelas)
% PnXL
(Kelas)
FR

23. HASIL DAN PEMBAHASAN
Validasi Model
Area Under the Curve
AUC Nilai AUC
AUC Tingkat Kesuksesan Model (70%) 0,878
AUC Tingkat Prediksi Model (30%) 0,851

24. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kerawanan Banjir DAS Tallo
No
Klasifikasi
Nilai Indeks
Kelas
kerawanan
Jumlah
Piksel
%
Area
Luas
(km²)
%
Luas
1 1,76 - 3,64
Sangat
Rendah
779.693 18,31 77.969 18,31
2 3,64 - 5,93 Rendah 537.687 12,63 53.769 12,63
3 5,93 - 8,67 Sedang 1.058.701 24,87 105.870 24,87
4 8,87 - 11,96 Tinggi 1.125.663 26,44 112.566 26,44
5 11,96 - 15,83 Sangat Tinggi 755.630 17,75 75.563 17,75

25. HASIL DAN PEMBAHASAN
Peta Kerawanan
Banjir DAS Tallo

26. 01
Kejadian banjir diperoleh pada penelitian ini terdapat 845 kejadian banjir dengan total
luas 708,3 ha yang teridentifikasi. Hasil kejadian banjir dengan jumlah terbanyak pada
Tahun 2021 dengan 183 kejadian banjir, kemudian Tahun 2017 sebanyak 181 kejadian
banjir, Tahun 2020 sebanyak 159 banjir, Tahun 2018 sebanyak 158 kejadian banjir dan
yang paling sedikit pada Tahun 2019 sebanyak 112 kejadian banjir. Validasi dan uji
akurasi interpretasi ground check kejadian banjir menghasilkan nilai overall accuracy
mencapai 94,03% dari 67 kejadian banjir yang diobservasi di lapangan
02
Model frekuensi rasio (FR) memperlihatkan hasil analisis dari 8 (delapan) faktor yang
mempengaruhi banjir pada DAS Tallo yaitu penutupan lahan sawah yang memperoleh
nilai probabilitas tertinggi dengan nilai frekuensi rasio yaitu 2,78
03
Hasil peta kerawanan banjir yang telah divalidasi dengan nilai AUC tingkat kesuksesan
0,878 dan AUC tingkat prediksi 0,851, dapat dilihat bahwa daerah yang memiliki tingkat
kerawanan banjir yang sedang sampai sangat tinggi berada pada daerah hilir dengan
masing masing luas 25% (10.587 ha), 26% (11.256 ha) dan 18% (7.556 ha) dari total luas
DAS Tallo, sedangkan daerah dengan tingkat kerawanan rendah dan sangat rendah
berada pada daerah hulu dengan masing masing luas 13% (5.371 ha) dan 18% (7.802 ha)
dari total luas DAS Tallo
KESIMPULAN DAN SARAN
KESIMPULAN

27. TERIMA KASIH

28. KESIMPULAN DAN SARAN
SARAN
Pada pengidentifikasi banjir dengan menggunakan citra
Sentinel-1, lebih baik digunakan pada daerah yang
memiliki penutupan lahan terbuka agar faktor yang
mempengarungi backscatter tidak terjadi karena hal
tersebut dapat mempengaruhi data banjir yang dihasilkan.
Selain itu terkhusus dalam pemilihan kelas faktor-faktor
penyebab banjir diharapkan terdapat sebuah protokol
kecocokan yang paling berpengaruh dengan
mempertimbangkan luasan, karakteristik, dan morfologi
lokasi penelitian terhadap frekuensi rasio disebuah lokasi
penelitian