{"title":"Identifikasi Tingkat Risiko Kawasan Rentan Bencana Alam Banjir Sungai Kayan Kabupaten Bulungan Berbasis Geografis Informasi Sistem","authors":"Rachel Zandra, Noptri Jumario","doi":"10.35313/potensi.v21i2.1674","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Kabupaten Bulungan merupakan Daerah Aliran Sungai yang dialiri sungai utama yaitu sungai kayan, dan sala satu fungsi sungai ialah sebagai penampung alami aliran hujan jika musim penghujan tiba. Selain itu. Serangkaian bencana alam terjadi di wilayah Indonesia akibat dari perubahan iklim, Kabupaten Bulungan pun tak terhindar dari bencana banjir yang banyak menenggelamkan desa-desa yang berada di sepanjang sungai Kayan. Tujuan penelitian ini ialah untuk mengidentifikasi kawasan yang rentan terhadap banjir di Kabupaten Bulungan dan yang tervisualisasi dalam pera rentang bencana banjir. Penelitian ini menggunakan metode overlay dengan scoring antara parameter-parameter yang ada. Parameter yang digunakan untuk mengidentifikasi kerentanan terhadap banjir adalah curah hujan , kemiringan lereng dan ketinggian lahan. Selanjutnya setiap parameter dilakukan proses scoring dengan pemberian bobot dan nilai yang sesuai dengan pengklasifikasiannya masing-masing yang kemudian dilakukan overlay menggunakan software ArcGIS 10.5. Penggunaan software ini memanfaatkan Sistem Informasi Geografis (SIG) yang dapat menjelaskan dan menampilkan objek kawasan rentan banjir dalam bentuk digital. Hasil dari penelitian ini ialah teridentifikasinya tiga kawasan dengan katagori berbeda yaitu katagori tidak rentan yang berada pada Kecamatan Tanjung Palas, Tanjung palas, katagori rentan yang berada pada Kecamatan Tanjung Selor, Sekatak, Peso Hilir, Peso, katagori sangat rentan yaitu Kecamatan Tanjung Palas Tengah, dan Kecamatan Bunyu. \n ","PeriodicalId":109934,"journal":{"name":"Potensi : Jurnal Sipil Politeknik","volume":"29 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-10-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Potensi : Jurnal Sipil Politeknik","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.35313/potensi.v21i2.1674","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Identifikasi Tingkat Risiko Kawasan Rentan Bencana Alam Banjir Sungai Kayan Kabupaten Bulungan Berbasis Geografis Informasi Sistem
Kabupaten Bulungan merupakan Daerah Aliran Sungai yang dialiri sungai utama yaitu sungai kayan, dan sala satu fungsi sungai ialah sebagai penampung alami aliran hujan jika musim penghujan tiba. Selain itu. Serangkaian bencana alam terjadi di wilayah Indonesia akibat dari perubahan iklim, Kabupaten Bulungan pun tak terhindar dari bencana banjir yang banyak menenggelamkan desa-desa yang berada di sepanjang sungai Kayan. Tujuan penelitian ini ialah untuk mengidentifikasi kawasan yang rentan terhadap banjir di Kabupaten Bulungan dan yang tervisualisasi dalam pera rentang bencana banjir. Penelitian ini menggunakan metode overlay dengan scoring antara parameter-parameter yang ada. Parameter yang digunakan untuk mengidentifikasi kerentanan terhadap banjir adalah curah hujan , kemiringan lereng dan ketinggian lahan. Selanjutnya setiap parameter dilakukan proses scoring dengan pemberian bobot dan nilai yang sesuai dengan pengklasifikasiannya masing-masing yang kemudian dilakukan overlay menggunakan software ArcGIS 10.5. Penggunaan software ini memanfaatkan Sistem Informasi Geografis (SIG) yang dapat menjelaskan dan menampilkan objek kawasan rentan banjir dalam bentuk digital. Hasil dari penelitian ini ialah teridentifikasinya tiga kawasan dengan katagori berbeda yaitu katagori tidak rentan yang berada pada Kecamatan Tanjung Palas, Tanjung palas, katagori rentan yang berada pada Kecamatan Tanjung Selor, Sekatak, Peso Hilir, Peso, katagori sangat rentan yaitu Kecamatan Tanjung Palas Tengah, dan Kecamatan Bunyu.