skip to main content

MODEL REKAYASA BANJIR MENGGUNAKAN WEIGHTED PRODUCT DAN SISTEM DINAMIS

1Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sulthan Thaha Saifuddin Jambi, Jl. Jambi-Ma. Bulian KM.16 Muaro Jambi, Indonesia , 36361, Indonesia

2Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sulthan Thaha Saifuddin Jambi, Jl. Jambi- Ma. Bulian KM. 16, Muaro Jambi, Indonesia, 36361, Indonesia

3Departemen Fisika, Universitas Negeri Padang, Jl. Prof. Dr. Hamka Air Tawar Padang, Indonesia, 25131, Indonesia

Received: 22 Jan 2025; Revised: 24 Jan 2026; Accepted: 28 Jan 2026; Published: 12 Feb 2026.
Editor(s): Budi Warsito

Citation Format:
Abstract

Hampir setiap tahun bencana banjir selalu dihadapi oleh Kota Jambi. Banyak faktor yang dapat menjadi pemicu bencana ini, baik dari faktor alam maupun ulah manusia.  Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model rekayasa banjir untuk meningkatkan kesiapan dan mitigasi di Kota Jambi. Metode penelitian sains terapan dalam pengembangan digunakan dalam penelitian ini dengan teknik pengumpulan data studi literatur, dokumentasi dan survey lapangan. Daerah penelitian dalam pengambilan data adalah Kota Jambi yang terdiri dari 11 Kecamatan. Pengambilan data sampel penelitian dilakukan di satu titik kelurahan di setiap kecamatan yang mempunyai sejarah kejadian banjir. Analisa data menggunakan Metode Weighted Product (WP) dalam menetapkan daerah yang berpotensi terkena banjir dan rekayasa kejadian banjir untuk 10 tahun ke depan menggunakan model sistem dinamis. Analisis metode WP menemukan 4 Kecamatan di Kota Jambi termasuk daerah sangat rawan banjir, 4 daerah rawan, dan 3 daerah aman dari bencana banjir. Hasil rekayasa dalam memitigasi terjadinya banjir dalam 10 tahun ke depan dilihat dari jumlah penduduk terdampak, rasio banjir dan kerugian yang diakibatkan banjir berkurang 0,89%. Hasil ini mengindikasikan bahwa banjir dapat ditanggulangi dengan melakukan perbaikan infrastuktur sistem drainase dan menerapkan kebijakan lingkungan dengan tertib. Daerah terdampak yang dihasilkan dari simulasi dapat menjadi rujukan pemerintah dalam menetapkan prioritas mitigasi bencana.

Fulltext View|Download
Keywords: Rekayasa, Banjir, Jambi, Daerah Rawan, Mitigasi

Article Metrics:

  1. Agonafir, C., Lakhankar, T., Khanbilvardi, R., Krakauer, N., Radell, D., & Devineni, N. (2023). A Review of Recent Advances in Urban Flood Research. Water Security, 19. https://doi.org/10.1016/j.wasec.2023.100141
  2. Baturohmah, H. (2023). Pemodelan Sistem Dinamik dalam Peningkatan Profitabilitas Produksi Menggunakan Ventana Simulation. Jurnal Restikom : Riset Teknik Informatika Dan Komputer, 5(1), 64–72. https://restikom.nusaputra.ac.id
  3. Berhitu, Y., Rahakbauw, D. L., & Ilwaru, V. Y. I. (2024). Application of the Weighted Product Method in Determining the Selection of Exemplary Students at Public Junior High School 67 Central Maluku. Pattimura International Journal of Mathematics (PIJMath), 3(1), 23–30. https://doi.org/10.30598/pijmathvol3iss1pp23-30
  4. BPS Kota Jambi. (2021). Kota Jambi Dalam Angka 2021. BPS Kota Jambi
  5. Fitri, S. H., & Sumunar, D. R. S. (2019). The Direction of Development of Jambi City Based on Flood Disaster Mitigation. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 271(1), 1–7. https://doi.org/10.1088/1755-1315/271/1/012019
  6. Fitriyani, A., Komarudin, R., Iqbal Maulana, Y., & Haidir, A. (2020). Penerapan Metode Weighted Product (WP) Pada Pemilihan Supplier Kimia Terbaik PT. Mayer Indah Indonesia Bogor. Informatika, Bianglala, 8(1), 2020
  7. Jocson, J., Florencondia, N., & Subia, G. S. (2019). Flood Prevention and Mitigation Initiatives towards a Flood-Free City. Technology, and Sciences (ASRJETS) American Scientific Research Journal for Engineering, 58(1), 215–224. http://asrjetsjournal.org/
  8. Kurnia, M., Rusman, M., Aditya, W., & Astrina. (2023). Prediksi Konsumsi Listrik di Kota Makassar Menggunakan Pemodelan Sistem Dinamis. Arika, 17(02), 66–72
  9. Prasetyo, D., Nazili, & Lalan, H. (2022). Analisa Saluran Drainase Primer Pada Kelurahan Sijenjang Kecamatan Jambi Timur Kota Jambi. Journal of Applied Engineering Scienties, 5(3), 23–34. https://ft.ekasakti.org/index.php/JAES/index/
  10. Pryastuti, L., Rustan, & MZ, N. (2021). Pemetaan Tingkat Kerawanan Banjir Menggunakan Metode Scoring dan Metode Overlay Berbasis Sistem Informasi Geografis di Kota Jambi. Jurnal Ilmu Dan Inovasi Fisika), 05(02), 132–141. http://dataonline.bmkg.go.id/home
  11. Purnomo, R., Pamungkas, M. H., Arrofi, D., & Goni, A. (2018). Flood prediction using integrated sensor based on internet of thing and radio frequency as flood risk reduction. In I. T. , Meilano I., Cummins P.R., & Zulfakriza null (Eds.), AIP Conference Proceedings. American Institute of Physics Inc
  12. Sembiring, B., & Sulindawaty. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kualitas Tempe Siap Jual Dengan Metode Weight Product. Jurnal Teknoif Teknik Informatika, 8(2), 53. https://doi.org/10.21063/jtif.2020.v8.2.53-58
  13. Sukmaningrum, A., & Imron, A. (2017). Memanfaatkan Usia Produktif dengan Usaha Kreatif Industri Pembuatan Kaos pada Remaja di Gresik. Paradigma, 5(3)
  14. Umar, I., & Dewata, I. (2023). Pendekatan Sistem dalam Manajemen Sumber Daya Alam. Deepublish
  15. Utami, N., Sapei, A., & Apip. (2018). Analisis Perubahan Penggunaan Lahan DAS Batanghari Jambi. Prosiding Seminar Nasional PERTETA, 224–230

Last update:

No citation recorded.

Last update: 2026-02-10 20:29:07

No citation recorded.