DOI: https://doi.org/10.14710/teknik.v39i1.16524

Peningkatan Akurasi dan Presisi Analisa Spasial Pemodelan Banjir Kota Semarang Menggunakan Kombinasi Sistem Informasi Geografis Dan Metode Logika Fuzzy

PEMETAAN ANCAMAN BANJIR KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC DAN SIG

*Arief Laila Nugraha scopus  -  Departemen Teknik Geodesi Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Indonesia
Open Access Copyright (c) 2018 Teknik

Citation Format:
Abstract

One of the efforts to prevent and reduce the impact of the flood disaster is by the availability of information packaged into a digital map of the flood-prone areas, which can be used for planning control or early countermeasures. Geographic Information System (GIS) is an appropriate method in mapping flood-prone areas for large area coverage with a relatively short time. By integrating GIS technology and precise mathematical methods, it can produce spatial analysis with good precision and accuracy. Various methods to get the value of weighting and classification one of them by doing the method of decision making using Fuzzy Logic method. With the use of Fuzzy Logic method can strengthen the hypothesis that will be achieved in mapping the identification of disaster threats in a region in this case the flood Hazard of Semarang City. Fuzzy Logic and GIS method gives more valid result than using disaster catalog method with validity value equal to 54,84% from 31 field validation point with spread of flood threat in high class dominated in Genuk subdistrict. 

Fulltext View|Download
Keywords: Flood Hazard, GIS, Fuzzy Logic, Semarang City
Funding: Departemen Teknik Geodesi, Fakultas teknik, Universitas Diponegoro

Article Metrics:

Article Info
Section: Artikel
Language : ID
Recent articles
ANALISA PENGARUH CENTERBULBS TERHADAP HAMBATAN DAN VERTICAL MOTION PADA KAPAL CATAMARAN Pemodelan Sistem Penentu Base Transceiver Station (BTS) Menggunakan Metode Weighted Product (WP) (Studi Kasus : PT. Grahamedia Informasi) ANALISA PENGARUH KENAIKAN TEKANAN FLUIDA TERHADAP TEGANGAN DAN FLEKSIBILITAS PIPA BLOWDOWN A106 GRADE A BERDASARKAN ASME B31.3 Back matter Front matter More recent articles
Most cited articles
EFFECT OF NITROGEN SOURCE AND INITIAL SUGAR CONCENTRATION ON LACTIC ACID FERMENTATION OF PINEAPPLE WASTE USING L.DELBRUECKII RISK ANALYSIS STUDY OF NOx, and SOx FROM TRANSPORTATION (CASE STUDY: MAIN STREETS OF D.I. JOGJAKARTA) ANALISIS RESIKO KONSENTRASI DEBU (TSP) DAN TIMBAL (Pb) DI PINGGIR JALAN TERHADAP KESEHATAN MANUSIA STUDI KASUS KOTA YOGYAKARTA STUDI GEOKIMIA FLUIDA PANASBUMI DAERAH PROSPEK PANASBUMI NGLIMUT, G. UNGARAN KECAMATAN LIMBANGAN, KABUPATEN KENDAL JAWA TENGAH KONSEP WATERFRONT PADA PERMUKIMAN ETNIS KALI SEMARANG More cited articles
  1. Arifin, S., Muslim, M.A., & Sugiman (2015). Implementasi Logika Fuzzy Mamdani untuk Mendeteksi Kerentanan Daerah Banjir di Semarang Utara. Scientific Journal of Informatics. 2(2), 179-192
  2. Badan Nasional Penanggulangan Bencana (2013) Indeks Risiko Bencana Indonesia (IRBI): Jakarta
  3. Badan Penanggulangan Bencana Daerah Kota Semarang. (2015). Laporan Kegiatan Pengkajian, Verifikasi, dan Rekonstruksi Pasca Bencana Kota Semarang. Semarang: Badan Penanggulangan Bencana Daerah
  4. Darmawan, M, & Theml, S. (2008). Katalog Methodologi Penyusunan Peta Geo Hazard Dengan GIS. Banda Aceh: Badan Rehabilitasi dan Rekonstruksi (BRR) NAD-Nias.Banda Aceh
  5. Hidayat, F., & Rudiarto, I. (2013) Pemodelan Resiko Banjir Lahar Hujan pada Alur Kali Putih Kabupaten Magelang. Teknik Perencanaan Wilayah Kota. 2(4)
  6. Kusumadewi, S, & Purnomo, H. (2004). Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu
  7. Laksono, D. (2012). Penyusunan Peta Multi-Risiko Bencana Di Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta
  8. Nayak, P.C., Sudheer, K.P., & Ramasastri, K.S. (2005) Fuzzy Computing based rainfall-runoff model for real time flood forecasting. Hydrological Processes. 19(4), 955-968
  9. Nugraha L.A., Santosa, P.B., & Aditya, T. (2015). Dissemination of tidal flood risk map using online map in Semarang. Procedia Environmental Sciences, 23, 64–71. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2015.01.010
  10. Nugroho, J.A., Sukojo, B.M., & Sari, I.L. (2009). Pemetaan Daerah Rawan Longsor dengan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis (Studi Kasus: Hutan Lindung kabupaten Mojokerto). Skripsi. Surabaya: Teknik Geomati Institut Teknologi Sepuluh Nopember
  11. Nurhendro, R.H., & Marfai, M. A (2016). Pemodelan dan Analisa Dampak Banjir Pesisir Surabaya Akibat Kenaikan Air Laut Menggunakan Sistem Informasi Geografis. Jurnal Bumi Indonesia. 5(4)
  12. Prahasta, E. (2001). Konsep- Konsep Dasar Sistem Informasi Geografi. Bandung: Teknik Informatika Bandung
  13. Saputro, N., & Putranto, T.H. (2013). Pemodelan Spasial Banjir Luapan Sungai Menggunakan Sistem Informasi Geografis dan Penginderaan Jauh di FAS Bodri Provinsi Jawa Tengah. Jurnal Bumi Indonesia. 2 (4)
  14. Tribun Jateng (2016). Muncul genangan baru, banjir kota Semarang menyebar di 38 kelurahan di 11 kecamatan. Diakses dari http://jateng.tribunnews.com/2016/12/20/muncul-genangan-baru-banjir-kota-semarang-menyebar-di-38-kelurahan-di-11-kecamatan, diakses pada 10 April 2017
  15. Wahyuningtyas, A., Pahlevari, J.E., Darsono, S, & Budieny, H. (2017) Pengendalian Banjir Sungai Beringin Semarang. Jurnal Karya Teknik Sipil, 6(3)
  16. Wibowo, N.S., Setyohadi, D.P., & Rahmad, H., (2016). Penggunaan Metode Fuzzy Dalam Sistem Informasi Geografis Untuk Pemetaan Daerah Rawan Banjir di Kabupaten Jember. Seminar nasional Hasil Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat

Last update:

  1. Analisa Risiko Banjir untuk Mendukung Pembangunan Bekelanjutan di Kawasan Pesisir Pantai Kota Semarang

    Desyta Ulfiana, Undayani Cita Sari. Ruang, 6 (2), 2020. doi: 10.14710/ruang.6.2.102-111

Last update: 2024-12-23 06:55:48

  1. Flood risk assessment in beaufort, Sabah, Malaysia

    Jafar A.. International Journal of Pharmaceutical Research, 12 (4), 2020. doi: 10.31838/ijpr/2020.12.04.383