Sabaruddin

Transkripsi

1 SKENARIO ADAPTASI KAWASAN BANJIR BERDASARKAN TINGKAT BAHAYA DI KECAMATAN BABAT KABUPATEN LAMONGAN Oleh Sabaruddin Dosen Pembimbing Putu Gde Ariastita, ST., MT

2 Proses Preview 1 2 Penguatan kenapa harus Kerentanan lingkungan Penambahan variabel kedalaman genangan Perbaikan redaksional definisi operasional Perbaikan uraian teknik analisa Perbaikan penulisan ilmiah Perubahan orientasi kerentanan lingkungan menjadi Bahaya Memperkuat landasan teori tentang kebahayaan Menggantikan arahan menjadi skenario

3 SKENARIO ADAPTASI KAWASAN BANJIR BERDASARKAN TINGKAR BAHAYA

4 Latar Belakang

5 PERTANYAAN PENELITIAN Variabel-variabel apa saja yang mempengaruhi terjadinya bahaya banjir guna merumuskan skenario adaptasi kawasan banjir di Kecamatan Babat? TUJUAN Untuk mendapatkan skenario adaptasi kawasan berdasarkan tingkat bahaya banjir di Kecamatan Babat Kabupaten Lamongan Sasaran 1: Menganalisa variabel-variabel yang mempengaruhi bahaya banjir Sasaran 2: Pemodelan tingkat bahaya banjir melalui variabelvariabel yang mempengaruhinya Sasaran 3: Skenario adaptasi kawasan banjir berdasarkan hasil pemodelan

6 RUANG LINGKUP PEMBAHASAN Tahapan menganalisa variabel-variabel yang mempengaruhi bahaya banjir. Tahapan penentuan pemodelan tingkat bahaya banjir berdasarkan variabel-variabel yang mempengaruhinya. Skenario adaptasi kawasan banjir berdasarkan hasil pemodelan. Menemukan skenario adaptasi terbaik. Penelitian ini tidak memperhitungkan daya dukung (kapasitas), kerentanan, dan resiko RUANG LINGKUP WILAYAH

7 SKENARIO ADAPTASI KAWASAN BANJIR BERDASARKAN TINGKAR BAHAYA

8 Tinjauan Pustaka Sumber: Hasil sintesa, 2014 dari Istiarto (2008), NIDM (2008), Miriam dan Lacey (2000), Coburn dan spence (1994), Waryono (2008), Mislan (2011), Kodoatie dan Sjarief (2010), Maryono dalam Suyono (2009), Panduan Program for hydro-meteorological risk disaster mitigation in secondary cities in Asia, Buku panduan partisipasi masyarakat dalam penanggulangan banjir (2008), Seruyaningtyas (2008) Lahan terbangun Lahan pertanian Lahan terbangun Lahan pertanian Lahan terbangun Lahan pertanian Aktifitas Manusia Vegetasi Aktifitas Alam (Statis) Vegetasi Aktifitas Alam (Dinamis) Vegetasi Drainase Catchment Area Drainase Catchment Area Drainase Catchment Area Urbanisasi Penggundulan Hutan Perilaku Masyarakat Geometri Sungai Fisiografi Sungai Sedimentasi Pasang Air Laut Pendangkalan Perubahan Cuaca

9 Konsep Spasial Indikator Aktifitas Manusia Indikator Alam (Statis) Aktifitas Alam (Dinamis) Hukum 1 Tobler segala sesuatu saling berhubungan satu dengan yang lainnya, tetapi sesuatu yang lebih dekat mempunyai pengaruh daripada sesuatu yang jauh

10 SKENARIO ADAPTASI KAWASAN BANJIR BERDASARKAN TINGKAR BAHAYA

11 DEFINISI OPERASIONAL Variabel Definisi Operasional Dependen Lama genangan Ukuran waktu (jam) dihitung sejak air mulai menggenangi hingga surut Kedalaman genangan Ukuran ketinggian permukaan air terhadap permukaan tanah Independen Indikator Aktifitas Manusia Jarak Catchment area Jarak Catchment area (daerah tangkapan air) terhadap titik pengukuran lama genangan atau kedalaman genangan dalam satuan meter Jarak drainase Jarak drainase terhadap titik pengukuran lama genangan atau kedalaman genangan dalam satuan meter Jarak vegetasi Jarak area vegetasi terhadap titik pengukuran lama genangan atau kedalaman genangan dalam satuan meter Jarak lahan terbangun Jarak lahan terbangun terhadap titik pengukuran lama genangan atau kedalaman genangan dalam satuan meter Jarak Lahan Pertanian Jarak lahan pertanian terhadap titik pengukuran lama genangan dan kedalaman genangan dalam satuan meter Jarak bangunan pelindung Jarak bangunan pelindung atau tanggul terhadap titik pengukuran lama genangan atau kedalaman genangan dalam satuan meter Indikator Alam (Statis) Kelerengan lahan Skor pengaruh tingkat kelerengan lahan terhadap genangan berdasarkan standar Ketinggian lahan Jarak permukaan tanah terhadap ketinggian permukaan air laut Jenis tanah Skor kemampuan jenis tanah (permeabilitas) terhadap genangan berdasarkan standar Jarak dari sungai Jarak antara batas terluar sungai (tepi sungai sungai) terhadap titik pengukuran lama genangan atau kedalaman genangan dalam satuan meter Indikator Aktifitas Alam (Dinamis) Curah hujan Skor debit curah hujan berdasarkan standar Sumber: Hasil Kajian Pustaka, 2014

12 Metode Penentuan Wilayah Sampling Berdasarkan Ketetapan Pemerintah dan Survei Primer Kelurahan Babat, Kelurahan Banaran, Desa Bedahan, Desa Truni, Desa Trepan, dan Desa Kebalanpelang METODE PENELITIAN area sampling Titik titik yang mewakili kerentanan lingkungan minimal 70 titik.

13 1 Menganalisa variabelvariabel yang mempengaruhi bahaya banjir 2 Pemodelan tingkat bahaya banjir melalui variabelvariabel yang mempengaruhinya 3 Skenario adaptasi kawasan banjir berdasarkan hasil pemodelan Euclidien Distance dengan Software GIS Regresi Linier Berganda Dengan Metode Stepwise Variabel-Variabel yang mempengaruhi Bahaya Banjir Uji t, Uji f, Uji asumsi klasik

14 1 Menganalisa variabelvariabel yang mempengaruhi bahaya banjir Pemodelan tingkat bahaya banjir melalui variabelvariabel yang mempengaruhinya 2 3 Arahan Adaptasi kawasan banjir berdasarkan hasil pemodelan Raster Calculator dengan Software GIS Model Regeresi Linier Berganda (Output Sasaran 1) Peta Prediksi Bahaya Banjir Reclassify Peta Klasaifikasi Bahaya Banjir

15 1 2 3 Pemodelan tingkat Menganalisa variabelvariabel yang bahaya banjir melalui variabel-variabel mempengaruhi bahaya yang banjir mempengaruhinya Arahan Adaptasi kawasan banjir berdasarkan hasil pemodelan Lama Genangan Peta Prediksi Lama Genangan Kedalaman Genangan Peta Prediksi Kedalaman Genangan Skenario 1 Skenario 3 Skenario 1 Skenario 3 Skenario 2 Deskriptif Kuantitatif Skenario 2 Peta Lama Genangan Hasil Skenario 1 Peta Lama Genangan Hasil Skenario 3 Peta Kedalaman Genangan Hasil Skenario 1 Peta Kedalaman Genangan Hasil Skenario 3 Peta Lama Genangan Hasil Skenario 2 Peta Kedalaman Genangan Hasil Skenario 2

16 SKENARIO ADAPTASI KAWASAN BANJIR BERDASARKAN TINGKAR BAHAYA

17 GAMBARAN UMUM KONDISI FISIK LINGKUNGAN

18 GAMBARAN UMUM TOPOGRAFI Topografiantara 4-12,5 meter dpl hingga 87,5 mdpl. JENIS TANAH - Alluvial (2856 Ha) - Grumosol (2650,41 Ha) - Mediteran (790,52 Ha) CURAH HUJAN Babat berkisar mm mm/ tahun dan 1750 mm 2000 mm/tahun DRAINASE Kondisi saluran Drainase sebagian besar masih bercampur dengan saluran Irigasi. TANGGUL Jarak terdekat meter hingga 200 meter dengan ketinggian 2 meter KELERANGAN Kelerengan 0-8% sampai >15% menuju selatan

19 - Sawah Irigasi (3.946,39 ha) - Ladang/Tegal (865,71ha) - Tambak (134,93 ha) - Rawa (301,54 ha) - Padang rumput (16,75 ha ) - Semak belukar (71,08 ha) - Kolam/Waduk (24,61 ha) VEGETASI Jenis vegetasi meliputi pohon kecil, pohon-pohon besar luas total 117,7 Ha Permukiman (743,34 ha) Perdagangan Dan Jasa (61,88 ha), Industri dan Pergudangan (37,14 Ha) Fasilitas Pelayanan pendidikan,kesehatan, dan peribadatan (32,68 Ha), fasilitas perkantoran dan bangunan umum (4,90 Ha)

20 Sasaran 1 Menganalisa variabel-variabel yang mempengaruhi bahaya banjir LAMA GENANGAN Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Model Summary f R Square Change Change Statistics F df1 df2 Sig. F Change Change Durbin- Watson a b c d e a. Predictors: (Constant), Jarak Sungai b. Predictors: (Constant), Jarak Sungai, kemiringan c. Predictors: (Constant), Jarak Sungai, kemiringan, Vegetasi d. Predictors: (Constant), Jarak Sungai, kemiringan, Vegetasi, Daerah Tangkapan Air e. Predictors: (Constant), Jarak Sungai, kemiringan, Vegetasi, Daerah Tangkapan Air, Lahan Terbangun f. Dependent Variable: Lama Genangan Jarak Sungai, kemiringan, Vegetasi, Daerah Tangkapan Air, Lahan Terbangun

21 UJI ASUMSI KLASIK REGRESI (1) MULTIKOLINIERITAS Jika Nilai VIF > 10 maka terdapat gejala Multikolinieritas. Berdasarkan Nilai VIF pada tabel koefisien, tidak ada nilai VIF tiap variabel yang lebih besar dari 10 BEBAS MASALAH MULTIKOLINIERITAS DATA BERDISTRIBUSI NORMAL (2) NORMALITAS metode kolmogorov-smirnov test. (nilai sig>0,05) (0.969>0,05) sehingga diambil kesimpulan bahwa data terdistribusi secara normal.

22 INTERPRETASI MODEL REGRESI KORELASI VARIABEL DEPENDEN DAN INDEPENDEN Model ANOVA f Sum of df Squares Mean Square F Sig. Lama Genangan Lama Genangan kemiringan Jarak Sungai Cathment area.298 Drainase.038 Lahan Pertanian Topografi.282 Curah Hujan.036 Jenis Tanah.260 Vegetasi.406 Tanggul Lahan Terbangun Uji t Uji t digunakan untuk mengetahui apakah variabelvariabel independen secara parsial berpengaruh nyata atau tidak terhadap variabel dependen. Dengan Alpha 0,05 dan T tabel 1,66. Tanda Negatif menunjukkan Hubungan yang berlawanan arah terhadap Y (Lama Genangan). Semua variabel independen signifikan secara statistik kecuali nilai konstanta. 5 Regression e Residual Total Uji F F hitung sebesar dengan nilai signifikansi 0,00. Sedangkan nilai F tabel diperoleh pada tabel F dengan N 70 dan jumlah variabel 5 yaitu 2,35 dengan alpha T hitung > t tabel maka kesimpulan yang bisa diambil yaitu koefisien determinasi signifikan secara statistik. Model Unstandardized Coefficients t Sig. B Constant Jarak Sungai Kemiringan Vegetasi Cathment area Lahan Terbangun

23 Sasaran 1 Menganalisa variabel-variabel yang mempengaruhi bahaya banjir KEDALAMAN GENANGAN Model R R Square Adjusted R Square Model Summary f Std. Error of the Estimate R Square Change Change Statistics F df1 df2 Sig. Change F Chan ge Durbin- Watson a b c d e a. Predictors: (Constant), Jarak Sungai b. Predictors: (Constant), Jarak Sungai, kemiringan c. Predictors: (Constant), Jarak Sungai, kemiringan, Daerah Tangkapan Air d. Predictors: (Constant), Jarak Sungai, kemiringan, Daerah Tangkapan Air, Lahan Pertanian e. Predictors: (Constant), Jarak Sungai, kemiringan, Daerah Tangkapan Air, Lahan Pertanian, Drainase f. Dependent Variable: Kedalaman Genangan Jarak Sungai, kemiringan, Daerah Tangkapan Air, Lahan Pertanian, Drainase

24 UJI ASUMSI KLASIK REGRESI Model VIF konstanta Jarak Sungai Variabel kemiringan Cathment Area Lahan Pertanian Variabel Drainase (1) MULTIKOLINIERITAS Jika Nilai VIF > 10 maka terdapat gejala Multikolinieritas. Berdasarkan tabel koefisien, tidak ada nilai VIF tiap variabel yang lebih besar dari 10 BEBAS MASALAH MULTIKOLINIERITAS DATA BERDISTRIBUSI NORMAL (2) NORMALITAS metode kolmogorov-smirnov test. (nilai sig>0,05) (.143>0,05) sehingga diambil kesimpulan bahwa data berdistribusi secara normal.