Pengaruh Parameter Sosial Terhadap Kerawanan Banjir Menggunakan Metode Random Forest (Studi Kasus: Kota Surabaya)

Al Firdaus, M. Nabil Rosyad (2024) Pengaruh Parameter Sosial Terhadap Kerawanan Banjir Menggunakan Metode Random Forest (Studi Kasus: Kota Surabaya). Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5016201037_Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2026. Download (13MB) | Request a copy

Abstract

Kota Surabaya merupakan daerah dengan tingkat kepadatan penduduk tinggi yang mencapai 8.595 jiwa/km2. Tingkat kepadatan penduduk yang tinggi menyebabkan perubahan lahan akibat pembangunan rumah yang tidak teratur. Selain itu, Kota Surabaya memiliki nilai elevasi yang rendah. Hal tersebut menyebabkan Kota Surabaya setiap tahun selalu mengalami banjir. Untuk menanggulangi hal tersebut, dilakukan mitigasi bencana banjir melalui pembuatan peta kerawanan banjir Kota Surabaya dengan memperhatikan parameter sosial agar dapat memberikan gambaran yang komprehensif tentang resiko yang dihadapi oleh masyarakat. Parameter kerawanan banjir yang digunakan ada 6 yaitu curah hujan, elevasi, kemiringan lereng, jenis tanah, penggunaan lahan, serta kerapatan sungai. Selain itu, parameter sosial yang digunakan yaitu kepadatan penduduk dan presentase penduduk perempuan. Metode yang digunakan dalam pemodelan kerawanan banjir serta pengaruh parameter sosial terhadap kerawanan banjir adalah metode random forest yang mempertimbangkan data historis banjir sehingga memberikan hasil klasifikasi yang lebih akurat. Untuk data training dan testing menggunakan data tabular kejadian banjir dari BPBD Kota Surabaya tanggal 1 Januari 2013 – 30 September 2022. Berdasarkan pemodelan kerawanan banjir menggunakan metode random forest, dihasilkan model kerawanan banjir dengan nilai akurasi 0,873 yang menandakan tingkat akurasi sangat baik pada hasil klasifikasi serta nilai kappa sebesar 0,74 yang menunjukkan model memiliki tingkat klasifikasi yang baik. Sementara itu, dari perhitungan tingkat kepentingan suatu variabel, dihasilkan nilai IID untuk parameter kepadatan penduduk sebesar 12,774% dan parameter presentase penduduk perempuan sebesar 2,515%. Berdasarkan nilai tersebut, parameter kepadatan penduduk memiliki pengaruh cukup kecil terhadap kerawanan banjir dikarenakan dengan tingkat kepadatan penduduk tinggi secara tidak langsung menyebabkan perubahan penggunaan lahan sehingga mengurangi daerah resapan air serta diiringi dengan aktifitas membuang sampah sembarangan yang menyebabkan buruknya sistem drainase. Selain itu, parameter presentase penduduk perempuan memiliki nilai IID yang sangat kecil dikarenakan parameter tersebut tidak mempengaruhi suatu daerah terjadi banjir, namun berpengaruh terhadap kerawanan saat mitigasi banjir. Kecilnya pengaruh parameter sosial pada metode random forest dikarenakan klasifikasi data yang terlalu umum serta sehingga kurang menggambarkan keragaman yang signifikan. Peta hasil kerawanan banjir yang dihasilkan terdapat 3 tingkatan kerawanan banjir dengan tingkat kerawanan rendah yang memiliki luas 11.390,233 ha, tingkat kerawanan sedang memiliki luas 14.553,646 ha, serta tingkat kerawanan tinggi memiliki luas 7.539,816 ha.
=================================================================================================================================
Surabaya City is an area with a high population density that reaches 8,595 people/km2. The high level of population density causes land changes due to irregular housing construction. In addition, Surabaya City has a low elevation value. This causes Surabaya City to always experience flooding every year. To overcome this, flood disaster mitigation is carried out through the creation of a flood vulnerability map of Surabaya City by taking into account social parameters in order to provide a comprehensive picture of the risks faced by the community. There are 6 flood vulnerability parameters used, namely rainfall, elevation, slope, soil type, land use, and river density. In addition, the social parameters used are population density and percentage of female population. The method used in modelling flood vulnerability and the influence of social parameters on flood vulnerability is the random forest method which considers historical flood data to provide more accurate classification results. For training and testing data using tabular data of flood events from BPBD Surabaya City dated 1 January 2013 - 30 September 2022. Based on the modelling of flood vulnerability using the random forest method, a flood vulnerability model is produced with an accuracy value of 0.873 which indicates a very good level of accuracy in the classification results and a kappa value of 0.74 which indicates the model has a good classification level. Meanwhile, from the calculation of the importance of a variable, the IID value for the population density parameter is 12.774% and the female population percentage parameter is 2.515%. Based on this value, the population density parameter has a fairly small influence on flood vulnerability because high population density indirectly causes land use changes that reduce water catchment areas and is accompanied by littering activities that cause poor drainage systems. In addition, the parameter of the percentage of female population has a very small IID value because this parameter does not affect the flooding of an area, but affects the vulnerability during flood mitigation. The small influence of social parameters in the random forest method is due to the classification of data that is too general and thus does not illustrate significant diversity. The resulting flood vulnerability map has 3 levels of flood vulnerability with a low vulnerability level having an area of 11,390.233 ha, a medium vulnerability level having an area of 14,553.646 ha, and a high vulnerability level having an area of 7,539.816 ha.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Banjir, Parameter kerawanan banjir, Parameter sosial, Metode Random Forest, Kurva ROC, Flooding, Flood vulnerability parameters, Social parameters, Random Forest Method, ROC Curve
Subjects:	G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) > G70.212 ArcGIS. Geographic information systems.
Divisions:	Faculty of Civil, Planning, and Geo Engineering (CIVPLAN) > Geomatics Engineering > 29202-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	M. Nabil Rosyad Al Firdaus
Date Deposited:	25 Jul 2024 03:51
Last Modified:	25 Jul 2024 03:51
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/108799

Actions (login required)

View Item