Peta Kerawanan Bencana Banjir di Wilayah DKI Jakarta

29 November 2022

By: Felatalia Fajar Farahwati

Peta Kerawanan Bencana Banjir di Wilayah DKI Jakarta

A. Latar Belakang

      Sistem Informasi Geografis (SIG) atau Sistem Informasi Geografis adalah sistem informasi yang dirancang untuk bekerja dengan data bereferensi spasial atau koordinat geografis, dengan kata lain SIG adalah sistem basis data yang memiliki kemampuan khusus untuk menangani data bereferensi spasial dengan operasi kerja (Barus dan Wiradisastra, 2000). SIG menyediakan kemampuan untuk menggabungkan, menggabungkan, menganalisis, dan memetakan hasil data yang berbeda di setiap titik di dunia. Informasi yang diolah dalam SIG adalah informasi geografis.

Salah satu implementasi sistem informasi geografis dalam kelangsungan hidup umat manusia yaitu dalam bidang pengelolaan kebencanaan. Negara Indonesia merupakan salah satu negara dengan kondisi alamnya yang beragam karena berada pada garis khatulistiwa dan dikelilingi banyak gunung api aktif sehingga besar kemungkinan terjadinya bencana alam. SIG dapat digunakan untuk tahap pra-bencana untuk bersiap menghadapi ancaman bencana dan mengurangi dampak dan kerugian akibat bencana yang akan terjadi. SIG dapat digunakan untuk menyusun, menganalisa, memanipulasi model suatu kejadian bencana sehingga dampak bencana tersebut dapat diperkirakan dan diminimalisir. Dalam kasus ini pengelolaan kebencanaan dapat dianalisa dengan menggunakan Software berbasis SIG seperti Quantum GIS dengan plugins InaSAFE.

B. TUJUAN

Untuk mengetahui daerah-daerah kerawanan bencana banjir pada wilayah DKI Jakarta sehingga dapat dilakukan estimasi pencegahan bencana .

C.METODOLOGI

  1. 1.
    Software

Dalam pembuatan peta analisis rawan banjir yang terjadi di DKI Jakarta ini menggunakan software QGIS 3.22.10 dengan Plugin InaSAFE.

    2. Data

Data yang dibutuhkan dalam pembuatan peta ini antara lain :

KRB DKI JAKARTA berupa :

1. Hazard Data bencana banjir di DKI Jakarta

2. Exposure Data bencana banjir di DKI Jakarta

D. HASIL

Peta Kerawanan Bencana Banjir di Wilayah DKI Jakarta

Goals yang dicapai berupa analisis seperti pada penjelasan dibawah ini yang bersumber dari InaSAFE

Peta Kerawanan Bencana Banjir di Wilayah DKI Jakarta

Peta Kerawanan Bencana Banjir di Wilayah DKI Jakarta

E. KESIMPULAN

     Sistem Informasi Geografis adalah sistem informasi yang dirancang untuk bekerja dengan data bereferensi spasial atau koordinat geografis. SIG dapat digunakan untuk tahap pra-bencana untuk bersiap menghadapi ancaman bencana dan mengurangi dampak dan kerugian akibat bencana yang akan terjadi. SIG dapat digunakan untuk menyusun, menganalisa, memanipulasi model suatu kejadian bencana sehingga dampak bencana tersebut dapat diperkirakan dan diminimalisir. berdasarkan dari hasil analisis pemetaan kerawanan bencana banjir wilayah DKI Jakarta didapatkan beberapa data kerawanan banjir seperti pada tabel hasil total perkiraan bangunan terdampak yaitu berjumlah 82.400. dari perkiraan tersebut dapat dijadikan acuan untuk menghadapi ancaman bencana yang akan datang dan estimasi kerugian yang dialami pada suatu wilayah.

REFERENSI

Barus B., dan U.S. Wiradisastra. 2000. Sistem Informasi Geografi. Laboratorium Penginderaan Jauh dan Kartografi. Jurusan Tanah. Fakultas Pertanian IPB. Bogor.

Data Publications

Analisis Kesesuaian Lokasi dan Peluang Pasar untuk Ekspansi Gerai HokBen Berbasis Location Intelligence di Kota Surabaya

Food & Beverages

06 Sep 2026

Ridhwan Saputra

Analisis Kesesuaian Lokasi dan Peluang Pasar untuk Ekspansi Gerai HokBen Berbasis Location Intelligence di Kota Surabaya

Analisis site selection ekspansi gerai HokBen di Kota Surabaya menggunakan GIS untuk mengintegrasikan land suitability, market opportunity, demografi, POI, aksesibilitas, dan harga lahan. Hasil analisis QGIS dibandingkan dengan GEO MAPID Site Selection untuk mengidentifikasi area potensial berdasarkan kesesuaian lokasi dan peluang pasar.

24 min read

75 view

Evaluasi Keterjangkauan dan Usulan Rerouting Angkutan Kota Berbasis Location Analytics di Kota Malang, Jawa Timur

Transportation

04 Sep 2026

Meutia Amirotun Nuha

Evaluasi Keterjangkauan dan Usulan Rerouting Angkutan Kota Berbasis Location Analytics di Kota Malang, Jawa Timur

Penelitian ini mengevaluasi keterjangkauan pelayanan angkutan kota di Kota Malang dan menyusun alternatif rerouting berbasis location analytics. Keterjangkauan dianalisis menggunakan buffer 400 meter terhadap jaringan trayek eksisting, kemudian distribusi penduduk pada kawasan permukiman digunakan untuk mengidentifikasi population service gap. Kawasan yang belum terlayani dikelompokkan menjadi 27 cluster dan lima cluster dengan service gap terbesar dipilih sebagai Priority Service Area. Analisis selanjutnya mempertimbangkan jaringan jalan, pusat aktivitas, keterhubungan terhadap trayek eksisting, dan akses transportasi regional untuk menyusun koridor kandidat. Hasil menunjukkan bahwa pelayanan angkot eksisting menjangkau sekitar 616.575 jiwa atau 69,33% penduduk Kota Malang, sementara 272.784 jiwa belum terlayani. Skenario rerouting pada lima kawasan prioritas mampu menambah jangkauan terhadap sekitar 145.101 penduduk sehingga coverage meningkat menjadi 85,64%. Selain itu, 53 dari 56 POI prioritas berada dalam jangkauan pelayanan setelah skenario diterapkan. Temuan menunjukkan bahwa penanganan service gap secara terarah dapat meningkatkan keterjangkauan tanpa harus memperluas jaringan ke seluruh kawasan residual. Hasil penelitian merupakan screening spasial awal yang masih memerlukan validasi teknis dan operasional sebelum implementasi.

26 min read

103 view

12 Data

1 Projects

Analisis Sweet Spot Location Attractiveness Bagi Pengembangan Properti Co-Living di Area Perkotaan Yogyakarta

Real Estate

06 Sep 2026

Wildan Rafi Fadlilah

Analisis Sweet Spot Location Attractiveness Bagi Pengembangan Properti Co-Living di Area Perkotaan Yogyakarta

Panduan ekspansi co-living yang terukur di Yogyakarta untuk pengembang properti dalam menghadapi kebutuhan pasar dan tekanan kompetisi

41 min read

110 view

1 Projects

Rekomendasi Lokasi Optimal Pengembangan Kawasan Permukiman dengan Metode Multi-Criteria Scoring di Kawasan BSD Barat, Kabupaten Tangerang

Real Estate

04 Sep 2026

Asti Ardiningrum

Rekomendasi Lokasi Optimal Pengembangan Kawasan Permukiman dengan Metode Multi-Criteria Scoring di Kawasan BSD Barat, Kabupaten Tangerang

Penelitian dengan analisis spasial multi-kriteria pada kawasan BSD Baru mengidentifikasi bahwa wilayah selatan (sebagian Jatake, Situ Gadung, dan Sampora) merupakan lokasi paling optimal (Sangat Sesuai) untuk kawasan permukiman karena didukung akses langsung Tol Serpong–Balaraja dan stasiun KRL. Temuan yang selaras dengan RTRW 2021–2031 dan Masterplan BSD City ini menempatkan wilayah selatan sebagai prioritas utama pembangunan bagi pengembang sekaligus opsi hunian dan investasi terbaik bagi masyarakat.

14 min read

129 view

1 Projects

Terms and Conditions
Introductions
  • MAPID is a platform that provides Geographic Information System (GIS) services for managing, visualizing, and analyzing geospatial data.
  • This platform is owned and operated by PT Multi Areal Planing Indonesia, located at