ANALISIS KAPASITAS TERHADAP BENCANA BANJIR DI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE  PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)

Arwan Putra WIjaya; Ferel Rico Albani; Hana Sugiastu Firdaus

doi:10.14710/elipsoida.2023.20349

DOI: https://doi.org/10.14710/elipsoida.2023.20349

ANALISIS KAPASITAS TERHADAP BENCANA BANJIR DI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)

Arwan Putra WIjaya

, Ferel Rico Albani, Hana Sugiastu Firdaus

Department of Geodesy Engineering, Faculty of Engineering, Diponegoro University, Indonesia,, Indonesia

Received: 23 Aug 2023; Accepted: 20 Nov 2023; Available online: 22 Nov 2023; Published: 22 Nov 2023.

BibTex Citation Data :

@article{ELIPSOIDA20349,
    author = {Arwan WIjaya and Ferel Albani and Hana Firdaus},
    title = {ANALISIS KAPASITAS TERHADAP BENCANA BANJIR DI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE  PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)},
    journal = {Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika},
  volume = {6},
    number = {2},
    year = {2023},
    keywords = {},
    abstract = {Kota Semarang merupakan Ibu Kota Provinsi Jawa Tengah yang berada di dataran rendah dan tercatat total jumlah kejadian bencana banjir menurut BPBD Kota Semarang selama tahun 2022 yaitu dengan total 63 kejadian banjir. Semakin tingginya tingkat bencana banjir di Kota Semarang, maka semakin tinggi juga kapasitas yang harus dimiliki oleh Kota Semarang dalam menghadapi banjir. Upaya pemetaan kapasitas banjir, penting untuk dilakukan untuk mengetahui sejauh mana kesiapan Kota Semarang terhadap bencana banjir, baik dari komponen fisik, kesehatan, pendidikan, sosial, lingkungan, dan ekonomi. Pada penelitian ini, pemetaan dan analisis tingkat kapasitas banjir di Kota Semarang dilakukan menggunakan metode  Principal Component Analysis  (PCA). Metode PCA dapat menentukan tingkatan kapasitas banjir di Kota Semarang dengan mengelompokkan variabel – variabel atau parameter penentu tingkat kapasitas banjir yang tidak memiliki korelasi antara setiap variabelnya menjadi bentuk variabel baru yang dapat mewakili rangkaian informasi dari variabel asli atau dapat disebut dengan komponen utama. Tingkat kapasitas banjir dihitung menggunakan nilai varians kumulatif dari komponen utama yang terbentuk dan menghasilkan 3 kelas kapasitas yaitu Kapasitas Rendah yang berisi 1 Kecamatan, Kapasitas Sedang yang berisi 13 Kecamatan, dan Kapasitas Tinggi yang berisi 2 Kecamatan. Peta kapasitas menggunakan perhitungan PCA kemudian dihubungkan dengan peta ancaman dan kerentanan dari BPBD Kota Semarang untuk menntukan tingkat risiko. Hasil dari perhitungan risiko diperoleh wilayah dengan tingkat risiko rendah seluas 28392,126 Ha, atau sekitar 72,045%, tingkat risiko sedang memiliki luas sebesar 6510,210 Ha, atau sekitar 16,520%, dan tingkat risiko tinggi memiliki luas sebesar 4506,334 Ha atau sekitar 11,435% dari total luas wilayah Kota Semarang.},
   issn = {2621-9883},   pages = {52--61}  doi = {10.14710/elipsoida.2023.20349},
    url = {https://ejournal2.undip.ac.id/index.php/elipsoida/article/view/20349}
}

Citation Format:

Abstract

Kota Semarang merupakan Ibu Kota Provinsi Jawa Tengah yang berada di dataran rendah dan tercatat total jumlah kejadian bencana banjir menurut BPBD Kota Semarang selama tahun 2022 yaitu dengan total 63 kejadian banjir. Semakin tingginya tingkat bencana banjir di Kota Semarang, maka semakin tinggi juga kapasitas yang harus dimiliki oleh Kota Semarang dalam menghadapi banjir. Upaya pemetaan kapasitas banjir, penting untuk dilakukan untuk mengetahui sejauh mana kesiapan Kota Semarang terhadap bencana banjir, baik dari komponen fisik, kesehatan, pendidikan, sosial, lingkungan, dan ekonomi. Pada penelitian ini, pemetaan dan analisis tingkat kapasitas banjir di Kota Semarang dilakukan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA). Metode PCA dapat menentukan tingkatan kapasitas banjir di Kota Semarang dengan mengelompokkan variabel – variabel atau parameter penentu tingkat kapasitas banjir yang tidak memiliki korelasi antara setiap variabelnya menjadi bentuk variabel baru yang dapat mewakili rangkaian informasi dari variabel asli atau dapat disebut dengan komponen utama. Tingkat kapasitas banjir dihitung menggunakan nilai varians kumulatif dari komponen utama yang terbentuk dan menghasilkan 3 kelas kapasitas yaitu Kapasitas Rendah yang berisi 1 Kecamatan, Kapasitas Sedang yang berisi 13 Kecamatan, dan Kapasitas Tinggi yang berisi 2 Kecamatan. Peta kapasitas menggunakan perhitungan PCA kemudian dihubungkan dengan peta ancaman dan kerentanan dari BPBD Kota Semarang untuk menntukan tingkat risiko. Hasil dari perhitungan risiko diperoleh wilayah dengan tingkat risiko rendah seluas 28392,126 Ha, atau sekitar 72,045%, tingkat risiko sedang memiliki luas sebesar 6510,210 Ha, atau sekitar 16,520%, dan tingkat risiko tinggi memiliki luas sebesar 4506,334 Ha atau sekitar 11,435% dari total luas wilayah Kota Semarang.

Fulltext View|Download

Article Metrics:

Article Info

Section: Articles

Language : ID

In Vol 6, No 2 (2023): Volume 06 Issue 02 Year 2023

Recent articles

ANALISIS KAPASITAS TERHADAP BENCANA BANJIR DI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) Analisis Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Akibat Pembangunan Fasilitas Umum dan Fasilitas Sosial Terhadap Zona Nilai Tanah Di Kecamatan Banyudono Kabupaten Boyolali ANALISIS NILAI EKONOMI DAN PENGEMBANGAN KAWASAN WISATA ALAM PERANTUNAN KABUPATEN SEMARANG More recent articles

Azwar, S. (2015). Penyusunan Skala Psikologi Edisi 2. Yogyakarta: Pustaka Pelajar
Humanitarian Openstreetmap Team; LPBI NU. (2017). Penyusunan Peta Kapasitas Menghadapi Bencana. Jakarta: Humanitarian Openstreetmap Team
Munawar. (2008). Penggunaan Citra Satelit Quicbird Untuk Pengembangan Metode Penentuan Risiko Banjir di Daerah Perkotaan. Yogyakarta: Fakultas Geografi UGM
Radiarta, I. N., Hasnawi, & Mustafa. (2013). Kondisi Kualitas Perairan Di Kabupaten Morowali Provinsi Sulawesi Tengah. 299-309
Rosyidie, A. (2013). Banjir: Fakta dan Dampaknya, Serta Pengaruh dari Perubahan Guna Lahan. Jurnal Perencanaan Wilayah dan Kota, Vol. 24 No. 3, 241-249
Santoso, S. (2012). Analisis SPSS pada Statistik Parametrik. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo
Ujung, A. T., Nugraha, A. L., & Firdaus, H. S. (2019). Kajian Pemetaan Risiko Bencana Banjir Kota Semarang Dengan Menggunakan Sistem Informasi Geografis. Jurnal Geodesi Undip, 154-164
Umar, H. B. (2009). Principal Component Analysis (PCA) dan Aplikasinya Dengan SPSS. Jurnal Kesehatan Masyarakat Vol. 3 No. 2, 97-101
Peraturan Perundang – Undangan
BNPB. (2012). PERKA BNPB No. 02 Tahun 2012 Tentang Pedoman Umum Pengkajian Risiko Bencana. Jakarta: Badan Nasional Penanggulangan Bencana
BNPB. (2012). PERKA BNPB No. 03 Tahun 2012 Tentang Panduan Penilaian Kapasitas Daerah Dalam Penanggulangan Bencana. Jakarta: Badan Nasional Penanggulangan Bencana
Pustaka dari Internet
BPBD Kota Semarang. (2023, 3 15). Data Bencana 2012 - 2022. Retrieved from BPBD Kota Semarang: http://bpbd.semarangkota.go.id/pages/data-bencana
BPS Kota Semarang. (2023, 3 17). Kota Semarang Dalam Angka 2023. Retrieved from BPS Kota Semarang:
https://semarangkota.bps.go.id/publication/2023/02/28/d8a4f259d9dc202f513c5908/kota-semarang-dalam-angka-2023.html

Last update:

No citation recorded.

Last update:

No citation recorded.

Starting from 2021, the author(s) whose article is published in the Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika attain the copyright for their article and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. By submitting the manuscript to Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika, the author(s) agree with this policy. No special document approval is required.

The author(s) guarantee that:

their article is original, written by the mentioned author(s),
has never been published before,
does not contain statements that violate the law, and
does not violate the rights of others, is subject to copyright held exclusively by the author(s), is free from the rights of third parties, and the necessary written permission to quote from other sources has been obtained by the author(s).

The author(s) retain all rights to the published work, such as (but not limited to) the following rights:

Copyright and other proprietary rights related to the article, such as patents,
The right to use the substance of the article in its own future works, including lectures and books,
The right to reproduce the article for its own purposes,
The right to archive all versions of the article in any repository, and
The right to enter into separate additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of published versions of the article (for example, posting them to institutional repositories or publishing them in a book), acknowledging its initial publication in this journal (Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika).

Suppose the article was prepared jointly by more than one author. Each author submitting the manuscript warrants that all co-authors have given their permission to agree to copyright and license notices (agreements) on their behalf and notify co-authors of the terms of this policy. Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika will not be held responsible for anything arising because of the writer's internal dispute. Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika will only communicate with correspondence authors.

Authors should also understand that their articles (and any additional files, including data sets and analysis/computation data) will become publicly available once published. The license of published articles (and additional data) will be governed by a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika allows users to copy, distribute, display and perform work under license. Users need to attribute the author(s) and Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika to distribute works in journals and other publication media. Unless otherwise stated, the author(s) is a public entity as soon as the article is published.