SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN WILAYAH RAWAN BANJIR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI KABUPATEN BANDUNG BERBASIS WEBGIS.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN WILAYAH RAWAN BANJIR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

(SAW) DI KABUPATEN BANDUNG BERBASIS WEBGIS

SKRIPSI

Diajukan untuk Memenuhi Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer

Program Studi Ilmu Komputer

Oleh

ANNISA AULIA FITRI 1002519

PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN WILAYAH RAWAN BANJIR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

(SAW) DI KABUPATEN BANDUNG BERBASIS WEBGIS

Oleh : Annisa Aulia Fitri

1002519

Sebuah skripsi yang diajukan untuk memenuhi syarat memperoleh gelar Sarjana pada Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

© Annisa Aulia Fitri 2014 Universitas Pendidikan Indonesia

Desember 2014

Hak Cipta dilindungi undang-undang.

Skripsi ini tidak boleh diperbanyak seluruhnya atau sebagian, Dengan dicetak ulang, difoto kopi, atau cara lainnya tanpa ijin dari penulis.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN WILAYAH RAWAN BANJIR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

(SAW) DI KABUPATEN BANDUNG BERBASIS WEBGIS

Oleh:

Annisa Aulia Fitri 1002519

DISETUJUI DAN DISAHKAN OLEH:

Pembimbing I

Budi Laksono Putro, M.T NIP. 197607102010121001

Pembimbing II

Asep Wahyudin, M.T NIP. 197112232006041001

Mengetahui,

Ketua Jurusan Ilmu Komputer

Jajang Kusnendar, M.T NIP. 197506012008121001

LEMBAR PERNYATAAN

Saya menyatakan bahwa skripsi yang berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Wilayah Rawan Banjir Menggunakan Metode Simple Additive

Weighting (SAW) di Kabupaten Bandung Berbasis Webgis” ini sepenuhnya

karya saya sendiri. Tidak ada bagian di dalamnya yang merupakan plagiat dari karya orang lain dan saya tidak melakukan penjiplakan atau pengutipan dengan cara-cara yang tidak sesuai dengan etika keilmuan yang berlaku dalam masyarakat keilmuan. Atas pernyataan ini, saya siap menanggung resiko atau sanksi yang dijatuhkan kepada saya apabila kemudian ditemukan adanya pelanggaran terhadap etika keilmuan dalam karya saya ini, atau ada klaim dari pihak lain terhadap keaslian karya saya ini.

Bandung, Desember 2014 Yang membuat pernyataan,

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

ABSTRAK

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN WILAYAH RAWAN BANJIR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

(SAW) DI KABUPATEN BANDUNG BERBASIS WEBGIS

Annisa Aulia Fitri 1002519

Dewasa ini banyak masyarakat yang kurang paham mengenai wilayah yang rawan terhadap bencana banjir, sehingga menyebabkan banyaknya masyarakat yang tidak tepat dalam memilih wilayah untuk dijadikan tempat tinggal, dan banyaknya kerugian yang disebabkan akibat tinggal di wilayah yang rawan bencana banjir. Wilayah rawan banjir adalah wilayah yang potensial untuk dilanda banjir yang diindikasikan dengan frekuensi terjadinya banjir (pernah atau berulangkali). Terkait bencana perlu adanya perencanaan dan pencegahan untuk meminimalisir kerugian yang dapat terjadi. Sistem ini bertujuan untuk memberikan informasi rawan bencana banjir kepada masyarakat di wilayah Kabupaten Bandung yang diharapkan dapat membantu masyarakat dalam menentukan, melihat, mengetahui wilayah rawan banjir dan sebagai pengambil keputusan dalam memilih wilayah untuk tempat tinggalnya di Kabupaten Bandung. Metode pengambilan keputusan yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Simple Additive Weighting (SAW). Sistem ini dapat memberikan informasi wilayah rawan banjir dalam bentuk peta dengan menggunakan Alov

Map yang merupakan aplikasi WebGis portabel berbasis java yang digunakan

untuk publikasi data vektor dan raster di internet. Sebelum peta di publikasikan, peta di analisis spasial terlebih dahulu dengan salah satu teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG) yaitu ArcMap. Sistem yang dibuat telah berhasil menentukan wilayah rawan banjir dengan tingkat kerawanan yang bervariasi yaitu tingkat sangat rawan, rawan, agak rawan, potensi rawan dan tidak rawan. Peneliti menyimpulkan bahwa wilayah yang paling rawan merupakan wilayah yang mempunyai tutupan lahan resapan air yang tidak baik, curah hujan tahunan yang diatas 2000 mm/tahun dan lereng yang datar. Penelitian ini mendapatkan

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

precission 80% yang dibandingkan dengan data dari BPBD yang dilakukan

dengan teknik overlay.

Kata Kunci: Rawan banjir, Sistem Informasi Geografis (SIG), Sistem Pendukung Keputusan (SPK), metode Simple Additive Weighting (SAW).

ABSTRACT

DECISION SUPPORT SYSTEM DETERMINATION OF FLOOD PRONE AREAS USING SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) METHOD IN

THE DISTRICT BANDUNG OF WEBGIS BASED Annisa Aulia Fitri

1002519

Today many people who do not understand about the area that is prone to flooding, causing many people who are not right in selecting the area to be a place to stay, and number of losses caused as a result of living in flood prone areas. Flood-prone areas is a potential area for flooding as indicated by the frequency of flooding (once or repeatedly). Disaster-related need for planning and prevention to minimize the losses that can occur. This system aims to provide information to the public prone to flood in Bandung Regency which is expected to assist communities in determining, seeing, knowing and flood-prone areas as decision makers in selecting the area for residence in Bandung. Decision-making methods used in this research is Simple Additive Weighting (SAW). This system can provide information on flood-prone areas in the form of a map by using Alov Map which is a java-based portable WebGIS applications that are used for vector and raster data publication on the internet. Prior published maps, maps in spatial analysis in advance with one of the technology of Geographic Information Systems (GIS) that ArcMap. The system is made has successfully determine flood-prone areas with varying levels of vulnerability that level is very vulnerable, vulnerable, somewhat prone, prone and not prone potential. Researchers concluded that the most vulnerable region is a region that has a water catchment land cover are not good, annual rainfall above 2000 mm / year and a flat slope. This study precission 80% gain compared with data from BPBD’s performed with overlay technique.

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Keywords: Prone to flooding, Geographic Information Systems (GIS), Decision Support Systems (DSS), methods Simple Additive Weighting (SAW).

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

DAFTAR ISI

ABSTRAK ... i

KATA PENGANTAR ... iii

UCAPAN TERIMA KASIH ... iv

DAFTAR ISI... vi

DAFTAR TABEL ... ix

DAFTAR GAMBAR ... x

BAB I PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Rumusan Masalah ... 4

1.3 Tujuan Penelitian ... 4

1.4 Batasan Masalah ... 5

1.5 Manfaat Penelitian ... 6

1.6 Sistematika Penulisan ... 7

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 8

2.1 Kabupaten Bandung ... 8

2.2 Sistem Pendukung Keputusan... 9

2.2.1. Definisi Sistem Pendukung Keputusan ... 9

2.2.2. Ciri-ciri Sistem Pendukung Keputusan ... 10

2.2.3. Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan ... 10

2.2.4. Multiple Attribute Decision Making (MADM)...11

2.2.5.Simple Additive Weighting (SAW) ... 12

2.3 Sistem Informasi Geografis ... 14

2.3.1. Konsep Dasar Sistem ... 14

2.3.2. Konsep Dasar Sistem Informasi ... 14

2.3.3. Sistem Informasi Geografis ... 15

2.3.4. Komponen Sistem Informasi Geografis ... 15

2.3.5. Model Data Spasial Sistem Informasi Geografis ... 16

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

2.3.7. SIG Berbasis Web atau Webgis ... 18

2.4 Alov Map ... 19

2.4.1. Definisi Alov Map ... 19

2.4.2. XML dan HTML ... 20

2.5 Bencana Banjir ... 20

2.5.1. Definisi Bencana Banjir ... 20

2.5.2. Definisi Rawan Banjir ... 21

2.5.3. Penyebab Banjir ... 21

2.5.4. Jenis-jenis Banjir ... 22

2.6 Parameter Yang Digunakan ... 23

2.6.1. Penggunaan Lahan ... 23

2.6.2. Curah Hujan ... 25

2.6.3. Kemiringan Lereng ... 26

2.7 ArcGIS ... 26

2.8 Metode Sampling Acak Stratifikasi ... 27

2.9 Model Prototyping ... 28

2.9.1. Definisi Prototyping ... 28

2.9.2. Tahapan-Tahapan Prototyping ... 28

2.10 Konsep Dasar Framework ... 29

2.10.1. Definisi Framework Code Igniter ... 30

2.11 Penelitian di Bidang Yang Sama ... 31

2.11.1. Analisa Spasial Penyebab Daerah Rawan Bencana Banjir Studi Kasus DKI Jakarta...31

2.11.2. Pemetaan Lokasi Rawan dan Resiko Banjir di Kota Surakarta Tahun 2007 Bencana ... 31

BAB III METODOLOGI PENELITIAN ... 33

3.1 Metode Penelitian ... 33

3.1.1. Metode Prototyping ... 33

3.2 Desain Penelitian ... 35

3.3 Lokasi Penelitian ... 40

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

3.4.1. Jenis Data ... 41

3.5 Instrumen Pengumpulan Data ... 41

3.5.1. Studi Literatur ... 41

3.5.2. Metode Pengumpulan Data ... 41

3.5.3. Proses Pengumpulan Data ... 42

3.5.4. Metode Sampling Acak Stratifikasi ... 42

3.5.5. Metode Simple Additive Weighting (SAW) ... 43

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN ... 45

4.1 Analisis Permasalahan ... 45

4.2 Proses Pengumpulan Data ... 46

4.2.1. Studi Literatur ... 46

4.2.2. Wawancara ... 47

4.2.3. Parameter Penentuan Rawan Banjir ... 49

4.2.4. Metode Sampling Acak Stratifikasi ... 52

4.2.5. Analisis Kriteria dan Pembobotan Metode Simple Additive Weighting (SAW)...53

4.3 Analisis Perhitungan Manual Metode Simple Additive Weighting (SAW)…...55

4.3.1. Menentukan Nilai Klasifikasi Rawan Banjir ... 66

4.4 Hasil Analisis ... 68

4.4.1. Uji Validitas ... 70

4.5 Pengembangan Perangkat Lunak ... 72

4.5.1. Deskripsi Umum Perangkat Lunak ... 72

4.5.2. Analisis Spasial ... 73

4.5.3. Analisis Pengguna ... 76

4.5.4. Model Prototype ... 77

4.5.5. Implementasi Perangkat Lunak ... 78

4.5.6. Implementasi Basis Data ... 89

4.5.7. Implementasi Antarmuka ... 92

4.6 Pengujian ... 102

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

4.6.2. Pelaksanaan Pengujian ... 103

4.7 Hasil Pengujian ... 107

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ... 111

5.1 Kesimpulan ... 111

5.2 Saran ... 113

DAFTAR PUSTAKA ... xii

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

DAFTAR TABEL

Tabel 4.1 Pemberian Skor Parameter Rawan Banjir ... 49

Tabel 4.2 Pemberian Skor Pada Kriteria Penggunaan Lahan ... 50

Tabel 4.3 Pemberian Skor dan Bobot Pada Parameter Curah Hujan ... 51

Tabel 4.4 Pemberian Skor dan Bobot Pada Parameter Kemiringan Lereng ... 51

Tabel 4.5 Rating Kecocokan dari setiap Alternatif ... 56

Tabel4.6 Pemberian Nilai dan Klasifikasi Tingkat Rawan Banjir ... 66

Tabel 4.7 Rata-Rata Rawan Banjir Berdasarkan Rangking dari Hasil Perolehan Perhitungan Manual ... 67

Tabel 4.8 Jumlah Desa Berdasarkan Tingkat Rawan Banjir di Wilayah Kabupaten Bandung ... 69

Tabel 4.9 Perbandingan Perhitungan Hasil Manual dengan Hasil Program ... 71

Tabel 4.10 Rencana Pengujian ... 102

Tabel 4.11 Pelaksanaan Pengujian (Black Box) ... 103

Tabel 4.12 Hasil Perhitungan Program ... 108

Tabel 4.13 Jumlah Desa Berdasarkan Tingkat Rawan Banjir di Wilayah Kabupaten Bandung... 109

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Komponen Utama GIS ... 16

Gambar 3.1 Model Pengembangan Perangkat Lunak ... 34

Gambar 3.2 Desain Penelitian ... 36

Gambar 4.1 Grafik Persentase Rawan Banjir di Wilayah Kabupaten Bandung...69

Gambar 4.2 Antarmuka Halaman Utama... 79

Gambar 4.3 Antarmuka Halaman Profil ... 79

Gambar 4.4 Antarmuka Halaman Menu Peta Kabupaten Bandung ... 80

Gambar 4.5 Antarmuka Halaman Menu Peta Pilih Kecamatan ... 80

Gambar 4.6 Antarmuka Halaman Menu Grafik Kecamatan ... 81

Gambar 4.7 Antarmuka Halaman Menu Grafik Kabupaten ... 81

Gambar 4.8 Antarmuka Halaman Login Admin... 82

Gambar 4.9 Antarmuka Halaman Utama Admin ... 82

Gambar 4.10 Antarmuka Halaman Menu Data Kecamatan ... 83

Gambar 4.11 Antarmuka Halaman Tambah Data Kecamatan ... 83

Gambar 4.12 Antarmuka Halaman Edit Data Kecamatan ... 84

Gambar 4.13 Antarmuka Halaman Menu Admin Data Desa ... 84

Gambar 4.14 Antarmuka Halaman Tambah Data Desa ... 85

Gambar 4.15 Antarmuka Halaman Edit Data Desa ... 85

Gambar 4.16 Antarmuka Halaman Menu Admin Data Skor ... 86

Gambar 4.17 Antarmuka Halaman Tambah Data Skor ... 86

Gambar 4.18 Antarmuka Halaman Edit Data Skor ... 87

Gambar 4.19 Antarmuka Halaman Menu Admin Data Bobot ... 87

Gambar 4.20 Antarmuka Halaman Edit Data Bobot ... 88

Gambar 4.21 Antarmuka Halaman Menu Admin Data Normalisasi ... 88

Gambar 4.22 Antarmuka Halaman Menu Admin Data Rangking ... 89

Gambar 4.23 Entity Relationship Diagram (ERD) ... 90

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Gambar 4.25 Antarmuka Login Admin ... 92

Gambar 4.26 Antarmuka Menu Admin ... 92

Gambar 4.27 Antarmuka Menu Data Kecamatan ... 92

Gambar 4.28 Antarmuka Tambah Data Kecamatan ... 93

Gambar 4.29 Antarmuka Ubah Data Kecamatan ... 93

Gambar 4.30 Antarmuka Menu Data Desa ... 93

Gambar 4.31 Antarmuka Tambah Data Desa ... 94

Gambar 4.32 Antarmuka Ubah Data Desa ... 94

Gambar 4.33 Antarmuka Menu Data Skor ... 95

Gambar 4.34 Antarmuka Tambah Data Skor ... 95

Gambar 4.35 Antarmuka Ubah Data Skor ... 96

Gambar 4.36 Antarmuka Menu Data Bobot ... 96

Gambar 4.37 Antarmuka Menu Ubah Bobot ... 96

Gambar 4.38 Antarmuka Menu Data Normalisasi ... 97

Gambar 4.39 Antarmuka Menu Data Rangking ... 97

Gambar 4.40 Antarmuka Logout ... 98

Gambar 4.41 Antarmuka Profil Perangkat Lunak ... 98

Gambar 4.42 Antarmuka Menu Peta Kabupaten Bandung ... 99

Gambar 4.43 Antarmuka Zoom Peta Kabupaten Bandung ... 99

Gambar 4.44 Antarmuka Peta Kabupaten Bandung beserta Atribut ... 100

Gambar 4.45 Antarmuka Menu Peta Kecamatan ... 100

Gambar 4.46 Antarmuka Data Kecamatan ... 101

Gambar 4.47 Antarmuka Menu Grafik Per Kecamatan ... 101

Gambar 4.48 Antarmuka Menu Grafik Kabupaten Bandung ... 102

Gambar 4.49 Grafik Persentase Rawan Banjir di Wilayah Kabupaten Bandung...110

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang Masalah

Kabupaten Bandung merupakan salah satu Kabupaten di Indonesia yang rawan terhadap bencana banjir lokal atau banjir genangan. Bencana banjir dapat dikatagorikan sebagai proses alamiah atau fenomena alam, yang dipicu oleh beberapa faktor penyebab, yaitu fenomena alam seperti curah hujan, iklim, geomorfologi wilayah dan aktivitas manusia yang tidak terkendali dalam mengeksploitas alam, yang mengakibatkan kondisi alam juga lingkungan menjadi rusak (BPBD, 2014).

Banjir lokal menurut ahli hidrologi merupakan banjir yang terjadi akibat air yang berlebihan ditempat itu dan meluap juga ditempat itu. Pada saat curah hujan tinggi dilokasi setempat dimana kondisi tanah di lokasi itu sulit dalam melakukan penyerapan air (bisa karena padat, bisa juga karena kondisinya lembab, dan bisa juga karena daerah resapan airnya tinggal sedikit) maka kemungkinan terjadinya banjir lokal akan sangat tinggi sekali.

Banyak sekali wilayah rawan banjir yang memiliki kepadatan penduduk yang tinggi, dikarenakan kurang pahamnya masyarakat mengenai wilayah yang rawan banjir dan banyak masyarakat memilih permukiman di suatu wilayah banjir tanpa diketahui sebelumnya bahwa wilayah tersebut adalah wilayah yang rawan bencana banjir.

Kabupaten Bandung tidak terlepas dari ancaman banjir yang sewaktu-waktu dapat meyerang wilayah Kabupaten Bandung, yang mengakibatkan banyak kecamatan di Kabupaten Bandung terendam air ketika musim

2

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

hujan tiba. Banyak kerugian yang dialami oleh masyarakat Kabupaten Bandung akibat bencana banjir, seperti kerugian dalam bentuk fisik dan wabah penyakit yang ditimbulkan dan dapat memakan korban jiwa. Kerugian-kerugian yang didapatkan sebagai sebuah akibat dari bencana banjir bisa saja disebabkan oleh kurang tanggapnya masyarakat dalam menghadapi bencana yang datang sehingga banyak masyarakat yang tidak tahu wilayah banjir di Kabupaten Bandung. Oleh karena itu, terkait bencana perlu adanya suatu perencanaan dan pencegahan sebelumnya dalam upaya meminimalisir dan mencegah kerugian yang dapat terjadi.

Ketidaktahuan masyarakat akan wilayah rawan banjir ini diakibatkan karena tidak adanya media yang dapat memberikan informasi terkait wilayah rawan banjir hingga saat ini. Informasi wilayah rawan banjir belum dapat diakses oleh masyarakat yang membutuhkan informasi banjir, hal ini yang menjadikan suatu pemikiran baru dalam keinginan untuk mereduksi kerugian akibat banjir. Salah satu kelemahannya adalah belum tersedianya suatu sistem yang dapat memberi suatu pendukung keputusan bahwa suatu wilayah adalah wilayah yang rawan terhadap bencana banjir.

Perkembangan teknologi yang semakin berkembang dapat digunakan sebagai alat bantu masyarakat di wilayah Kabupaten Bandung maupun pendatang untuk mengetahui wilayah yang rawan banjir. Pemanfaatan perkembangan teknologi dan informasi merupakan pilihan tepat untuk memberikan informasi yang tepat dan akurat.

Berdasarkan beberapa permasalahan diatas, salah satu pilihan yang dapat diaplikasikan dengan pemanfaatan sistem informasi berbasis komputer, salah satunya adalah sistem pendukung keputusan berbasis

webgis. Dengan adanya sistem pendukung keputusan penentuan wilayah

3

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

mempermudah masyarakat dalam mengambil suatu keputusan wilayah yang tepat untuk dijadikan tempat tinggal yang bebas dari rawan banjir, memberikan informasi spasial terkait wilayah rawan banjir yang divisualisasikan dalam bentuk peta, sehingga masyarakat dapat melihat dan mengetahui informasi banjir suatu wilayah secara mudah dan cepat karena diakses melalui jaringan internet. Karena saat ini perkembangan internet sudah sangat berkembang dan banyak digunakan oleh masyarakat. Penentuan wilayah rawan banjir telah dilakukan dengan berbagai macam cara, salah satunya dengan teknik overlay peta. Metode tersebut memiliki performa yang cukup baik untuk penentuan wilayah rawan banjir beserta tingkatannya, hal ini dapat dilihat dari hasil wilayah dan tingkat rawan banjir yang dihasilkan dalam beberapa penelitian terdahulu.

Penelitian dengan judul Pemetaan Lokasi Rawan dan Resiko Bencana Banjir di Surakarta Tahun 2007 (Agustinus Prasetyo, Budi. 2009) membuat pemetaan rawan banjir dengan menggunakan teknologi Sistem Informasi Geografis. Penentuan rawan banjir dilakukan dengan melakukan skoring dan overlay dari setiap parameter. Dari hasil analisis penyebab banjir disebabkan oleh drainase, kemiringan lereng dan penggunaan lahan. Untuk mempermudah dalam pembuatan peta persebaran rawan banjir menggunakan perangkat lunak ArcView versi 3.3.

Penelitian banjir yang telah dilakukan dengan menggunakan teknik

overlay dapat menentukan wilayah rawan banjir, namun hasil yang

didapatkan kurang efektif karena ketidakmampuan dalam kuantifikasi. Teknik overlay dan penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW) sama-sama dapat digunakan untuk menentukan wilayah rawan banjir, namun terdapat perberbedaan, yaitu dalam implementasinya dan hasilnya, jika menggunakan teknik overlay tidak terdapat kajian ilmiah didalam

4

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

pengimplementasiannya dan hasilnya tidak dapat dimanipulasi, hanya bisa dilihat saja.

Berdasarkan hal tersebut, maka penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang sangat mampu dalam kuantifikasi, karena merupakan penjumlahan pembobotan yang paling efektif dalam menyelesaikan masalah multi kriteria dan didasarkan pada nilai kriteria dan bobot preferensi yang sudah ditentukan. Selain itu, Simple Additive Weighting (SAW) juga dapat menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada karena adanya proses perangkingan setelah menentukan nilai bobot untuk setiap parameter yang digunakan.

1.2Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang di atas, maka rumusan masalah dalam penyusunan skripsi ini adalah bagaimana membangun sistem pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir yang mampu membantu orang untuk menentukan, melihat, mengetahui wilayah rawan banjir di wilayah Kabupaten Bandung.

1. Bagaimana penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menentukan rawan banjir di suatu wilayah?

2. Apa saja yang dibutuhkan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam menentukan wilayah rawan banjir?

3. Bagaimana membangun sistem pendukung keputusan rawan banjir berbasis webgis untuk menentukan wilayah rawan banjir ?

5

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun sistem pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple

Additive Weighting (SAW) berbasis webgis yang diimplementasikan

untuk memberikan informasi rawan banjir kepada masyarakat di wilayah Kabupaten Bandung yang diharapkan dapat membantu masyarakat untuk mengetahui wilayah rawan banjir.

1. Untuk mengetahui langkah-langkah penerapan metode Simple Additive

Weighting (SAW) untuk menentukan rawan banjir di suatu wilayah.

2. Untuk mengetahui parameter-parameter yang dapat menjadi pendukung dalam menentukan wilayah rawan banjir.

3. Untuk mengetahui bagaimana membangun sistem pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir berbasis webgis.

1.4Batasan Masalah

Pembahasan tidak meluas dan untuk memfokuskan sasaran penelitian diperlukan adanya batasan masalah dalam penelitian ini. Adapun batasan masalah dalam penelitian ini adalah:

1. Lokasi penelitian yang dilakukan bertempat di Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kabupaten Bandung.

2. Daerah penelitian yang dilakukan di 80 desa dari 9 kecamatan Kabupaten Bandung, yaitu Kecamatan Rancaekek, Kecamatan Majalaya, Kecamatan Solokanjeruk, Kecamatan Dayeuhkolot, Kecamatan Pameungpeuk, Kecamatan Banjaran, Kecamatan Baleendah, Kecamatan Bojongsoang dan Kecamatan Ibun.

3. Data yang digunakan pada penilitian ini adalah data tahun 2011-2013, karena periode pengamatan setiap parameternya dilakukan 5 tahun sekali.

6

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

4. Pengambilan data difokuskan pada data potensial yang menonjol saja dengan berdasarkan data yang berada di Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kabupaten Bandung, data yang ditangani dalam sistem ini adalah :

- Data spasial meliputi : data penggunaan lahan di (BAPPEDA), data curah hujan( (BPBD) data kemiringan lereng (BPBD) dan batas administrasi Kabupaten Bandung di (BAPPEDA).

- Data non-spasial meliputi : data kejadian banjir, data hasil wawancara dengan narasumber dan data profil Kabupaten Bandung.

5. Sistem tidak dapat menampilkan peta selain dari 80 sampel data yang telah ditentukan.

6. Penelitian ini hanya meneliti jenis banjir lokal atau banjir genangan.

1.5Manfaat Penelitian

Manfaat dari penelitian ini yang diharapkan dapat memberikan manfaat baik secara langsung maupun secara tidak langsung bagi pihak yang berkepentingan, sebagai berikut:

1. Bagi Peneliti

a. Menambah wawasan dan pengetahuan secara mendalam mengenai bagaimana proses dalam menentukan wilayah rawan banjir.

b. Menambah wawasan ilmu pengetahuan tentang cara perancangan dan pembuatan sistem pendukung keputusan wilayah rawan banjir berbasis webgis.

2. Bagi BPBD

a. Sebagai alat bantu dalam proses pencarian wilayah rawan banjir b. Sebagai alat bantu untuk memberikan alternatif pemikiran dalam

7

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

3. Bagi Universitas

a. Dapat menjadi sumbangan karya ilmiah disiplin ilmu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dan Sistem Informasi Geografis (SIG).

b. Dapat dijadikan sebagai bahan acuan bagi peneliti lain yang berniat mengkaji permasalahan atau topik yang sama.

4. Bagi masyarakat

a. Dapat membantu dalam mendapatkan informasi wilayah yang rawan banjir di Kabupaten Bandung.

b. Dapat dijadikan suatu pendukung dalam mengambil suatu keputusan untuk memilih tempat tinggal di sekitar Kabupaten Bandung.

1.6 Sistematika Penulisan

Rancangan penulisan untuk penelitian ini sebagai berikut: 1. Bab I Pendahuluan

Pada bab ini membahas tentang latar belakang masalah, rumusan masalah, tujuan penulisan, batasan masalah dan sistematika penulisan.

2. Bab II Tinjauan Pustaka

Pada bab ini membahas tentang teori yang berkaitan dengan Sistem Informasi Geografis (SIG), Alov Map, Sistem Pendukung Keputusan (SPK), metode Simple Additive Weighting (SAW), banjir lokal dan penjelasan pustaka yang dibutuhkan dan berkaitan dengan penelitian ini.

3. Bab III Metodologi Penelitian

Pada bab ini menjelaskan deskripsi umum tentang metodologi yang digunakan dan rancangan sistem yang dikaji dalam penelitian ini.

8

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

4. Bab IV Hasil dan Pembahasan

Pada bab ini menjelaskan deskripsi umum tentang analisis metode yang digunakan pada masalah-masalah yang berkaitan dengan penentuan wilayah rawan banjir lokal dan disajikan dalam implementasi.

5. Bab V Penutup

Berisi tentang kesimpulan dari hasil kajian penelitian ini secara ringkas dan memberikan saran-saran untuk perbaikan dari penelitian ini.

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Metode Penelitian

Metode penelitian pada dasarnya merupakan cara ilmiah untuk mendapatkan informasi dengan tujuan dan kegunaan tertentu. Metode penelitian merupakan cara yang digunakan oleh peneliti dalam mengumpulkan data penelitiannya. Cara ilmiah berarti kegiatan penelitian ini didasarkan pada ciri-ciri keilmuan yaitu rasional, empiris, dan sistematis. Metode bisa berarti jalan atau cara yang harus di lalui untuk mencapai tujuan tertentu.

Dalam penelitian ini metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Metode Prototyping. Sebelum memasuki tahapan utama pada Metode Prototyping, pada tahap awal peneliti melakukan identifikasi kebutuhan agar data yang diperoleh sesuai dengan kebutuhan penelitian. Berdasarkan karakteristik data yang diperoleh peneliti merancang desain sistem, desain basis data dan desain antarmuka untuk kepentingan tahapan penelitian berikutnya. Hasil perancangan tersebut selanjutnya dijadikan acuan dalam pengembangan sistem agar berdaya guna dan berhasil guna. 3.1.1 Metode Prototyping

Prototyping merupakan metode pengembangan sistem yang banyak digunakan. Dengan metode ini pengembang dan pelanggan dapat saling berinteraksi selama proses pembuatan sistem. Metode prototype sistem melibatkan user secara langsung dengan analisis dan perancangan, sangat efektif untuk pengoreksian sistem.

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Dalam membangun sebuah sistem diperlukan suatu metodologi pengembangan sistem. Menurut Pressman (2005: 83), salah satu metode pengembangan sistem adalah dengan menggunakan Metode Prorotyping.

34

Model ini biasanya digunakan jika pengguna hanya memberikan tujuan pengembangan sistem secara umum, tidak mendefinisikan input, proses dan output secara rinci. Metode ini menggunakan pendekatan khusus untuk membuat suatu sistem dengan cepat dan bertahap sehingga segera dapat dievaluasi oleh pengguna. Secara garis besar Metode Prorotyping merupakan suatu rangkaian proses standar yang digunakan oleh pengembang sistem, melaksanakan seluruh langkah yang diperlukan untuk menganalisa, merancang, hingga sampai pada implementasi

Gambar 3.1 Diagram Alur Metode Prorotyping (Pressman, 2005)

Metode ini dimulai dengan komunikasi antara pengembang dengan pengguna untuk mendiskusikan tujuan secara keseluruhan dari pengembangan sistem dan mengidentifikasi kebutuhan-kebutuhan yang harus ada pada sistem. Kemudian pengembang membuat rancangan sistem secara cepat dan tepat dengan fokus pada aspek-aspek yang terlibat, yang selanjutnya rancangan tersebut dibangun menjadi prototype. Prototype selanjutnya diperlihatkan kepada pengguna untuk dievaluasi, lalu hasil

Listen to customer

Customer test drives

mock-up

Build/revise mock-up

35

evaluasi tersebut digunakan sebagai perbaikan untu proses pengembangan tahap selanjutnya. Proses ini terus berulang sampai pengembangan sistem mencapai tahap akhir.

3.2 Desain Penelitian

Gambar 3.2 menggambarkan desain penelitian penerapan metode

Simple Additive Weighting (SAW) untuk menentukan wilayah rawan

36

Gambar 3.2 Desain Penelitian STUDI LITERATUR

- mempelajari SIG - mempelajari SPK - mempelajarai metode SAW

- mempelajari Alov Map - mempelajari metode sampling

- mempelajari rawan banjir IDENTIFIKASI MASALAH

studi awal kasus pembuatan sistem penentuan wilayah

rawan banjir berbasis webgis

IDENTIFIKASI SISTEM analisis kebutuhan sistem

PENGUMPULAN DATA - wawancara - observasi METODE SAMPLING ACAK STRATIFIKASI ANALISIS DATA menggunakan metode Simple Additive Weighting

(SAW)

Pemberian skor berdasarkan kecocokan

dari parameter pada setiap desa

Normalisasi matriks untuk perbandingan dengan semua rating alternatif

yang ada menggunakan persamaan

benefit

ANALISIS SISTEM pembuatan SPK wilayah rawan banjir menggunakan

metode SAW berbasis webgis menggunakan alov map

DESAIN SISTEM PEMBUATAN PROGRAM PENGUJIAN SISTEM HASIL KEPUTUSAN DATA PENELITIAN

- data spasial - data non spasial

Perangkingan desa pilihan dengan menghitung nilai

preferensi yang dikalikan bobot masing-masing parameter untuk setiap

desa PENGUJIAN SAMPEL ANALISIS KLASIFIKASI RAWAN BANJIR HASIL ANALISIS KESIMPULAN MULAI Model Prototype Tahap Pendahuluan

Tahap Pengolahan Data

Tahap Penyimpulan Tahap Implementasi analisis metode SAW Tahap Analisis Menentukan parameter-parameter yang

akan dijadikan acuan dalam pengambil

keputusan

37

Penjelasan Desain Penelitian : 1. Identifikasi Masalah

Melakukan identifikasi pada suatu masalah merupakan tahap awal pada proses penelitian. Tahap ini dilakukan agar peneliti benar-benar dapat menemukan masalah ilmiah. Tahap ini dibangun berdasarkan rumusan masalah yang didasari atas latar belakang masalah.

2. Identifikasi Sistem

Pada tahap ini dilakukan identifikasi terhadap sistem baik kebutuhan data, perangkat keras, maupun perangkat lunak.

3. Studi Literatur

Dilakukan dengan mempelajari dan memahami teori-teori yang digunakan, yaitu diantaranya mencari faktor-faktor yang menjadi syarat Sistem Pendukung Keputusan, Metode Simple Additive

Weighting (SAW), teori rawan banjir, Metode Sampling Acak

Stratifikasi, Sistem Informasi Geografis, memahami proses analisis spasial menggunakan ArcMap dan mempelajari cara mempublikasikan peta di web. Data-data tersebut dicari dengan cara mengumpulkan literatur, jurnal nasional dan internasional, browsing

internet dan bacaan-bacaan yang ada kaitannya dengan topik baik

berupa textbook atau paper. 4. Pengumpulan Data

Tahap ini merupakan cara mengumpulkan data yang dilakukan dengan 2 cara, yaitu observasi dan wawancara kepada pihak di Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) terkait rawan bencana banjir di Kabupaten Bandung.

5. Metode Sampling Acak Stratifikasi

Setelah data diperoleh, selanjutnya data yang akan digunakan sebagai sampel, ditentukan dengan menggunakan metode sampling acak stratifikasi.

38

Dalam penelitian ini data yang dibutuhkan dibagi menjadi dua, yaitu data primer dan data sekunder :

- Data primer berupa peta rawan banjir dan batas administrasi kabupaten Bandung dengan format file *.shp dan *.dbf

- Data sekunder berupa peta jaringan jalan, peta jaringan sungai, data penggunaan lahan, data curah hujan, data kemiringan lereng dengan format file *.shp dan *.dbf yang dikumpulkan dari beberapa sumber.

7. Analisis Data

Setelah tahap pengumpulan data, selanjutnya melakukan analisis data spasial yang dikembangkan berdasarkan studi literatur yang dipahami dan dipelajari adalah cara menentukan rawan banjir di wilayah Kabupaten Bandung dari parameter-parameter yang sudah ditentukan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Analisis ini dilakukan secara kuantitatif yaitu metode penelitian yang bersifat deskriptif dan lebih banyak menggunakan analisis. Penelitian kuantitatif bertujuan mencari hubungan yang menjelaskan sebab-sebab dalam fakta-fakta sosial yang terukur, menunjukkan hubungan variabel serta menganalisa. Penelitian ini dilakukan dengan mengumpulkan data dan hasil analisis untuk mendapatkan informasi yang harus disimpulkan.

8. Implementasi Analisis Metode SAW

Dalam tahap ini dilakukan dengan menggunakan metode SAW, yang pada prinsipnya melakukan perhitungan dengan mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. 9. Hasil Analisis

Setelah tahap analisis data dengan menggunakan metode Simple

Additive Weighting (SAW) dihasilkan suatu hasil analisis yang

merupakan hasil dari suatu proses penelitian yang dilakukan. 10.Analisis Sistem

39

Langkah selanjutnya yaitu implementasi kedalam sistem. Tahap analisis adalah tahap pengumpulan informasi yang berkaitan dengan pembangunan perangkat lunak, baik kebutuhan data, perangkat keras maupun sistem. Pembuatan sistem ini menggunakan aplikasi Webgis portabel berbasis java yang digunakan untuk publikasi data vektor dan raster di internet juga untuk menampilkan interaktif pada web

browser yang disebut Alov Map. sistem yang digunakan dalam

pengembangan sistem ini menggunakan tahapan-tahapan yang terdapat pada metode prototype.

11.Desain Sistem

Setelah tahap analisis selesai dilakukan, selanjutnya adalah tahap desain sistem. Tahap ini merancang model dan alur pembangunan sistem penentuan wilayah rawan banjir sesuai dengan analisis yang telah dilakukan.

12.Pembuatan Program

Setelah desain dirancang, tahap selanjutnya adalah proses pembuatan program. Tahap ini merupakan tahap utama karena pada tahap inilah proses pembangunan sistem yang dapat menyelesaikan masalah dan mengolah data-data yang telah terkumpul. Pada tahap ini pula proses hasil desain yang telah dibuat diimplementasikan.

13.Pengujian Sistem

Setelah sistem berhasil dibuat selanjutnya adalah pengujian sistem rawan banjir. Pengujian ini dilakukan dengan menguji metode Simple

Additive Weighting (SAW) pada penentuan wilayah rawan banjir dan

visualisasi dalam bentuk peta di web menggunakan alov Map. 14.Hasil Keputusan

Tahap ini adalah hasil keputusan berdasarkan dari implikasi hasil penelitian yang ditampilkan dalam bentuk peta, tabel dan grafik 15.Kesimpulan

Kesimpulan merupakan tahap akhir dari uraian proses penelitian dengan menyimpulkan permasalahan yang ada.

40

3.3 Lokasi Penelitian

Berdasarkan rancangan desain penelitian yang dibuat penelitian ini membutuhkan lokasi penelitian yang spesifik sebab jenis penelitian ini lebih menekankan pada penyelesaian studi kasus secara rinci. Penelitian ini dilaksanakan di Kantor Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Provinsi Jawa Barat jalan Soekarno Hatta No.629 Bandung, Kantor Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kabupaten Bandung dan Kantor Badan Perencanaan dan Pembangunan Daerah (BAPPEDA) jalan raya Soreang No 141 Bandung Jawa Barat.

3.4Kebutuhan Perangkat

Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini antara lain : a) Kebutuhan Perangkat Keras (Hardware )

Perangkat keras pendukung yang digunakan dalam penelitian ini adalah:

 Laptop dengan Processor Intel core i5

 Mouse dan keyboard

 memory RAM 1.5 GB

 flashdisk 8 GB dan flashdisk 32 GB

 Harddisk eksternal 500 GB

b) Kebutuhan Perangkat Lunak (Software)

Perangkat lunak yang dibutuhkan adalah sebagai berikut:  Sistem Operasi Windows 7

 Microsoft Office Word 2013

 ArcGis untuk pembuatan serta perbaikan data spasial

 Notepad ++

 ALOV Map yang digunakan sebagai software yang dapat

41

 JRE (Java Runtime Environment) sebagai framework untuk

menjalankan applet, web browser (Mozilla Firefox, internet explorer)

 web server XAMPP 1.7.4

 Mozilla Firefox sebagai web browser

 Power Designer v5.3

3.4.1 Jenis Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini antara lain :

 Data Primer : Data primer yang digunakan adalah data spasial hasil

tracking GPS dan hasil digitasi yaitu peta batas administrasi dengan

format file *.shp dan *.dbf.

 Data Sekunder : Data sekunder yang digunakan adalah data penggunaan lahan, data curah hujan dan data kemiringan lereng yang mempunyai format file *.shp dan *.dbf.

3.5Instrumen Pengumpulan Data 3.5.1 Studi Literatur

Studi literatur bertujuan untuk mempelajari teori-teori yang berhubungan dengan penentuan wilayah rawan banjir dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di suatu wilyah berbasis webgis, mempelajari penggunaan metode SAW untuk penentuan wilayah rawan banjir, Sistem Informasi Geografis, cara menampilkan peta di webgis dan Sistem Pendukung Keputusan dengan melakukan suatu pemahaman dari masalah yang akan dikemukakan dan solusi-solusi yang ada, selanjutnya mencari solusi alternatif yang dapat meningkatkan kualitas kerja sistem. Bahan-bahan studi literatur diperoleh dari buku-buku baik lokal maupun terjemahan buku internasional, artikel-artikel, jurnal, dan ebook dari internet.

3.5.2 Metode Pengumpulan Data

Dalam penelitian ini sebagian data berasal dari data sekunder yang dikumpulkan dari berbagai sumber. Sistem Informasi Geografis (SIG) dapat digunakan untuk menentukan wilayah rawan banjir sebagai alat

42

untuk mengolah data melalui pemodelan spasial dan analisis dengan pengharkatan berbagai parameter penentu yang meliputi data spasial dan non-spasial.

a. Observasi

Dengan melakukan observasi ke lokasi penelitian secara langsung dan melakukan pengumpulan data dengan mengadakan penelitian langsung terhadap permasalahan yang diambil. Observasi ini dilakukan untuk mendapatkan informasi dan data-data mengenai data sebaran banjir, berupa dokumentasi wilayah yang banjir.

b. Wawancara

Dengan melakukan pengumpulan data dengan mengadakan tanya jawab kepada masyarakat sekitar dan Kepala Pencegahan Bencana di Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kabupaten Bandung secara langsung yang berkaitan dengan topik yang akan dilakukan penelitian. Proses ini perlu dilakukan secara langsung, untuk mendapatkan data yang benar-benar objektif dan dapat dipertanggung jawabkan.

3.5.3 Proses Pengumpulan Data

Penulis melakukan penelitian dengan melakukan observasi di Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Provinsi, Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kabupaten Bandung dan Badan Perencanaan dan Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Kabupaten Bandung untuk mendapatkan gambaran, penjelasan mengenai sistem yang berjalan dan juga mengumpulkan data primer dan sekunder yang dibutuhkan. 3.5.4 Metode Sampling Acak Stratifikasi

Dalam sebuah penelitian, metode sampling yang digunakan dalam proses pengumpulan data merupakan salah satu instrumen yang cukup penting. Pemilihan sampel dalam sebuah penelitian terdapat dua hal yang menjadi pertimbangan peneliti dalam menentukan sampel yang digunakan, yaitu ketelitian (precision) dan keyakinan (confidence).

43

Metode sampling acak stratifikasi dapat digunakan dalam kondisi populasi besar dengan karakter yang berbeda. Dalam metode ini sampel diambil dari populasi, kita melakukan stratifikasi populasi terlebih dahulu berdasarkan karakteristik tertentu (Eriyanto, 2007 dalam buku Teknik Sampling Analisis).

3.5.5 Metode Simple Additive Weighting (SAW)

Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.

Metode ini merupakan metode yang paling dikenal dan paling banyak digunakan orang dalam menghadapi situasi MADM (multiple attribute

decision making). Metode ini mengharuskan pembuat keputusan

menentukan bobot bagi setiap atribut. Skor total untuk sebuah alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian antara

rating (yang dapat dibandingkan lintas atribut) dan bobot tiap atribut. Rating tiap atribut haruslah bebas dimensi yang artinya telah melewati

proses normalisasi sebelumnya.

Langkah-langkah penelitian dalam metode SAW adalah :

1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.

2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria. 3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci), kemudian

melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.

Penentuan normalisasi matriks berdasarkan skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada pada matriks tersebut.

44

Menggunakan rumus :

Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)

Jika j adalah atribut biaya (cost) Dimana :

rij = nilai rating kinerja ternormalisasi

xij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria

Benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik

Cost = jika nilai terkecil adalah terbaik dimana rij adalah rating

kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,....,n. 4. Hasil akhir diperoleh dari setiap proses perangkingan yaitu

penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.

Pada langkah ini, merupakan hasil kali dari bobot preferensi (W) dengan setiap kolom matriks ternormalisasi dalam satu baris sesuai dengan solusi alternatif pilihan yang diberikan.

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1Kesimpulan

Setelah dilakukan penelitian mengenai penerapan metode Simple

Additive Weighting (SAW) untuk sistem pendukung keputusan penentuan

rawan bencana banjir di Kabupaten Bandung berbasis webgis, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :

1. Pada penelitian ini berhasil menerapkan metode Simple Additive

Weighting (SAW) pada penentuan wilayah rawan banjir di Kabupaten

Bandung dengan menggunakan parameter penentuan rawan banjir, menentukan skor kecocokan pada masing-masing desa dari setiap parameter, memperhatikan pembobotan untuk setiap parameter penentuan rawan banjir yang telah ditetapkan, mendefinisikan permasalahan parameter rawan banjir ke dalam bentuk matriks normalisasi (masalah ini menggunakan atribut keuntungan), selanjutnya melakukan proses normalisasi mengalikan nilai normalisasi dengan bobot dan akan menghasilkan rangking. Setelah rangking dari 80 desa didapat, selanjutnya adalah proses penentuan nilai klasifikasi rawan banjir dengan menggunakan rumus kelas interval. Proses ini dapat menghasilkan nilai dan klasifikasi rawan banjir yang dibagi menjadi 5 tingkat. Penelitian dengan menggunakan metode SAW mendapatkan presisi 80% dibandingkan dengan hasil teknik overlay BPBD berdasarkan data aktual. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penelitian ini mendapatkan presisi sebesar 80% dan 20% tidak presisi. Rasio 20% dinyatakan tidak presisi dikarenakan jarak permukiman di desa tersebut dekat dengan Daerah

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Aliran Sungai (DAS). Sehingga jika hujan turun maka air di permukaan sungai naik dan meluap membanjiri wilayah sekitar.

112

2. Parameter yang dibutuhkan dalam menentukan rawan banjir di suatu wilayah Kabupaten Bandung adalah penggunaan lahan, curah hujan dan kemiringan lereng. Karena banyak sekali lahan di Kabupaten Bandung yang lahan resapan airnya sudah tidak baik, lahannya berubah menjadi bangunan dan betonisasi pada jalan-jalan setempat, sehingga saat curah hujan diatas normal dapat mengakibatkan kondisi tanah sulit dalam melakukan penyerapan air, bisa karena padat, bisa juga karena kondisinya lembab dan bisa juga karena lahan resapan airnya tinggal sedikit, maka kemungkinan terjadinya banjir genangan di wilayah itu akan tinggi sekali serta bentuk lereng yang datar berpengaruh terhadap aliran air di permukaan, karena pada daerah yang datar permukaannya air akan semakin lambat mengalirnya, sehingga dapat mengakibatkan terjadinya penggenangan air.

3. Penelitian ini telah berhasil membuat sistem pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir berbasis webgis dengan memanfaatkan teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG) dan sistem ini dibangun menggunakan Alov Map verso 0,57, yang merupakan aplikasi WebGis portabel berbasis Java yang dapat mempublikasikan data spasial dan data atributnya serta mampu bekerja dengan multilayer. Masukan data pada SPK penentuan wilayah rawan banjir di Kabupaten Bandung berupa data spasial dan data atribut berbentuk vektor. Publikasi peta di alov map dilakukan dengan membuat file

*.xml sebagai tempat memanggil peta-peta *.shp yang akan

dipublikasikan dan file *.html sebagai tempat memanggil file *.xml serta menampilkan alov map. Sistem menyediakan beberapa tools yang diperlukan untuk berinteraksi dengan peta. Sistem ini dapat memberikan hasil keputusan wilayah rawan banjir beserta tingkat rawan banjirnya yang dapat dijadikan sebagai acuan dalam pengambil keputusan dalam memilih tempat tinggal.

113

5.1Saran

Analisa yang dihasilkan masih jauh dari sempurna. Adapun saran yang diberikan untuk penelitian lebih lanjut agar hasil ini menjadi lebih baik adalah sebagai berikut:

1. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat ditambah dengan membuat rute evakuasi banjir ke titik aman banjir.

2. Perangkat lunak selanjutnya diharapkan dapat melakukan penambahan peta kecamatan baru.

3. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat ditambah dengan analisa ketinggian tempat (ketinggian suatu lokasi penelitian dari permukaan laut), agar jika terdapat lokasi penelitian yang terletak di sekitar pegunungan dengan ketinggian tempat diatas normal, bisa mendapatkan hasil wilayah rawan banjir yang sesuai atau benar. Karena lokasi penelitian saya terdiri dari 8 kecamatan, di 8 kecamatan tersebut tidak ada yang daerahnya di pegunungan.... oleh karena itu peneliti tidak menggunakan parameter ketinggian tempat (dpl).

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

DAFTAR PUSTAKA

Prahasta, Eddy. 2009. Sistem Informasi Geografis Konsep-Konsep Dasar (Perspektif Geodesi dan Geomatika). Bandung : Informatika.

Tohari, Hamim. 2014. Analisis Serta Perancangan Informasi Melalui Pendekatan UML. Yogyakarta : Andi

Kusumadewi, Sri. dkk. 2006. Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy

MADM). Yogyakarta : Graha Ilmu.

Sanjaya, Hartanto. 2004. Membangun WebGIS yang Portable dengan ALOV MAP.

Modul Pembelajaran.

Andriyani. Dkk. 2010. Aplikasi Sistem Informasi Geografis (SIG) Kerawanan Bahaya Banjir DAS Bengawan Solo Hulu Berbasis Web. Universitas Muhammadiyah Surakarta. Jurusan Geografi.

Budi Prasetyo, Agustinus. 2009. Pemetaan Lokasi Rawan dan Resiko Bencana Banjir di Kota Surakarta Tahun 2007. Skripsi. Universitas Sebelas Maret, Surakarta.

Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD). 2014. Pedoman Pengendalian Pemanfaatan Ruang di Kawasan Banjir.

Limbong, Tonni. Sistem Pengambilan Keputusan. STMIK Budi Darma : Medan. Sardin. Konsep Populasi dan Sampling, Serta Perhitungan Varians. Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung. Jurusan Pendidikan Luar Sekolah.

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Departemen Pekerjaan Umum. 2007. Pedoman Kriteria Teknis Kawasan Budi Daya. Peraturan Menteri Pekerjaan Umum No.41/PRT/M/2007.

xiii

Badan Penanggulangan Bencana Daerah. 2012. Kabupaten Bandung Dalam Angka.

Hidayat, Rahmat. 2008. Analisa Spasial Penyebaran Daerah Rawan Bencana Banjir

Studi Kasus DKI Jakarta. Skripsi. Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah. Jurusan Sistem Informasi.

Sugiyono., Agani, Nazori. 2012. Model Peta Digital Rawan Sambaran Petir Dengan

Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Studi Kasus Provinsi Lampung. Universitas Budi Luhur. Jurusan Magister Ilmu Komputer. Jurnal TELEMATIKA MKOM Vol 4 No1. ISSN : 2085-725X.

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Aliran Sungai (DAS). Sehingga jika hujan turun maka air di permukaan sungai naik dan meluap membanjiri wilayah sekitar.

112

2. Parameter yang dibutuhkan dalam menentukan rawan banjir di suatu

wilayah Kabupaten Bandung adalah penggunaan lahan, curah hujan dan kemiringan lereng. Karena banyak sekali lahan di Kabupaten Bandung yang lahan resapan airnya sudah tidak baik, lahannya berubah menjadi bangunan dan betonisasi pada jalan-jalan setempat, sehingga saat curah hujan diatas normal dapat mengakibatkan kondisi tanah sulit dalam melakukan penyerapan air, bisa karena padat, bisa juga karena kondisinya lembab dan bisa juga karena lahan resapan airnya tinggal sedikit, maka kemungkinan terjadinya banjir genangan di wilayah itu akan tinggi sekali serta bentuk lereng yang datar berpengaruh terhadap aliran air di permukaan, karena pada daerah yang datar permukaannya air akan semakin lambat mengalirnya, sehingga dapat mengakibatkan terjadinya penggenangan air.

3. Penelitian ini telah berhasil membuat sistem pendukung keputusan

penentuan wilayah rawan banjir berbasis webgis dengan

memanfaatkan teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG) dan sistem ini dibangun menggunakan Alov Map verso 0,57, yang merupakan aplikasi WebGis portabel berbasis Java yang dapat mempublikasikan data spasial dan data atributnya serta mampu bekerja dengan multilayer. Masukan data pada SPK penentuan wilayah rawan banjir di Kabupaten Bandung berupa data spasial dan data atribut berbentuk vektor. Publikasi peta di alov map dilakukan dengan membuat file *.xml sebagai tempat memanggil peta-peta *.shp yang akan dipublikasikan dan file *.html sebagai tempat memanggil file *.xml serta menampilkan alov map. Sistem menyediakan beberapa tools yang diperlukan untuk berinteraksi dengan peta. Sistem ini dapat memberikan hasil keputusan wilayah rawan banjir beserta tingkat rawan banjirnya yang dapat dijadikan sebagai acuan dalam pengambil keputusan dalam memilih tempat tinggal.

113

5.1Saran

Analisa yang dihasilkan masih jauh dari sempurna. Adapun saran yang diberikan untuk penelitian lebih lanjut agar hasil ini menjadi lebih baik adalah sebagai berikut:

1. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat ditambah dengan membuat

rute evakuasi banjir ke titik aman banjir.

2. Perangkat lunak selanjutnya diharapkan dapat melakukan

penambahan peta kecamatan baru.

3. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat ditambah dengan analisa

ketinggian tempat (ketinggian suatu lokasi penelitian dari permukaan laut), agar jika terdapat lokasi penelitian yang terletak di sekitar pegunungan dengan ketinggian tempat diatas normal, bisa mendapatkan hasil wilayah rawan banjir yang sesuai atau benar. Karena lokasi penelitian saya terdiri dari 8 kecamatan, di 8 kecamatan tersebut tidak ada yang daerahnya di pegunungan.... oleh karena itu peneliti tidak menggunakan parameter ketinggian tempat (dpl).

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

DAFTAR PUSTAKA

Prahasta, Eddy. 2009. Sistem Informasi Geografis Konsep-Konsep Dasar (Perspektif Geodesi dan Geomatika). Bandung : Informatika.

Tohari, Hamim. 2014. Analisis Serta Perancangan Informasi Melalui Pendekatan UML. Yogyakarta : Andi

Kusumadewi, Sri. dkk. 2006. Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta : Graha Ilmu.

Sanjaya, Hartanto. 2004. Membangun WebGIS yang Portable dengan ALOV MAP.

Modul Pembelajaran.

Andriyani. Dkk. 2010. Aplikasi Sistem Informasi Geografis (SIG) Kerawanan Bahaya Banjir DAS Bengawan Solo Hulu Berbasis Web. Universitas Muhammadiyah Surakarta. Jurusan Geografi.

Budi Prasetyo, Agustinus. 2009. Pemetaan Lokasi Rawan dan Resiko Bencana Banjir di Kota Surakarta Tahun 2007. Skripsi. Universitas Sebelas Maret, Surakarta.

Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD). 2014. Pedoman Pengendalian Pemanfaatan Ruang di Kawasan Banjir.

Limbong, Tonni. Sistem Pengambilan Keputusan. STMIK Budi Darma : Medan. Sardin. Konsep Populasi dan Sampling, Serta Perhitungan Varians. Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung. Jurusan Pendidikan Luar Sekolah.

Annisa Aulia Fitri, 2014

Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) di kabupaten Bandung berbasis Webgis

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Departemen Pekerjaan Umum. 2007. Pedoman Kriteria Teknis Kawasan Budi Daya. Peraturan Menteri Pekerjaan Umum No.41/PRT/M/2007.

xiii

Badan Penanggulangan Bencana Daerah. 2012. Kabupaten Bandung Dalam Angka.

Hidayat, Rahmat. 2008. Analisa Spasial Penyebaran Daerah Rawan Bencana Banjir

Studi Kasus DKI Jakarta. Skripsi. Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah. Jurusan Sistem Informasi.

Sugiyono., Agani, Nazori. 2012. Model Peta Digital Rawan Sambaran Petir Dengan

Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Studi Kasus Provinsi Lampung. Universitas Budi Luhur. Jurusan Magister Ilmu Komputer. Jurnal TELEMATIKA MKOM Vol 4 No1. ISSN : 2085-725X.