ANALISIS TINGKAT KERAWANAN BANJIR MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK DI DAERAH ALIRAN SUNGAI ONTO, BANTAENG

Banjir adalah sebuah peristiwa dimana daratan yang biasanya kering menjadi tergenang oleh air, khususnya fenomena banjir bandang yang kerap melanda Daerah Aliran Sungai (DAS) Onto di Kabupaten Bantaeng, sehingga penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sebaran spasial genangan banjir periode 2021–2025, menganalisis faktor-faktor penyebab banjir yang paling berpengaruh, serta memetakan tingkat kerawanan banjir untuk mendukung upaya mitigasi kebencanaan. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan mengintegrasikan data geospasial berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG) dan pemodelan statistik Regresi Logistik berdasarkan pembobotan nilai Frekuensi Rasio (FR). Inventarisasi luas genangan banjir diidentifikasi secara temporal dari pengolahan data Citra Sentinel-1 SAR menggunakan formula Normalized Difference Sigma Index (NDSI) terhadap delapan faktor parameter lingkungan yang dianalisis. Hasil penelitian menunjukkan fluktuasi luas genangan banjir tertinggi terjadi pada tahun 2022 mencapai 27,42% dan luasan terkecil pada tahun 2024 sebesar 2,81%. Berdasarkan hasil pemodelan regresi logistik, faktor interaksi utama yang paling signifikan memicu banjir adalah curah hujan, elevasi, dan litologi berdasarkan ketepatan klasifikasi 86,4%. Peta zonasi kerawanan banjir mengklasifikasikan wilayah DAS Onto ke dalam kelas sangat rendah seluas 332,87 Ha (29,25%), rendah seluas 284,51 Ha (25,00%), sedang seluas 235,57 Ha (20,70%), tinggi seluas 193,11 Ha (16,97%), dan kelas sangat tinggi seluas 92,02 Ha (8,09%) yang didominasi pada kawasan hilir DAS. Validasi model menggunakan kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) menghasilkan tingkat akurasi terbaik pada iterasi kedua dengan nilai Area Under Curve (AUC) Success sebesar 0,857 dan AUC Predictive sebesar 0,846, yang menunjukkan performa model sangat baik.