Electronic Theses and Dissertation

Pesisir timur Provinsi Aceh merupakan kawasan yang sangat rentan terhadap bencana banjir, akibat kombinasi dari faktor-faktor lingkungan alami dan kondisi sosial-ekonomi masyarakatnya. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan risiko banjir yang membagi risiko ke dalam tiga komponen utama: hazard (bahaya), exposure (tingkat keterpaparan), dan vulnerability (kerentanan). Setiap komponen dibentuk dari sejumlah parameter tematik yang diolah secara spasial melalui platform Google Earth Engine (GEE) dengan pembobotan yang setara (equal weighting). Komponen hazard mencakup data topografi (SRTM), indeks posisi topografi (TPI), curah hujan (CHIRPS), vegetasi (NDVI), keberadaan badan air (NDWI), tinggi gelombang laut (CMEMS), kenaikan muka air laut (SLR), serta sebaran hutan mangrove. Komponen exposure memanfaatkan data kepadatan penduduk (GHSL), klasifikasi tutupan lahan (WorldCover), serta luasan tambak. Sedangkan vulnerability dihitung berdasarkan indikator Produk Domestik Bruto (PDB) dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Hasil pemodelan menunjukkan bahwa risiko banjir tertinggi terkonsentrasi di beberapa wilayah pesisir. Kota Langsa, terutama Kecamatan Langsa Timur, menjadi kawasan dengan tingkat risiko paling tinggi. Hal serupa juga ditemukan di Kabupaten Aceh Tamiang, khususnya di Kecamatan Banda Mulia dan Seruway. Di Kabupaten Aceh Timur, Kecamatan Peureulak Timur dan Idi Rayeuk juga menunjukkan nilai risiko yang tinggi. Sementara itu, sebagian wilayah di pesisir utara Aceh Timur dan wilayah Langsa Barat cenderung memiliki tingkat risiko sedang hingga rendah. Temuan ini menunjukkan bahwa GEE sangat mendukung pemodelan spasial risiko banjir secara cepat, luas, dan efisien. Peta risiko yang dihasilkan dapat dimanfaatkan sebagai landasan penting dalam perencanaan tata ruang, perlindungan wilayah pesisir, serta strategi mitigasi dan adaptasi berbasis lokasi untuk mengurangi dampak bencana di masa mendatang.

Kata kunci: risiko banjir, cloud computing, hazard, exposure, vulnerability, Google
Earth Engine.

The eastern coastal region of Aceh Province is highly vulnerable to flood disasters due to a combination of natural environmental factors and the socio-economic conditions of its population. This study aims to map flood risk by dividing it into three main components: hazard, exposure, and vulnerability. Each component is constructed from several thematic parameters processed spatially using the Google Earth Engine (GEE) platform with equal weighting. The hazard component includes topographic data (SRTM), topographic position index (TPI), precipitation (CHIRPS), vegetation (NDVI), surface water presence (NDWI), ocean wave height (CMEMS), sea level rise (SLR), and mangrove distribution. The exposure component utilizes data on population density (GHSL), land cover classification (WorldCover), and aquaculture pond extent. The vulnerability component is derived from indicators such as Gross Domestic Product (GDP) and Human Development Index (HDI). The modeling results indicate that the highest flood risk is concentrated in several coastal areas. Langsa City, particularly East Langsa Subdistrict, exhibits the highest risk level. Similar patterns are observed in Aceh Tamiang District, especially in Banda Mulia and Seruway Subdistricts. In East Aceh District, East Peureulak and Idi Rayeuk Subdistricts also show high flood risk values. Meanwhile, parts of the northern coastal areas of East Aceh and West Langsa tend to have medium to low risk levels. These findings demonstrate that GEE is highly effective in supporting rapid, large-scale, and efficient spatial flood risk modeling. The resulting flood risk maps can serve as a crucial foundation for spatial planning, coastal protection, and location-based mitigation and adaptation strategies to reduce future disaster impacts. Keywords: flood risk, cloud computing, hazard, exposure, vulnerability, Google Earth Engine.