Pemetaan Daerah Rawan Tanah Longsor dengan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis  
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pemetaan Daerah Rawan Tanah Longsor dengan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis Studi Kasus : Kabupaten Lahat , Sumatera Selatan Ratu Kintan Karina ( 221709962 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan tanah Ringkasan— Berdasarkan IRBI 2013 dan 2018 Kabupaten Lahat merupakan salah satu kabupaten yang mempunyai risiko bencana tanah longsor yang tinggi. Cukup tingginya kejadian bencana tanah longsor di Kabupaten Lahat ini menyebabkan perlunya kesiapsiagaan mengenai bencana longsor. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk memetakan daerah rawan tanah longsor dengan memanfaatkan penginderaan jauh dan sistem informasi geografis , serta membandingkan hasil kerawanan dari BNPB. Penelitian ini menggunakan parameter curah hujan , kemiringan lereng , arah lereng , penggunaan lahan , dan geologi. Berdasarkan hasil yang diperoleh bahwa dengan menggunakan metode jumlah ranking , metode ketergantungan ranking , dan perbandingan pasangan ( AHP ) menghasilkan perbedaan jumlah desa untuk tiap kelas kerawanan. Jika dilihat dari akurasinya metode ketergantungan ranking memperoleh hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode jumlah ranking dan AHP yaitu sebesar 70.03 % untuk akurasi keseluruhan dan 46.66 % untuk akurasi kappa. Kata Kunci— Tanah Longsor , Pemetaan , Kerawanan , Penginderaan Jauh. I. LATAR BELAKANG Tanah longsor merupakan salah satu jenis gerakan massa tanan atau batuan , maupun percampuran keduanya , menuruni atau keluar lereng akibat terganggunya kestabilan tanah atau batuan penyusun lereng [ 1 ] . Berdasarkan data metodologi untuk analisis tingkat risiko bencana Kabupaten / Kota , tanah longsor merupakan salah satu jenis bencana yang memiliki bobot risiko bahaya paling tinggi dibandingkan dengan beberapa jenis bencana lainnya. Hal ini disebabkan karena tanah longsor memiliki frekuensi kejadian yang tinggi namun tanpa adanya peringatan mengenai bencana tersebut [ 2 ] . Pada Podes 2018 juga memberikan informasi bahwa jumlah desa yang mengalami kejadian bencana tanah longsor merupakan jumlah terbanyak kedua setelah bencana banjir yaitu terdapat sebanyak 10246 desa dalam tiga tahun terakhir [ 3 ] Kepala BPBD Provinsi Sumatera Selatan , Iriansyah mengatakan “Ada 11 daerah di Sumatera Selatan yang rawan bencana pada musim hujan. Untuk wilayah dataran tinggi itu rawan berpotensi longsor. Seperti di Kabupaten Empat Lawang , Kota Pagar Alam , Kabupaten Lahat , Muara Enim , dan Kabupaten OKU Selatan” [ 4 ] . Sehingga Kabupaten Lahat merupakan salah satu kabupaten yang memiliki potensi terjadinya bencana tanah longsor. Hal ini dapat dilihat bahwa berdasarkan publikasi Indeks Rawan Bencana Indonesia ( 2011 ) , Kabupaten Lahat memiliki indeks rawan bencana tanah longsor yang sedang [ 1 ] . Namun dari publikasi tahun 2013 dan 2018 , menunjukkan bahwa Kabupaten Lahat memiliki indeks risiko bencana tanah longsor yang tinggi [ 2 ] [ 5 ] . Kemudian dalam data Potensi Desa 2018 dan pemberitaan online juga menunjukkan bahwa terdapat lebih dari 3 kejadian tanah longsor di Kabupaten Lahat per tahun. tanah Cukup tingginya kejadian bencana longsor di Kabupaten Lahat ini menyebabkan perlunya kesiapsiagaan mengenai bencana tanah longsor. Analisis atau pembuatan peta mengenai kerawanan tanah longsor merupakan salah satu alternatif yang dapat digunakan oleh masyarakat maupun pemerintah sebagai acuan atau perkiraan dalam upaya mencegah dan mengatasi bencana tanah longsor. Seperti penelitian yang telah dilakukan oleh Kalijati , dkk [ 6 ] dan M. A. Prasetyo E [ 7 ] . Namun dari kedua penelitian tersebut belum dapat menggambarkan sepenuhnya mengenai kerawanan tanah longsor di seluruh wilayah Kabupaten Lahat karena dari kedua penelitian tersebut hanya melakukan penelitian pada satu desa. Selain itu juga pada penelitian tersebut belum menerapkan sistem penginderaan jauh untuk memperoleh data. sistem penginderaan Sehingga dalam penelitian ini dilakukan pengembangan jauh untuk dengan menerapkan memperoleh data yang akan digunakan. Kemudian untuk mendapatkan data dari penginderaan jauh dapat memanfaatkan citra satelit , yang dapat diakses dan digunakan secara gratis. Selanjutnya pada penelitian sebelumnya untuk mendapatkan kelas kerawanan diperlukan perhitungan pembobotan. Terdapat empat metode pembobotan , yaitu metode ranking , metode rating , metode perbandingan pasangan ( AHP ) , dan metode analisis trade off [ 8 ] . Namun karena penelitian sebelumnya hanya menggunakan metode AHP dalam melakukan pembobotan. Maka dalam penelitian ini akan menerapkan dua metode , yaitu metode ranking ( jumlah ranking dan ketergantungan ranking ) dan metode perbandingan pasangan ( AHP ) . Metode ranking bersifat subyektif , sedangkan metode perbandingan pasangan cukup bersifat obyektif dan mengandalkan penilaian orang yang cukup memahami masalah tersebut atau para ahli dalam mendapatkan skala prioritasnya. II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan dalam penelitian ini yaitu : a ) Memetakan daerah rawan tanah longsor di Kabupaten Lahat per desa di Kabupaten Lahat berdasarkan data penginderaan jauh. b ) Membandingkan hasil pemetaan daerah rawan tanah longsor dengan metode ranking ( jumlah ranking , metode 1 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik penelitian ini menunjukkan bahwa Kabupaten Sumedang memiliki tingkat kerawanan longsor sedang sampai dengan tinggi. IV. METODE PENELITIAN Cakupan pada penelitian ini adalah Kabupaten Lahat , Sumatera Selatan dengan 377 desa dan perekaman data dari periode 1 Juli 2019 sampai dengan 30 juni 2020. Parameter yang akan digunakan dalam penelitian ini yaitu Arah Lereng / Aspek Lereng ( A ) , Curah Hujan ( CH ) , Geologi ( G ) , ( KL ) , dan Penggunaan Lahan ( PL ) Kemiringan Lereng ( Gambar 1 ) . ketergantungan pasangan ( AHP ) dengan data kerawanan BNPB ranking ) , dan metode perbandingan III. PENELITIAN TERKAIT R. D. Abrauw [ 9 ] melakukan penelitian “Wilayah Rawan Longsor di Kota Jayapura”. Pada penelitian ini menggunakan dua pemodelan yaitu model pendugaan longsor Direktorat Vulkanologi dan Mitigasi Bencana Geologi ( DVMBG ) tahun 2005 dan model pendugaan longsor kombinasi dari Pusat Penelitian Tanah. Dimana kedua model ini menggunakan parameter yang hampir sama yaitu parameter curah hujan , geologi , jenis tanah , dan kemiringan lereng , Namun model pendugaan longsor kombinasi dari Pusat Penelitian Tanah menambahkan parameter lainnya itu parameter jarak sesar / fault dan kerapatan vegetasi. Hasil dari penelitian ini menunjukkan longsor kombinasi dari Pusat bahwa model pendugaan Penelitian Tanah lebih representatif dan dapat digunakan untuk mengindentifikasi wilayah rawan longsor di Kota Jayapura. M. A. Prasetyo E dan W. D. Hastuti [ 7 ] melakukan penelitian “Analisa Rawan Longsor Pada Daerah Kikim Timur Kabupaten Lahat dengan Menggunakan Metode Mapping Permukaan”. Pada penelitian ini menggunakan metode pemetaan ( mapping ) . Dimana parameter yang digunakan dalam penelitian ini adalah geologi , kemiringan lereng , dan elevasi. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat 10 % daerah memilliki nilai rawan terhadap longsor , 50 % cukup rawan longsor , dan 40 % tidak rawan longsor. M. A. Kalijati , E. Sutriyono dan S. N. Jati [ 6 ] melakukan penelitian “Analisis Bahaya Longsor dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ) , Desa Lubuk Atung , Kabupaten Lahat”. Pada penelitian ini menggunakan metode AHP. Dimana parameter yang digunakan dalam lereng , curah hujan , penelitian penggunaan lahan , geologi , dan permeabilitas tanah. Hasil dari penelitian ini didapatkan peta bahaya tanah longsor yang dibagi menjadi 4 kategori yaitu , sangat rendah , rendah , sedang dan tinggi. Dimana daerah yang paling berpengaruh terhadap longsor berada pada daerah sekitar kemiringan lereng ( 30 % dari luasan daerah penelitian ) . ini adalah kemiringan R. K. Karina dan R. Kurniawan [ 10 ] melakukan penelitian “Identifikasi Penggunaan Lahan Menggunakan Citra Satelit Landsat 8 Melalui Google Earth Engine Studi Kasus di Kabupaten Lahat”. Pada penelitian ini menggunakan metode deskriptif dan metode analisis citra satelit. Dimana pada penelitian lahan menggunakan supervised classification ) . Klasifikasian ini dilakukan untuk kelas kawasan vegetasi , badan air , lahan terbangun , tambak , rumput / semak , lahan terbuka , dan sawah. Hasil dari penelitian ini adalah peta penggunaan lahan yang diperoleh memiliki akurasi keseluruhan sebesar 89,38 % dan akurasi Kappa sebesar 85,21 % . pengklasifikasian penggunaan ini M. F. Yassar , dkk. [ 11 ] melakukan penelitian “Penerapan Weighted Overlay Pada Pemetaan Tingkat Probabilitas Zona Rawan Longsor di Kabupaten Sumedang , Jawa Barat”. Pada ini menggunakan model yang dipakai pada penelitian penelitian Puslittanak tahun 2004. Dimana parameter yang digunakan dalam penelitian ini adalah curah hujan , geologi , kemiringan lereng , penutupan lahan dan jenis tanah. Hasil dari Gambar 1. Diagram Alir Metode Analisis Selanjutnya peneliti melakukan pengumpulan data terkait parameter yang akan digunakan melalui penginderaan jauh yaitu citra satelit Landsat 8 , citra satelit CHIRPS , dan DEM SRTM , serta data kerawanan BNPB 2019 untuk pengecekan akurasi. Citra Satelit Landsat 8 akan digunakan untuk memperoleh peta Penggunaan Lahan. Dimana dalam menentukan klasifikasi dari penggunaan lahan menggunakan metode supervised classification dan kemudian dilakukan pengecekan keakurasian peta dengan menggunakan metode confussion matrix pada Tabel I ( pers 1 dan pers2 ) . Citra satelit CHIRPS akan menghasilkan peta Curah Hujan. DEM SRTM akan menghasilkan peta Kemiringan Lereng dan Arah Lereng. 2 / 8 Dimana untuk semua pengolahan Citra satelit akan dilakukan pada Google Earth Engine. Sedangkan peta Geologi diperoleh dari Pusat Penelitian Pengembangan Geologi tahun 1983 yang petanya bersumber dari Pusat Penelitian Pengembangan Geologi. Analisis dimulai dengan melakukan pembobotan pada semua peta yang akan digunakan dengan menggunakan metode Ranking ( Metode Jumlah Ranking ( pers3 ) dan Metode Ketergantungan Ranking ( pers4 ) ) dan Metode Perbandingan Pasangan ( AHP ) . Kemudian dari hasil tersebut akan dilakukan pengklasifikasian menjadi tiga kelas kerawanan yaitu rendah. sedang , dan tinggi berdasarkan Tabel II yang diperoleh dari pers 5. Selanjutnya untuk membandingkan metode mana yang lebih baik dari ketiga metode tersebut maka akan dicek keakurasiannya dengan menggunakan metode confussion matrix Tabel I ( pers 1 dan pers2 ) . TABEL I TABEL CONFUSSION MATRIX Dikelaskan ke kelas Kelas referensi A B C D A nAA nBA nCA nDA B nAB nBB nCB nDB Total piksel n+B Sumber : G. M. Foody [ 12 ] . n+A C nAC nBC nCC nDC n+C D nAD nBD nCD nDD n+D Jumlah piksel nA+ nB+ nC+ nD+ N Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik V. KERANGKA PIKIR tanah Berdasarkan Gambar 2 , kerangka pikir penelitian ini didasarkan karena peneliti melihat kurangnya informasi dan adanya perbedaan informasi , serta kurangnya kewaspadaan dan kepedulian masyarakat mengenai longsor. Maka dilakukan penelitian mengenai kerawanan tanah longsor informasi geografis dan dengan memanfaatkan sistem penginderaan jauh agar dapat meminimalisasikan waktu dan biaya dalam mendapatkan informasi mengenai daerah yang rawan tanah longsor. Penelitian ini akan mengkombinasikan parameter PUSLITTANAK 2004 dan RBI BNPB 2016 dengan berdasarkan ketersediaan datanya. Sehingga parameter yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah arah lereng , curah hujan , geologi , kemiringan lereng , dan penggunaan lahan. Selanjutnya untuk mendapatkan pemetaan kerawanan tanah longsor akan menggunakan metode pembobotan yaitu metode ranking ( metode jumlah ranking dan metode ketergantungan ranking ) dan metode perbandingan pasangan ( AHP ) . Kemudian penelitian ini memiliki dua tujuan yaitu memetakan daerah rawan tanah longsor per desa dan membandingkan pemetaan dari hasil metode ranking , metode ketergantungan ranking , dan metode AHP. Dari dua tujuan tersebut akan menghasilkan output / keluaran berupa peta daerah rawan tanah longsor per desa dari metode-metode tersebut dan perbandingan hasil dari metode-metode tersebut. jumlah Persamaan akurasi yang digunakan adalah : ) 𝑛𝑘𝑘 ) × 100 % ( 1 ) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 = ( ( ∑ 𝑞 𝑘=1 𝑛 𝐾𝑎𝑝𝑝𝑎 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = [ 𝑞 ( 𝑛 ∑ 𝑛𝑘𝑘− 𝑘=1 𝑞 ( 𝑛2− ∑ 𝑘=1 𝑞 ∑ 𝑘=1 𝑛𝑘+𝑛+𝑘 𝑛𝑘+𝑛+𝑘 ) ) ] × 100 % ( 2 ) dimana : n = Banyaknya piksel dalam contoh nk+ = Jumlah piksel dalam baris ke-k n+k = Jumlah piksel dalam kolom baris ke-k nkk = Nilai diagonal dari matriks kontingensi baris ke-k dan kolom ke-k Metode Pembobotan Ranking Gambar 2. Kerangka Pikir VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 𝑤𝑗 = ( 𝑛 − 𝑟𝑗 + 1 ) / ∑ ( 𝑛 − 𝑟𝑝 + 1 ) 𝑤𝑗 = ( 1 𝑟𝑗⁄ ) / ∑ ( 1 𝑟𝑘⁄ ) A. Peta Parameter yang Dihasilkan 1 ) Penggunaan Lahan ( 3 ) ( 4 ) TABEL II TABEL KLASIFIKASI TINGKAT KERAWANAN Total Skoring 𝑆min – ( 𝑆min +X ) ( 𝑆min +X ) – ( 𝑆min +2X ) ( 𝑆min +2X ) – 𝑆𝑚𝑎𝑘𝑠 Sumber : BNPB [ 2 ] . Klasifikasi Tingkat Kerawanan Rendah Sedang Tinggi Warna Hijau Kuning Merah TABEL III SKOR PENGGUNAAN LAHAN Skor Penggunaan Lahan 1 Tambak , Waduk , Perairan Kota / Permukiman Hutan dan Perkebunan Semak Belukar Tegalan dan Sawah 2 3 4 5 Sumber : PUSLITTANAK 2004 dalam [ 11 ] . Persamaan Klasifikasi Tingkat Kerawanan 𝑋 = ( 𝑆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑆min ) 3 ( 5 ) Sebelum peta penggunaan lahan diberi skor seperti pada Tabel III , terlebih dahulu dilakukan pengecekan keakurasian peta dengan menggunakan metode confussion matrix. Dari 3 / 8 metode confussion matrix tersebut , diperoleh nilai akurasi keseluruhan untuk penggunaan lahan di Kabupaten Lahat adalah sebesar 97.26 % dan akurasi Kappa untuk penggunaan lahan di Kabupaten Lahat ini adalah sebesar 94.71 % . Hasil pemetaan berdasarkan skor dapat dilihat pada Gambar 3. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Skor curah hujan berdasarkan PUSLITTANAK 2004 dalam M. F. Yassar 2020 [ 11 ] memiliki skor 1-5. Dimana untuk curah hujan , < 1500 mm / tahun diberi skor 1 , 1501- 2000 mm / tahun diberi skor 2 , 2001-2500 mm / tahun diberi skor 3 , 2501-3000 mm / tahun diberi skor 4 , > 3000 diberi skor 5. Hasil pemetaan berdasarkan skor dapat dilihat pada Gambar 4. Berdasarkan Gambar 4 diperoleh hasil bahwa curah hujan di Kabupaten Lahat dengan perekaman data dari tanggal 1 Juli 2019—30 Juni 2020 jika dilihat dari persentase luasannya , curah hujan di Kabupaten Lahat 93.95 % masuk ke kategori sedang ( 2001-2500 mm / tahun ) dan 6.05 % masuk ke kategori basah ( 2501-3000 mm / tahun ) . 3 ) Kemiringan Lereng Skor kemiringan lereng berdasarkan PUSLITTANAK 2004 dalam M. F. Yassar 2020 [ 11 ] memiliki skor 1-5. Dimana untuk kemiringan lereng , datar diberi skor 1 , landai diberi skor 2 , agak curam diberi skor 3 , curam diberi skor 4 , sangat curam diberi skor 5. Hasil pemetaan berdasarkan skor dapat dilihat pada Gambar 5. Gambar 3. Peta Penggunaan Lahan Berdasarkan Gambar 3 diperoleh hasil bahwa persebaran penggunaan lahan di Kabupaten Lahat dengan perekaman data dari tanggal 1 Juli 2019—30 Juni 2020 , yaitu terdapat 1.38 % kawasan tambak , waduk , dan perairan , 5.54 % kawasan kota / permukiman , 80.62 % kawasan hutan dan perkebunan , 5.93 % kawasan semak belukar , dan 6.52 % kawasan tegalan dan sawah. 2 ) Curah Hujan Gambar 5. Peta Kemiringan Lereng Kabupaten Lahat Berdasarkan Gambar 5 diperoleh hasil bahwa kemiringan lereng di Kabupaten Lahat jika dilihat dari persentase luasannya , mayoritas kemiringan lereng di Kabupaten Lahat 31 % adalah datar atau hanya memiliki kemiringan sekitar 0 % -8 % . Sedangkan kemiringan lereng yang paling sedikit luasannya di Kabupaten lahat yaitu kemiringan lereng yang sangat curam , dimana kemiringan ini > 45 % dari lereng 4 ) Arah Lereng Berdasarkan RBI BNPB 2016 [ 13 ] arah lereng memiliki skor 1-8. Dimana untuk arah lereng datar diberi skor 0 , utara diberi skor 1 , barat laut diberi skor 2 , barat diberi skor 3 , timur laut diberi skor 4 , barat daya diberi skor 5 , timur diberi skor 6 , tenggara diberi skor 7 , dan selatan 4 / 8 Gambar 4. Peta Curah Hujan Kabupaten Lahat Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Berdasarkan RBI BNPB 2016 [ 13 ] geologi memiliki skor 1-3. Dimana untuk kategori aluvial diberi skor 1 , sedimen diberi skor 2 , vulkanik diberi skor 3. Hasil pemetaan berdasarkan skor dapat dilihat pada Gambar 7. Berdasarkan Gambar 7 diperoleh hasil bahwa persebaran geologi di Kabupaten Lahat jika dilihat dari persentase luasannya , mayoritas geologi di Kabupaten Lahat 62.07 % adalah batuan sedimen. Sedangkan jenis batuan yang paling sedikit di Kabupaten lahat yaitu batuan aluvial dengan persentase 03.07 % . B. Pemetaan daerah rawan tanah longsor di Kabupaten Lahat per desa di Kabupaten Lahat 1 ) Metode Ranking a ) Metode Jumlah Ranking Menggunakan pembobotan dengan metode jumlah ranking menghasilkan persamaan : 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑒𝑟𝑎𝑤𝑎𝑛𝑎𝑛 = 0.27 × 𝐶𝐻 + 0.33 × 𝐾𝐿 + 0.13 × 𝑃𝐿 + 0.20 × 𝐺 + 0.07 × 𝐴 ( 6 ) diberi skor 8. Hasil pemetaan berdasarkan skor dapat dilihat pada Gambar 6. Gambar 6. Peta Arah Lereng Kabupaten Lahat Berdasarkan Gambar 6 diperoleh hasil bahwa persebaran arah lereng di Kabupaten Lahat jika dilihat dari persentase luasannya , arah lereng di Kabupaten Lahat lebih banyak yang ke utara karena memiliki persentase luasan yang lebih tinggi dibandingkan dengan arah lereng yang lainnya , yaitu sebesar 14.94 % . Namun semua arah lereng di Kabupaten Lahat memiliki persentase luasan yang hampir sama yaitu antara 11.20 % sampai dengan 14.94 % . 5 ) Geologi Gambar 8. Peta Kerawanan Tanah Longsor dengan Metode Jumlah Ranking Dari hasil persamaan metode jumlah ranking tersebut ( pers 6 ) diperoleh dua kelas kerawanan yaitu kerawanan rendah dan sedang. Dimana dari 377 desa , 148 desa masuk ke kerawanan rendah , 228 desa masuk ke kerawanan sedang , dan 1 desa masuk ke kerawanan tinggi ( Gambar 8 ) . b ) Metode Ketergantungan Ranking Menggunakan pembobotan dengan metode ketergantungan ranking menghasilkan persamaan : 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑒𝑟𝑎𝑤𝑎𝑛𝑎𝑛 = 0.22 × 𝐶𝐻 + 0.44 × 𝐾𝐿 + 0.11 × 𝑃𝐿 + 0.14 × 𝐺 + 0.09 × 𝐴 ( 7 ) Dari hasil persamaan metode ketergantungan ranking tersebut ( pers 7 ) diperoleh tiga kelas kerawanan yaitu kerawanan rendah , sedang , dan tinggi. Dimana dari 377 desa , 5 / 8 Gambar 7. Geologi Kabupaten Lahat 199 desa masuk ke kerawanan rendah , 174 desa masuk ke kerawanan sedang , dan 4 desa masuk kerawanan tinggi ( Gambar 9 ) . Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 10. Peta Kerawanan Tanah Longsor dengan Metode AHP 3 ) Data Kerawanan Tanah Longsor BNPB Gambar 9. Peta Kerawanan Tanah Longsor dengan Metode Ketergantungan Ranking 2 ) Metode Perbandingan Pasangan ( Metode Analytical Hierarchy Process / AHP ) Pada metode AHP , untuk mendapatkan pembobotan tiap- tiap parameter dilakukan terlebih dahulu wawancara dengan kuesioner kepada 5 narasumber dari BPBD Provinsi Sumatera Selatan. Dari hasil kuesioner ke-5 narasumber tersebut akan dilakukan perhitungan untuk mendapatkan pembobotann tiap- tiap parameter tersebut. Tiga tahapan untuk mendapatkan pembobotan dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy ( AHP ) , yaitu. Tahap 1 : Membuat Matriks Perbandingan Pasangan Tahap 2 : Menghitung bobot parameter Tahap 3 : Estimasi rasio konsistensi Kemudian setelah mendapatkan estimasi rasio konsistensi dari ke-5 hasil kuesioner tersebut. Maka akan dipilih rasio konsistensi ( CR ) < 0.10 dan yang memiliki CR paling kecil diantara ke-5 CR tersebut. tahapan tersebut , pembobotan dengan Dari hasil menggunakan metode AHP menghasilkan persamaan : 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑒𝑟𝑎𝑤𝑎𝑛𝑎𝑛 = 0.19 × 𝐶𝐻 + 0.45 × 𝐾𝐿 + 0.12 × 𝑃𝐿 + 0.15 × 𝐺 + 0.09 × 𝐴 ( 8 ) Dari hasil persamaan metode AHP tersebut ( pers 8 ) diperoleh tiga kelas kerawanan yaitu kerawanan rendah , sedang , tinggi. Dimana dari 377 desa , 187 desa masuk ke kerawanan rendah , 186 desa masuk ke kerawanan sedang , dan 4 desa masuk ke kerawanan tinggi ( Gambar 10 ) . Gambar 11. Peta Kerawanan Tanah Longsor Data BNPB Pada buku katalog desa / kelurahan rawan longsor BNPB 2019 , Kabupaten Lahat memiliki tiga kelas kerawanan yaitu kerawanan rendah , sedang , dan tinggi. Dimana dari 377 desa , 186 desa masuk ke kerawanan rendah , 144 desa masuk kerawanan sedang , dan 47 desa masuk kerawanan tinggi ( Gambar 11 ) [ 14 ] . C. Perbandingan Metode 1 ) Metode Ranking a ) Metode Jumlah Ranking 6 / 8 TABEL IV TABEL CONFUSSION MATRIX METODE JUMLAH RANKING Kelas referensi Dikelaskan ke kelas Sedang Rendah Tinggi Rendah 129 Sedang Tinggi 18 1 Total 148 57 126 45 228 0 0 1 1 Total 186 144 47 377 Berdasarkan Tabel IV , dengan menggunakan metode jumlah ranking diperoleh akurasi keseluruhan sebesar 67.90 % dan akurasi kappa sebesar 44.18 % . Dari hasil tersebut menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode jumlah ranking , untuk kelas kerawanan rendah hanya terdapat 129 desa yang akurat dari 186 desa , untuk kelas kerawanan sedang terdapat 126 desa yang akurat dari 144 desa , dan untuk kelas kerawanan tinggi hanya terdapat 1 desa yang akurat dari 47 desa. b ) Metode Ketergantungan Ranking TABEL V TABEL CONFUSSION MATRIKS METODE KETERGANTUNGAN RANKING Kelas referensi Dikelaskan ke kelas Sedang Rendah Tinggi Total Rendah 156 Sedang Tinggi 40 3 Total 199 30 104 40 174 0 0 4 4 186 144 47 377 Berdasarkan Tabel V , dengan menggunakan metode ketergantungan ranking diperoleh akurasi keseluruhan sebesar 70.03 % dan akurasi kappa sebesar 46.66 % . Dari hasil tersebut menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode ketergantungan ranking , untuk kelas kerawanan rendah hanya terdapat 156 desa yang akurat dari 186 desa , untuk kelas kerawanan sedang hanya terdapat 104 desa yang akurat dari 144 desa , dan untuk kelas kerawanan tinggi hanya terdapat 4 desa yang akurat dari 47 desa. 2 ) Metode Perbandingan Pasangan ( Metode Analytical Hierarchy Process / AHP ) TABEL VI TABEL CONFUSSION MATRIKS METODE AHP Total Kelas referensi Dikelaskan ke kelas Sedang Rendah Tinggi Rendah 149 Sedang Tinggi 36 2 Total 187 37 108 41 186 0 0 4 4 186 144 47 377 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Berdasarkan Tabel VI , dengan menggunakan metode AHP diperoleh akurasi keseluruhan sebesar 69.23 % dan akurasi sebesar 45.59 % . Dari hasil tersebut menunjukkan kappa bahwa dengan menggunakan metode AHP , untuk kelas kerawanan rendah hanya terdapat 149 desa yang akurat dari 186 desa , untuk kelas kerawanan sedang hanya terdapat 108 desa yang akurat dari 144 desa , dan untuk kelas kerawanan tinggi hanya terdapat 4 desa yang akurat dari 47 desa. D. Diskusi dan Pembahasan [ 15 ] , berisikan Penelitian Mohammed , dkk tentang membandingkan kinerja empat teknik penilaian pembobotan berbasis ranking , Jumlah Ranking , Ketergantungan Ranking , Eksponen Ranking , dan Ranking Urutan Pusat ( ROC ) pada lima kriteria e-learning yang diidentifikasi untuk memilih metode bobot yang terbaik. Dari hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa bobot yang dihasilkan dengan menggunakan metode ketergantungan ranking adalah yang terbaik dibandingkan ketiga metode lainnya. Hal ini sejalan dengan hasil yang diperoleh dalam penelitian ini , yaitu metode ketergantungan ranking menunjukkan hasil keakurasian yang lebih baik dibandingkan metode jumlah ranking. Tetapi hasil penelitian ini tidak sejalan dengan hasil penelitian Saeid , dkk [ 16 ] yang menunjukkan bahwa metode jumlah ranking yang lebih baik atau lebih disarankan dibandingkan dengan ketiga metode lainnya sebagai pengganti untuk bobot dalam mengevaluasi beberapa aplikasi web. VII. PENUTUP Berdasarkan hasil diatas dapat diperoleh kesimpulan bahwa dengan menggunakan metode jumlah ranking terdapat 148 desa masuk ke kerawanan rendah , 228 desa masuk ke kerawanan sedang , dan 1 desa masuk ke kerawanan tinggi. Kemudian dengan menggunakan metode ketergantungan ranking terdapat 199 desa masuk ke kerawanan rendah , 174 desa masuk ke kerawanan sedang , dan 4 desa masuk kerawanan tinggi. Sedangkan dengan menggunakan metode perbandingan pasangan ( AHP ) terdapat 187 desa masuk ke kerawanan rendah , 186 desa masuk ke kerawanan sedang , dan 4 desa masuk ke kerawanan tinggi. Kemudian dari hasil akurasi ketiga metode tersebut dapat disimpulkan bahwa metode ketergantungan ranking lebih baik dari metode Jumlah Ranking dan AHP dalam kasus penelitian ini , karena metode ketergantungan ranking memiliki akurasi yg lebih tinggi dari kedua metode tersebut yaitu sebesar 70.03 % untuk akurasi keseluruhan dan 46.66 % untuk akurasi kappa. Sedangkan metode jumlah ranking dan metode AHP memiliki keakurasian berturut-turut adalah sebesar 67.90 % dan 69.23 % untuk akurasi keseluruhan serta 44.18 % dan 45.35 % untuk akurasi kappa. Kemudian berdasarkan kesimpulan diatas dapat diperoleh beberapa saran sebagai berikut. 1 ) BPBD Provinsi Sumatera Selatan dan BNPB disarankan telah menerapkan Sistem Penginderaan Jauh untuk memperoleh parameter-parameter yang akan digunakan untuk lebih menghemat biaya dan waktu agar dapat lebih mudah memberikan terkini mengenai pembaharuan kerawanan tanah longsor. informasi yang 7 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 2 ) penelitian Untuk dapat mencoba selanjutnya menggunakan parameter-parameter yang sama yang digunakan oleh BNPB sebelumnya agar dapat diharapkan memberikan hasil yang lebih akurat. Serta dapat menggunakan metode pembobotan yang telah dilakukan pengembangan seperti pengembangan metode perbandingan pasangan yaitu metode Fuzzy Analytical Hierarchy process ( F-AHP ) , dan sejenisnya. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] BNPB , Indeks Rawan Bencana Indonesia , 2011. [ 2 ] BNPB , Indeks Risiko Bencana Indonesia ( IRBI ) , 2018. [ 3 ] BPS , “Banyaknya Desa / Kelurahan Menurut Jenis Bencana Alam dalam Tiga Tahun Terakhir ( Desa ) , 2018 , ” 2018. [ Online ] . Available : https : / / www.bps.go.id / indicator / 168 / 954 / 1 / banyaknya-desa-kelurahan- menurut-jenis-bencana-alam-dalam-tiga-tahun-terakhir.html.. [ 4 ] detiksumsel.com , “Sebagian Sumsel Terancam Longsor dan Banjir , ” 2020. [ 5 ] BNPB , Indeks Risiko Bencana Indonesia , 2013. [ 6 ] M. A. Kalijati , E. Sutriyono dan S. N. Jati , “Analisis Bahaya Longsor dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ) , Desa Lubuk Atung , Kabupaten Lahat , ” Seminar Nasional AVoER XI 2019 , Oktober 2019. [ 7 ] E. M. A. Prasetyo dan W. D. Hastuti , “Analisa Rawan Longsor Pada Daerah Kikim Timur Kabupaten Lahat dengan Menggunakan Metode Mapping Permukaan , ” 2019. [ 8 ] M. B. Selamat , “Modul Praktikum Sistem Iinformasi Geografis Jurusan Ilmu Kelautan-FIKP-Universitas Hasanuddin , ” Makassar , 2002. [ 9 ] R. D. Abrauw , “Wilayah Rawan Longsor di Kota Jayapura , ” Jurnal Geografi Lingkungan Tropik , vol. I , pp. 14-28 , 2017. [ 10 ] R. K. Karina dan R. Kurniawan , “Identifikasi Penggunaan Lahan Menggunakan Citra Satelit Landsat 8 Melalui Google Earth Engine Studi Kasus di Kabupaten Lahat , ” Seminar Nasional Official Statistics 2019 : Pengembangan Official Statistics dalam mendukung Implementasi SDGs , 2020. [ 11 ] M. F. Yassar , M. Nurul , N. Nadhifah , N. F. Sekarsari , R. Dewi , R. Buana , S. N. Fernandez dan K. A. Rahmadhita , “Penerapan Weighted Overlay Pada Pemetaan Tingkat Probabilitas Zona Rawan Longsor di Kabupaten Sumedang , Jawa Barat , ” Jurnal Geosains dan Remote Sensing ( JGRS ) , vol. I , pp. 1-10 , 2020. [ 12 ] G. M. Foody , “Status of Land Cover Classification Accuracy Assessment , ” Remote Sensing of Environment 80 , pp. 185-201 , 2001. [ 13 ] BNPB , Risiko Bencana Indonesia , 2016. [ 14 ] BNPB , Katalog Desa / Kelurahan Rawan Tanah Longsor , 2019. [ 15 ] H. J. Mohammed , M. M. Kasim dan I. N. M. Shaharanee , “Selection of suitable e-learning approach using TOPSIS technique with best ranked criteria weights , ” dalam AIP Conference Proceedings , 2017. [ 16 ] M. Saeid , A. A. A. Ghani dan H. Selamat , “Rank-Order Weighting of Web Attributes for Website Evaluation , ” The International Arab Journal of Information Technology , vol. 8 , 2011. 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pemetaan Daerah Rawan Tanah Longsor dengan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis Studi Kasus : Kabupaten Lahat , Sumatera Selatan Ratu Kintan Karina ( 221709962 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan tanah Ringkasan— Berdasarkan IRBI 2013 dan 2018 Kabupaten Lahat merupakan salah satu kabupaten yang mempunyai risiko bencana tanah longsor yang tinggi. Cukup tingginya kejadian bencana tanah longsor di Kabupaten Lahat ini menyebabkan perlunya kesiapsiagaan mengenai bencana longsor. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk memetakan daerah rawan tanah longsor dengan memanfaatkan penginderaan jauh dan sistem informasi geografis , serta membandingkan hasil kerawanan dari BNPB. Penelitian ini menggunakan parameter curah hujan , kemiringan lereng , arah lereng , penggunaan lahan , dan geologi. Berdasarkan hasil yang diperoleh bahwa dengan menggunakan metode jumlah ranking , metode ketergantungan ranking , dan perbandingan pasangan ( AHP ) menghasilkan perbedaan jumlah desa untuk tiap kelas kerawanan. Jika dilihat dari akurasinya metode ketergantungan ranking memperoleh hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode jumlah ranking dan AHP yaitu sebesar 70.03 % untuk akurasi keseluruhan dan 46.66 % untuk akurasi kappa. Kata Kunci— Tanah Longsor , Pemetaan , Kerawanan , Penginderaan Jauh.
VII. PENUTUP Berdasarkan hasil diatas dapat diperoleh kesimpulan bahwa dengan menggunakan metode jumlah ranking terdapat 148 desa masuk ke kerawanan rendah , 228 desa masuk ke kerawanan sedang , dan 1 desa masuk ke kerawanan tinggi. Kemudian dengan menggunakan metode ketergantungan ranking terdapat 199 desa masuk ke kerawanan rendah , 174 desa masuk ke kerawanan sedang , dan 4 desa masuk kerawanan tinggi. Sedangkan dengan menggunakan metode perbandingan pasangan ( AHP ) terdapat 187 desa masuk ke kerawanan rendah , 186 desa masuk ke kerawanan sedang , dan 4 desa masuk ke kerawanan tinggi. Kemudian dari hasil akurasi ketiga metode tersebut dapat disimpulkan bahwa metode ketergantungan ranking lebih baik dari metode Jumlah Ranking dan AHP dalam kasus penelitian ini , karena metode ketergantungan ranking memiliki akurasi yg lebih tinggi dari kedua metode tersebut yaitu sebesar 70.03 % untuk akurasi keseluruhan dan 46.66 % untuk akurasi kappa. Sedangkan metode jumlah ranking dan metode AHP memiliki keakurasian berturut-turut adalah sebesar 67.90 % dan 69.23 % untuk akurasi keseluruhan serta 44.18 % dan 45.35 % untuk akurasi kappa. Kemudian berdasarkan kesimpulan diatas dapat diperoleh beberapa saran sebagai berikut. 1 ) BPBD Provinsi Sumatera Selatan dan BNPB disarankan telah menerapkan Sistem Penginderaan Jauh untuk memperoleh parameter-parameter yang akan digunakan untuk lebih menghemat biaya dan waktu agar dapat lebih mudah memberikan terkini mengenai pembaharuan kerawanan tanah longsor. informasi yang 7 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 2 ) penelitian Untuk dapat mencoba selanjutnya menggunakan parameter-parameter yang sama yang digunakan oleh BNPB sebelumnya agar dapat diharapkan memberikan hasil yang lebih akurat. Serta dapat menggunakan metode pembobotan yang telah dilakukan pengembangan seperti pengembangan metode perbandingan pasangan yaitu metode Fuzzy Analytical Hierarchy process ( F-AHP ) , dan sejenisnya.
kejadian bencana tanah longsor di Kabupaten Lahat ini menyebabkan perlunya kesiapsiagaan mengenai bencana longsor. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk memetakan daerah rawan tanah longsor dengan memanfaatkan penginderaan jauh dan sistem informasi geografis , serta membandingkan hasil kerawanan dari BNPB. Penelitian ini menggunakan parameter curah hujan , kemiringan lereng , arah lereng , penggunaan lahan , dan geologi. Berdasarkan hasil yang diperoleh bahwa dengan menggunakan metode jumlah ranking , metode ketergantungan ranking , dan perbandingan pasangan ( AHP ) menghasilkan perbedaan jumlah desa untuk tiap kelas kerawanan. Jika dilihat dari akurasinya metode ketergantungan ranking memperoleh hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode jumlah ranking dan AHP yaitu sebesar 70.03 % untuk akurasi keseluruhan dan 46.66 % untuk akurasi kappa. Kata Kunci— Tanah Longsor , Pemetaan , Kerawanan , Penginderaan Jauh. VII. PENUTUP Berdasarkan hasil diatas dapat diperoleh kesimpulan disimpulkan bahwa metode ketergantungan ranking lebih baik dari metode Jumlah Ranking dan AHP dalam kasus penelitian ini , karena metode ketergantungan ranking memiliki akurasi yg lebih tinggi dari kedua metode tersebut yaitu sebesar 70.03 % untuk akurasi keseluruhan dan 46.66 % untuk akurasi kappa. Sedangkan metode jumlah ranking dan metode AHP memiliki keakurasian berturut-turut adalah sebesar 67.90 % dan 69.23 % untuk akurasi keseluruhan serta 44.18 % dan 45.35 % untuk akurasi kappa. Kemudian berdasarkan kesimpulan diatas dapat diperoleh beberapa saran sebagai berikut. 1 ) BPBD Provinsi Sumatera Selatan dan BNPB disarankan
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O