PEMODELAN STATISTIK BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK PEMETAAN KERAWANAN LONGSOR LAHAN DI SUB DAS SAMIN KABUPATEN KARANGANYAR

HAFIDZ SANJAYA, Totok Wahyu Wibowo S.Si., M.Sc.

2018 | Tugas Akhir | D3 PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFI SV

Bencana alam merupakan peristiwa alam yang dapat terjadi setiap saat dimana saja dan kapan saja, dampak yang ditimbulkan antara lain kerugian material dan non material bagi kehidupan masyarakat. Longsor lahan merupakan salah satu bencana alam yang kerap terjadi di Indonesia. Sub DAS Samin Kabupaten Karanganyar merupakan daerah yang memiliki potensi mengalami bencana longsor lahan karena bentuk morfologinya berupa perbukitan. Selain itu curah hujan tinggi juga mempengaruhi terjadinya longsor lahan. Adapun tujuan penelitian ini adalah untuk memetakan tingkat kerawanan longsor lahan pada Sub DAS Samin Kabupaten Karanganyar serta melakukan perbandingan tingkat akurasi antara metode pemodelan statistik dengan metode analytical hierarchy process (AHP). Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu dengan metode pemodelan statistik. Parameter yang digunakan yaitu 1. penggunaan lahan, 2. bentuklahan, 3. kemiringan lereng, 4. jenis tanah, 5. jenis batuan, dan 6. curah hujan. Parameter tersebut dilakukan pembobotan dan dilakukan proses overlay untuk menghasilkan peta satuan lahan. Survei lapangan dilakukan untuk mendapatkan titik kejadian longsor lahan dan titik bukan kejadian longsor lahan yaitu dengan cara plotting koordinat. Pemodelan statistik dilakukan dengan cara menampalkan antara titik longsor lahan dengan peta satuan lahan. Tingkat kerawanan longsor lahan dihasilkan dengan cara perhitungan regresi menggunakan perangkat lunak SPSS, sehingga hasil tingkat kerawanan longsor lahan metode pemodelan statistik dapat dilakukan analisis perbandingan tingkat akurasi dengan metode AHP. Hasil dari penelitian ini adalah peta tingkat kerawanan longsor lahan Sub DAS Samin Kabupaten Karanganyar yang terbagi menjadi 3 kelas yaitu kelas tidak rawan dengan luas 7838,87 Ha (41,96%), kelas rawan dengan luas 7835,5 Ha (41,95%), dan kelas sangat rawan dengan luas 3003,41 Ha (16,08%). Penelitian yang dilakukan memiliki akurasi yang lebih baik daripada metode AHP yaitu sebesar 80% sedangkan untuk metode AHP memiliki akurasi sebesar 74%. Hasil akurasi keduanya diuji menggunakan sampel yang sama.

Natural disasters are natural events that can happen anywhere and anytime, the impacts of which are material and non material damage to people's lives. Landslide is one of the natural disasters that often occur in Indonesia. Sub DAS Samin Karanganyar Regency is an area that has potential to experience landslide disaster due to its varied morphological form like hills. In addition, high rainfall also affects the occurrence of landslides. The purpose of this study is to mapping the level of landslide vulnerability in Sub DAS Samin Karanganyar Regency and also to compare the level of accuracy between statistical modeling method with analytical hierarchy process method (AHP). The method used in this research is statistical modeling method. Parameters used are 1. land use, 2. landform, 3. slope, 4. soil type, 5. rock type, and 6. rainfall. The parameters are weighted and overlay process to produce land unit map. Field survey was conducted to get the point of landslide and point not landslide by plotting coordinates. Statistical modeling process by patching between the landslide point with the land unit map. Level of landslide vulnerability is generated by means of regression calculation using SPSS software then the result of landslide vulnerability of land statistical modeling method can be done by comparison analysis of accuracy level with AHP method. The result of this research is map of landslide vulnerability level of Sub DAS Samin Karanganyar Regency which is divided into 3 classes that is not vulnerable class with wide of 7838,87 Ha (41,96%), prone class with wide of 7835,5 Ha (41,95%), and class very vulnerable with wide of 3003,41 Ha (16,08%). The research conducted has better accuracy than AHP method that is equal to 80% while for AHP method has accuracy equal to 74%. The results of both accuracy were tested using the same sample.

Kata Kunci : Pemodelan Statistik, Bencana, Kerawanan Longsor Lahan, Sub DAS Samin, Analytical Hierarchy Process.