INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 626-635 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Penerapan Metode Dobel Exponential dan Smoothing Analytical Hierarchy Process untuk Prediksi Tingkat Kerawanan Tanah Longsor Di Kabupaten Brebes
Alif Sya’Bani Putra 1 ✉ , Sarif Surorejo 2 , Wresti Andriani 3 , Gunawan Gunawan 4

## STMIK YMI TEGAL
Email: alifsyabanip@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Pengembangan metode prediksi tingkat kerawanan tanah longsor di Kabupaten Brebes menggunakan kombinasi double exponential smoothing dan analytical hierarchy process (AHP). Tujuan penelitian ini adalah meningkatkan pemahaman dan prediksi terhadap fenomena tanah longsor dan memanfaatkan data historis dan analisis kriteria multi-faktor. Metodologi penelitian ini melibatkan analisis seri waktu menggunakan  double  exponential  smoothing  untuk  memprediksi  variabel-variabel  penting  seperti curah hujan, dan pergerakan tanah. Sementara AHP digunakan untuk menilai dan mengintegrasikan berbagai faktor risiko tanah longsor, termasuk  kondisi geologi, kemiringan lereng, dan penggunaan lahan. Hasil penelitian ini adalah model yang diusulkan mampu memprediksi tingkat kerawanan tanah longsor dengan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan metode yang ada.  Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam upaya mitigasi bencana tanah longsor di Kabupaten Brebes, serta membuka peluang untuk aplikasi metode serupa di wilayah lain yang memiliki risiko tanah longsor.
Kata Kunci: Double  Exponential  Smoothing,  Analytical  Hierarchy  Process,  Multi-Faktor,  Curah  Hujan,
Pergerakan Tanah

## Abstract
Development  of  a  method to predict the  level  of  landslide  vulnerability  in  Brebes  Regency  using  a combination of double exponential smoothing and analytical hierarchy process (AHP). The purpose of this study is to improve understanding and prediction of landslide phenomena and utilize historical data and  multi-factor  criteria  analysis.  The  methodology  of  this  study  involves  time  series  analysis  using double exponential smoothing to predict important variables such as rainfall, and soil movement. While AHP is used to assess and integrate various landslide risk factors, including geological conditions, slope slope, and land use. The result of this study is that the proposed model is able to predict the level of landslide vulnerability with higher accuracy than existing methods. This research makes an important contribution  in  landslide  disaster  mitigation  efforts  in  Brebes  Regency,  as  well  as  opening  up opportunities for the application of landslide.
Keywords: Double  Exponential  Smoothing,  Analytical  Hierarchy  Process,  Multi-Factor,  Rainfall,  Soil Movement

## PENDAHULUAN
Tanah longsor merupakan salah satu bencana alam yang sering terjadi di berbagai wilayah di Indonesia, termasuk Kabupaten Brebes. Bencana ini dapat menimbulkan kerugian besar baik secara materi maupun korban jiwa. Oleh karena itu, prediksi tingkat kerawanan tanah  longsor  menjadi  penting  sebagai  upaya  mitigasi  dan  kesiapsiagaan bencana(Zaenurrohman  et  al.,  2023).  Penelitian  inimengambil  objek  pada  Kabupaten Brebes, yang merupakan salah satu daerah dengan tingkat kerawanan tanah longsor yang tinggi.  Dalam penelitian ini metode  Double  Exponential Smoothing (DES) dan Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  diterapkan  sebagai  pendekatan  utama  (Hadi  et  al.,  2021).  DES digunakan untuk analisis data historis kejadian tanah longsor, sementara AHP diaplikasikan untuk  evaluasi  faktor  penyebab  tanah  longsor  (Hidayah  et  al.,  2017).  Tujuan  utama  dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  model  prediksi  tingkat  kerawanan  tanah longsor  yang  akurat  di  Kabupaten  Brebes,  dengan  harapan  dapat  membantu  dalam perencanaan  mitigasi  dan  kesiapsiagaan  bencana  (Sumajouw  et  al.,  2015).  Masalah penelitian ini muncul dari keterbatasan model prediksi yang ada dalam memperhitungkan berbagai faktor penyebab tanah longsor secara komprehensif dan dinamis (Choiroh, 2018). Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  signifikan  terhadap  upaya  mitigasi  bencana  tanah longsor dengan mengintegrasikan DES dan AHP dalam satu model prediksi (Mustafa et al., 2019). Melalui pendekatan ini, model yang dikembangkan tidak hanya memperhitungkan data  historis,  tetapi  juga  faktor  penyebab  tanah  longsor  yang  beragam  dan  kompleks (Budianta, 2021). Dengan demikian, penelitian ini menawarkan solusi yang lebih efektif dan
akurat dalam prediksi tingkat kerawanan tanah longsor, yang dapat dijadikan sebagai dasar dalam  pengambilan  keputusan  terkait  upaya  mitigasi  dan  kesiapsiagaan  bencana  di Kabupaten Brebes.
METODE PENELITIAN Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain quasieksperimental. Metode yang digunakan adalah Double Exponential Smoothing (DES) dan Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk memprediksi tingkat kerawanan tanah longsor di  Kabupaten  Brebes.  Gambar  Langkah-langkah  penelitian  ditunjukkan  pada  gambar  1 dibawah ini:

## Gambar 1. Langkah-langkah penelitian
Menggambarkan alur penelitian yang dimulai dari dataset. Pertama, dataset tersebut menjalani pra-pemrosesan, yang mencakup pembersihan (cleaning) untuk menghilangkan noise atau data yang tidak konsisten dan normalisasi untuk menyamakan skala data(Latif et al., 2023). Setelah itu, proses berlanjut ke prosedur penelitian yang tidak dijelaskan secara rinci  dalam  gambar.  Langkah  selanjutnya  adalah  analisis  data,  di  mana  dua  metode digunakan: Metode DES (Double Exponential Smoothing) yang mungkin digunakan untuk analisis  data  deret  waktu,  dan  Metode  AHP  (Analytic  Hierarchy  Process)  yang  biasanya digunakan untuk pengambilan keputusan berdasarkan kriteria berlapis (Rihal et al., 2022).
MULAI SELESAI IDENTIFIKASI MASALAH STUDI LITERATUR PENGUMPULAN DATA PERHITUNGAN METODE AHP
Setelah analisis, model atau hasilnya diuji untuk validitas dan reliabilitas — menguji apakah hasilnya akurat dan dapat diandalkan. Akhirnya, hasil pengujian dievaluasi, yang mungkin melibatkan  pemeriksaan  kinerja  keseluruhan  dan  pengaruhnya  terhadap  tujuan penelitian(Faizana et al., 2015). Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data historis  mengenai  tanah  longsor  di  Kabupaten  Brebes,  termasuk  faktor-faktor  yang mempengaruhi  kejadian  tanah  longsor  seperti  curah  hujan,  topografi,  jenis  tanah, penggunaan  lahan,  dan  sebagainya(Maulana  et  al.,  2021).  Data  tersebut  diperoleh  dari Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kabupaten Brebes serta lembaga terkait lainnya.  Analisis  data  dengan  metode  AHP  dilakukan  secara  kuantitatif  dan  proses pengambilan  keputusan  dilakukan  dengan  prinsip  dasar  penguraian  masalah (decomposition),  perbandingan  berpasangan  (comparative  judgement),  sintesa  prioritas (synthesis of  priorty)  dan  konsistensi  logis (logical consistency) dari  persepsi pakar yang dianggap ahli dalam bidang kebencanaan,sehingga dihasilkan bobot dari masing-masing elemen yang diteliti(Aminudin et al., 2015).
Geometric  Mean  adalah  nilai  rata-rata  dari  semua  data  dalam  suatu  sampel  yang didapatkan  dengan  cara  mengalikan  semua  nilai  kemudian  mengakarpangkatnya. Tujuannya untuk mengombinasikan seluruh data yang telah didapat dari masing-masing responden, sehingga menjadi robot yang akan digunakan untuk tahap selanjutnya(Utami et al., 2021).
GM = √ (X 1 ) ( X 2 )  ( X n )
Keterangan :
GM : Geometric mean X 2 : Responden kedua X 1 : Responden pertama
X n : Responden ke-n
Langkah selanjutnya adalah untuk mendapatkan urutan prioritas dari masing-masing variabel yakni didekati dengan menggunakan rumus Sturgess seperti pada Persamaan 2.
𝑖 = 𝑋𝑖 − 𝑋𝑗𝑛 ...................................................................................................................................(2)
Keterangan:
I   : Interval kelas
Xi  : Indeks maksimum Xj  : Indeks minimum n  : Jumlah kelas
Hasil interval ini digunakan untuk menentukan rentang nilai dari tiga kategori (cukup penting, penting dan sangat penting).
Tabel 1.Penentuan rentang nilai pada masing-masing kategori
Kategori Rumus Cukup penting (nilai terendah) sampai (nilai terendah + i) Penting (nilai terendah + i) sampai (nilai terendah + i + i) Sangat Pening (nilai terendah + i + i) sampai nilai tertinggi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  telah  diproses  dianalisis  menggunakan  metode  DES  dan  AHP.  DES digunakan  untuk  menghasilkan  ramalan  trend  kejadian  tanah  longsor  berdasarkan  data historis,  sedangkan  AHP  digunakan  untuk  menentukan  tingkat  bobot  faktor  yang mempengaruhi kerawanan tanah longsor.
Tabel 2. Data set tanah longsor tahun 2019      Tabel 3. Data set tanah longsor tahun 2020
Data set ini berasal dari: https://bpbd.brebeskab.go.id/rekap-laporan-bencana
NO KECAMATAN TAHUN 2019 1. Banjarharjo 0 2. Bantarkawung 14 3. Brebes 0 4. Bulakamba 0 5. Bumiayu 4 6. Jatibarang 0 7. Kersana 0 8. Ketanggungan 3 9. Larangan 0 10. Losari 0 11. Paguyangan 2 12. Salem 13 13. Sirampok 10 14. Songgom 0 15. Tanjung 0 16. Tonjong 1 17. Wanasari 0 Jumlah 47 NO KECAMATAN TAHUN 2020 1. Banjarharjo 3 2. Bantarkawung 46 3. Brebes 0 4. Bulakamba 0 5. Bumiayu 17 6. Jatibarang 0 7. Kersana 0 8. Ketanggungan 5 9. Larangan 1 10. Losari 0 11. Paguyangan 33 12. Salem 30 13. Sirampok 23 14. Songgom 0 15. Tanjung 0 16. Tonjong 15 17. Wanasari 0 Jumlah 176
Tabel 3. Data set tanah longsor tahun 2021        Table 4. Data set tanah longsor tahun 2022
Data set ini berasal dari: https://bpbd.brebeskab.go.id/rekap-laporan-bencana
Wilayah penelitian ini merupakan kawasan longsor berada di daerah dataran tinggi, diantaranya adalah daerah yang memiliki tingkat curah hujan yang tinggi. Mata pencaharian penduduk dominan adalah bertani karena potensi lahan yang subur di daerah ini. Bangunan rumah tinggal banyak terdapat di dekat lahan pertanian yang terletak di bantaran sungai dengan tingkat ancaman longsor sedang. Apabila terjadi longsor, kerentanan fisik dan sosial ekonomi menjadi penting untuk dinilai. Oleh karenanya, perlu penilaian terhadap elemen fisik permukiman terkait dengan bangunan dan jaringannya.
NO KECAMATAN TAHUN 2021 1. Banjarharjo 2 2. Bantarkawung 12 3. Brebes 0 4. Bulakamba 0 5. Bumiayu 3 6. Jatibarang 1 7. Kersana 0 8. Ketanggungan 1 9. Larangan 2 10. Losari 1 11. Paguyangan 8 12. Salem 11 13. Sirampok 6 14. Songgom 0 15. Tanjung 0 16. Tonjong 6 17. Wanasari 0 Jumlah 53
NO KECAMATAN TAHUN 2022 1. Banjarharjo 4 2. Bantarkawung 27 3. Brebes 0 4. Bulakamba 0 5. Bumiayu 18 6. Jatibarang 1 7. Kersana 0 8. Ketanggungan 0 9. Larangan 1 10. Losari 0 11. Paguyangan 29 12. Salem 12 13. Sirampok 30 14. Songgom 0 15. Tanjung 0 16. Tonjong 6 17. Wanasari 0 Jumlah 130
Gambar 1. Pergerakan Tanah Longsor di Kabupaten Brebes
Tingkat  kelongsoran yang  terdapat didarerah Brebes  bagian selatan memiliki salah satu  konsentrasi  yang  harus  dilakukan  oleh  pemerintah  Kabupaten  Brebes  itu  sendiri. Karena  tingkat  kerawanan  longsor  tersebut  akan  membahayakan  masyarakat  setempat setempat Upaya yang harus dilakukan adalah dari sebagian darerah harus ada monitoring pemberitahuan tentang bahaya tanah longsor tersebut menimpa daerah tersebut.
Gambar 2. Peta curah hujan di kabupaten brebes
Peta curah hujan merupakan salah satu peta dimana menunjukkan curah hujan tinggi dikarenakan  letak  atau  lokasi  yang  memiliki  dataran  tinggi  yang  lebih  tinggi  dari permukiman  air  laut.  Oleh  sebab  itu  maka  daerah  tersebut  dikatakan  daerah  yang merupakan  daerah  curah  hujannya  lebih  tinggi.  Maka  dari  sini  bisa  diambil  kesimpulan bahwa dengan adanya curah hujan yang lebih tinggi dengan lokasi atau daerah yang lebih tinggi maka tingkat kerawanan longsor lebih tinggi. Oleh karenanya dari hasil pengamatan yang sah ada maka daerah kabupaten brebes yang memiliki tingkat kelongsoran lebih tinggi didaerah brebes dibagian selatan.

## SIMPULAN
Penelitian menggabungkan double exponential smoothing dan analytical hierarchy process  (AHP)  untuk  memprediksi  kerawanan  tanah  longsor  di  Kabupaten  Brebes. Pendekatan ini memanfaatkan data historis dan analisis multi-faktor. Double exponential smoothing digunakan untuk memprediksi curah hujan dan pergerakan tanah. Sementara AHP  menilai  faktor  risiko  seperti  geologi,  kemiringan  lereng,  dan  penggunaan  lahan.
Model yang dihasilkan mampu memprediksi dengan lebih akurat dibanding metode lain. Penelitian  ini  berkontribusi  dalam  mitigasi  bencana  tanah  longsor  di  Brebes  dan  bisa diterapkan di wilayah lain yang memiliki risiko serupa.yang sedang berlangsung.

## DAFTAR PUSTAKA
Aminudin,  N.,  Ayu,  I.,  &  Sari,  P.  (2015).  Sistem  Pendukung  Keputusan  (Dss)  Penerima Bantuaprogram Keluarga Harapan (Pkh) Pada Desa Bangun Rejo Kec.Punduh Pidada Pesawaran Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarcy Process (Ahp). Jurnal TAM ( Technology Acceptance Model ), 5(2), 66 – 72.
Budianta, W. (2021). Pemetaan Kawasan Rawan Tanah Longsor di Kecamatan Gedangsari, Kabupaten Gunungkidul, Yogyakarta dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat (Indonesian Journal  of Community Engagement), 6(2), 68. https://doi.org/10.22146/jpkm.45637
Choiroh,  M.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Prediksi  Tingkat  Kerawanan  Tanah Longsor  Menggunakan  Metode  Double  Exponential  Smoothing  Dan  Analytical Hierarchy Process. Skripsi, UIN Maulana Malik Ibrahim.
Faizana,  F.,  Nugraha,  A.  L.,  &  Yuwono,  B.  D.  (2015).  Pemetaan  Risiko  Bencana  Tanah
Longsor Kota Semarang. Jurnal  Geodesi  Undip,  4(1),  223 – 234. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/article/view/7669
Hadi, A. I., Farid, M., Refrizon, R., Harlianto, B., Hudayat, N., & Krisbudianto, M. (2021). Mapping of Potential Earthquake Vulnerability in Bengkulu City Using Microtremor Data and Analytical Hierarchy Process Methods. Jurnal Fisika Flux, 18(2), 105 – 118.
Hidayah, A., -, P., & Massinai, M. A. (2017). Analisis Rawan Bencana Lonsor Menggunakan Metode  Ahp  (Analiytical  Hierarchy  Process)  Di  Kabupaten  Toraja  Utara. Jurnal Geocelebes, 1(1), 1. https://doi.org/10.20956/geocelebes.v1i1.1772
Latif, M., Andriani, A., & Hakam, A. (2023). Analisis Tingkat dan Sebaran Bencana Tanah Longsor  di  Kabupaten  Bengkulu  Tengah. Bentang :  Jurnal  Teoritis  Dan  Terapan Bidang Rekayasa Sipil, 11(2), 217 – 226. https://doi.org/10.33558/bentang.v11i2.6956
Maulana,  I.  F.,  Sudaryatno,  S.,  &  Jatmiko,  R.  H.  (2021).  Identifikasi  Sebaran  Kerentanan Kekeringan  Pertanian  Menggunakan  Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp)  Di
Kabupaten Temanggung. Jurnal Teknosains, 10(2), 125.
https://doi.org/10.22146/teknosains.54003
Mustafa, J. M., Sirojuzilam, S., & Sulistiyono, N. (2019). Analisis Tingkat Kerawanan Longsor Dengan  Integrasi  Analytical  Hierarchy  Process  dan  Pemodelan  Spasial  Sistem
Informasi Geografis di Kabupaten Aceh Tenggara. Jurnal Serambi Engineering, 4(1), 471. https://doi.org/10.32672/jse.v4i1.981
Rihal,  F.,  Pratiwi,  N.,  Statistika,  J.,  Sains,  I.,  Teknologi,  &,  &  Yogyakarta,  A.  (2022). Perbandingan Metode  Double  Exponential Smoothing Dan Metode  Dekomposisi Untuk  Peramalan  Jumlah  Tamu  Domestik  Hotel  Berbintang  Di  Provinsi  Nusa Tenggara Timur. Jurnal Statistika Industri Dan Komputasi, 07(2), 1 – 11.
Sumajouw,  D.  F.,  Najoan,  M.  E.  I.,  &  Sompie,  S.  R.  U.  A.  (2015).  Perancangan  Sistem Keamanan  Rumah  Tinggal  Terkendali  Jarak  Jauh. Jurnal  Teknik  Elektro  Dan Komputer, 4(3), 44 – 53.
Utami, S., Ekasari, K., & Saputra, R. M. (2021). Penggunaan AHP guna penentuan prioritas penanganan  permukiman  tangguh  bencana  longsor. Jurnal  Pengelolaan Lingkungan  Berkelanjutan  (Journal  of  Environmental  Sustainability  Management),
4(2), 498 – 512. https://doi.org/10.36813/jplb.4.2.498-512
Zaenurrohman,  J.  A.,  Permanajati,  I.,  Nuraga,  P.  B.,  &  Setijadi,  R.  (2023).  Kerentanan Gerakan  Tanah  Menggunakan  Analisis  Data  Spasial  Di  Daerah  Karangjambu, Purbalingga. GEOGRAPHY :  Jurnal  Kajian,  Penelitian  Dan  Pengembangan
Pendidikan, 11(1), 158. https://doi.org/10.31764/geography.v11i1.14380.