IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN LONGSOR SECARA MIKROZONASI DI JALAN ALTERNATIF PROVINSI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE
WEIGHTING (SAW)
Darmawan Ikhlas Fadli 1 , Arif Ismul Hadi *1 , Zagita Allifya 1 , Septi Anggriani 1 , Rama Ramdani 2 , Beni Syakban Idris 1 dan Refrizon 1
1 Program Studi Geofisika, Jurusan Fisika, Fakultas MIPA, Universitas Bengkulu, Bengkulu, Indonesia
2 Program Studi Fisika, Jurusan Fisika, Fakultas MIPA, Universitas Bengkulu, Bengkulu, Indonesia *Corresponding author: ismulhadi@unib.ac.id
Received 2022-06-15, Revised 2023-02-19, Accepted 2023-03-16 Available Online 2023-04-05, Published Regularly April 2023

## ABSTRACT
The alternative provincial in Bengkulu Tengah Regency is located at a location bordering the Musi Fault segment that is part of the Great Sumatran Fault Zone. This condition makes cross-provincial roads in Central Bengkulu Regency vulnerable to natural disasters such as landslides. The purpose of the study was to determine areas that have the potential for landslides in earthquake-prone areas of Central Bengkulu Regency, Bengkulu Province, Indonesia. We performed the HVSR (horizontal to vertical spectral ratio) analysis and the simple additive weighting (SAW) method to achieve the study  purpose.  Field  data  acquisition  using  the  PASI  Gemini2  broadband  seismometer  (triaxial geophone). Next, we analyzed the tremor data recorded in the field using a wave spectrum. From the results of this study, we knew that the possibility of landslides in the survey area classified into three categories that is low, media and high. Landslide risk should be paid more attention in areas with high potential, especially in densely populated areas. The main threat in the study area is an earthquake along the active Sumatran fault. Earthquakes in areas that are very steep and prone to landslides can increase the risk and cause landslides.
Keywords: Landslide; microzonation; SAW method; alternative provincial road of Bengkulu.

## ABSTRAK
Jalan  alternatif  provinsi  di  Kabutapen  Bengkulu  Tengah  berada  di  lokasi  yang  berbatasan dengan segmen Sesar Musi yang merupakan bagian dari Great Sumatran Fault Zone . Kondisi ini membuat  jalan  alternatif  provinsi  di  Kabutapen  Bengkulu  Tengah  rentan  terhadap  bencana  alam seperti tanah longsor. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui daerah yang berpotensi terjadi longsor di daerah rawan gempa Kabupaten Bengkulu Tengah, Provinsi Bengkulu, Indonesia. Untuk mencapai tujuan ini, kami melakukan analisis HVSR ( Horizontal to Vertical Spectral Ratio ) dan metode simple additive weighting (SAW). Akuisisi data lapangan menggunakan seismometer broadband PASI Gemini2 ( triaxial geophone ). Selanjutnya, kami menganalisis data tremor yang terekam  di  lapangan  menggunakan  spektrum  gelombang.  Dari  hasil  penelitian  tersebut  dapat diketahui bahwa kemungkinan terjadinya longsor di daerah survei dapat diklasifikasikan menjadi tiga  kategori  yaitu  rendah,  sedang  dan  tinggi.  Risiko  tanah  longsor  harus  lebih  diperhatikan  di daerah  dengan  potensi  tinggi,  terutama  di  daerah  padat  penduduk.  Ancaman  utama  di  daerah penelitian adalah gempa bumi di sepanjang sesar aktif Sumatera. Gempa bumi di daerah yang sangat curam dan rawan longsor dapat meningkatkan risiko dan menyebabkan tanah longsor.
Kata kunci: Longsor; mikrozonasi; metode  SAW; jalan alternatif Provinsi Bengkulu.

## PENDAHULUAN
Tanah longsor adalah salah satu bahaya alam yang paling berbahaya dan sering terjadi di  banyak  daerah  perbukitan  atau  pegunungan,  yang  sering  terjadi  tanpa  peringatan  dan menyebabkan hilangnya nyawa dan harta benda. Terjadinya tanah longsor terutama tergantung pada kondisi medan setempat dan dikendalikan oleh proses geologi dan geomorfologi. Namun, tanah longsor  dapat  dipicu  pada  lereng  yang  tidak  stabil  oleh faktor-faktor eksternal  seperti curah  hujan  yang  tinggi,  gempa  bumi,  banjir,  pencairan  salju,  erosi  sungai,  perubahan permukaan air tanah, letusan gunung berapi, atau kombinasi dari faktor-faktor alam ini [1-5] .
Oleh karena itu, frekuensi, besaran, dan volume longsor diperkirakan akan meningkat baik oleh faktor internal maupun eksternal. Selain itu, frekuensi dan besarnya tanah longsor semakin meningkat karena iklim ekstrem di daerah perbukitan atau pegunungan yang rapuh. Terlepas dari kenyataan ini, banyak negara di dunia menghadapi tragedi kemanusiaan skala besar, kerusakan material, dan kerugian ekonomi akibat peristiwa tanah longsor [6-8] .
Kondisi  dengan  kegempaan  yang  tinggi  di  laut  dan  dekat  dengan  Sesar  Sumatera Segmen Musi di darat, curah hujan yang tinggi, dan lereng yang curam membuat Kabupaten Bengkulu  Tengah  sangat  rentan  dan  berpotensi  longsor  terutama  di  daerah  perbukitan. Berdasarkan kondisi tersebut, sangat menarik untuk mengkaji potensi longsor di kawasan ini, karena  titik  rawan  longsor  dapat  diidentifikasi  melalui  pemetaan  potensi  longsor  untuk pengurangan  risiko  bencana.  Salah  satu  daerah  yang  mengalami  daerah  rawan  longsor  di wilayah  bengkulu  tengah  adalah  area  jalan  alternatif  provinsi  di  Kecamatan  Merigi  Sakti Kelindang Kabupaten Bengkulu Tengah.
Menurut  Natawidjaya  dan  Triyoso [9] ,  frekuensi  gempa  besar  berulang  dengan magnitudo  7  di  Sesar  Segmen  Musi  adalah  165  tahun  yang  merupakan  tertinggi  di  antara segmen  Sesar  Sumatera  di  wilayah  Bengkulu.  Berdasarkan  kondisi  tersebut,  Kabupaten Bengkulu Tengah rentan terhadap gempa bumi baik di laut maupun di daratan. Rata-rata curah hujan  di  Kabupaten  Bengkulu  Tengah  juga  cukup  tinggi  yaitu  2.673  mm/tahun [10] .  Hal  ini dapat  terjadi  karena  Bengkulu  Tengah  merupakan  salah  satu The  Intertropical Convergence Zone (ITCZ) yang memiliki curah hujan tinggi sepanjang tahun [11] . Gempa bumi dan curah hujan yang tinggi merupakan faktor utama yang memicu terjadinya tanah longsor.
Selama beberapa dekade terakhir, banyak instansi pemerintah berusaha mencari solusi yang  paling  tepat  untuk  meminimalkan  kerusakan  yang  disebabkan  langsung  dan  tidak langsung  oleh  tanah  longsor.  Salah  satu  upaya  yang  umumnya  dilakukan  adalah  dengan melakukan identifikasi dan pemetaan daerah rawan longsor.
Sebelumnya daerah ini pernah dilakukan penelitian oleh Hadi dkk [12] dengan metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  tentang  investigasi  potensi  longsor  untuk  pengurangan risiko bencana. Akan tetapi penelitian yang dilakukan memiliki cakupan area yang sangat luas yaitu se-Kabupaten Bengkulu Tengah, sehingga perlu dilakukan penelitian secara mikrozonasi di  jalan  altenatif  provinsi  khususnya  di  Kecamatan  Merigi  Sakti  Kelindang  Kabupaten Bengkulu Tengah guna mendapatkan hasil potensi longsor yang lebih optimal.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  metode Simple  Additive  Weighting ( SAW) melalui pembobotan  beberapa  parameter  yang  mempengaruhi  terjadinya  longsor.  Oleh  karena  itu, model kerentanan tanah longsor dapat menunjukkan daerah-daerah di mana tanah longsor lebih mungkin terjadi di masa depan, dan selanjutnya dapat memberikan informasi yang berharga untuk perencanaan pembangunan dan manajemen serta mitigasi tanah longsor di jalur alternatif provinsi Kabupaten Bengkulu Tengah.

## METODE
Data pada penelitian ini berupa data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dari survei mikrotremor berupa nilai faktor amplifikasi ( 𝐴 𝑔 ), dan frekuensi dominan tanah ( 𝑓 𝑔 ), serta data sekunder berupa data curah hujan tahun 2015 - 2019 dari Stasiun Klimatologi BMKG Bengkulu, peta sebaran nilai 𝑉 𝑠 30 dari USGS, peta kemiringan lereng dari data DEMNAS, peta geologi yang menunjukan jarak patahan ke titik pengukuran, dan peta PGA batuan dasar dari PUSGEN 2017. Analisis kerentanan secara teknis dilakukan dengan memanfaatkan perangkat lunak ArcGIS 10.8.2.
Pengambilan  data  mikrotremor  menggunakan portable seismometer  PASI  Gemini-2 ( triaxial geophone ) sebanyak 19 titik pengukuran (Gambar 1). Pengambilan data mikrotremor merujuk  pada Site  Effects  Assesment  using  Ambient  Excitation (SESAME).  Setiap  titik dilakukan  pengambilan  data  selama  20-30  menit  serta frekuensi  sampling 200  Hz  yang disimpan dalam format SAF ( Sesame ASCII Format ). Selain itu, pada saat pengumpulan data, perlu  dicatat  koordinat  stasiun  mikrotremor  dan  berbagai  jenis  gangguan  yang  dapat menimbulkan gangguan ( noise ) pada gelombang getaran yang terekam.
Gambar 1. Peta geologi serta titik-titik pengukuran data lapangan (Penyederhaan dari [13] )
Data  mikrotremor  yang  terekam  di  lapangan  kemudian  dianalisis  untuk  menentukan spektrum gelombang menggunakan perangkat lunak WinMASW 5.2 HVSR dari PASI, Torino, Italia [14] .  Perangkat  lunak ini  merupakan  paket  program  untuk  mendapatkan  nilai frekuensi natural  dan  faktor  amplifikasi,  penggunaan software ini menawarkan  keuntungan dalam  hal perhitungan otomatis kriteria reliabilitas [15] . Lebar jendela 15 detik dipilih untuk sinyal  yang lebih  alami.  Semakin  alami  sinyal,  semakin  banyak  data  yang  dapat  dianalisis.  Untuk pengolahan data, rentang frekuensi yang dipilih adalah 0,5 Hz sampai 20 Hz. Oleh karena itu, frekuensi  yang  dipilih  sebenarnya  dari  sinyal  natural  atau  bukan  dari noise .  Rekaman  data mikrotremor  terdiri  dari  komponen  arah  Utara-Selatan  (NS),  komponen  arah  Timur-Barat (EW), dan komponen arah vertikal berupa Up-down (UD). Contoh sinyal rekaman mikrotremor
yang  diperoleh  di  lapangan  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Adapun  contoh  spektrum  hasil pengolahan  data  untuk  mendapatkan  nilai f g dan A g pada  titik  data  pengukuran  lapangan ditampilkan pada Gambar 3.
Gambar  2. Contoh  sinyal  rekaman  mikrotremor  yang  diperoleh  di  lapangan:  (a)  rekaman mikrotremor gabungan tiga komponen NS, EW, dan UD; (b) perekaman mikrotremor komponen NS; (c) perekaman mikrotremor komponen EW; (d) perekaman mikrotremor komponen UD
Gambar 3. Contoh spektrum hasil pengolahan data untuk mendapatkan nilai f g dan A g pada titik data dengan frekuensi dominan dan amplifikasi berturut-turut: (a) I7 pada (4,4 Hz dan 3,9); (b) I13 pada (6,2 Hz dan 5,9)
PGA  batuan  dasar  diperoleh  dari  hubungan  perubahan  kecepatan  gelombang  geser  pada batuan  dasar  terhadap  waktu,  perhitungan  nilai  PGA  batuan  dasar  menggunakan  metode Probabilistic Seismic Hazard Analysis (PSHA). Perhitungan nilai PGA berasal dari pengaruh
subduksi, sesar, dan sumber background gempa shallow dan deep [16] . Dalam bentuk umum, teorema probabilitas total dirumuskan sebagai berikut [17] :
𝑃[𝛶 > 𝑦 ∗ ] = ∬ 𝑃[𝛶 > 𝑦 ∗ |𝑚, 𝑟]𝑓 𝑚 (𝑚)𝑓 𝑅 (𝑟)𝑑𝑚𝑑 (1)
Nilai  PGA  batuan  dasar  digunakan  sebagai  parameter  masukan  untuk  menghasilkan  nilai Ground Shear Strain ( γ ), yang dirumuskan sebagai berikut [18-19] :
𝛾 = ( 𝐴 𝑔 2 𝑓 𝑔 ) ( 1 𝜋 2 𝑉 𝑏 ) (2)
dimana A g adalah  faktor  amplifikasi, f g adalah  frekuensi  dominan  tanah  (Hz), 𝑎 𝑚𝑎𝑥 adalah PGA  pada  batuan  dasar  (gal),  dan V b adalah  kecepatan  gelombang  geser  pada  batuan  dasar yang nilainya 600 m/s.
Nilai  PGA  permukaan  tanah  mengunakan  data  gempabumi  tahun  1922  –  2022  dari USGS berupa magnitude ( m) , jarak hiposenter (r) dan dihitung dengan menggunakan metode Kanai  dimana  pada  metode  ini  tidak  hanya  perhitungan  rumus,  tetapi  juga    data  dari pengamatan    lapangan,    rumus  empiris  percepatan  getaran  tanah  di  permukaan  dirumuskan sebagai berikut [20] :
𝛼 = 5 √𝑇𝑔 10 (0,61 𝑀)−(1,66+ 3,60 𝑅 𝑅+0,167− 1,83 𝑅 (3)
dimana α merupakan nilai akselerasi getaran tanah maksimum pada titik pengukuran (gal), T g merupakan frekuensi natural tanah (Hz), M merupakan magnitudo gempabumi ( Mw ), serta R merupakan  hiposenter  ke  stasiun  pengukuran  (Km).  Langkah  selanjutnya  merupakan menghitung  jarak epicenter (Δ)  dan hypocenter (R).  Jarak epicenter dan hypocenter bisa diperoleh menggunakan persamaan berikut [21] :
∆ =   √(𝑥 1 − 𝑥 2 ) 2 + (𝑦 1 − 𝑦 2 ) 2 (4)
𝑅 =   √∆ 2 + ℎ 2 (5)
dimana X 1 adalah garis lintang epicenter gempa, X 2 adalah garis lintang pengamatan, Y 1 adalah garis bujur epicenter gempa, Y 2 adalah garis bujur pengamatan, dan h adalah kedalaman sumber gempa (km).
Konsep dasar metode SAW adalah mencari  bobot total penilaian kinerja  setiap opsi dari semua kriteria. Metode SAW membutuhkan proses untuk menormalkan matriks keputusan (X) ke skala yang proporsional terhadap semua  alternatif skor yang tersedia, yaitu [22] : 𝑟 𝑖𝑗 { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 𝑖 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟 𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙 (6)
dimana 𝑟 𝑖𝑗 merupakan rating kinerja ternormalisasi berdasarkan alternatif 𝐴 𝑖 dalam atribut 𝐶 𝑗 , dimana i  =  1,2,…m  dan j  =  1,2,…,n.  Nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif (𝑉 𝑖 ) diberikan sebagai berikut [23] :
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑛 𝑗 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (7)
Nilai (𝑉 𝑖 ) yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif  ( 𝐴 𝑖 ) lebih  terpilih.  Untuk menentukan  pembobotan  diberikan  indikator  bobot  kriteria  dan  peringkat  kinerja  setiap parameter.  Indikator  GSS,  curah  hujan,  jarak  dari  sesar,  PGA, 𝑉 𝑠 30 dan  kemiringan  lereng dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Indikator bobot kriteria dan peringkat kinerja setiap parameter [24]
Indikator Bobot Kriteria Tingkat Kerentanan Kelas Indeks Peringkat Kinerja Ground Shear Strain (GSS) 5 Tinggi GSS ≥ 0,01 3 Sedang 0,0001 ≤ GSS ≤ 0,01 2 Rendah GSS ≤ 0,0001 1 Curah Hujan (mm/tahun) 3 Tinggi Curah hujan ≥ 2500 mm/tahun 3 Sedang 1000 mm / Tahun ≤ Curah hujan ≤ 2500 mm/tahun 2 Rendah Curah Hujan ≤ 1000 mm/tahun 1 PGA (g) 2 Tinggi PGA > 0,7 g 3 Sedang 0,26 g < PGA < 0,7 g 2 Rendah PGA < 0,26 g 1 𝑉 𝑠 30 (m/s) 4 Tinggi 𝑉 𝑠 30 ≤ 350 m/s 3 Sedang 350 m/s ≤ 𝑉 𝑠 30 ≤ 750 m/s 2 Rendah 𝑉 𝑠 30 ≥ 750 m/s 1 Kemiringan Lereng ( °) 3 Tinggi Lereng > 40 ° 3 Sedang 25 ° < lereng < 40 ° 2 Rendah lereng < 25 ° 1 Jarak dari Sesar (km) 3 Tinggi Jarak dari Sesar ≥ 1 km 3 Sedang 1 km ≤ 𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑆𝑒𝑠𝑎𝑟 ≤ 5 km 2 Rendah Jarak dari Sesar ≤ 5 km 1
Interpretasi dan analisis peta potensi longsor berdasarkan penilaian kinerja indeks bobot preferensi dan setiap parameter daerah studi (GSS, curah hujan, PGA, jarak dari sesar, Vs 30 dan kemirinag lereng), yang sepenuhnya berkorelasi dengan metode SAW. Peta dengan potensi longsor terbagi dalam tiga kategori: tinggi (skor tertinggi), sedang (skor sedang), dan rendah (skor  terendah) [25] .  Berdasarkan  peta  potensi  longsor  tersebut,  identifikasi  dan  pemetaan wilayah potensi longsor dikategorikan tinggi, sedang, dan rendah dengan berbagai analisis.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  didapatkan  nilai  faktor  amplifikasi  antara  2,0  sampai dengan  9,3  (Gambar  4a)  dan  nilai  frekuensi  natural  antara  1,7  Hz  sampai  dengan  12.2  Hz (Gambar  4b).  Kemudian  nilai  faktor  amplifikasi  dibagi  dengan  nilai  frekuensi  dominan masing-masing  titik  sehingga  diperoleh  nilai seismic  vulnerability  index pada  wilayah penelitian. Hasil perhitungan nilai seismic vulnerability index berkisar antara 0,5 – 24,7 yang ditampilkan pada Gambar 4c.
Gambar 4. Peta hasil pengolahan data mikrotremor pada setiap titik pengukuran data dilapangan: (a) Peta Faktor Amplifikasi, (b) Peta Frekuensi Dominan (Hz), (c) Peta Indeks Kerentanan Seismik
Sebaran  indeks  kerentanan  seismik  menunjukkan  bahwa  bagian  selatan  dan  utara daerah penelitian memiliki nilai yang lebih tinggi dibandingkan dengan daerah seberangnya. Semakin  tinggi  indeks  kerentanan  seismik,  semakin  tinggi  pula  risiko  bahaya  gempa berdasarkan  frekuensi  alami  dan  faktor  amplifikasinya.  Data  yang  diperoleh  dari  lapangan adalah frekuensi dominan, faktor amplifikasi, dan PGA batuan dasar sebagai masukan untuk mendapatkan  nilai  GSS  pada  setiap  titik pengukuran.  Gambar  5  menunjukkan  nilai  sebaran GSS dan PGA batuan dasar di lokasi penelitian. Peta sebaran GSS menunjukkan bahwa rentang nilai GSS berada pada orde 10 -3 dan 10 -2 yang merupakan nilai regangan geser sedang sampai tinggi.  Besarnya  nilai  GSS  di  wilayah  studi  lebih  dominan  dipengaruhi  oleh  besarnya  nilai PGA pada batuan dasar. Klasifikasi pembobotan didasarkan pada kisaran nilai GSS, dimana nilai terendah < 10 -4 , sedang 10 -4 -10 -3 , dan tinggi 10 -2 -10 -1 [26-27] .
Gambar 5. (a) Peta distribusi nilai Ground Shear Strain, dan (b) Peta PGA batuan dasar pada lokasi penelitian (dimodifikasi dari PUSGEN 2017 [28] )
Gambar  6. (a)  Peta  PGA  Permukaan  menggunakan  persamaan  Kanai , dan  (b)  Peta  seismisitas gempabumi pada daerah penelitian dari USGS
Pada  penelitian  ini,  data  gempabumi  yang  digunakan  adalah  data  gempabumi  dalam kurun  waktu  100  tahun  (1922-2022)  dari  USGS  (https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/ search/)  dengan  magnitudo  gempa ≥  5  M.  Nilai    PGA  dihitung menggunakan  persamaan  Kanai [20] dan  peta  sebaran  PGA  dan  seismisitasnya ditunjukkan  pada  Gambar  6.  Besarnya  nilai  percepatan  tanah  maksimum  daerah  penelitian yang dihasilkan berkisar dari 0,22 g – 0,61 g. Percepatan getaran tanah berfluktuasi kuat dalam puluhan  detik  selama  gempa  bumi,  sebagai  akibatnya peak  ground  acceleration umumnya diambil menjadi parameter terpenting pada studi tanah longsor akibat gempa [29] .
Jarak dari sesar daerah penelitian telah diekstraksi dari peta geologi daerah penelitian pada skala 1:250.000 dengan bantuan alat Euclidian distance buffering dari perangkat lunak ArcGIS (Gambar 7), dan dibagi menjadi tiga kategori: < 1 km, 1 km - 5 km, dan > 5 km.
Gambar 7. Peta jarak dari sesar (km) (dimodifikasi dari [13] )
Gambar 8. Peta sebaran Vs 30 (modifikasi dari [30] )
Peta Vs 30 yang diperoleh berasal dari data USGS dengan grid antar titik pengamatan sekitar  930  m  (Gambar  8).  Penggunaan  peta Vs 30  didasarkan  pada  korelasi  yang  sesuai  di
daerah tektonik aktif yang memiliki kecocokan yang lebih besar untuk nilai Vs 30 daripada di daerah  yang  stabil,  yaitu  70% [31] .  Untuk  itu  metode  USGS  yang  menggunakan  nilai kemiringan  topografi  sebagai  proksi  untuk  mendapatkan  nilai Vs 30  cocok  untuk  daerah penelitian ini yang selanjutnya digunakan untuk nilai pembobotannya. Nilai sebaran Vs 30 di daerah peneltian adalah 201 m/s - 900 m/s. Daerah yang memiliki nilai Vs 30 lebih rendah lebih berisiko terhadap ancaman gempa [32] . Kecepatan gelombang seismik yang melewati batuan tergantung  pada  kekerasan  batuan.  Semakin  lunak  suatu  batuan  maka  semakin  rendah kecepatan  gelombang  seismik  pada  batuan  tersebut  dan  sebaliknya [31] .  Pada  batuan  lunak, amplitudo yang dihasilkan lebih besar, sehingga berisiko terhadap goncangan yang lebih kuat. Goncangan gempa di daerah yang memiliki nilai Vs 30 rendah dapat menyebabkan kerusakan serius. Jika terjadi di lereng dapat berisiko longsor. Untuk kelas indeks untuk kategori Vs 30 mengacu pada SNI 1726-2012 [33] .
Peta kemiringan lereng diperoleh dari DEMNAS Badan Informasi Geospasial (BIG) (https://tanahair.indonesia.go.id/demnas/#/)  (Gambar  9).  Peta  tersebut  digunakan  sebagai pembanding  dengan  data  lapangan  berupa  sudut  kemiringan  yang  diukur  secara  langsung. Kelas indeks kemiringan mengacu pada Zuidam [34] . Dia telah membagi lereng menjadi tujuh tingkatan dari datar hingga curam (0 ° hingga > 55 °). Untuk tinggi lereng, kriteria pembobotan didasarkan pada fenomena yang terjadi di lapangan. Menurut Hadi [31] , ketinggian lereng ≥ 25 m memiliki risiko longsor tinggi, ketinggian lereng 10 m - 25 m memiliki risiko sedang, dan ketinggian  lereng  ≤  10  m  memiliki  risiko  rendah.  Sebagian  besar  studi  tentang  kerentanan akibat gerakan massa menggunakan sudut kemiringan sebagai salah satu variabel independen yang  paling  penting  [ 35] .  Sudut  kemiringan  kritis  di  daerah  pegunungan  untuk  pemindahan massa  adalah  30°–32° [36] ,  meskipun  lereng  dengan  sudut  yang  lebih  rendah  dapat  menjadi tidak stabil. Longsor dapat terjadi pada kelas kemiringan lereng 15°-30°, dan kecenderungan longsor tertinggi terjadi pada kelas kemiringan lereng > 25° [37] , meskipun beberapa penelitian menyimpulkan bahwa sebagian besar longsor terjadi pada kelas kemiringan lereng 30°- 40° [38] .
Gambar  9. Peta  kemiringan  lereng  beserta  titik  data  pengukuran.  Peta  dibuat  menggunakan  data DEMNAS BIG 0.27- arcsecond . Klasifikasi kelas lereng mengacu pada pembagian kelas lereng menurut Zuidam [34]
Gambar 10 . Peta sebaran curah hujan tahunan rata-rata dan data pengukuran di lokasi penelitian dan sekitarnya.  Data  diolah  berdasarkan  rata-rata  curah  hujan  tahunan  periode  2015−2020 dari BMKG Stasiun Klimatologi Bengkulu
Untuk  data  sekunder,    data  curah  hujan  tahunan  di    Kabupaten  Bengkulu  Tengah periode 2015-2020 diperoleh dari  Stasiun Klimatologi BMKG Provinsi Bengkulu [39] . Setelah mendapatkan data curah hujan tahunan di daerah penelitian, dibuat peta sebaran curah hujan tahunan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 10. Peta ini dapat digunakan untuk menentukan nilai curah hujan tahunan di titik-titik tujuan pengukuran. Curah hujan rata-rata tahunan  di wilayah  studi  berkisar  antara  antara  <  2.200  mm/tahun  sampai  >  3.800  mm/tahun.  Daerah dengan curah hujan > 2.500 mm/tahun berpotensi mengalami longsor [40] .
Kelas  curah  hujan  diklasifikasikan  menurut  Kirmanto  (2017) [40] yang  menyatakan bahwa kategori rendah jika curah hujan tahunan < 1.000 mm/tahun, kategori sedang jika curah hujan tahunan antara 1.000 mm/tahun sampai 2.500 mm/tahun, dan kategori tinggi jika curah hujan tahunan > 2.500 mm. /tahun.
Dalam  konteks  penilaian  tanah  longsor,  faktor  pengkondisian  berperan  untuk merepresentasikan informasi lingkungan suatu wilayah [41] . Oleh karena itu, perlu dilakukan pengecekan  dan  pengecualian  terhadap  faktor-faktor  yang  dapat  menimbulkan  gangguan ( noise ) dalam pemodelan kerentanan tanah longsor, yang dapat menurunkan kinerja prediksi model [42] . Pearson  correlation  coefficient digunakan  untuk  menilai  korelasi  antara  setiap faktor  pengkondisi [41] . Pearson  correlation  coefficient adalah  kombinasi  dari  kekuatan  dan arah hubungan variabel. Nilainya berkisar antara -1 hingga 1, di mana -1 menunjukkan korelasi terbalik terkuat, dan +1 menunjukkan korelasi variabel yang kuat. Korelasi yang sangat kuat jika nilainya > 0,7 [43] (Gambar 11).
Gambar  11. Pearson  correlation  coefficient dari  enam  faktor  pemicu  longsor  yang  digunakan. Catatan "Slope" mewakili kelas lerang, "Vs30" mewakili Vs30, "JdP" mewakili jarak dari patahan, "PGA K" mewakili percepatan tanah puncak, "CuHa" mewakili curah hujan, dan "GSS" mewakili regangan geser tanah
Dari hasil peta, kita dapat melihat bahwa potensi longsor terbagi dalam tiga kategori: potensi  tinggi  berwarna  merah,  berpotensi  sedang  berwarna  kuning,  dan  berpotensi  rendah berwarna hijau. Hasil pengolahan peta potensi longsor pada jalur alternatif  pada Gambar 12 menunjukkan tingkat potensi rendah dengan luas 1.197,19 ha atau 47,4% dan tingkat potensi sedang dengan luas 1.216,74 ha atau dominan 48,2%, sedangkan tingkat potensi tinggi seluas 109,87  hektar  atau  4,4%  sebagaimana  ditampilkan  pada  Tabel  2.  Daerah  dengan  potensi longsor tinggi perlu lebih waspada terhadap risiko longsor terutama di daerah padat penduduk seperti permukiman dengan bangunan dan infrastruktur jalan. Jika terjadi longsor di kawasan tersebut, dapat menimbulkan korban jiwa dan kerusakan jaringan transportasi.
Dilakukan  penyelidikan  dengan  metode  penilaian  kerentanan  tanah  longsor  di  jalan alternatif provinsi menggunakan analisis pembobotan statistik SAW berdasarkan faktor-faktor pemicu terjadinya tanah longsor, yang mencakup sekitar enam faktor yaitu kemiringan lereng ( slope ) , V s 30 , PGA, GSS , curah hujan, dan jarak dari sesar. Kemudian, kami mengekstraksi setiap  faktor  tersebut berdasarkan  dengan  tingkat  bahaya/risiko  yang  sudah  dinilai  oleh pembobotan statistik SAW. Dengan demikian, diperoleh hubungan yang konsisten antara peta kerentanan  tanah  longsor  yang  dibuat  dan  distribusi  kejadian  tanah  longsor  pada  daerah penelitian.  Oleh  karena  itu,  hasil  dari  penelitian  ini  memiliki  kemampuan  untuk mengklasifikasikan  bahaya longsor.  Selain  itu,  metode  ini  dapat mengekstraksi  lereng  yang tidak stabil dan berkontribusi pada pengembangan langkah-langkah yang efisien untuk daerah yang sesuai dan teknologi pencegahan bencana lereng. Secara khusus, metode dalam penelitian ini  didasarkan  pada  metode  SAW  dan  sistem  informasi  geografis ( SIG ) yang  sudah  ada. Namun, metode SAW ini dianggap selangkah lebih maju dari metode evaluasi yang sudah ada. Keuntungan  lebih  lanjut  dari  metode  ini  adalah  bahwa  analisis  dapat  dilakukan  hanya menggunakan data yang tersedia secara lebih murah.
Gambar 12. Peta potensi longsor yang dihasilkan dari metode SAW
Tabel 2. Luas Tingkat Potensi Tanah Longsor
Potensi Longsor Luas (ha) Persentase (%) Rendah 1197,19 47,4 Sedang 1216,74 48,2 Tinggi 109,87 4,4

## KESIMPULAN
Pembuatan peta prediksi bencana ( Landslide Susceptibility Map ) merupakan salah satu tugas  penting  yang  menarik  dan  perlu  dilakukan  oleh  para  peneliti  kebencanaan.  Pada penelitian  kali  ini,  pemetaan  kerawanan  longsor  dievaluasi  pada  jalur  alternatif  provinsi, Kabupaten Bengkulu Tengah. Hal ini melibatkan pemetaan kerentanan model Simple Additive Weighting ( SAW) berdasarkan faktor penyebab longsor termasuk indikator GSS, curah hujan, jarak  dari  sesar,  PGA, 𝑉 𝑠 30 dan  kemiringan  lereng.  Sebagian  besar  jalur  alternatif  provinsi (48,2%) berada pada tingkat rawan longsor sedang, sedangkan sebagian 47,4% berada pada tingkat kerawanan longsor tinggi. Hanya 4,4% jalur alternatif provinsi ini berada pada tingkat kerawanan rendah terhadap kejadian longsor.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terima kasih setulusnya kepada Laboratorium Geofisika Jurusan Fisika  FMIPA  Universitas  Bengkulu  yang  telah  memfasilitasi  pelaksanaan  penelitian  ini.
Ucapan terima kasih juga kepada Badan Informasi Geospasial (BIG) yang telah menyediakan data DEMNAS, serta USGS atas data Vs30 dan katalog gempabumi.

## DAFTAR PUSTAKA
1 Keefer,  D.K.  1984.  Landslides  Caused  by  Earthquakes. Geological  Society  of  America  Bulletin . Vol. 95, Hal. 406–421.
2 Hansen, A. 1984. Landslide Hazard Analysis. In Slope Instability . Brunsden, D., Prior, E., Eds.; Wiley: New York, USA, Hal. 523–602.
3 Dai, F.C.; Lee, C.F.; Ngai, Y.Y. 2002. Landslide Risk Assessment and Management: An Overview. Engineering geology . Vol. 64, Hal. 65–87.
4 Dahal, R.K.; Hasegawa, S.; Masuda, T.; Yamanaka, M. 2006. Roadside Slope Failures in Nepal During Torrential Rainfall and Their Mitigation. Disaster mitigation of debris flows, slope failures and landslides , Hal. 503–514.
5 Glade, T. 2003. Landslide Occurrence as A Response to Land Use Change: A Review of Evidence From New Zealand. Catena , Vol. 51, Hal. 297–314.
6 Kanungo, D.P.; Arora, M.K.; Sarkar, S.; Gupta, R.P. A 2006. comparative study of conventional, ANN  black  box,  fuzzy  and  combined  neural  and  fuzzy  weighting  procedures  for  landslide susceptibility zonation in Darjeeling Himalayas. Engineering geology, Vol. 85, Hal. 347–366.
7 Fell,  R.;  Corominas,  J.;  Bonnard,  C.;  Cascini,  L.;  Leroi,  E.;  Savage,  W.Z.  2008.  Guidelines  for landslide susceptibility, hazard, and risk zoning for land use planning. Engineering geology , Vol. 102, Hal. 99–111.
8 Promper, C.; Puissant, A.; Malet, J.P.; Glade, T. 2014. Analysis of land cover changes in the past and the future as contribution to landslide risk scenarios. Applied Geography , Vol. 53, Hal. 11–19.
9 Natawidjaya,  D.H.  and  Triyoso,  W.,  2007.  The  Sumatran  Fault  Zone:  From  Source  to  Hazard. Journal of Earthquake and Tsunami , Vol. 1, No. 1, Hal. 21-47.
10 Anonim.  2020. Kabupaten  Bengkulu  Tengah  Dalam  Angka .  BPS  Kab.  Bengkulu  Tengah, Kabupaten Bengkulu Tengah, Prov. Bengkulu, Hal. 444.
11 Sudrajat, A. 2007. Bengkulu Sebagai Daerah Rawan Bencana . Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, Bengkulu.
12 Hadi,  A.  I.,  Refrizon,  R.,  Farid,  M.,  Harlianto,  B.,  &  Sari,  J.  I.  2021.  Landslide  Potential Investigation  for  Disaster  Risk  Reduction  in  Central  Bengkulu  Regency,  Bengkulu  Province, Indonesia. Indonesian Journal on Geoscience , Vol. 8, No. 3, Hal. 313-328.
13 Gafoer, S., Amin, T.C. & Pardede. 2007. Geological map of Bengkulu Quadrangle, Sumatra, scale 1:250,000 . Department of Mines and Energy. Bandung.
14 Anonim.  2013. HVSR  data  acquisition  unit  GEMINI-2 .  User  manual  PASI,  Torino,  Italy ( Unpublished ).
15 Anonim. 2004. Guidelines for the Imple- mentation of the H/V Spectral Ratio Tehnique on Ambient Vibrations: Measurements, Pro- cessing and Interpretation, European Com- mission  – Research General Directorate, Project No. EVG1-CT-2000-00026
SESAME.
Ftp://ftp.geo.uib.no/pub/seismo/SOFTWARE/ SESAME/USER-GUIDELINES/SESAME-HV- User-Guidelines.pdf [15 April 2022].
16 Irsyam, M., Sengara, W., Aldiamar, F., Widiyantoro, S., Triyoso, W., Hilman, D., Kertapati, E., Meilano, I., Suhardjono, Asrurifak, M. & Ridwan, M. 2010. Ringkasan Hasil Studi Tim Revisi Peta Gempa Indonesia 2010 . Kementerian Pekerjaan Umum. Bandung.
17 Kramer, S.L.1996. Geotechnical Earthquake Engineering . Prentice-Hall: Upper Saddle River, NJ, USA, Hal. 45–124.
18 Nakamura,  Y.;  Saita,  J.;  Sato,  T.  2003.  Development  of  vulnerability  assessment  models  using microtremor/strong motion. In Proceedings of the 6th EQTAP Workshop, Kashikojima, Japan, 1– 2 December .
19 Nakamura,  Y.  2008.  On  the  H/V  spectrum. In  Proceedings  of  the  14th  World  Conference  on Earthquake Engineering, Beijing, China, 12–17 October 2008 .
20 Douglas,  J.,  2004. Ground  Motion  Estimation  Equation  1964-2003 .  Department  of  Civil  dan Environmental Engineering Imperial College London South Kensington Campus, United Kingdom.
21 Bullen,  K.E.1987. An  Introduction  to  the  Theory  of  Seismology,  3rd  ed .  Cambridge  University Press: Cambridge, UK, Hal. 231–234.
22 Fell,  R.;  Corominas,  J.;  Bonnard,  C.;  Cascini,  L.;  Leroi,  E.;  Savage,  W.Z.  2008.  Guidelines  for landslide susceptibility, hazard and risk zoning for land-use planning on behalf of the JTC-1 Joint Technical Committee on Landslides and Engineered Slopes. Engineering geology , Vol. 102, Hal. 99–111
23 Kusumadewi,  S.;  Hartati,  S.;  Harjoko,  A.;  Wardoyo,  R.  2006. Fuzzy  Multi-Attribute  Decision Making (Fuzzy MADM), 1st ed . Graha Ilmu: Yogyakarta, Indonesia. Hal. 69–81.
24 Hadi, A.I., Brotopuspito, K.S., Pramumijoyo, S., and Hardiyatmo, H.C., 2018. Regional Landslide Potential  Mapping  in  Earthquake-Prone  Areas  of  Kepahiang  Regency,  Bengkulu  Prov  ince, Indonesia. Geosciences , Vol. 8, Hal. 1-16.
25 Anonim.  2012. Peraturan  Kepala  BadanNasional  Penanggulangan  Bencana  Nomor  02  Tahun 2012  TentangPedoman  Umum  Pengkajian  Risiko  Bencana. Badan  Nasional  Penanggulangan Bencana, Jakarta . Https://bnpb.go.id//uploads/migration/ pubs/30.pdf [15 April 2022].
26 Ishihara, K., 1996. Soil Behaviour in Earthquake Geotechnics. Oxford University Press Inc.: New York, USA, Hal. 330.
27 Oliveira, C.S., Roca, A., and Goula, X., 2008. As- sessing and Managing Earthquake Risk (Geo- scientific  and  Engineering  Knowledge  for  Earthquake  Risk  Mitigation:  developments,  tools, techniques) . Springer: Netherlands, Hal. 545.
28 Pusgen,  T.  P.  S.  G.  N.  2017. Peta  Sumber  dan  Bahaya  Gempa  Indonesia  Tahun  2017 . Pusat Penelitian  dan  Pengembangan  Perumahan  dan  Permukiman,  Kementerian PUPR:  Bandung, Indonesia.
29 Yuan  RM,  Deng  QH,  Cunningham  D,  Xu  C,  Xu  XW,  Chang  CP.2013.  Density  distribution  of landslides  triggered  by  the  2008  Wenchuan  earthquake  and  their  relationships  to  peak  ground acceleration. Bulletin of the Seismological Society of America , Vol. 103, No. 4, Hal. 2344–2355.
30 Allen, T.I. dan Wald, D.J., 2007. Topographic Slope as a Proxy for Global Seismic Site Conditions (V s 30)  and  Amplification  around  the  Globe .  Https://pubs.usgs.gov/of/2007/1357/pdf/OF07- 1357_508.pdf [5 July 2016].
31 Zhang,  Y,B,,  Xiang,  C.L.,  Chen,  Y.L.,  Cheng,  Q.G.,  Xiao,  L.,  Yu,  P.C.,  &  Zhi,  W.C..  2019. Permanent Displacement Models of Earthquake-Induced Landslides Considering Near-Fault Pulse- Like Ground Motions. Journal of Mountain Science , Vol. 16, No. 6, Hal. 1244–57.
32 Hadi,  2019. Landslide  Potential  Study  of  the  Kepahiang  Regency  Areas,  Bengkulu  Prov-  ince Especially Due to the Earthquake Using the Elastic Parameter Approach . PhD Thesis at Dept. of Physics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Gadjah Mada, Hal. 56-182.
33 Anonim.  2012. Standar  Nasional  Indonesia  1726-2012  tentang  Tata  Cara  Perencanaan  Tahan Gempa untuk Struktur Bangunan Gedung dan Non Gedung . Badan Standarisasi Nasional, Jakarta. Hal. 149.
34 Zuidam,  R.A.V.,  1983. Guide  to  Geomorphological  Aerial  Photographic  Interpretation  and Mapping . ITC, Eschede: The Nederland. Hal. 325.
35 Kayastha  P,  Dhital  MR,  dan  De  Smedt  F  .2013.  Application  of  the  analytical  hierarchy  process (AHP) for landslide susceptibility mapping: a case study from the Tinau watershed, west  Nepal. Computers & Geosciences . Vol. 52, Hal. 398–408.
36 Tofelde S, Dusing W, Schildgen TF, Wittmann H, Alonso R, dan Strecker MR .2017. Changes in denudation rates and erosion processes in the transition from a low ‑ relief, arid orogen interior to a high ‑ relief,  humid  mountain ‑ front  setting,  Toro  basin,  southern  central  Andes, American Geophysical Union, Fall Meeting 2017, abstract .
37 Chen, Z., Liang,S., Ke, Y., Yang, Z., & Zhao, H. 2020. Landslide Susceptibility Assessment Using Different Slope Units Based on the Evidential Belief Function Model. Geocarto International . Vol. 35, No. 15, Hal. 1641–64.
38 Guo,  C.W.,  Yi,  D.H,  Ling, K.Y.,  &  Helal,  A.  2017. Size  and  Spatial  Distribution  of  Landslides Induced by the 2015 Gorkha Earthquake in the Bhote Koshi River Watershed. Journal of Mountain Science, Vol. 14, No. 10, Hal. 1938–50.
39 Anonim.  2020. Curah  Hujan  Kabupaten  Bengkulu  Tengah .  Laporan  Tahunan  BMKG  Provinsi Bengkulu, Bengkulu (Unpublished).
40 Kirmanto,  D.,  2007. Pedoman  Penataan  Ruang  Kawasan  Rawan  Bencana  Longsor .  Http:// landspatial.bappenas.go.id/komponen/ peraturan/the_file/permen22_2007.pdf [5 Mei 2022].
41 Yao, J., Qin, S., Qiao, S., Liu, X., Zhang, L., & Chen, J. 2022. Application of a two-step sampling strategy based on deep neural network for landslide susceptibility mapping. Bulletin of Engineering Geology and the Environment , Vol. 81, No. 148.
42 Huang,  F., Yao,  C.,  Liu,  W.,  Li, Y.,  & Liu, X.  2018.  Landslide  susceptibility  assessment  in  the Nantian  area  of  China:  a  comparison  of  frequency  ratio  model  and  support  vector machine. Geomatics, Natural Hazards and Risk , Vol. 9, No. 1, Hal. 919-938.
43 Hong, H., Liu, J. & Zhu, A.X. 2020. Modeling landslide susceptibility using LogitBoost alternating decision trees and forest by penalizing attributes with the bagging ensemble. Science of the total environment , Vol. 718, No. 137231.