## BAHAYA LONGSOR DI KABUPATEN SUKABUMI BERBASIS METODE WEIGHT OF EVIDENCE (WoE), LOGISTIC REGRESSION (LR) DAN KOMBINASI WoE-LR
Landslide Hazard in Sukabumi Regency based on Weight of Evidence (WoE), Logistic Regresion (LR) and WoE-LR Combination Methods
Sumardani Kusmajaya 1) *, Boedi Tjahjono 2) dan Baba Barus 2)
1) Program Studi Ilmu Perencanaan Wilayah, Sekolah Pascasaerjana, Institut Pertanian Bogor, Jl. Meranti Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680
2) Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian IPB, Jl. Meranti Kampus IPB Darmaga Bogor 16680

## ABSTRACT
The high frequency of landslides in Sukabumi Regency caused the need for data and information of potential landslides areas. The most widely used method to identify potential landslides is stastical method. Therefore, this study aims to predict landslide hazard in Sukabumi Regency. This research used Weight of Evidence (WoE), Logistic Regression (LR), and WoE-LR combination methods. Results showed that suitable parameters for running the models are distance from road, distance from river, distance from fault, SPI, TWI, elevation and slope. WoE method’s results showed elevation <300 m, distance from road >200 m and distance from friver >100 m are bad parameter classes to predict landslides in this study area. Whereas slope 8- 15%, distance from road 31-70 m and elevation 700-800 m are good parameters to predict landslide potential. As for LR method, elevation and distance from road have significant effect on landslides. WoE-LR combination method’s results showed distance from road and SPI are bad parameters for predicting landslide potential. Conversely, slope and TWI are the best parameters to predict landslide hazards, including elevation, distance from fault and distance from river. Therefore it can be concluded that WoE-LR combination method is the best for predicting landslide hazard in the study area.
Keywords: Landslide, Weight of Evidence, and Logistic Regression

## ABSTRAK
Tingginya kejadian longsor di Kabupaten Sukabumi menjadi penyebab diperlukannya data dan informasi kawasan yang memiliki  potensi  longsor.  Identifikasi  potensi  longsor  dapat  dilakukan  melalui  berbagai  pendekatan  dimana  metode  statistik adalah  pendekatan  yang  paling  banyak  digunakan  untuk  pemetaan  longsor.  Maka  dari  itu,  tujuan  penelitian  ini  adalah memprediksi longsor di Kabupaten Sukabumi. Metode penelitian yang digunakan adalah metode Weight of Evidence (WoE), Logistic  Regression (LR),  dan  kombinasi  WoE-LR.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  parameter  yang  layak  digunakan menjalankan model adalah jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari patahan, SPI, TWI, Elevasi dan Lereng. Hasil metode WoE menunjukkan bahwa parameter elevasi <300 m, jarak dari jalan >200 m dan jarak dari sungai >100 m merupakan kelas parameter yang tidak baik untuk memprediksi longsor. Sebaliknya, parameter lereng 8–15%, jarak dari jalan 31–70 m dan elevasi 700–800 baik digunakan untuk memprediksi longsor. Pada metode LR, parameter elevasi dan jarak dari jalan secara signifikan berpengaruh  terhadap  longsor.  Hasil  metode  kombinasi  WoE-LR  menunjukkan  bahwa  parameter  jarak  dari  jalan  dan  SPI merupakan  parameter  yang  kurang  baik  untuk  memprediksi  longsor.  Sebaliknya,  parameter  lereng  dan  TWI  merupakan parameter  yang  paling  baik  untuk  memprediksi  bahaya  longsor.  Berdasarkan  pengujian  ketiga  metode  tersebut,  dapat disimpulkan bahwa metode kombinasi WoE-LR adalah metode yang paling baik dalam memprediksi bahaya longsor di wilayah penelitian.
Kata Kunci: Longsor, Weight of Evidence, and Logistic Regression

## PENDAHULUAN
Tingginya  kejadian  longsor  di  Kabupaten Sukabumi menjadi alasan diperlukannya data dan informasi kawasan yang memiliki potensi longsor. Zhou et al. (2016) mengungkapkan  bahwa  identifikasi  gerakan  tanah  adalah cara  paling  efektif  dengan  menyediakan  data  untuk perencanaan  tata  ruang  dan  pemanfaatan  lahan,  adaptasi serta mitigasi bencana.
Identifikasi  potensi  longsor  dapat  dilakukan melalui  berbagai  metode.  Terdapat  tiga  kategori  utama dalam  metode pemetaan  bahaya longsor, yaitu  (1) metode heuristik,  (2)  metode  statistik, dan  (3)  pendekatan
deterministik. Dari ketiga metode tersebut, metode statistik dinilai  sebagai  metode  yang  paling  memungkinkan  untuk diterapkan.  Hal  tersebut  dikarenakan  metode  heuristik melibatkan  pengetahuan  ahli  dalam  penyusunan  peta bahaya  longsor,  sehingga  memiliki  keterbatasan  pada subjektivitas.  Sementara  pada  pendekatan  deterministik dibutuhkan data geoteknis dan hidrologis yang rinci.  Pada metode  statistik  dipastikan  memiliki  subjektivitas  yang rendah  dan  lebih  mudah  diterapkan  pada  suatu  area  yang memiliki  karakteristik  wilayah  yang  unik  (Caniani et  al ., 2007).
Metode statistik seperti metode weight of evidence (WoE)  dan logistic  regression (LR)  banyak  digunakan untuk  pemetaan  bahaya  gerakan  tanah  (Margarint et  al .,
*) Penulis Korespondensi: Telp. +6282352581095; Email. dhani.kusmajaya@gmail.com DOI: http://dx.doi.org/10.29244/jitl.22.2.101-106
2013; Heckmann et al ., 2014). Barbieri dan Cambuli (2009) mengungkapkan  bahwa  metode  WoE  didasarkan  pada informasi yang diperoleh dari keterkaitan antara parameter dan data kejadian, sehingga dapat diprediksi wilayah  yang berpotensi longsor. Metode LR memiliki kelebihan karena mampu  menganalisis  hubungan  antar  variabel  tetapi memiliki  kekurangan  karena  tidak  mampu  mengevaluasi pengaruh antara kelas yang berbeda (Pamela et al. , 2018). Samodra  (2014)  dan  Zhou et  al .  (2016)  memanfaatkan metode statistik dengan pendekatan baru yaitu menggunakan  kombinasi Weight  of  Evidence (WoE)  dan Logistic Regression (LR) untuk pemetaan bahaya longsor. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  longsor  dan membandingkan  pendekatan  yang  paling  baik  melalui  uji area under curve (AUC) dari ketiga metode tersebut.

## BAHAN DAN METODE
Lokasi penelitian terletak di Kabupaten Sukabumi Provinsi  Jawa  Barat  (Gambar  1a).  Kabupaten  Sukabumi memiliki  luas  wilayah  4,145  km 2 dengan  memiliki  47 (empat puluh tujuh) kecamatan.
Penelitian  ini  menggunakan  data  dari  berbagai sumber yaitu Peta Rupabumi dengan skala 1:25.000 (BIG), Digital  Elevation  Model (DEM)  dengan  skala  30  x  30  m (NASA),  Peta  Tutupan  Lahan  dengan  skala  1:10.000 (Kementerian  ATR-BPN),  Peta  Jenis  Tanah  dengan  skala data  1:50.000  (BBSDLP),  Peta  Geologi  dengan  skala 1:100.000  (Kementerian  ESDM)  dan  Peta  Curah  Hujan dengan  skala  5.5  x  5.5  km  ( Climate  Hazards  Group InfraRed Precipitation with Station Data (CHIRPS)). Dari
berbagai sumber data tersebut dihasilkan perameter longsor meliputi  elevasi,  lereng, aspect , plan  curvature , profile curvature , stream  power  index (SPI), Terrain  Wetness Index (TWI), jarak dari sungai, lithologi, jarak dari patahan, bentuklahan ( landform ), jarak dari jalan, penggunaan lahan, curah hujan, dan jenis tanah (Tabel 1).

## Data Kejadian Longsor
Lokasi  kejadian  longsor  merupakan  data  utama yang  dibutuhkan  dalam  proses  analisis  bahaya  longsor. Inventarisasi  kejadian  longsor  bersumber  dari  berbagai instansi  pemerintah  yaitu  BNPB,  PVMBG,  Kementerian PUPR  dan  penelitian  sebelumnya.  Validasi  kemudian dilakukan  melalui Google  Earth dan  peta  lereng. Asumsinya  titik  yang  berada  pada  lereng  dengan  kelas landai  (<8%)  dianggap  tidak  berpotensi  terjadi  longsor. Data  lokasi  kejadian  kemudian  dibagi  menjadi  2  set  data, yaitu 70% dari total titik kejadian digunakan dalam model dan  pengujian  parameter  sedangkan  30%  dari  total  titik digunakan untuk pengujian model (Gambar 1b).

## Metode Weight of Evidance (WoE)
WoE  adalah  model  statistik  yang  menghitung bobot dari faktor prediktif (faktor pemicu) berdasarkan ada atau  tidak  adanya  longsor  pada  wilayah  penelitian  dan berasumsi  bahwa  faktor-faktor  yang  diduga  memicu longsor  tidak  memiliki  kaitan  satu  sama  lain.  Model  ini membutuhkan  data  spasial  titik  kejadian  longsor  dan  data faktor pemicu longsor.
Tabel 1. Parameter longsor
Tipe Data Parameter Sumber Faktor Topografi Elevasi DEM Lereng DEM Aspect DEM Plan Curvature DEM Profil Curvature DEM Berkaitan dengan Air Stream Power Index (SPI) DEM Terrain Wetness Index (TWI) DEM Jarak dari Sungai Peta RBI Faktor Geologi Lithologi Peta Geologi Jarak dari Patahan Peta Geologi Landform DEM Faktor Manusia Jarak dari Jalan Peta RBI Penggunaan Lahan Peta Guna Tanah Faktor Iklim Curah Hujan CHIRPS Jenis Tanah Jenis Tanah Peta Tanah Kejadian Longsor Titik Kejadian Longsor Berbagai instansi dan peneliti sebelumnya
a b
Gambar 1 a. Peta lokasi penelitian; b. Lokasi kejadian longsor
WoE  membandingkan  distribusi  titik  kejadian longsor  yang  ada  dengan  berbagai  faktor  pemicu  longsor secara terpisah. Model ini diaplikasikan untuk mengevaluasi  hubungan  setiap  variabel  yang  diprediksi menjadi  faktor  pemicu  longsor  terhadap  kejadian  longsor dengan  menggunakan  probabilitas  sebelumnya  (tanpa syarat)  dan  probabilitas  posterior  (dengan  syarat). Probabilitas sebelumnya adalah probabilitas suatu kejadian yang  berasal  dari  peristiwa  yang  sama  di  masa  lampau dalam suatu periode waktu.
Probabilitas  perubahan  yang  diakibatkan  oleh adanya  tambahan  informasi  disebut  probabilitas  posterior. Probabilitas  bersyarat  dari  keberadaan  longsor  dengan mempertimbangkan  kehadiran  faktor  tambahan  dapat dirumuskan sebagai berikut (Samodra, 2014):
𝑊 𝑗𝑖 + = 𝐿𝑛 ( 𝑃{𝐹 𝑗𝑖 |𝐿} 𝑃{𝐹 𝑗𝑖 |𝐿̅} ) = ( 𝑃{𝐹 𝑗𝑖 ∩ 𝐿} 𝑃{𝐿} ) ( 𝑃{𝐹 𝑗𝑖 ∩ 𝐿̅} 𝑃{𝐿̅} )
Sementara itu, probabilitas bersyarat dari keberadaan longsor yang tidak menghadirkan faktor dapat dirumuskan sebagai berikut (Bonham-Carter, 1994):
𝑊 𝑗𝑖 − = 𝐿𝑛 ( 𝑃{𝐹̅ 𝑗𝑖 |𝐿} 𝑃{𝐹̅ 𝑗𝑖 |𝐿̅} ) = ( 𝑃{𝐹̅ 𝑗𝑖 ∩ 𝐿} 𝑃{𝐿} ) ( 𝑃{𝐹̅ 𝑗𝑖 ∩ 𝐿̅} 𝑃{𝐿̅} )
Dimana 𝑃 : Probabilitas, 𝐹 𝑗𝑖 : keberadaan faktor j kelas i, 𝐹̅ 𝑗𝑖 : tidak ada faktor j kelas i, 𝐿̅ : tidak ada longsor, L :  keberadaan  longsor, 𝑊 𝑗𝑖 + :  rasio  kemungkinan  yang menyatakan  bahwa  rasio  dalam  kasus  adanya,  faktor 𝐹 𝑗𝑖 maka  suatu  longsor L terjadi  atau  tidak  terjadi,  dan 𝑊 𝑗𝑖 − : rasio  kemungkinan  yang  menyatakan  bahwa  rasio  dalam kasus tidak adanya faktor 𝐹 𝑗𝑖 maka suatu longsor L terjadi atau tidak terjadi.
Pengukuran  korelasi  juga  dapat  diukur  dengan kontras bobot sebagai berikut (Samodra, 2014):
𝑊 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑡𝑗𝑖 = 𝑊 𝑗𝑖 + −   𝑊 𝑗𝑖 −

## Metode Logistic Regresion (LR)
Logistic Regression (LR) adalah regresi multivariat  yang  membentuk  hubungan  antara  distribusi longsor  yang  ada  sebagai  variabel  dependen  dan  berbagai faktor  pemicu  longsor  sebagai  variabel  independen. Variabel  dapat  berupa continuous atau discrete ,  atau kombinasi  apapun  dari  kedua  jenis  tersebut.  Algoritma logistic  regression menerapkan  estimasi  kemungkinan maksimum setelah mentransformasikan variabel dependen menjadi variabel logit dengan memperkirakan probabilitas suatu  kejadian  yang  terjadi  (Atkinson  dan  Massari,  1998; Dai et al. , 2002).  Dalam hal ini kehadiran  longsor diinput sebagai 1 dan tidak adanya longsor diinput sebagai 0.
Metode multivariat logistic regression membandingkan  distribusi  longsor  yang  ada  dengan berbagai faktor pemicu longsor secara simultan. Hubungan faktor pemicu dengan longsor yang ada dievaluasi dengan
rumus logistic regression. Analisis logistic regression dapat ditulis sebagai berikut:
𝑓(𝑧) = 𝜋(𝑆 = 1|𝑋 1 , 𝑋 2 , … . . 𝑋 𝑛 ) = 1 −(𝛽 0 + ∑ (𝛽 𝑖 𝑋 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 1 + 𝑒
Dimana 𝜋(𝑆 = 1|𝑋 1 , 𝑋 2 , … . . 𝑋 𝑛 ) adalah  sebuah piksel  yang  dipengaruhi slope  failure ,  yang  diberikan kehadiran  variabel  independen  dari 𝑋 1 𝑡𝑜 𝑋 𝑛 , 𝛽 0 adalah rumusan  yang  konstan,  dan 𝛽 1 , 𝛽 2 , … . 𝛽 𝑛 adalah  variabel koefisien dan 𝑋 1 , 𝑋 2 , … . 𝑋 𝑛 . 𝛽 0 , … . 𝛽 𝑛 adalah koefisien yang tidak  diketahui  yang  harus  diestimasi  berdasarkan  data variabel  independen  longsor  dengan  menggunakan kemungkinan  maksimum.  Koefisien  positif  menunjukkan bahwa  peristiwa  longsor  lebih  mungkin  terjadi  dan koefisien  negatif  menunjukkan  bahwa  peluang  kejadian longsor kecil.

## Metode Kombinasi WoE-LR
Samodra  (2014)  dan  Zhou et  al., (2016) mengunakan kombinasi model Weight of Evidence (WoE) dan Logistic  Regression (LR)  dalam  penelitiannya  untuk menyusun  peta  bahaya  longsor.  Penggunaan  model kombinasi  WoE  dan  LR  dinilai  dapat  mengisi  titik kelemahan  satu  sama  lain  sehingga  meningkatkan  akurasi prediksi kejadian longsor. Metode LR  memiliki  kelebihan karena mampu menganalisis hubungan antar variabel tetapi memiliki  kekurangan  karena  tidak  mampu  mengevaluasi pengaruh  antara  kelas  yang  berbeda.  Sementara  metode WoE memiliki kelebihan karena mampu menilai pengaruh kelas  yang  berbeda  dari  masing-masing  variabel,  tetapi mengabaikan korelasi antar variabel (Pemela et al. , 2018). Dengan demikian, metode kombinasi statistik bivariat WoE dan  multivariat  LR  diharapkan  dapat  mengurangi kelemahan  masing-masing  metode  dalam  menghasilkan tingkat akurasi peta bahaya longsor.
Metode ini diawali dengan  melakukan rasterisasi, dan  melakukan  klasifikasi  terhadap  titik  kejadian  longsor dan  faktor  pemicu  longsor  ke  dalam  GIS.  Kemudian, metode WoE digunakan untuk pembobotan pengaruh kelas pada setiap faktor pemicu kejadian longsor. Faktor pemicu longsor ini kemudian dinilai hubungan keterkaitannya satu sama  lain  dengan  menggunakan  metode  LR  (Zhou et  al., 2016).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penentuan Parameter Longsor
Parameter  bahaya  longsor  pada  penelitian  ini dipilih  berdasarkan  pada  pengujian  metode Area  Under Curve (AUC).  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan kejadian  longsor  untuk  mendapatkan  nilai Area  Under Curve (AUC). Pamela et al. (2018) menyatakan bahwa nilai AUC  merupakan  nilai  indeks  yang  terbentuk  dari  grafik perbandingan  antara  persentase  total  luasan  area  kelas parameter pemicu longsor dengan persentase total longsor. Hasil uji AUC disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2 .Uji parameter longsor Parameter Nilai AUC Aspect 47.07 Curah Hujan 53.40 Plan Curvature 54.18 Profil Curvature 49.61 Elevasi 82.88 Jarak dari Jalan 98.91 Jarak dari Patahan 72.97 Jarak dari Sungai 94.03 Landform 48.92 Lithologi 52.88 Penggunaan Lahan 57.63 Lereng 91.31 Jenis Tanah 36.61 Stream Power Index (SPI) 99.07 Terrain Wetness Index (TWI) 65.51
Berdasarkan Tabel 2 dapat diketahui bahwa ada 7 dari  total  14  parameter  yang  layak  untuk  dijadikan parameter untuk menjalankan model yaitu jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari patahan, SPI, TWI, Elevasi dan Lereng.

## Metode Weight of Evidance (WoE)
Hasil  analisis  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  3, menunjukkan  pentingnya  masing-masing  kelas  dari  setiap parameter. Jika 𝑊 + = positif dan 𝑊 − = negatif, maka kelas tersebut mempunyai pengaruh besar atas terjadinya longsor, dan jika 𝑊 + = negatif dan 𝑊 − = positif, maka berpeluang
sebaliknya. Jika 𝑊 + −   𝑊 − = 0, maka kelas parameternya tidak  berkorelasi  dengan  kejadian  longsor.  Elevasi  <300, jarak dari jalan > 200 m dan jarak dari sungai >100 adalah contoh kelas parameter tidak terlalu baik untuk digunakan dalam  memprediksi  longsor  di  wilayah  studi.  Sebaliknya lereng 8 – 15%, jarak dari jalan 31 – 70 meter dan elevasi 700  –  800  baik  digunakan  untuk  memprediksi  kejadian longsor. Untuk parameter lereng < 8% dan SPI 21.21 – 50 memiliki  nilai 𝑊 + −   𝑊 − =  0  menunjukkan  bahwa  tidak ada kejadian longsor yang terjadi pada areal tersebut.
Hasil  analisis  metode  WoE  selanjutnya  dapat dipetakan  sebagai  peta  bahaya  longsor  seperti  yang disajikan pada Gambar 2a.

## Metode Logistic Regresion (LR)
Berdasarkan hasil analisis LR pada tabel 4 terlihat bahwa  parameter  elevasi  dan  jarak  dari  jalan  memilik pengaruh  yang  signifikan  terhadap  kejadian  longsor  di wilayah penelitian. Hal ini dapat dilihat dari nilai koefisien kedua parameter tersebut yang positif, sedangkan parameter lainnya  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan. Selanjutnya  nilai  tersebut  diklasifikasi  menjadi  lima  kelas yaitu sangat rendah, rendah, sedang, tinggi dan sangat tinggi menggunakan  metode  Quantile  (Zhou,  2016)  dan persebaran spasial dari masing-masing kelas disajikan pada Gambar 2b.
Tabel 3. Hasil komputasi bobot kelas untuk layer faktor pemicu berdasarkan keberadaan titik longsor
Faktor Kelas Nclass Npix1 Npix2 Npix3 Npix4 W+ W- 𝑾 + − 𝑾 − Elevasi <300 1,547,122 14 93 1,547,108 3,145,823 -0.924 0.260 -1.184 300 - 400 532,001 15 92 531,986 4,160,945 0.212 -0.031 0.243 400 -500 575,714 18 89 575,696 4,117,235 0.316 -0.053 0.369 500 - 600 659,125 18 89 659,107 4,033,824 0.180 -0.033 0.213 600 - 700 535,388 19 88 535,369 4,157,562 0.442 -0.074 0.517 700 - 800 280,152 10 97 280,142 4,412,789 0.448 -0.037 0.485 >800 563,536 13 94 563,523 4,129,408 0.012 -0.002 0.013 Jarak dari Jalan 0-30 699,410 25 82 699,385 3,993,546 0.450 -0.105 0.554 31-70 488,514 28 79 488,486 4,204,445 0.922 -0.193 1.115 71-100 304,757 14 93 304,743 4,388,188 0.701 -0.073 0.774 101-200 828,668 14 93 828,654 3,864,277 -0.300 0.054 -0.354 >200 2,371,689 26 81 2,371,663 2,321,268 -0.732 0.426 -1.158 Jarak dari Patahan (Km) < 0.5 485,027 9 98 485,018 4,207,913 -0.206 0.021 -0.227 0.5 -1 413,854 4 103 413,850 4,279,081 -0.858 0.054 -0.912 1 – 1.5 327,577 6 101 327,571 4,365,360 -0.219 0.015 -0.234 1.5 – 2 267,504 2 105 267,502 4,425,429 -1.115 0.040 -1.155 > 2 3,199,076 86 21 3,198,990 1,493,941 0.165 -0.484 0.648 Jarak dari Sungai <10 143,811 1 106 143,810 4,549,121 -1.188 0.022 -1.209 10 - 50 280,897 6 101 280,891 4,412,040 -0.065 0.004 -0.069 50 - 100 391,684 13 94 391,671 4,301,260 0.376 -0.042 0.418 >100 3,876,646 87 20 3,876,559 816,372 -0.016 0.072 -0.088 Lereng <8% - 0 0 - - 0.000 0.000 0.000 8 - 15% 1,147,766 48 59 1,147,718 2,400,794 0.327 -0.205 0.532 15 - 25% 1,140,257 27 80 1,140,230 2,408,282 -0.242 0.097 -0.339 25 - 45% 918,230 23 84 918,207 2,630,305 -0.185 0.057 -0.243 >45% 342,366 9 98 342,357 3,206,155 -0.137 0.014 -0.151 SPI 21.21 - 50 - 0 0 - - 0.000 0.000 0.000 50 - 400 1,413,044 27 80 1,413,017 3,227,985 -0.188 0.072 -0.260 400 - 5000 2,579,602 73 34 2,579,529 2,061,473 0.205 -0.335 0.540 > 5000 648,463 7 100 648,456 3,992,546 -0.759 0.083 -0.842 TWI 5.63 -6 1,340,003 25 82 1,339,978 3,352,953 -0.201 0.070 -0.271 6.01 - 8 1,648,303 44 63 1,648,259 3,044,672 0.158 -0.097 0.255 8 - 10 968,907 29 78 968,878 3,724,053 0.272 -0.085 0.357 10 - 12 369,260 8 99 369,252 4,323,679 -0.051 0.004 -0.055 > 12 366,565 1 106 366,564 4,326,367 -2.123 0.072 -2.195
Tabel 4. Koefisien logistic regresion (LR) Faktor Koefisien Elevasi 0.66 Jarak dari Jalan 0.93 Jarak dari Patahan -1.88 Jarak dari Sungai -0.95 Lereng -0.20 SPI -0.56 TWI Intersep -1.91 -11.

## Metode Kombinasi WoE-LR
Hasil  analisis  koefisien  regresi,  seperti  yang ditunjukkan  pada  Tabel  5  menunjukkan  bahwa  parameter Jarak  dari  Jalan  dan  SPI  adalah  contoh  parameter  kurang baik untuk digunakan dalam memprediksi kejadian longsor di  wilayah  penelitian.  Sebaliknya  parameter  Lereng  dan TWI memiliki nilai koefisien positif yang tinggi. Parameter elevasi,  jarak  dari  patahan  dan  jarak  dari  sungai  juga merupakan  parameter  yang  baik  untuk  digunakan memprediksi  longsor  meskipun  nilainya  tidak  setinggi Lereng  dan  TWI.  Hasil  permodelan  ini  selanjutnya disajikan secara spasial  seperti  yang terlihat pada Gambar 2c.
Tabel 5. Nilai koefisien parameter metode kombinasi WoE-LR
Parameter Koefisien Intercept -11.31 Elevasi 0.61 Jarak dari Jalan -1.77 Jarak dari Patahan 0.59 Jarak dari Sungai 0.19 Lereng 2.21 SPI -1.06 TWI 1.28

## Validasi
Proses  validasi  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  menggunakan  pendekatan  AUC.  Kurva  AUC merupakan  salah  satu  jenis  pengukuran  akurasi  statistik untuk model prediksi (probabilitas) dalam penilaian/analisis bencana  alam  (Nefesslioglu,  2011).  Semakin  tinggi  nilai AUC suatu model maka semakin baik model tersebut dalam memprediksi  bahaya  longsor  (Yesilnacar,  2005 dalam Pourghasemi et al ., 2013). Nilai Indeks AUC disajikan pada Tabel 6 (Pourghasemi et al ., 2013).

## Tabel 6. Nilai indeks AUC
Nilai AUC Keterangan > 0.9 Sangat Baik 0.8 - 0.9 Baik 0.7 - 0.8 Cukup Baik <0.6 Jelek
Berdasarkan hasil analisis AUC terhadap masing- masing model menunjukkan bahwa kombinasi metode LR- WoE  memiliki  nilai  validasi  yang  cukup  baik  dari  dua metode lainnya (Tabel 7). Menurut Pamela et al . (2018) hal ini dikarenakan gabungan kedua metode ini dapat menutupi kekurangan  dari  masing-masing  metode.  Kekurangan  dari metode LR yang tidak dapat menganalisis variabel nominal dan ordinal dapat diatasi oleh metode gabungan ini setelah parameter  nominal  dilakukan  pembobotan  dengan  metode WoE kemudian dianalisis menggunakan metode LR.

## Tabel 7. Nilai AUC metode WoE, LR dan WoE-LR
Test Result Nilai AUC Metode WoE 0.259 Metode LR 0.720 Metode WoE_LR
0.782
a b
Gambar 2. Hasil pemodelan tingkat bahaya longsor tanah: a. WoE; b. LR; dan c. kombinasi WoE-LR

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  validasi  model  prediksi bahaya longsor menunjukkan metode kombinasi WoE- LR  mempunyai  nilai  AUC  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  metode  WoE  dan  metode  LR dimana  nilai  uji  AUC  metode  kombinasi  WoE-LR sebesar 0.782 diikuti metode LR sebesar 0.72 dan yang terendah  adalah  metode  WoE  dengan  nilai  uji  AUC sebesar 0.259. Metode kombinasi WoE-LR masih dapat terus dikembangkan  menjadi metode pemetaan bahaya longsor yang akurat dan efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
Atkinson,  P.M.  and  R.  Massari.  1998.  Generalised Linear Modelling of Susceptibility to Landsliding  in  The  Central  Apennines,  Italy.
Computers & Geosciences, 24: 373-385.
Barbieri,  G.  and  P.  Cambuli.  2009.  “The  Weight  of Evidence  Statistical  Method  in  Landslide Susceptibility  Mapping  of  the  Rio  Pardu Valley (Sardinia, Italy).” 18th World IMACS Congress  and  MODSIM09  International Congress  on  Modelling  and  Simulation:
Interfacing  Modelling  and  Simulation  with Mathematical  and  Computational  Sciences, Proceedings , 2658–64.
Bonham-Carter,  G.F.  1994.  Geographic  Information Systems  for  Geoscientists:  Modelling  with GIS.  Computer  Methods  in  the  Geosciences, 267-302.
Dai, F.C., C.F. Lee and Y.Y. Ngai. 2002. Landslide Risk Assessment  and  Management:  an  Overview. Engineering Geology, 64: 65-87.
Heckmann, T., K. Gegg, A. Gegg dan M. Becht. 2014. Sample size matters: investigating the effect of sample size on a logistic regression susceptibility  model for debris flows. Natural
Hazards and Earth System Sciences , 14: 259- 278.
Margarint, M.C., A. Grozavu and C.V. Patriche. 2013. Assessing the Spatial Variability of Weights of Landslide Causal Factors in Different Regions from  Romania  Using  Logistic  Regression. Natural  Hazards  and  Earth  System  Sciences Discussions, 1(2): 1749–74.
Nefeslioglu,  H.A.,  C.  Gokceoglu,  H.  Sonmez,  and  T. Gorum. 2011. Medium-Scale Hazard Mapping for Shallow Landslide Initiation: The Buyukkoy  Catchment  Area  (Cayeli,  Rize, Turkey). Landslides, 8(4): 459–83.
Pamela,  I.A.  Sadisun,  R.D.  Kartiko  dan  Y.  Arifianti.
2018. Metode Kombinasi Weight of Evidance (W0E)  dan  Logistic  Regresion  (LR)  untuk pemetaan  Kerentanan  Gerekan  Tanah  di Takengon  Aceh. Jurnal  Lingkungan  dan Bencana Geologi , 9(2): 77-86.
Pourghasemi,  H.R.,  H.R.  Moradi  and  S.M.F.  Aghda.
2013.  Landslide  Susceptibility  Mapping  by Binary Logistic Regression, Analytical Hierarchy  Process,  and  Statistical  Index Models and Assessment of Their
Performances. Natural  Hazards, 69(1):  749– 779.
Samodra,  G.  2016.  Development  of  Risk  Analysis Technique and Its Application to Geo-Disaster Management  in  Indonesia. Disertasi ,  Kyushu University  Institutional  Repository,  Fukuoka. Jepang.
Zhou, S., Wang, W., Chen, G., Liu, B., & Fang, L. 2016. A  combined  weight  of  evidence  and  logistic regression  method  for  susceptibility  mapping of earthquake-induced landslides: A case study of  the  April  20,  2013  Lushan  earthquake, China. Acta Geologica Sinica , 90: 511-524.