Vol. 1, No. 2, September 2021

## Analisis Potensi Daerah Rawan Longsor di Kecamatan Bawen dan Tuntang dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Mira *1 , Merryana Lestari 2 , Candra Gudiato 3 , Sri Yulianto Prasetyo 4 , Charitas Fibriani 5 1,2,3,4,5 Magister Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana email: 1 miracle.yaa@gmail.com, 2 972020011@student.uksw.edu, 3 candragudiato@gmail.com,
4 sri.yulianto@uksw.edu, 5 charitas.fibriani@uksw.edu
Abstract—  The  high intensity of  rainfall at  the  end  of 2020 and early  2021  not  only  caused  several  areas  in  Indonesia  to  be flooded  but  also  landslides.  Landslides  can  occur  due  to  soil movements  in  the  rainy  season  and  are  influenced  by  tectonic conditions  in  Indonesia  which  are  always  changing.  Bawen  and Tuntang  Districts  are  two  districts  in  Semarang  Regency, Central  Java.  Both  areas  were  hit  by  floods  and  landslides  in April 2020. The material and moral losses of the local population are  inevitable.  To  take  precautions  as  early  as  possible  in  order to reduce future losses, it is necessary to conduct research on the potential  of  landslide-prone  areas  in  Bawen  and  Tuntang Districts. The analysis was carried out using the Simple Additive Weighting (SAW) method to calculate the percentage  of an area where  landslides  occurred.  The  parameters  used  include  land cover,  slope,  rainfall,  Soil  Adjusted  Vegetation  Index  (SAVI), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), and
Normalized  Difference  Wetness  Index  (NDWI).  The  results  of this  study  indicate  that  the  level  of  landslide  vulnerability  in Bawen  and  Tuntang  Districts  is  classified  as  "kurang  rawan". The  results  of  this  study  are  expected  to  become  a  spatial planning  document  based  on  landslide  disaster  mitigation  in Semarang Regency, especially in Bawen and Tuntang Districts.
Intisari—  Intensitas  curah  hujan  yang  tinggi  pada penghujung  tahun  2020  dan  awal  tahun  2021  tidak  hanya menyebabkan  beberapa  daerah  di  Indonesia  terendam  banjir, namun juga tanah longsor. Tanah Longsor dapat terjadi karena adanya pergerakan tanah di musim penghujan serta dipengaruhi kondisi  tektonik  di  Indonesia  yang  selalu  berubah-ubah. Kecamatan  Bawen  dan  Tuntang  adalah  dua  Kecamatan  yang berada  di  Kabupaten  Semarang,  Jawa  Tengah.  Kedua  daerah tersebut  dilanda  bencana  banjir  dan  tanah  longsor  pada  April 2020 silam. Kerugian materiil dan moril dari penduduk setempat tentunya  tidak  dapat  dihindari.  Untuk  melakukan  pencegahan sedini  mungkin  agar  dapat  menekan  kerugian  di  masa mendatang, perlu dilakukan penelitian mengenai potensi daerah- daerah  yang  rawan  longsor  di  Kecamatan  Bawen  dan  Tuntang. Analisis  yang  dilakukan  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  untuk  menghitung  persentase  suatu  daerah terjadi  longsor.  Adapun  parameter  yang  digunakan  antara  lain tutupan  lahan,  kemiringan  kelerengan,  curah  hujan,  Soil Adjusted  Vegetation  Index  (SAVI),  Normalized  Difference Vegetation  Index  (NDVI),  dan  Normalized  Difference  Wetness Index  (NDWI).  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa tingkat kerawanan bencana tanah longsor di Kecamatan Bawen dan Tuntang tergolong “kurang rawan”. Hasil dari penelitian ini diharapkan  dapat  menjadi  dokumen  perencanaan  tata  ruang berbasis mitigasi bencana tanah longsor di Kabupaten Semarang, khususnya pada Kecamatan Bawen dan Tuntang.
Kata  Kunci—  Longsor,  Tutupan  Lahan,  Kemiringan,  Curah Hujan, SAW, SAVI, NDVI, NDWI

## I. P ENDAHULUAN
Intensitas curah hujan yang tinggi pada akhir 2020 sampai awal  2021  tidak  hanya  menyebabkan  banjir  di  setiap  daerah,
namun  intensitas  curah  hujan  yang  tinggi  juga  dapat menyebabkan terjadinya longsor.  Longsor terjadi karena ada pergerakan masa tanah di musim hujan serta dipengaruhi oleh kondisi  tektonik.  Kondisi  tektonik  di  Indonesia  yang membentuk  morfologi  tinggi,  patahan,  batuan  vulkanik  yang mudah  rapuh  serta  ditunjang  dengan  iklim  di  Indonesia  yang berupa  tropis  basah,  sehingga  menyebabkan  potensi  tanah longsor  menjadi  tinggi[1].  Tanah  longsor  adalah  proses perpindahan  massa  batuan  (tanah)  akibat  gaya  berat (gravitasi).  Longsor  terjadi  karena  adanya  gangguan kesetimbangan  gaya  yang  bekerja  pada  lereng,  yaitu  gaya penahan  dan  gaya  peluncur.  Gaya  peluncur  dipengaruhi  oleh kandungan  air,  berat  massa  tanah  itu  sendiri  berat  beban bangunan.  Ketidakseimbangan  gaya  tersebut  diakibatkan adanya  gaya  dari  luar  lereng  yang  menyebabkan  besarnya gaya peluncur pada suatu lereng menjadi lebih besar daripada gaya  penahannya,  sehingga  menyebabkan  massa  tanah bergerak turun[2].
Kecamatan Bawen dan Kecamatan Tuntang merupakan dua kecamatan  yang  ada  di  Kabupaten  Semarang  Provinsi  Jawa Tengah.  Kecamatan  Bawen  dan  Kecamatan  Tuntang merupakan  salah  satu  daerah  yang  mengalami  bencana  tanah longsor.  Berdasarkan  data  dari  BPBD  Kabupaten  Semarang pada  tahun  2020  pernah  tejadi  bencana  tanah  longsor  di Kecamatan  Bawen,  pada  tahun  yang  sama,  yaitu  2020 menurut  jateng.tribunnews.com    bencana  tanah  longsor  juga pernah terjadi di Kecamatan Tuntang. Pergerakan masa tanah (tanah  longsor)  memberikan  perubahan  terkait  fungsi  tata guna  lahannya.  Perubahan  tata  guna  lahan  dapat  dipengaruhi oleh  peningkatan  jumlah  penduduk  dan  aktivitasnya. Pertumbuhan  penduduk  yang  memicu  padatnya  pemanfaatan ruang menyebabkan pemborosan dalam pemanfaatan lahan[3]. Pemborosan  dalam  pemanfaatan  lahan  mempengaruhi  daya dukung  lingkungan.  Dengan  adanya  pemborosan  lahan  daya dukung  lingkungan  seluruh  wilayah  pun  telah  terancam, dimana  sebagian  wilayah  di  Indonesia  merupakan  dataran tinggi  dan  diidentifikasi  sebagai  daerah  rawan  longsor[3]. Untuk  mengetahui  suatu  wilayah  rawan  terhadap  longsor perlu dilakukan analisis pemetaan untuk mengetahui kawasan- kawasan  berpotensi  longsor  menggunakan Simple  Additive Weighting (SAW). SAW merupakan metode untuk pengambilan keputusan  dengan  melakukan  pembobotan  dari  parameter- parameter  analisis  yang  disediakan.  Dalam  hal  ini parameter analisisnya  meliputi  tutupan  lahan,  kemiringan  lereng,  dan curah hujan dengan memanfaatkan indek vegetasi SAVI ( Soil Adjusted Vegetation Index ),  NDVI  ( Normalized Difference Vegetation Index )  dan Normalized Difference Wetness Index (NDWI).  Hasil  analisis  SAW  akan  digunakan  untuk menentukan  tingkat  kerawanan  tanah  longsor  di  Kecamatan Bawen dan Tuntang. Adapun output penelitian ini diharapkan
dapat  menjadi  dokumen  perencanaan  tata  ruang  berbasis mitigasi  bencana  tanah  longsor  di  Kabupaten  Semarang, khususnya pada kecamatan Bawen dan Tuntang.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  “Prediksi Spasial  Wilayah  Resiko  Tanah  Longsor  Di  Jawa  Tengah Berdasarkan  SAVI,  OSAVI,  DVI,  NDVI  Menggunakan Krigging”.  Pada  penelitian  tersebut  dibahas  tentang  prediksi spasial  kejadian  longsor  di  Kabupaten  di  Jawa  Tengah berdasarkan  indeks  vegetasi  dengan  menggunakan  kriging. Indeks  vegetasi  adalah  jumlah  vegetasi  hijau.  Nilai  yang didapat  dari  pengolahan  data  sinyal  digital  berupa  nilai brightness  beberapa  kanal  data  sensor  satelit.  Beberapa algoritma  indeks  vegetasi  yang  digunakan  adalah  SAVI  ( Soil Adjusted Vegetation Index ), OSAVI ( Optimized Soil Adjusted Indeks Vegetasi ),  DVI  (Indeks  Vegetasi  Selisih),  NDVI (Indeks  Vegetasi  Selisih  Normalisasi). Kriging adalah  salah satunya  metode  prediksi  dan  interpolasi  dalam  geostatistika, terdiri  dari  dua  jenis  kriging  biasa  ketika  hanya  satu  variable dan cokriging jika  ada  lebih  dari  satu  variabel  yang  diamati. Kriging  berfungsi  membentuk  pola  gradien  warna  pada  peta hasil  interpolasi  data.  Dalam  penelitian  ini  ditemukan  bahwa kejadian longsor di wilayah sampel memiliki korelasi dengan indeks  vegetasi  DVI  rendah,  sedang,  tinggi,  DVI,  NDVI, SAVI,  OSVII.  Kabupaten  Banjarnegara  rawan  longsor Kategori  Sedang,  Kabupaten  Wonosobo  Kategori  Tinggi, Kabupaten  Magelang  Kategori  Tinggi,  Kabupaten  Kebumen Kategori  Rendah  Kategori,  Kabupaten  Purworejo  dalam kategori  Rendah.  Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  longsor terkena  dampak  atau  berhubungan  dengan  rendah  tutupan pohon dilihat dari indeks vegetasi NDVI, DVI, SAVI, OSAVI [4].
Penelitian  kedua  tentang  lokasi  berpotensi  terjadi  bahaya longsor  dengan  menggunakan  Metode Analytycal Hierarchy Process (AHP)  telah  dilakukan  di  Kecamatan  Kulawi, Kabupaten  Sigi  Propinsi  Sulawesi  Tengah.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  menentukan  faktor-faktor  penyebab bahaya  longsor  di  Kecamatan  Kulawi  melalui  AHP  dan memetakan lokasi yang berpotensi bahaya longsor berdasarkan  analisis  spasial.  Pada  penelitian  ini  digunakan  5 data  faktor  penyebab  longsor  yaitu  data  kemiringan  lereng, curah  hujan,  jenis  tanah,  penggunaan  lahan,  dan  kondisi geologi.  Kemudian  dilakukan  perhitungan  bobot  setiap parameter  penyebab  longsor  menggunakan  Metode  AHP  dan besar  pengaruh  dari  setiap  parameter  terhadap  kejadian longsor.  Hasil  perhitungan  diperoleh  bobot  dari  setiap parameter  penyebab  bencana  longsor  yaitu  bobot  kemiringan lereng  52%,  bobot  curah  hujan  25%,  bobot  kondisi  geologi (batuan)  12%,  bobot  jenis  tanah  6%  dan  bobot  penggunaan lahan  5%.  Data-  data  penyebab  longsor  tersebut  kemudian ditumpang  susun  (overlay)  dengan  peta  yang  ada  dan menghitung  nilai  hazard  (bahaya  longsor).  Berdasarkan  hasil analisis  spasial  diperoleh,  lokasi  yang  berpotensi  longsor  di Kecamatan  Kulawi  diklasifikasikan  menjadi  tidak  bahaya, kurang  bahaya,  sedang,  bahaya,  dan  sangat  bahaya  dengan luas  daerah  berturut-turut  25,13  (2,23%),  418,71  (37.17%), 560,78 (49,8 %), 103,78 (9,2%), dan 17,93 (1,96%). Kejadian longsor di Kecamatan Kulawi dipengaruhi oleh keadaan lahan
yang  dibuka  masyarakat  untuk  areal  perkebunan  dan  ladang pada kawasan yang derajat kemiringannya cukup tinggi [5].
Pada  penelitian  pertama  menggunakan  metode Kringing, kemudian  pada  penelitian  kedua  menggunakan  metode  AHP untuk  memprediksi  tingkat  kerawanna  longsor.  Sedangkan dalam  penelitian  ini,  akan  dilakukan  suatu  analisis  pemetaan untuk  mengetahui  kawasan-kawasan  berpotensi  longsor dengan  menggunakan  metode  SAW.  Sumber  data  yang  akan digunakan  pada  penelitian  ini  didapatkan  melalui  citra Landsat 8 OLI dengan Band 4, 5, dan 6, dalam periode 2017 sampai dengan 2020.
Wilayah  studi  yang  akan  menjadi  lokasi  penelitian  adalah Kecamatan  Bawen  dengan  10  desa,  yaitu  Karanganyar, Asinan,    Bawen,  Doplang,  Harjosari,    Kandangan, Lemahireng,  Polosari,  Poncoruso,  Samban,  dan  Kecamatan Tuntang  dengan  15  desa  yaitu  Kalibeji,  Candirejo,  Delik, Gedangan, Jombor, Karangtengah, Kesongo, Lopait,
Ngajaran,  Rowosari,  Sraten,  Tlogo,  Tlompakan,  Tuntang, Watuagung.  Wilayah  studi  disajikan  sebagaimana  pada Gambar 1.
Gambar 1. Peta Wilayah Studi Kecamatan Bawen dan Kecamatan Tuntang

## II. T INJAUAN P USTAKA
1. Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  yang merupakan  indeks  kehijauan  vegetasi  atau    aktifitas fotosintesis vegetasi. NDVI dapat menunjukkan parameter antara  lain biomass dedaunan  hijau  yang  dapat diperkirakan  untuk  pembagian  vegetasi[6].  Adapun formula NDVI terdapat pada persamaan 1.
NDVI = 𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷 𝑁𝐼𝑅+𝑅𝐸𝐷 (1) Dengan Keterangan :
NIR = Nilai reflektan kanal Inframerah (Band 5) RED = Nilai reflektan kanal merah (Band )
TABEL 1 KLASIFIKASI NDVI[7] Kelas Nilai NDVI Tingkat Kehijauan 1 -1 < NDVI < -0.03 Lahan Tidak Bervegetasi 2 -0.03 < NDVI < 0.15 Vegetasi Sangat Rendah 3 0.15 < NDVI < 0.25 Vegetasi Rendah 4 0.26 < NDVI < 0.35 Vegetasi Sedang 5 0.36 < NDVI < 1 Vegetasi Tinggi
2. Normalized  Difference  Wetness  Index (NDWI)  Indeks hidrologi  adalah  indeks  yang  menggambarkan  nilai kandungan  atau  kadar  air  pada  sebuah  wilayah.  suatu algoritma  yang  digunakan  untuk  deteksi  badan  air[8].

## JI FO T ECH (J OURNAL OF I NFORMATION T ECHNOLOGY )
Vol. 1, No. 2, September 2021
Badan air memiliki kapasitas  untuk menyerap secara kuat panjang gelombang sinar tampak dan infra merah. Adapun formula NDWI terdapat pada persamaan 2.
NDWI = 𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁−𝑁𝐼𝑅
𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁+𝑁𝐼𝑅 (2) dengan keterangan: GREEN = Nilai reflektan kanal hijau (Band 3) NIR = Nilai reflektan kanal Inframerah (Band 5)
TABEL 2 KLASIFIKASI NDWI [9] Kelas Nilai NDWI Tingkat Kebasahan 1 -1 < NDWI < 0 Non Badan Air 2 0 < NDWI < 0.33 Kebasahan Sedang 3 0.33 < NDWI < 1 Kebasahan Tinggi
3. Soil  Adjusted  Vegetation  Index (SAVI)  merupakan algoritma  pengembangan  dari  NDVI  dengan  menekan pengaruh  latar  belakang  tanah  pada  tingkat  kecerahan kanopi  [6].  Adapun  formula  SAVI  terdapat  pada persamaan 3.
SAVI = 1.5∗(𝑁𝐼𝑅−𝑅𝑒𝑑) (𝑁𝐼𝑅+𝑅𝑒𝑑)∗0.5 (3)
Dengan Keterangan : NIR  = Nilai reflektan kanal Inframerah (Band 5)
RED = Nilai reflektan kanal merah (Band 4) TABEL 3 KLASIFIKASI SAVI [6] Kelas Kerapatan Jenis RTH -0.3667- 0.0187 Non RTH Tubuh air seperti sungai 0.0187- 0.1041 Sangat Rendah Pemukiman  lahan  terbuka  yang dilapisi dengan aspal 0.1041– 0.3667 Rendah Lahan  vegetasi  penutupan  tanah, seperti pada jalan tanah, lapangan kosong,  tanpa  dilapisi  dengan aspal atau paving 0.3667- 0.5214 Sedang Lahan  vegetasi  penutup  berupa perkebunan kelapa, kebun campuran,  vegetasi  rerumptan, padang golf maupun alang-alang 0.5214- 0.7895 Tinggi Vegetasi berhutan
4. Kemiringan  Lereng
Kemiringan  lereng  mempunyai  pengaruh  besar  terhadap kejadian  longsor  lahan.  Semakin  miring  lereng  suatu tempat maka daerah tersebut semakin berpotensi terhadap terjadinya  longsor  lahan.  Lereng  diukur  kemiringannya dengan  menggunakan Abney Level .  Kemiringan  lereng umumnya  dinyatakan  dalam  (%)  yang  merupakan  tangen dan  derajat  kemiringan  tersebut.  Lereng  atau  tebing  yang terjal akan memperbesar gaya pendorong terhadap gerakan tanah.  Lereng  yang  terjal  terbentuk  karena  pengikisan  air sungai, mata air, air laut, dan angin. Pada dasarnya daerah perbukitan  atau  pegunungan  yang  membentuk  lahan miring  merupakan  daerah  rawan  terjadi  gerakan  tanah. Kelerengan  dengan  kemiringan  lebih  dari  25-40%  (atau
lebih  dari  40%)  memiliki  potensi  untuk  bergerak  atau longsor, namun tidak selalu lereng atau lahan yang miring punya  potensi untuk  longsor  tergantung  dari  kondisi geologi  yang  bekerja  pada  lereng  tersebut  [10].  Adapun pembobotan kelerengan dapat dilihat pada tabel 4.
TABEL 4 KLASIFIKASI KEMIRINGAN LERENG [10] Bobot Kemiringan Lereng Kategori 1 41-60 Sangat Curam 2 26-40 Curam 3 16-25 Agak Curam 4 9-15 Landai 5 0-8 Datar 5. Curah Hujan
Hujan  merupakan  faktor  terpenting  dalam  analisis hidrologi.  Kejadian  hujan  dapat  dipisahkan  menjadi  dua kelompok, yaitu hujan aktual dan hujan rancangan. Hujan aktual  adalah  rangkaian  data  pengukuran  di  stasiun  hujan selama periode tertentu. Hujan rancangan adalah hyetograf hujan  yang  mempunyai  karakteristik  terpilih.  Hujan rancangan  mempunyai  karakteristik  yang  secara  umum sama  dengan  karakteristik  hujan  yang  terjadi  pada  masa lalu,  sehingga  menggambarkan  karakteristik  umum kejadian  hujan  yang  diharapkan  terjadi  pada  masa mendatang [11].
TABEL 5

## KLASIFIKASI CURAH HUJAN
Curah Hujan Kategori 0 - 1000 mm/tahun Sangat Rendah 1000 - 1500 mm/tahun Rendah 1500 - 2500 mm/tahun Sedang 2500 - 3500 mm/tahun Tinggi 3500 - 5000 mm/tahun Sangat Tinggi
6. Inverse Distance Weighted (IDW)
Pemetaan  data  dengan  dilakukan  dengan  cara  memberi bobot berdasarkan jarak, dimana semakin dekat jarak dari lokasi  target  semakin  besar  bobotnya,  demikian  juga sebaliknya  [12].  Bobot  yang  digunakan  untuk  rata-rata adalah  turunan  fungsi  jarak  antara  titik  sampel  dan  titik yang  diinterpolasi  [13].  Adapun  formula  IDW  terdapat pada persamaan 4.
𝑗 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑖.𝑗𝑖 𝑛 𝑖=1 (4)
Dimana  nilai  j 𝑖 adalah  nilai  ketinggian  data  yang  akan diinterpolasi  sejumlah  n  titik.  Sedangkan koefisien pembobotan 𝜔𝑖 didefinisikan pada persamaan 5.
𝑤 𝑖 = ℎ 𝑗 −𝑝 ∑ ℎ 𝑗 −𝑝 𝑛 𝑗=0 (5)
Nilai 𝑝 adalah nilai positif berupa parameter power dan ℎ 𝑗 adalah  jarak  dari  sebaran  titik  ke  titik  interpolasi,  yang dapat dijabarkan pada persamaan 6.
ℎ 𝑗 = √(𝑥 − 𝑥 1 ) 2 + (𝑦 − 𝑦 1 ) 2 (6)
Dimana nilai 𝑥 dan 𝑦 adalah koordinat titik interpolasi dan nilai 𝑥𝑖 dan 𝑦𝑖 adalah koordinat setiap sebaran titik.
7. Simple Additive Weighting SAW Simple  Additive  Weighting (SAW)  digunakan  untuk mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW  membutuhkan proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  skala  yang sebanding  dengan  semua  peringkat  alternatif  yang  ada  [14]. Metode  SAW  yang  sering  dikenal  dengan  metode penjumlahan terbobot, memiliki beberapa kelebihan dibandingkan  dengan  metode  lainnya.  Kelebihan  metode SAW  dapat  melakukan  penilaian  secara  lebih  tepat, berdasarkan  nilai  kriteria  dan  bobot  preferensi  yang  sudah ditentukan [15].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode analisis Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Wetness Index (NDWI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), dan Interpolasi menggunakan Inverse Distance Weighted (IDW)  untuk  mengklasifikasikan  daerah  berpotensi longsor  di  Kecamatan  Bawen  dan  Tuntang  dengan mendapatkan klasifikasi vegetasi, klasifikasi tingkat kebasahan,  dan  klasifikasi  ruang  terbuka  hijau  yang  dalam penelitian  ini  disimpulkan  sebagai  peta  tutupan  lahan. Kemudian  dilakukan  IDW  interpolasi  dari  data  curah  hujan tahunan  dari  tahun  2017  sampai  tahun  2019  pada  setiap Kecamatan  Bawen  dan  Tuntang  untuk  mendapatkan  analisis peta  curah  hujan,  kemudian  melakukan  analisis  untuk penentuan  rawan  longsor  dengan  pendekatan  metode  Simple Additive  Weighting  untuk  menentukan  dan  menghitung matriks  kandidat,  matriks  normalisasi,  clustering,  kriteria pembobotan,  dan  matriks  clustering  sehingga  dapat diketahui daerah  yang  memiliki  tingkat  kerawanan  dan  tidak  rawan terhadap longsor.
Adapun  formula  untuk  melakukan  normalisasi matriks keputusan (X) dapat dilihat pada persamaan 7 dan 8 : 𝑟 𝑖𝑗= 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗
(7)
Persamaan 7 digunakan untuk melakukan normalisasi matriks, jika j, merupakan atribut keuntungan (benefit). 𝑟 𝑖𝑗= 𝑚𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗
(8)
Persamaan 8 digunakan untuk melakukan normalisasi matriks, jika  j,  merupakan  atribut  biaya  (cost).  Dimana  dengan  (rij) adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari  alternatif  (Ai)  pada atribut Cj : i = 1,2..., m dan j = 1,2,..., n. Keterangan : rij = nilai atribut yang dimiliki setiap kriteria.
Max xij   = nilai terbesar dari setiap kriteria i. Min xij   = nilia terkecil dari kriteria i Benefit    = jika nilai terbesar adalah yang terbaik Cost = jika nilai terkecil adalah yang terbaik
Nilai  variansi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  menggunakan Persamaan 9 berikut:
𝑣 𝑖 =∑ 𝑊𝑗 𝑟𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (9)
Keterangan :
Vi
= peringkat untuk setiap alternatif.
wj
= nilai bobot rangking (dari setiap kriteria).
rij = nilai rangking kinerja yang dinormalisasi.
Analisis  perhitungan  dalam  metode  SAW  untuk  menentukan tingkat  kerawanan  bencana  tanah  longsor  adalah  sebagai berikut [14] :
1. Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acun  dalam pengambilan keputusan 𝐶 𝑖
2. Memberikan  nilai  bobot  untuk  masing-masing  kriteria sebagai W
3. Membuat matriks kandidat
4. Melakukan matriks normalisi
5. Melakukan klustering
6. Menentukan nilai bobot yang dimiliki oleh setiap kriteria. Membuat matrik keputusan ( X )
X= [ 𝑥 𝐼𝑙 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝐼𝑙 𝑋 𝑖𝑗 ] (10)
Adapun  Model  pengambilan  keputusan  yang  dibangun terdapat pada pada Gambar 2.
Gambar 2. Metode yang diusulkan
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  citra  Landsat  8  OLI  dengan periode  tahun  2017,  2018,  2019  dan  2020  yang  akan

## JI FO T ECH (J OURNAL OF I NFORMATION T ECHNOLOGY )
Vol. 1, No. 2, September 2021
digunakan  sebagai  data  dalam  melakukan  analisis  dan perhitungan  nilai  tutupan  lahan  menggunakan  nilai  vegetasi pada kecamatan Bawen dan Tuntang yang akan dibandingkan dari  tahun  2017  sampai  dengan  2020,  dengan  wilayah penelitian  yang  terdiri  dari  25  desa  pada  Kecamatan  Bawen dan  Kecamatan  Tuntang.  Selama  periode  tahun  2017-2020 terdapat empat (4) perubahan yang terdapat pada gambar 3.
Gambar 3. Nilai NDVI, NDWI  dan SAVI 2017 -2020
Berdasarkan  gambar  3  diatas,  nilai  NDVI  yang  didapatkan bahwa vegetasi di 25 desa yang berada di Kecamatan Bawen dan  Tuntang  dalam  keadan  baik.  Di  mana  nilai  NDVI
mengalami peningkatan dari 0.588 pada 2017 menjadi 0.733, namun pada NDWI mengalami sedikit penurunan pada tahun 2020  dari  0,0662  pada  2017  menjadi  0,0659,  sedangkan Soil Adjusted  Vegetation  Index (SAVI)  mengalami  peningkatan kerapatan    ruang  terbuka  hijau    dari  0,441  menjadi  2.2  pada tahun  2020.  Adapun  perbandingan  nilai  NDVI,  NDWI  dan SAVI pada tahun 2017-2020 terdapat pada gambar 4.

## Gambar 4. Grafik Nilai NDVI, NDWI dan Nilai SAVI
Berdasarkan  Grafik  nilai  NDVI,  NDWI  dan  SAVI  pada gambar  6,  bahwa  nilai  SAVI  mengalami  peningkatan  yang sangat  baik  ,  sedangkan  nilai  NDWI  mengalami  peningkatan yang cukup baik  dan nilai NDVI  memiliki nilai cukup baik. Setelah  mendapatkan  nilai  tutupan  lahan,  kemudian melakukan  IDW  interpolasi  terhadap  curah  hujan,  data  curah yang  digunakan    dalam  penelitian  ini  adalah  data  curah tahunan  yang  didapatkan  pada  publikasi  Data  Strategis Kecamatan  Kabupaten  Semarang  [16].  Data  tersebut  terdapat pada  website https://ppid.semarangkab.go.id/. Adapun  data curah jujan yang dapata terdapat pada tabel 6.
Tabel 6. Data Curah Hujan Tahunan
melakukan  intepolasi  terhadap  data  curah  hujan,  untuk menentukan  titik  nilai  curah  hujan  di  setiap  desa  di Kecamatan  Bawen  dan  Tuntang  pada  tahun  2017-2020. Adapun  hasil  interpolasi  curah  hujan  di  25  desa  desa  di Kecamatan Bawen dan Tuntang terdapat pada gambar 5.
Kecamatan 2017 2018 2019 Bawen 2061 2259 2029 Tuntang 2676 2345 2312
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Karanganyar 0,312241248 -0,327838804 0,234180936 2341,563408 9 s.d 15 Asinan 0,234431101 -0,244960174 0,175823326 2288,265271 9 s.d 15 Bawen 0,274914251 -0,27754422 0,206185688 2273,636137 10 s.d 15 Doplang 0,263085501 -0,225666115 0,197314126 2264,034424 11 s.d 15 Harjosari 0,258304341 -0,189832908 0,193728256 2265,958228 12 s.d 15 Kandangan 0,289499913 -0,282111289 0,217124935 2282,338485 13 s.d 15 Lemahireng 0,303671207 -0,326787492 0,227753405 2270,52786 14 s.d 15 Polosari 0,318443261 -0,316852063 0,238832446 2298,427309 15 s.d 15 Poncoruso 0,259519375 -0,240014539 0,194639532 2261,061376 0 s.d 1 Samban 0,258412945 -0,241427882 0,193809709 2262,491442 15 s.d 15 Kalibeji 0,258026343 -0,162673148 0,193519757 2343,288703 15 s.d 15 Candirejo 0,233758921 -0,232120574 0,17531919 2342,466554 0 s.d 1 Delik 0,338306711 -0,315817831 0,253730033 2329,660556 15 s.d 15 Gedangan 0,295529267 -0,198883644 0,22164695 2343,12802 0 s.d 1 Jombor 0,235362104 -0,200836452 0,176521578 2343,976004 0 s.d 1 Karangtengah 0,221316376 -0,276806374 0,165987282 2341,999345 15 s.d 15 Kesongo 0,214203897 -0,287448467 0,160652923 2340,521512 15 s.d 15 Lopait 0,310006262 -0,261497415 0,232504696 2338,070941 15 s.d 15 Ngajaran 0,296422493 -0,260530453 0,22231687 2335,371954 15 s.d 15 Rowosari 0,232176368 -0,222767708 0,174132276 2342,946144 0 s.d 1 Sraten 0,198161566 -0,179529354 0,148621175 2343,814218 0 s.d 1 Tlogo 0,339281929 -0,340542256 0,254461446 2339,86906 9 s.d 15 Tlompakan 0,345861238 -0,339995042 0,259395929 2333,957414 10 s.d 15 Tuntang 0,259075535 -0,254227285 0,194306651 2330,908154 11 s.d 15 Watuagung 0,306001198 -0,329269321 0,229500899 2340,052069 12 s.d 15
Gambar 5. Curah Hujan Kecamatan Bawen dan Tuntang 2017-2019 Dari  perhitungan  data  interpolasi,  bahwa  curah  hujan  di Kecamatan  Bawen  dan  Tuntang  pada  tahun  2017  sampai dengan  2020  tergolong  normal  dan  cukup  merata  ditunjukan dengan  klasifikasi  warna  pada  setiap  peta  di  setiap  tahunya. Sedangkan  klasifikasi  kemiringan  lereng  menggunakan Digital  Elevation  Model (DEM).  Adapun  hasil  klasifikasi kemiringan leng dapat dilihat pada gambar 6

## Gambar 6. Klasifikasi Kemiringan Lereng
Nilai  skor  kumulatif  untuk  menentukan  tingkat  daerah rawan longsor diperoleh melalui model pendugaan sedangkan pemberian  bobot  untuk  menentukan  tingkat  daerah  rawan longsor  disesuaikan  dengan  faktor  dominan  atau  faktor terbesar  penyebab  terjadinya  tanah  longsor  [15].  Persentasi pembobotannya  adalah  Curah  Hujan(C4)  30%,  Kemiringan Lereng(C5)  25%,  Sementara  gabungan  dari  NDVI(C1), NDWI(C2), dan SAVI(C3) memiliki porsi sebesar 45%. Hasil pembobotan akan dibandingkan dengan tabel 7.
TABEL 7
KLASIFIKASI BENCANA
Skor Kumaltif Klasifikasi Bencana <2.5 Kurang Rawan >2.6-<3.6 Rawan >3.7 Sangat Rawan
Sumber : Direktorat Vulkanologi  Mitigasi Bencana Geologi(2005)
Berdasarkan  gambar  6,  kemiringan  lereng  di  Kecamatan Bawen dan Tuntang masuk pada klasifikasi  1 dan klasifikasi 2, dimana klasifikasi 1 dengan kemiringan lereng dimula dari
0  sampai  dengan  8  merupakan  kategori  datar,  sedangkan klasifikasi  2  dengan  kemiringan  lereng  9  sampai  dengan  15 merupakan  kategori  landai.    Selanjutnya  melakukan pembobotan  untuk  menentukan  tingkat  kerawanan  longsor dengan  membuat  matriks  kandidat  dari  nilai  tutupan  lahan, curah  hujan  dan  kemiringan.  Adapun  matriks  Keputusan  (x) terdapat pada tabel 8.
TABEL 8

## MATRIKS KANDIDAT
kemudian konversi nilai kriteria ke dalam matriks keputusan (x).

## JI FO T ECH (J OURNAL OF I NFORMATION T ECHNOLOGY )
Vol. 1, No. 2, September 2021
X= 3 3 5 5 2 5 3 5 5 2 3 3 5 5 3 5 5 5 5 5 3 3 5 5 5 3 3 5 5 3 3 5 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7
2 2 2 2 2
2 1 2 2
1 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2
Melakukan  normalisasi matriks tutupan  lahan  berdasarkan pada persamaan (7). Dalam penelitian ini, NDVI, NDWI dan SAVI  merupakan benefit ,  sedangkan  curah  hujan  dan kemiringan  merupakan cost .  Sebagai contoh,  perhitungan benefit dan cost hanya  ditunjukan  masing-masing  sebanyak satu kali.
𝑟 𝑖𝑗
3 max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 3 5 =0,6 𝑟 𝑖𝑗 5 max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 5 5 = 1 𝑟 𝑖𝑗 3
max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 3 5 =0,6 𝑟 𝑖𝑗 3
max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 3 5 =0,6
𝑟 𝑖𝑗 5 max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 5 5 = 1
𝑟 𝑖𝑗 5 max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 5 5 = 1
𝑟 𝑖𝑗 3
max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 3 5 =0,6 𝑟 𝑖𝑗 3
max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 3 5 =0,6
𝑟 𝑖𝑗 3
max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 3 5 =0,6 𝑟 𝑖𝑗
3 max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 3 5 =0,6 𝑟 𝑖𝑗
5 max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 5 5 = 1 𝑟 𝑖𝑗
5 max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 5 5 = 1 𝑟 𝑖𝑗 5 max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 5 5 = 1 𝑟 𝑖𝑗 5 max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 5 5 = 1 𝑟 𝑖𝑗 3
max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 3 5 =0,6 𝑟 𝑖𝑗 3
max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 3 5 =0,6 𝑟 𝑖𝑗 5
max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 5 5 = 1
𝑟 𝑖𝑗
5
max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 5 5 = 1
𝑟 𝑖𝑗
5 max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 5 5 = 1 𝑟 𝑖𝑗
3 max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 3 5 =0,6 𝑟 𝑖𝑗 3 max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 3 5 =0,6 𝑟 𝑖𝑗 5 max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 5 5 = 1
𝑟 𝑖𝑗 5
max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 5 5 = 1 𝑟 𝑖𝑗 3 max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 3 5 =0,6 𝑟 𝑖𝑗 3
max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 3 5 =0,6 𝑟 𝑖𝑗 5
max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 5 5 = 1 𝑟 𝑖𝑗
3 max (3;5;3;3;5;5;3;3;5;5;5;5;3;3;5;5;5;3;3;5;5;3;3;5;3) = 3 5 =0,
Selanjutnya menghitung matriks keputusan curah hujan ( cost ) berdasarkan pada persamaan (8)
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7) 5 = 5 5 = 1
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7) 5 = 5 5 = 1
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7)
5 = 5 5 = 1
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7)
5 = 5 5 = 1
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7)
5 = 5 5 = 1
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7)
5 = 5 5 = 1
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7)
5 = 5 5 = 1
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7) 5 = 5 5 = 1
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7)
7 = 5 7 = 0,71
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7)
7 = 5 7 = 0,71
𝑟 𝑖𝑗 min (;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7)
7 = 5 7 = 0,71
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7) 7 = 5 7 = 0,71
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7)
7 = 5 7 = 0,71
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7)
7 = 5 7 = 0,71
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7) 7 = 5 7 = 0,71
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7) 7 = 5 7 = 0,71
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7) 7 = 5 7 = 0,71
𝑟 𝑖𝑗 min (;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7)
7 = 5 7 = 0,71
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7) 7 = 5 7 = 0,71
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7)
7 = 5 7 = 0,71
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7) 7 = 5 7 = 0,71
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7) 7 = 5 7 = 0,71
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7 7 ) = 5 7 = 0,71
𝑟 𝑖𝑗 min (5;5;5;5;5;5;5;5;5;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7) 7 = 5 7 = 0,71
setelah  mendapatkan  masing-masing  nilai  baik benefit maupun cost , kemudian menentukan nilai rata-rata benefit dan cost kemudian  melakukan  pembobotan  dengan  mengalikan setiap  nilai  baik  itu benefit maupun cost dikalikan  dengan persentase kemudian dibagi banyak benefit dan cost sehingga dihasilkan tingkat kerawanan bencana tanah longsor pada desa di Kecamatan Bawen dan Tuntang.
Adapaun  hasil  klasifikasi  kerawanan  longsor  di  Kecamatan Bawen dan Tuntang dapat dilihat pada tabel 9.
TABEL 9 HASIL KLASIFIKASI PENENTUAN KERAWANAN BENCANA TANAH LONGSOR DIKECAMATAN BAWEN DAN TUNTANG
Dari Tabel 9, berdasarkan tutupan lahan yaitu nilai NDVI, NDWI  dan  SAVI,  kemudian  curah  hujan  dan  kemiringan, bahwa  tingkat  kerawanan  bencana  tanah  longsor  di Kecamatan  Bawen  dan  Tuntang  tergolong  rendah.  Namun untuk  menghindari  bencana  tanah  longsor,  masyarakat    juga dapat  melakukan  peningkatan  terhadap  nilai  tutupan  lahan, agar  dapat  semakin  meminimalisir  terjadinya  bencana  tanah longsor.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  potensi  daerah  rawan  tanah longsor  di  Kecamatan  Bawen  dan  Tuntang  yang  telah dilakukan  menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW)  dengan  lima  parameter  yaitu,  tutupan  lahan  yang terdiri  dari  nilai  NDVI,  NDWI  dan  SAVI,  kemudian  curah hujan  dan  kemiringan  lereng,  menunjukkan  bahwa  tingkat kerawanan  bencana  tanah  longsor  di  Kecamatan  Bawen  dan Tuntang tergolong “kurang rawan”.
Untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan  peneliti  dapat menambahkan beberapa parameter lainnya untuk meningkatkan tingkat akurasi terhadap analisis potensi tingkat kerawanan bencana tanah longsor pada suatu daerah.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih penulis sampaikan kepada Tim Jurnal TI ISB yang  telah  meluangkan  waktu  untuk  membuat template ini
dan  juga  kepada  seluruh  pihak  yang  turut  andil  memberikan dukungan dan masukan yang membangun.

## R EFERENSI
[1] H. S. Naryanto, H. Soewandita, D. Ganesha, F. Prawiradisastra, and A. Kristijono, “Analisis  Penyebab Kejadian dan Evaluasi Bencana Tanah  Longsor  di  Desa  Banaran,  Kecamatan  Pulung,  Kabupaten Ponorogo,  Provinsi  Jawa  Timur  Tanggal  1  April  2017,” J.  Ilmu Lingkung. , vol. 17, no.  2, p. 272, 2019,  doi: 10.14710/jil.17.2.272- 282.
[2] M.  F.  Yassar et  al. , “Penerapan Weighted Overlay Pada Pemetaan Tingkat Probabilitas Zona Rawan Longsor di Kabupaten Sumedang, Jawa Barat,” J. Geosains dan Remote Sens. , vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2020, doi: 10.23960/jgrs.2020.v1i1.13.
[3] B. K. S. Mala, I. L. Moniaga, and H. H. Karongkong, “Perubahan Tutupan  Lahan  Terhadap  Potensi  Bahaya  Longsor  dengan Pendekatan  Sistem  Informasi  Geografis  di  Kolonodale  Kabupaten Morowali Utara,” Spasial , vol. 4, no. 3, pp. 155–166, 2017.
[4] D. Hayati and S. Y. J. Prasetyo, “Prediksi Spasial Wilayah Resiko Tanah Longsor Di Jawa Tengah Berdasarkan SAVI, OSAVI, DVI, NDVI Menggunakan Krigging,” Indones. J. Comput. Model. , vol. 1, no. 2, pp. 80–86, 2018, doi: 10.24246/j.icm.2018.v1.i2.p80-86.
[5] M.  Lasera,  Y.  Mudin,  and  M.  H.  Rusydi,  “Penentuan  Lokasi Berpotensi  Longsor  Dengan  Menggunakan  Metode  Analytycal Hierarchy  Process  (  AHP  )  Di  Kecamatan  Kulawi  Kabupaten  Sigi (  Determination  Of  Potential  landslides  Area  Using  Analytical Hierarchy Process ( AHP ) Method In The District Kulawi , S,” Nat. Sci. , vol. 5, no. 3, pp. 258–267, 2016.
[6] Y.  Riko,  A.  I.  Meha,  and  S.  Y.  J.  Prasetyo,  “Perubahan  Konversi Lahan  Menggunakan  NDVI,  EVI,  SAVI  dan  PCA  pada  Citra Landsat  8  (Studi  Kasus :  Kota  Salatiga),” Indones.  J.  Comput. Model. , vol. 1, pp. 25–30, 2019.
[7] T.  Mahesti et  al. ,  “Identifikasi  Perubahan  Tutupan  Vegetasi  dan Curah  Hujan  Kabupaten  Semarang  Menggunakan  Citra  Saltelit Lansat 8,” 2019.
[8] N.  Anggraini et  al. ,  “Analisis  Perubahan  Garis  Pantai  Ujung Pangkah  dengan  Menggunakan  Metode  Edge  Detection  dan Normalized  Difference  Water  Index  (Ujung  Pangkah  Shoreline Change  Analysis  Using  Edge  Detection  Method  and  Normalized Difference Water Index),” J. Penginderaan Jauh , vol. 14, no. 2, pp. 65–78, 2017.
[9] B.  Laurensz et  al. ,  “Potensi  Resiko  Banjir  dengan  Menggunakan Citra Satelit (Studi Kasus : Kota Manado, Provinsi Sulawesi Utara),” 2018.
[10] R. Haribulan et al. , “Kajian Kerentanan Fisik Bencana Longsor Di Kecamatan  Tomohon  Utara,” Spasial ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  714–724, 2019.
[11] Susilowati  and  I.  Sadad,  “Analisa  Karakteristik  Curah  Hujan  di Kota Bandar Lampung,” J. Konstr. , vol. 7, no. 1, pp. 13–26, 2015.
[12] L.  Li,  T.  Losser,  C.  Yorke,  and  R.  Piltner,  “Fast  Inverse  Distance Weighting-Based  Spatiotemporal  Interpolation :  A  Web-Based Application of Interpolating Daily Fine Particulate Matter PM 2 . 5 in the Contiguous U . S . Using Parallel Programming and k-d Tree,” pp. 9101–9141, 2014, doi: 10.3390/ijerph110909101.
[13] J. M. Pasaribu and N. S. Haryani, “Perbandingan Teknik Interpolasi DEM  SRTM  dengan  Metode  Inverse  Distance  Weighted  (IDW), Natural  Neighbor  dan  Spline  (Comparison  of  DEM  SRTM Interpolation Techniques Using Inverse Distance Weighted (IDW), Natural Neighbor and Spline Method),” J. Penginderaan Jauh , vol. 9, no. 2, pp. 126–139, 2012.
[14] S. B. Menggunakan, T. Susilowati, E. S. Suranti, S. Informasi, and S.  P.  Lampung,  “Menentukan  Penerima  Beasiswa  Pada  Metode Saw,” pp. 157–164, 2017.
[15] G. Information, S. Gis, U. Deteksi, and D. Rawan, “Fakultas Ilmu Komputer  |  Universitas  Dian  Nuswantoro  Semarang  Jurnal  GIS Deteksi  Rawan  Longsor  [  2013  ]  Fakultas  Ilmu  Komputer  | Universitas Dian Nuswantoro Semarang,” pp. 1–11, 2013.
C1 C2 C3 C4 C5 Karanganyar 0,6 1 1 1 0,5 1,595 Kurang Rawan Asinan 1 1 1 1 0,5 1,775 Kurang Rawan Bawen 0,6 1 1 1 0,5 1,595 Kurang Rawan Doplang 0,6 1 1 1 0,5 1,595 Kurang Rawan Harjosari 1 1 1 1 0,5 1,775 Kurang Rawan Kandangan 1 1 1 1 0,5 1,775 Kurang Rawan Lemahireng 0,6 1 1 1 0,5 1,595 Kurang Rawan Polosari 0,6 1 1 1 0,5 1,595 Kurang Rawan Poncoruso 1 1 1 1 1 1,9 Kurang Rawan Samban 1 1 1 0,71 0,5 1,688 Kurang Rawan Kalibeji 1 1 1 0,71 0,5 1,688 Kurang Rawan Candirejo 1 1 1 0,71 1 1,813 Kurang Rawan Delik 0,6 1 1 0,71 0,5 1,508 Kurang Rawan Gedangan 0,6 1 1 0,71 1 1,633 Kurang Rawan Jombor 1 1 1 0,71 1 1,813 Kurang Rawan Karangtengah 1 1 1 0,71 0,5 1,688 Kurang Rawan Kesongo 1 1 1 0,71 0,5 1,688 Kurang Rawan Lopait 0,6 1 1 0,71 0,5 1,508 Kurang Rawan Ngajaran 0,6 1 1 0,71 0,5 1,508 Kurang Rawan Rowosari 1 1 1 0,71 1 1,813 Kurang Rawan Sraten 1 1 1 0,71 1 1,813 Kurang Rawan Tlogo 0,6 1 1 0,71 0,5 1,508 Kurang Rawan Tlompakan 0,6 1 1 0,71 0,5 1,508 Kurang Rawan Tuntang 1 1 1 0,71 0,5 1,688 Kurang Rawan Watuagung 0,6 1 1 0,71 0,5 1,508 Kurang Rawan Alternatif Benefit cost Rata2 Hasil

## JI FO T ECH (J OURNAL OF I NFORMATION T ECHNOLOGY ) Vol. 1, No. 2, September 2021
[16] Kusumadewi, Sri., Hartati, S., Harjoko, A., dan Wardoyo, R. (2006). Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY  MADM). Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu.