## Analisis Sebaran Daerah Rawan Longsor Menggunakan Remote Sensing dan Analytical
Hierarchy Process (AHP) di Kabupaten Magelang Provinsi Jawa Tengah
Aisyah Nur Isneni 1 * , Thomas Triadi Putranto 1 , Devina Trisnawati 1
1 Departemen Teknik Geologi, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro

## Abstrak
Kabupaten  Magelang  merupakan  salah  satu  wilayah  di  Indonesia  yang  memiliki  intensitas  longsor tinggi. Selama tahun 2017-2019 terjadi tanah longsor sebanyak lebih dari 500 kejadian di Kabupaten Magelang. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini berupaya untuk memberikan gambaran persebaran daerah rawan longsor pada Kabupaten Magelang. Penelitian ini menggunakan 4 parameter penyebab terjadinya  tanah  longsor  yaitu  parameter  kelerengan,  parameter  litologi,  parameter  curah  hujan,  dan parameter  tutupan  lahan.  Parameter  tersebut  didapatkan  dari  beberapa  metode  yang  meliputi: pengolahan  data  citra  penginderaan  jauh,  pengolahan  data  sistem  informasi  geografis,  dan  validasi lapangan. Hasil dari tiap parameter kemudian diberikan bobot dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk mendapatkan hasil akhir berupa peta rawan longsor. Berdasarkan hasil pengolahan  yang  dilakukan,  diketahui  sebanyak  10  kecamatan  pada  Kabupaten  Magelang  memiliki kelas rawan longsor tinggi, 5 kecamatan termasuk pada kelas sedang, dan 6 kecamatan lainnya termasuk dalam kelas rendah. Tahap validasi dilakukan dengan membandingkan hasil analisis peta dengan data kejadian tanah longsor Kabupaten Magelang 3 tahun terakhir menggunakan matriks konfusi. Hasil dari validasi peta sebaran daerah rawan longsor memiliki akurasi 80,95%, yang artinya tingkat akurasi antara data hasil analisis peta dengan data validasi lapangan baik.
Kata  kunci: Analytical  Hierarchy  Process  (AHP);  Kabupaten  Magelang;  penginderaan  jauh;  tanah longsor.

## Abstract
Magelang Regency is one of the regions in Indonesia that has a high landslide intensity. During 2017- 2019 there were more than 500 landslides in Magelang Regency. Based on this matter, this study aims to analyze the distribution of landslide hazard areas in Magelang Regency. This study uses 4 parameters including slope parameter, lithology parameter, rainfall parameter, and land cover parameter. These parameters  are  resulted  from  several  methods  including:  processing  remote  sensing  image  data, processing geographic information system data, and field validation. The results of each parameter are weighted using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method to get the final result of a landslide hazard map. Based on the results of the data processing, it can be seen that: 10 sub-districts in Magelang Regency have high landslide hazard classes, 5 sub-districts are included in the middle class, and 6 other sub-districts  are included  in  the  low  class.  Validation  is  generated  by comparing  the  results  of  map analysis with data on the occurrence of landslides in Magelang Regency in few 3 years later  using a confusion matrix. The results of the validation, the map of the distribution of landslide hazard areas has an accuracy of 80.95%, which means that the level of accuracy between the data from the map analysis and the field validation data is accurate.
Keywords: Analytical Hierarchy Process (AHP); Magelang Regency; remote sensing; landslides.
* Korespondensi: isneniaisyah@gmail.com

## PENDAHULUAN
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  intensitas terjadinya  tanah  longsor  di  Indonesia  semakin meningkat  dengan  sebaran  wilayah  bencana semakin  luas.  Salah  satunya  adalah  wilayah Kabupaten  Magelang.  Tercatat  oleh  BPBD Kabupaten  Magelang  dalam  3  tahun  terakhir (2017-2019)  terjadi  tanah  longsor  dengan  skala yang  bervariasi  sebanyak  lebih  dari  500  titik  di Kabupaten  Magelang.  Kerusakan  dan  kerugian yang  dihasilkan  karena  tanah  longsor  ini bervariasi tergantung dari skala kejadiannya.
Berdasarkan uraian di atas, diperlukan kajian untuk  memetakan  daerah  rawan  longsor  di Kabupaten Magelang dengan metode yang dapat mencakup  luasan  daerah  secara  akurat  dan maksimal.  Peta  sebaran  daerah  rawan  longsor dapat digunakan untuk memprediksi kemungkinan longsor di waktu yang akan datang, selain  itu  peta  tersebut  juga  berfungsi  untuk mitigasi  awal  dan  dapat  mengurangi  kerugian serta kerusakan yang mungkin dapat ditimbulkan dari  tanah  longsor.  Proses  pembuatan  peta  ini melibatkan  beberapa  pendekatan  kualitatif  dan kuantitatif. Berdasarkan Permen
PU
No.22/PRT/M/2007  beberapa  faktor  pemicu tanah  longsor  pada  umumnya  berupa  kondisi kemiringan  lereng,  jenis  batuan,  tutupan  lahan dan curah hujan.
Informasi tentang faktor-faktor pemicu tanah longsor pada skala regional seperti tutupan lahan dan kemiringan lereng, umumnya diperoleh dari citra  penginderaan  jauh  (Gorum  dkk.,  2011; Owen  dkk,  2008).    Penggunaan remote  sensing (penginderaan  jauh)  ini  memiliki  keunggulan berupa  perolehan  data  yang  cepat  dan  efektif. Banyak  penelitian  yang  telah  dilakukan  tentang pemetaan daerah rawan longsor dengan memanfaatkan penginderaan jauh. Pada beberapa penelitian  sebelumnya,  faktor  tutupan  lahan umumnya didapatkan dari citra resolusi menengah seperti Landsat, MODIS, ASTER dan SPOT-5  (Gorum  dkk.,  2014;  Pradhan,  2010; Owen  dkk,  2008;  Lodhi,  2011;  Temesgen  dkk., 2001).  Dalam  penelitian  ini  identifikasi  tutupan lahan  diperoleh  dari  pengolahan  citra  resolusi tinggi yaitu citra SPOT-6. Citra SPOT-6 banyak digunakan  untuk  menganalisis  tutupan  lahan,
misalnya  Febrianti,  dkk  (2015)  melakukan analisis  ruang  terbuka  hijau  di  DKI  Jakarta menggunakan  data  SPOT  6.  Penggunaan  citra resolusi menengah (Landsat) dirasa masih kurang akurat  karena  memiliki  resolusi  spasial  yang cukup kecil (30 m) untuk daerah dengan cakupan wilayah yang luas. Sehingga penggunaan SPOT- 6  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  akurat secara  luas,  mengingat  citra  SPOT-6  memiliki resolusi  spasial  1,5m  (pankromatik)  -  6m (multispektral) (Febrianti dkk., 2015).
Sesuai  dengan  anjuran  Peraturan  Kepala BNPB  Nomor  02  tahun  2012  tentang  Pedoman Umum  Pengkajian  Risiko  Bencana,  penentuan nilai bobot tiap parameter menggunakan metode AHP. Penggunaan metode AHP untuk menentukan  nilai  bobot  parameter  pemicu terjadinya tanah longsor telah banyak digunakan di  berbagai  wilayah,  misalnya  Yalcin  (2008)  di Ardesen,  Turki;  Zhang  dkk  (2016)  di  Huizhou, China;  Bera  dkk  (2019)  di  Ghat  Barat,  India; Kayastha  dkk  (2019)  di  Tinau,  Nepal  Barat. Penggunaan  metode  AHP  ini  juga  dianggap menghasilkan  penilaian  dengan  akurasi  yang cukup tinggi.
Tujuan akhir dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan  peta  persebaran  rawan  longsor daerah penelitian, yang diharapkan dapat menjadi acuan  untuk  Pemerintah  Daerah  dalam  mitigasi awal  serta  perencanaan  pembangunan. Secara geografis daerah penelitian berada pada 110º01’51” sampai 110º26’58” BT dan 7º19’13” sampai  7º42’16”  LS  (Gambar  1).  Lokasi penelitian  merupakan  keseluruhan  Kabupaten Magelang dengan luas sekitar 108.573 ha.

## Citra SPOT-6, CHIRPS, dan DEMNAS
Satelit Sensor SPOT-6 pertama kali diluncurkan oleh  Pusat  Antariksa  Satish  Dawan,  India  pada tahun  2012  menggunakan  roket  luar  angkasa PSLV.  Dataset  citra  SPOT-6  dapat  digunakan untuk  pemetaan  wilayah,  perencanaan  daerah perkotaan dan pedesaan, eksplorasi minyak bumi dan  gas,  serta  untuk  mengetahui  kondisi  daerah bencana  alam  (BDPJN  Lapan,  2018).  Citra SPOT-6 memiliki resolusi spasial 6 m untuk citra multipektral dan 1,5 m untuk pankromatik.
Gambar 1. Lokasi Penelitian
CHIRPS  ( Climate  Hazard  group  Infrared Precipitation with Station) dikembangkan untuk mendukung  Badan  FEWS  NET,  U.S.  CHIRPS menggunakan Tropical  Rainfall  Measuring Mission  Multi-satellite  Precipitation  Analysis versi  7  (TMPA  3B42  v7)  untuk  mengkalibrasi perkiraan  curah  hujan  berbasis Cold  Cloud Duration (CCD)  (Funk  dkk.,  2015).  CHIRPS memiliki resolusi tinggi yaitu 0,05˚ x 0,05˚ atau sekitar 5 km.
Digital  Elevation  Model (DEM)  merupakan representatif relief dari permukaan serta informasi ketinggian dari permukaan bumi tanpa ada fitur alam maupun buatan manusia (ASPRS, 2007).    Dalam  rangka  memenuhi  kebutuhan DEM di Indonesia, Badan Informasi Geospasial telah  meluncurkan  DEM  Nasional  (DEMNAS). DEMNAS  dibentuk  dari  berbadai  jenis  sumber data, yaitu IFSAR (resolusi 5m), TERRASAR-X (resolusi  5m)  dan  ALOS  PALSAR  (resolusi 11,25m),  dengan  menambahkan  data Masspoint hasil stereo-plotting . Resolusi spasial DEMNAS adalah  0,27- arcsecond ,  dengan  menggunakan datum  vertikal  EGM  2008  (Badan  Informasi Geospasial, 2008)

## Analytical Hierarchy Process (AHP)
Pada  dasarnya  sistem  AHP  dirancang  untuk menghimpun secara rasional persepsi orang yang berhubungan  sangat  erat  dengan  permasalahan tertentu  melalui  suatu  prosedur  untuk  sampai pada  suatu  skala  preferensi  di  antara  berbagai alternatif  (Saaty,  1980).  Dalam  penyelesaian
menggunakan  sistem  AHP  terdapat  4  prinsip dasar  yang  harus  dipahami  yaitu:  Dekomposisi masalah, comparative  judgement (perbandingan berpasangan) , synthesis  of priority (menentukan prioritas) , dan logical  consistency (perhitungan konsistensi) .
Dalam  AHP,  penetapan  prioritas  kebijakan dilakukan  dengan  menangkap  secara  rasional persepsi  orang,  kemudian  mengkonversi  faktor- faktor  yang intangible (yang  tidak  terukur)  ke dalam  aturan  yang  biasa,  sehingga  dapat dibandingkan. Dalam proses penilaian pembobotan akhir yang dilakukan terdapat aturan nilai CR ( Consistency Ratio ) harus memiliki nilai kurang dari 10% atau 0,1 (Saaty, 1994).

## Matriks Konfusi
Matriks Konfusi ( Confusion matrix ) adalah suatu metode  yang  digunakan  untuk  melakukan perhitungan  akurasi  pada  konsep data  mining, contoh  dapat  dilihat  pada  Tabel  1  (Kohavi  dan Provost,  1998  dalam  Bayuaji,  2016).  Pada dasarnya matriks konfusi mengandung informasi yang  membandingkan  hasil  klasifikasi  yang dilakukan  oleh  sistem  dengan  hasil  klasifikasi yang seharusnya (Solichin, 2017).
Tabel 1. Matriks Konfusi (Bayuaji, 2016).
Keterangan:
a  :  jika  hasil  prediksi  negatif  dan  data sebenarnya negatif.
b  :  jika  hasil  prediksi  positif  sedangkan  nilai sebenarnya negatif.
c   :  jika  hasil  prediksi  negatif  sedangkan  nilai sebenarnya positif.
d  :  jika  hasil  prediksi  positif  dan  nilai sebenarnya positif.
Perhitungan  akurasi  data  dilakukan  dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
Accuracy = (a+d)/(a+b+c+d)

## METODOLOGI
Beberapa  metode  dalam  penelitian  ini,  yaitu pengolahan  data  penginderaan  jauh  dan  data spasial SIG, pengolahan data AHP, serta validasi peta hasil analisis.

## Pengolahan  Data  Penginderaan  Jauh  dan Data Spasial SIG
Dataset  citra  SPOT-6  yang  bersumber  dari LAPAN  digunakan  untuk  mengidentifikasi parameter  tutupan  lahan  menggunakan  platform GEE  ( Google  Earth  Engine ).  Pengolahan parameter  tutupan  lahan  ini  menggunakan metode  klasifikasi  terarah random  forest. Klasifikasi diuraikan pada Tabel 2.
Pengolahan  DEMNAS  untuk  menghasilkan parameter  kemiringan  lereng  daerah  penelitian dengan  pembagian  kelas  seperti  pada  Tabel  3. Data  DEMNAS  diperoleh dari  Badan  Informasi Geospasial tahun 2008.
Pengolahan CHIRPS tahun 2015-2019 untuk menghasilkan  parameter  rata-rata  curah  hujan. Data  CHIRPS  didapatkan  dari Climate  Hazard Center (CHC)  UC  Santa  Barbara.  Klasifikasi diuraikan pada Tabel 4.
Pengolahan  data  spasial  berupa  peta  geologi interpretasi  inderaan  jauh  yang  bersumber  dari Pusat  Survey  Geologi  oleh  Surono  (2013)  serta validasi  lapangan  untuk  menghasilkan  peta sebaran  litologi  daerah  penelitian.  Pembagian kelas untuk litologi ditampilkan di Tabel 5.
Tabel 2. Klasifikasi Tutupan Lahan (Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanah dan Agroklimat, 2004). Parameter Kelas Perairan 1 Hutan 2 Kota / Pemukiman 3 Lahan terbuka 4 Sawah/ Perkebunan 5 Tabel  3. Klasifikasi  Kemiringan  Lereng  (Direktorat Jendral Reboisasi dan Rehabilitasi Lahan, 1986). Parameter Kelas 0 % - 8% datar 1 8% - 15% landai 2 15% - 25% agak curam 3 25% - 45% curam 4 >45% sangat curam 5 Tabel  4. Klasifikasi  Curah  Hujan  Tahunan  (metode distribusi frekuensi). Parameter Kelas 2.041– 2.313mm/tahun 1 2.313–2.585  mm/tahun 2 2.585 – 2.856 mm/tahun 3 2.856 – 3.128 mm/tahun 4 3.128 – 3.400 mm/tahun 5
Tabel  5. Klasifikasi  Persebaran  Litologi  (Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanah dan Agroklimat,
2004). Parameter Kelas Alluvium 1 Batuan Vulkanik 2 Batuan Sedimen 3

## Pengolahan Data AHP
Perumusan  nilai  bobot  parameter  menggunakan AHP  (Gambar  2)  mengacu  pada  data  kuisioner perbandingan berpasangan yang diberikan kepada  beberapa  responden  yang  terdiri  dari akademisi  yang  merupakan  dosen  Teknik Geologi  dan  Teknik  Geodesi  Universitas Diponegoro
(2) dan pemangku
kebijakan/ stakeholder yang merupakan perangkat  kecamatan  di  Kabupaten  Magelang, relawan,  dan  staff  BPBD  Kabupaten  Magelang (12).  Pengolahan  data  hasil  pengambilan  nilai dari  responden  dilakukan  pada software Expert Choice 11.
Pembagian  kuisioner  perbandingan  AHP kepada  14  responden  dengan  masing-masing memiliki persepsi secara kualitatif menghasilkan nilai setiap parameter dan nilai akhir inkonsistensi.
Actual Negative Positive Predicted Negative a c Positive b d
Gambar 2. Model hirarki parameter penyebab tanah longsor dan tingkat kerawanannya.
Batasan  nilai  yang  mengacu  pada  aturan pengolahan  AHP  oleh  Saaty  (1994)  yaitu mendapatkan nilai CR atau rasio konsistensi yang lebih rendah dari 0,1 atau 10%. Apabila nilai CR lebih besar dari 0,1 artinya data yang dihasilkan tidak  konsisten.  Penilaian  bobot  tiap  parameter menggunakan  metode  AHP  kemudian  akan menjadi acuan dalam proses overlay peta sebaran daerah rawan longsor Kabupaten Magelang.

## Validasi Peta Hasil Analisis
Hasil  peta  rawan  longsor  Kabupaten  Magelang divalidasi  dengan  menggunakan  data  lapangan yang diperoleh dari BPBD Kabupaten Magelang tahun  2017  -  2019.  Data  lapangan  ini  berupa riwayat  kejadian  bencana  tanah  longsor  di  tiap kecamatan.  Uji  akurasi  dilakukan  dengan menggunakan  matriks  konfusi.  Dari  uji  akurasi ini  dapat  diketahui  apakah  analisis  peta  rawan longsor  Kabupaten  Magelang  menggunakan metode  AHP  sudah  sesuai  dengan  kondisi sebenarnya di lapangan.

## HASIL Tutupan Lahan
Hasil  klasifikasi  tutupan  lahan  pada  Kabupaten Magelang  (Gambar  3)  menunjukkan  dominasi oleh  hutan  yang  tersebar  hampir  diseluruh wilayah  Kabupaten  Magelang.  Selain  itu sawah/perkebunan  juga  banyak  ditemukan diseluruh  wilayah  Kabupaten  Magelang  dan biasanya  berasosiasi  dengan  hutan.  Lahan terbangun terpusat pada daerah dengan topografi datar  dan landai dan  umumnya semakin  banyak pada  wilayah  yang  mendekati  perkotaan.  Lahan terbuka tidak banyak ditemukan dalam interpretasi tutupan lahan ini, persebarannya yang sedikit berada pada Kecamatan Dukuh,
Srumbung,  dan  Borobudur.  Tubuh  air  pada Kabupaten  Magelang  secara  umum  berupa
sungai,  terdapat  tiga  aliran  sungai  besar  pada Kabupaten Magelang yaitu Kali Elo, DAS Progo, dan DAS Bogowonto.

## Kemiringan Lereng
Hasil  klasifikasi  kemiringan  pada  Kabupaten Magelang  (Gambar  4)  menunjukkan  dominasi kemiringan lereng datar dengan tingkat persentase  kemiringan  0%-8%  persebarannya berada  pada  Kecamatan  Mertoyudan,  Mungkid, Muntilan, Srumbung, dan Ngluwar, dengan luas totalnya sebesar 33.883 ha.
Sementara itu, daerah yang memiliki persen kelerengan  sebesar  8%-15%  dengan  tingkatan landai meliputi Kecamatan Mertoyudan, Candimulyo,  Tegalrejo,  Dukun,  Borobudur,  dan Secang dengan persebaran totalnya seluas 31.158 ha.  Daerah  yang  yang  memiliki  persen kelerangan  sebesar  15%-25%  dengan  tingkatan agak  curam  meliputi  Kecamatan  Grabag, Sawangan,  Dukun,  Tempuran,  Salaman,  dan Borobudur  yang  umumnya  mendekati  daerah lereng  dan  kaki  gunung,  dengan  persebaran totalnya  seluas            22.632  ha.  Daerah  yang memiliki  persen  kelerangan  sebesar  25%-45% dengan  tingkatan  curam  meliputi  kecamatan Bandongan,  Tempuran,  Sawangan,  Grabag, Srumbung,  dan  Dukuh  dengan  persebaran totalnya seluas 18.433 ha. Daerah yang memiliki persen  kelerengan  sebesar  >45%  dengan tingkatan  sangat  curam  meliputi  Kecamatan Windusari,  Kaliangkrik,  Kajoran,  Tempuran, Salaman, Borobudur, Dukuh, Sawangan, Ngablak,  Pakis,  dan  Grabag  dengan  persebaran totalnya  seluas  8.528  ha.  Daerah  dengan kemiringan lereng sangat curam pada umumnya merupakan daerah pegunungan dan perbukitan.

## Curah Hujan Tahunan
Curah  hujan  tahunan  Kabupaten  Magelang diperoleh  dari  pengolahan  data  CHIRPS  yang
kemudian  dikelaskan  menggunakan  klasifikasi distribusi frekuensi. Wilayah Kecamatan Windusari, Bandongan, Secang, Grabag, Ngablak,  Tegalrejo,  Candimulyo,  Mertoyudan, Tempuran, dan Ngluwar memiliki rata-rata curah hujan  tahunan  sebesar  2.041-2.313  mm/tahun. Sementara  itu,  rata-rata  curah  hujan  tahunan sebesar  2.313-2.585  mm/tahun  tersebar  pada kecamatan  Windusari,  Kaliangkrik,  Kajoran, Salaman, Borobudur. Mungkid, Muntilan, Salam, Srumbung,  Dukuh,  Sawangan,  Pakis  dan
sebagian  kecil  Kecamatan  Grabag.  Rata-rata curah  hujan  tahunan  sebesar  2.585-2.856 mm/tahun  tersebar  pada  kecamatan  Dukuh, Kajoran,  dan  Windusari.  Wilayah  Kecamatan Kaliangkrik  dan  Windusari  memiliki  rata-rata curah  hujan  tahunan  sebesar  2.856-3.128 mm/tahun.  Rata  rata  curah  hujan  tahunan tertinggi  dengan  rentang  3.128-3.400  mm/tahun terdapat pada sebagian kecil Kecamatan Ngablak, Pakis,  Sawangan,  Windusari,  Kaliangkrik,  dan Kajoran (Gambar 5).
Gambar 3. Peta Tutupan Lahan Kabupaten Magelang
Gambar 4. Peta Kemiringan Lereng Kabupaten Magelang
Gambar 5 . Peta Curah Hujan Tahunan Kabupaten Magelang
Gambar 6 . Peta Persebaran Litologi Kabupaten Magelang

## Persebaran Litologi
Persebaran  litologi  di  Kabupaten  Magelang didapatkan dari peta geologi interpretasi inderaan jauh  serta  hasil  peninjauan  ulang  di  lapangan. Dari  hasil  peninjauan  ulang  di  lapangan, persebaran  formasi  batuan  secara  umum memiliki  kesamaan  dengan  peta  geologi  hasil interpretasi citra inderaan jauh. Dalam peninjauan ulang di lapangan terdapat 45 stasiun pengamatan.  Dari  hasil  peninjauan  tersebut kemudian  persebaran  litologi  diklasifikasikan menjadi  tiga  kelas  berdasarkan  klasifikasi
Puslitanak  tahun  2004,  yaitu  batuan  vulkanik, batuan  sedimen,  dan  alluvium.  Pada  daerah penelitian didominasi oleh batuan vulkanik yang tersebar  pada  hampir  keseluruhan  wilayah Kabupaten Magelang (Gambar 6).

## Pembobotan Metode AHP
Hasil pengolahan data dari kuesioner perbandingan AHP oleh responden, mendapatkan kombinasi  pembobotan  parameter  peta  rawan longsor  yang  menjadi  acuan  dalam  proses pembobotan akhir peta rawan longsor Kabupaten
Gambar 7. A: Tampilan grafik Performance sensitivity, B: Tampilan grafik Dynamic sensitivity
Tabel  6. Bobot  Parameter  Penyebab  Tanah  Longsor Menggunakan Metode AHP
No Parameter Nilai Bobot 1 Kemiringan lereng 36,6% 2 Litologi 17,4% 3 Curah hujan 32,9% 4 Tutupan Lahan 13,1%
Magelang.  Hasil  kombinasi  dari  keseluruhan responden  yang  memiliki  nilai  CR  <  0,1 ditampilkan  pada  Gambar  7.  nilai  bobot  setiap parameter penyebab tanah longsor menggunakan penilaian AHP disajikan pada Tabel 6.

## Potensi Tanah Longsor Kabupaten Magelang
Potensi  tanah  longsor  Kabupaten  Magelang didapatkan  dari  hasil  overlay  peta  parameter dengan pembobotan menggunakan metode AHP menghasilkan peta yang ditunjukan pada Gambar 8.
Berikut  merupakan  penjelasan  tiap  kelas rawan longsor dengan persebarannya di wilayah Kabupaten Magelang.
1. Daerah Rawan Longsor Rendah Daerah  dengan  kelas  rawan  longsor  rendah berada pada umumnya daerah ini berada pada wilayah dengan topografi datar hingga landai, kemiringan  lereng  berkisar  antara  0%-15%. Di  samping  itu,  kecamatan  dengan  tingkat rawan  longsor  rendah  ini  juga  tersusun  oleh batuan vulkanik serta alluvium, dan memiliki curah  hujan  tahunan  sebesar  2.041-2.585 mm/tahun.  Tutupan  lahan  pada  daerah  ini secara  keseluruhan  berupa  tubuh  air,  hutan, lahan terbangun, dan sawah/perkebunan. Pada peta  sebaran  rawan  longsor  daerah  dengan tingkatan rendah ditandai dengan warna hijau.
2. Daerah Rawan Longsor Sedang Daerah  dengan  kelas  rawan  longsor  sedang berada  pada  pada  wilayah  topografi  landai hingga  curam,  dengan  kemiringan  lereng
berkisar antara 8%-40%. Di samping itu, pada kecamatan  dengan  kelas  rawan  longsor sedang  ini  umumnya  tersusun  oleh  batuan vulkanik,  dan  memiliki  curah  hujan  tahunan sebesar 2.041-2.585 mm/tahun. Tutupan lahan pada  daerah  ini  secara  keseluruhan  berupa lahan  terbangun,  sawah/  perkebunan,  dan hutan,  Pada  peta  sebaran  rawan  longsor daerah  dengan  tingkatan  sedang  ditandai dengan warna kuning.
3. Daerah Rawan Longsor Tinggi
Secara  umum  wilayah  dengan  tingkat  rawan longsor  tinggi  berada  pada  topografi  curam hingga  sangat  curam,  kemiringan  lerengnya berkisar  antara  25%  hinga  lebih  besar  dari 45%. Di samping itu pada wilayah ini secara keseluruhan tersusun oleh jenis batuan berupa batuan  sedimen  dan  batuan  vulkanik.  Curah hujan  pada  daerah  ini  cukup  bervariasi  yaitu 2.585-3.400  mm/tahun.  Tutupan  lahan  pada daerah ini didominasi oleh sawah/perkebunan, namun  juga  terdapat  lahan  terbangun,  hutan, dan lahan terbuka.

## Validasi  Peta  Rawan  Longsor  dengan Data Lapangan
Validasi  peta  rawan  longsor  dilakukan  dengan membandingkan  kecocokan  data  hasil  analisis dengan  data  lapangan.  Data  lapangan  yang dimaksud  adalah  riwayat  kejadian  longsor  pada
daerah  penelitian  yang  didapatkan  dari  BPBD Kabupaten Magelang tahun 2017-2019. Beberapa  dokumentasi  lapangan  berdasarkan titik kejadian longsor tersebut dapat dilihat pada Gambar  9.  Hasil  verifikasi  kedua  data  tersebut dihitung  dengan  menggunakan  perhitungan matriks  konfusi  pada  Tabel  7.  Selanjutnya dihitung  nilai  akurasi  keseluruhan  data  analisis peta rawan longsor. Nilai akurasi keseluruhan = ((7+4+6)/21) x 100% = 80,95%.

## PEMBAHASAN
Hasil  pengolahan  parameter  penyebab  tanah longsor  Kabupaten  Magelang  secara  umum menunjukkan  pola  yang  hampir  sama.  Pada bagian  terluar  Kabupaten  Magelang  terdiri  dari kelerengan  yang  tinggi  yaitu  nilai  kelas  4-5, begitu  pula  dengan  parameter  curah  hujan  yang terdiri  dari  nilai  kelas  4-5.  Hal  ini  disebabkan karena  adanya  keterkaitan  antara  topografi dengan  intensitas  curah  hujan  pada  suatu wilayah. Rafi’i (2005) menyebutkan bahwa curah hujan memiliki hubungan linier dengan
Tabel  7. Matriks  Konfusi  Perbandingan  Data Lapangan dan Hasil Analisis Peta
Data Lapangan Analisis Peta Kelas Tinggi Sedang Rendah Total Tinggi 7 3 0 10 Sedang 0 4 0 5 Rendah 0 0 6 6 Total 7 7 7 21
Gambar 8 . Peta Sebaran Daerah Rawan Longsor Kabupaten Magelang
Gambar 9. Dokumentasi Kejadian Longsor di Lapangan (A) Kecamatan Windusari, (B) Kecamatan Kaliangkrik, (C) Kecamatan Salaman, (D) Kecamatan Borobudur.
Gambar 10. Titik Kejadian Longsor (A dan B) Kecamatan Dukun, (C dan D) Kecamatan Srumbung (Sumber: BPBD Kabupaten Magelang)
ketinggian tempat atau topografi yang biasanya dihitung dengan persamaan regresi linier. Selain itu,  pada  umumnya  pada  bagian  terluar Kabupaten Magelang memiliki  kelerengan  yang
tinggi  karena  terdiri  dari  Pegunungan,  berupa Gunung Merapi, Gunung Merbabu, dan Gunung Sumbing.  Hal  ini  menyebabkan  pada  wilayah tersebut umumnya tersusun oleh batuan vulkanik
B C D A
yang  merupakan  produk  dari  gunung  api  yang mengelilingi Kabupaten Magelang tersebut.
Berdasarkan hasil validasi dengan membandingkan antara peta rawan tanah longsor hasil analisis dengan riwayat kejadian longsor di Kabupaten  Magelang  tahun  2017-2019  terdapat sedikit error, yaitu  terdapat  beberapa  titik kejadian  longsor  pada  wilayah  dengan  tingkat rawan longsor yang rendah. Ketidaksesuaian ini dapat  ditemukan  pada  sebagian  Kecamatan Srumbung  dan  Dukun  yang  termasuk  dalam wilayah dengan tingkat rawan longsor rendah dan ditandai  dengan  warna  hijau.  Pada  umumnya tanah  longsor  pada  titik  tersebut  terjadi  ketika banjir  dan  tebing  sungai  mengalami  erosi (Gambar  10)  sedangkan  tutupan  lahan  berupa tubuh  air  memiliki  nilai  kelas  1  atau  dianggap paling  aman  dalam  terjadinya  tanah  longsor dibandingkan dengan tutupan lahan yang lainnya (Puslitanak,  2004).  Selain  itu  pada  wilayah kejadian  ini  secara  umum  termasuk  dalam kelerengan dengan kelas 1-2, curah hujan kelas 1- 2, dan litologi berupa batuan vulkanik (nilai kelas 2).
Selanjutnya  secara  keseluruhan,  dari  hasil perhitungan  validasi  dengan  menggunakan metode matriks konfusi menunjukan hasil tingkat akurasi  80,95%.  Nilai  ini  menunjukan  bahwa hasil  analisis  peta  sebaran  rawan  longsor  sudah cukup  sesuai  dengan  data  lapangan.  Hal  ini berarti pemilihan metode penginderaan jauh dan pembobotan menggunakan AHP  memiliki tingkat akurasi yang baik. Hal ini juga dibuktikan oleh Yalcin (2008) yang melaksanakan penelitian mengenai  pemetaan  daerah  rawan  longsor menggunakan  penginderaan  jauh,  AHP  dan bivariat  statistik.  Namun,  penggunaan  metode AHP dianggap lebih akurat dibandingkan metode bivariat  statistik.  Selain  itu  Zhang  dkk  (2016) juga  melakukan  perbandingan  antara  metode AHP dengan faktor pembobotan untuk menganalisis  daerah  rawan  longsor.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  penggunaan  metode  AHP memiliki  tingkat  ketelitian  yang  lebih  tinggi dibandingkan faktor pembobotan.

## KESIMPULAN
Persebaran  daerah  rawan  longsor  Kabupaten Magelang  dapat  dibagi  menjadi  tiga  zona,  yaitu rawan longsor rendah, rawan longsor sedang, dan rawan longsor tinggi. Zona rawan longsor rendah mencakup  Kecamatan  Ngluwar,  Muntilan,
Mungkid,  Mertoyudan,  Salam,  dan  Srumbung. Zona rawan longsor sedang mencakup Kecamatan  Bandongan,  Candimulyo,  Dukuh, Secang, dan Tegalrejo. Zona rawan longsor tinggi mencakup  Kecamatan  Borobudur,  Grabag, Kajoran,  Kaliangkrik,  Ngablak,  Pakis,  Salaman, Sawangan, Tempuran

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih kepada PUSFATJA LAPAN, BPBD Kabupaten Magelang, dan Pusat Survey Geologi yang  menyediakan  keperluan  data  terkait penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
ASPRS.  2007. Digital Elevation Model  Technologies and  Aplication : The  DEM Users Manual . 2nd Edition (red)David F.maune. Bethesdha: Maryland.
Badan  Informasi  Geospasial.  2011.  DEMNAS Kabupaten  Magelang  dan  sekitarnya,  dari (http://tides.big.go.id/DEMNAS/)
Badan  Informasi  Geospasial.  2008. DEMNAS Seamless  Digital  Elevation  Model (DEM) dan Batimetri Nasional , dari http://tides.big.go.id/DEMNAS/  (diakses  pada  13 Maret 2020) BDPJN LAPAN. 2018. Deskripsi Dataset – SPOT 6. Jakarta
(http://bdpjn-
catalog.lapan.go.id/catalog/help/bdpjn- deskripsi.html)
Bera, S., Guru, B., dan Ramesh, V. 2018.  Evaluation pf landslides susceptibility models: a comparative study  on  the  part  of  Western  Ghat  Region,India.

## Remote  Sensing  Applications:  Society  and Environment
BNPB,  2012.  Peraturan  Kepala  Badan  Nasional Penanggulangan  Bencana  nomor  02  tahun  2012 tentang  Pedoman  Umum  Pengkajian  Risiko Bencana
BPBD Kabupaten Magelang, 2020. Histori Kejadian Longsor  Kabupaten  Magelang  tahun  2017-2019.
(http://sikk.bpbdmagelang.id/)
CHC  (Climate  Hazard  Center),  2020.  CHIRPS ( Climate  Hazards  Group  InfraRed  Precipitation with  Station )  2.0  tahun  2015-2019.  UC  Santa Barbara.
Direktorat  Jendral  Reboisasi  dan  Rehabilitasi  Lahan,
1986. Pedoman  Penyusunan  Pola  Rehabilitasi Lahan dan Konservasi Tanah . Jakarta: Departemen Kehutanan.
Febrianti,  N.,  Pasaribu,  J.  Mo.,  dan  Sulma,  S.,  2015. Analisis  Ruang  Terbuka  Hijau  di  DKI  Jakarta Menggunakan Data SPOT 6. Prosiding Pertemuan Ilmiah  Tahunan  Masyarakat  Ahli  Penginderaan Jauh Indonesia XXII .
Funk,  C.,  Peterson,  P.,  Landsfeld,  M.,  Pedreros,  D., Verdin,  J.,  Shukla,  S.,  Husak,  G.,  Rowland,  J., Harrison, L., Hoell, A., dan Michaelsen, J., 2015. The  Climate  Hazards  Infrared  Precipitation  with Station  -  a  New  Environmental  Record  For Monitoring Extremes. Earth System Science Data , 2:150066.
Gorum,  T.,  Fan,  X.,  van  Westen,  C.J.,  Huang,  R.Q., Xu,  Q.,  Chuan,  T.,  dan  Wang,  G.,  2011. Distribution Pattern of Earthquake-Induced Landslides  triggered  by  the  12  May  2008 Wenchuan Earthquake. Geomorphology 133, 152- 167.
Gorum,  T.,  Korup,  O.,  van  Westen,  C.J.,  van  der Meijede, M., Xu, C., dan van der Meer, F.D., 2014. Why  so  few?  Landslides  triggered  by  the  2002 Denali  earthquake,  Alaska. Quaternary  Science Review 95, hal.80-94.
Kayastha,  P.,  Dhital,  M.R.,  dan  Smedt,  F.D.,  2019. Application  of  the  analytical  hierarchy  process (AHP) for landslide susceptibility mapping: A case study  from  the  Tinau  watershed,  west  Nepal. Computers & Geosciences 52, hal.398-408. LAPAN  (Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa
Nasional).  2018.  Citra  SPOT  6  Pan  Sharpening daerah Kabupaten Magelang dan Sekitarnya.
Lodhi,  M.A.  2011.  Earhtquake-induced  landslides mapping  in  the  western  Himalays  using  medium resolution ASTER imagery . International Journal of Remote Sensing 32(19) , hal.5331-5346. Owen,  L.A.,  Kamp,  U.,  Khattak,  G.A.,  Harp,  E.L., Keefer,  D.K.,  dan  Bauer,  M.A.  2008.  Landslides triggered  by  the  October  8,  2005,  Kashmir earthquake . Geomorphology 94 , hal.1–9. Permen  PU  No.22/PRT/M/2007 tentang  Pedoman Penataan  Ruang  Kawasan  Bencana  Tanah Longsor .  Jakarta:  Departemen  Pekerjaan  Umum Direktorat Jenderal Penataan Ruang. Pradhan,  B.  2010. Remote  sensing  and  GIS-based landslide  hazard  analysis  and  cross-validation using  multivariate  logistic  regression  model  on three  test  areas  in  Malaysia.  Advances  in  Space Research 45 , hal. 1244–1256 Pusat  Penelitian  dan  Pengembangan  Tanah  dan Agroklimat.  2004. Laporan  Akhir  Pengkajian Potensi Bencana Kekeringan, Banjir dan Longsor di  Kawasan  Satuan  Wilayah  Sungai  Citarum- Ciliwung,  Jawa  Barat  Bagian  Barat  Berbasis Sistem Informasi Geografi . Bogor: Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanah dan Agroklimat. Rafi’i. 1995. Meteorologi dan Klimatologi . Bandung: Penerbit Angkasa. Saaty,  T.L.  1994. The  Fundamental  of  Decision Making  and  Priority  Theory  With  the  Analytic Hierarchy Process. Pitssburgh: RWS Publications . Surono.  2013. Peta  Geologi  Hasil  Interpretasi  Citra Inderaan  Jauh  Ambarawa,  Purworejo  dan
Magelang  Jawa  Tengah  skala  1  :  50.000 . Bandung: Pusat Survei Geologi Temesgen,  B.,  Mohammed,  M.U.,  dan  Korme.  T.
2001. Natural Hazard Assessment Using GIS and Remote  Sensing  Methods,  with  Particular Reference  to  the  Landslides  in  the  Wondogenet Area, Ethiopia. Physics and Chemistry of the Earth (C), 26(9) , hal. 665-615
Yalcin,  A.  2008.  GIS-based  landslide  susceptibility mapping  using  analytical  hierarchy  processand bivariate statistics in Ardesen (Turkey): Comparisons  of results  and  confirmation. Catena 72, hal.1-12.
Zhang, G., Cai, Y., Zheng, Z., Liu, Y., dan Huang, K. 2016.  Integration  of  the  Statistical  Index  Method and the Analytic Hierarchy Process technique for the  assessment  of  landslide  susceptibility  in Huizhou, China. Catena 142 , hal.233-244.