Abstrak : Bencana tanah longsor menepati posisi kedua bencana yang sering terjadi di Kota Samarinda setelah bencana banjir serta  dari  penelitian  ini  bisa  didapatkan  hasil  tingkat  kerawanan  bencana  tanah  longsor.  Dari  hasil  perhitungan  didapatkan 91,29% aplikasi ini  memberikan beberapa aspek yang bisa menambah informasi mengenai  daerah rawan longsor serta dapat memberikan  sebuah  informasi  yang  berguna  bagi  penerima  nya  yang  berupa  informasi  tambahan  terkait  longsor  di  Kota Samarinda. Kota Samarinda memiliki luas wilayah 718. 00 km 2 yang dimana memiliki 10 kecamatan yang tersebar pada beberapa titik di Kota Samarinda. Pemetaan yang digunakan penelitian ini ada empat yaitu kemiringan lereng, jenis tanah, curah hujan dan penggunaan lahan. Analisa data menggunakan metode skor dan pembobotan yang dimana masing-masing parameter tersebut memiliki skor dan bobot kemudian melakukan teknik overlay sehingga menghasilkan peta daerah rawan longsor. Aplikasi yang digunakan  ialah  ArcMap  dalam  melakukan  analisis,  perhitungan,  pembuatan  peta,  mengevaluasi  unit  setiap  peta  yang berpengaruh (penting) dalam kejadian tanah longsor.
Kata Kunci — Sistem Informasi Geografis, Rawan Longsor, Metode Skor, Pembobotan, Samarinda.
Abstrak : Landslide disasters is occupy the second position of disasters that often occur in Samarinda City after the flood disaster and from this study it can be obtained the results of the level of vulnerability to landslides. From the calculation results  obtained 91.29% this application provides several aspects that can add information about landslide-prone areas and can provide useful information for recipients in the form of additional information related to landslides in Samarinda City. Samarinda City has an area of 718.00 km 2 which has 10 sub-districts spread over several points in Samarinda City. There are four mappings used in this study, namely slope, soil type, rainfall, and land use. Data analysis uses scoring and weighting methods where each parameter has a score and weight then performs an overlay technique to produce a map of landslide-prone areas. The application used is ArcMap  in  analyzing,  calculating,  making  maps,  evaluating  the  units  of  each  map  that are  important  (important)  in  landslide events.
Keywords— Geographic Information System, Landslide Prone, Score, Weighting, Samarinda

## I. P ENDAHULUAN
ENCANA alam adalah salah satu fenomena yang dapat terjadi setiap saat, dimana pun dan kapan pun sehingga  menimbulkan  risiko  atau  bahaya  terhadap  kehidupan  manusia,  baik  kerugian  harta  benda maupun korban jiwa manusia [1]. Tanah Longsor merupakan suatu kejadian bencana yang kompleks, dimana tidak hanya disebabkan oleh satu faktor saja, akan tetapi terdapat banyak faktor yang berkontribusi menyebabkan  bencana  tanah  longsor  diantaranya  lereng  yang  curam,  erosi,  gempa  bumi,  gunung  merapi, getaran dari kendaraan, penggunaan bahan-bahan peledak dan bahkan petir. Meningkatnya risiko bencana longsor juga terjadi disebabkan karena alih fungsi lahan yang tidak terkontrol karena peningkatan populasi penduduk  sehingga  diperlukan  pengembangan  lahan  untuk  kegiatan  permukiman,  ekonomi  maupun infrastruktur [2].
Sistem Informasi Geografis merupakan kemajuan teknologi pada saat ini, yang pada umumnya memiliki banyak  manfaat  diantaranya  pemetaan.  Dimana  sistem  informasi  nya  mengelola  data  yang  memiliki
Sry Wahyuni 1) , Syafei Karim 2) , Dawamul Arifin 3)
1, 2) Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak, Politektik Pertanian Negeri Samarinda

## 3) Teknologi Geomatika, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda e-mail: wsriyuni34@gmail.com 1 ) , syfei.karim@gmail.com 2 ) , dawam.arifin00@gmail.com 3) S ISTEM I NFORMASI G EOGRAFIS P EMETAAN D AERAH R AWAN L ONGSOR K OTA S AMARINDA

## B ERBASIS W EB M ENGGUNAKAN M ETODE S KOR DAN P EMBOBOTAN
B
informasi data spasial (bereferensi keruangan). Dengan adanya teknologi Sistem Informasi Geografis maka kegiatan mitigasi bencana dapat dilakukan seoptimal mungkin.
Tujuan penelitian ini adalah membuat sebuah Sistem Informasi Geografis yang dapat menentukan daerah- daerah yang mempunyai kawasan rawan longsor dan mengetahui tingkat kerentanan bencana tanah longsor serta menghasilkan sebuah peta tematik sebagai Peringatan Sedini Mungkin tentang tanah longsor di daerah Kota Samarinda. Untuk itu dibutuhkan sebuah aplikasi yang dapat menampung dan menyajikan informasi- informasi mengenai rawan longsor. Adapun informasi tambahan  yang dapat berupa informasi atribut atau non spasial serta untuk membantu pemerintah dalam penentuan lokasi pembangunan sarana dan prasarana seperti  pusat  pertumbuhan  dan  pembangunan  penduduk,  kawasan  industri,  sekolah,  pendataan  dan pengembangan permukiman serta memicu kesadaran dalam hal pemanfaatan dan tata guna lahan serta Oleh karena  itu  penelitian  ini  ditunjukkan  pada  sebuah  ide  pengolahan  suatu  Sistem  Informasi  Geografis  dan penulis  mengambil  judul  Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan  Daerah  Rawan  Longsor  Kota  Samarinda Berbasis Web.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Penelitian Terdahulu
Beberapa studi literatur yang digunakan sebagai pedoman pembuatan penelitian ini yang berjudul Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  Daerah  Rawan  Longsor  di  Kabupaten  Tasikmalaya  Berbasis  Web.  Teknik Informatika, STMIK Tasikmalaya. Dalam penelitian tersebut yang dibuat adalah untuk mengatasi masalah rawan longsor khususnya rawan longsor di Kabupaten Tasikmalaya, BPBD masih menggunakan web SIG yang hanya menggunakan peta tematik saja. Sehingga penyampaian informasi untuk masyarakat belum dapat tersampaikan dengan baik. Tujuan penelitian ini adalah sebagai bahan masukan kepada masyarakat sekitar dan pendatang agar dapat melakukan upaya-upaya untuk mengurangi dampak yang ditimbulkan dari bencana tanah longsor. Manfaat penelitian ini adalah dapat membantu serta mempermudah masyarakat dalam mencari data dan informasi tentang daerah rawan longsor di Kabupaten Tasikmalaya [3].
Selanjutnya pada penelitian yang berjudul Pemanfaatan WebGIS untuk Pemetaan Wilayah Rawan Longsor Kabupaten  Boyolali  dengan Metode  Skor  dan Pembobotan. Fakultas Teknologi  Informasi, Program  Studi Magister  Sistem  Informasi  Universitas  Kristen  Satya  Wacana  menyebutkan  bahwa  Sistem  Informasi Geografis yang dikombinasikan dengan desain web dan pemetaan web. WebGIS terutama digunakan untuk menerbitkan  informasi  spasial  berbasis  peta.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  Membuat  peta  wilayah  rawan bencana tanah longsor di Kabupaten Boyolali. Manfaat penelitian ini adalah agar masyarakat setempat dapat dengan mudah menemukan lokasi tertentu yang diinginkan secara online. WebGIS banyak digunakan untuk mempublikasikan informasi berbasis [4].

## B. Dasar Teori

## 1) Sistem Informasi Geografis
Pengertian SIG secara luas adalah sistem manual dan atau komputer yang digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, mengolah dan menghasilkan informasi yang mempunyai rujukan spasial atau geografis. Banyak para  ahli  mencoba  mendefinisikan  SIG  secara  lebih  operasional,  mengemukakan  bahwa  SIG  adalah seperangkat  alat  ( tools )  yang  bermanfaat  untuk  mengumpulkan,  penyimpanan,  pengambilan  data  yang dikehendaki, pengubahan dan penayangan data keruangan yang berasal dari gejala nyata di permukaan bumi. dalam  bahasa  yang  lebih  lugas  mendefinisikan  SIG  sebagai  suatu  “sistem”  berbasis  komputer  yang memberikan empat kemampuan untuk menangani data bereferensi geografis, yakni pemasukan, pengelolaan atau manajemen data (penyimpanan dan pengaktifan kembali), manipulasi dan analisis, dan keluaran [5].

## 2) Longsor
Tanah longsor merupakan turunnya massa tanah, batu, pohon, pasir dan lain-lain. Longsoran merupakan terganggunya kestabilan tanah dan batuan penyusun lereng sehingga menyebabkan bergeraknya massa tanah, batuan atau gabungan dari tanah dan batu yang jatuh atau lepas dari dinding lereng [6].

## 3) Metode Skor
Metode skor adalah suatu metode pemberian skor atau nilai terhadap masing-masing value parameter untuk menentukan tingkat kemampuannya. penilaian ini berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Parameter yang digunakan adalah kemiringan lereng, jenis tanah, curah hujan dan penggunaan lahan [7].

## 4) Metode Pembobotan
Merupakan  teknik  pengambilan  keputusan  pada  suatu  proses  yang  melibatkan  berbagai  faktor  secara bersama-sama dengan cara memberi bobot pada masing-masing faktor tersebut. Pembobotan dapat dilakukan secara  objektif  dengan  perhitungan  statistik  atau  secara  subjektif  dengan  menetapkannya  berdasarkan pertimbangan tertentu. Penentuan bobot secara subjektif harus dilandasi pemahaman tentang proses tersebut. Dalam pembuatan peta, setiap data yang digunakan diberi pembobotan yang berbeda-beda dikarenakan setiap data  mempunyai  daya  pengaruh  yang  berbeda-beda.  Untuk  pemberian  bobot  diberikan  pada  setiap  kelas parameter dan skor nya [8].

## 5) Data Flow Diagram (DFD)
DFD merupakan gambaran atau penjelasan langkah-langkah kegiatan yang ada di dalam sebuah sistem, aliran-aliran  data  dimana  komponen-komponen  tersebut,  dan  asal,  tujuan  dan  penyimpanannya  dari  data tersebut. Data flow diagram (DFD) adalah menggambarkan aliran data atau informasi di mana di dalamnya terlihat keterkaitan antara data-data yang ada. Adapun kelebihan dan kekurangan DFD. Kelebihan data flow diagram (DFD) adalah memungkinkan untuk menggambarkan sistem dari level yang paling tinggi kemudian menguraikannya menjadi level lebih rendah (dekomposisi). Sedangkan kekurangan dari DFD adalah tidak menunjukkan proses pengulang ( looping ), proses keputusan dari proses perhitungan [9].

## III. M ETODE P ENELITIAN
Metode yang digunakan pada pembuatan sistem informasi geografis ini terdiri dari:

## A. Analisis Kebutuhan
Pada tahapan ini dilakukan analisis kebutuhan sistem dan analisis perancangan sistem.

## 1) Alat yang digunakan dalam penelitian
Pada penelitian ini digunakan beberapa 4 Perangkat Keras atau Alat dan 8 Perangkat Lunak atau Aplikasi seperti di bawah ini:
Tabel 1. Sumber Data Parameter No Jenis Alat Macam-Macam Alat 1. Perangkat Keras atau Alat Laptop Lenovo ideapad Printer Processor intel inside Core i7 RAM 8 GB 2. Perangkat Lunak atau Aplikasi Sistem Operasi Windows 10 XAMPP ArcGIS 10.3 Laravel Sublime Text Database MySQL Server GeoServer
No Jenis Alat
Macam-Macam Alat
Browser: Google Chrome

## 2) Sumber Data:
Dalam penelitian ini ada banyak Sumber Data yang digunakan untuk parameter penelitian. Perhatikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Sumber Data Parameter No Sumber Data Keterangan 1. Data Batas Administrasi Kecamatan pada tahun 2017 Data  tersebut  didapatkan  pada website Ina- Geoportal yang dimana data batas kecamatan ini sudah  akurat  dan  sesuai  dengan  keadaan  di lapangan 2. Digital Elevation Model SRTM pada tahun 2020 Merupakan website yang  menyediakan  data parameter  kemiringan  lereng  yang  dimana  data tersebut  diambil  langsung  dari  ketinggian menggunakan  satelit setelah itu data akan diolah kembali  sehingga  menghasilkan  data  yang dibutuhkan 3. Lembaga  Konservasi  Biologi pada tahun 2018 Merupakan  sumber  data  dari  parameter  jenis tanah yang dimana data tersebut akan diolah dan memiliki  klasifikasi  nama-nama  jenis  tanah sehingga menghasilkan data yang dibutuhkan 4. BMKG  (Badan  Meteorologi, Klimatologi,  dan  Geofisika) pada tahun 2020 Merupakan website yang  menyediakan  data-data seperti  curah  hujan  salah  satunya  di  Kota
Samarinda  dan  memiliki  data  harian  per  tahun serta  dalam  bentuk  excel  yang  nanti  nya  akan diolah  lebih  lanjut  sehingga  menghasilkan  data yang dibutuhkan. 5. Geo-spasial  Portal  pada  tahun
2019 Sumber  data  dari  parameter  penggunaan  lahan yang dimana penggunaan lahan adalah lahan yang sudah  digunakan  atau  lahan  misalnya  seperti permukiman, pertanian, perkebunan dan lain-lain dan  dari  data  itu  akan  diolah  kembali  menjadi sebuah data yang dibutuhkan

## B. Desain Sistem
Pada bagian ini menampilkan desain sistem yang ditampilkan dalam bentuk Data Flow Diagram (DFD). DFD dibuat hingga mencapai level 2 sehingga desain sistem lebih rinci. Berikut ini  penjelasan dari setiap level DFD:

## 1) Data Flow Diagram (DFD)
Data Flow Diagram level 0 pada Gambar 1 menggambarkan sistem yang akan dibuat sebagai suatu entitas tunggal yang berelasi dengan orang maupun sistem lainnya [10].
Admin Sistem Informasi Geografis Pemetaan Daerah Rawan Longsor Kota Samarinda User Input Data Atribut Informasi Cari Data Daerah Rawan Longsor Informasi Atribut Informasi Atribut Data Daerah Rawan Longsor Data Daerah Rawan Longsor

## Gambar 1. DFD Level 0

## 2) Data Flow Diagram level 1
Data  Flow  Diagram  level 1  pada  Gambar  2  digunakan  untuk  menggambarkan  modul-modul  yang  ada dalam sistem yang akan dikembangkan [10].
Admin
user Login Mengakses peta rawan longsor Visualisasi peta geografis Pengolah informasi Username dan password Konfirmasi Login Pengolahan Informasi Informasi daerah rawan longsor Data rawan longsor Data longsor Data detail informasi Bencana Tips Visualisasi peta geografis Visualisasi Peta Akses Peta Rawan Longsor
Konten Konten Profile Profile Kecamatan Kecamatan Gambar 2. DFD Level 1

## 3) Data Flow Diagram level 2
Data Flow Diagram Level 2 pada Gambar 3 merupakan DFD yang lebih detail tergantung pada tingkat kerincian modul tersebut [10].
Admin user Login Mengakses peta rawan longsor Visualisasi peta geografis Pengolah informasi Username dan password Konfirmasi Login Pengolahan Informasi Informasi daerah rawan longsor Data rawan
longsor
Data longsor Data detail informasi Bencana Tips Visualisasi peta geografis Status login Tambah data Edit data Hapus data Akses Peta Rawan Longsor Status login Peta rawan longsor Status login
Konten Konten Profile Profile Kecamatan Kecamatan Gambar 3. DFD Level 2

## C. Implementasi Database
Sistem  ini  memiliki  6  tabel  yaitu  Tabel  Berita,  Tabel User ,  Tabel Password, Tabel Profile, Tabel Kecamatan dan Tabel Bencana.

## 1) Tabel Berita
Tabel Berita pada Gambar 4 berisi informasi untuk menampilkan berita.

## 2) Tabel User
Tabel User pada  Gambar  5  berisi  informasi  yang  digunakan  admin  untuk login dengan  menggunakan username .
Gambar 5. Tabel User

## 3) Tabel Password
Tabel Password pada Gambar 6 berisi informasi yang digunakan admin untuk login dengan menggunakan password.
Gambar 6. Tabel Password_Resets

## 4) Tabel Profile
Tabel Profile pada Gambar 7 menyediakan beberapa field yang akan digunakan pada tampilan profile .
Gambar 7. Tabel Profile

## 5) Tabel Kecamatan
Tabel  Kecamatan  pada  Gambar  8  berisikan  field  yang  akan  digunakan  pada  tampilan  detail  informasi khususnya di informasi kecamatan.

## Gambar 8. Tabel Kecamatan

## 6) Tabel Bencana
Tabel  Bbencana  pada  Gambar  9  berisikan  field  yang  akan  digunakan  pada  tampilan  detail  informasi khususnya di informasi bencana.

## Gambar 9. Tabel Bencana

## D. Implementasi Metode
Berikut  ini  perhitungan  dari  aplikasi  ArcGIS  dan  akan  yang  disesuaikan  dengan  perhitungan  manual dengan menggunakan metode Skor dan Pembobotan. Perhitungan ini dilakukan dengan cara yang pertama memberikan skor dan bobot di setiap data yang sudah diolah sebelumnya kemudian akan masuk ke proses overlay atau  proses  tumpeng  tindih  data  lalu  memasukkan  rumus  perhitungan  untuk  menentukan  Rawan Longsor.
𝑅𝑎𝑤𝑎𝑛 𝐿𝑜𝑛𝑔𝑠𝑜𝑟  =  𝑁𝑇𝑉(𝑇𝑝)   +  𝑁𝑇𝑉(𝐽𝑡)   +  𝑁𝑇𝑉(𝑅𝑓)   +  𝑁𝑇𝑉(𝐿𝑢)
Keterangan:
a. 𝑁𝑇𝑉(𝑇𝑝) adalah  Nilai  Total  Variabel  Kemiringan  Lereng  ( 𝑆𝑙𝑜𝑝𝑒 )  yang  merupakan  nilai  dari parameter kemiringan lereng yang sebelumnya nilai tersebut hasil dari perhitungan skor dan overlay. b. 𝑁𝑇𝑉(𝐽𝑡) Nilai Total Variabel Jenis Tanah ( 𝐽𝑡 ) yang merupakan nilai dari parameter jenis tanah yang sebelumnya nilai tersebut hasil dari perhitungan skor dan overlay.
c. 𝑁𝑇𝑉(𝑅𝑓) Nilai Total Variabel Curah Hujan ( 𝑅𝑎𝑖𝑛𝑓𝑎𝑙𝑙 ) yang merupakan nilai dari parameter curah hujan yang sebelumnya nilai tersebut hasil dari perhitungan skor dan overlay. d. 𝑁𝑇𝑉(𝐿𝑢) Nilai Total Variabel Penggunaan Lahan ( 𝐿𝑢 ) yang merupakan nilai dari parameter curah hujan yang sebelumnya nilai tersebut hasil dari perhitungan skor dan overlay.
Skor kumulatif yang diperoleh, nantinya dikelompokkan menjadi 4 (empat) kelas, dengan kategori serta nilai klasifikasi nya sebagai berikut:
Tabel 3. Klasifikasi Nilai Skor Kumulatif No Kelas Kerawanan Skor Kumulatif 1. Tidak Rawan 100-190 2. Kurang Rawan 190-280 3. Cukup Rawan 280-370 4. Rawan 460
Contoh perhitungan manual setiap parameter yang digunakan:
a. Nilai  skor  kemiringan  lereng; 1 × 40  = 40;  2 × 40  = 80;   3 × 40  = 120;   4 × 40  = 160;   5 × 40  = 200
b. Nilai skor jenis tanah: 1 × 20  = 20;   2 × 20  = 40;   3 × 20  = 60;   4 × 20  = 80;   5 × 20  = 100
c. Nilai skor curah hujan: 1 × 10  = 10
d. Nilai  skor  penggunaan  lahan 1 × 30  = 30;   2 × 30  = 60;   3 × 30  = 90;  4 × 30  = 120;   5 × 30  = 150
Jadi setiap parameter memiliki 5 nilai atau skor yang terdiri dari nilai 1-5 yang masing-masing nilai tersebut di kali kan dengan bobot yang sudah ditentukan. Lalu hasil dari perhitungan diatas akan di jumlah sesuai dengan skor yang telah ditentukan.
a. Tidak Rawan = 40 + 20 + 10 + 30 = 100 sampai dengan nilai 190
b. Kurang Rawan = 80 + 40 + 10 + 60 = 190 sampai dengan nilai 280
c. Cukup Rawan = 120 + 60 + 10 + 90  = 280 sampai dengan nilai 370
d. Rawan = 160 + 80 + 10 + 120   = 370 sampai dengan 460
Dari perhitungan ini hasil perkalian nilai dari masing-masing skor dan untuk penentuan nilai range klasifikasi rawan longsor tersebut langsung dari hasil skor dan pembobotan, proses overlay serta classify datanya pada arcgis.

## E. Implementasi Antarmuka
Hasil dari pembuatan aplikasi sistem informasi geografis pemetaan daerah rawan longsor Kota Samarinda berbasis web adalah sebagai berikut:

## 1) Tampilan Home
Tampilan Home pada  Gambar  10  merupakan  halaman  dimana  user  dapat  melihat  tampilan  awal  dari aplikasi ini yang dimana memiliki fitur seperti profile , tips dan login admin serta di tampilan home ini juga terdapat  pemetaan  rawan  longsor  di  Kota  Samarinda  dan  dilengkapi  dengan  fitur  berita  longsor  di  Kota Samarinda.

## 2) Tampilan Profile
Tampilan Profile pada  Gambar  11  merupakan  halaman  yang  memiliki  informasi  mengenai  Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) yang terdiri dari Sejarah, Visi dan Misi, Tugas dan Fungsi serta Struktur Organisasi BPBD Kota Samarinda.

## 3) Tampilan Tips
Tampilan  Tips  pada  Gambar  12  merupakan  halaman  yang  memiliki  informasi  mengenai  tips  dan penanggulangan  ketita  terjadi  bencana  longsor  yang  didapat  dari  hasil  wawancara  pihak  BPBD  bagian Pusdalops.
Gambar 10. Tampilan Home Website PC
Gambar 11. Tampilan Profile
Gambar 12. Tampilan Tips

## 4) Halaman Dashboard Admin
Halaman Dashboard Admin pada Gambar 13 merupakan halaman admin dan untuk menampilkan jumlah berita yang di upload oleh admin.
Gambar 13. Tampilan Dashboard Admin

## 5) Tampilan Berita
Tampilan  Berita  pada  Gambar  14  merupakan  halaman  yang  dapat  mengupdate  informasi  setiap  terjadi longsor yang dapat di input oleh admin .

## Gambar 14. Tampilan Berita

## 6) Tampilan Informasi Kecamatan
Tampilan  Informasi  Kecamatan  pada  Gambar  15  merupakan  halaman  yang  menampilkan  informasi kecamatan.

## Gambar 15. Informasi Kecamatan

## 7) Tampilan Klasifikasi Area Rawan
Tampilan Klasifikasi Area Rawan pada  Gambar 16 merupakan daerah  yang memiliki tingkat area yang rawan dengan range nilai 370-460.

## Gambar 16. Tampilan Klasifikasi Area Rawan

## 8) Tampilan Klasifikasi Area Cukup Rawan
Tampilan Klasifikasi Area Rawan pada  Gambar 17 merupakan daerah  yang memiliki tingkat area yang cukup rawan dengan range nilai 280-370.

## Gambar 17. Tampilan Klasifikasi Area Cukup Rawan

## 9) Tampilan Klasifikasi Area Kurang Rawan
Tampilan  Klasifikasi  Area  Rawan  pada  gambar  18  merupakan  daerah  yang  memiliki  tingkat  area  yang kurang rawan dengan range nilai 190-280.

## Gambar 18. Tampilan Klasifikasi Area Kurang Rawan

## 10) Tampilan Klasifikasi Area Tidak Rawan
Tampilan Klasifikasi Area Tidak Rawan pada Gambar 19 merupakan daerah yang memiliki tingkat area yang tidak rawan dengan range nilai 100-190.

## Gambar 19. Tampilan Klasifikasi Area Tidak Rawan

## 11) Tampilan Detail Informasi Bencana
Tampilan Detail  Informasi Bencana pada Gambar 20 merupakan halaman yang menampilkan informasi bencana secara detail.

## Gambar 20. Tampilan Detail Informasi Bencana

## 12) Tampilan Kontak
Pada tampilan kontak pada Gambar 21 ini menampilkan contact person tersebut.

## Gambar 21. Tampilan Kontak

## 13) Tampilan Login
Halaman Login pada  Gambar  22  menampilkan username dan password untuk admin dapat  mengakses data.
Gambar 22. Tampilan Login Admin

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Tabel Nilai Skor dan Bobot
Penelitian  ini  menggunakan  metode  skor  dan  pembobotan  serta  4  (empat)  parameter  penyebab  longsor yang dijadikan acuan dalam penentuan daerah rawan longsor. Parameter-parameter sebagai berikut:

## 1) Kemiringan Lereng
Pada Tabel 4 memiliki nilai kelas kemiringan lereng yang datanya telah diolah sebelumnya dan setiap kelas kemiringan  lereng  memiliki  skor  dan  bobotnya  masing-masing  serta  memiliki  rentang  nilai  dari  masing- masing kelas nya lalu untuk skor merupakan nilai yang telah ditentukan sebelumnya begitu juga dengan nilai bobotnya.
Tabel 4. Skor Parameter Kemiringan Lereng Kelas Kemiringan Lereng (%) Skor Bobot 0 - 8 1 40 8 - 15 2 15 - 25 3 25 - 45 4 >45 5

## 2) Jenis Tanah
Pada  Tabel  5  memiliki  macam-macam  jenis  tanah  dan  setiap  jenis  tanah  memiliki  skor  dan  bobot  nya masing-masing kemudian untuk  nilai  skor merupakan nilai  yang telah ditentukan sebelumnya begitu juga dengan nilai bobot nya.
Tabel 5. Skor Parameter Jenis Tanah Jenis Tanah Skor Bobot Sandstone Shale Mudstone Marl, Alluvium-recent estuarine-marine (saline); Alluvium-recent riverine (fresh) peat, Alluvium-recent riverine (fresh), Shale Mudstone Sandstone; Alluvium, recent riverine (fresh) 1 20 Sandstone Mudstone 2 Alluvium-recent riverine (fresh) 3 Alluvium-recent  estuarine-marine  (saline),  Alluvium-recent  riverine  (fresh);  Mudstone  Andesite Basalt 4 Alluvium, old sands, Sandstone Shale Mudstone Marl 5

## 3) Curah Hujan
Pada Tabel 6 memiliki nilai curah hujan tahunan yang datanya telah diolah sebelumnya kemudian memiliki kelas yang rendah dan untuk nilai skor merupakan nilai yang telah ditentukan sebelumnya begitu juga dengan nilai bobot nya.
Tabel 6. Skor Parameter Curah Hujan Curah Hujan Hujan Tahunan Kelas Skor Bobot 2001 Rendah 1 10

## 4) Penggunaan Lahan
Pada tabel  7 memiliki kategori penggunaan lahan dan setiap kategori tersebut  memiliki skor dan bobot masing-masing lalu untuk nilai skor merupakan nilai yang telah ditentukan sebelumnya begitu juga dengan nilai bobot nya.
Tabel 7. Skor Parameter Penggunaan Lahan Penggunaan Lahan Skor Bobot Hutan Rakyat 1 30 Perdagangan dan Jasa, Pergudangan 2 Taman Kota, Waduk 3 Pertambangan Terbuka non Sirtu 4 Perkebunan, Permukiman, Pertanian 5

## 5) Hasil Perhitungan Validasi Kuesioner Pada Aplikasi
Pada Tabel 8 adalah hasil macam-macam jenis pertanyaan yang diajukan pada kuisioner kepada penguji. Dari  perhitungan  validasi  kuisioner  pada  aplikasi  dengan  menggunakan  metode  SUS  ( System  Usability Scale ). Berdasarkan dari hasil perhitungan rata-rata maka mendapatkan nilai 91,29 berdasarkan hasil pada Tabel 9. Hasil ini menandakan bahwa nilai tersebut mendapatkan grade A berdasarkan tabel validasi yang ditunjukkan pada Tabel 10.
Tabel 8. Tabel Pertanyaan Kuesioner Kode Pertanyaan Q1. Apakah peta tampil dengan baik? Q2. Apakah fitur yang ada di peta sudah tampil dengan maksimal?
Q3. Apakah area polygon klasifikasi nya muncul pada peta?
Q4. Apakah peta memberikan informasi yang jelas?
Q5. Apakah peta sudah memberikan berfungsi dengan baik?
Q6. Apakah informasi yang disediakan oleh website ini mudah dipahami?
Q7. Aplikasi ini menampilkan informasi yang sangat jelas?
Q8. Apakah sistem ini meningkatkan pengetahuan pengguna?
Q9. Apakah aplikasi ini mudah digunakan?
Q10. Apakah tampilan aplikasi ini menarik?
Q11. Apakah aplikasi ini dapat membantu ketika mencari informasi mengenai bencana khususnya bencana longsor?
Q12. Fitur - fitur yang disediakan sudah jelas dan berfungsi dengan baik?
Q13. Apakah aplikasi ini sesuai dengan kebutuhan anda?
Q14. Informasi yang disajikan relevan?
Q15. Secara keseluruhan apakah aplikasi ini memuaskan?
Tabel 9. Tabel Perhitungan Skor Nilai Hitung Jml Nilai Q1  Q2  Q3 Q4 Q5  Q6  Q7  Q8  Q9 Q10 Q11 Q12  Q13  Q14 Q15 (Jml x 2.5) 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 60 150 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 15 38 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 15 38
Skor Nilai Hitung Jml Nilai Q1  Q2  Q3 Q4 Q5  Q6  Q7  Q8  Q9 Q10 Q11 Q12  Q13  Q14 Q15 (Jml x 2.5) 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 15 38 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 15 38 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 60 150 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1 20 50 4 4 4 4 4 1 4 4 4 4 4 4 4 4 4 57 143 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 15 38 4 1 4 1 4 4 1 4 1 4 4 4 1 1 4 42 105 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 60 150 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 60 150 4 1 4 1 4 4 4 1 4 4 1 1 1 1 4 39 98 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 19 48 1 2 2 1 2 1 2 1 1 2 2 1 2 2 1 23 58 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 15 38 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 15 38 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 60 150 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 19 48 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 15 38 1 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 3 21 53 4 1 1 4 4 1 1 1 4 4 1 1 1 1 1 30 75 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 15 38 1 4 1 4 4 4 4 1 4 4 4 4 4 1 4 48 120 4 1 1 1 1 1 4 4 4 1 4 4 1 1 1 33 83 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 60 150 1 1 4 4 4 4 1 4 4 4 4 4 4 4 4 51 128 4 4 4 4 4 4 4 4 4 1 4 4 4 4 4 57 143 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 18 45 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 60 150 4 4 4 4 4 4 4 1 4 4 4 4 1 1 4 51 128 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 60 150 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 15 38 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 60 150 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 60 150 Skor Rata-Rata (Hasil Akhir) 91.29 Tabel 10. Tabel Nilai Uji Validasi No Kategori Nilai Skor 1. Grade A >= 80,3 2. Grade B >= 74 dan < 80,3 3. Grade C >= 68 dan < 74 4. Grade D >= 51 dan < 68 5. Grade F < 51
Dari  perhitungan  diatas  memiliki  pertanyaan  yang  setiap  pertanyaannya  dilambangkan  dengan  huruf  Q yang nantinya setiap pertanyaannya akan dikalkulasi  menggunakan metode SUS  ( System Usability Scale ) berdasarkan  Gambar  23  yang  setiap  nilai  genap  dikurang  5  sedangkan  yang  bernilai  ganjil  dikurang  1 kemudian  akan  dijumlahkan  dari  setiap  masing-masing  nilai  pertanyaannya,  lalu  dari  hasil  jumlah  akan dikalikan dengan nilai 2,5 sesuai dengan rumus yang digunakan dan hasil akhir dihitung dengan rumus rata- rata, dan didapatkan hasil skor rata-rata yaitu 91,29.
Gambar 23. Penilaian System Usability Scale

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi  sistem  informasi  geografis  pemetaan daerah rawan longsor didapatkan hasil 91,29% aplikasi ini memberikan beberapa aspek yang bisa menambah informasi mengenai daerah mana saja yang memiliki tingkat kerawanan longsor tersebut. Hasil pengolahan data  setiap  parameter  serta  proses  skor  dan  pembobotan  menggunakan  aplikasi  ArcGIS.  Aplikasi  sistem informasi geografis pemetaan daerah rawan longsor ini dapat menampilkan informasi tambahan agar dapat memiliki suatu sistem yang berguna penerimanya.

## B. Saran
Pada aplikasi Sistem Informasi Geografis Pemetaan Daerah Rawan Longsor Kota Samarinda Berbasis Web masih memiliki kekurangan, adapun saran untuk aplikasi bisa dikembangkan dengan sistem berbasis android agar  lebih  mudah  digunakan  dan  diharapkan  tampilan  dari  aplikasi  dibuat  bentuk platform agar  mudah diakses oleh user.

## D AFTAR P USTAKA
[1] F. Faizana, A. Nugraha, and B. Yuwono, “Pemetaan Risiko Bencana Tanah Longsor Kota Semarang,” J. Geod. Undip , vol. 4, no. 1, pp. 223–234, 2015.
[2] I.  N.  Sinarta,  “Ancaman  Tanah  Longsor  sebagai  salah  satu  indikator  dalam  Pembangunan  Infrastruktur berkelanjutan,” Semin. Nas. Struct. KonsepSi#1 , vol. 1, pp. 1–20, 2013.
[3] R. C. Hidayat, I. Jamaludin, and H. Mubarok, “Sistem Informasi Geografis (Sig) Daerah Rawan Longsor Di Kabupaten Tasikmalaya Berbasis Web,” Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 570–574, 2015.
[4] M. Sholikhan, S. Y. J. Prasetyo, and K. D. Hartomo, “Pemanfaatan WebGIS untuk Pemetaan Wilayah Rawan Longsor Kabupaten Boyolali dengan Metode Skoring dan Pembobotan,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 131–143, 2019, doi: 10.28932/jutisi.v5i1.1588.
[5] S. Kasus, D. I. Pt, B. R. I. Persero, and T. Kota, “‘ PENENTUAN KEBERADAAN MESIN ATM DENGAN SIG ARCGIS (STUDI KASUS DI PT. BRI PERSERO. Tbk KOTA PADANG) ,’” vol. 6, no. 3, pp. 59–62, 2017.
[6] F. N. Hamida and H. Widyasamratri, “Risiko Kawasan Longsor dalam Upaya Mitigasi Bencana Menggunakan Sistem Informasi Geografis,” Pondasi , vol. 24, no. 1, pp. 67–89, 2019.
[7] W.  Astuti  and  Y.  Kusumawardani,  “Penentuan  Zona  Prioritas  Pengelolaan  Air  Limbah  Domestik  Dengan Metode  Skoring  Pembobotan  Di  Kecamatan  Mamasa,” Neo  Tek. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  40–52,  2018,  doi: 10.37760/neoteknika.v3i1.1051.
[8] M. F. D. Harto et al. , “Pemetaan Daerah Rawan Longsor Dengan Menggunakan Sistem Informasi Geografis Studi  Kasus  Kabupaten  Bondowoso,” J.  Geosaintek ,  vol.  3,  no.  3,  p.  161,  2017,  doi: 10.12962/j25023659.v3i3.3214.
[9] D. A. E. Sirait and D. T. Seabtian, “Sistem Informasi E-Marketplace Cindramata Sampit Berbasis Web,” J. Penelit. Dosen FIKOM , vol. 10, no. 1, 2019.
[10] R. A. S and M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek . 2018.