## 12 dan fase menuju kematian dimulai hari ke-13
sampai ke-14.

## 5.2. Saran
Perlu  penelitian  lebih  lanjut  dengan  peralatan sederhana  dan  murah  yang  dapat  menjadikan penelitian alga lebih ekonomis.

## 6. Daftar Pustaka
Armely,  M.,  Dian,  R.S.,  Moekti,  H.S.,  2004,  “ Bumi Makin Panas Ancaman Perubahan Iklim di Indonesia” ,  Kementrian  Lingkungan  Hidup  & Pelangi, Jakarta.
Atmadja,  Kadi,  Sulistidjo  dan  Rachmaniar.  1996.
Pengenalan Jenis-Jenis Rumput Laut Indonesia . Puslitbang Oseanologi-LIPI, Jakarta.
Banerjee,  A.,  Sharma,  R.,  Chisti,  Y.  and  Banerjee,
U.C., 2002, ”Botryococcus braunii: A Renewable Source of Hydrocarbons and Other Chemicals ” , Critical Reviews in Biotechnology , vol. 22, no. 3, hal. 245–279.
Carvalho,  A.P.,  Meireles,  L.A.,  Malcata,F.X.,  2006, Microalga  Reaktors,  a  Review  of  Enclosed system  and  Performance, Biofechnol Prog , vol 22.
Davis, C.C. 1981, “ The Marine and Freshwater Plankton”, Michigan  State  University  Press,
USA.
Fogg GE, 1975, “ Alga Culture and Phytoplantokton ecology” , London, The University of Wisconsin Press.
Gavrilescu, M., and Chisti, Y., 2005, “ Biotechnology -
a sustainable alternative for chemical industry ”, Biotechnol Adv ., vol. 23, hal. 471–99.
Largeau  C.,  Casadevall  E.,  Berkaloff  C.  and Dhamelincout P., 1980, “ Sites of accumulation and composition of hydrocarbons Phytochemistry” ,
vol. 19, hal. 1043-1051.
Maider,  R.M.,  I.L.  Pepper,  dan  C.P.  Gerba,  2000, “Eviromental  Microbiology”,  Academic  Press,
San Diego.
Maeda, S., Suhendrayatna, and Ohki, A., 1998,
“ Bioaccumulation of arsenic in D. magna fed a diet of arsenous freshwater algae ”, Proc. the 9 th Scientific Meeting (Hamamatsu) ISSN 0918- 7685, pp. 193-196.
Moroney, J. V., A. Somanchi, 1999. “ How do algae concentrate CO 2 to  increase  the  efficiensy  of photosynhetic  carbon  fixation?  Plant  Physiol ”, 119 : 9-16. Oilgae, 2008. “ Algae Oil” ,  http://www.oilgae.com/ algae/oil, Tanggal akes 20 Februari 2008.
Rao,  R.,  Sarada,  R.  dan  Ravishankar,  G.A.,  2007,
“ Influence  of  CO 2 on Growth and Hydrocarbon Production in Botryococcus braunii ” , J. Microbiol.
Biotechnol ., vol. 17, no. 3, hal. 414–419. Spolaore,  P.,  Joannis-Cassan,  C.,  Duran,  E.  dan Isambert,  A.,  2006,  “ Commercial applications of microalgae” , J. Biosci Bioeng , vol. 101, hal.
87–96.
Taylor, W.  R,  1967. Marine Algae Eastern Tropical and Subtropical Coast of The America Univ .
Michigan Press.

## hal 471-481

## Analisis Tingkat Kerawanan Longsor Dengan Integrasi Analytical Hierarchy Process dan Pemodelan Spasial Sistem Informasi Geografis di Kabupaten Aceh Tenggara
Juni Muchlis Mustafa 1,* , Sirojuzilam 2 , Nurdin Sulistiyono 3
1,2 Program Studi Perencanaan Wilayah Pedesaan Sekolah PascaSarjana, Universitas Sumatera Utara 3 Fakultas Kehutanan, Universitas Sumatera Utara *Koresponden email : jondaleh@gmail.com
Diterima: 25 Maret 2019 Disetujui: 29 Maret 2019

## Abstract
Southeast Aceh District in Aceh Province is a district that often experiences landslides. High rainfall (> 1600 mm/year)  and  hilly  areas  with  slope  levels  above  40%  are  also  indicators  of  landslide  vulnerability.  The study aims to determine the criteria for the biggest contributors to landslide vulnerability using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method and find out the distribution of landslide vulnerability in Southeast Aceh District by using spatial modeling using Geographic Information Systems (GIS). Spatial data as a parameter in making landslide models includes 4 (four) parameters, they are land cover, rainfall, slope and soil movement. These parameters have sub-parameters such as land cover parameters that have sub-parameters, i.e empty land, shrubs, rice fields, fields/moor, gardens, settlements, rivers, secondary forests and primary forests. The slope parameters have sub-parameters i.e slope 0-8%, slope of 8-15%, slope of 15-25%, slope of 25-45%, slope> 45%. Rainfall parameters have sub-parameters which are 2,500-2,700 mm/yr, 2,700-2,900 mm/yr, 2,900-3,400 mm/ yr, 3,400-3,600 mm/yr and 3,600-3800 mm/yr. The parameters of soil motion have sub-parameters, i.e middle and middle high movements. These parameters and sub-parameters become questionnaires by Expert Choice 11 as Analytical Hierarchy Process (AHP) software. This questionnaire then becomes an interview material for expert experts to determine the weight values   (parameters) and scores (sub-parameters). The weight values and scores obtained from the Expert Choice 11 application are used by the ArcGIS 10.6 to create a spatial model of the distribution of landslide vulnerabilities. Research has produced spatial distribution of landslide vulnerability with a low level of vulnerability distribution of 209,523.56 ha (49%), moderate vulnerability of 158,170.14 ha (37%) and high vulnerability of 56,640.76 (13%). Keywords : spatial  analysis,  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),  landslide  vulnerability,  Geographic Information System (GIS), Aceh Tenggara

## Abstrak
Kabupaten Aceh Tenggara di Provinsi Aceh adalah kabupaten yang sering mengalami bencana tanah longsor. Curah hujan yang tinggi (>1600 mm/tahun) dan kawasan berbukit dengan tingkat kemiringan lereng diatas 40% juga menjadi indikator kerawanan tanah longsor. Penelitian bertujuan mengetahui kriteria penyumbang kerawanan longsor terbesar dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan mengetahui sebaran  kerawanan  longsor  di  Kabupaten Aceh Tenggara  dengan  pemodelan  spasial  menggunakan  Sistem Informasi Geografis (SIG). Data spasial sebagai parameter dalam pembuatan model longsor meliputi 4 (empat) parameter yaitu parameter tutupan lahan, curah hujan, kemiringan lereng dan pergerakan tanah. Parameter- parameter  ini  mempunyai  sub-parameter  seperti  parameter  tutupan  lahan  mempunyai  sub-parameter  yaitu tanah kosong, semak belukar, sawah, ladang/tegalan, kebun, permukiman, sungai, hutan sekunder dan hutan primer. Parameter kemiringan lereng mempunyai sub-parameter yaitu kemiringan 0-8 %, kemiringan 8-15%, kemiringan 15-25%, kemiringan 25-45%, kemiringan >45%. Parameter curah hujan mempunyai sub-parameter yaitu 2.500-2.700 mm/thn, 2.700-2.900 mm/thn, 2.900-3.400 mm/thn, 3.400-3.600 mm/thn dan 3.600-3800 mm/thn. Parameter gerakan tanah mempunyai sub-parameter yaitu gerakan menengah dan menengah-tinggi. Parameter dan sub-parameter ini menjadi kuisioner oleh aplikasi Expert Choice 11 sebagai perangkat lunak Analytical Hierarchy Process (AHP). Kuisioner ini kemudian menjadi bahan wawancara kepada narasumber ahli (expert) untuk menentukan nilai bobot (parameter) dan skor (sub-parameter). Nilai bobot dan skor yang diperoleh dari aplikasi Expert Choice 11 digunakan oleh aplikasi ArcGIS 10.6 untuk membuat model spasial
sebaran kerawanan longsor. Penelitian telah menghasilkan sebaran spasial kerawanan longsor dengan sebaran tingkat kerentanan rendah 209.523,56 Ha (49%), kerentanan sedang 158.170,14 Ha (37%) dan kerentanan tinggi 56.640,76 (13%).
Kata kunci : analisis  spasial,  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),  kerawanan  longsor,  Sistem  Informasi Geografis (SIG), Aceh Tenggara
1. Pendahuluan
Longsor adalah gerakan tanah yang dipengaruhi gaya tarik bumi (gravitasi) dan juga disebabkan rayapan tanah serta longsoran tanah pada daerah-daerah dengan gerakan tanah  tinggi.  Pada  lereng-lereng  pegunungan  sering terjadi gerak yang lambat menuju ke arah lembah dimana gerak ini terjadi jika musim penghujan. Kabupaten Aceh Tenggara di Provinsi Aceh telah mengalami sedikitnya 27 kali bencana tanah longsor selama kurun waktu 2012- 2017  (BPBD,  2012,  2017).  Curah  hujan  yang  tinggi (>1600  mm/tahun)  dan  kawasan  yang  berbukit  juga menjadi indikator kerawanan tanah longsor di Kabupaten ini.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah:  (a).  mengetahui kriteria/faktor penyumbang kerawanan longsor terbesar dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process  (AHP)  (b).  mengetahui  sebaran  kerawanan longsor di Kabupaten Aceh Tenggara dengan pemodelan spasial menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG).

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1. Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode  AHP  diperkenalkan  oleh  Saaty  (1980) dan  telah  digunakan  untuk  menganalisis  keputusan tentang berbagai isu di bidang teknologi, ekonomi, dan sosiopolitik (Hummel et al. 1998). AHP adalah teknik pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang  cocok untuk mendapatkan penilaian kolektif dalam penelitian yang kompleks. Responden dalam AHP adalah orang- orang yang dianggap ahli atau sangat familiar dengan kondisi longsor yang terjadi disekitarnya. Nilai bobot dan skor pada AHP harus memiliki nilai inkonsistensi jawaban yaitu < 0.1, jika tidak terpenuhi maka analisis harus diulang sampai memenuhi nilai inkonsistensi.

## 2.2.  Sistem Informasi Geografis (SIG)
Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan suatu sistem (berbasiskan komputer) yang digunakan untuk menyimpan  dan  memanipulasi  informasi-informasi geografis.  SIG  dirancang  untuk  mengumpulkan, menyimpan  dan  menganalisis  obyek-obyek  dan fenomena  dimana  lokasi  geografis  merupakan karakteristik yang memiliki empat kemampuan berikut dalam menangani data yang bersifat rutgeografi: (a) masukan,  (b)  manajemen  data  (penyimpanan  dan pengambilan data), (c) analisis dan manipulasi data, (d) keluaran (Aronoff, 1989).
2.3.  Model Analisis Tingkat Kerawanan Longsor Nilai  bobot  dan  skor  dari  penilaian  AHP diperingkatkan  dari  yang  paling  tinggi  sampai  yang paling rendah sebanding dengan tingkat bahaya yang tanah longsor. Semakin tinggi bobot dan skor, maka semakin tinggi pula potensi tanah longsor yang akan terjadi. Model yang digunakan untuk menganalisis kerawanan  longsor  adalah  model  pendugaan  yang mengacu  pada  penelitian  BBSDLP  (2009)  dengan formula dalam persamaan (1) sebagai berikut:
Keterangan: FCH = Faktor Curah Hujan FJB = Faktor Jenis Batuan FKL = Faktor Kemiringan Lereng FPL = Faktor Penutupan Lahan FJT = Faktor Jenis Tanah FKT = Faktor Kerentanan Gerakan Tanah 0,25;0,2;0,1 = Bobot Nilai
2.4.  Validasi Model Spasial Dengan Kappa Accuracy Proses  klasifikasi  belum  sempurna  apabila belum menghitung tingkat keakuratannya (Lillesand, 2015).  Pada  suatu  penelitian  klasifikasi  dikenal dengan istilah The Kappa Index of Agreement (KIA) atau Kappa Accuracy . Menurut Landis dan Koch (1977), range yang  mungkin  pada  Kappa  dibagi ke  dalam  tiga  grup  yaitu:  >=0.8  (80%)  menyatakan strong agreement , 0.4 – 0.8 (40%-80%) menyatakan moderate agreement , < 0.4 (40%) menyatakan poor agreement . Penilaian validasi persentase tiga grup ini dibagi  menjadi  2  yaitu  penilaian  seluruh  tingkatan/ overall dengan  persamaan  (2)  dan  penilaian  Kappa dengan persamaan (3).

## Keterangan :
Xii  = nilai diagonal dari matrik kontingensi baris ke-i dan kolom ke-i ; X+i  = jumlah titik dalam kolom ke-i; Xi+ = jumlah titik dalam baris ke-i dan N = banyaknya titik
sebaran kerawanan longsor. Penelitian telah menghasilkan sebaran spasial kerawanan longsor dengan sebaran tingkat kerentanan rendah 209.523,56 Ha (49%), kerentanan sedang 158.170,14 Ha (37%) dan kerentanan tinggi 56.640,76 (13%).
Kata kunci : analisis  spasial,  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),  kerawanan  longsor,  Sistem  Informasi Geografis (SIG), Aceh Tenggara

## 1. Pendahuluan
Longsor adalah gerakan tanah yang dipengaruhi gaya tarik bumi (gravitasi) dan juga disebabkan rayapan tanah serta longsoran tanah pada daerah-daerah dengan gerakan tanah  tinggi.  Pada  lereng-lereng  pegunungan  sering terjadi gerak yang lambat menuju ke arah lembah dimana gerak ini terjadi jika musim penghujan. Kabupaten Aceh Tenggara di Provinsi Aceh telah mengalami sedikitnya 27 kali bencana tanah longsor selama kurun waktu 2012- 2017  (BPBD,  2012,  2017).  Curah  hujan  yang  tinggi (>1600  mm/tahun)  dan  kawasan  yang  berbukit  juga menjadi indikator kerawanan tanah longsor di Kabupaten ini.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah:  (a).  mengetahui kriteria/faktor penyumbang kerawanan longsor terbesar dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process  (AHP)  (b).  mengetahui  sebaran  kerawanan longsor di Kabupaten Aceh Tenggara dengan pemodelan spasial menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG).

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1. Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode  AHP  diperkenalkan  oleh  Saaty  (1980) dan  telah  digunakan  untuk  menganalisis  keputusan tentang berbagai isu di bidang teknologi, ekonomi, dan sosiopolitik (Hummel et al. 1998). AHP adalah teknik pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang  cocok untuk mendapatkan penilaian kolektif dalam penelitian yang kompleks. Responden dalam AHP adalah orang- orang yang dianggap ahli atau sangat familiar dengan kondisi longsor yang terjadi disekitarnya. Nilai bobot dan skor pada AHP harus memiliki nilai inkonsistensi jawaban yaitu < 0.1, jika tidak terpenuhi maka analisis harus diulang sampai memenuhi nilai inkonsistensi.

## 2.2.  Sistem Informasi Geografis (SIG)
Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan suatu sistem (berbasiskan komputer) yang digunakan untuk menyimpan  dan  memanipulasi  informasi-informasi geografis.  SIG  dirancang  untuk  mengumpulkan, menyimpan  dan  menganalisis  obyek-obyek  dan fenomena  dimana  lokasi  geografis  merupakan karakteristik yang memiliki empat kemampuan berikut dalam menangani data yang bersifat rutgeografi: (a) masukan,  (b)  manajemen  data  (penyimpanan  dan pengambilan data), (c) analisis dan manipulasi data, (d) keluaran (Aronoff, 1989).

## 2.3.  Model Analisis Tingkat Kerawanan Longsor
Nilai  bobot  dan  skor  dari  penilaian  AHP diperingkatkan  dari  yang  paling  tinggi  sampai  yang paling rendah sebanding dengan tingkat bahaya yang tanah longsor. Semakin tinggi bobot dan skor, maka semakin tinggi pula potensi tanah longsor yang akan terjadi. Model yang digunakan untuk menganalisis kerawanan  longsor  adalah  model  pendugaan  yang mengacu  pada  penelitian  BBSDLP  (2009)  dengan formula dalam persamaan (1) sebagai berikut:

## Keterangan:
FCH = Faktor Curah Hujan FJB = Faktor Jenis Batuan FKL = Faktor Kemiringan Lereng FPL = Faktor Penutupan Lahan FJT = Faktor Jenis Tanah FKT = Faktor Kerentanan Gerakan Tanah 0,25;0,2;0,1 = Bobot Nilai
2.4.  Validasi Model Spasial Dengan Kappa Accuracy Proses  klasifikasi  belum  sempurna  apabila belum menghitung tingkat keakuratannya (Lillesand, 2015).  Pada  suatu  penelitian  klasifikasi  dikenal dengan istilah The Kappa Index of Agreement (KIA) atau Kappa Accuracy . Menurut Landis dan Koch (1977), range yang  mungkin  pada  Kappa  dibagi ke  dalam  tiga  grup  yaitu:  >=0.8  (80%)  menyatakan strong agreement , 0.4 – 0.8 (40%-80%) menyatakan moderate agreement , < 0.4 (40%) menyatakan poor agreement . Penilaian validasi persentase tiga grup ini dibagi  menjadi  2  yaitu  penilaian  seluruh  tingkatan/ overall dengan  persamaan  (2)  dan  penilaian  Kappa dengan persamaan (3).
Keterangan : Xii  = nilai diagonal dari matrik kontingensi baris ke-i dan kolom ke-i ; X+i  = jumlah titik dalam kolom ke-i;
Xi+ = jumlah titik dalam baris ke-i dan N = banyaknya titik

## 3.   Metode Penelitian
3.1. Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian adalah Kabupaten Aceh Tenggara sebagaimana  yang  ditunjukkan  dalam  Gambar  1. Kabupaten Aceh  Tenggara  mempunyai  luas:  4.245,74 Km2,  terdiri  dari  16  kecamatan  dan  secara  geografis terletak  pada  3 0 55’23–  4 0 16’37  Lintang  Utara  dan 96 0 43’23‘–  98 0 10’32  Bujur  Timur  dengan  ketinggian 25-1000 m diatas permukaan laut serta dikelilingi Taman Nasional Gunung Leuser dan Bukit Barisan (BPS, 2016).
3.2.  Peralatan Penelitian
Peralatan  penelitian  ini  adalah  laptop  berisi Windows  10,  Microsoft  Excel  Microsoft  Word, ArcGIS  10.6  dan Expert Choice 11 untuk  AHP. Telepon pintar ( smartphone ) Android 7 berisi aplikasi GPS Essential for Android versi  4.4.24  dan Avenza Maps untuk survei lapangan.
3.3.  Jenis Penelitian, Kriteria dan Sumber Data
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  deskriptif kuantitatif.  Metode  penelitian  deskriptif  kuantitatif adalah  sebuah  penelitian  yang  bertujuan  untuk memberikan atau menjabarkan suatu keadaan atau fenomena yang terjadi saat ini dengan menggunakan prosedur  ilmiah  untuk  menjawab  masalah  secara aktual dan dalam bentuk studi kuantitatif yaitu klasifikasi,  penilaian,  menetapkan  standar,  dan hubungan kedudukan satu unsur dengan unsur yang  lain  (Sugiyono,  2012).  Sumber  data  penelitian
Gambar 1 . Peta Kabupaten Aceh Tenggara Sumber: Bappeda (2018)
dikumpulkan berupa data primer dan data sekunder. Data  primer  diambil  langsung  oleh  peneliti  ke lapangan  melalui  wawancara  untuk  pembobotan dan  skoring  dengan  metode  AHP.  Data  sekunder dikumpulkan  dari  dinas-dinas  dan  badan-badan pemerintah. Data sekunder dalam penelitian ini adalah peta dasar (Bappeda), peta tutupan lahan (Bappeda), peta kemiringan lereng (DEM SRTM, 30 meter), peta gerakan tanah (ESDM) dan peta curah hujan (BMKG).
Kriteria atau parameter dalam penelitian ini adalah peta  tutupan  lahan,  peta  kemiringan  lereng,  peta gerakan tanah dan peta curah hujan. Peta tutupan lahan mempunyai  sub-kriteria  yaitu  pemukiman,  hutan lindung, semak belukar, ruang terbuka dan sungai. Peta kemiringan lereng mempunyai sub-kriteria kelas standar  dalam  persen  yaitu  0-8  %:  Datar,  8-15%: Landai,  15-25%:  Agak  Curam,  25-45%:  Curam, >45%: Sangat Curam (Syafri, 2015). Peta curah hujan mempunyai sub-kategori yaitu > 3600 mm/thn, 3450- 3600  mm/thn,  3100-3450  mm/thn  dan  1600-3100 mm/thn (BMKG, Bappeda kabupaten Aceh Tenggara) dan  peta  gerakan  tanah  kabupaten  Aceh  Tenggara mempunyai  sub-kategori  yaitu  gerakan  menengah tinggi dan gerakan menengah (Kementerian ESDM). Kriteria-kriteria ini kemudian menjadi nilai bobot dan  Sub-kriteria  kemudian  menjadi  nilai  skor.  Peta Kriteria  dan  sub-kriteria  ini  dirujuk  pada  penelitian terdahulu  (Noorwantoro, Asmaranto,  &  Harisuseno, 2014; Prastika & Sukojo, 2017; Yunianto, 2011).
Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah (BPBD)  kabupaten  Aceh  Tenggara  memberikan
data kejadian longsor tahun 2012 dan 2017. Data ini akan diperiksa ulang ke lapangan sebagai data validasi  peta  analisis  kerawanan  longsor  dengan bantuan smartphone dengan aplikasi GPS Essential. GPS Essential merekam koordinat tempat kejadian longsor dan beberapa tempat lain sebagai tambahan untuk validasi peta analisa kerawanan longsor.

## 3.4. Populasi dan Sample
Populasi  penelitian  ini  adalah  beberapa  unsur  di Kabupaten  Aceh  Tenggara  yang  meliputi  pemerintah daerah (Bappeda, Dinas PUPR, BPBD), unsur akademisi (dosen),  unsur  Lembaga  Swadaya  Masyarkat  (LSM) dan unsur masyarakat. Unsur-unsur ini diwakili oleh 1-2 orang  sampel  untuk  diwawancarai  dan  dianggap  ahli sebagai input utamanya.
Gambar 2. Peta curah hujan Sumber: Data diolah (2018)
Gambar 3 . Peta kemiringan lereng Sumber: Data diolah (2018)
data kejadian longsor tahun 2012 dan 2017. Data ini akan diperiksa ulang ke lapangan sebagai data validasi  peta  analisis  kerawanan  longsor  dengan bantuan smartphone dengan aplikasi GPS Essential. GPS Essential merekam koordinat tempat kejadian longsor dan beberapa tempat lain sebagai tambahan untuk validasi peta analisa kerawanan longsor.

## 3.4. Populasi dan Sample
Populasi  penelitian  ini  adalah  beberapa  unsur  di Kabupaten  Aceh  Tenggara  yang  meliputi  pemerintah daerah (Bappeda, Dinas PUPR, BPBD), unsur akademisi (dosen),  unsur  Lembaga  Swadaya  Masyarkat  (LSM) dan unsur masyarakat. Unsur-unsur ini diwakili oleh 1-2 orang  sampel  untuk  diwawancarai  dan  dianggap  ahli sebagai input utamanya.
Gambar 2. Peta curah hujan Sumber: Data diolah (2018)
Gambar 3 . Peta kemiringan lereng
Sumber: Data diolah (2018)

## hal 248-254
4.  Metode Analisis Data 4.1.  Analytical Hierarchy Process (AHP) Dalam  penelitian  ini,  AHP  digunakan  untuk menentukan skor dan bobot parameter penyebab tanah
longsor.  Peneliti  memberikan  kuesioner  yang  berisi kriteria  dan  sub-kriteria  penyebab  longsor  kepada responden  dan  memasukkan  jawaban  responden  ke dalam  aplikasi Expert Choice 11. Expert Choice 11 akan  menghitung  kriteria  mana  yang  merupakan faktor  utama  penyebab  longsor  berdasarkan  nilai
Gambar 4. Peta tutupan lahan Sumber: Bappeda (2018)
Gambar 5 . Peta gerakan tanah Sumber: Data diolah (2018)
bobot yang paling tinggi (Paharuddin, Hamzah, dan Shakiah, 2016).

## 4.2.  Pemodelan Spasial dengan Sistem Informasi
Geografis (SIG)
Sistem Informasi Geografis yaitu dengan perangkat lunak  ArcGIS  melakukan overlay atau  tumpang susun kriteria-kriteria longsor. Kriteria-kriteria ini telah  dimasukkan  nilai  bobot  dan  skor  dari  AHP sehingga  pemodelan  pada  persamaan  (1)  yang  telah dimodifikasi, dapat dijalankan (Abella & Van Westen, 2007). Operasi ini menghasilkan peta analisis sebaran tingkat kerawanan longsor dengan 3 (tiga) tingkatan yaitu tinggi, sedang dan rendah.
4.3. Validasi Model Spasial Dengan Kappa Accuracy Proses klasifikasi peta analisis kerawanan longsor belum  sempurna  apabila  belum  menghitung  tingkat validasi  keakuratannya  (Lillesand,  2015).  Metode validasi yang dipakai adalah metode Kappa Accuracy . Kappa Accuracy membandingkan tingkat persentase kecocokan  antara  peta  analisis  kerawanan  longsor
dengan  data  lapangan/ groundtruth .  Semakin tinggi nilai Kappa maka peta analisa kerawanan longsor yang dihasilkan semakin baik dan akurat. Titik referensi sampel groundtruth sering dinamakan producer accuracy sedangkan kelas kerawanan yang dihasilkan oleh peta analisis kerawanan longsor dinamakan user accuracy (Indri Febriani, Lilik Budi Prasetyo, 2017). Producer accuracy dan User accuracy di overlay di  perangkat  lunak ArcGIS yang mengelola 2 objek ini menggunakan teknik frequency dan pivot untuk menghasilkan tabel error matrix . Tabel error matrix adalah sebuah tabel yang terdiri dari kolom dan baris yang mewakili sampel untuk keperluan validasi. Kolom biasanya mewakili data referensi/ groundtruth / producer sedangkan  baris  biasanya  mewakili  klasifikasi  yang diperoleh dari model/peta/ user (Congalton, 1991)
5.   Hasil dan Pembahasan
5.1.  Peta-Peta Kriteria Penyusun Model Spasial Analisis Kerawanan Longsor
Peta-peta kriteria longsor adalah peta curah hujan, peta kemiringan lereng, peta tutupan lahan dan peta
Gambar 6. Grafik nilai bobot longsor
Sumber: Data diolah AHP (2018)
Gambar 7 . Grafik nilai skor kemiringan lereng Sumber: Data diolah AHP (2018)

## bobot yang paling tinggi (Paharuddin, Hamzah, dan Shakiah, 2016).

## 4.2.  Pemodelan Spasial dengan Sistem Informasi Geografis (SIG)
Sistem Informasi Geografis yaitu dengan perangkat lunak  ArcGIS  melakukan overlay atau  tumpang susun kriteria-kriteria longsor. Kriteria-kriteria ini telah  dimasukkan  nilai  bobot  dan  skor  dari  AHP sehingga  pemodelan  pada  persamaan  (1)  yang  telah dimodifikasi, dapat dijalankan (Abella & Van Westen, 2007). Operasi ini menghasilkan peta analisis sebaran tingkat kerawanan longsor dengan 3 (tiga) tingkatan yaitu tinggi, sedang dan rendah.

## 4.3. Validasi Model Spasial Dengan Kappa Accuracy
Proses klasifikasi peta analisis kerawanan longsor belum  sempurna  apabila  belum  menghitung  tingkat validasi  keakuratannya  (Lillesand,  2015).  Metode validasi yang dipakai adalah metode Kappa Accuracy . Kappa Accuracy membandingkan tingkat persentase kecocokan  antara  peta  analisis  kerawanan  longsor
dengan  data  lapangan/ groundtruth .  Semakin tinggi nilai Kappa maka peta analisa kerawanan longsor yang dihasilkan semakin baik dan akurat. Titik referensi sampel groundtruth sering dinamakan producer accuracy sedangkan kelas kerawanan yang dihasilkan oleh peta analisis kerawanan longsor dinamakan user accuracy (Indri Febriani, Lilik Budi Prasetyo, 2017). Producer accuracy dan User accuracy di overlay di  perangkat  lunak ArcGIS yang mengelola 2 objek ini menggunakan teknik frequency dan pivot untuk menghasilkan tabel error matrix . Tabel error matrix adalah sebuah tabel yang terdiri dari kolom dan baris yang mewakili sampel untuk keperluan validasi. Kolom biasanya mewakili data referensi/ groundtruth / producer sedangkan  baris  biasanya  mewakili  klasifikasi  yang diperoleh dari model/peta/ user (Congalton, 1991)
5.   Hasil dan Pembahasan
5.1.  Peta-Peta Kriteria Penyusun Model Spasial Analisis Kerawanan Longsor
Peta-peta kriteria longsor adalah peta curah hujan, peta kemiringan lereng, peta tutupan lahan dan peta
Gambar 6. Grafik nilai bobot longsor
Sumber: Data diolah AHP (2018)
Gambar 7 . Grafik nilai skor kemiringan lereng
Sumber: Data diolah AHP (2018)
gerakan  tanah.  Berikut  peta-peta  kriteria  penyusun model spasial analisis kerawanan longsor. Peta curah hujan  adalah  peta  yang  dihasilkan  dengan  metode geostatistikal interpolasi kriging di ArcGIS (Rinjani, 2009).  Metode  ini  menggunakan  data  curah  hujan harian dari stasiun BMKG yang tersebar di provinsi Aceh dan provinsi Sumatera Utara yang berjumlah 15 stasiun. Data yang dipakai adalah data dari tanggal 1 Januari 2017 – 31 Desember 2017 atau data satu tahun. Berdasarkan hasil interpolasi, curah hujan tahunan di Aceh  Tenggara  berkisar  antara  2.500  –  3.800  mm/ tahun. Gambar 2 menunjukkan peta curah hujan hasil interpolasi.
Peta kemiringan lereng diperoleh dari data DEM SRTM  30  meter  dan  diproses  dengan  operasi  slope di  ArcGIS  10.6.  Peta  ini  memperlihatkan  bahwa sebagian  besar  kabupaten Aceh  Tenggara  berada  di kemiringan sedang sampai curam, hanya sedikit yang
mempunyai kawasan landai. Gambar 3 menampilkan peta kemiringan lereng.
Peta tutupan lahan diperoleh dari Bappeda Kabupaten Aceh  Tenggara.  Gambar  4  menampilkan  peta  tutupan lahan.
Peta  gerakan  tanah  diperoleh  dari  Kementerian Energi  dan  Sumber  daya  Mineral  (ESDM)  yang menerbitkan daftar gerakan tanah seluruh kecamatan di Indonesia. Peneliti mengambil data gerakan tanah untuk  kabupaten  Aceh  Tenggara  periode  Februari 2018. Data ini masih dalam format tabular sehingga perlu  di  gabung  ( join )  dengan  data  spasial  peta dasar kecamatan di Kabupaten Aceh Tenggara (shp) sehingga menjadi peta gerakan tanah kabupaten Aceh Tenggara. Gambar 5 menampilkan peta gerakan tanah di Kabupaten Aceh Tenggara.
5.2.  Responden dan Hasil Analytical Hierarchy Process (AHP)
Gambar 8. Grafik nilai skor curah hujan
Sumber: Data diolah AHP (2018)
Gambar 9 . Grafik nilai skor tutupan lahan Sumber: Data diolah AHP (2018)
Responden yang diwawancarai berjumlah 7 orang yang  mewakili  unsur  pemerintahan,  akademisi, LSM  dan  masyarakat  umum.  Jawaban  responden menunjukkan  bahwa  kriteria  atau  faktor  kemiringan lereng adalah faktor utama longsor dengan nilai konsisten  0,02.  Gambar  6  menunjukkan  diagram batang hasil nilai bobot pengolahan Expert Choice . Hasil ini memberikan gambaran bahwa kemiringan lereng di Kabupaten Aceh Tenggara merupakan faktor
utama penyebab longsor. Ini bisa dimaklumi karena observasi  lapangan,  kabupaten  ini  dikelilingi  oleh perbukitan dengan kemiringan sedang sampai curam.
Untuk nilai skor untuk sub-kategori kemiringan lereng, dimulai dengan skor sub-kategori kemiringan lereng tertinggi sampai terendah yaitu kemiringan 25- 45% (0,414), kemiringan >45% (0,292), kemiringan 15-25%  (0,162),  kemiringan  8-15%  (0,081), kemiringan 0-8 % (0,051). Inkonsistensi berada pada
Gambar 11 . Peta analisis kerawanan longsor Sumber: Data diolah (2018)
Gambar 10 . Grafik nilai skor gerakan tanah Sumber: Data diolah AHP (2018)
Responden yang diwawancarai berjumlah 7 orang yang  mewakili  unsur  pemerintahan,  akademisi, LSM  dan  masyarakat  umum.  Jawaban  responden menunjukkan  bahwa  kriteria  atau  faktor  kemiringan lereng adalah faktor utama longsor dengan nilai konsisten  0,02.  Gambar  6  menunjukkan  diagram batang hasil nilai bobot pengolahan Expert Choice . Hasil ini memberikan gambaran bahwa kemiringan lereng di Kabupaten Aceh Tenggara merupakan faktor
utama penyebab longsor. Ini bisa dimaklumi karena observasi  lapangan,  kabupaten  ini  dikelilingi  oleh perbukitan dengan kemiringan sedang sampai curam.
Untuk nilai skor untuk sub-kategori kemiringan lereng, dimulai dengan skor sub-kategori kemiringan lereng tertinggi sampai terendah yaitu kemiringan 25- 45% (0,414), kemiringan >45% (0,292), kemiringan 15-25%  (0,162),  kemiringan  8-15%  (0,081), kemiringan 0-8 % (0,051). Inkonsistensi berada pada

## Gambar 11 . Peta analisis kerawanan longsor Sumber: Data diolah (2018)
Gambar 10 . Grafik nilai skor gerakan tanah Sumber: Data diolah AHP (2018)
tersebar  merata  di  14  dari  16  kecamatan  di  Aceh Tenggara.  Kecamatan-kecamatan  ini  mempunyai kemiringan  lereng  sedang  dan  rendah/landai  dan berada ke arah Tenggara menuju Sumatera Utara. Sebaran  kerawanan  longsor  tinggi  berada  di kecamatan Darul Hasanah dan Kecamatan Ketambe meskipun secara persentase kerawanan tingkat tinggi hanya 13 % tapi kecamatan ini berada di arah Barat Laut dan memiliki kemiringan lereng yang tinggi yang bersambung  dengan  kawasan  dataran  tinggi  Gayo. Kedua  kecamatan  ini  juga  berada  dalam  kawasan Taman Nasional Gunung Leuser. Kerawanan longsor tinggi  ini  juga  berada  pada  jalur  transportasi  utama yaitu jalan nasional Kutacane – Gayo Lues yang bisa menyebabkan  permasalahan  serius  seperti  putusnya kegiatan perekonomian atau transportasi.
5.3.  Validasi Model Spasial Dengan Kappa Accuracy Groundtruth dilakukan pada lokasi kejadian longsor pada tahun 2012 dan tahun 2017 yang diperoleh dari BPBD  kabupaten Aceh  Tenggara  sebanyak  27  titik. Peneliti menambah beberapa titik lain yang dianggap mewakili kerawanan longsor. Total data groundtruth yang  telah  diperoleh  dari  lapangan  adalah  48  titik. Seluruh  titik  ini  diberikan  kode  kerawanan  longsor 1  (tinggi),  2  (sedang),  3  (rendah).  Kode  ini  juga diberikan  kepada  peta  analisis  kerawanan  longsor yang telah dihasilkan pada gambar 11 diatas. Sehingga data groundtruth dan peta analisis memiliki kode yang sama. Data groundtruth dan model kemudian di- overlay untuk dilakukan perhitungan kappa accuracy . Tabel 2 menampilkan tabel error matrix dan nilai user , producer , overall dan kappa accuracy. Rerata producer dan user menunjukkan hasil diatas  80%. Overall accuracy dan  nilai  Kappa masing-masing  menunjukkan  hasil  79%  dan  69% maka  model  spasial  yang  dibuat  dapat  diterima  dan valid. Rerata producer dengan persentase yang tinggi menginformasikan bahwa pengambilan data lapangan dilapangan  telah  dilakukan  dengan  baik.  Demikian juga dengan rerata user yang menunjukkan persentase tinggi, ini menunjukkan pembuatan model spasial telah dilakukan dengan baik. Namun secara keseluruhan,
0,06  sehingga  skor  ini  konsisten  dan  bisa  diterima. Gambar  7  menampilkan  grafik  skor  kemiringan lereng.
Nilai skor untuk sub-kategori curah hujan, dimulai dengan skor sub-kategori curah hujan tertinggi sampai terendah  yaitu  3.600-3800  mm/thn  (0,487),  3.400- 3.600 mm/thn (0,267), 2.900-3.400 mm/thn (0,138), 2.700-2.900  mm/thn  (0,069)  dan  2.500-2.700  mm/ thn (0,042). Inkonsistensi berada pada 0,05 sehingga skor  ini  konsisten  dan  bisa  diterima.  Gambar  8 menunjukkan grafik batang hasil skoring sub-kriteria curah hujan
Nilai  skor  untuk  sub-kategori  tutupan  lahan, dimulai  dengan  skor  sub-kategori  tutupan  lahan tertinggi sampai terendah yaitu tanah kosong (0,287), semak belukar (0,196), sawah (0,136), ladang/tegalan (0,104),  kebun  (0,08),  permukiman  (0,073),  sungai (0,059), hutan sekunder (0,036), hutan primer (0,029). Inkonsistensi  berada  pada  0,07  sehingga  skor  ini konsisten dan bisa diterima. Gambar 9 menunjukkan grafik batang hasil skoring sub-kriteria tutupan lahan.
Nilai skor untuk sub-kategori gerakan tanah, dimulai dengan skor sub-kategori gerakan tanah tertinggi  sampai  terendah  yaitu  gerakan  menengah tinggi  (0,825),  dan  gerakan  menengah  (0,175). Inkonsistensi  berada  pada  0,00  sehingga  skor  ini konsisten dan bisa diterima. Gambar 10 menunjukkan grafik batang hasil skoring sub-kriteria gerakan tanah.
5.3.   Pemodelan Peta Analisis Kerawanan Longsor Peta-peta  kriteria  ini  dilakukan  operasi overlay dengan  perangkat  lunak  ArcGIS  dan menghasilkan peta analisis hasil gabungan 4 (empat) peta kriteria. Peta kriteria ini telah dimasukkan nilai skor dan bobot hasil AHP. Rujukan Pemodelan pada persamaan  (1)  dimodifikasi  menjadi  persamaan  (4) dibawah kemudian diaplikasikan pada peta analisis ini dan menghasilkan peta analisis kerawanan longsor di Kabupaten Aceh Tenggara dalam 3 (tiga) tingkat yaitu tinggi, sedang dan rendah. Gambar 11 menampilkan peta  analisis  kerawanan  longsor  kabupaten  Aceh Tenggara.  Tabel  1  menampilkan  luasan  hektar  dan persen sebaran kerawanan longsor.
Keterangan:
SCH = Skor Curah Hujan SGT = Skor Gerakan Tanah STL = Skor Tutupan Lahan SKL = Skor Tutupan Lahan 0,11;0,097;0,25;0,54   = Bobot Nilai Kriteria
Sebaran  kerawanan  longsor  sedang  dan  rendah
Tabel 1 . Luas dan persentase sebaran kerawanan longsor
perpaduan  antara producer dan user manunjukkan penurunan di angka 79% dan nilai kesepakatan Kappa antara keduanya juga menurun drastis di angka 69%. Meskipun  masih  berada  di  kelas moderate , namun nilai  Kappa  mungkin  dapat  ditingkatkan  dengan memperbanyak data groundtruth .
6.  Kesimpulan
Penelitian  ini  telah  menghasilkan  suatu  produk peta analisa sebaran kerawanan longsor di kabupaten Aceh Tenggara. Peta ini adalah integrasi antara metode pembobotan dan skoring AHP dengan aplikasi Expert Choice  11  dan  pemodelan  spasial  menggunakan Sistem Informasi Geografis dengan aplikasi ArcGIS 10.6. Kesimpulan sesuai dengan tujuan penelitian ini adalah:
1.  Kriteria/Faktor  utama  terjadinya  bencana  longsor di  kabupaten  Aceh  Tenggara  adalah  kemiringan lereng. Ini bisa diterima karena secara observasi lapangan, kabupaten ini berada diantara perbukitan dan pegunungan.
2.  Penelitian  telah  menghasilkan  sebaran  spasial kerawanan  longsor  dengan  sebaran  tingkat kerentanan  rendah  209.523,56  Ha  (49%), kerentanan  sedang  158.170,14  Ha  (37%)  dan kerentanan  tinggi  56.640,76  (13  %).  Walaupun persentase tingkat kerentanan tinggi kecil namun kerentanan  tinggi  ini  mencakup  area  yang cukup  luas  dan  ada  bagian  jalan  nasional  yang menghubungkan  antar  kabupaten,  jalan  provinsi dan jalan kabupaten yang masuk dalam kawasan kerentanan tinggi ini.
7. Daftar Pustaka Abella, E A Castellanos, and C J Van Westen. 2007. “Generation of a Landslide Risk Index Map for Cuba Using Spatial Multi-Criteria Evaluation.”
Landslides 4(4): 311–25. https://doi.org/10.1007/ s10346-007-0087-y.
Aronoff,  Stanley.  1989. Geographic Information System; A Management Perspective .  Ottawa: WDL Publications.
BBSDLP,  Balai  Besar  Litbang  Sumberdaya  Lahan Pertanian. 2009. Identifikasi Dan Karakterisasi Lahan Rawan Longsor Dan Rawan Erosi Di Dataran Tinggi Untuk Mendukung Keberlanjutan Pengelolaan Sumberdaya Lahan Pertanian. Laporan Tengah Tahun, DIPA 2009 . Bogor. BPBD.  2012. Rekapitulasi Bencana Kebakaran Dan Bencana Alam Penanggulangan Bencana Daerah Kabupaten Aceh Tenggara . BPS,  Kabupaten  AcehTenggara.  2016. Kabupaten Aceh Tenggara Dalam Angka 2016 . Aceh Tenggara: BPS Kabupaten Aceh Tenggara. Congalton, Russell G. 1991. “A Review of Assessing the  Accuracy  of  Classifications  of  Remotely Sensed Data.” Remote Sensing of Environment . ———. 2017. Rekapitulasi Bencana Kebakaran Dan Bencana Alam Penanggulangan Bencana Daerah Kabupaten Aceh Tenggara . Hummel, Dr. J M et al. 1998. “The Analytic Hierarchy Process:  An  Effective  Tool  for  a  Strategic Decision  of  a  Multidisciplinary  Research Center.” Knowledge, technology and policy . Indri  Febriani,  Lilik  Budi  Prasetyo,  Arya  Hadi Dharmawan.  2017.  “Analisis  Deforestasi Menggunakan Regresi Logistik Model Di Tahura Sekitar Tanjung Provinsi Jambi.” Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan 7: 195–203.
Landis,  J  Richard,  and  Gary  G  Koch.  1977.  “The Measurement of Observer Agreement for Categorical Data.” Biometrics .
Tabel 2 . Tabel error matrix
Sumber: Hasil analisa (2018)
Rerata Producer: 83% Keterangan: Rerata User: 80% 1 = Rawan Longsor Tinggi Overall: 79% 2 = Rawan Longsor Sedang Kappa: 69% 3 = Rawan Longsor Rendah
perpaduan  antara producer dan user manunjukkan penurunan di angka 79% dan nilai kesepakatan Kappa antara keduanya juga menurun drastis di angka 69%. Meskipun  masih  berada  di  kelas moderate , namun nilai  Kappa  mungkin  dapat  ditingkatkan  dengan memperbanyak data groundtruth .

## 6.  Kesimpulan
Penelitian  ini  telah  menghasilkan  suatu  produk peta analisa sebaran kerawanan longsor di kabupaten Aceh Tenggara. Peta ini adalah integrasi antara metode pembobotan dan skoring AHP dengan aplikasi Expert Choice  11  dan  pemodelan  spasial  menggunakan Sistem Informasi Geografis dengan aplikasi ArcGIS 10.6. Kesimpulan sesuai dengan tujuan penelitian ini adalah:
1.  Kriteria/Faktor  utama  terjadinya  bencana  longsor di  kabupaten  Aceh  Tenggara  adalah  kemiringan lereng. Ini bisa diterima karena secara observasi lapangan, kabupaten ini berada diantara perbukitan dan pegunungan.
2.  Penelitian  telah  menghasilkan  sebaran  spasial kerawanan  longsor  dengan  sebaran  tingkat kerentanan  rendah  209.523,56  Ha  (49%), kerentanan  sedang  158.170,14  Ha  (37%)  dan kerentanan  tinggi  56.640,76  (13  %).  Walaupun persentase tingkat kerentanan tinggi kecil namun kerentanan  tinggi  ini  mencakup  area  yang cukup  luas  dan  ada  bagian  jalan  nasional  yang menghubungkan  antar  kabupaten,  jalan  provinsi dan jalan kabupaten yang masuk dalam kawasan kerentanan tinggi ini.

## 7. Daftar Pustaka
Abella, E A Castellanos, and C J Van Westen. 2007. “Generation of a Landslide Risk Index Map for Cuba Using Spatial Multi-Criteria Evaluation.”
Landslides 4(4): 311–25. https://doi.org/10.1007/ s10346-007-0087-y. Aronoff,  Stanley.  1989. Geographic Information System; A Management Perspective .  Ottawa: WDL Publications.
BBSDLP,  Balai  Besar  Litbang  Sumberdaya  Lahan Pertanian. 2009. Identifikasi Dan Karakterisasi
Lahan Rawan Longsor Dan Rawan Erosi Di Dataran Tinggi Untuk Mendukung Keberlanjutan Pengelolaan Sumberdaya Lahan Pertanian. Laporan Tengah Tahun, DIPA 2009 . Bogor. BPBD.  2012. Rekapitulasi Bencana Kebakaran Dan Bencana Alam Penanggulangan Bencana Daerah Kabupaten Aceh Tenggara . BPS,  Kabupaten  AcehTenggara.  2016. Kabupaten Aceh Tenggara Dalam Angka 2016 . Aceh Tenggara: BPS Kabupaten Aceh Tenggara. Congalton, Russell G. 1991. “A Review of Assessing the  Accuracy  of  Classifications  of  Remotely Sensed Data.” Remote Sensing of Environment . ———. 2017. Rekapitulasi Bencana Kebakaran Dan Bencana Alam Penanggulangan Bencana Daerah Kabupaten Aceh Tenggara . Hummel, Dr. J M et al. 1998. “The Analytic Hierarchy Process:  An  Effective  Tool  for  a  Strategic Decision  of  a  Multidisciplinary  Research Center.” Knowledge, technology and policy . Indri  Febriani,  Lilik  Budi  Prasetyo,  Arya  Hadi Dharmawan.  2017.  “Analisis  Deforestasi

## Menggunakan Regresi Logistik Model Di
Tahura Sekitar Tanjung Provinsi Jambi.” Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan 7: 195–203.
Landis,  J  Richard,  and  Gary  G  Koch.  1977.  “The Measurement of Observer Agreement for Categorical Data.” Biometrics .

## Tabel 2 . Tabel error matrix
Sumber: Hasil analisa (2018)
Rerata Producer: 83% Keterangan: Rerata User: 80% 1 = Rawan Longsor Tinggi Overall: 79% 2 = Rawan Longsor Sedang Kappa: 69% 3 = Rawan Longsor Rendah
Lillesand, Thomas M. 2015. Remote Sensing and
Image Interpretation . 7th ed. Hoboken, NJ : Wiley. Noorwantoro,  Muhammad,  Runi  Asmaranto,  and Donny  Harisuseno.  2014.  “Analisa  Kawasan Rawan Bencana Tanah Longsor Di Das Upper Brantas  Menggunakan  Sistem  Informasi Geografi.”
Paharuddin,  Muh.  Alimuddin  Hamzah,  and  Rezky Shakiah. 2016. Analisis Spasial Rawan Longsor Di Kabupaten Toraja Utara . Makassarr. Prastika,  Citra,  and  Bangun  Muljo  Sukojo.  2017. “Analisis Bencana Longsor Lahan Di Kabupaten Tuban  Melalui  Pengolahan  Citra  Satelit Multilevel  Untuk  Pembuatan  Peta  Potensi Longsor.” Jurnal Teknis ITS 6 no 2: 2337–3520. Rinjani, Suskia. 2009. “Pembangunan Model Untuk
Pembuatan Pola Kecepatan Kendaraan Di Ruas- Ruas  Jalan  Jakarta  Pusat.”  Institut  Teknologi Bandung. Saaty, T L. 1980. The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation . RWS  Publications.  https://books.google.co.id/ books?id=fhkKMQAACAAJ. Sugiyono.  2012.  Penerbit  Alfabeta Statistika Untuk Penelitian . Syafri, Sriwahyuni Hi. 2015. “Identifikasi Kemiringan Lereng Di Kawasan Permukiman Kota Manado Berbasis SIG.” SPASIAL Vol 1. Yunianto, Ardi Chandra. 2011. “Analisis Kerawanan Tanah  Longsor  Dengan  Aplikasi  Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  Dan  Penginderaan Jauh Di Kabupaten Bogor.”