## Geomedia

## Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian
Geomedia Vol. 18 No. 2 Tahun 2020 | 39 – 49
https://journal.uny.ac.id/index.php/geomedia/index

## Zonasi kerawanan longsor dan strategi arahan mitigasi longsor di DAS Merawu Banjarnegara
Muhammad Chrisna Satriagasa a, 1* , Hatma Suryatmojo a, 2 , Ambar Kusumandari a, 3 a Departemen Konservasi Sumberdaya Hutan, Fakultas Kehutanan UGM, Yogyakarta, INDONESIA
1 m.chrisna.s@mail.ugm.ac.id*; 2 hsuryatmojo@ugm.ac.id; 3 ambar.kusumandari@ugm.ac.id *korespondensi penulis
Informasi artikel A B S T R A K Sejarah artikel Diterima Revisi Dipublikasikan : 31 September 2020 : 25 November 2020 : 30 November 2020
Daerah  Aliran  Sungai  Merawu,  Kabupaten  Banjarnegara  memiliki kerawanan  longsor  yang  tinggi.  Perulangan  longsor  menyebabkan gangguan  bagi  kehidupan  dan  penghidupan  masyarakat.  Penelitian  ini bertujuan  menentukan  zonasi  kerawanan  longsor  dan  menentukan strategi  mitigasi  longsor  di  DAS  Merawu.  Inventori  longsor  dilakukan menggunakan tiga pendekatan yaitu terestris, menggunakan citra satelit, dan dari literatur. Penelitian ini menggunakan analitic hierarchy process (AHP)  untuk  menentukan  besar  pengaruh  setiap  parameter  lingkungan terhadap  kejadian  longsor  sebagai  dasar  penyusunan  peta  kerawanan longsor.  Metode  AHP  juga  digunakan  untuk  menentukan  jenis  mitigasi longsor  terbaik.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  pada  wilayah  kajian terdapat 256 longsor, mayoritas berupa longsor tipe slide, dengan material utama  tanah,  dan  termasuk deep  slide.  Longsor  banyak  terjadi  pada wilayah dengan tanah mediteran merah tua dan regosol, formasi geologi Halang  (Tmph), stream  density  1,4-2,8  km/km 2 ,  lereng  25-45%,  dan tutupan  lahan  semak  belukar.  Wilayah  dengan  kerawanan  tertinggi terletak  pada  bagian  tengah  DAS.  Jenis  mitigasi  longsor  terbaik  untuk wilayah ini yaitu penanaman vegetasi.

## Kata kunci:
Tanah longsor Mitigasi bencana Kerawanan longsor Inventori longsor Analitic hierarchy process (AHP)

## Keywords:

## A B S T R A C T
Landslide Disaster mitigation Landlide susceptibility Landslide inventory Analitic hierarchy process (AHP)
Banjarnegara, especially the Merawu Watershed, is a landslide-prone area.
Recurring landslides disrupt people's lives and livelihoods. This study aims to  determine  the  landslide  susceptibility  zone  and  determine  landslide mitigation strategies in the Merawu Watershed. Landslide inventory was carried  out  using  three  approaches:  terrestrial-based,  satellite  imagery- based, and literature-based. This study uses the analytic hierarchy process (AHP)  to  determine  the  influence  of  each  environmental  parameter  on landslide events as the basis for compiling a landslide susceptibility map. The  AHP  method  is  also  used  to  determine  the  best  type  of  landslide mitigation. In the study area, we found 256 landslides, mostly deep soil slide-type.  Landslides  mostly  occur  in  dark  red  mediterranean  soil  and regosol,  Halang  formations  (Tmph),  stream  density  1.4-2.8  km  /  km2, slopes 25-45%, and scrubland. The area with the highest susceptibility is located  in  the  middle  of  the  watershed.  The  best  type  of  landslide mitigation for this area is vegetation planting.
© 2020 (Muhammad Chrisna Satriagasa, Hatma Suryatmojo, Ambar Kusumandari ). All Right Reserved

## Pendahuluan
Tanah  longsor  merupakan  salah  satu bencana  hidrometeorologis  yang  terjadi  secara luas  di  dunia.  Meskipun  demikian,  kejadian longsor di wilayah Asia merupakan yang tertinggi di  dunia (Froude  &  Petley,  2018) .  Fenomena  ini terjadi  utamanya  pada  wilayah  yang  bereleng terjal  dan  memiliki  curah  hujan  tinggi.  Hal  ini diperparah  dengan  intervensi  manusia  dalam berbagai  bentuk  di  wilayah  berlereng  terjal misalnya  pertambangan  illegal,  pembangunan infrastruktur, pemotongan lereng illegal (Froude & Petley,  2018; Holcombe,  Beesley,  Vardanega,  & Sorbie,  2016) dan  pertanian  intensif (Perotto- Baldiviezo,  Thurow,  Smith,  Fisher,  &  Wu,  2004) . Dalam hal ini, Kabupaten Banjarnegara  termasuk salah satu hotspot kejadian longsor di Indonesia (dibi.bnpb.go.id) .
Longsor  di  dunia  tercatat  menyebabkan kerugian  yang  besar  baik  dari  hilangnya  nyawa, hilangnya  harta  benda,  serta  hilangnya penghidupan  masyarakat (Petley,  2012; Schuster & Fleming, 1986) . Hal yang sama terjadi di wilayah DAS Merawu. Dari catatan kejadian tanah longsor yang  telah  terjadi  di  waktu  yang  lalu,  kerugian yang  dihasilkan  terhitung  tidak  sedikit (CNN Indonesia,  2019, 2020; Fahmi,  2018; Hartono,
2019a, 2019b; Ridlo,  2018) .  Salah  satu  kejadian longsor yang cukup diperhitungkan yaitu longsor Jemblung yang terjadi pada tahun 2014 yang telah menghilangkan  satu  dusun,  merenggut  ratusan jiwa dan menghilangkan harta benda dan seluruh objek yang berada pada lintasan longsor.
Upaya pengurangan risiko  longsor melalui mitigasi  bencana  longsor  perlu  dilakukan  untuk mengantisipasi  dan  mengurangangi  risiko  tanah longsor  yang  akan  terjadi  di  waktu  yang  akan datang. Zonasi wilayah rawan bencana merupakan salah  satu  bentuk  mitigasi  yang  perlu  dilakukan untuk  mengetahui  wilayah  yang  memiliki probabilitas  terbesar  terjadi  longsor  sehingga dapat  diantisipasi  sedini  mungkin.  Selain  itu pemilihan  strategi  mitigasi  juga  perlu  dilakukan untuk  mengurangi  potensi  terjadinya  longsor pada  wilayah  yang  rawan.  Oleh  karena  itu
penelitian  ini  memiliki  dua  tujuan,  yaitu  a) melakukan  zonasi  kerawanan  bencana  tanah longsor,  dan  b)  menentukan  strategi  mitigasi bencana tanah longsor di DAS Merawu.

## Metode
Daerah  Aliran  Sungai  Merawu  merupakan salah satu Sub-DAS dari DAS Serayu dengan luas total 23.260 Ha. Secara administratif DAS Merawu terletak di Kabupaten Banjarnegara, Jawa Tengah. Hulu DAS Merawu terletak pada kompleks dataran tinggi  Dieng  sedangkan  hilirnya  masuk  pada Waduk  Mrica  atau  dikenal  juga  dengan  nama Waduk Jendral Soedirman.
Penelitian ini menggunakan beberapa data diantaranya : (a) peta jaringan sungai 1:25.000, (b) peta kontur elevasi 1:25.000, (c) peta penggunaan lahan 1:25.000, (d) peta geologi 1:100.000, (e) peta tanah 1:25.000, dan (f) karakteristik teknik mitigasi longsor.  Data  a  hingga  c  diperoleh  dari  Badan Informasi  Geospasial  melalui  Ina-Geoportal (tanahair.indonesia.go.id). Data d dioperoleh dari Badan  Geologi.  Data  e  diperoleh  dari  Balai Penelitian Tanah. Data f diperoleh dari Landslide Risk Mitigation Toolbox/LaRiMiT (larimit.com) .

## Inventori Kejadian Longsor
Inventori kejadian longsor dilakukan dengan tiga metode yaitu :
1. inventori  longsor  menggunakan  citra satelit  pada  aplikasi  Google  Earth  : inventori longsor yang dilakukan menggunakan  interpretasi  citra  satelit yang  ada  pada  aplikasi  Google  Earth. Peneliti  menggunakan  fitur  pencitraan historis  untuk  melakukan  inventori longsor multi temporal (Gambar 1a) . 2. inventori  longsor  terestris  :  inventori longsor  yang  dilakukan  dengan  cara survey langsung di lapangan (Gambar 1b) .
3. perolehan  dari  literatur  :  peta  sebaran longsor dari penelitian terdahulu. Peneliti menggunakan  artikel  yang  ditulis  oleh Utama dan Jiwaningrat (2017) .
Geomedia : Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian | 107
(a)

## (b)
Gambar 1. Teknik inventori Kejadian Longsor (a) inventori longsor menggunakan Google Earth dan (b) inventori longsor secara terestris
Informasi  yang  diperoleh  dari  ketiga metode  berupa  koordinat  kejadian  longsor sehingga  dapat  dipetakan  lokasinya  pada  DAS Merawu. Informasi tambahan berupa tipe longsor, dimensi  (luas  &  dalam),  dan  material  longsor. Kegiatan inventori kejadian longsor menghasilkan dua produk, yaitu peta distribusi kejadian longsor di  DAS  Merawu  bertipe vektor dalam  format shapefile dan karakteristik longsor pada umumnya di lokasi kajian.

## Kepadatan Longsor Per Kelas Parameter Fisik DAS
Penelitian ini menggunakan 6 parameter fisik yang  digunakan  untuk  penentuan  kerawanan longsor.  Lima  dari  enam  parameter  pernah digunakan dalam kajian zonasi kerawanan longsor yang  dilakukan  oleh Hasekiogulları  &  Ercanoglu,
(2012) , Kumar & Anbalagan (2016), Nguyen & Liu, (2019), dan Pourghasemi, Pradhan, & Gokceoglu,
(2012) diantaranya yaitu aspek/arah hadap lereng, formasi  geologi,  kepadatan  aliran  sungai, kemiringan  lereng,  dan  penggunaan  lahan.
Penelitian ini menambahkan satu parameter yang dianggap  mempengaruhi  kejadian  longsor  di wilayah kajian, yaitu tipe tanah. Seluruh parameter fisik yang digunakan dalam penelitian ini disusun dalam peta bertipe vektor dalam format shapefile yang melingkupi wilayah kajian. Setiap parameter fisik  dibagi  menjadi  beberapa  kelas  yang memberikan  info  lebih  detail  terkait  variasi karakteristik dalam satu parameter misalnya pada parameter kemiringan lereng dibagi menjadi per kelas  kemiringan  lereng.  Informasi  detail mengenai  kelas  pada  setiap  parameter  disajikan dalam Lampiran 1 .
Keenam  parameter  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  di overlay dengan  kejadian  longsor menggunakan sofware sistem informasi geografis ArcGIS  10.8.  Penentuan  kepadatan  longsor  (Di) pada  setiap  parameter  dilakukan  dengan menghitung luasan longsor yang ditemukan pada setiap  kelas  (Li)  dibagi  dengan  total  luasan kejadian  longsor  (Ai),  secara  matematis  disajikan pada persamaan 1 .
𝐷𝑖 = 𝐿𝑖 𝐴𝑖 .....(1)

## Zonasi Kerawanan Longsor
Zonasi kerawanan longsor di wilayah kajian dilakukan  dengan  metode analitical  hierarchy process (AHP)  baik  untuk  menentukan  urutan kepentingan  setiap  parameter  maupun  untuk penentukan  urutan  kepentingan  kelas  dalam setiap  parameter.  Untuk  menentukan  tingkat kepentingan  parameter  dilakukan  pembuatan matrix  pairwise yang  melibatkan  keenam parameter  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini. Pembuatan matrix  pairwise juga  dilakukan terhadap kepadatan longsor yang telah dihasilkan pada  tahap  sebelumnya  untuk  mencari  urutan kepentingan  kelas  dalam  setiap  parameter. Ilustrasi matrix pairwise yang  digunakan  dalam penelitian ini disajikan pada Gambar 2 . Bobot /weight (Wi) setiap kelas dalam satu parameter  merupakan  perbandingan  antara kepadatan longsor setiap kelas (Di) dengan total rasio  kepadatan  longsor ( ∑ 𝐷 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) atau  dihitung berdasarkan persamaan 2 .
Geomedia : Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian | 108
[ 𝟏 𝑫 𝟏 𝟐 𝑫 𝟏 𝒏 𝑫 𝟐 𝟏 𝟏 𝑫 𝟐 𝒏 𝑫 𝒏 𝟏 𝑫 𝒏 𝟐 𝟏 ] =
[ 𝟏 𝑫 𝟏 𝑫 𝟐 𝑫 𝟏 𝑫 𝒏 𝑫 𝟐 𝑫 𝟏 𝟏 𝑫 𝟐 𝑫 𝒏 𝑫 𝒏 𝑫 𝟏 𝑫 𝒏 𝑫 𝟐 𝟏 ]
Gambar 2. matrix pairwise
𝑾𝒊 = 𝑫 𝒊 ∑ 𝑫 𝒊 𝒏 𝒊=𝟏 .....(2)
Nilai  Wi  yang  dihasilkan  merupakan  nilai bobot  dari  kelas  tiap  parameter  fisik  untuk menentukan  zonasi  kerawanan  longsor  di  DAS Merawu.  Nilai  Wi  pada  setiap  parameter  (aspek (AS), tanah (TN), geologi (GE), stream density (SD), kemiringan  lereng  (SL),  dan  penggunaan  lahan (PL))  dijumlahkan  menggunakan persamaan  3 yang  merupakan  hasil  dari  pengolahan  matrix pariwise.
Skor Kerawanan  Longsor = (AS x 0,065)  + (TN x 0,256) + (GE x 0,352) +(SD x 0,042) + (SL x 0,108) + (PL x 0,174) ... (3)
Kelas  kerawanan  longsor  dalam  penelitian ini  dibagi  menjadi  5  kelas,  yaitu  rawan  sangat rendah  hingga  sangat  rawan.  Pembagian  kelas kerawanan longsor ditentukan berdasarkan Tabel 1 yang  merupakan  hasil  dari  penghitungan  skor kerawanan longsor di wilayah kajian.
Tabel 1. Klasifikasi Longsor Skor Kerawanan Longsor Klasifikasi 0,0219 - 0,1061 Rawan sangat rendah 0,1062 - 0,1735 Rawan rendah 0,1736 - 0,2519 Rawan sedang 0,2520 - 0,3471 Rawan 0,3472 - 0,5110 Sangat rawan
Evaluasi  validitas  model  AHP  dilakukan dengan  menghitung  nilai  tiga  indikator  evaluasi yaitu λ max , consistency index (CI), consistency ratio (CR). Nilai λ max merupakan penjumlahan dari hasil kali  total  nilai  perbandingan  pairwise ( ∑ 𝐷𝑖 𝑛 𝑖=1 )
dengan total nilai rata-rata eigen value ( ∑ 𝐷𝑗 𝑛 𝑗=1 ) .
Consistency  index merupakan  pembagian  antara selisih nilai λ max dan jumlah parameter (n) dengan jumlah  parameter  dikurangi  1  (n-1).  Consistency ratio merupakan perbandingan antara consistency index  dengan  random  index  (RI).  Random  Index disajikan dalam Tabel 2 . Nilai CR yang diharapkan yaitu kurang dari 0,1.
Tabel 2. Random Index (RI) n 1 2 3 4 5 6 7 8 RI 0 0 0,58 0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 n 9 10 11 12 13 14 15 RI 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56 1,57 1,59
Sumber : Kwiesielewicz & van Uden (2004)
Perhitungan λ max ,  CI,  dan  CR  secara matematis disajikan pada persamaan 4, 5, dan 6 . λ max =   ∑ ∑ 𝐷𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝐷𝑗 𝑛 𝑗=1 .....(4)
𝐶𝐼 = λ max − 𝑛 𝑛−1 .....(5) 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 .....(6)

## Pemilihan Strategi Mitigasi Longsor
Strategi mitigasi longsor merupakan pilihan upaya  yang  dapat  digunakan  untuk  mengurangi risiko  longsor  dari  aspek  pengurangan  bahaya. Terdapat  sangat  banyak  pilihan  mitigasi  longsor yang dapat digunakan. Salah satu database teknik mitigasi  longsor  yang  memuat  berbagai  macam pilihan teknik dan karakteristiknya yaitu Landslide Risk Mitigation Toolbox/LaRiMiT (larimit.com) . Peneliti  mengambil  lima  opsi  mitigasi longsor  dari  website  larimit  beserta  dengan karakteristiknya  yaitu  penanaman  vegetasi, bronjong,  pembuatan  teras,  aforestasi,  dan masonry  walls .  Karakteristik  yang  digunakan dalam  pemilihan  teknik  mitigasi  longsor  terbaik yaitu  sebanyak  tujuh  kriteria,  yaitu  tipe  longsor, material,  kedalaman  longsor,  perawatan,  biaya, kemudahan  instalasi,  dan  ramah  lingkungan. Pemilihan  mitigasi  terbaik  dilakukan  dengan metode analitical hierarchy process dengan skema seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  3 dan menggunakan prosedur yang sama dengan AHP Zonasi longsor.
Geomedia   :   Majalah   Ilmiah   dan   Informasi   Kegeografian | 109
Gambar 3. Hierarki AHP Strategi Mitigasi Longsor
Secara  ringkas,  metode  penelitian  ini disajikan  pada  diagram  alir  yang  disajikan  pada Gambar 4 .

## Gambar 4. Diagram Alir Penelitian

## Hasil dan pembahasan
Distribusi Spasial Kejadian Longsor
Inventori  kejadian  longsor  merupakan sumber  data  utama  yang  digunakan  untuk menentukan  kerawanan  longsor  pada  wilayah kajian.  Inventori  dari  ketiga  metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  menghasilkan jumlah  longsor  teridentifikasi  sebanyak  256 kejadian.  Jumlah  longsor  teridentifikasi  dari  tiap jenis sumber data disajikan pada Tabel 3 .

## Tabel 3. Jumlah Longsor Teridentifikasi
Sumber data Jumlah longsor Inventori longsor terestris 45 Inventori longsor menggunakan GE 55 Literatur : Utama (2017) 156 TOTAL 256
Kejadian longsor terbanyak dihasilkan oleh inventori longsor dari literatur yaitu sebanyak 156 kejadian. Distribusi spasial longsor disajikan pada Gambar 5 .
Gambar 5. Peta Distribusi Longsor
Hasil  identifikasi  longsor  menghasilkan karakteristik  longsor  di  wilayah  kajian  pada umumnya (Gambar  6) .  Berdasarkan  tipe  longsor Cruden & Varnes (1996) , tipe longsor umumnya di wilayah kajian merupakan tipe luncuran atau slide . Material  longsoran  di  wilayah  kajian  umumnya berupa tanah sedangkan kedalaman longsor pada umumnya yaitu dalam atau deep slide (5 s.d <20 m).
Gambar 6. Bentuk Longsor di Wilayah Kajian

## Parameter Fisik DAS dan Kerapatan Longsor
Zonasi kerawanan longsor dilakukan dengan menentukan  parameter  fisik  yang  mengalami frekuensi  dan  akumulasi  longsor  terluas.  Hal  ini sesuai  dengan  pernyataan  James  Hutton  pada tahun 1788 “ The Present is Key to The Past ” yang jika diimplikasikan pada kasus ini bahwa kejadian longsor  yang  ditemukan  pada  kondisi  fisik tertentu  menunjukkan  bahwa  wilayah  tersebut memiliki kerawanan. Tentunya, di waktu yang akan datang,  pada  wilayah  yang  sama  akan  terjadi perulangan  kejadian  longsor.  Penelitian  ini menggunakan 6 parameter fisik dalam menentukan  zonasi  kerawanan  longsor,  yaitu aspek/arah  hadap  lereng,  tanah,  geologi, stream density ,  kemiringan  lereng,  dan  penggunaan lahan (Gambar 7) .
Analisis
kepadatan longsor setiap parameter  menunjukkan  bahwa  setiap  kelas memiliki  kepadatan  longsor  yang  berbeda.  Hasil
analisis  menunjukkan  bahwa  kejadian  longsor terjadi paling banyak pada tanah mediteran merah tua dan regosol, formasi geologi halang (Tmph), stream  density  1,4-2,8  km/km 2 .  Parameter  arah hadap  lereng/aspek  tidak  menunjukkan  adanya kelas yang dominan. Meskipun demikian, longsor lebih  banyak  ditemui  pada  lereng  yang menghadap  barat  dibandingkan  lereng  yang menghadap  arah  lainnya.  Berdasarkan  hal  ini, lahan  di  DAS  Merawu  yang  memiliki  satu  atau kombinasi dari kondisi tersebut merupakan lokasi yang memiliki kerawanan lebih tinggi dibandingkan wilayah lainnya.
Hasil  uji  validitas  model  seperti  yang disajikan pada Tabel 4 menujukkan bahwa model AHP  untuk  zonasi  kerawanan  longsor  terbukti valid dengan nilai CR<0,1.
aspek tanah geologi stream density kemiringan lereng penggunaan lahan
Gambar 7. Parameter Fisik DAS Merawu
Geomedia : Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian | 111

## Tabel 4. Evaluasi Validitas Model AHP
Parameter Nilai λ max 6,12 CI 0,023 RI 1,24 CR 0,019

## Zonasi Kerawanan Longsor
Analisis kepadatan longsor digunakan untuk menentukan  kepekaan  kelas  dalam  setiap parameter untuk terjadi longsor. Berdasarkan hasil tersebut,  maka  dapat  dibuat  matriks  pairwise untuk  membandingkan  setiap  kelas  dalam parameter seperti yang disajikan pada Lampiran 2 . Hasil  tersebut  kemudian  digunakan  untuk melakukan  penyusunan  peta  kerawanan  longsor pada wilayah kajian.
Zonasi  kerawanan  longsor  yang  disajikan pada Gambar 8 menunjukkan bahwa DAS Merawu memiliki  kerawanan  longsor  yang  sangat  rawan pada  wilayah  tengah  DAS  atau  pada  wilayah administrasi Kecamatan Karangkobar, Kecamatan Wanayasa,  dan  Kecamatan  Pagentan.  Pada wilayah  dengan  kelas  kerawanan  sangat  rawan dan  rawan,  ditemukan  banyak  kejadian  longsor dan dengan dimensi longsor berukuran besar.
Gambar 8. Peta Kerawanan Longsor DAS Merawu
Oleh karenanya, lokasi yang memiliki kelas kerawanan  tinggi  dan  sangat  tinggi  perlu
ditingkatkan  kewaspadaanya  karena  probabilitas terjadinya  longsor  lebih  tinggi  dibandingkan lokasi lainnya.

## Pemilihan Strategi Mitigasi Longsor
Bagian  Pemilihan  strategi  mitigasi  longsor dilakukan  dengan  analisis analitical  hierarcy process (AHP)  menggunakan  tujuh  kriteria  yaitu tipe  longsor,  material,  kedalaman  longsor, perawatan,  biaya,  kemudahan,  dan  ramah lingkungan.  Analisis  menggunakan  matriks pairwise seperti yang ada pada Tabel 5 digunakan untuk  menentukan  tingkat  kepentingan  kriteria pemilihan strategi mitigasi longsor terbaik.
Tabel 5. Matriks Kriteria Strategi Mitigasi Longsor
T M K P B  G  R
T 1 4 4 3 3 3 3 M 1/4 1 1/2 3 3 3 3 K 1/4 2 1 3 3 3 3 P 1/3  1/3  1/3 1 2 2 2 B 1/3  1/3  1/3  1/2 1 4 3 G 1/3  1/3  1/3  1/2  1/4  1  1/2 R 1/3  1/3  1/3  1/2  1/3  2 1
Keterangan  :  (T)  tipe  longsor,  (M)  material,  (K) kedalaman  longsor,  (P)  perawatan,  (B)  biaya,  (G) kemudahan, (R) ramah lingkungan
Hasil  uji  validitas  model  seperti  yang disajikan pada Tabel 6 menujukkan bahwa seluruh model AHP untuk kriteria strategi mitigasi longsor terbukti valid dengan nilai CR<0,1.

## Tabel 6. Evaluasi Validitas Model AHP
Nilai T M K P B G R λ max 5,12  5,23  5,12  5,13  5,12  5,07  5,05 CI 0,03  0,06  0,03  0,03  0,03  0,02  0,01 RI 1,12  1,12  1,12  1,12  1,12  1,12  1,12 CR 0,03  0,05  0,03  0,03  0,03  0,02  0,01
Keterangan  :  (T)  tipe  longsor,  (M)  material,  (K) kedalaman  longsor,  (P)  perawatan,  (B)  biaya,  (G) kemudahan, (R) ramah lingkungan
Matriks pairwise juga  digunakan  untuk menentukan tingkat kepentingan antar tipe teknik mitigasi longsor. Penelitian ini menggunakan lima
Geomedia : Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian | 112
jenis  teknik  mitigasi  yaitu  penanaman  vegetasi, aforestasi,  bronjong, masonry  walls ,  dan pembuatan teras seperti yang disajikan pada Tabel 7 . Tabel 7. Matriks Alternatif Per Kriteria V A B M T V 1 7 1 3 3 A 0,14 1 0,14 0,2 0,2 B 1 7 1 3 3 M 0,33 5 0,33 1 1 T 0,33 5 0,33 1 1 TOTAL 2,8 25,0 2,8 8,2 8,2
Keterangan : (V) penanaman vegetasi, (A) aforestasi, (B) bronjong, (M) masonry walls, (T) pembuatan teras
Hasil  dari  analisis  matriks  pairwise kemudian diolah hingga menghasilkan nilai total. Alternatif  mitigasi  bencana  longsor  terbaik merupakan  alternatif  yang  memiliki  nilai  total tertinggi.  Nilai  total  dan  ranking  setiap  alternatif teknik  mitigasi  longsor  dalam  penelitian  ini disajikan pada Tabel 8 .
Tabel 8. Pemilihan Strategi Mitigasi Longsor ALTERNATIF TOTAL RANK Penanaman vegetasi 0,238 1 Bronjong 0,232 2 Pembuatan teras 0,222 3 Aforestasi 0,157 4 Masonry walls 0,149 5
Hasil  yang  ditunjukkan  oleh Tabel  8 menunjukkan  bahwa  alternatif  terbaik  untuk mitigasi  longsor  di  wilayah  kajian  adalah menggunakan  penanaman  vegetasi.  Meskipun demikian,  penelitian  ini  masih  belum  dapat menjelaskan secara lebih lanjut vegetasi apa dan pola  tanam  yang  terbaik  dalam  pengurangan bahaya longsor di wilayah kajian.

## Simpulan
DAS  Merawu  memiliki  kerawanan  longsor yang  perlu  diwaspadai  terutama  pada  wilayah tengah.  Riwayat  longsor  terdahulu  tidak  hanya mengganggu  aktivitas  dan  menyebabkan
kerugian  ekonomi,  tetapi  juga  menyebabkan hilangnya  ratusan  nyawa  penduduk.  Penanaman vegetasi  merupakan  alternatif  terbaik  sebagai strategi  mitigasi  longsor  untuk  mengurangi potensi  terjadinya  longsor  di  lokasi  yang  sama atau dengan karakteristik serupa dengan longsor yang terjadi di masa lalu.
Penelitian  ini  telah  berhasil  melakukan zonasi  wilayah  yang  perlu  diprioritaskan  untuk dilakukan  mitigasi  bencana  serta  salah  satu alternatif  terbaik  yang  dapat  digunakan  berupa penanaman  vegetasi.  Meskipun  demikian, penelitian  ini  belum  dapat  menjelaskan  jenis vegetasi serta pola tanam terbaik untuk mencegah dan/atau  mengurangi  kejadian  longsor  di  waktu yang akan datang. Selain itu, mitigasi longsor tidak semata  hanya  diselesaikan  menggunakan pendekatan  mitigasi  struktural.  Perlu  upaya penguatan  kapasitas  penduduk  melalui  berbagai mitigasi non struktural sehingga risiko longsor di masa yang akan datang dapat dikurangi baik dari aspek  bahaya/ hazard ,  kerentanan/ vulnerability , maupun pada aspek kapasitas/ capacity .

## Ucapan terima kasih
Penelitian ini didanai oleh hibah penelitian dosen junior Fakultas Kehutanan UGM tahun 2020. Peneliti  mengucapkan  terimakasih  pada  seluruh pihak yang terlibat dalam pengerjaan penelitian & penulisan artikel.

## Referensi
CNN  Indonesia.  (2019). Longsor di Banjarnegara, Satu  Orang  Tewas  Tertimbun.  Retrieved February  28,  2020,  from  CNN  Indonesia website:
https://www.cnnindonesia.com/nasional/20 191102134427-20-445068/longsor-di- banjarnegara-satu-orang-tewas-tertimbun CNN  Indonesia.  (2020).  Hujan  Lebat  Sepanjang Hari,  Banjarnegara  Diterjang  Longsor. Retrieved  February  28,  2020,  from  CNN Indonesia
website:
https://www.cnnindonesia.com/nasional/20 200109104727-20-463759/hujan-lebat- sepanjang-hari-banjarnegara-diterjang- longsor
Geomedia : Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian | 113
Cruden,  D.  M.,  &  Varnes,  D.  J.  (1996). Landslide Types and Processes . Denver: Transportation Research  Board  US  National  Academy  of Sciences.
Fahmi,  M.  I.  (2018).  Longsor  Banjarnegara,  Jalan Provinsi Tertimbun Tanah Setinggi 2 Meter. Retrieved  February  28,  2020,  from Kompas.com
website:
https://regional.kompas.com/read/2018/02/ 09/19203491/longsor-banjarnegara-jalan- provinsi-tertimbun-tanah-setinggi-2-meter
Froude, M. J., & Petley, D. N. (2018). Global fatal landslide  occurrence  from  2004  to  2016. Natural  Hazards  Earth  System  Sciences , 18 (1), 2161 – 2181.
Hartono,  U.  (2019a).  Hujan  Deras,  Longsor  di Banjarnegara  Tutup  Sejumlah  Akses  Jalan. Retrieved  February  28,  2020,  from  Detik
News website: https://news.detik.com/berita-jawa- tengah/d-4480040/hujan-deras-longsor-di- banjarnegara-tutup-sejumlah-akses-jalan Hartono,  U.  (2019b).  Jalan  Longsor,  Aktivitas Warga  3  Desa  di  Banjarnegara  Terhambat. Retrieved  February  28,  2020,  from  Detik News website: https://news.detik.com/berita-jawa- tengah/d-4390856/jalan-longsor-aktivitas- warga-3-desa-di-banjarnegara-terhambat
Hasekiogulları,  G.  D.,  &  Ercanoglu ,  M.  (2012).  A new  approach  to  use  AHP  in  landslide susceptibility  mapping  a  case  study  at Yenice. Natural Hazards , 63 , 1157 – 1179.
Holcombe, E. A., Beesley, M. E. W., Vardanega, P. J., &  Sorbie,  R.  (2016).  Urbanisation  and landslides:  hazard  drivers  and  better practices. Proceedings  of  the  Institution  of Civil  Engineers  -  Civil  Engineering , 169 (3), 137 – 144.
Kumar,  R.,  &  Anbalagan,  R.  (2016).  Landslide susceptibility  mapping  using  analytical hierarchy process (AHP) in Tehri reservoir rim region,  Uttarakhand. Journal  of  the
Geological  Society  of  India , 87 (3),  271 – 286. https://doi.org/10.1007/s12594-016-0395-8 Kwiesielewicz,  M.,  &  van  Uden,  E.  (2004). Inconsistent  and  contradictory  judgements in pairwise comparison method in the AHP. Computers and Operations Research , 31 (5),
713 – 719.
https://doi.org/10.1016/S0305-
0548(03)00022-4
Nguyen,  T.  T.  N.,  &  Liu,  C.  C.  (2019).  A  new approach  using  AHP  to  generate  landslide susceptibility  maps  in  the  chen-yu-lan watershed, Taiwan. Sensors , 19 (3). https://doi.org/10.3390/s19030505
Perotto-Baldiviezo, H. L., Thurow, T. L., Smith, C. T., Fisher,  R.  F.,  &  Wu,  X.  B.  (2004).  GIS-based spatial  analysis  and  modeling  for  landslide hazard  assessment  in  steeplands,  southern Honduras. Agriculture,  Ecosystems  and
Environment , 103 (1), 165 – 176.
https://doi.org/10.1016/j.agee.2003.10.011
Petley,  D.  (2012).  Global  patterns  of  loss  of  life from  landslides. Geology , 40 (10),  927 – 930. https://doi.org/10.1130/G33217.1
Pourghasemi, H. R., Pradhan, B., & Gokceoglu, C.
(2012).  Application  of  fuzzy  logic  and analytical  hierarchy  process  (AHP)  to landslide  susceptibility  mapping  at  Haraz watershed, Iran. Natural Hazards , 63 (2), 965 –
996. https://doi.org/10.1007/s11069-012- 0217-2
Ridlo, M. (2018). Longsor Banjarnegara, 50 Orang Mengungsi  600  Lainnya  Terisolir.  Retrieved February  28,  2020,  from  Liputan6.com website:
https://www.liputan6.com/regional/read/32 19574/longsor-banjarnegara-50-orang- mengungsi-600-lainnya-terisolir
Schuster, R. L., & Fleming, R. W. (1986). Economic Losses  and  Fatalities  Due  To  Landslides. Bulletin  of  the  Association  of  Engineering Geologists , Vol. 23,
pp. 11 – 28. https://doi.org/10.2113/gseegeosci.xxiii.1.11
Utama,  G;  Jiwaningrat,  Y.  (2017). Increasing Capacity of Landslides Hazard Risk reduction in  Merawu  Sub-Watershed  Banjarnegara Regency . Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/3 21886344

## Lampiran 1. Sub-Parameter pada Setiap Parameter Fisik DAS Merawu
Parameter Aspek Tanah Geologi Kerapatan Aliran Lereng Penggunaan lahan
Ke la s
N Asosiasi Andosol
Coklat dan Regosol Coklat Qa 0-1,4 km/km 2 0-8% Hutan Rimba NE Qdo 1,4-2,8 km/km 2 8-15% Padang Rumput E Qjm 2,8-4,2 km/km 2 15-25% Perkebunan/Kebun SE Asosiasi Mediteran Coklat Litosol Qjmf 4,2-5,6 km/km 2 25-45% Permukiman S Qjyf 5,6-7 km/km 2 >45% Sawah SW Qla Sawah Tadah Hujan W Glei Humus dan Aluvial Kelabu Qt2 Semak Belukar NW QTlb Sungai Grumusol Hitam QTlc Tegalan/Ladang Latosol Coklat Tmd Litosol Tmph Mediteran Merah Tua dan Regosol
Tmr
Tpb1 Tpd Tptb

## Lampiran 2. Matriks Pairwise Zonasi Kerawanan Longsor
D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 D11 D12 D13 D14 D15 W A spe k D1 1,0 1,4 1,3 1,1 1,7 1,4 0,9 1,4 0,2 D2 0,7 1,0 1,0 0,8 1,3 1,0 0,7 1,0 0,1 D3 0,7 1,0 1,0 0,8 1,3 1,0 0,7 1,0 0,1 D4 0,9 1,3 1,2 1,0 1,6 1,3 0,9 1,3 0,1 D5 0,6 0,8 0,8 0,6 1,0 0,8 0,5 0,8 0,1 D6 0,7 1,0 1,0 0,8 1,3 1,0 0,7 1,0 0,1 D7 1,1 1,5 1,5 1,2 1,9 1,5 1,0 1,5 0,2 D8 0,7 1,0 1,0 0,8 1,3 1,0 0,7 1,0
0,1 Ta na h D1 1,0 42,8 0,8 2,5 0,1 1,4 0,1 0,0 D2 0,0 1,0 0,0 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 D3 1,3 57,0 1,0 3,3 0,2 1,8 0,1 0,1 D4 0,4 17,0 0,3 1,0 0,1 0,6 0,0 0,0 D5 7,3 311,4 5,5 18,3 1,0 10,1 0,6 0,3 D6 0,7 30,8 0,5 1,8 0,1 1,0 0,1 0,0 D7 11,2 480,3 8,4 28,2 1,5 15,6 1,0
0,5 G eolog i D1 1,0 0,0 0,8 0,0 0,1 0,7 1,0 0,1 0,2 1,0 0,0 0,0 2,0 0,3 0,0 0,0 D2 54,8 1,0 45,1 1,5 3,9 37,9 56,9 7,5 12,4 53,3 0,2 2,4 109,6 16,2 0,9 0,1 D3 1,2 0,0 1,0 0,0 0,1 0,8 1,3 0,2 0,3 1,2 0,0 0,1 2,4 0,4 0,0 0,0 D4 36,5 0,7 30,0 1,0 2,6 25,3 37,9 5,0 8,2 35,5 0,1 1,6 72,9 10,8 0,6 0,1 D5 14,0 0,3 11,5 0,4 1,0 9,7 14,5 1,9 3,2 13,6 0,1 0,6 27,9 4,1 0,2 0,0 D6 1,4 0,0 1,2 0,0 0,1 1,0 1,5 0,2 0,3 1,4 0,0 0,1 2,9 0,4 0,0 0,0 D7 1,0 0,0 0,8 0,0 0,1 0,7 1,0 0,1 0,2 0,9 0,0 0,0 1,9 0,3 0,0 0,0 D8 7,3 0,1 6,0 0,2 0,5 5,1 7,6 1,0 1,7 7,1 0,0 0,3 14,6 2,2 0,1 0,0 D9 4,4 0,1 3,6 0,1 0,3 3,1 4,6 0,6 1,0 4,3 0,0 0,2 8,8 1,3 0,1 0,0 D10 1,0 0,0 0,8 0,0 0,1 0,7 1,1 0,1 0,2 1,0 0,0 0,0 2,1 0,3 0,0 0,0 D11 266,5 4,9 219,4 7,3 19,1 184,6 276,9 36,4 60,3 259,3 1,0 11,9 533,0 79,0 4,6 0,6 D12 22,4 0,4 18,4 0,6 1,6 15,5 23,2 3,1 5,1 21,8 0,1 1,0 44,7 6,6 0,4 0,0 D13 0,5 0,0 0,4 0,0 0,0 0,3 0,5 0,1 0,1 0,5 0,0 0,0 1,0 0,1 0,0 0,0 D14 3,4 0,1 2,8 0,1 0,2 2,3 3,5 0,5 0,8 3,3 0,0 0,2 6,7 1,0 0,1 0,0 D15 57,9 1,1 47,7 1,6 4,2 40,1 60,2 7,9 13,1 56,4 0,2 2,6 115,9 17,2 1,0 0,1 Str . d en sity
D1 1,0 0,2 0,3 0,7 8,2 0,1 D2 5,4 1,0 1,8 3,9 44,4 0,5 D3 3,0 0,6 1,0 2,2 25,0 0,3 D4 1,4 0,3 0,4 1,0 11,2 0,1 D5 0,1 0,0 0,0 0,1 1,0
0,0 Le re ng D1 1,0 0,6 0,2 0,1 0,4 0,0 D2 1,6 1,0 0,3 0,1 0,6 0,1 D3 5,1 3,1 1,0 0,4 1,9 0,2 D4 12,4 7,6 2,4 1,0 4,7 0,5 D5 2,7 1,6 0,5 0,2 1,0 0,1 Pe ngg un aa n la ha n
D1 1,0 0,0 0,0 0,1 0,0 0,1 0,0 0,8 0,0 0,0 D2 40,2 1,0 0,3 2,3 1,4 4,0 0,1 33,1 0,4 0,1 D3 140,8 3,5 1,0 8,1 5,0 14,1 0,4 116,1 1,3 0,2 D4 17,3 0,4 0,1 1,0 0,6 1,7 0,0 14,3 0,2 0,0 D5 27,9 0,7 0,2 1,6 1,0 2,8 0,1 23,1 0,3 0,0 D6 10,0 0,2 0,1 0,6 0,4 1,0 0,0 8,2 0,1 0,0 D7 389,5 9,7 2,8 22,5 13,9 39,0 1,0 321,3 3,6 0,5 D8 1,2 0,0 0,0 0,1 0,0 0,1 0,0 1,0 0,0 0,0 D9 108,8 2,7 0,8 6,3 3,9 10,9 0,3 89,8 1,0 0,1