Jurnal Geocelebes Vol. 6 No. 1, April 2022, 72 – 86

## INFORMASI GEOGRAFIS DAN METODE INDEKS STORIE
Indadzil A. P. Santoso, Aulia L. P. Wibowo, Cut L. Zulfa, Naufal N. Siregar, Rangga A. Sudisman*
*Corresponding author. Email: rangga.as@universitaspertamina.ac.id
Manuscript received: 5 December 2021; Received in revised form: 23 April 2022; Accepted: 24 April 2022

## Abstrak
Pada 14 Januari 2021 beberapa desa di Kabupaten Majene mengalami tanah longsor yang diakibatkan oleh gempa bumi berkekuatan M6.2. Studi ini bertujuan untuk memetakan sebaran daerah rawan tanah longsor dengan pendekatan model Index Storie dan memanfaatkan data pengindraan jauh serta Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  untuk  menghasilkan  peta  sebaran  kawasan  tanah  longsor  sebagai  dasar mitigasi di Kabupaten Majene untuk mengurangi potensi bencana tanah longsor  di masa mendatang. Pada studi ini dilakukan pengharkatan tingkat kerawanan tanah longsor berdasarkan kondisi kemiringan lereng,  jenis  tanah,  curah  hujan,  tataguna  lahan,  dan  potensi  risiko  gempa.  Secara  umum  kondisi morfologi di Kabupaten Majene didominasi oleh lereng yang masih tertutup hutan dengan curah hujan yang  relatif  rendah,  sehingga  menyebabkan  potensi  tanah  longsor  menjadi  rendah  apabila  tidak memperhitungkan  faktor  potensi  kegempaan.  Berdasarkan  hasil  analisis  yang  mempertimbangkan faktor kemiringan lereng dan potensi risiko kegempaan, didapatkan  hasil peta yang menggambarkan risiko  kelongsoran  yang  cukup  tinggi  di  beberapa  daerah,  yaitu  Kecamatan  Malunda,  Kecamatan Ulumanda, dan Kecamatan Tubo Sendana.
Kata Kunci : Sistem Informasi Geografis; Sesar Naik Mamuju-Majene; tanah longsor.

## Abstract
On  January  14,  2021,  several  villages  in  Majene  Regency  suffered  landslides  triggered  by  a  M6.2 earthquake.  The  study’s  aim  is  to  use  the  Index  Storie  model  approach,  remote  sensing  data,  and Geographic Information Systems (GIS) to map the distribution of landslide-prone areas as a mitigation basis in Majene Regency to reduce the potential for future landslide disasters. The level of landslide potential was determined based on slope conditions, soil types, rainfall, land use types, and potential earthquake risk. In general, morphological conditions in Majene Regency are dominated by slopes that are  still  covered  in  forests  and  receive  relatively  low  rainfall,  resulting  in  low  landslide  potential  if seismic potential factors are not taken into account. Based on the results of an analysis that considers slope factors and potential seismic risks, the results of a map that illustrates the risk of landslide are quite high in several areas, are Malunda District, Ulumanda District, and Tubo Sendana District.
Keywords : Geographic Information Systems; landslide; Mamuju-Majene Thrust Fault.
Pendahuluan
Secara  geografis,  Kabupaten  Majene  tepat berada  di atas  sesar  aktif  Mamuju-Majene sehingga  memiliki  aktivitas  kegempaan

## KLASIFIKASI DAERAH RAWAN TANAH LONGSOR KABUPATEN MAJENE MENGGUNAKAN SISTEM
Program Studi Teknik Sipil, Universitas Pertamina, Jakarta, Indonesia.

## Metode Penelitian
Lokasi  tinjauan  pada  penelitian  ini  adalah Kabupaten Majene yang terletak pada 2°38' - 3°38' Lintang Selatan dan 118°45' - 119°4'
bencana  longsor  (Ramdani  et  al.,  2020). Informasi geospasial tersebut salah satunya berupa pemetaan parameter penyebab tanah longsor,  seperti  kemiringan  tanah,  jenis tanah, curah hujan, dan tataguna lahan yang dikuantifikasikan dengan metode pengharkatan.  Parameter-parameter  yang telah  dikuantifikasikan  selanjutnya  dapat dianalisis dengan berbagai metode diantaranya  adalah  metode  indeks storie (Storie  and  Weir,  1958;  Arifin  et  al., 2006; Nugroho et  al., 2010;  Annisa et  al., 2015;  Susanti   et   al.,   2017),   Metode AHP ( Analytical   Heirarchy   Process ) (Hidayah  et   al.,   2017;   Pangaribuan   et al., 2019),  metode pembobotan (Ramdani et  al.,
2020),  metode  pendugaan  oleh  pusat penelitian  tanah  dan  agroklimat  (Rahmad et  al.,  2018;  Yassar et  al.,  2020),  dan metode fuzzy   logic (Effendi  and Hariyanto, 2016).
Studi  ini  dilakukan  untuk  memetakan sebaran  daerah  rawan  longsor  dengan memanfaatkan  SIG  dan  metode  indeks storie dalam proses analisis. Pada studi ini digunakan  parameter  kemiringan  tanah, curah  hujan,  jenis  tanah,  tata  guna  lahan, dan penambahan parameter potensi gempa sebagai  pembeda  dalam  proses  analisis sebaran  wilayah  rawan  tanah  longsor. Guncangan  yang  diakibatkan  oleh  gempa merupakan  beban  lateral  tambahan  bagi tanah  yang  dapat  meningkatkan  tekanan antar  partikel  pada  tanah,  menimbulkan daya dorong yang besar pada bidang miring lereng  sehingga  menyebabkan  terjadinya tanah  longsor.  Hasil  dari  studi  ini diharapkan mampu memberikan gambaran sebaran wilayah yang memiliki risiko tanah longsor  untuk  kemudian  dapat  digunakan sebagai acuan dalam pembangunan daerah dan  pengambilan  kebijakan  di  Kabupaten Majene.
yang  cukup  tinggi.  Gempa  dipicu  oleh adanya sesar lepas pantai dengan pergerakan  naik  yang  dikenal  dengan Mamuju Thrust (Hermawan, 2021).
Kabupaten Majene memiliki topografi yang sangat bervariasi mulai dari pesisir, dataran rendah, hingga dataran tinggi.
Diestimasikan  40,4%  wilayah  Kabupaten Majene merupakan dataran tinggi  berbukit- bukit  dengan  55,61%  lereng  curam  dan 27,77% lereng sangat curam (Dewi, 2018; Dewi,  2018).    Banyaknya  lereng  yang curam  ini  berdampak  pada  potensi terjadinya  tanah  longsor  baik  akibat  dari faktor-faktor yang menyebabkan terganggunya stabilitas lereng seperti curah hujan, perubahan tata guna lahan, penambahan  beban,  dan  terjadinya  gempa bumi.
Berdasarkan  laman  resmi  Data  Informasi Bencana  Indonesia  (DIBI)  oleh  Badan
Nasional
Penanggulangan
Bencana
(BNPB,  2022)  ,  gempa  berkekuatan  M5.9 dan M6.2 mengguncang Kabupaten Majene pada  tanggal  14  dan  15  Januari  2021,  dan memicu  longsor  di  Desa  Mekatta,  Desa Kabiraan,  Desa  Tandello,  dan  beberapa desa  lainnya.  Dampak  bencana  berupa  11 orang  meninggal  dunia,  3  orang  hilang, 29.119  orang  mengungsi,  ribuan  rumah tersapu  longsor,  dan  tertutupnya  akses transportasi jalan nasional Mamuju- Majene. Untuk mengurangi dampak bencana  serupa  di  masa  depan  diperlukan mitigasi  yang  baik  terhadap  potensi  tanah longsor  di  seluruh  wilayah  Kabupaten Majene. Salah satu dasar untuk melakukan mitigasi  adalah  tersedianya  informasi sebaran  kawasan  rentan  tanah  longsor dalam bentuk peta.
SIG  (Sistem  Informasi  Geografis)  adalah sistem  berbasis  komputer  yang  digunakan untuk  mengelola  dan  menganalisis  data spasial atau geografi. SIG mampu memproses data menjadi informasi geospasial secara cepat, sekaligus menyediakan  sistem  analisis  keruangan yang  bertujuan  untuk  mengetahui  potensi
Bujur Timur Sulawesi Barat. Adapun peta administrasi lokasi penelitian dapat dilihat
pada  Gambar  1.  Diagram  alir  penelitihan dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 1 . Peta administrasi Kab. Majene.
Pengumpulan Data Model Nasional  (DEMNAS)  wilayah Kabupaten  Majene.  Data  peta  kerawanan gempa bersumber dari peta RBI terdampak bencana  pada  Sulawesi  Barat  yang diperoleh  dari  laman  Badan  Informasi Geospasial (BIG, 2017). Data peta historis gempa  diperoleh  dari  situs  laman  USGS ( United States Geological Survey ) Earthquakes .

## Teknik Pengolahan Data
Seluruh  peta  dasar  yang  didapatkan kemudian  dianalisis  dengan  memberikan pengharkatan.  Tujuan  dari  pengharkatan adalah  untuk  kuantifikasi  setiap  poligon peta yang mempresentasikan potensi tanah longsor.  Studi  ini  mengacu  pada  sistem pengharkatan  yang  dilakukan  oleh  Arifin
Beberapa  data  yang  dikumpulkan  berupa peta  dasar  yang  terdiri  dari  data  curah hujan, peta gelologi tanah, peta penggunaan lahan,  peta  kemiringan  lereng,  dan  peta kerawanan  gempa.  Data  curah  hujan diambil  melalui  laman  CHIRPS  yang didasarkan oleh ketersediaan data persipitasi  dengan  rentang  waktu  yang lebih  lama  dibandingkan  dengan  TRMM (Luo  et  al.,  2019).  Selain  itu  data  hujan CHIRPS memiliki tingkat resolusi gambar yang tinggi, yaitu 0,05 o (Misnawati et al., 2018). Peta tanah dan data peta penggunaan lahan  yang  bersumber  pada  peta  tematik Rencana  Pola  Ruang  Wilayah  (RTRW) Provinsi  Sulawesi  Barat.  Peta  kemiringan lereng diperoleh dari peta Digital Elevation
dkk. (2006) terhadap kerawanan bencana di Provinsi Lampung.
Pengharkatan curah hujan didasarkan pada intensitas  hujan  rata-rata  yang  jatuh  tiap tahunnya  pada  suatu  wilayah  yang  diukur dalam  mm/tahun.  Risiko  kelongsoran meningkat  seiring  dengan  peningkatan intensitas  hujan.  Selain  itu  juga  aliran  air hujan  dapat  menggerus  permukaan  tanah sehingga menyebabkan erosi. Pada komponen  kemiringan  tanah,  semakin curam permukaan lereng maka nilai harkat akan  semakin  besar  dibandingkan  dengan permukaan lereng yang lebih landai, karena kondisi tanah yang curam  memiliki energi potensial  yang  lebih  besar  dibandingkan
dengan  permukaan  landai.  Pengharkatan terhadap  penggunaan  lahan  didasarkan pada tingkat kerapatan vegetasi dan sistem pengakaran pada vegetasi tersebut. Semakin  rapat  vegetasi  dan  semakin  kuat sistem pengakarannya,  maka  tingkat kelongsoran  pada  tanah  menjadi  semakin kecil dan begitu pula sebaliknya. Pengharkatan terhadap jenis tanah didasarkan  pada  tingkat  pelapukannya. Besarnya  tingkat  pelapukan  yang  dimiliki oleh  tanah  berpengaruh  terhadap  jenis mineral dan besarnya penurunan kuat geser pada  tanah  tersebut.  Tanah  dengan pelapukan tinggi memiliki potensi kelongsoran yang lebih besar .
Gambar 1. Diagram alir penelitian
No Curah Hujan (mm/tahun) Nilai Harkat 1 3700-4000 8 2 3400-3700 7 3 3100- 3400 6 4 2800- 3100 5 5 2500- 2800 4
6 2200- 2500 3 7 1900- 2200 2
8 1600- 1900
1
No Kemiringan Nilai Harkat 1 > 75% 6 2 46-75 % 5 3 32-45% 4 4 16-30% 3 5 4-15% 2
6 0-3% 1 No Kondisi Tutupan Lahan Nilai Harkat 1 Tanpa Vegetasi 5 2 Rumput, Semak, vegetasi sawah 4 3 Kebun Campur, Tanaman Perkarangan 3 4 Perkebunan (pepohonan) 2 5 Hutan Lebat 1
No Jenis Tanah Nilai Harkat 1 Oxisol 7 2 Ultisol 6 3 Alfisol 5 4 Mollisol 4 5 Enseptisol 3 6 Entisol 2 7 Histosol 1 Tabel 5. Pengharkatan parameter kerawanan gempa (BIG, 2017). No Kerawanan Gempa Nilai Harkat 1 Tinggi 3 2 Menengah 2
3 Rendah 1
1 Sangat Rendah 0,001-0,3 2 Rendah 0,4-0,7 3 Sedang 0,8-1,1 4 Tinggi 1,2-1,5 5 Sangat Tinggi >1,5 Tabel 7. Nilai kisaran harkat klasifikasi dengan pengaruh gempa. No Klasifikasi Kisaran Hasil 1 Sangat Rendah 1 – 3 2 Rendah 4 – 6 3 Sedang 6 – 12 4 Tinggi 13 – 15 5 Sangat Tinggi 16 – 18
Persamaan yang digunakan dalam penentuan  tingkat  kerentanan  longsor adalah sebagai berikut:
1. Peta kerawanan longsor tanpa pengaruh gempa
Analisis  ini  digunakan  untuk  melihat pengaruh kondisi morfologi dan hidrologi  wilayah  tinjauan  terhadap kerawanan  longsor.  Parameter  yang digunakan  adalah  kemiringan  tanah, penggunaan  lahan,  jenis  tanah,  dan curah hujan.
𝐿 = 𝐴  × 𝐵 10 × 𝐶 10 × 𝐷 10 (1)
dengan L  : Nilai rawan bencana longsor A  : Kemiringan Lereng B  : Penggunaan lahan
C   : Jenis tanah
Tabel 4. Pengharkatan parameter jenis tanah (Arifin et al., 2006).
Setelah proses pengharkatan selesai, selanjutnya dilakukan proses overlay yaitu proses  penggabungan  dua  peta  tematik dengan area yang sama untuk menghasilkan  satu  hamparan  peta  baru (Ningsih et al., 2005). Untuk
menyimpulkan  nilai  harkat  klasifikasi daerah  rawan  longsor  digunakan  Sistem Informasi Geografis (SIG) dengan metode Indeks Storie ,  yaitu  perkalian  setiap parameter  kerentanan  untuk  menentukan parameter  gabungan  (Bais  et  al.,  2018). Pada  studi  ini  berupa  tingkat  kerentanan tanah  longsor.  Seluruh  nilai  pengharkatan untuk  masing-masing  parameter  disajikan pada Tabel 1 sampai dengan Tabel 7 .
Tabel 1. Pengharkatan parameter curah hujan/ iklim (Arifin et al., 2006).
Tabel 6. Nilai kisaran harkat klasifikasi tanpa pengaruh gempa (Arifin et al., 2006). No Klasifikasi Kisaran Hasil
Tabel 2. Pengharkatan parameter kemiringan tanah (Arifin et al., 2006).
Tabel 3. Pengharkatan parameter penggunaan lahan (Arifin et al., 2006).
D  : Curah hujan
2. Peta kerawanan longsor dengan pengaruh gempa.
Analisis  ini  dilakukan  untuk  melihat adanya  pengaruh  gempa  terhadap kelongsoran  di  wilayah  tinjauan.  Pada analisis  ini  digunakan  asumsi  nilai penggunaan  lahan,  jenis  tanah,  dan curah hujan pada wilayah tinjau bernilai sama.
𝐿 = 𝐴  ×  𝐺 (2)
dengan
G  = Parameter potensi gempa

## Teknik Analisis Data
Hasil overlay yang  dilakukan  akan menghasilkan  data  spasial  baru  yang  akan dikelompokkan  menjadi  5  kelas,  yaitu sangat  rendah,  rendah,  sedang,  tinggi, sangat tinggi. Pengelompokan kelas dilakukan dengan melakukan penjumlahan skoring  yang  telah  dilakukan  sebelumnya. Nilai  dari  hasil  penjumlahan  skoring tersebut  kemudian  akan  dibagi  dengan  5 kelas  tingkat  kerentanan  tanah  longsor untuk  menghasilkan  nilai  Interval  Tingkat Kerentanan  (ITK)  pada  masing-masing kelas.  Adapun  rumusan  yang  digunakan adalah sebagai berikut:
𝐼𝑇𝐾 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑀𝑎𝑥−𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑀𝑖𝑛 5 (3)
Berdasarkan  hasil  perhitungan  interval menggunakan persamaan tersebut, didapatkan nilai interval tingkat kerawanan pada masing-masing analisis, yaitu analisis kerawanan  longsor  tanpa  pengaruh  gempa dapat  dilihat  pada  Tabel  6  dan  analisis kerawanan  longsor  dengan  pengaruh gempa dapat dilihat pada Tabel 7.

## Hasil dan Pembahasan
Peta Parameter Kelongsoran
Peta  parameter  kelongsoran  merupakan peta-peta  yang  menjadi  faktor  utama pengaruh kelongsoran pada wilayah tinjau. Adapun  peta-peta  tersebut  adalah  sebagai berikut:
1. Peta Kemiringan Tanah
Berdasarkan  peta  kemiringan  tanah,
Kabupaten Majene diklasifikasikan menjadi 6 kelas dengan nilai kemiringan terendah sebesar 0 – 3% (datar) hingga nilai kemiringan tertinggi >75% (sangat curam). Sebagian besar wilayah Majene merupakan dataran tinggi dan perbukitan  yang  memiliki  persentasse kemiringan lereng tinggi (terjal).
Besarnya  tingkat  kemiringan  lereng memberikan pengaruh terhadap besarnya beban yang perlu ditahan oleh kaki  lereng  untuk  menjaga  stabilitas lereng tersebut. Dalam konsep stabilitas lereng,  ketika  nilai  beban  lebih  besar dibandingkan  dengan  nilai  tahanan, maka  lereng  tersebut  memiliki  risiko keruntuhan yang tinggi sehingga menyebabkan longsor.
Wilayah  yang  memiliki  persentase kemiringan  lereng  tertinggi  dengan persentase  sebesar  46%  hingga  >75% adalah Kecamatan Malunda, Ulumanda, Kecamatan Tubo Sendana, Tummerodo Sendana,  dan  Pamboang.    Wilayah  ini memiliki  kemiringan  tanah  yang  tinggi disebabkan oleh adanya aktivitas tektonik konvergen, yaitu collision atau tabrakan  antara  pecahan  Lempeng Eurasia  (bagian  Sulawesi)  dengan
Mirokontinen Filipina. Collision
tersebut mendorong terjadinya peningkatan  magmatisme  bada  bagian timur  Majene  sehingga  menghasilkan barisan pegunungan api yang kemudian tererosi  selama  jutaan  tahun  dan membentuk morfologi perbukitan
seperti  saat  ini  (Nugraha  and  Hall,
2018). Peta  kemiringan  tanah  ini  dapat dilihat pada Gambar 3A.
Gambar 2. Peta parameter penggunaan lahan (A), Peta parameter curah hujan (B), Peta parameter kemiringan tanah (C), Peta jenis tanah (D).
2. Peta Curah Hujan Curah  hujan  berpengaruh  terhadap infiltrasi air ke dalam tanah yang dapat meningkatkan  tekanan  air  pori  tanah dan  massa  tanah  secara  keseluruhan sehingga mengurangi tegangan efektif tanah dan stabilitas lereng. Kabupaten Majene  memiliki  intesitas  hujan sebesar  1600  –  2500  mm  tahun.
Daerah Kecamatan Ulumanda merupakan  daerah  yang  memiliki curah  hujan  tertinggi  di  Majene. Namun, berdasarkan nilai
pengharkatan  yang  digunakan  pada Tabel  1  nilai  curah  hujan  tertinggi  di Kabupaten  Majene  masih  tergolong dalam  curah  hujan  yang  rendah.  Peta curah  hujan  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 3B.
4. Peta Jenis Tanah Pada  pengharkatan  parameter  jenis tanah  yang  terdapat  pada  Tabel  4, secara berturut-turut dari oxisol hingga
5. Peta Historis Gempa
Berdasarkan  data  kegempaan  yang didapatkan  dari  USGS Earthquake , Kabupaten  Majene  memiliki  aktivitas kegempaan  yang  cukup  tinggi  pada tahun 1969 – 2021 seperti terlihat pada Gambar 4A. Wilayah dengan aktivitas kegempaan  tertinggi  berada  pada wilayah  Kecamatan  Malunda  yang merupakan  wilayah  tempat  terjadi bencana tanah longsor pada 14 Januari
histosol diurutkan berdasarkan tingkat pelapukan  yang  terjadi  pada  tanah. Oxisol  merupakan  tanah  yang  telah mengalami  pelapukan  lanjut  dan Histosol  merupakan  tanah  baru  hasil dari pelapukan bahan organik (Fiantis, 2014).  Tanah  yang  telah  mengalami pelapukan cenderung mengalami penurunan  pada  kuat  geser  (Gartung, 1986).
Merujuk  kepada  Gambar  3D,  jenis tanah  yang  ada  di  Kabupaten  Majene sebagian  besar  berjenis  Mediteran merah kuning. Sedangkan pada beberapa daerah Majene lainnya  memiliki  jenis  tanah  Podsolik Merah Kuning. Pada kriteria pengharkatan, tanah Mediteran masuk kedalam  kelompok  tanah  Alfisol, sedangkan  tanah  Podsolik  masuk kedalam kelompok tanah Ultisol.
Tanah  Alfisol  merupakan  tanah  yang terbentuk  dari  akumulasi  liat  dengan tingkat  kesuburan  tinggi,  namun mudah  mengalami  erosi.  Sedangkan tanah Ultisol merupakan tanah dengan permeabilitas  rendah  dan  kandungan organik yang rendah pula. Sifat fisis ini menyebabkan  tanah  Ultisol  menjadi mudah terbawa aliran permukaan yang menyebakan  erosi  akibat  tingkat permeabilitas  yang  rendah,  sehingga laju infiltrasi tanah menjadi terhambat dan  membuat  air  yang  mengalir  di permukaan  menjadi  lebih  banyak (Surono et al., 2013).
3. Peta Penggunaan Lahan Peta  penggunaan  lahan  terdapat  pada Gambar 3C. Pada peta yang dihasilkan
sebagian  besar  wilayah  Kabupaten Majene merupakan hutan dan perkebunan  dengan  sebagian  kecil wilayah  semak  dan  pemukiman. Besarnya wilayah hutan dan perkebunan berpengaruh terhadap stabilitas  lereng.  Pepohonan  pada hutan dan perkebunan memiliki sistem pengakaran  yang  mampu  menyerap infiltrasi  air  pada  tanah,  sehingga mampu  menjaga  kandungan  air  tanah dan  mencegah  terjadinya  longsor akibat  kandungan  air  tanah  yang berlebih.  Sistem  pengakaran  ini  juga mampu  menjaga  stabilitas  tanah  pada lereng.  berdasarkan  penelitian  yang dilakukan  oleh  (Radja  et  al.,  2013) menjelaskan bahwa tanah yang mengandung  akar  tanaman  memiliki nilai  kuat  geser  yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan tanah yang tidak memiliki kandungan akar di dalamnya.
2021.  Peta  historis  gempa  ini  juga digunakan  sebagai  validasi  terhadap peta  kerawanaan  kegempaan  pada Gambar  4B  bahwa  wilayah  sebelah barat  dari  Kecamatan  Malunda,  Tubo Sendana,  Tammerodo  Sendana,  dan Banggae  Timur  memiliki  tingkat kerawanan kegempaan yang tinggi.
6. Peta Kerawanan Gempa Peta  kerawanan  gempa  terdapat  pada Gambar 4B. Berdasarkan peta tersebut terlihat bahwa wilayah Majene memiliki  tingkat  kerawanan  gempa menengah dan tinggi. Setengah wilayah  Kecamatan  Malunda,  Tubo Sendana,  Tammerodo  Sendana,  dan Baggae Timur memiliki tingkat kerawanan  tinggi,  sedangkan  pada wilayah  kecamatan  lainnya  memiliki tingkat  kerawanan  menengah.  Hal  ini selaras dengan peta percepatan batuan dasar  deterministik  akibat  sumber gempa    yang  dihasilkan  oleh  Pusat Studi  Gempa  Nasional  (Pusgen)  pada 2017.  Wilayah  bagian  barat  dari Majene  memiliki  nilai  PGA  ( Peak
Ground Acceleration ) yang lebih besar dibandingkan  sisi  bagian  timur  dari Majene.  Salah  satu  penyebabnya adalah  sesar  naik  Mamuju  yang letaknya  berada  di  baratlaut  dan bagian  selatan  dari  Majene,  sehingga aktivitas  gempa  di  sekitarnya  menjadi lebih tinggi.
Peta Zona Rawan Longsor Tanpa Pengaruh Gempa
Berdasarkan  hasil  peta  zona  rawan  tanah longsor  tanpa  pengaruh  gempa  yang terdapat  pada  Gambar  5  dan  Gambar  6 untuk  setiap  kecamatan  di  Kabupaten Majene,  dapat  dilihat  bahwa  dengan parameter  kemiringan  tanah,  jenis  tanah, curah  hujan,  dan  penggunaan  lahan Kabupaten  Majene  memiliki  klasifikasi tingkat  kerawanan  longsor  yang  rendah. Hal ini disebabkan sebagian besar wilayah Kabupaten  Majene  masih  tertutup  oleh hutan dan perkebunan dengan tingkat curah hujan  yang  rendah,  sehingga  mampu meredam  pengaruh  dari  kemiringan  tanah yang  curam  dan  jenis  tanah  yang mengalami  pelapukan  cukup  tinggi.  Dari
Gambar 3. Peta historis gempa Kab. Majene (A), Peta kerawanan gempa Kab. Majene (B).
hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa tanah  longsor  yang  terjadi  di  Kabupaten
Majene bukan sepenuhnya disebabkan oleh pengaruh kondisi morfologi dan hidrologi.
Gambar 5. Peta zona rawan tanah longsor tanpa pengaruh gempa Kabupaten Majene Kecamatan Malunda, Ulumanda, Tubo Sendana, Tammeroddo.
Gambar 6. Peta zona rawan tanah longsor tanpa pengaruh gempa Kabupaten Majene Kecamatan Sendana, Pamboang, Banggae dan Banggae Timur.

## Peta  Zona  Rawan  Longsor  dengan Pengaruh Gempa
Peta  zona  rawan  longsor  berdasarkan parameter  kemiringan  tanah  dan  tingkat kerawanan gempa ditunjukkan oleh Gambar  7  dan  Gambar  8.  Berdasarkan Gambar 7 dapat dilihat bahwa wilayah yang memiliki  tingkat  klasifikasi  kerawanan tertinggi  berada  pada  bagian  barat  dari perbukitan Kecamatan Malunda dan bagian barat  Kecamatan  Ulumanda.  Tingginya klasifikasi  pada  wilayah  ini  disebabkan oleh  tingginya  tingkat  kerawanan  gempa dan  persentase  kemiringan  tanah  yang bernilai  45%  hingga  >75%.  Tingginya kerawanan  gempa  pada  wilayah  ini disebabkan  oleh  letak  sesar  naik  Mamuju yang  membentang  di  sepanjang  pesisir barat  daya  Kabupaten  Majene.  Sedangkan tingginya  kemiringan  lereng  pada  wilayah ini  sebabkan  oleh  adanya  aktivitas kebumian yang membentuk barisan vulkanis  yang  kemudian  tererosi  sehingga membentuk perbukitan.
Adapun  wilayah  yang  memiliki  tingkat klasifikasi  kerawanan  longsor  sedang, tersebar di sepanjang wilayah bagian timur Kabupaten  Majene,  meliputi  Kecamatan Malunda, Ulumanda, Tommerodo Sendana (Gambar  7),  Sendana,  dan  Pamboang (Gambar 8). Meskipun memiliki kemiringan  tanah    30%  hingga  >75%, tingkat  klasifikasi  kerawanan  longsor menjadi menurun karena kerawanan gempa yang berada pada kelas menengah.
Kecamatan  Tubo  Sendana  merupakan daerah  yang  memiliki  tingkat  kerawanan gempa tinggi namun morfologi kelerengan yang beragam dengan persentase kemiringan  tanah  0  hingga  75%.  Hal  ini menyebabkan tingkat kerawanan longsor di Kecamatan  Tubo  Sendana  juga  bervariasi dari  tingkat  rendah  sampai  sangat  tinggi tergantung kemiringan lerengnya.
Kecamatan Banggae,  Banggae Timur,  dan bagian  pesisir  barat  dari  Kecamatan Malunda  memiliki  klasifikasi  kerawanan
tanah  longsor  yang  rendah  meskipun memiliki  jarak  yang  dekat  dengan  sesar naik  Mamuju.  Hal  ini  disebabkan  oleh permukaan  daratan  yang  landai  dengan persentase kemiringan tanah 0 hingga 15%, sehingga  kemungkinan  terjadinya  longsor relatif  kecil.  Namun  gempa  masih  dapat menyebabkan  bencana  berupa  likuifaksi jika  kondisi  tanah  dan  air  tanah  di  Tubo Sendana memungkinkan terjadinya mekanisme  tersebut  seperti  yang  terjadi pada  gempa  Palu  2018.  Perlu  penelitian lebih lanjut untuk mengetahui hal tersebut. Sedangkan Kecamatan Sendana dan Pamboang  memiliki  tingkat  kerentanan longsor  rendah  yang  disebabkan  oleh tingkat  kerawanan  gempa  yang  menengah meskipun memiliki kemiringan tanah yang lebih curam dibandingkan dnegan Kecamatan Tubo Sendana.
Peta  klasifikasi  kerawanan  longsor  ini dapat  digunakan  sebagai  penentu  arah pembangunan  berkelanjutan  di  Kabupaten Majene.  Wilayah  yang  memiliki  tingkat klasifikasi  menengah  hingga  tinggi  tidak disarankan  untuk  dijadikan  sebagai  opsi pengembangan  pembangunan  lebih  lanjut. Namun  jika  harus  dilakukan,  maka pengembangan  dan  pembangunan  di Kecamatan Malunda, bagian barat Ulumanda,  dan  Kecamatan  Tubo  Sendana harus sangat memperhatikan aspek geoteknik stabilitas lereng dengan melakukan penambahan perkuatan lereng.
Adapun  wilayah  dapat  dipertimbangkan untuk dilakukan pengembangan pembangunan  adalah  Kecamatan  Banggae dan Banggae Timur yang memiliki tingkat kerawanan longsor yang rendah.
Sedangkan wilayah sepanjang pesisir barat laut  Kabupaten  Majene  memiliki  potensi longsor  yang  juga  rendah  namun  masih berada dalam risiko kegempaan yang cukup besar  sehingga  terdapat  potensi-potensi bencana kegempaan lain seperti likuifaksi, gelombang  tsunami,  ataupun  kegagalan struktur  bangunan  yang  memerlukan penelitian lebih lanjut.
Gambar 7. Peta zona rawan tanah longsor dengan pengaruh gempa Kabupaten Majene Kecamatan Malunda, Ulumanda, Tubo Sendana, Tammeroddo.
Gambar 8. Peta zona rawan tanah longsor dengan pengaruh gempa Kabupaten Majene Kecamatan Sendana, Pamboang, Banggae dan Banggae Timur.

## Kesimpulan
Berdasarkan peta zona rawan tanah longsor tanpa memperhitungkan risiko kegempaan, Kabupaten Majene memiliki tingkat potensi  longsor  yang  rendah.  Hal  ini disebabkan  oleh  sebagian  besar  tataguna lahan  di  wilayah  Majene  masih  tertutupi oleh  hutan  lebat  dengan  nilai  intensitas curah  hujan  pertahun  yang  relatif  rendah meskipun  memiliki  persentase  kemiringan tanah  yang  tinggi  (curam).  Sedangkan berdasarkan hasil peta zona rawan longsor dengan memperhitungkan risiko kegempaan,  Kabupaten  Majene  memiliki tingkat  potensi  tanah  longsor  yang  cukup tinggi,  terutama  pada  wilayah  Kecamatan Malunda,  Kecamatan  Ulumanda,  dan Kecamatan  Tubo  Sendana.  Hal  ini disebabkan  oleh  persentase  kemiringan tanah pada wilayah tersebut memiliki nilai yang  tinggi  dan  disertai  dengan  tingginya potensi risiko kegempaan yang terjadi.
Berdasarkan kedua hasil analisis peta zona kerawanan gempa yang dibuat di Kabupaten  Majene,  dapat  disimpulkan bahwa yang menjadi faktor utama kejadian tanah longsor di Kabupaten Majene adalah kondisi  topografi  kemiringan  lereng  dan pengaruh aktivitas kegempaan yang mengganggu stabilitas lereng di Kabupaten Majene. Sedangkan faktor curah hujan, tata guna lahan, dan jenis tanah tidak memiliki pengaruh  yang  cukup  besar  pada  kejadian tanah longsor di Kabupaten Majene.
Peta  persebaran  kawasan  rentan  tanah longsor di Kabupaten Majene ini diharapkan dapat menjadi upaya pencegahan  dampak  prabencana  tanah longsor sebagai dasar mitigasi di Kabupaten  Majene  dan  referensi  untuk pembangunan  daerah  Kabupaten  Majene terkait  adanya  potensi  tanah  longsor  di masa mendatang. Variasi kerawanan tanah longsor  yang  terdapat  pada  peta  ini  dapat digunakan sebagai acuan dalam menentukan  prioritas proses  mitigasi lanjutan  berupa  analisis  stabilitas  lereng
untuk  selanjutnya  dilakukan  perkuatan lereng  guna  mencegah  terjadinya  tanah longsor.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  ditujukan  kepada Direktorat  Kemahasiswaan  Universitas Pertamina  yang  telah  mendanai  penelitian ini, Badan Geospasial Indonesia yang telah menyediakan data,  dan Bapak Nurul Fajar Januriyadi  yang  telah  banyak  membantu sehingga  penelitian  ini  bisa  terlaksana dengan baik.

## Daftar Pustaka
Annisa,  J.,  Sutikno,  S.  and  Rinaldi.  2015. Analisis  Daerah  Rawan  Longsor
Berbasis Sistem Imformasi
Geografis (Studi Kasus : Kabupaten
Lima Puluh Kota, Sumatera Barat) . JOM  FTEKNIK.  2(2),  pp.1-8. https://jom.unri.ac.id/index.php/JO MFTEKNIK/article/view/7976 Arifin,  S.,  Carolila,  I.  and  Winarso,  C. 2006. Implementasi  Penginderaan Jauh  dan  SIG  untuk  Inventaris Daerah  Rawan  Bencana  Longsor (Propinsi Lampung) . Jurnal
Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data  Citra  Digital.  3(1),  pp.77-86. http://jurnal.lapan.go.id/index.php/j urnal_inderaja/article/view/501
Bais,  R.E.,  Sunaryo,  D.K.  and  Sai,  S.S. 2018. Pemanfaatan  Metode  Index Storie untuk  Prediksi  Tingkat Kerentanan Gerakan Tanah dengan Memanfaatkan  Sistem  Informasi Geografis  (Studi  Kasus  :  Malang Raya) .  [Online].  Available  at: http://eprints.itn.ac.id/1070/1/Jurna l%20Rezky%20E.%20Bais.pdf
BIG,  2017. Indonesia  Geospasial  Portal . [Online]  [Accessed  16  Oktober 2021].
Available at:
https://tanahair.indonesia.go.id/port al-web
BNPB,  2022. Data  Informasi  Bencana Indonesia .  [Online]  [Accessed  01
April 2022].
Available at: https://dibi.bnpb.go.id/xdibi
Dewi, C. 2018. Peta Topografi Kabupaten Majene .  [Online].  [Accessed  2 November  2021].  Available  at: https://archysig.files.wordpress.co m/2019/05/topografi- majene.jpg?w=1000 Dewi,  S.  2018. Peta  Kemiringan  Lereng Kabupaten Majene . [Online]. [Accessed  2  December  2021]. Available
at: https://archysig.files.wordpress.co m/2019/05/lereng- majene.jpg?w=1000
Effendi,  A.Y.  and  Hariyanto.  2016.
Pembuatan  Peta  Daerah  Rawan
Bencana  Tanah  Longsor  dengan Menggunakan Metode Fuzzy Logic (Studi Kasus: Kabupaten Probolinggo) . Jurnal Teknik ITS. 5,
pp.A714-A722. http://dx.doi.org/10.12962/j233735 39.v5i2.17190
Fiantis, D. 2014. Morfologi dan Klasifikasi
Tanah . Padang: Lembaga Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (LPTIK) Universitas Andalas.
Gartung,  E.  1986. Clay  Geosynthetic Barries . A.A. Balkema Publisher. Hermawan, B. 2021. Mengenal Sesar Naik Mamuju-Majene, Penyebab Gempa Sulbar .  [Online].  [Accessed  31
August 2021]. Available at: https://www.republika.co.id/berita/
qmze5w354/mengenal-sesar-naik- mamujumajene-penyebab-gempa- sulbar
Hidayah, A., Paharuddin. and Massinai, M. A.  2017. Analisis  Rawan  Bencana Longsor  Menggunakan  Metode
AHP (Anallytical Hierarchy Process)  di  Kabupaten  Toraja
Utara .  Jurnal  Geocelebes.  1(1), pp.1-4. https://doi.org/10.20956/geocelebes .v1i1.1772
Misnawati,  M.,  Boer,  R.,  June,  T.  and
Faqih,  A.  2018. Perbandingan
Metodologi  Koreksi  Bias  Data Curah Hujan CHIRPS . LIMNOTEK Perairan Darat Tropis di  Indonesia.  25(1),  pp.18-29. https://limnotek.limnologi.lipi.go.id /index.php/limnotek/article/view/2
24
Ningsih,  U.D.H.,  Soelistijadi,  R.  and
Sunardi. 2005. Pemanfaatan
Analisis  Spasial  untuk  Pengolahan Data  Spasial  Sistem  Informasi
Geografi  (Studi  Kasus:  Kabupaten
Pemalang) . Jurnal Teknologi Informasi  DINAMIK.  10(2),  pp. 108-116.
https://www.unisbank.ac.id/ojs/ind
ex.php/fti1/article/view/18
Nugraha,  A.M.S.  and  Hall,  R.  2018. Late
Cenozoic palaeogeography of Sulawesi, Indonesia . Palaeogeography, Palaeoclimatology,  Palaeoecology. 490, pp. 191-209. https://doi.org/10.1016/j.palaeo.201
7.10.033
Nugroho, A.J., Sukojo, B.M. and Sari, I.L. 2010. Pemetaan  Daerah  Rawan
Longsor dengan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis  (Studi  Kasus:  Kawasan Hutan Lindung Kabupaten
Mojokerto) .  Geoid  Journal  of Geodesy  and  Geomatics.  5(2), pp.110-117. https://iptek.its.ac.id/index.php/geo id/article/view/7340
Pangaribuan, J., Sabri, L.M. and Amarrohman,  F.J.  2019. Analisis Daerah  Rawan  Bencana  Tanah Longsor  di  Kabupaten  Magelang Menggunakan  Sistem  Informasi Geografis  dengan  Metode  Standar Nasional Indonesia dan Analythical Hierarchy  Process.  Jurnal  Geodesi
UNDIP. 8(1), pp.288-297.
https://ejournal3.undip.ac.id/index. php/geodesi/article/view/22582
Radja,  V.M.,  Ndale,  F.X.  and  Tibo,  T. 2019. Pengaruh  Akar  Tanaman Terhadap  Parameter  Geser  Tanah
Dan  Stabilitas  Lereng  Pada  Ruas Jalan Ende – Wolowaru . TEKNOSIAR. 7(2), pp.1-12.
http://uniflor.ac.id/e- journal/index.php/TEKNOSIAR/ar ticle/view/63
Rahmad, R., Suib, S. and Nurman, A. 2018.
Aplikasi  SIG  untuk  Pemetaan Tingkat  Ancaman  Longsor  di Kecamatan  Sibolangit,  Kabupaten
Deli  Serdang,  Sumatera  Utara . Majalah Geografi Indonesia, 32(1), 1 – 13.
http://dx.doi.org/10.22146/mgi.318
82
Storie,  R.E.  and  Weir,  W.W.  1958. Storie
Index Soil Rating . Berkeley:
Assosiated Students Store, Univ. of
California.
Surono, S., Husain, J., Kamagi, Y.E.B. and
Lengkong, J. 2013. Aplikasi Sistem Informasi Geografis Dalam Memprediksi Erosi dengan Metode USLE  di  Sub  DAS  Dumoga. COCOS. 3(5).
https://ejournal.unsrat.ac.id/index.p hp/cocos/article/view/2372
Susanti, P.D., Miardini, A. and Harjadi, B. 2017.  Analisis  Kerentanan  Tanah Longsor  Sebagai  Dasar  Mitigasi  di Kabupaten  Banjar  Negara.  Jurnal
Penelitian  Pengelolaan  DAS.  1(1), pp. 49-59.
https://doi.org/10.20886/jppdas.201 7.1.1.49-59 Luo, X., Wu, W., He, D., Li, Y. and Ji, X. Hydrological  Simulation  Using TRMM  and  CHIRPS  Precipitation Estimates  in  the  Lower  Lancang- Mekong  River  Basin .  Chinese
Geographical  Science.  29,  pp.13– 25. https://doi.org/10.1007/s11769- 019-1014-6
Yassar, F.M., Nurul, M., Nadhifah, N. and Sekarsari,  N.F.  2020. Penerapan Weighted  Overlay pada  Pemetaan Tingkat  Probabilitas  Zona  Rawan Longsor  di  Kabupaten  Sumedang, Jawa  Barat .  Jurnal  Geosains  dan Remote  Sensing  (JGRS).  1(1),  pp. 1-10. http://dx.doi.org/10.23960/jgrs.202 0.v1i1.13
Klasifikasi Daerah Rawan Tanah Longsor Kabupaten Majene …
Ramdani,   D.,   Kresnawati,   D.K.  and Apriyanti,  D.,  2020.  Analisis  dan Pembuatan   Peta   Daerah   Potensi
Longsor di Kabupaten Bogor Tahun 2019 Menggunakan Metode
Pembobotan pada Sistem Informasi Geografis. Jurnal Teknik. 21(2), pp. 1-12. https://journal.unpak.ac.id/index.ph p/jurnalteknik/article/view/3277