## Penilaian Risiko Bencana di Sub DAS Amprong Menggunakan Pendekatan GIS
Nabila 1 , Listyo Yudha Irawan 1 *, Damar Panoto 1 , Agung Chandra Darmansyah 1 , Annisa Nur Rasyidah 1 , Christian Agustino Boro 1 , Gilang Aulia Herlambang 1 , Julaika Sri Lestari 1 , Syarah Dahlia 1 , Tri Agung Suryo 1
1 Program Studi Geografi, Universitas Negeri Malang, Malang 65145, Indonesia Email : *listyo.fis@um.ac.id
Dikirim : 11 Agustus 2020 Diterima: 25 September 2020
Abstrak: Sub DAS Amprong secara administrasi masuk pada wilayah Kabupaten Malang dan Kota Malang. Meliputi lima Kecamatan yakni: Kedungkandang, Poncokusumo, Tumpang, Pakis dan Jabung. Risiko bencana longsor tergolong tinggi pada kawasan ini. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan  pengurangan  risiko  bencana  longsor  mengunakan  pendeketaan  GIS  ( Geographic Information  System ).  Menggunakan  GIS  distribusi  tingkat  risiko  akan  dapat  diketahui  dengan  baik, sehingga  mampu  memberikan  solusi  yang  lebih  akurat.  Penelitian  ini  meliputi  empat  tahapan:  1) pemetaan  bahaya  longsor,  2)  pemetaan  kerentanan  bencana,  3)  pemetaan  kapasitas  bencana,  4) pemetaan risiko bencana. Hasilnya diketahui bahwa kecamatan Jabung dan Poncokusumo merupakan wialayah dengan tingkat risiko longsor paling tinggi. Upaya yang dapat dilakukan untuk mengurangi tingkat risiko dapat dilakukan melalui mitigasi bencana secara  struktural dan  nonstruktural. Wilayah dengan risiko tinggi bukan merupakan kawasan pemukiman, namun memiliki aktivitas utama berupa pertanian. Oleh karena itu perlu adanya manajemen risiko bencana longsor dalam usaha longsor seperti: dengan  cara:  1)  pengaturan  sistem  irigasi  dengan  baik,  2)  penerapan  sistem  terasering,  dan  3) pemasangan bronjong pada kaki lereng.
Kata kunci : Longsor, Risiko, DAS Amprong
Abstract: Amprong  watershed  is  administratively  included  in  Malang  Regency  and  Malang  City. Includes five districts namely: Kedungkandang, Poncokusumo, Tumpang, Pakis and Jabung. The risk of landslides is classified high in this region. Therefore, this research aims to reduce the risk of landslides using  GIS  (Geographic  Information  System).  Using  GIS  the  distribution  of  risk  levels  will  be  well known, so as to provide a more accurate solution. This research includes four stages: 1) mapping of landslide hazards, 2) mapping of disaster vulnerability, 3) mapping of disaster capacity, 4) mapping of disaster risk. The results are known that the Jabung and Poncokusumo sub-districts are areas with the highest  risk  of  landslides.  Efforts  that  can  be  made  to  reduce  the  level  of  risk  can  be  done  through structural and nonstructural disaster mitigation. High risk areas are not residential areas, but have major activities in the form of agriculture. Therefore, it is necessary to have landslide risk management, such as: by: 1) regulating the irrigation system properly, 2) applying the terracing system, and 3) installing gabions at the foot of the slope.
Keywords: Landslide, Risk, and Amrong Watershed

## Pendahuluan
Longsor  merupakan  gerakan  massa  tanah  atau  batuan  yang  disebabkan  oleh  adanya gangguan  kestabilan  lereng  (Rosita  dkk,  2018;  Arsyad,  2018).  Beberapa  faktor  pemicu terjadinya longsor diantarnya adalah faktor alamaiah yang meliputi: kondisi morfologi, struktur geologi, jenis tanah dan kegempaan (Utomo & Widiatmaka, 2013). Indonesia dengan gerakan tektonik yang multi periodik dan kondisi geologi yang kompleks serta tingkat erosi yang tinggi oleh curah hujan akan menyebabkan peningkatan risiko longsor (Wen dkk., 2017).
Bencana longsor mampu menimbulkan kerugian terhadap manusia baik secara materil atau bahkan kehilangan jiwa (Petley, 2012). Upaya yang dapat dilakukan untuk meminimalisir kerugian akibat bencana longsor adalah melakukan menejemen DAS (Daerah Aliran Sungai). Manajemen DAS dalam penanganan longsor dapat optimal apabila didahului dengan pemetaan risiko  longsor (Rahmad dkk, 2018). Pemetaan risiko  bencana merupakan langkah yang baik dalam  mengidentifikasi  lokasi  kejadian.  Pemetaan  risiko  bencana  adalah  kegiatan  pemetaan yang  mempresentasikan  akibat  yang  ditimbulkan  dari  timbulnya  bencana  (Aditya,  2010). Perkembangan Sistem Informasi Geografis (SIG) dapat memberikan informasi data geospasial secara akurat dan menjelaskan sistem analisis yang akurat. Sehingga terdapat upaya mitigasi guna  mencegah  risiko  yang  berpotensi  menjadi  bencana  atau  meminimalisir  kerugian  dari bencana yang terjadi (Faizana dkk, 2015).
Sub DAS Amprong merupakan salah satu daerah yang rawan terhadap bencana longsor. Kemiringan lereng yang curam di daerah hulu DAS adalah penyebab utama terjadinya longsor. Kondisi morfologi di Sub DAS Amprong dapat dikelompokan menjadi empat, yaitu: dataran, bergelombang,  berbukit,  dan  bergunung  (Listyo  et  al.,  2020).  Umumnya  ancaman  bencana longsor berada pada Kawasan dengan morfologi berbukit dan bergunung (Listyo et al., 2020). Tercatat  selama  Januari  hingga  Maret  tahun  2015  terjadi  12  kali  kejadian  longsor  di  Kota Malang (Adhi, 2015). Tentu dari kejadian longsor tersebut merugikan masyrakat sekitar. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan sebagai upaya dalam pengurangan risiko bencana longsor.
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  GIS.  Meliputi  empat  tahapan:  1)  pemetaan bahaya longsor, 2) pemetaan kerentanan bencana, 3) pemetaan kapasitas bencana, 4) pemetaan risiko bencana. Dalam pemetaan bahaya di pakai parameter topografi, hidrologi, litologi dan lingkungan, adapun di dalamnya terdapat 11 kriteria berbeda (Pradhan & Kim, 2016; Bachri dkk, 2019). Andapun dalam pemetaan kerentanan bencana menggunakan parameter kerentanan fisik,  social,  lingkungan  dan  ekonomi.  Sementara  untuk  pemetaan  kapasitas  menggunakan parameter  jumlah  tenaga  kesehatan,  sarana  kesehatan,  sarana  pendidikan,  adanya  sosialisasi dan penerimaan bantuan.

## Metode Penelitian
Lokasi  penelitian  dilakukan  di  Sub  DAS  Amprong  dengan  luas  58295,904  Ha. Mencakup  lima  kecamatan  di  Kabupaten  Malang  dan  Kota  Malang.  Sub  DAS  Amprong terletak di garis 1120 35’ 33.16” - 1120 54’ 18.03” BT dan 70 46’ 22.39” 80 03’ 45.04” LS. Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  deskriptif.  Meliputi  empat  tahapan  utama, yakni:  1)  pemetaan  bahaya  longsor,  2)  pemetaan  kerentanan  bencana  longsor,  3)  pemetaan kapasitas bencana longsor, dan 4) pemetaan risiko bencana longsor. Adapun dalam pemetaan kapasitas bencana longsor dan kapasitas masyarakat menggunakan skoring, sedangkan pada pemetaan bahaya longsor menggunakan metode AHP.

## Pengumpulan data
Penelitian ini alat yang dipakai adalah QGIS 3.12, SAGA GIS 2.3.2, dan GRASS GIS 7.8.2.  Sementara  itu,  bahan  yang  dipakai  meliputi  DEM  ALOS  Palsar,  Data  Curah  Hujan BMKG selama 4 tahun, Citra Google Earth, Peta Geologi Skala 1:50.000, dan BPS Kabupaten Malang. Alur serta data dan parameter yang digunakan dalam penelitian ini sebagaimana yang ditampilkan pada diagram alir penelitian (Gambar 1).
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder. Berikut merupakan data-data yang dipakai pada setiap tahapan penelitian:

## Data bahaya longsor
Dalam mendeteksi bahaya longsor diperlukan beberapa data untuk melakukan analisis, diantaranya:
a) DEM Alos
- Elevasi (Gambar 2b)
- Plan Curvature (Gambar 2d)
- Jarak dari Drainase (Gambar 3i)
- Topographic Wetness Index (Gambar 2g)
- Topographic Position Index (Gambar 2f)
- Slope (Gambar 2c)
- Aspect (Gambar 2a)
- Stream Power Index (Gambar 2e)
b) Citra Google Earth (2019)
- Penggunaan lahan (Gambar 3j)
c) Peta Geologi Skala 1:50.000
- Material Permukaan (Gambar 3k)
d) Data Hujan (BMKG)
- Curah Hujan (Gambar 3h)
Gambar 2. Kriteria Pemetaan Bahaya Longsor: a) aspect, b) elevasi c) slope, d) plan curvature, e) stream power index, f) topographic position index, g) topographic wetness index, h) curah hujan
a b c d f e h g
Gambar 3. Kriteria Pemetaan Bahaya Longsor: i) jarak dari drainsae, j) penggunaan lahan, k) material permukaan

## Data kerentanan longsor
Analisis kerentanan longsor diperlukan beberapa data diantaranya:
a) Kerentanan Sosial
- Kepadatan Penduduk
- Ratio Jenis Kelamin
- Penyandang Cacat
- Usia (+60 ) dan usia (0-4)
- Kemiskinan
b) Kerentanan Fisik
- Luas Permukiman
- Luas Perkarangan
c) Kerentanan Lingsungan
- Luas Hutan

## Data kapasitas masyarakat
Analisis kapasitas masyarakat diperlukan beberapa data diantaranya:
a) Kapasitas Pendidikan
- Fasilitas Pendidikan
b) Kapasitas Kesehatan
- Total Sarana Kesehatan
- Tenaga Medis
c) Kapasitas Tanggap Darurat Bencana
- Perolehan Bantuan
- Sosialisasi dan Simulasi Bencana
k S P I i S P I j S P I

## Analisis data
Teknik  analisis  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  berbeda  pada  beberapa  tahapan. Tahap pemetaan bahaya menggunakan analisis AHP (Analytical Hierachical Process). Teknik analisis  yang  digunakan  dalam  pemetaan  kerentanan  dan  kapasitas  bencana  menggunakan teknik  analisis  pembobotan/ scoring. GIS  ( Geography  Iinformation  System )  merupakan  alat utama yang dipakai dalam melakukan analisis tersebut.
Pemetaan  bahaya  menggunakan  analisis  AHP  melalui  beberapa  tahapan,  yakni:  1) pemilihan parameter longsor, 2) pembuatan pairwaise comparison matrix dan 3) melakukan kalkulasi data raster. Penerapan AHP mempertimbangkan perbandingan keputusan, komposisi, dan  prioritas  kebijakan  untuk  proses  pembobotan.  Metode  AHP  menggunakan  tiga  proses utama yaitu membuat matriks perbandingan antara beberapa variabel yang digunakan dengan nilai standarisasi 0 sampai 1, menghitung bobot kriteria, dan mempertimbangkan perbandingan konsistensi  (Malczewski,  1999).  Adapun  penjelasan  setiap  tahapan  analisis  AHP  adalah sebagai berikut:

## Parameter pemetaan bahaya longsor
Parameter dan kriteria pemetaan bahaya dalam penelitian ini adalah sebagaimana pada Gambar 4.
Gambar 4. Parameter Pemetaan Bahaya Longsor

## Pariwise Comparison Matrix
Tabel 1. Pairwase Comparison Matrix Parameter Bahaya Longsor
Parameter Topografi  Hidrologi  Litologi  Lingkungan  Skala Prioritas Topografi 1 1/2 2 5 0.307 Hidrologi - 1 2 5 0.432 Litologi - - 1 3 0.191 Lingkungan - - - 1 0.070 CR =  0,024 1. Topografi
Tabel 2. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Elevasi Elevasi (1) (2) (3) (4) (5) Skala Prioritas 450 - 727 (1) 1 1/2 1/3 1/4 1/5 0.062 727 - 941 (2) - - 1/2 1/3 1/4 0.099 941 - 1419 (3) - - 1 1/2 1/3 0.161 1419 - 1897 (4) - - - 1 1/2 0.262 1897 - 2375 (5) - - - - 1 0.416 CR =  0,015
Tabel 3. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Plan Curvature Plan Curvature (1) (2) (3) Skala Prioritas - 180 - (-15) (1) 1 1/5 1/2 0.122 -10 - 20 (2) - 1 3 0.648 20 - 180 (3) - - 1 0.230 CR =  0,001 Tabel 4. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Jarak dari Drainase Jarak dari Drainase (1) (2) (3) (4) (5) Skala Prioritas < 25 (1) 1 2 2 3 5 0.375 25 - 50 (2) - 1 2 3 4 0.274 50 - 75 (3) - - 1 2 3 0.180 75 - 100 (4) - - - 1 2 0.108 > 100 (5) - - - - 1 0.063 CR =  0,016 Tabel 5. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Aspect Aspect (1) (2) (3) (4) (5) Skala Prioritas Datar (1) 1 1/3 1/3 1/3 1/5 0.061 Utara, Selatan (2) - 1 2 1/2 1/3 0.162 Barat, Barat Laut, Barat Daya (3) - - 1 1/3 1/3 0.119 Timur Laut, Tenggara (4) - - - 1 1/3 0.232 Timur (5) - - - - 1 0.426 CR =  0,049 Tabel 6. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Topographic Position Index Topographic Position Index (1) (2) (3) (4) (5) Skala Prioritas -32.1929 - (-18.56142) (1) 1 1/2 1/3 1/4 1/5 0.062 -18.56142 - (-4.92994) (2) - 1 1/2 1/3 1/4 0.099 -4.92994 - 8.70154 (3) - - 1 1/2 1/3 0.161 8.70154 - 22.33302 (4) - - - 1 1/2 0.262 22.33302 - 35.9645 (5) - - - - 1 0.416 CR =  0,015 Tabel 7. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Topographic Wetness Index Topographic Wetness Index (1) (2) (3) (4) (5) Skala Prioritas 2.2 - 6.338088 (1) 1 1/2 1/3 1/4 1/5 0.062 6.338088 - 10.465616 (2) - 1 1/2 1/3 1/4 0.099 10.465616 - 14.593144 (3) - - 1 1/2 1/3 0.161 14.593144 - 18.720672 (4) - - - 1 1/2 0.262 18.720672 - 23 (5) - - - - 1 0.416 CR =  0,015 Tabel 8. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Slope Slope (1) (2) (3) (4) (5) (6) Skala Prioritas 0 - 5° (1) 1 1/2  1/3 1/3 1/4 1/5 0.050 5 - 15° (2) - 1 1/3 1/3 1/3 1/3 0.077 15 - 30° (3) - - 1 1/3 1/3 1/3 0.121 30 - 50° (4) - - - 1 1/3 1/3 0.166 50 - 70° (5) - - - - 1 0.5 0.254 > 70° - - - - - 1 0.333 CR =  0,068

## 2. Hidrologi
Tabel 9. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Stream Power Index Stream Power Index (1) (2) (3) (4) (5) Skala Prioritas 0 - 100 (1) 1 1/2 1/3 1/4 1/5 0.062 100 - 200 (2) - 1 1/2 1/3 1/4 0.099 200 - 300 (3) - - 1 1/2 1/3 0.161 300 - 400 (4) - - - 1 1/2 0.262 > 400 (5) - - - - 1 0.416 CR =  0,015 Tabel 10. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Curah Hujan Curah Hujan (1) (2) (3) (4) (5) Skala Prioritas 2278.3275 - 2337.6 (1) 1 2 2 3 5 0.375 2219.055 - 2278.3275 (2) - 1 2 3 4 0.274 2159.7825 - 2219.055 (3) - - 1 2 3 0.180 2100.51 - 2159.7825 (4) - - - 1 2 0.108 <= 2100.51 (5) - - - - 1 0.063 CR =  0,016

## 3. Litologi
Tabel 11. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Material Permukaan Material Permukaan (1) (2) (3) (4) (5) Skala Prioritas Tuf Pasiran, Tuf abu dan Anglomerat (1) 1 2 1/3 3 1/2 0.162 Tuf Batuapung, Tuf Pasiran, Tuf Breksi, Tuf Halus dan Tuf Lapili (2) - 1 1/5 2 1/3 0.096 Breksi Gunungapi, Tuf, Lahar, Anglomerat, dan Lava (3) - - 1 5 1/2 0.337 Breksi Gunungapi, Breksi Tuf, Tuf, Lahar, Anglomerat, dan Lava (4) - - - 1 1/3 0.068 Breksi Gunungapi, Breksi Tuf, Lava, Anglomerat, dan Lava (5) - - - - 1 0.336 CR =  0,055

## 4. Lingkungan
Tabel 12. Pairwase Comparison Matrix Kriteria Penggunaan Lahan Penggunaan Lahan (1) (2) (3) (4) (5) Skala Prioritas Hutan (1) 1 1/3 1/2 1/3 1/3 0.080 Sawah (2) - 1 3 2 3 0.381 Perkebunan/Tegalan/Ladang (3) - - 1 1/2 1/2 0.121 Area Terbangun (4) - - - 1 2 0.242 Padang Rumput/Semak Belukar (5) - - - - 1 0.176 CR =  0,036

## Parameter pemetaan kerentanan bencana longsor
Tabel 13 merupakan parameter kerentanan dan hasil skoring yang di dapatkan.
Tabel 13. Kerentanan Bencana Longsor KERENTANAN No Kecamatan Kerentanan Sosial Kerentanan Fisik Kerentanan Lingkungan Skor Kepadatan Penduduk (Km²/jiwa) Ratio Jenis Kelamin (%) Penyandang Cacat (Jiwa) Usia (+60) dan (0-4) (Jiwa) Kemiskinan (Jiwa) Luas Pemukiman (Ha) Luas Pekarangan (Ha) Luas Hutan (Ha) 1 Kedungkandang 4821 98,97 78 27.927 5004 2271 1084 0 1,48 2 Poncokusumo 900,87 102,1 411 17.306 6041 4372 6578 1065,66 2,03 3 Tumpang 1049,4 99,91 372 11.338 5162 1311 2708 26,59 1,46 4 Pakis 3065,59 101,49 267 18.813 5310 213 1885 0 2 5 Jabung 550,7 103,36 268 12.801 6562 121 8431 3164,52 2,23
(Sumber: BPS Kota Malang dan Kabupaten Malang 2019)

## Parameter pemetaan kapasitas bencana longsor
Tabel 14 merupakan parameter kapasitas dan hasil skoring yang didapatkan.
Tabel 14. Kapasitas Masyarakat KAPASITAS No Kecamatan Kapasitas Pendidikan Kapasitas Kesehatan Kapasitas Tanggap Darurat Bencana Skor Fasilitas Pendidikan (Unit) Total Sarana Kesehatan (Unit) Tenaga Medis (Jiwa) Perolehan bantuan Sosialisasi dan Simulasi Bencana 1 Jabung 28 9 46 Ada Ada 1,8 2 Tumpang 31 10 57 Ada Ada 2 3 Poncokusumo 40 9 54 Ada Ada 1,8 4 Pakis 35 18 42 Ada Ada 2 5 Kedungkandang 39 32 857 Ada Ada 2,8
(Sumber: BPS Kota Malang dan Kabupaten Malang 2019)
b) Kalkulasi Data Raster
Kalkulasi  data  raster  dilakukan  menggunakan  aplikasi  QGIS  3.12  dengan tools Raster  Calculator. Data  raster  yang  merupakan  kriteria  dari  setiap  parameter  tersebut memiliki nilai piksel sama yakni 12,5 m. Mengkuti nilai piksel DEM Citra ALOS PALSAR. Teknik analisis dalam penentuan kelas risiko menggunakan persamaan umum (Persamaan 1). Basis data yang digunakan dalam kalkulasi risiko merupakan data raster dengaan nilai piksel seragam 12,5 m.
R = (H x V)/C (1) Keterangan: R : Risk (Risiko bencana) H : Hazard (Bahaya) V
: Vulnerability (Kerentanan)
C
: Capacity (Kapasitas)

## Hasil dan Pembahasan
Gambar 5. Peta Bahaya Longsor Sub DAS Amprong
Tingkat  Bahaya  longsor  tertinggi  berada  pada  lereng  atas  sisi  barat  lereng  G.  Bromo  di Kecamatan Jabung dan Pocokusumo. Sementara itu Kecamatan Tumpang memiliki kelas bahaya rendah hingga sedang. Adapun wilayah dengan bahaya rendah adalah Kecamatan Kedungkandang dan Pakis. Ancaman  bahaya  yang  longsor  terhadap  lokasi  pemukiman  penduduk  tergolong  rendah  dikarenakan pada area bahaya longsor tinggi tingkat kepadatan penduduk rendah. Namun, ancaman bahaya tersebut mengarah pada aktivitas pariwisata dan pertanian masyarakat.

## Gambar 6. Peta Kerentanan Bencana Sub DAS Amprong
Kerentanan  rendah  berada  di  wilayah  Kedung  Kandang  dan  Tumpang,  kerentanan  sedang  di wilayah  pakis,  dan  kerentanan  tinggi  berada  diwilayah  Jabung  dan  Poncokusumo.  Kelas  kerentanan tinggi  pada  Kecamatan  Jabung  dikarenakan  wilayah  administrasinya  yang  paling  luas,  sehingga memiliki nilai kerentanan fisik dan lingkungan yang tinggi. Kerentanan fisik dan lingkungan tersebut berupa  luaspemukiman,  pekarangan  dan  hutan.  Adapun  wilayah  dengan  kerentanan  tinggi,  yakni Kecamatan Poncokusumo. Memiliki tingkat kerentanan sosial yang paling tinggi dikarenakan adanya kepadatan penduduk yang tinggi.
Wilayah  dengan  kepadatan  penduduk  tinggi  akan  memiliki  nilai  kerentanan  yang  tinggi. Penyebabnya  adalah  semakin  besar  kepadatan  penduduk  maka  ancaman  adanya  korban  jiwa  saat bencana  menjadi  semakin  tinggi.  Selain  itu,  kepadatan  penduduk  berpengaruh  pada  waktu  tanggap darurat  bencana.  Perlu  persiapan  yang  lebih  matang,  seperti  kaitannya  dengan  pelayanan  sosial  dan pemenuhan kebutuhan pokok pengungsi.

## Tabel 15. Kondisi Kerentanan Bencana di Sub DAS Amprong
Kecamatan Kelas Kerentanan Sosial Fisik Lingkungan Jabung Sedang Sedang Tinggi Tumpang Rendah Rendah Sedang Poncokusumo Tinggi Tinggi Tinggi Pakis Tinggi Rendah Tinggi Kedungkandang Tinggi Rendah Rendah

## Gambar 7. Peta Kapasitas Bencana Sub DAS Amprong
Kapasitas  bencana  meggambarkan  kemampuan  masyarakat  dalam  mengahadapi  bencana. Tingginya kelas kerentanan menunjukan bahwa tingkat kapasitas bencana masyarakat semakin tinggi. Kecamatan  yang  memiliki  tingkat  kapasitas  bencana  longsor  paling  tinggi  adalah  kecamatan Kedungkadang sedangkan kecamatan yang memiliki tingkat kapasitas paling rendah adalah kecamatan Jabung. Kondisi demikian akan berdampak secara langsung terhadap jumlah korban jiwa apabila terjadi bencana longsor. Kecamatan yang memiliki tingkat kapasitas rendah cenderung memiliki korban jiwa yang  tinggi,  hal  ini  dikarenakan  sarana  Pendidikan,  sarana  kesehatan,  dan  tenaga  kesehatan  yang tersedia sangatlah terbatas, dan tidak sebanding dengan jumlah penduduk tiap kecamatan. Sarana dan prasarana  yang  terbatas  menyebabkan  tindakan  gawat  darurat  bencana  akan  berjalan  tidak  optimal. Melihat kondisi demikian maka sangat diperlukan tindakan pemerintah dalam menigkatkan kapasitas bencana salah satunya ialah pembangunan sarana kesehatan dan peningkatan jumlah tenaga kesehatan di Kecamatan Jabung, Tumpang, Poncokusumo, dan Pakis.

## Tabel 16. Kondisi Kapasitas Bencana di Sub DAS Amprong
Kecamatan Kelas Kerentanan Pendidikan Sarana Kesehatan Tenaga Kesehatan Bantuan Sosial Bantuan Ekonomi Jabung Sedang Rendah Rendah Tinggi Tinggi Tumpang Tinggi Sedang Rendah Tinggi Tinggi Poncokusumo Tinggi Rendah Rendah Tinggi Tinggi Pakis Tinggi Sedang Rendah Tinggi Tinggi Kedungkandang Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi

## Gambar 8. Peta Risiko Bencana Sub DAS Amprong
Kecamatan dengan tingkat risiko bencana longsor paling tinggi meliputi Kecamtan Jabung dan Kecamatan Poncokusumo. Kecamtan lain seperti Kecamatan Pakis dan Kecamtan Tumpang memiliki kelas  risiko  rendah  hingga  sedang.  Adapun  Kecamtan  Kedungkandang  meruakan  wilayah  dengan tingkat risiko paling rendah.
Adanya  tingkat  risiko  bencana  longsor  yang  tinggi  pada  Kecamatan  Jabung  dan  Kecamatan Poncokusumo maka perlu adanya manajemen risiko bencana longsor. Sebagai contoh adalah melalui peningkatan  kualitas  mitigasi  bencana  struktural  dan  nonstrukrurtal.  Mitigasi  struktural  antara  lain penyediaan  data  kejadian  longsor,  pemasangan  EWS  ( Early  Warning  System )  longsor,  pemasangan bronjong, dan pemasangan rambu-rambu evakuasi. Sementara itu, mitigasi non struktural diantaranya adalah  mengoptimalkan  pendidikan  kebencanaan  kepada  masyarakat.  Saat  ini,  terdapat  beberapa program pendidikan kebencanaan di Kabupaten malang, seperti: 1) Destana (Desa Tangguh Bencana), 2) PENA SEKOLAH, 3) Pelatian Posko Bencana, 3) SIBAT (Siaga Bencana Berbasis Masyarakat), 4) Kegiatan Sosialisai Sekolah Aman Bencana dan Pengenalan Aplikasi Sekolah Tangguh Aman Bencana, dan lain-lain.
Upaya  pengurangan  risiko  bencana  telah  dilakukan  dengan  secara  non  struktural.  Namun, mitigasi secara structural nampaknya belum optimal. Maka dari itu, focus pada Kecamtan Jabung dan Kecamatan  Poncokusumo  perlu  mengoptimalkan  usaha  mitigasi  bencana  struktural.  Melihat  pada wilayah  yang  berisiko  tinggi,  aktivitas  pertanian  oleh  masyarakat  dinilai  dapat  meningkatkan  risiko longsor apabila tidak dilakuken secara konservatif. Beberapa solusi yang diajukan berupa: 1) pengaturan sistem  irigasi  dengan  baik,  2)  penerapan  sistem  terasering,  dan  3)  pemasangan  bronjong  pada  kaki lereng. Bronjong  sering  digunakan  karena  dapat  menahan  gerakan  baik  vertikal  maupun horizontal,  sifat  bronjong  dapat meloloskan  air  sehingga  air  dapat  terus  lewat  sementara pergerakan tanah dapat ditahan oleh bronjong (Murri dkk, 2014).

## Kesimpulan
Kecamatan  dengan  tingkat  risiko  bencana  longsor  paling  tinggi  meliputi  Kecamtan Jabung dan Kecamatan Poncokusumo. Mitigasi bencana secara nonstructural telah dilakukan pemerintah  melalui  program  pendidikan  kebencanaan.  Namun,  mitigasi  bencana  secara structural  belum  dilakukan  secara  optimal.  Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  mitigasi  bencana secara structural dalam usaha pertanian. Usaha pertanian merupakan kegiatan yang dominan pada  daerah  dengan  tingkat  risiko  tinggi  maka  perlu  diupayakan  manajemen  risiko  bencana longsor, sebagai contoh dengan cara: 1) pengaturan sistem irigasi dengan baik, 2) penerapan sistem terasering, dan 3) pemasangan bronjong pada kaki lereng.

## Daftar Rujukan
Adhi,  A.  2015. Selama  3  bulan  Terjadi  12  Longsor  dan  4  Rumah  Ambrol  di  Kota  Malang . Diakses pada tanggal 30 Juli 2015. http://surabaya.tribunnews.com/2015/ 03/13/selama- 3-bulan-terjadi-12- longsor-dan-4-rumah-ambrol-di-kotamalang.
Aditya. 2010. Visualisasi Risiko Bencana dalam Peta. Yogyakarta: Kesbanglinmas DIY.
Arsyad. U., Barkey. R., Wahyuni, & Matandung. K. K,. 2018. Karakteristik Longsor di Daerah Aliran  Sungai  Tangka. Jurnal  Hutan  dan  Masyarakat,  10 (1),  203-214.  DOI: http://dx.doi.org/10.24259/jhm.v0i0.3978
Bachri, S., Sumarmi, Irawan, L.Y., Utaya, Sugeng., Nurdiansyah, F.D., Nurjanah, A.E., Tyas1 L.W.N., Adillah A.A., Purnama, D.S. 2019. Landslide Susceptibility Mapping (LSM) in Kelud Volcano Using Spatial Multi-Criteria Evaluation. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. DOI:10.1088/1755-1315/273/1/ 012014
Faizana, F., Nugraha, A.L., Darmo, & B.D. 2015. Pemetaan Risiko Longsor Kota Semarang. Jurnal Geodesi Undip, 5 (1), 223-234. ISSN: 2337-845X.
Irawan,  L.Y.,  Syafi’I,  I.R.,  Rosyadi,  I.,  Siswanto,  Y.,  Munawaroh,  A.,  Wardhani,  A.K., Saifanto,  B.A.  2020.  Analisis  Kerawanan  Longsor  di  Kecamatan  Jabung,  Kabupaten Malang.  Jurnal  Pendidikan  Geografi:  Kajian,  Teori,  dan  Praktik  dalam  Bidang Pendidikan dan Ilmu Geografi, 25(2), 102-113.
Murri,  M.M.,  Surjandari,  N.S.,  &  As’ad,  S.  2014.  Analisis  Stabilitas  Lereng  dengan Pemasangan  Bronjong  (studi  Kasus  di  Sungai  Gajah  Putih,  Surakarta). Jurnal  Matriks Teknik Sipil , 2 (1), 162-169
Petley, D., 2012. Global patterns of loss of life from landslides. Geology, 40 (10), 927-930
Pradhan, A.M.S, & Kim, Y.T. 2016. Evaluation of a combined spatial multi-criteria evaluation model and deterministic model for landslide susceptibility mapping. Catena , 140, 125- 139. Doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.catena.2016.01.022.
Rosita.  A.,  Aryanto.  D.,  Noorainy.  F.,  Slamet.  M.,  dan  Permadi.  D.  2018.  Daerah  Rawan Bencana Geologi Gerakan Tanah dalam Arahan Kebijakan Mitigasi Kabupaten Ciamis. Jurnal Planologi, 5 (1), 886-896.
Utomo, W.T & Widiatmaka. 2014. Analisis Potensi Kerawanan Bencana Longsor, Keterkaitan Perubahan Tutupan Lahan Dan Kesesuaian Pola Ruang Dalam Rtrw Propinsi Jawa Barat (Studi  Kasus  Das  Citarum). Seminar  Nasional  Pengarusutamaan  Lingkungan  dalam Pengelolaan  Sumberdaya  Alam:  Tantangan  dalam  Pembangunan  Nasional Bogor.  hal 269-286
Wen.  F., Xin-Sheng. W., Yan-bo. C., &  Bin.  Z.  (2017). Landslide susceptibility assessment using  the  certainty  factor  and  analytic  hierarchy  process. J.  Mt.  Sci,  14 (5),  906-925 DOI:10.1007/s11629-016-4068-2