## Class Mapping of Tsunami's Risk using Global Positioning Geodetic System in Bengkulu University's Environment
Umaya 1* , Afrizal Mayub 1 , Henny Johan 1 , Muchammad Farid 2 , Rendy Wikrama Wardana 1
1 Pascasarjana S2 Pendidikan IPA, FKIP, Universitas Bengkulu
2 S1 Geofisika, FMIPA, Universitas Bengkulu *Corresponding author: mayamaskur@gmail.com
Abstract: Bengkulu University is located in the coastal area precisely in Muara Bangka Hulu sub-district of Bengkulu  City,  which is  one  of  the  sub-districts  bordering the coastline. Areas  or  regions  bordering  the coastline have a higher level of tsunami hazard compared to areas or regions far from the coastline. The marking of the evacuation point area in the Bengkulu University environment has not adjusted to the disaster mitigation  parameters.  The  purpose  of  this  research  is to analyse  and  map the  tsunami  hazard class  at Bengkulu University in a preventive mitigation effort as well as a consideration for future policies. Primary data measurements used Geodetic GPS devices and were analysed using GAMIT and GLOBK 10.6 software. While secondary data obtained from geospatial information agencies and DEMNAS were analysed using arcgis software. Based on the results of the analysis, it is known that the environment of Bengkulu University as a whole has 3 classes of hazard zones including high hazard class, medium hazard class, and low hazard class.
Keywords: Bengkulu University, GPS-Geodetic, tsunami hazard class mapping
Pemetaan Kelas Bahaya Tsunami menggunakan Global Positioning System Geodetic di Lingkungan Universitas Bengkulu
Abstrak: Universitas Bengkulu  berada  di  daerah  pesisir  pantai  tepatnya  di  Kec.  Muara  Bangka Hulu  Kota  Bengkulu,  merupakan  salah  satu  kecamatan  yang  berbatasan  dengan  garis  pantai. Daerah atau wilayah yang berbatasan dengan garis pantai memiliki tingkat bahaya tsunami lebih tinggi dibandingkan dengan daerah atau wilayah yang jauh dari garis pantai. Penandaan daerah titik  evakuasi  yang  ada  di  lingkungan  Universitas  Bengkulu  belum  menyesuaikan  dengan parameter mitigasi bencana. Tujuan dilakukan penelitian ini yaitu menganalisis serta melakukan pemetaan kelas bahaya tsunami di Lingkungan Universitas Bengkulu dalam upaya mitigasi secara preventif  serta  bahan  pertimbangan  pada  kebijakan  di  masa  depan.  Pengukuran  data  primer menggunakan alat GPS Geodetik dan dianalisis menggunakan software GAMIT dan GLOBK 10.6. Sedangkan data sekunder diperoleh dari badan informasi geospasial dan DEMNAS dianalisis  menggunakan software  arcgis . .  Berdasarkan  hasil  analisis  diketahui  bahwa lingkungan  Universitas  Bengkulu  secara  menyeluruh mempunyai  3  kelas  zona  bahaya  meliputi kelas bahaya tinggi, kelas bahaya sedang, dan kelas bahaya rendah.
Kata kunci: GPS-Geodetik, pemetaan kelas bahaya tsunami, Universitas Bengkulu

## PENDAHULUAN
Provinsi  Bengkulu  yang  terletak  di  Indonesia  memiliki  kerentanan  yang  signifikan terhadap bencana tsunami, terkhusus kota Bengkulu. Kota Bengkulu berada di pantai Barat Sumatera,  memiliki  garis  pantai  yang  membentang  sepanjang  kurang  lebih  525  km. Berdasarkan susunan geologisnya, wilayah Bengkulu terletak tepat di atas zona subduksi

## Kasuari: Physics Education Journal (KPEJ) Universitas Papua
Web: http://jurnal.unipa.ac.id/index.php/kpej
tempat pertemuan Lempeng Eurasia serta Indo-Australia, yang mengakibatkan pergerakan tahunan sebesar 4 hingga 6 cm. Pertemuan lempeng tersebut menyebabkan potensi tinggi terjadinya  gempa  bumi  dan  tsunami  (Naryanto,  2019).  Berdasarkan  data  BMKG  tahun 2018,  Bengkulu  pernah  mengalami  gelombang  tsunami  berkali-kali  sepanjang  sejarah, diawali dengan gempa berkekuatan 7,0 SR pada tanggal 18 Maret 1818. Selanjutnya pada tanggal  29  Januari  serta  24  November  1833  terjadi  gempa  dengan  kekuatan  8,2  SR sehingga  memicu  terjadinya  tsunami.  Tsunami  terjadi  lagi  pada  tanggal  21  April  1958 disebabkan karna gempa dengan kekuatan 6,5 SR, serta terakhir terjadi pada tanggal 29 September 2007 dengan gempa berkekuatan 8,4 SR (Fachri et al., 2022). Seringnya terjadi bencana  gempa  bumi  dan  tsunami  menjadi  tanda  bahwa  Bengkulu  ialah  wilayah  yang rentan bencana alam tsunami.
Ancaman yang tinggi terhadap bencana alam tsunami di kota Bengkulu ternyata belum dibarengi dengan kesiapsiagaan yang baik. Pada RPJMD (Rencana Pembangunan Jangka Menegah  Daerah)  kota  Bengkulu  tahun  2019 – 2023  dinyatakan  bahwa  kota  Bengkulu belum siap secara optimal dalam menghadapi bencana tsunami. Terdapat beberapa alasan yang  membelakangi  hal  tersebut,  seperti  rendahnya  pengetahuan  masyarakat  tentang peringatan dini tsunami, koordinasi yang kurang antara masyarakat dan pemerintah terkait tsunami, dan kurangnya informasi serta data kebencanaan yang mutakhir. Akibatnya, jika tsunami terjadi, wilayah pesisir  kota Bengkulu  akan mengalami  kerusakan paling parah dengan  tingkat  ancamannya  paling  tinggi.  Dengan  tingginya  tingkat  ancaman  serta kesiapsiagaan  bencana  yang  belum  optimal  di  wilayah  pesisir  kota  Bengkulu,  maka diperlukan langkah-langkah penanggulangan bencana.
Berdasarkan hasil observasi langsung, Universitas Bengkulu yang berada pada wilayah pesisir pantai tepatnya pada Kec. Muara Bangka Hulu Kota Bengkulu. Kecamatan Muara Bangka Hulu yaitu salah  satu kecamatan yang berbatasan dengan garis pantai. Wilayah atau daerah yang berbatasan garis pantai mempunyai bahaya tsunami lebih tinggi apabila dibandingkan wilayah atau daerah yg jauh dari garis pantai (Naryanto, 2019). Ditambah lagi belum adanya bukit-bukit atau penghalang (barrier) di  sekitaran pantai yang dapat meredam  laju  tsunami  akan  membuat  ancaman  tsunami  jauh  lebih  besar  apabila dibandingkan  pada  wilayah  yang  telah  memiliki bukit-bukit  atau  penghalang (barrier) . Tamtanan struktur bangunan dengan berbagai dimensi perhitungan baik secara horizontal maupun  vertikal  yang  seimbang  dapat  menciptakan  bangunan  teroptimalkan  untuk menahan  arus  gelombang  laut  (Keban  et  al.,  2023).  Kurang  optimalnya  bukit-bukit penghalang  atau barrier di  sekitaran  pantai,  serta  kurangnya  ekosistem  mangrove  yang dapat menahan laju arus tsunami secara alami.
Berdasarkan data yang didapat dari Badan Konservasi Sumber Daya Alam, posisi hutan mangrove di pesisir pantai panjang hingga pulau baai tedapat seluas 91,13 ha, dimana ada 5  jenis  mangrove  yang  tersebar  antara  lain Sonneratia  sp,  Rhizophora  sp,  Avicennia marina, Lumnitzera dan Bruguriera. Tanaman mangrove ini tersebar secara tidak merata, terkhusus  di  kecamatan  Muara  Bangka  Hulu  yang  hanya  terdapat  beberapa  pohon  saja sehingga hal tersebut tidak optimal dalam menahan arus gelombang laut. Sejalan dengan pendapat (Asy’ari et al., 2022) ekosistem mangrove membentuk penghalang alami untuk daerah pesisir, menghalangi arus ombak, hujan serta angin, serta secara alami meredam gelombang tsunami dan  melindungi garis pantai dari pengikisan. Mangroves can defend the  coast  from  incoming  waves  the  usage  of  their  roots  and  branches (Raju  & Arockiasamy,  2022).  Kepadatan  penduduk  dan  banyaknya  aktivitas  masyarakat disekitaran wilayah pesisir pantai akan membuat wilayah tersebut memiliki tingkat bahaya tsunami  lebih  tinggi.  Lalu  berdasarkan  hasil  diskusi  ringan  bersama  dengan  dosen pendidikan geofisika dan beberapa petugas keamanan Universitas Bengkulu, penandaan
daerah  titik  kumpul  yang  ada  di  Universitas  Bengkulu  belum  menyesuaikan  dengan parameter mitigasi bencana, hal tersebut ditunjukkan dari kurangnya pemahaman petugas keamanan saat ditanya terkait titik evakuasi atau titik kumpul yang telah disediakan oleh Universitas  Bengkulu.  Serta  banyaknya  mahasiswa  Universitas  Bengkulu  yang menyatakan  belum  mengetahui  lokasi  atau  titik  kumpul  yang  dapat  dijadikan  tempat evakuasi ketika terjadinya bencana tsunami. Masyarakat, pemerintah, maupun pemangku kepentingan lain dapat lebih pro aktif dalam mempersiapkan mitigasi bencana (Zainudin &  Widjayanti,  2019).  Metode  yang  digunakan  dalam  proses  pemetaan  tingkat  bahaya tsunami  menggunakan  metode overlay dan  skoring,  dengan  menggunakan  data  yang berasal dari badan informasi geospasial (Frederika et al., 2023). Tujuan penelitian ini yaitu melakukan  pemetaan  kelas  bahaya  tsunami  di  Universitas  Bengkulu  sebagai  upaya mitigasi secara preventif serta menjadi bahan pertimbangan untuk pemetaan jalur evakuasi pada kebijakan di masa depan.

## METODE PENELITIAN
Jenis penelitian dalam penelitian ini yaitu penelitian deskriptif kuantitatif. Penelitian ini dilakukan  pada  tanggal  2  Desember 2023  dengan  lokasi  pengukuran  di  lingkungan Universitas Bengkulu. Alat  yang digunakan dalam  pengukuran data primer berupa data ketinggian  wilayah  kelas  bahaya  tsunami  di  Universitas  Bengkulu  menggunakan  GPS Geodetik, dengan analisis data menggunakan software GAMIT dan GLOBK 10.6. Data sekunder  diperoleh  dari  badan  informasi  geospasial  dan  DEMNAS  dianalisis menggunakan software arcgis . Terdapat 18 stasiun pengukuran yang diambil sebagaimana pada peta Gambar 1.
Gambar 1. Peta Lokasi Pengukuran Menggunakan GPS-Geodetik Keterangan:
ST1 : FKIK ST10 : Dekanat FKIP Lama
ST2 : Stadion UNIB ST11 : Fakultas MIPA ST3 : GB 3 ST12 : Lab. TIP ST4 : Gedung Serbaguna ST13 : Rektorat ST5 : Fakultas Teknik ST14 : Fakultas Pertanian ST6 : Lab. Pembelajaran ST15 : FEB Bawah ST7 : Danau Inspirasi ST16 : Fakultas Ekonomi & Bisnis ST8 : Gerbang Masuk Belakang ST17 : Fakultas Hukum ST9 : PKM ST18 : GOR Unib

## HASIL PENELITIAN
Pengambilan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  alat  ukur  GPS-Geodetik, selanjutnya pengolahan data melalui software GAMIT dan GLOBK 10.6. Dari pengolahan data  tersebut  didapat  file  baru  berupa  data  *xlsx  dengan  nilai  koordinat  yang  didapat berupa koordinat geosentris/kartesian (X, Y, Z). Pemetaan kelas bahaya tsunami mengacu pada empat parameter berupa ketinggian wilayah, kemiringan wilayah, jarak dari sungai, dan jarak dari pantai. Parameter-parameter tersebut memiliki pengaruhnya dalam tingkat bahaya tsunami yang berhubungan dengan kondisi fisik suatu daerah, dimana 4 parameter tingkat bahaya tsunami tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Parameter Tingkat Bahaya Tsunami Parameter Interval Kelas Bahaya  Bobot Sumber Data Ketinggian wilayah 0 – 10 meter Tinggi 35% GPS-Geodetik 10 – 15 meter Sedang >15 meter Rendah Kemiringan wilayah 0 – 3° Sangat tinggi 25% DEMNAS (Digital Elevation Model Nasional) 3 – 8° Tinggi 8 – 15° Sedang 15 – 25° Rendah >25° Sangat rendah Jarak dari sungai 0 – 100 meter Tinggi 15% BIG (Badan Informasi Geospasial) 100 – 200 meter Sedang >200 meter Rendah Jarak dari pantai 0 – 500 meter Tinggi 30% BIG (Badan Informasi Geospasial) 500 – 1000 meter Sedang 1000 – 1500 meter Rendah Sumber : modifikasi (Fachri et al., 2022)
Data hasil pengukuran yang diperoleh dengan menggunakan alat ukur GPS-Geodetik di  Lingkungan  Universitas  Bengkulu  selanjutnya  pengolahan  data  melalui software GAMIT dan GLOBK 10.6 guna untuk mendapatkan data koordinat geosentris/kartesian (X, Y, Z). Adapun hasil pengolahan data melalui software GAMIT dan GLOBK 10.6 dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengolahan Data Lapangan No Tempat Height (Z) East (X) North (Y) 1 Fakuktas Hukum (FH) 9.995 196559,380718 9583882,470261 2 PKM 8.475 197388,040857 9584366,987289 3 MIPA 13.527 197268,249997 9584388,524650 4 TIP 4.593 196885,035130 9584185,040395 5 Danau 7.082 197098,102387 9584124,842191 6 Dekanat FKIP Lama 11.315 197286,434997 9584225,024695 7 Lab. Pembelajaran 8.791 197412,223150 9584098,267839 8 Stadion UNIB 7.525 197645,296459 9584288,445275 9 GB3 15.181 197492,181864 9584266,278705 10  GSG 14.187 197516,525445 9584124,045034 11  Fakultas Teknik (FT) 15.860 197496,812559 9583993,293372 12  FKIK 10.514 197625,513657 9584429,807785
No Tempat Height (Z) East (X) North (Y) 13  Fakultas Pertanian (FP) 8.916 196675,650497 9583991,614110 14  FEB Bawah 4.445 196571,369787 9583710,207968 15  FEB 9.702 196616,329455 9583694,413467 16  GOR 2.714 196476,925380 9583908,881613 17  Gerbang masuk belakang 13.539 197330,443348 9583975,668040 18  Rektorat 17.777 197001,167100 9583911,406348
Pemetaan  kelas  bahaya  tsunami  di  Lingkungan  Universitas  Bengkulu  berdasarkan empat parameter meliputi ketinggian wilayah (elevasi), kemiringan wilayah (slope), jarak dari sungai, dan jarak dari garis pantai. Keempat parameter tersebut diolah dengan bantuan software  arcgis yaitu  analisis  overlay.  Pemetaan  kelas  bahaya  tsunami  di  lingkungan Universitas Bengkulu dengan menggunakan 4 parameter kelas bahaya tsunami.

## Parameter Ketinggian Wilayah
Berdasarkan hasil pengukuran menggunakan alat GPS-Geodetik serta pengolahan data dengan  menggunakan software  arcgis menunjukkan  bahwa  ketinggian  wilayah  dengan kelas  bahaya  tsunami  kategori  tinggi  yang  ditandai  dengan  warna  merah  antara  lain Fakultas  Hukum  (FH),  PKM,  Tekonologi  Ilmu  Pertanian  (TIP),  Danau  Inspirasi,  Lab. Pembelajaran  FKIP,  Stadion  UNIB,  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis  (FEB),  Fakultas Pertanian  (FP), FEB  Bawah,  serta  GOR  UNIB. Kelas  bahaya  tsunami  dengan  kategori sedang  yang  ditandai  dengan  warna  kuning  antara  lain  Fakultas  MIPA,  Dekanat  FKIP Lama, Gedung Bersama 3 (GB3), Gedung Serba Guna (GSG), FKIK, serta gerbang masuk UNIB belakang. Dan kelas bahaya tsunami dengan kategori rendah ditandai dengan warna hijau antara lain Fakultas Teknik dan Rektorat. Pemetaan kelas bahaya tsunami ditinjau dari  parameter  ketinggian  wilayah  (elevasi)  di  lingkungan  Universitas  Bengkulu  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Pemetaan Kelas Bahaya Tsunami Parameter Ketinggian

## Parameter Kemiringan Wilayah
Pemetaan  kelas  bahaya  tsunami  ditinjau  dari  parameter  kemiringan  wilayah/lereng dengan data yang diperoleh dari DEMNAS (Digital Elevation Model Nasional) kemudian di buffer dengan menggunakan software arcgis dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Pemetaan Kelas Bahaya Tsunami Parameter Kemiringan Lereng
Berdasarkan  pemetaan  kelas  bahaya  tsunami  ditinjau  dari  parameter  kemiringan wilayah/lereng dikategorikan kedalam lima kelas bahaya mulai dari sangat tinggi dengan kemiringan  wilayah  0-3°,  kelas  bahaya  tinggi  dengan  kemiringan  wilayah  3-8°,  kelas bahaya sedang dengan kemiringan wilayah 8-15°, kelas bahaya rendah 15-25°, dan kelas bahaya sangat rendah dengan kemiringan wilayah >25°. Pada kelas bahaya sangat tinggi hanya terletak pada stasiun danau. Untuk kelas bahaya tinggi terletak pada stasiun fakultas hukum, gedung olahraga, fakultas ekonomi dan bisnis bawah, fakultas pertanian, dekanat FKIP lama, serta lab. pembelajaran. Kelas bahaya dengan kategori kelas bahaya sedang terletak  pada  stasiun  fakultas  ekonomi  dan  bisnis,  lab.  teknologi  ilmu  pertanian,  PKM, gedung  bersama  3,  FKIK,  gerbang  masuk  belakang,  dan  fakultas  teknik.  Kelas  bahaya rendah  ditandai  dengan  warna  hijau  terletak  pada  stasiun  stadion,  gedung  serbaguna, fakultas MIPA, dan rektorat. Dan untuk kelas bahaya dengan kategori sangat  rendah di lingkungan Universitas Bengkulu belum ada.

## Parameter Jarak dari Sungai
Pemetaan kelas bahaya tsunami ditinjau dari parameter jarak dari sungai  berasal dari Badan Informasi Geospasial (BIG) dan dilakukan buffer dengan menggunakan software arcgis , untuk lingkungan Universitas Bengkulu dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Pemetaan Kelas Bahaya Tsunami Parameter Jarak Dari Sungai
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data,  pemetaan  kelas  bahaya  tsunami  pada  parameter jarak dari sungai dikelompokkan dalam tiga kelas bahaya mulai dari kelas bahaya tinggi, sedang, dan rendah. Kelas bahaya tinggi untuk parameter jarak dari sungai ditandai dengan warna merah yang terletak pada fakultas pertanian, fakultas ekonomi dan bisnis bawah, lab.  teknologi  ilmu  pertanian,  rektorat,  serta  gerbang  masuk  belakang.  Kelas  bahaya sedang ditandai dengan warna kuning terletak pada fakultas hukum, fakultas ekonomi dan bisnis, danau inspirasi, lab. pembelajaran FKIP, dan fakultas Teknik. Serta kelas bahaya rendah  yang  ditandai  dengan  warna  hijau  terletak  pada  gedung  olahraga,  gedung serbaguna, dekanat FKIP lama, gedung bersama 3, stadion, PKM, fakultas MIPA, serta FKIK.

## Parameter Jarak dari Garis Pantai
Pemetaan  kelas  bahaya  pada  parameter  jarak  dari  garis  pantai  dikategorikan  pada  3 kelas  bahaya  mencakup  kelas  bahaya  tinggi  pada  interval  jarak  dari  garis  pantai  0-500 meter yang ditandai dengan warna merah,  kelas bahaya sedang dengan interval jarak dari pantai 500-1000 meter ditandai dengan warna kuning, dan kelas bahaya rendah dengan interval  jarak  1000-1500  meter  ditandai  dengan  warna  hijau.  Pemetaan  kelas  bahaya tsunami parameter jarak dari garis pantai yang berasal dari Badan Informasi Geospasial dilakukan buffer dengan menggunakan software arcgis , dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Pemetaan Kelas Bahaya Tsunami Parameter Jarak dari Garis Pantai Kelas bahaya dengan kategori tinggi yang ditandai dengan warna merah terdapat pada stasiun gedung olahraga, fakultas ekonomi dan bisnis, fakultas hukum, fakultas ekonomi dan  bisnis  bawah,  dan  fakultas  pertanian.  Kelas  bahaya  sedang  ditandai  warna  kuning terdapat  pada  stasiun  lab.  teknologi  ilmu  pertanian,  rektorat,  dan  danau  inspirasi. Serta kelas  bahaya  rendah  yang  ditandai  dengan  warna  hijau  terletak  pada  gerbang  masuk belakang, fakultas teknik, lab. pembelajaran FKIP, gedung serbaguna, dekanat FKIP lama, fakultas MIPA, PKM, gedung bersama 3, stadion, serta FKIK.

## PEMBAHASAN
Teknik pengambilan sampel stasiun pengukuran ketinggian wilayah pada penelitian ini yaitu teknik purposive sampling . Menurut (Retnawati, 2017) teknik purposive sampling merupakan  teknik  penentuan  sampel  dengan  pertimbangan  peneliti  atau  evaluator berdasarkan pengetahuan tentang populasi ataupun berdasarkan tujuan dari penelitian yang dikembangkan. Alat yang digunakan merupakan alat GPS Geodetik. The GPS is a satellite tv for pc navigation  and positioning system owned and operated through america. The machine is likewise designed to offer non-stop three-dimensional function, velocity, and time records to a large range of people round the sector concurrently, no matter climate and conditions (Taufik et al., 2019).
GPS-Geodetik adalah  alat yang dapat  digunakan  dalam menentukan lokasi  atau titik pada  permukaan  bumi  secara  akurat  (Amin  et  al.,  2020;  Model  et  al.,  2021).  Tingkat ketelitian horizontal dari gps-geodetik ini mencapai 7 hingga 10 milimeter bahkan lebih. Penggunaan  GPS-Geodetik  ini  merujuk  di  konstelasi  satelit-satelit  yang  mengirimkan sinyal serta ditangkap anthena beserta receiver di alat GPS-Geodetik. Satelit-satelit yang termasuk kedalam Global Navigation Satellite System-Real Time Kinematic (GNSS-RTK) antara  lain  GPS  (Amerika),  Galileo  (Eropa),  Glonass  (Rusia),  serta  BeiDou  (China). Penggunaan GPS-Geodetik ini memiliki tingkat keakurasian yang sangat tinggi (Martyn et al., 2019; Sudarsono et al., 2020). Maka dari itu, dalam pengambilan data ini dilakukan
dengan menggunakan alat ukur GPS-Geodetik agar data yang didapatkan lebih akurat dan tepat.
Berdasarkan pada empat parameter yang telah dikemukakan sebelumnya, lingkungan Universitas Bengkulu secara menyeluruh mempunyai 3 zona bahaya meliputi kelas bahaya tinggi, kelas bahaya sedang, dan kelas bahaya rendah yang dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Peta Runoff Tsunami di Lingkungan Universitas Bengkulu
Pada parameter ketinggian wilayah pembobotan yang diberikan yaitu 35%, pembobotan pada  parameter  kemiringan  wilayah/lereng  sebesar  25%,  pembobotan  pada  parameter jarak dari sungai sebesar 15%, serta pembobotan pada parameter jarak dari sungai sebesar 30%. Peta runoff tsunami di lingkungan Universitas Bengkulu dikategorikan dalam tiga kelas  bahaya  yang  meliputi  kelas  bahaya  tinggi  ditandai  dengan  menggunakan  warna merah,  kelas  bahaya  sedang  ditandai  dengan  menggunakan  warna  kuning,  dan  kelas bahaya rendah ditandai dengan menggunakan warna hijau. Stasiun dengan tingkat bahaya tinggi terletak pada fakultas ekonomi dan bisnis bawah, fakultas pertanian, lab. teknologi ilmu pertanian, dan lab. pembelajaran FKIP. Stasiun dengan tingkat bahaya sedang terletak pada  fakultas  ekonomi  dan  bisnis,  fakultas  hukum,  gedung  olahraga,  gerbang  masuk belakang,  dekanat  fkip  lama,  fakultas  MIPA,  PKM,  gedung  serbaguna,  dan  gedung bersama  3.  Dan  stasiun  dengan  tingkat  bahaya  rendah  terletak  pada  rektorat,  fakultas teknik, stadion, serta FKIK.
Hal  ini  dapat  terjadi  dikarenakan  lingkungan  Universitas  Bengkulu  termasuk  dalam wilayah berundulasi atau dengan kata lain wilayah yang memiliki permukaan tidak rata atau bergelombang. Oleh sebab itu, sebagai upaya mitigasi secara preventif serta sebagai pertimbangan dalam pemetaan jalur evakuasi di lingkungan Universitas Bengkulu, stasiun dengan kelas bahaya tsunami rendah yang ditandai dengan warna hijau meliputi stasiun rektorat, fakultas teknik, stadion, serta FKIK dapat dijadikan sebagai pertimbangan dalam pemetaan  jalur  evakuasi  ketika  terjadi  bencana  tsunami  di  masa  datang.  Daerah  atau wilayah dengan topografi rendah lebih berisiko terhadap bencana tsunami dan ditetapkan
sebagai  zona  merah,  sedangkan  wilayah  dengan  topografi  lebih  tinggi  bisa  ditetapkan menjadi zona hijau atau zona perlindungan (Susiloningtyas et al., 2020).
Selain  parameter  dasar  yang  telah  disebutkan  di  atas  yang  menentukan  kelas  risiko tsunami, tentu  saja ada faktor lain yang dapat  meningkatkan kecepatan tsunami, seperti karakteristik pantai.  Jika dilihat dari kondisi pantai, pantai kota Bengkulu tergolong pantai berpasir  dengan  kedalaman  yang  cukup  landai  sehingga  akibatnya  bisa  mempertinggi bahaya  tsunami.  Lebih  lanjut,  berdasarkan  observasi  lapangan  yang  dilakukan  bahwa pesisir pantai kota Bengkulu belum memiliki bukit-bukit penghalang ( barrier ) yang bisa menahan gelombang tsunami. Sehingga ketika terjadinya tsunami, laju tsunami dapat lebih cepat  masuk  ke  permukiman.  Tanggul  pemecah  gelombang  dapat  mengurangi  energi gelombang,  dapat  menghambat  arus  air  masuk  ke  daratan,  serta  dapat  memberikan perlindungan  fisik  pada  wilayah  pesisir  dan  sekitarnya  (Pamuji  et  al.,  2023).  Pecahnya gelombang terjadi dikarenakan gelombang melewati pemecah gelombang yang teredam (Xu  et  al.,  2022).  Gelombang  dengan  frekuensi  tinggi  yang  dihasilkan  dari  pemecah gelombang  teredam  akan  diredam  oleh  penghalang  udara  guna  mencapai  peredaman gelombang yang baik. Peningkatan infrastruktur seperti pemecah gelombang dan tanggul sungai harus menjadi langkah prioritas dalam strategi mitigasi risiko tsunami (Yamanaka & Shimozono, 2022) .

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  serta  pembahasan  yang  telah  dijabarkan,  maka  bisa  ditarik kesimpulan bahwa kelas bahaya tsunami di lingkungan Universitas Bengkulu mencakup atas 3 kelas bahaya tsunami terdiri dari kelas bahaya tinggi, kelas bahaya sedang, dan kelas bahaya  rendah.  Kelas  bahaya  tinggi  terdapat  pada  fakultas  ekonomi  dan  bisnis  bawah, fakultas  pertanian,  lab.  teknologi  ilmu  pertanian,  dan  lab.  pembelajaran  FKIP.  Kelas bahaya sedang mencakup fakultas hukum, fakultas ekonomi dan bisnis, gedung olahraga, gerbang masuk belakang, dekanat fkip lama, fakultas MIPA, PKM, gedung serbaguna, dan gedung  bersama  3.  Serta  kelas  bahaya  rendah  terdapat  pada  rektorat,  fakultas  teknik, stadion,  serta  FKIK.  Hasil  pemetaan  kelas  bahaya  tsunami  ini  tentu  dipengaruhi  pada kondisi  fisik  lingkungan  Universitas  Bengkulu,  dimana  kondisi  fisik  lingkungan Universitas  Bengkulu  ini  relatif  berundulasi  atau  tidak  rata.  Saran  bagi  penelitian selanjutnya  tentu  diharapkan  bisa  melakukan  penelitian  serupa  dengan  memakai  data terbaru dengan parameter yang lebih lengkap.

## DAFTAR PUSTAKA
Amin, M. B. Al, Haki, H., Ilmiaty, R. S., Usman, A. P., Rachmadi, A., & Costa, A. (2020). Penerapan Teknologi GNSS RTK Berbiaya Terjangkau (Low-Cost) Untuk Survei dan Pemetaan Batas Lahan di Desa Tanjung Merbu dan Rambutan Kabupaten Banyuasin. Jurnal Pengabdian Community , 2 (3), 71 – 80. http://community.ejournal.unsri.ac.id/ Asy’ari,  Sofiati,  T.,  Alwi,  D.,  Wahab,  I.,  Nur,  R.  M.,  Koroy,  K.,  Nurafni,  Idrus,  S., Rahman, I. H. A., Papuangan, M., & Kusman, M. R. (2022). Penanaman Mangrove di  Taman  Pantai  Army  Dock  Kabupaten  Pulau  Morotai. Journal  of  Khairun Community Services , 2 (2), 99 – 103. https://doi.org/10.33387/jkc.v2i2.5385 Fachri,  H.  T.,  Yakub  Malik,  &  Hendro  Murtianto.  (2022).  Pemetaan  Tingkat  Bahaya
Bencana  Tsunami  Menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis  di  Pesisir  Kota Bengkulu. Jurnal Pendidikan Geografi Undiksha , 10 (2), 166 – 178.
https://doi.org/10.23887/jjpg.v10i2.43541
Frederika,  A.,  Supariarta,  M.  A.,  Oscar,  Y.,  Gayana,  I.  W.  A.  K.,  Rinaldy,  D.  I.  P., Giustozzi, K., Rucika, P. B. R. S., Nugrahani, P. A. C., & Budiartini, A. A. P. (2023).
Pemetaan  Risiko  Bencana  Tsunami  Berbasis  Sistem  Informasi  Geografis  (Sig)  di Desa  Tangkas  Klungkung. Jurnal  Ilmiah  Teknik  Sipil , 27 (1),  108. https://doi.org/10.24843/jits.2023.v27.i01.p12
Keban, Y. A. P., Susu, M. T., & Medho, Y. F. (2023). Penanaman Mangrove di Pantai Meko  Desa  Pledo  Sebagai  Upaya  Planting  Mangroves  on  Meko  Beach  in  Pledo Village As an Effort to Prevent Abrasion. MESTAKA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat , 2 (5), 245 – 250. https://pakisjournal.com/index.php/mestaka Martyn, A., Openko, I., Ievsiukov, T., Shevchenko, O., & Ripenko, A. (2019). Accuracy of  Geodetic  Surveys  in  Cadastral  Registration  of  Real  Estate:  Value  of  Land  as Determining  Factor. Engineering  for  Rural  Development , 18 (1998),  1818 – 1825. https://doi.org/10.22616/ERDev2019.18.N236
Model,  M.  P.,  Purnomo,  H.,  &  Sari,  L.  P.  (2021).  Perbandingan  Perhitungan  Volume Stockwash Menggunakan Total Station dan Unmanned Aerial Vehicle di Pt . Jaga Usaha Sandai. Mining Insight , 02 (02), 147 – 152.
Naryanto,  H.  S.  (2019).  Analisis  Bahaya,  Kerentanan  dan  Risiko  Bencana  Tsunami  di Provinsi Papua Barat. Jurnal Alami : Jurnal Teknologi Reduksi Risiko Bencana , 3 (1), 10. https://doi.org/10.29122/alami.v3i1.3399
Pamuji,  D.,  Setiadji,  P.,  &  Karapa,  E.  (2023).  Strategi  Pengelolaan  Wilayah  Pesisir Kabupaten  Sarmi  dalam  Upaya  Mitigasi  Tsunami  Coastal. Jurnal  Arsitektur  Dan Planologi , 13 (1), 27 – 37.
Raju,  R.  D.,  &  Arockiasamy,  M.  (2022).  Coastal  Protection  Using  Integration  of Mangroves with Floating Barges: an Innovative Concept. Journal of Marine Science and Engineering , 10 (5). https://doi.org/10.3390/jmse10050612 Retnawati, H. (2017). Teknik Pengambilan Sampel. Ekp , 13 (3), 1576 – 1580.
Sudarsono,  B.,  Sabri,  L.  M.,  Tjiong,  &  Dinoto,  S.  (2020).  Pengukuran  Luas  Metode Terestris Menggunakan Alat Ukur Gps dan Metode Fotogrametri Menggunakan Foto Udara  UAV  di  Kolam  Retensi  Muktiharjo  Kidul  Semarang. Elipsoida :  Jurnal Geodesi Dan Geomatika , 3 (02), 143 – 150. https://doi.org/10.14710/elipsoida.2020.9312
Susiloningtyas, D., Lestari, D. A., & Supriatna. (2020). Pemodelan Spasial Peak Ground Acceleration  dan  Prediksi  Luas  Genangan  Tsunami  di  Kota  Bengkulu. Majalah Geografi Indonesia , 34 (2), 72 – 80. https://doi.org/10.22146/mgi.44168
Taufik, M., Yuwono, Cahyadi, M. N., & Putra, J. R. (2019). Analysis Level of Accuracy GNSS  Observation  Processing  Using  u-Blox  as Low-cost  GPS  and  Geodetic  GPS (case  study:  M8T). IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science , 389 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/389/1/012041
Xu,  T.  J.,  Wang,  X.  R.,  Guo,  W.  J.,  Dong,  G.  H.,  &  Hou,  H.  M.  (2022).  Numerical Simulation of Combined Effect of Pneumatic Breakwater and Submerged Breakwater on  Wave  Damping. Ships  and  Offshore  Structures , 17 (2),  242 – 256. https://doi.org/10.1080/17445302.2020.1827635
Yamanaka, Y., & Shimozono, T. (2022). Tsunami Inundation Characteristics Along the Japan  Sea  Coastline:  effect  of  dunes,  breakwaters,  and  rivers. Earth,  Planets  and Space , 74 (1). https://doi.org/10.1186/s40623-022-01579-5
Zainudin, & Widjayanti, R. (2019). Development of Science Module Based on Disaster Mitigation Based on Disaster Mitigation Using Eruption Software. Kasuari: Physics Education Journal (KPEJ) , 2 (1), 49 – 61. https://doi.org/10.37891/kpej.v2i1.97