## Menentukan  Jenis  Bencana  Prioritas  pada  Level Kabupaten: Studi Kasus Kabupaten Kulon Progo
Mukhamad  Ngainul  Malawani,  Firdaus  Alif  Rachmadan,  Ariqonitahanif Putri Rahim, Muhammad Fikri Hibatullah, Renny Laksmita Ningsih, Aldhila Gusta H. Yoga, Tiara Handayani
Masuk: 17 01 2024 / Diterima: 02 04 2024 / Dipublikasi: 30 06 2024
Abstract Indonesia is a country with a wide variety of natural hazards. Hydrometeorological hazards such as  floods  and  extreme  weather  are  the  most  prevalent.  At  the  district/city  level,  hydrometeorological hazards  may  only  sometimes  be  the  most  dominant  due  to  the  influence  of  local  factors.  In  order  to develop  a  disaster  management  action  plan,  the  urgency  level  of  disaster  management  needs  to  be established, such as by identifying the priority disaster types. This research aims to provide an approach to determine the priority of disaster types using a matrix method that comprises three variables: frequency, exposure,  and  affected  area.  Data  from  InaRISK  and  BPS  (Bureau  of  Statistics)  are  mainly  used  to determine  the  class  of  each  variable.  Kulon  Progo  Regency  is  selected  as  the  sample  location  for  this study. Based on the analysis, this district has two disaster priorities: landslides and floods. This proposed qualitative  method  is  effective  and  fast  enough  to  determine  the  types  of  prioritized  disasters  at  the regency level.
Keywords: Disaster Risk Reduction; Exposure; Natural Hazards; InaRISK
Abstrak Indonesia  adalah  negara  dengan  variasi  jenis  ancaman  bencana  yang  sangat  beragam.  Jenis bencana hidrometeorologis seperti banjir dan cuaca ekstrim adalah yang paling mendominasi. Pada level kabupaten/kota,  jenis  bencana  hidrometeorologis  tidak  selalu  menjadi  yang  dominan  karena  pengaruh faktor karakateristik lokal wilayah. Untuk mempersiapkan rencana aksi penanggulanangan bencana, maka tingkat  urgensi  penanganan  bencana  perlu  untuk  ditentukan,  salah  satunya  melalui  identifikasi  jenis bencana  prioritas.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengenalkan  langah  penentuan  bencana  prioritas menggunakan  metode  matriks  yang  terdiri  dari  tiga  variabel  yaitu  frekuensi  bencana,  jiwa  terpapar,  dan luas  wilayah  terdampak.  Data  dari  InaRISK  dan  BPS  (Badan  Pusat  Statistik)  digunakan  sebagai  dasar untuk  menghitung  kelas  dari  setiap  variabel  tersebut.  Kabupaten  Kulon  Progo  dijadikan  sebagai  lokasi sampel kajian dalam penelitian ini. Dari hasil analisis, kabupaten ini memiliki dua jenis bencana prioritas, yaitu longsor dan banjir. Metode yang diusulkan ini adalah metode kualitatif yang cukup efektif dan cepat untuk menentukan jenis bencana prioritas di level kabupaten.
Kata kunci : Pengurangan Risiko Bencana; Jiwa Terpapar; Bencana Alam; InaRISK;
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2024 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.

## 1. Pendahuluan
Indonesia  merupakan  negara yang  memiliki  jenis  ancaman  bencana sangat  bervariasi.  Berdasarkan  data InaRISK, jenis ancaman bencana yang mungkin  terjadi  di  Indonesia  berjumlah 12  jenis  ancaman  bencana  mulai  dari
P-ISSN 0216-8138 | E-ISSN 2580-0183 MKG Vol. 25, No.1, Juni 2024 (243 - 256) DOI: https://doi.org/10.23887/mkg.v25i1.74329
Mukhamad  Ngainul  Malawani,  Firdaus  Alif  Rachmadan, Ariqonitahanif  Putri  Rahim,  Muhammad  Fikri  Hibatullah, Renny  Laksmita  Ningsih,  Aldhila  Gusta  H.  Yoga,  Tiara Handayani Universitas Gadjah Mada, Indonesia
malawani@ugm.ac.id
Menentukan Jenis Bencana Prioritas pada Level Kabupaten: Studi Kasus Kabupaten Kulon Progo / Mukhamad  Ngainul  Malawani,  Firdaus  Alif  Rachmadan,  Ariqonitahanif  Putri  Rahim,  Muhammad  Fikri Hibatullah, Renny Laksmita Ningsih, Aldhila Gusta H. Yoga, Tiara Handayani
bencana  alam  dan  non-alam  termasuk Covid  19  ( https://InaRISK.bnpb.go.id/ ). Frekuensi  kejadian  bencana  juga menjadi  salah  satu  perhatian  penting, karena  selama  15  tahun  pencatatan terakhir (2008-2022) Indonesia cenderung  mengalami  peningkatan, mulai dari 928 hingga 3.544
kejadian/tahun. Hal ini dapat dilihat dari data  infografis  bencana  BNPB  (Badan Nasional  Penanggulangan  Bencana). Bencana  yang  paling  mendominasi adalah  yang  berkaitan  dengan  faktor hidrometeorologis  seperti  banjir  dan cuaca ekstrim. Kondisi ini menunjukkan bahwa tipe ancaman hidrometeorologis patut  dijadikan  sebagai  konsen  utama untuk segera ditangani di level nasional (Saragih  et  al.,  2021).  Namun  dalam skala  yang  lebih  detail,  seperti  skala kabupaten, jenis bencana
hidrometeorologis  tidak  selalu  menjadi yang  dominan  sehingga  urgensi  yang dilakukan  oleh  kabupaten/kota  bisa berbeda  dengan  urgensi  penanganan nasional.  Selain  frekuensi  kejadian, sejarah  kejadian  ekstrem  juga  bisa menjadi salah satu pertimbangan untuk menentukan  jenis  bencana  yang prioritas  untuk  ditangani  (Mal  et  al., 2018).
Daerah  Istimewa  Yogyakarta (DIY)  menjadi salah  satu provinsi  yang memiliki  variasi  bencana  cukup  tinggi. Beberapa bencana besar atau kejadian ekstrem  ( extreme  event )  yang  terakhir terjadi  di  DIY  adalah  gempa  Bantul tahun  2006  dan  erupsi  Merapi  tahun 2010 (Jousset et al., 2013; Sulaeman et al., 2008). Berdasarkan sejarah kejadian  tersebut,  erupsi  gunungapi menjadi salah satu bencana prioritas di Kabupaten  Sleman,  dan  gempabumi menjadi  salah  satu  ancaman  bencana
yang  prioritas  untuk  ditangani  di Kabupaten  Bantul.  Namun,  karena kabupaten  lain  di  DIY  tidak  mengalami sejarah  kejadian  ekstrem  maka  segala untuk  penanganan  prioritas  dapat sejalan  dengan  urgensi  level  nasional maupun  dapat  menentukan  sendiri sesuai dengan karakteristik wilayahnya. Bencana prioritas penting untuk ditentukan terutama pada wilayah yang belum  menentukan  urgensi  jenis bencana prioritasnya
karena menganggap  semua  jenis  ancaman mungkin  memiliki  probabilitas  yang sama.  Langkah  penentuan  ini  penting sebagai acuan dasar dalam pembuatan rencana  kontingensi  hingga  rencana operasi penanggulangan bencana.
Melalui  penelitian  ini,  strategi penentuan
bencana prioritas
dirumuskan  menggunakan  basis  data dari  InaRISK.  InaRISK  merupakan platform yang menampilkan data terkait bahaya,  kerentanan,  kapasitas,  dan risiko  di seluruh  Indonesia. Platform ini telah cukup banyak dikenalkan sebagai sarana  aplikasi  pengurangan  risiko bencana  (Afisa  et  al.,  2023).  InaRISK telah  dimanfaatkan  beberapa  peneliti untuk  pementaan  risiko  longsor  skala kabupaten (Lanto et al., 2022), analisis risiko  tsunami  (Pratama  dkk.,  2022), dan  juga  sebagai  media  pembelajaran serta
sosialisasi pemahaman kebencanaan  (Lesmanawati & Fardani, 2022;  Sudrajad  et  al.,  2023).  Dari beberapa  contoh  tersebut,  informasi yang  tersedia  di  InaRISK  sangat berguna  bagi  pemerintah  di  level kabupaten  untuk  memanfaatkannya sebagai  acuan  penentuan  bencana prioritas.  Melalui  kombinasi  dengan data  dari  BPS  (Badan  Pusat  Statistik) dan data BPBD (Badan
Menentukan Jenis Bencana Prioritas pada Level Kabupaten: Studi Kasus Kabupaten Kulon Progo / Mukhamad  Ngainul  Malawani,  Firdaus  Alif  Rachmadan,  Ariqonitahanif  Putri  Rahim,  Muhammad  Fikri Hibatullah, Renny Laksmita Ningsih, Aldhila Gusta H. Yoga, Tiara Handayani
Penanggulangan  Bencana  Daerah), informasi luasan bahaya, jiwa terpapar,
hingga frekuensi kejadian dapat digunakan  sebagai  acuan  dalam penentuan  bencana  prioritas.  Sebagai contoh  dalam  penentuan  bencana prioritas  ini,  Kabupaten  Kulon  Progo dipilih  sebagai  kasus  studi  karena cukup  banyak  jenis  bencana  dengan luas  ancaman  yang  signifikan,  seperti longsor,  banjir,  tsunami,  gempabumi, dan gelombang ekstrem.

## 2. Metode
Penentuan  bencana  prioritas pada level kabupaten dilakukan dengan menggunakan matriks. Metode pencocokan  matriks  termasuk  salah satu  metode  yang  juga  digunakan untuk menentukan tingkat risiko bencana dan juga untuk acuan mitigasi (Yuniawan et al., 2022). Variabel dalam matriks  penentuan  bencana  prioritas terdiri  dari  luas  area  terdampak, frekuensi kejadian, dan potensi penduduk  terpapar.  Distribusi  spasial adalah salah satu variabel penting yang digunakan  untuk pertimbangan  analisis bencana (Torres et al., 2014). Distribusi spasial  ini  dapat  disajikan  melalui  peta ataupun  angka  dan  grafik  berupa luasan wilayah yang berpotensi terdampak  (Pribadi  et  al.,  2023). Variabel lain yang juga sering digunakan  untuk  analisis  bencana adalah  probabilitas  terjadinya  suatu
ancaman  (Triswandana  &  Armaeni, 2020).  Probabilitas  ini  kemudian  dapat digambarkan  melalui  data  rekapitulasi series  kejadian  bencana  dan  dapat dinyatakan  sebagai  frekuensi  kejadian.
Metode probabilistik seringkali memasukkan variabel frekuensi
sebagai  faktor  utama  dalam  penilaian risiko  bencana  (Antonioni  et  al.,  2007). Penentuan  frekuensi  bencana  dapat bermacam-macam,  namun  umumnya dapat  dinyatakan  dengan  jumlah kejadian per-tahun. Keterpaparan ( exposure )  juga  adalah  salah  satu variabel penting dalam analisis kerentanan, risiko, hingga perencanaan mitigasi (Bowman et al., 2017; Fuchs et al., 2012).
Penentuan  bencana  prioritas daerah  penelitian  (Kabupaten  Kulon Progo)  dilakukan  dengan  cara plotting variabel setiap jenis bencana ke dalam matriks (Gambar 1). Variabel luas area terdampak dengan jumlah jiwa terpapar memiliki kemungkinan berbanding lurus, yaitu  semakin  luas  area  terdampak maka  jiwa  terpapar  juga  kemungkinan semakin banyak. Hal tersebut membuat kedua  variable  ini  berada  dalam  posisi linier  pada  sumbu  X.  Posisi  yang berada  pada  sumbu  Y  adalah  variabel frekuensi  bencana.  Variable  ini  yang kemudian  menentukan  posisi  tingkat prioritas  suatu  bencana  berdasarkan posisinya  terhadap  variabel  luas  area terdampak dan jumlah jiwa terpapar.
Menentukan Jenis Bencana Prioritas pada Level Kabupaten: Studi Kasus Kabupaten Kulon Progo / Mukhamad  Ngainul  Malawani,  Firdaus  Alif  Rachmadan,  Ariqonitahanif  Putri  Rahim,  Muhammad  Fikri Hibatullah, Renny Laksmita Ningsih, Aldhila Gusta H. Yoga, Tiara Handayani
Gambar 1. Matriks penentuan bencana prioritas
Untuk  melakukan  penentuan bencana  prioritas,  sebelum  melakukan plotting ke  dalam  matriks,  terlebih dahulu mengumpulkan data dan informasi  dari  InaRISK  terkait  dengan jenis  bencana  yang  mengancam  di wilayah  kajian.  Jenis  ancaman  yang dipilih sesuai dengan data dari InaRISK adalah  banjir,  gelombang  ekstrim  dan abrasi,  gempabumi,  tsunami,  dan longsor.  Data  dari  InaRISK  kemudian diolah  menggunakan software GIS ( geographic  information  system )  untuk menghitung  luas  wilayah  terdampak dari  setiap  jenis  ancaman.  Selanjutnya untuk  menghitungkan  jumlah  jiwa terpapar  dibutuhkan  data  Kecamatan Dalam  Angka  dari  BPS.  Perhitungan jumlah  jiwa  terpapar  dilakukan  dengan cara  tumpang  susun  peta  bahaya  dari InaRISK dengan peta administrasi agar diketahui  desa-desa  yang  berpotensi terdampak.
Dari data tersebut kemudian dapat dihitung jumlah penduduk  masing-masing  desa  yang berpotensi  terdampak  dan  selanjutnya dikonversi  menjadi  jumlah  penduduk terpapar (Adiputra & Barus, 2018). Jika
wilayah kajian memiliki informasi jumlah desa  per-dusun  maka  perhitungan potensi jiwa terpapar akan lebih spesifik. Dalam simulasi ini, hanya kelas bahaya tinggi  yang  dipilih  untuk  menentukan jumlah  jiwa  terpapar.  Data  lain  yang dibutuhkan adalah rekapitulasi kejadian bencana  yang  dicatat  oleh  BPBD kabupaten  atau  provinsi.  Dalam  kasus studi  ini,  data  jumlah  kejadian  diambil dari  data  PAMOR  (Pusat  Data Emergency  Operation )  yang  dapat diakses
melalui https://pamor.jogjaprov.go.id/ . 3. Hasil dan Pembahasan
Distribusi kelas bahaya
Berdasarkan data InaRISK, terdapat lima bencana dengan
distribusi  spasial  yang  signifikan  dan tergolong mengancam banyak populasi penduduk  di  Kabupaten  Kulon  Progo. Bencana  tersebut  meliputi  banjir, gelombang ekstrim dan abrasi, gempabumi, tsunami, dan tanah longsor.  Tabel  1  menunjukkan  bahwa setiap  bencana  memiliki  kelas  bahaya tinggi,  sedang,  dan  rendah.  Masing-
Menentukan Jenis Bencana Prioritas pada Level Kabupaten: Studi Kasus Kabupaten Kulon Progo / Mukhamad  Ngainul  Malawani,  Firdaus  Alif  Rachmadan,  Ariqonitahanif  Putri  Rahim,  Muhammad  Fikri Hibatullah, Renny Laksmita Ningsih, Aldhila Gusta H. Yoga, Tiara Handayani
masing kelas bahaya memiliki cakupan area  yang  luas.  Area  terluas  pada bahaya  kelas  tinggi  adalah  bencana tanah  longsor,  yaitu  21.141,88  hektar atau  36,17%  dari  total  luas  wilayah kajian.  Sementara  itu,  area  terkecil pada  kelas  bahaya  tinggi  adalah bencana gelombang ekstrim dan abrasi, yaitu 163,26 atau 0,28% dari total luas wilayah  kajian.  Gempabumi  adalah jenis  bahaya  yang  mengancam  di seluruh  wilayah  Kulon  Progo,  namun kelas  bahaya  tinggi  jenis  bencana  ini hanya  mengancam  area  seluas  13,5% dari total luas wilayah kabupaten.
Setiap  bencana  memiliki  luasan bahaya  yang  berbeda-beda.  Ada  jenis bencana  yang  hanya  spesifik  pada kondisi  geologi  atau  geomorfologi tertentu,  dan  ada  jenis  bencana  yang mencakup seluruh luas wilayah administrasi. Contohnya adalah bencana  tanah  longsor  yang  memiliki luasan  bahaya  spesifik  pada  wilayah degan morfologi bergunung dan berbukit,  yaitu  seperti  di  Perbukitan Menoreh,  Kulon  Progo.  Selain  factor formasi geologis, hal ini juga
disebabkan  faktor  kemiringan  lereng wilayah  tersebut  yang.  Termasuk curam sehingga
mempengaruhi stabilitas  lereng  dan  meningkatkan potensi bahaya tanah longsor (Kinde et al.,  2024).  Contoh  lain  yaitu  bencana banjir  yang  memiliki  luasan  bahaya spesifik  pada  dataran  alluvial  dan sekitar  tepi  sungai.  Banjir  disebabkan oleh  kapasitas  angkut  aliran  sungai yang  terbatas  dalam  menampung kenaikan debit aliran akibat curah hujan yang  tinggi,  sehingga  dapat  meluap dan  menggenangi  daratan  sekitarnya (Ahmed  et  al.,  2024).  Gelombang ekstrem  (abrasi)  dan  tsunami  juga spesifik  menempati  wilayah-wilayah pesisir  di  sepanjangn  pantai  Kulon Progo.  Beda  halnya  dengan  tanah longsor dan banjir, bencana gempabumi  memiliki  area  potensial terdampak  bahaya  yang  mencakup seluruh  wilayah  Kulon  Progo.  Meski berpotensi  dirasakan  oleh  seluruh wilayah, namun dominasi kelas bahaya gempabumi  di  Kulon  Progo  adalah kelas rendah.
Tabel 1. Luasan area terdampak bahaya berbagai jenis bencana di Kabupaten Kulon Progo Bencana Kelas Bahaya Tinggi (Ha) Persentase* (%) Sedang (Ha) Persentase* (%) Rendah (Ha) Persentase* (%) Banjir 9.813,12 16,79 4.693,07 8,03 129,60 0,22 Gelombang  Ekstrem dan Abrasi 163,26 0,28 1,00 0,00 111,30 0,19 Gempabumi 7.897,08 13,51  20.377,57 34,86  30.125,77 51,54 Tsunami 2.375,17 4,06 142,76 0,24 206,73 0,35 Longsor 21.141,88 36,17 1.583,43 2,71 880,78 1,51
*Persentase terhadap luas wilayah Sumber: Analisis data InaRISK
Menentukan Jenis Bencana Prioritas pada Level Kabupaten: Studi Kasus Kabupaten Kulon Progo / Mukhamad  Ngainul  Malawani,  Firdaus  Alif  Rachmadan,  Ariqonitahanif  Putri  Rahim,  Muhammad  Fikri Hibatullah, Renny Laksmita Ningsih, Aldhila Gusta H. Yoga, Tiara Handayani
Jiwa terpapar Jiwa terpapar merupakan
jumlah penduduk di suatu wilayah yang berpotensi  sebagai  korban  karena berada  dalam  jangkauan  ancaman bencana  (BNPB,  2013).  Jumlah  jiwa terpapar  dapat  dihitung  berdasarkan potensi keterpaparan penduduk terhadap ancaman bahaya. Oleh sebab itu,  jumlah  penduduk  atau  kepadatan penduduk di suatu wilayah
berpengaruh  terhadap  jumlah  jiwa terpapar. Beberapa jenis bencana yang ada di Kulon Progo memiliki jumlah jiwa terpapar  yang  bervariasi.  Jika  dirinci per-kecamatan,  ada  kecamatan  yang tidak  memiliki  keterpaparan  terhadap bencana tertentu (Tabel 2).
Tabel 2. Tabel jumlah jiwa terpapar berbagai jenis ancaman bencana di Kulon Progo
(bahaya kelas tinggi) Kecamatan/Jumlah jiwa terpapar per-jenis bencana Banjir Gelombang ekstrim/abrasi Gempabumi  Tsunami  Longsor Temon 8.012 0 7.387 4.196 0 Wates 15.352 2.065 13.930 3.541 0 Panjatan 16.422 2.336 13.165 8.201 0 Galur 12.699 2.566 8.363 8.363 0 Lendah 7.413 0 6.964 0 0 Sentolo 12.437 0 8.620 0 0 Pengasih 11.125 0 4.713 0 21.133 Kokap 4.807 0 1.956 0 36.016 Girimulyo 0 0 0 0 24.647 Nanggulan 5.486 0 4.185 0 0 Kalibawang 4.486 0 0 0 22.308 Samigaluh 0 0 0 0 27.959 Total (jiwa) 98.239 6.967 69.283 24.301 132.063
Sumber: Analisis Data InaRISK (bahaya) dan Kecamatan Dalam Angka Tahun 2022
Data pada Tabel 2 menunjukkan  bahwa  potensi  jumlah penduduk  terpapar  paling  besar  yaitu pada  jenis  ancaman  bencana  tanah longsor  dan  banjir  sebesar,  yaitu 132.063 jiwa dan 98.239 jiwa. Sementara itu, potensi jumlah penduduk  terpapar  pada  ancaman bencana  gempa  bumi,  gelombang tinggi/abrasi,  dan  tsunami  tergolong rendah. Perhitungan penduduk terpapar ini telah diverifikasi
berdasarkan  data  dari  dokumen  KRB
Kabupaten  Kulon  Progo  tahun  2022- 2026. Namun karena tidak perhitungan penduduk  terpapar  tidak  dilakukan pada  semua  kelas  bahaya,  maka jumlah  penduduk  pendduduk  terpapar dalam  dokumen  KRB  berbeda  dengan yang  ditampilkan  dalam  penelitian  ini. Sebagai  contoh  jumlah  penduduk terpapar  longsor  adalah  181.332  jiwa dalam  dokumen  KRB,  namun  dalam penelitian  ini  sejumlah  132.063  jiwa. Meskipun  demikian,  keduanya  masuk dalam  kelas  penduduk  terpapar  tinggi.
Menentukan Jenis Bencana Prioritas pada Level Kabupaten: Studi Kasus Kabupaten Kulon Progo / Mukhamad  Ngainul  Malawani,  Firdaus  Alif  Rachmadan,  Ariqonitahanif  Putri  Rahim,  Muhammad  Fikri Hibatullah, Renny Laksmita Ningsih, Aldhila Gusta H. Yoga, Tiara Handayani
Potensi  penduduk  terpapar  tersebut dipengaruhi  oleh  banyaknya  jumlah penduduk  yang  berada  pada  suatu wilayah yang rawan bencana, sehingga wilayah dengan jumlah penduduk yang
lebih  banyak  akan  memiliki  potensi risiko  yang  lebih  tinggi.    Gambar  2 menujukkan  variasi  jumlah  penduduk terpapar per-kecamatan.
Gambar 2. Gafik jumlah penduduk terpapar di Kabupaten Kulon Progo
Selain untuk kepentingan analisis  risiko  dan  bencana  prioritas, jumlah jumlah penduduk terpapar dapat digunakan dalam
kegiatan ketanggapdaruratan  di  suatu  wilayah seperti  identifikasi  estimasi  bantuan logistik  (Siswanto  &  Gunawan,  2021). Perhitungan  potensi  jiwa  terpapar merupakan salah satu parameter cukup penting  dan  dapat  disajikan  dalam bentuk indeks penduduk terpapar. Yaitu dengan membandingkan jumlah penduduk  terpapar  dengan  toal  jumlah penduduk dalam area
tertentu.
Umumnya  terdapat  tiga  kelas,  yaitu  0- 20%  untuk  indeks  rendah,  20-40% untuk  indeks  sedang,  dan  40-60% untuk  indeks  tinggi  (Siswanto  & Gunawan, 2021).

## Frekuensi kejadian
Frekuensi  kejadian  bencana dalam  penelitian  ini  diklasifikasikan  ke dalam lima kelas yaitu sangat sarang (>
3  tahun),  sarang  (1x  dalam  3  tahun), kadang-kadang  (paling  tidak  1x  dalam setahun),  sering  (1-3  kali  dalam setahun),  dan  sangat  sering  (>3  kali dalam  setahun).  Kelas  frekuensi  ini disesuaikan  dengan  kondisi  yang  ada di  Kulon  Progo.  Berdasarkan  Tabel  3, terdapat  tiga  jenis  bencana  yang termasuk  ke  dalam  frekuensi  kejadian sangat sering, yaitu banjir, gempabumi, dan tanah longsor.
Bencana gelombang ekstrem/abrasi termasuk ke dalam kelas jarang, sedangkan sunami yang masuk ke dalam sangat jarang. Tanah longsor menjadi bencana yang  memiliki  intensitas  paling  sering hampir  diberbagai  wilayah  dengan morfologi bergunung
karena
dipengaruhi  oleh  kondisi  geologi, kemiringan  lereng,  struktur  batuan,dan intensitas alterasi batuan (Titisari et al., 2019).  Selain  itu,  curah  hujan  juga berpengaruh terhadap gangguan
kestabilan      tanah      atau      batuan penyusun   suatu lereng (Amukti et al.,
2017).
Menentukan Jenis Bencana Prioritas pada Level Kabupaten: Studi Kasus Kabupaten Kulon Progo / Mukhamad  Ngainul  Malawani,  Firdaus  Alif  Rachmadan,  Ariqonitahanif  Putri  Rahim,  Muhammad  Fikri Hibatullah, Renny Laksmita Ningsih, Aldhila Gusta H. Yoga, Tiara Handayani
Banjir  menjadi  bencana  dengan intensitas sangat sering kedua
diakibatkan  oleh  jaringan  sungai- drainase  yang  ada  di  Kulon  Progo, seperti adanya saluran drainase (Saluran  Carik)  yang  mengalir  ke Sungai  Serang  dan  Sungai  Bogowonto (Puspa  &  Purwono,  2020).  Kenaikan debit aliran yang tidak tertampung oleh tubuh  sungai  juga  menjadi  salah  satu penyebab  utama  banjir  di  Sungai Serang.  Adanyaa  arus  air  balik ( backwater )  di  bagian  hilir  Sungai Serang dan Sungai Bogowonto membuat  potensi  banjir  di  wilayah  hilir menjadi  semakin  besar  (Puspa  &
Purwono,  2020).  Gempabumi  juga termasuk  ke  dalam  kejadian  sangat sering meski beberapa kali terjadi tidak
menimbulkan
kerusakan yang
signifinakan.  Aktivitas  tektonisme  di Samudera  Indonesia  dan  juga aktivitas sesar-sesar  aktif  di  daratan  menjadi pengaruh besar terjadinya gempabumi. Adanya  sistem  sesar  yang  diduga masih aktif yang berpengaruh terhadap kegempaan  di  Kulon  Progo  antara adalah  Sesar  Opak,  Sesar  Oya,  Sesar Progo,  dan  sesar  mikro  lainnya  yang belum terpetakan (Wagner et al., 2007). Pemetaan  sesar-sesar  mikro  cukup penting dilakukan di Kulon Progo untuk lebih bisa memetakan kondisi ancaman sumber  gempa.  Gempabumi  di  Kulon Progo  juga  mampu  mengakibatkan bencana  ikutan  lain  berupa  likuefaksi terutama di wilayah pesisir Kulon Progo (Rizki et al., 2020).
Tabel 3. Frekuensi kejadian berbagai jenis bencana di Kabupaten Kulon Progo (data dari tahun 2014 - 2023) Jenis Bahaya Sangat sering Sering  Kadang-kadang Jarang  Sangat jarang Banjir 102 Gelombang ekstrim/abrasi 3 Gempabumi 41 Tsunami 0 Longsor 721 Sumber: PAMOR BPBD DIY Matriks klasifikasi bencana prioritas Lima jenis bencana di
Kabupaten  Kulon  Progo  memiliki karakteristik masing-masing yang dapat dilihat  melalui  data  distribusi  luasan area  terdampak,  jumlah  jiwa  yang terpapar,  dan  frekuensi  kejadiannya. Melalui  proses  pengolahan  ke  dalam matriks,  penentuan  bencana  prioritas yang  ada  di  Kabupaten  Kulon  Progo dapat  teridentifikasi.  Matriks  klasifikasi bencana prioritas (Gambar 1)
menunjukkan  tiga  kategori  warna  yaitu hijau (prioritas rendah), kuning (prioritas sedang)  dan  merah  (prioritas  tinggi). Klasifikasi  prioritas  rendah  ditempati jenis  bencana  tsunami  dan  gelombang
ekstrim/ abrasi. Jenis bencana tsunami memiliki  karakteristik  persentase  luas yang  terdampak  sempit,  jumlah  jiwa yang  terpapar  sedikit  dan  frekuensi kejadian yang sangat jarang.
Sedangkan  jenis  bencana  gelombang ekstrim dan abrasi memiliki karakteristik persentase  luas  yang  terdampak sangat  sempit,  jumlah  jiwa  yang terpapar  sangat  sedikit  dan  frekuensi kejadiannya jarang. Kedua jenis bencana  tersebut  termasuk  ke  dalam klasifikasi  prioritas  rendah  dan  belum pernah  terjadi  kasus  besar  dari  jenis dua bencana tersebut.
Karakteristik jenis bencana gempabumi  memiliki  persentase  luas
Menentukan Jenis Bencana Prioritas pada Level Kabupaten: Studi Kasus Kabupaten Kulon Progo / Mukhamad  Ngainul  Malawani,  Firdaus  Alif  Rachmadan,  Ariqonitahanif  Putri  Rahim,  Muhammad  Fikri Hibatullah, Renny Laksmita Ningsih, Aldhila Gusta H. Yoga, Tiara Handayani
terdampak  sedang,  jumlah  jiwa  yang terpapar sedang dan frekuensi kejadiannya  sangat  sering  sehingga termasuk  ke  dalam  jenis  bencana klasifikasi prioritas sedang yang disajikan  dengan  warna  kuning  pada matriks (Gambar 3). Klasifikasi prioritas tinggi  ditempati  jenis  bencana banjir  dan  longsor.  Karakteristik  kedua jenis  bencana  tersebut  hampir  serupa.
Karakteristik  bencana  banjir  memiliki
persentase  luasan  yang  terdampak luas dengan jumlah jiwa yang terpapar banyak dan frekuensi kejadian bencana yang  terjadi  sangat  sering.  Sedangkan untuk  jenis  bencana  longsor  memiliki karakteristik  persentase  luas  yang terdampak  sangat  luas,  jumlah  jiwa yang  terpapar  sangat  banyak  dan frekuensi  kejadian  bencananya  sangat sering terjadi.
Gambar 3. Hasil plotting jenis bencana di Kulon Progo kedalam matriks kalsifikasi bencana prioritas
Penentuan  bencana  prioritas pada  penelitian  ini  merupakan  salah satu  studi  yang  menerapkan  model penilaian  atau  pengambilan  keputusan dalam  bidang  kebencanaan.  Model seperti  ini  sudah  banyak  diterapkan pada penelitian-penelitian kebencanaan. Sebagai  contoh, Risk  Matrix  Analysis digunakan untuk menilai risiko bencana gempa  bumi  pada  ruas  jalan  nasional (Toyfur  et  al.,  2017),  penilaian  risiko bencana gempa bumi, kebakaran hutan, gunungapi,  dan  longsor  pada  lokasi wisata  dengan  matriks  tabulasi  silang (Listiana  et  al.,  2023),  dan  matriks penentuan tingkat risiko untuk bencana gunungapi  (Kading  et  al.,  2020).
Penggunaan  matriks  sudah  banyak diterapkan pada penilaian atau pengambilan  keputusan  untuk  tingkat ancaman,  kerugian,  kapasitas  dan risiko.  Penggunaan  model  matriks tersebut merupakan pendekatan kualitatif,  namun  bersifat  objektif  dan logis.  Matriks  ini  berguna  untuk penentuan  bencana  prioritas  sebagai strategi  penanggulangan  bencana  di suatu daerah.

## Peta Bahaya Bencana Prioritas
Peta  bahaya  banjir  Kabupaten Kulon  Progo  (Gambar  4)  menunjukkan sebaran spasial daerah dengan bahaya banjir  tingkat  rendah (low) ,  sedang
Menentukan Jenis Bencana Prioritas pada Level Kabupaten: Studi Kasus Kabupaten Kulon Progo / Mukhamad  Ngainul  Malawani,  Firdaus  Alif  Rachmadan,  Ariqonitahanif  Putri  Rahim,  Muhammad  Fikri Hibatullah, Renny Laksmita Ningsih, Aldhila Gusta H. Yoga, Tiara Handayani
(medium) ,  dan  tinggi (high) di  Kulon Progo.  Daerah  dengan  tingkat  bahaya banjir  tinggi  cenderung  berada  di daerah  dataran  rendah,  seperti  di
Kecamatan Temon, Kecamatan Wates, Kecamatan Panjatan, Kecamatan Lendah, Kecamatan Galur, dan Kecamatan  Sentolo.  Sementara  itu, sebagian  kecamatan  lain  seperti Kecamatan Pengasih, Kecamatan Nanggulan, dan Kecamatan Kalibawang  menunjukkan  area  dengan bahaya  banjir  sedang  hingga  tinggi
yang  mengikuti  pola  aliran  sungai. Selain  di  sepanjang  Sungai  Progo, daerah  dengan  bahaya  banjir  kelas tinggi  juga  terdapat  di  sebagian Kecamatan  Pengasih,  Nanggulan,  dan Kalibawang yang berada di hilir Sungai Serang,  Kayangan,  dan  Tinalah. Kondisi  ini  mencirikan  bahwa  banjir  di Kulon  Progo  setidaknya  dikontrol  oleh dua  faktor  utama  yaitu  morfologi (daratan) dan kemungkinan luapan dari sungai besar.
Gambar 4. Peta Bahaya Banjir Kabupaten Kulon Progo (Sumber: InaRISK)
Menentukan Jenis Bencana Prioritas pada Level Kabupaten: Studi Kasus Kabupaten Kulon Progo / Mukhamad  Ngainul  Malawani,  Firdaus  Alif  Rachmadan,  Ariqonitahanif  Putri  Rahim,  Muhammad  Fikri Hibatullah, Renny Laksmita Ningsih, Aldhila Gusta H. Yoga, Tiara Handayani
Gambar 5 menunjukkan
sebaran spasial daerah dengan bahaya tanah  longsor  tingkat  rendah  ( low ), sedang  ( medium ),  hingga  tinggi  ( high ) di  Kabupaten  Kulon  Progo.  Daerah dengan  bahaya  tanah  longsor  tingkat tinggi berada di sisi barat hingga utara. Daerah  tersebut  memiliki  morfologi berupa  pegunungan  yang  merupakan rangkaian Pegunungan Menoreh. Kemiringan  lereng  yang  curam  di sebagian  besar  wilayah  Kecamatan Samigaluh,  Kalibawang,  Girimulyo, Kokap, dan sebagian Pengasih menjadikan  daerah  tersebut  memiliki bahaya longsor yang tinggi. Sementara itu,  tidak  tersedia  informasi  bahaya tanah  longsor  di  daerah  dengan morfologi datar.
Gambar 5. Peta Bahaya Tanah Longsor Kabupaten Kulon Progo (Sumber: InaRISK)
Menentukan Jenis Bencana Prioritas pada Level Kabupaten: Studi Kasus Kabupaten Kulon Progo / Mukhamad  Ngainul  Malawani,  Firdaus  Alif  Rachmadan,  Ariqonitahanif  Putri  Rahim,  Muhammad  Fikri Hibatullah, Renny Laksmita Ningsih, Aldhila Gusta H. Yoga, Tiara Handayani
Peta  bahaya  dari  InaRISK merupakan  peta  tematik  dasar  yang cukup  bermanfaat  untuk  mengawali analisis  kebencanaan  pada  level kabuoaten. Hal ini dikarenakan InaRISK  memiliki  tingkat  kedetailan yang kurang baik untuk skala kabupaten, sehingga diperlukan pemetaan  ulang  bahaya  dengan  skala yang telah disesuaikan (luas kabupaten, kondisi geologis, kondisi hidrometeorologis).  Contoh  metode yang dapat digunakan untuk memetakan  bahaya  di  level  kabupaten adalah  dengan  teknik scoring dan overlay . Pendekatan yang cukup sering digunakan ialah skoring dengan Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  dan Spatial  Multi  Criteria  Analysis (SMCE) (Hizbaron et al., 2018; Morales Jr. & de Vries, 2021).
4. Penutup Penentuan  bencana  prioritas dalam  suatu  daerah  penting  untuk didefinisikan sebagai upaya penanggulangan bencana. Upaya
penentuan  tersebut  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  basis  data InaRISK  dan  data  sosial  dari  BPS. Metode  matriks  menjadi  metode  yang cukup  efektif  dan  cepat  dalam menentukan  bencana  prioritas  pada level  kabupaten.  Meski  metode  ini tergolong  kualitatif,  namun  variabel yang digunakan dalam matriks dibangun  melalui  data  kuantitatif  dan dapat  dipertanggungjawabkan  karena bersumber  dari  data  yang  sudah terpublikasi dan terverifikasi. Metode ini dapat  diterapkan  untuk  wilayah  yang masih  belum  mendefinisikan  jenis bencana  prioritasnya,  ataupun  juga dapat  digunakan  untuk  evaluasi  jenis bencana prioritas di suatu wilayah.

## Ucapan Terima Kasih
Terimakasih kepada kepala Laboratorium Geomorfologi Lingkungan dan  Mitigasi  Bencana  (GLMB)  dan kepala  Pusat  Studi  Bencana  (PSBA Universitas  Gadjah  Mada  yang  telah mendukung penelitian ini sebagai best- practice penentuan bencana prioritas di level  kabupaten  untuk  pengembangan Modul Manajemen Bencana.

## Daftar Pustaka
Adiputra, A., & Barus, B. (2018). Analisis Risiko  Bencana  Kebakaran  Hutan dan  Lahan  di  Pulau  Bengkalis. Jurnal  Geografi,  Edukasi  Dan Lingkungan  (JGEL) , 2 (1),  1 – 8. http://journal.uhamka.ac.id/index.ph
p/jgel
Afisa,  Nurmandi,  A.,  Misran,  &  Subekti, D.  (2023).  Disaster  Mitigation Education  Through  the  Use  of  the InaRISK  Personal  Application  in Indonesia.  In Lecture  Notes  in Computer Science (including subseries  Lecture  Notes  in  Artificial Intelligence  and  Lecture  Notes  in Bioinformatics):  Vol.  14029  LNCS (Issue July). Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031- 35748-0_26
Ahmed,  I.,  Das  (Pan),  N.,  Debnath,  J., Bhowmik,  M.,  &  Bhattacharjee,  S.
(2024). Flood hazard zonation using GIS-based multi-parametric Analytical Hierarchy Process. Geosystems  and  Geoenvironment ,
3 (2). https://doi.org/10.1016/j.geogeo.202 3.100250
Amukti,  R.,  Mildan,  D.,  Dinata,  I.  A.,
Isniarno,  N.  F.,  &  Wjaksana,  I.  K. (2017). Identifikasi Kerentanan Longsor Daerah Pangalengan Dengan  Metode  Slope  Morphology. Journal  of  Physical  Science  and Engineering , 2 (1), 1 – 6. https://doi.org/10.17977/um024v2i12
Menentukan Jenis Bencana Prioritas pada Level Kabupaten: Studi Kasus Kabupaten Kulon Progo / Mukhamad  Ngainul  Malawani,  Firdaus  Alif  Rachmadan,  Ariqonitahanif  Putri  Rahim,  Muhammad  Fikri Hibatullah, Renny Laksmita Ningsih, Aldhila Gusta H. Yoga, Tiara Handayani
Antonioni, G., Spadoni, G., & Cozzani, V. (2007).  A  methodology  for  the quantitative  risk  assessment  of major accidents triggered by seismic events. Journal  of  Hazardous Materials , 147 (1 – 2), 48 – 59. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.200 6.12.043 BNPB.  (2013). Indeks  Risiko  Bencana Indonesia  Tahun  2013 .  Direktorat Pengurangan Risiko Bencana Deputi  Bidang  Pencegahan  dan Kesiapsiagaan.
Bowman,  D.  M.  J.  S.,  Williamson,  G.  J., Abatzoglou,  J.  T.,  Kolden,  C.  A., Cochrane,  M.  A.,  &  Smith,  A.  M.  S. (2017).  Human  exposure  and sensitivity  to  globally  extreme wildfire  events. Nature  Ecology  and Evolution , 1 (3), 1 – 6. https://doi.org/10.1038/s41559-016-
0058 Fuchs,  S.,  Birkmann,  J.,  &  Glade,  T. (2012).  Vulnerability  assessment  in natural  hazard  and  risk  analysis: Current  approaches  and  future challenges. Natural  Hazards , 64 (3),
1969 – 1975.
https://doi.org/10.1007/s11069-012- 0352-9
Hizbaron, D. R., Hadmoko, D. S., Mei, E. T.  W.,  Murti,  S.  H.,  Laksani,  M.  R. T., Tiyansyah, A. F., Siswanti, E., & Tampubolon,  I.  E.  (2018).  Towards measurable  resilience:  Mapping  the vulnerability  of  at-risk  community  at Kelud  Volcano,  Indonesia. Applied Geography , 97 , 212 – 227. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.201 8.06.012
Jousset,  P.,  Pallister,  J.,  &  Surono.
(2013). The 2010 eruption of Merapi volcano. Journal of Volcanology and Geothermal  Research , 261 ,  1 – 6. https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2 013.05.008 Kading,  A.  R.,  Tungka,  A.,  &  Sembel,  A. (2020).  Analisis  Tingkat  Resiko Bencana Gunung Api Lokon di Kota Tomohon. Media  Matrasain , 17 (2),
50 – 63.
https://ejournal.unsrat.ac.id/index.ph
p/jmm/article/view/37039
Kinde,  M.,  Getahun,  E.,  &  Jothimani,  M. (2024).  Geotechnical  and  slope stability  analysis  in  the  landslide- prone area: A case study in Sawla –
Laska road sector, Southern Ethiopia. Scientific  African , 23 . https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2024.e
02071 Lanto, M. S., Syam, D. N., Wahyuni, A., &
Kusmiran,  A.  (2022).  Pemetaan Risiko  Bencana  Tanah  Longsor  di Kabupaten  Barru  Menggunakan Metode Pembobotan Parameter dan InaRISK  BNPB. Jurnal  Geosaintek , 8 (3), 250 – 259. https://doi.org/10.12962/j25023659.v 8i3.14758
Lesmanawati,  F.,  &  Fardani,  I.  (2022). Studi  Identifikasi  Tingkat  Risiko Bencana  Banjir  di  Kecamatan
Pamanukan  Kabupaten  Subang.
Jurnal  Riset  Perencanaan  Wilayah Dan Kota , 2 (1), 41 – 52. https://doi.org/10.29313/jrpwk.v2i1.7 58
Listiana,  Maryani,  E.,  Somantri,  L.,  & Setiawan,  I.  (2023).  Analisis  Risiko Bencana  Pada  Lokasi  Wisata  di Kecamatan  Lembang  Kabupaten Bandung  Barat. Jurnal  Geografi, Edukasi  Dan  Lingkungan  (JGEL) , 7 (1), 29 – 46. https://doi.org/10.22236/jgel.v7i1.10 322
Mal,  S.,  Singh,  R.B.,  Huggel,  C.,  & Grover,  A.  (2018).  Introducing Linkages  Between  Climate  Change, Extreme  Events,  and  Disaster  Risk Reduction. Climate Change, Extreme
Events and Disaster Risk Reduction: Toward  Sustainable  Development Goals Series . https://doi.org/10.1007/978-3-319- 56469-2_1
Morales  Jr.,  F.  F.,  &  de  Vries,  W.  T. (2021).  Establishment  of  Natural Hazards  Mapping  Criteria  Using Analytic  Hierarchy  Process  (AHP). Frontiers  in  Sustainability , 2 (May), 1 – 13.
https://doi.org/10.3389/frsus.2021.6
67105 Pribadi, C. B., Bioresita, F., & Shafira, A.
Menentukan Jenis Bencana Prioritas pada Level Kabupaten: Studi Kasus Kabupaten Kulon Progo / Mukhamad  Ngainul  Malawani,  Firdaus  Alif  Rachmadan,  Ariqonitahanif  Putri  Rahim,  Muhammad  Fikri Hibatullah, Renny Laksmita Ningsih, Aldhila Gusta H. Yoga, Tiara Handayani
K.  (2023).  Analisis  Tingkat  Bahaya Bencana  Tsunami  Berbasis  Sistem Informasi  Geografis  di  Kota  Palu. Geoid , 19 (1), 49 – 57. Puspa,  F.  W.,  &  Purwono,  N.  A.  S.
(2020).  Aanalisis  Kondisi  Muara Terhadap  Banjir  di  Sungai  Serang,
Kabupaten  Kulonprogo. Prosiding Webinar  Nasional  Teknik  Spili 2020 Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah  Surakarta ,  185 –
192.
Rizki,  G.,  Rini,  R.,  &  Raden,  R.  (2020). Exposure  and  loss  assessment  of soil  liquefaction  in  coastal  area  of Kulon  Progo,  Indonesia. E3S  Web of Conferences , 200 . https://doi.org/10.1051/e3sconf/2020 20002008 Saragih,  I.  J.  A.,  Sirait,  M.,  &  Sari,  D.  A. (2021).  Deskripsi  Opini  Publik tentang Bencana Alam  untuk Rencana Studi Mitigasi di Indonesia (Studi kasus: Bencana Hidrometeorologi). Jurnal Meteorologi,  Klimatologi  Geofisika Dan Instrumentasi , 1 (1), 33 – 39. Siswanto,  B.  N.,  &  Gunawan,  M.  A.  M. (2021). Rancangan Optimasi Kapasitas  Bantuan  Bencana  Pada Sistem  Distribusi  Badan  Nasional Penanggulangan  Bencana  (BNPB) Menggunakan VBA Excel Dashboard. Jurnal Manajemen Logistik  Dan  Transportasi , 7 (2), 122 – 132.
Sudrajad, B., Napitupulu, D., & Rhofiq, A. (2023).  Sosialisasi  Penggunaan Aplikasi  InaRISK  Personal  Kepada Siswa  Sekolah  Menengah  Atas Dalam  Upaya  Mewujudkan  Satuan Pendidikan  Aman  Bencana  (SPAB) di  Kota  Jayapura. Jurnal  Altifani , 3 (3),
440 – 449. https://doi.org/10.59395/altifani.v3i3. 423 Sulaeman, C., Dewi, L. C., & Triyoso, W. (2008). Karakterisasi sumber gempa Yogyakarta  2006  berdasarkan  data GPS. Indonesian Journal on Geoscience , 3 (1), 49 – 56. https://doi.org/10.17014/ijog.vol3no1 .20085 Titisari, A. D., Khul Husna, H. Z., Putra, I. D.,  &  Indrawan,  I.  G.  B.  (2019). Penentuan Zona Kerentanan Longsor  Berdasarkan  Karakteristik Geologi  dan  Alterasi  Batuan. Jurnal Pengabdian  Kepada  Masyarakat (Indonesian  Journal  of  Community Engagement) , 4 (2), 141. https://doi.org/10.22146/jpkm.35935 Torres, M. A., Jaimes, M. A., Reinoso, E., &  Ordaz,  M.  (2014).  Event-based approach  for  probabilistic  flood  risk assessment. International Journal of River  Basin  Management , 12 (4),
377 – 389. https://doi.org/10.1080/15715124.20
13.847844 Toyfur,  M.  F.,  Pribadi,  K.  S.,  Wibowo,  S. S.,  &  Sengara,  I.  W.  (2017). Pemilihan  Bentuk  Model  Penilaian Risiko Bencana Gempa Bumi Untuk Ruas  Jalan  Nasional  di  Indonesia. Jurnal  Prosiding  Simposium  II – UNIID  19-20  September  2017 , September , 978 – 979. Triswandana,  I.  W.  G.  E.,  &  Armaeni,  N. K.  (2020).  Penilaian  Risiko  K3 dengan  Metode  HIRARC. UKaRsT ,
4 (1), 96. https://doi.org/10.30737/ukarst.v4i1. 788 Wagner,  D.,  Koulakov,  I.,  Rabbel,  W.,
Luehr,  B.  G.,  Wittwer,  A.,  Kopp,  H., Bohm,  M.,  &  Asch,  G.  (2007).  Joint inversion  of  active  and  passive seismic  data  in  Central  Java.
Geophysical  Journal  International , 170 (2), 923 – 932. https://doi.org/10.1111/j.1365-
246X.2007.03435.x
Yuniawan,  R.  A.,  Rifa’i,  A.,  Faris,  F., Subiyantoro,  A.,  Satyaningsih,  R., Hidayah,  A.  N.,  Hidayat,  R., Mushthofa,  A.,  Ridwan,  B.  W., Priangga,  E.,  Muntohar,  A.  S., Jetten,  V.  G.,  van  Westen,  C.  J., Den  Bout,  B.  V.,  &  Sutanto,  S.  J.
(2022).  Revised  Rainfall  Threshold in  the  Indonesian  Landslide  Early Warning System. Geosciences (Switzerland) , 12 (3). https://doi.org/10.3390/geosciences 12030129