## PETA JALUR EVAKUASI BENCANA TSUNAMI DI WILAYAH PESISIR KABUPATEN PANGANDARAN BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
(Tsunami Disaster Evacuation Route Map in Coastal Area of Pangandaran Regency Based on Geographic Information System)
Mohamad Mahfudz, Rudie R. Admawidjaja, Yudi Firmansyah Program Studi Teknik Geodesi Fakultas Teknik Universitas Pakuan Jl. Pakuan, Tegalega, Kecamatan Bogor Tengah, Kota Bogor Jawa Barat E-mail: mohamadmahfudz@unpak.ac.id
Diterima: 5 Februari 2024; Direvisi 12 Maret 2024; Disetujui untuk Dipublikasikan 29 April 2024

## ABSTRAK
Tsunami Kabupaten Pangandaran tanggal 17 Juli 2006 menimbulkan kerugian yang sangat besar baik dalam kehidupan manusia maupun infrastruktur. Kurangnya informasi dan tidak adanya peta jalur evakuasi menyebabkan banyak korban jiwa dan harta benda. Pembuatan peta jalur evakuasi menjadi sangat penting untuk  dikaji  guna  mengurangi  kerugian  di  masa  mendatang  dengan  tetap  memperhatikan  kondisi  wilayah Kabupaten  Pangandaran. Penentuan  jalur  evakuasi  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Network Analysis dikombinasikan dengan SIG (Sistem Informasi Geografis). Metode ini menggunakan data jaringan jalan  dan  dapat  menggunakan  tanda stop secara  manual  agar  tidak memilih  jalur  yang  diberi  tanda stop tersebut  pada  jalan  yang  berada  di  zona  bahaya .  Pembuatan  data  set  jaringan  jalan  dilakukan  dengan menentukan  terlebih  dahulu  panjang  dan  waktu  tempuh  setiap  segmen  jalan  melalui  atribut  spasialnya. Sedangkan data set jaringan jalan merupakan data masukan ( input ) untuk membuat rencana jalur evakuasi dengan  menggunakan Network  Analysis . Peta  keterpaparan  bahaya  bencana  tsunami  di  wilayah  pesisir Kabupaten Pangandaran dibagi menjadi 5 tingkatan, yaitu kategori sangat tinggi berada di wilayah Kecamatan Parigi dengan luas 43,56% dari luas wilayah; kategori tinggi berada di wilayah Kecamatan Parigi dengan luas 49,92% dari luas wilayah; kategori sedang berada di wilayah Kecamatan Kalipucang dengan luas 57% dari luas  wilayah;  kategori  rendah  berada  di  Kecamatan  Sidamulih  dengan  luas  8,74%  dari  luas  wilayah;  dan kategori  sangat  rendah  berada  di  wilayah  Kecamatan  Sidamulih  dan  Parigi  dengan  luas  0,02%  dari  luas wilayah.
Kata Kunci: Peta jalur evakuasi, Pangandaran, SIG, Tsunami

## ABSTRACT
The tsunami in Pangandaran Regency on July 17, 2006, resulted in significant losses both in terms of human  lives  and  infrastructure.  The  lack  of  information  and  the  absence  of  evacuation  route  maps  led  to numerous casualties and property damage. The creation of evacuation route maps is crucial to mitigate future losses while maintaining the conditions of the Pangandaran Regency area. In this study, the determination of evacuation routes utilizes Network Analysis combined with GIS (Geographic Information System). This method utilizes road network data and can manually designate stop signs to avoid selecting routes marked with these signs in hazardous zones. The creation of a road network dataset involves determining the length and travel time of each road segment through its spatial attributes. The road network dataset serves as input for devising evacuation route plans using Network Analysis. The hazard exposure map for tsunami disasters in the coastal areas of Pangandaran Regency is divided into 5 levels: very high, located in Parigi District covering 43.56% of the area; high, also in Parigi District covering 49.92% of the area; moderate exposure level in Kalipucang District covering 57% of the area; low exposure category in Sidamulih District covering 8.74% of the area; and very low, found in both Sidamulih and Parigi Districts covering 0.02% of the area.

## Keywords; Evacuation route map, GIS, Pangandaran, Tsunami

## PENDAHULUAN
Berbagai  bencana  alam  seperti  gempabumi, gelombang  badai,  gelombang  tsunami,  banjir,  dan lainnya,  terjadi  setiap  tahun  di  berbagai  belahan dunia.  Untuk  memperkirakan  tingkat  bencana secara  kuantitatif,  perlu  untuk  memperkirakan
perilaku  fenomena  alam  yang  menyebabkan bencana alam (Uno & Kashiyama, 2008). Tsunami juga  sering  dianggap  sebagai  gelombang  air pasang. Hal ini terjadi karena pada saat mencapai daratan,  gelombang  tsunami  lebih  menyerupai  air pasang  yang  tinggi  daripada  menyerupai  ombak biasa  yang  mencapai  pantai  secara  alami  oleh
tiupan  angin.  Namun  sebenarnya  gelombang tsunami  sama  sekali  tidak  berkaitan  dengan peristiwa  pasang  surut  air  laut.  Karena  itu  untuk menghindari  pemahaman  yang  salah,  para  ahli oseanografi sering menggunakan istilah gelombang laut seismic untuk  menyebut tsunami  yang  secara ilmiah (Power & Leonard, 2013).
Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki  ancaman  terhadap  bencana  gempabumi dan tsunami. Hal ini dikarenakan Indonesia berada di antara tiga lempeng dunia, yaitu Lempeng Indo- Australia, Lempeng Eurasia, dan Lempeng Pasifik. Lempeng-lempeng ini mengalami pergerakan yang dapat menyebabkan terjadinya gangguan- gangguan di dasar laut berupa gempabumi tektonik, longsoran  lempeng  di  dasar  laut,  dan  letusan gunung api di dasar laut (Hadi & Astrid 2017).
Pada  rentang  tahun  1629  sampai  2000, terdapat 108 kejadian tsunami, yang terdiri dari 98 (90,7%) tsunami yang disebabkan oleh gempabumi, 9 (8,3%) oleh erupsi gunung api, dan 1  (1%)  karena  longsoran.  Tingginya  kejadian tsunami  di  Indonesia  itu  berkaitan  erat  dengan tatanan  tektonik (tectonic  setting) kepulauan Indonesia  (Tejakusuma,  2008).  Total  ada  110 tsunami  yang  terjadi  di  Indonesia.  Di  antara  110 tsunami  tersebut,  100  tsunami  disebabkan  oleh gempabumi,  sembilan  tsunami  disebabkan  oleh letusan  gunung  berapi,  dan  satu  tsunami  oleh disebabkan  oleh  tanah  longsor  (Febrina  et  al., 2020).
Tsunami  yang  disebabkan  oleh  gempabumi merupakan  faktor  utama  terjadinya  tsunami  di Indonesia. Pusat gempa berhubungan erat dengan zona subduksi dan menyebabkan jalur gempa yang terjadi  sering  melewati  zona  subduksi  (Febrina  et al.,  2020).  Kabupaten  Pangandaran  merupakan kabupaten  yang  cukup  terkenal.  Pada  2016, terdapat 2.459.096  pengunjung yang mengunjungi tempat  wisata  di  Kabupaten  Pangandaran.  Dari jumlah  tersebut,  56%  pengunjung  mengunjungi wisata  Pantai  Pangandaran.  Hal  tersebut  menjadi bukti  bahwa  Pantai  Pangandaran  menjadi  bagian dari destinasi tempat wisata favorit (Putra Sandrika et al., 2020). Pantai Pangandaran ialah salah satu dari beberapa pantai yang berada di selatan Pulau Jawa  yang  letaknya  berada  pada  zona  tumbukan (subduksi)  antara  Lempeng  Indo-Australia  dan Eurasia sehingga menyebabkan Pantai Pangandaran  rawan  akan  terjadinya  gempabumi dan  tsunami  (Lestari  et  al.,  2023).  Daerah  Pesisir Selatan  Kabupaten  Pangandaran  yang  memiliki riwayat tsunami dengan ketinggian run up tsunami mencapai 15,7 meter pada tahun 2006 berdasarkan data  BPBD  Kabupaten  Pangandaran  (Nurwatik  et al.,  2022).  Ketika  tsunami  di  Pangandaran  terjadi pada  2006,  sistem  peringatan  dini  tsunami Indonesia  masih  dalam  proses  pengembangan. Sistem  pelampung  penilaian  laut  dalam  dan
pelaporan  tsunami  belum  dikerahkan  dan  160 jaringan seismograf dan pengukur pasang surut di sepanjang perairan Indonesia masih dalam proses pembangunan.
Berdasarkan  survei  yang  dilakukan,  dapat diketahui bahwa tidak semua masyarakat setempat merasakan  guncangan  gempabumi  yang  kuat. Kesadaran  dan  informasi  tsunami  ditemukan  tidak merata. Sebanyak lebih dari 90% masyarakat tidak pernah diberikan informasi tentang tsunami di 2 dari 5  desa.  Umumnya,  sebagian  besar  responden mulai mengungsi ketika melihat gelombang tsunami dan  melihat  orang  lain  mengungsi  (Sujatmiko, 2021). Kurangnya sistem peringatan tsunami yang efektif  sering  menjadi  penyebab  tingginya  angka kematian saat tsunami melanda Indonesia. Namun, terdapat  faktor  lain  yang  mempengaruhi  kematian yaitu skala gelombang masuk, kurangnya kesadaran masyarakat, kurangnya kesiapan, hingga  komunikasi  yang  tidak  efektif  sebelum  dan selama evakuasi (Wargadalam et al., 2021).
Struktur  data  jaringan  adalah  salah  satu representasi  paling  awal  dalam  sistem  informasi geografis (SIG), dan analisis jaringan tetap menjadi salah satu yang paling signifikan. Analisis jaringan memiliki  dasar  teoritis  yang  kuat  dalam  disiplin matematika  teori  graf  dan  topologi.  Hal  tersebut memiliki  hubungan  topologi  yang  melekat  dalam jaringan yang mengarah pada kemajuan revolusioner dalam struktur data SIG (Curtin, 2007). Network  Analysis merupakan  salah  satu tools dalam  perangkat  lunak  ArcGIS  yang  dapat digunakan  untuk  menganalisis  suatu  objek  di permukaan  bumi  berdasarkan  rangkaian  jaringan yang  berada  di  sekitarnya.  Misalnya  rangkaian jaringan transportasi, rangkaian jaringan listrik, dan sebagainya. Network Analysis tergolong salah satu jenis  pemodelan  spasial  yang  digunakan  untuk menjawab  beberapa  pertanyaan  mengenai  jarak, ketepatan waktu, dan cakupan area (Tistariawan & Nugraha, 2020). ArcGIS Network Analysis merupakan  salah  satu extension yang  disediakan pada software ArcGis  yang  memiliki  kemampuan untuk  melakukan  analisis  jaringan,  dimana  dalam melakukan analisis jaringan Network Analysis akan menemukan  jalur  dengan  impedansi  yang  paling kecil.  Yang  termasuk  jaringan  pada Network Analysis yaitu  jaringan  jalan,  jaringan  kabel  listrik, jaringan sungai, serta jaringan pipa (Buana, 2012).

## METODE

## Lokasi Penelitian
Geografis  wilayah  Kabupaten  Pangandaran berada pa da 108°30’ sampai dengan 108°40’ bujur timur dan 7°40’20” sampai dengan 7°50’20’’ lintang selatan.  Luas  wilayah  Kabupaten  Pangandaran secara  keseluruhan  mencapai  101.092  hektare ( Gambar 1).
Gambar 1 . Lokasi penelitian.
Analisis spasial sangat efektif dalam memvisualisasikan  pengolahan  dan  analisis  data secara  cepat,  akurat,  dan  praktis.  Hal  ini mempercepat  proses  pengambilan  keputusan  di bidang  yang  sedang  dikaji.  Dalam  penelitian  ini, pengumpulan  data  merupakan  langkah  pertama yang  dilakukan,  yang  kedua  melakukan  proses analisis  data  dan  yang  terakhir  adalah  hasil. Perangkat  lunak  untuk  pengolahan  data  dalam penelitian  ini  adalah  Envi  5.3  dan  ArcGIS  10.3. Lebih jelasnya proses pengolahan data dapat dilihat pada diagram alir Gambar 2.
Digital Elevation Model (DEM)
Data  DEM  secara  nasional  dikeluarkan  oleh Badan Informasi Geospasial (BIG). DEM ini disebut dengan  DEMNAS  (DEM  Nasional).  DEMNAS merupakan integrasi data ketinggian yang meliputi data IFSAR (resolusi 5m),  TERRASAR-X (resolusi 5m)  dan  ALOS  PALSAR  (11,25m).  Dengan beberapa  macam  data  DEMNAS  mempunyai resolusi  spasial  0,27  arc-second  (Iswari  & Anggraini, 2018).

## Skoring dan Pembobotan
Metode skoring adalah suatu metode pemberian skor atau nilai terhadap masing-masing nilai  parameter  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan.  Metode  pembobotan  atau  metode weighting adalah  suatu  metode  yang  digunakan apabila  setiap  parameter  memiliki  peranan  yang berbeda-beda  Pembobotan  dipakai  jika  objek penelitian  memiliki  beberapa  parameter  untuk menentukan  kemampuan  lahan  atau  sejenisnya (Sholikhan  et  al.,  2019).  Skoring  dan  pembobotan tersebut dilakukan untuk menentukan nilai bahaya. Secara  matematis  skoring  dan  pembobotan tersebut dilakukan dengan menggunakan
Persamaan 1 .
𝑥 = ∑ (Wᵢ ∗ Xᵢ)
∞ 𝑛=1 ….............................………..(1) di mana: X  = Nilai bahaya W i = Bobot untuk parameter ke-i X i = Skor kelas pada parameter ke-i
Pemberian  skor  dan  bobot  pada  masing- masing kelas keterpaparan berdasarkan empat (4) parameter yaitu jarak dari  garis pantai,  ketinggian, wilayah  lereng,  dan  jarak  dari  sungai  ( Tabel  1 ). Pada  level  parameter  tersebut  diberikan  skor  dan bobot  kemudian  di- overlay untuk  mendapatkan tingkat  kerentanan.  Parameter  dibuat  setelah menerapkan overlay berbobot  menggunakan analisis spasial (Jankowski, 1995).
Tabel 1 . Parameter keterpaparan. Parameter Kelas Skor Bobot Jarak dari garis pantai (m) 0 – 5000 501 – 1000 1001 – 1500 1501 – 3000 >3000 5 4 3 2 1 30 Ketinggian (m) >10
11 – 25 26 – 50 51 – 100 > 100 5 4 3 2 1 30 25 Wilayah lereng (%) 0 – 2 3 – 5
6 – 15 16 – 40 >40 0 – 100 5 4 3 2 1 5 15 Jarak dari sungai 101 - 200 201 – 300 301 – 500 >500 4 3 2 1

## Waktu Tempuh
Jarak  jalur  evakuasi  dari  titik  awal  menuju shelter  area berkaitan  dengan  waktu  yang dibutuhkan  korban  untuk  menyelamatkan  diri berdasarkan  kecepatan  rata-rata  orang  dewasa berlari yaitu 47 m/16,5 detik (Andreas et al., 2021). Rumus  untuk  menghitung  waktu  yang  dibutuhkan terhadap  jarak  jalur  evakuasi  dijabarkan  sebagai berikut:
Waktu tempuh = 𝐿 𝑉 𝑥 𝑡 ……………...........................….(2) di mana: L = Jarak bibir pantai ke Shelter V = Kecepatan Berlari t = Faktor Pengali

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Jarak dari Garis Pantai
Data  yang  digunakan  untuk  membuat  peta jarak  dari  garis  pantai  yaitu shapefile garis  pantai dengan bantuan tool multiple ring buffer . Jarak yang digunakan  untuk  membuat  peta  tersebut  yaitu radius  0-500  m,  501-1.000  m,  1.001-1.500  m, 1.501-3.000  m,  dan  3.001-5.000  m.  Jarak  terjauh diasumsikan  5.000  m  karena  potensi  terpapar tsunami  akan  lebih  kecil  apabila  jarak  dari  pantai semakin jauh. Peta jarak dari garis pantai diperoleh berdasarkan  hasil  reklasifikasi  nilai  menggunakan metode  Quantil  yang  menggambarkan  tingkat
keterpaparan dibagi ke dalam 5 (lima) kelas ( Tabel 2 ).
Tabel 2 . Pengkelasan keterpaparan jarak dari pantai.
Jarak (m) Skor Bobot Skor* Bobot (x) Kelas Keterpaparan 0-500 5 30 150 Sangat tinggi 501-1.000 4 120 Tinggi 1.001-1.500 3 90 Sedang 1.501-3.000 2 60 Rendah 3.001-5.000 1 30 Sangat rendah

## Ketinggian dan Kemiringan Lereng
Ketinggian yang rendah  disertai dengan  debit yang  relatif  lebih  tinggi  dan  lebih  cepat  maka menyebabkan gelombang air yang tinggi (Sowmya et al., 2015). Lereng yang lebih curam lebih rentan terhadap permukaan limpasan, sedangkan  daerah datar  rentan  terhadap  genangan  air  (Ouma  & Tateishi,  2014).  Laju  aliran  air  berbanding  terbalik dengan  sudut  kemiringan,  sehingga  permukaan aliran meningkat di daerah lereng yang lebih tinggi, tetapi  ketika  tiba-tiba  terjadi  penurunan  terhadap lereng,  maka  sejumlah  besar  air  menjadi  tidak bergerak dan mengakibatkan situasi banjir (Fernández & Lutz, 2010).
Ada  korelasi  positif  secara  signifikan  antara permukaan kecepatan aliran dan kemiringan suatu daerah  (Li  et  al.,  2012).  Kemiringan  juga mengarahkan aliran air yang tidak putus-putus pada suatu  wilayah  dan  menjadi  indikator  terhadap kerawanan banjir (Fox et al., 1997).
Tabel 3. Pengkelasan ketinggian.
Tinggi (m) Skor Bobot Skor* Bobot (x) Kelas Keterpaparan <10 5 30 150 Sangat tinggi 11-25 4 120 Tinggi 26-50 3 90 Sedang 51-100 2 60 Rendah >100 1 30 Sangat rendah Tabel 4. Pengkelasan kemiringan tanah. Kemiringan (%) Skor Bobot Skor* Bobot (x) Kelas Keterpaparan 0-2 5 25 125 Sangat tinggi 3-5 4 100 Tinggi 6-15 3 75 Sedang 16-40 2 50 Rendah >40 1 25 Sangat rendah Untuk menentukan ketinggian dibuat menggunakan  data digital  elevation  model (DEM) dengan bantuan tool reclassify . Tool tersebut akan mengkelaskan  ketinggian  dari  data  DEM  dalam format  raster.  Data  raster  harus  diubah  menjadi data vector menggunakan tool raster  to  polygon agar  data  tersebut  dapat  ditambahkan  informasi
berupa  data attribute .  Semakin  tinggi  permukaan tanah,  maka  tingkat  keterpaparan  suatu  wilayah terhadap  tsunami  semakin  kecil.  Sedangkan informasi  tentang  pengkelasan  ketinggian,  skor, bobot,  dan  tingkat  keterpaparan  dijabarkan  pada Tabel  3 .  Tingkat  kemiringan  tanah  semakin  tinggi juga  mengurangi  resiko  terdampak  oleh  tsunami ( Tabel 4 ).

## Keterpaparan
Infrastruktur  atau  masyarakat  yang  berada  di zona  bahaya  tsunami  secara  langsung  terkena potensi  tsunami  sehingga  berisiko  terpapar (Steinritz  et  al.,  2021).  Berdasarkan  distribusi spasial  populasi  keterpaparan  terhadap  bahaya tergantung dari  waktu,  terutama  di  daerah dengan kepadatan  penduduk  yang  tinggi.  Karena  aktivitas manusia,  mobilitas  distribusi  dan  kepadatan populasi  sangat  bervariasi  dalam  siklus  harian (Freire  et  al.,  2011).  Faktor  penentu  keterpaparan suatu wilayah terhadap bencana tsunami dipengaruhi  oleh  jarak  dari  pantai,  ketinggian, kemiringan  lereng,  dan  jarak  dari  sungai.  Luasan terdampak  tiap  kecamatan  terhadap  bencana tsunami dilihat dari jumlah nilai bahaya, hal tersebut dapat  dilihat  pada Tabel  5 . Tabel  5 menunjukkan
bahwa  ∑x  paling  tinggi  yaitu  500  dan  ∑x  paling rendah adalah 100, maka untuk kelas keterpaparannya yaitu 0-100 (sangat rendah), 101- 200  (rendah),  201-300  (sedang),  301-400  (tinggi), 401-500 (sangat tinggi).
Tabel 5. Pengekalasan keterpaparan bahaya tsunami.
x jarak dari pantai x Keting- gian x Kemi- ringan x Sungai ∑x Kelas 150 150 125 75 500 Sangat tinggi 120 120 100 60 400 Tinggi 90 90 75 45 300 Sedang 60 60 50 30 200 Rendah 30 30 25 15 100 Sangat rendah
Tabel  6 menggambarkan  kecamatan  yang terpapar  bahaya  tsunami  berdasarkan  persentase dari  total  wilayah  di  masing-masing  kecamatan. Data  tersebut  menunjukkan  keterpaparan  sangat tinggi berada di Kecamatan Parigi sebesar 43,56% dari total luas wilayah 3.554,3 hektare. Sedangkan keterpaparan sangat rendah berada di Kecamatan Kalipucang (0%). Peta keterpaparan tiap kecamatan dari bahaya tsunami dapat dilihat pada
Gambar 3
.
Tabel 6 . Data keterpaparan di Pesisir Kabupaten Pangandaran. Kecamatan Luas Area Terpapar Keseluruhan (hektare) Luas Area Berdasarkan Kelas Terpapar (hektare) Sangat tinggi Tinggi Sedang Rendah Sangat Rendah Kalipucang 6.045,64 826,37 1,560,12 3,484,42 174,72 0,00 13,67% 25,80% 57,63% 2,89% 0,00% Pangandaran 4.303,38 1221,64 1922,15 1107,21 52,06 0,32 28,39% 44,67% 25,73% 1,21% 0,01% Sidamulih 3.149,40 792,44 1175,73 905,43 275,18 0,62 25,16% 37,33% 28,75% 8,74% 0,02% Parigi 3.554,30 1548,24 1774,44 70,70 160,16 0,76 43,56% 49,92% 1,99% 4,51% 0,02% Cijulang 4.080,05 820,01 1809,57 1249,98 200,01 0,49 20,10% 44,35% 30,64% 4,90% 0,01% Cimerak 9.373,69 1319,63 3576,38 4329,28 147,34 1,06 14,08% 38,15% 46,18% 1,57% 0,01% a b
Gambar 3. Peta keterpaparan a. Kecamtan Kalipucang, b. Kecamatan Pangandaran, c. Kecamatan Sidamulih, d. Kecamatan Parigi, e. Kecamatan Cijulang, f. Kecamatan Cimerak.

## Kecamatan Kalipucang
Jalur  terpendek  evakuasi  tsunami  yaitu  47,71 m  dan  jalur  terpanjang  yaitu  8.629,76  m,  panjang jalur  evakuasi  erat  kaitannya  dengan  waktu  yang dibutuhkan  korban  tsunami  untuk  menyelamatkan diri menuju shelter area. Kecepatan rata-rata orang dewasa  berlari  yaitu  50  m/16,5  detik.  Wilayah terpapar  di  Kecamatan  Kalipucang  memiliki  luas 6045,64  Ha  dengan  tingkat  keterpaparan  rendah sampai dengan sangat tinggi. Kecamatan Kalipucang  memiliki  jumlah  fasilitas  umum  untuk shelter  area yaitu  17  unit  yang  terdiri  dari  fasilitas pendidikan, kantor kepala desa dan masjid dengan jumlah jalur evakuasi 53 jalur.

## Kecamatan Pangandaran
Jalur terpendek evakuasi tsunami yaitu 1,28 m dan  jalur  terpanjang  yaitu  4996,42  m,  panjangnya jalur  evakuasi  erat  kaitannya  dengan  waktu  yang dibutuhkan  korban  tsunami  untuk  menyelamatkan diri menuju shelter area. Kecepatan rata-rata orang dewasa  berlari  yaitu  50  m/16,5  detik.  Wilayah terpapar di Kecamatan Pangandaran memiliki luas 4303,38  Ha  dengan  tingkat  keterpaparan  sangat rendah  sampai  dengan  sangat  tinggi.  Kecamatan Pangandaran memiliki jumlah fasilitas umum untuk shelter  area  yaitu  23  unit  yang  terdiri  dari  fasilitas pendidikan, kantor kepala desa dan masjid dengan jumlah jalur evakuasi 68 jalur.

## Kecamatan Sidamulih
Kecamatan  Sidamulih  memeiliki  luas  wilayah terpapar tsunami yaitu 3149,40 Ha dengan tingkat keterpaparan  sangat  rendah  sampai  dengan tertingggi.  Kecamatan  Sidamulih  memeiliki  jumlah fasilitas  umum  untuk  menyelamatkan  diri  apabila terjadi tsunami yaitu 21 unit yang terdiri dari fasilitas kesehatan,  fasilitas  pendidikan,  masjid  dan  kantor kepala  desa.  Terdapat  39  jalur  evakuasi  dengan jarak  terpendek  adalah  8,47  m  dan  jarak  terjauh adalah  3711,97  m.  Panjangnya  jalur  evakuasi menuju  shelter  area  erat  kaitannya  dengan  waktu yang  dibutuhkan  korban  unntuk  menyelamatkan diri. Kecepatan rata-rata orang dewasa berlari yaitu 50 m/16,5 detik.

## Kecamatan Parigi
Kecamatan  Parigi  luas  wilayah  terpapar  yaitu 3554,35  Ha  dengan  tingkat  keterpaparan  sangat rendah  sampai  dengan  sangat  tinggi.  Kecamatan Parigi memiliki jumlah fasilitas umum untuk shelter area yaitu 18 unit yang terdiri dari masjid dan sarana pendidikan.  Terdapat  56  jalur  evakuasi  dengan jarak  terdekat  adalah  29,40  m  dan  jarak  terjauh adalah  6791,04  m.  Panjangnya  jalur  evakuasi menuju  shelter  area  erat  kaitannya  dengan  waktu yang  dibutuhkan  korban  unntuk  menyelamatkan diri. Kecepatan rata-rata orang dewasa berlari yaitu 50  m/16,5  detik,  maka  hubungan  jarak  terhadap waktu  tempuh  yang  di  butuhkan  korban  menuju shelter area.
c
d
e f

## Kecamatan Cijulang
Kecamatan  Cijulang  memiliki  luas  wilayah terpapar  tsunami  yaitu  4080,05  Ha  dengan  kelas keterpaparan sangat rendah sampai dengan sangat tinggi. Kecamatan tersebut memiliki fasilitas umum untuk shelter area yaitu 14 unit yang terdiri sarana pendidikan, masjid dan kantor kepala desa dengan jalur  evakuasi  sebanyak  31  jalur,  jalur  terdekat evakuasi  yaitu  44,10  m  dan  jalur  terjauh  yaitu 6262,67  m.  Panjangnya  jalur  evakuasi  menuju shelter  area  erat  kaitannya  dengan  waktu  yang dibutuhkan  korban  untuk  menyelamatkan  diri. Kecepatan rata-rata orang dewasa berlari yaitu 50 m/16,5 detik, maka hubungan jarak terhadap waktu tempuh  yang  di  butuhkan  korban  menuju  shelter area.

## Kecamatan Cimerak
Kecamatan  Cimerak  memiliki  luas  wilayah terpapar  yaitu  9373,69  Ha  dengan  tingkat
keterpaparan  mulai  dari  sangat  rendah  sampai dengan sangat tinggi. Kecamatan tersebut memiliki shelter  area  sebanyak  26  unit  yang  terdiri  dari masjid,  fasilitas  pendidikan,  fasilitas  perdagangan, fasilitas kesehatan dan kantor kepala desa dengan jalur evakuasi sebanyak 63 jalur, jalur terdekat yaitu 21,21  m  dan  jalur  terjauh  yaitu  7282,35  m. Panjangnya jalur evakuasi menuju shelter area erat kaitannya  dengan  waktu  yang  dibutuhkan  korban unntuk  menyelamatkan  diri.  Kecepatan  rata-rata orang  dewasa  berlari  yaitu  50  m/16,5  detik,  maka hubungan  jarak  terhadap  waktu  tempuh  yang  di butuhkan korban menuju shelter area.
Keterpaparan  dimasing-masing  Kecamatan untuk  memudahkan  dibuat  dalam  bentuk peta evakuasi tsunami yang komprehensif dan informatif untuk membantu penduduk Kabupaten Pangandaran dalam menghadapi potensi bencana tsunami  dengan  lebih  siap  dan  efektif. Peta keterpaparan tiap Kecamatan dari bahaya tsunami dapat dilihat pada Gambar 4.
a
c
d
e

## f
Gambar 4. Peta Jalur Evakuasi a. Kecamatan Kalipucang, b. Kecamatan Pangandaran, c. Kecamatan Sidamulih, d. Kecamatan Parigi, e. Kecamatan Cijulang, f. Kecamatan Cimerak.
Peta  evakuasi  tsunami  dalam  penelitian  ini memberikan  panduan  yang  jelas  dan  mudah dipahami  bagi  penduduk  di masing-masing kecamatan  di  Kabupaten  Pangandaran  dalam menghadapi situasi darurat. Dengan kesiapan dan pengetahuan  yang  tepat,  diharapkan  masyarakat dapat  bertindak  secara  cepat  dan  efektif  untuk menyelamatkan  diri  dan  orang  lain  saat  terjadi ancaman tsunami.

## KESIMPULAN
Peta keterpaparan bahaya bencana tsunami di wilayah  pesisir  Kabupaten  Pangandaran  dibagi menjadi 5 tingkatan, yaitu sangat tinggi yang berada di  wilayah  Kecamatan  Parigi  dengan  luas  43,56% dari  luas  wilayah,  tinggi  yang  berada  di  wilayah Kecamatan  Parigi  dengan  luas  49,92%  dari  luas wilayah,  sedang  berada  di  wilayah  Kecamatan Kalipucang  dengan  luas  57%  dari  luas  wilayah, rendah  berada  di  Kecamatan  Sidamulih  dengan luas  8,74%  dari  luas  wilayah,  dan  sangat  rendah berada di wilayah Kecamatan Sidamulih dan Parigi dengan luas 0,02% dari luas wilayah.
Jarak  jalur  evakuasi  rata-rata  Kabupaten Pangandaran  adalah  1.730  m  dengan  rata-rata waktu tempuh  9,51  menit  untuk  mencapai shelter . Bangunan shelter sebesar 56,69% berupa bangunan  masjid,  pendidikan/penelitian  lainnya sebesar  33,76%,  sedangkan  fasilitas  kesehatan, kantor  desa  dan  pusat  bisnis  rata-rata  sebesar 3,18%

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Pemerintah  Kabupaten  Pangandaran,  Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Pangandaran  atas  penyediaan  data  dan  informasi untuk kelancaran penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Adji  Chandra  Tistariawan,  Arief  Laila  Nugraha,  B.  S.
(2020).  Jurnal  Geodesi  Undip  Jurnal  Geodesi Undip. Visualisasi Model 3D Kampus Departemen Tenik  Geodesi  Fakultas  Teknik  Universitas Diponegoro , 4 (April), 86 –94.
Andreas,  L.  O.,  Rifwan,  F.,  Ashar,  F.,  &  Putri,  M.  A. (2021).  Tentang  Parameter  Kebutuhan  Jarak  Dan Waktu  Zona  Rawan  Tsunami  Pada  Proses Evakuasi ( Studi Kasus : Kec . Padang Utara , Kel . Air Tawar Barat ,. Asce , 2 (3), 334 –340.
Curtin,  K.  M.  (2007).  Network  analysis  in  geographic information  science:  Review,  assessment,  and projections. Cartography and Geographic Information Science , 34 (2), 103 –111.
https://doi.org/10.1559/152304007781002163 Febrina,  R.,  Evan,  D.  K.,  Afriani,  L.,  Retno,  R.  M.  I., Susilorini,  &  Fitra,  H.  A.  (2020).  The  analysis  of Tsunami  evacuation  route  based  on  geographic information  system:  A  case  study  in  the  coast  of Lampung  Bay. IOP  Conference  Series:  Materials
Science and Engineering , 807 (1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/807/1/012022 Fernández,  D.  S.,  &  Lutz,  M.  A.  (2010).  Urban  flood hazard  zoning  in  Tucumán  Province,  Argentina, using  GIS  and  multicriteria  decision  analysis. Engineering Geology , 111 (1 –4), 90 –98. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2009.12.006 Fox,  D.  M.,  Bryan,  R.  B.,  &  Price,  A.  G.  (1997).  The influence of slope angle on final infiltration rate for interrill,  conditions. Geoderma , 80 (1 –2),  181–194. https://doi.org/10.1016/S0016-7061(97)00075-X
Freire,  S.,  Aubrecht,  C.,  &  Wegscheider,  S.  (2011).
Spatio-temporal population distribution and evacuation  modeling  for  improving  tsunami  risk assessment  in  the  Lisbon  metropolitan  area. Gi4DM  2011  -  GeoInformation  for  Disaster Management .
Hadi,  F.,  &  Astrid,  D.  (2017).  Aplikasi  SIG  Untuk Pemetaan Zona Keterpaparan Permukiman
Terhadap Tsunami Studi Kasus : Kota Pariaman , Sumatera  Barat. Seminar  Nasional  Geomatika , 317 –324.
Iswari,  M.  Y.,  &  Anggraini,  K.  (2018).  Demnas:  Model
Digital Ketinggian Nasional Untuk Aplikasi Kepesisiran. Oseana , 43 (4). https://doi.org/10.14203/oseana.2018.vol.43no.4.2 Jankowski, P. (1995). Integrating geographical information systems and multiple criteria decision- making methods. International Journal of Geographical Information Systems , 9 (3), 251 –273. https://doi.org/10.1080/02693799508902036
Lestari, A. S., Muzani, M., & Setiawan, C. (2023). Mitigasi Bencana  Tsunami  Pantai  Pangandaran,  Jawa Barat. JPIG (Jurnal Pendidikan Dan Ilmu Geografi) , 8 (1), 55 –62. https://doi.org/10.21067/jpig.v8i1.7435 Li, K., Wu, S., Dai, E., & Xu, Z. (2012). Flood loss analysis and quantitative risk assessment in China. Natural
Hazards , 63 (2), 737 –760.
https://doi.org/10.1007/s11069-012-0180-y
Nurwatik,  N.,  Bioresita,  F.,  &  Setiawan,  D.  (2022). Penentuan  Lokasi  Titik  Evakuasi  Sementara Bencana Tsunami Menggunakan Metode Network Analyst  (Studi  Kasus:  Pesisir  Selatan  Kabupaten Pangandaran).
Geoid , 17 (1), 53. https://doi.org/10.12962/j24423998.v17i1.10077
Ouma,  Y.  O.,  &  Tateishi,  R.  (2014).  Urban  flood vulnerability  and  risk  mapping  using  integrated multi-parametric  AHP  and  GIS:  Methodological overview  and  case  study  assessment. Water
(Switzerland) , 6 (6), 1515 –1545.
https://doi.org/10.3390/w6061515
Power,  W.,  &  Leonard,  G.  S.  (2013).  Tsunami. Encyclopedia  of  Earth  Sciences  Series ,  1036 – 1046. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-4399- 4_56
Putra  Sandrika,  H.,  Maarif,  S.,  &  Supriyatno,  M.  (n.d.). Analysis of Determining Alternative Selter Position and  Modelling  of  Tsunami  Disaster  Evacuation Route  Based  on  Geospatial  Intelligence  (Case
Study: Pangandaran District) . 79 –90. https://www.bps.go.id/staticTabel
Putu  Wira  Buana.  (2012).  Penemuan  Rute  Terpendek
Pada  Aplikasi  Berbasis  Peta. Lontar  Komputer , 1 (1), 1 –8. https://doi.org/10.24843/LKJITI Sholikhan,  M.,  Prasetyo,  S.  Y.  J.,  &  Hartomo,  K.  D. (2019).  Pemanfaatan  WebGIS  untuk  Pemetaan Wilayah  Rawan  Longsor  Kabupaten  Boyolali dengan  Metode  Skoring  dan  Pembobotan. Jurnal Teknik  Informatika  Dan  Sistem  Informasi , 5 (1),
131 –143. https://doi.org/10.28932/jutisi.v5i1.1588 Sowmya, K., John, C. M., & Shrivasthava, N. K. (2015). Urban  flood  vulnerability  zoning  of  Cochin  City, southwest coast of India, using remote sensing and GIS. Natural Hazards , 75 (2), 1271 –1286. https://doi.org/10.1007/s11069-014-1372-4
Steinritz,  V.,  Pena-Castellnou,  S.,  Marliyani,  G.  I.,  & Reicherter, K. (2021). GIS-based study of tsunami risk  in  the  Special  Region  of  Yogyakarta  (Central Java,  Indonesia). IOP  Conference  Series:  Earth and Environmental Science , 851 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/851/1/012007 Sujatmiko,  K.  A.  (2021). IOP  Conference  Series :  Earth and  Environmental  Science  Numerical  Analysis  of Evacuation Start in Pangandaran You may also like Evacuation  route  and  evacuation  shelter  planning for  ...  Numerical  Analysis  of  Evacuation  Start  in Pangandaran . December .
Tejakusuma,  I.  G.  (2008).  Analisis  Pasca  Bencana Tsunami  Ciamis  -  Cilacap. Jurnal  Sains  Dan Teknologi Indonesia , 10 (2), 78 –83. Uno,  K.,  &  Kashiyama,  K.  (2008).  Development  of Simulation  System  for  the  Disaster  Evacuation Based on Multi-Agent Model Using GIS. Tsinghua Science and Technology , 13 (SUPPL. 1), 348 –353. https://doi.org/10.1016/S1007-0214(08)70173-1
Wargadalam, R., Nakanishi, H., Vidyattama, Y., Black, J., &  Suenaga,  Y.  (2021).  Tsunami  evacuation decisions  and  behaviour:  A  case  study  of Pangandaran,  Indonesia. IOP  Conference  Series: Earth and Environmental Science , 630 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/630/1/012023