e-ISSN: 2581-0545 - https://journal.itera.ac.id/index.php/jsat/
Copyright © 2019 Journal of Science and Applicative Technology. Content from this work may be used under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International Licence . Any  further distribution of this work must  maintain attribution to the  author(s) and the  title of the  work, journal citation and DOI. Published  under licence by Journal of Science and Aplicative Technology  (JSAT).
Received 5th May 2020 Accepted 4th November 2020 Published 1st July 2021
DOI: 10.35472/jsat.v5i2.269

## Analisis  Keputusan  Multi  Kriteria  dalam  Penentuan  Rute Optimum  sebagai  Jalur  Darurat  dan  Evakuasi  Kebakaran Hutan di Taman Nasional Gunung Merbabu
Adnin Musadri Asbi* a , Diyanti Isnani Siregar b
a Program Studi Perencanaan Wilayah dan Kota, Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia Program Studi
b Rekayasa Kehutanan, Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
* Corresponding E-mail: adnin.asbi@pwk.itera.ac.id
Abstract: This  study  combined  the  Multi  Criteria  Decision  Analysis  approach  and  the  Geographic  Information  System  in determining the most optimum route as an emergency and evacuation route in the case of forest fire. Forest areas in Gunung Merbabu National Park which are prone to fire were selected as case study areas. This research was conducted in 4 stages, namely multi-criteria analysis (land cover, slope, and distance from the path), analysis of forest fire-prone areas, analysis of alternative routes using Least-Cost Path, multi-criteria evaluation, and multi-criteria decision analysis to determine optimum route  as  an  emergency  route  and  evacuation  of  forest  fires.  The  results  found  that  there  were  two  optimum  routes  for emergencies (Selo and Alternative 1 routes) and three routes were selected as the most optimum evacuation routes (Cuntel, Wekas and Alternative 4 routes).
Keywords: forest fire, emergency and evacuation route, Multi-Criteria Decision Analysis, SIG
Abstrak : Penelitian  ini  mengombinasikan  pendekatan  Analisis  Keputusan  Multi  Kriteria  dan  Sistem  Geografis Informasi  dalam  menentukan  rute  yang  paling  optimum  sebagai  jalur  darurat  dan  evakuasi  pada  saat  terjadi kebakaran  hutan.  Kawasan  hutan  di  Taman  Nasional  Gunung  Merbabu  yang  rawan  terhadap  kebakaran  dipilih sebagai wilayah studi kasus.  Penelitian ini dilakukan dalam 4  tahapan yaitu analisis multi kriteria (tutupan lahan, kelerengan, dan jarak dari jalur), analsis daerah rawan kebakaran hutan, analisis rute alternatif menggunakan Least- Cost Path, evaluasi multi kriteria, dan analisis keputusan multi kriteria untuk menentukan rute optimum sebagai jalur darurat dan evakuasi kebakaran hutan. Hasil penelitian menemukan bahwa terdapat dua rute yang optimum untuk keadaan darurat (Rute Selo dan Alternatif 1) dan tiga rute dipilih sebagai rute evakuasi yang paling optimum (rute Cuntel, Wekas dan Alternatif 4).
Kata Kunci : kebakaran hutan, jalur darurat dan evakuasi, Analisis Keputusan Multi Kriteria, SIG

## Pendahuluan
Kebakaran hutan menyebabkan berkurangnya sumber daya hutan  di  berbagai  belahan  dunia,  terutama  di  daerah  yang memiliki  periode  suhu  tinggi  dan  kurang  presipitasi  [1]. Indonesia adalah salah satu dari banyak negara yang selalu bermasalah dengan kebakaran hutan, dimana dalam dekade terakhir ini telah menunjukkan adanya peningkatan kejadian
kebakaran  hutan  [2].  Dibutuhkan  studi  mendalam  yang terkait  hal  tersebut,  terutama  dalam  hal  perencanaan  dan tindakan  di  lapangan.  Salah  satu  bagian  dari  solusi  awal masalah ini adalah studi lebih lanjut mengenai jaringan jalan hutan  untuk  mendukung  kegiatan  evakuasi  kebakaran  [3]. Sampai saat ini, belum banyak penelitian tentang akses yang telah dilakukan untuk mengatasi masalah kebakaran hutan [4]. Pengetahuan tentang rute optimal saat kebakaran hutan
Open Access
Copyright © 2019 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 5 (2), 2021, pp. 290-298 |291 Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
terutama di kawasan Taman Nasional sangat penting untuk dipertimbangkan  sebagai  bagian  dari  strategi  yang  tepat untuk  mengurangi  kehilangan  hutan,  memadamkan  api secara efektif, serta menyelamatkan manusia. Saat ini Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  memberikan  kemudahan  untuk berbagai  analisis  terkait  identifikasi  jalur  [5].  Menurut  Z. Wang, et.  al [6]  sistem  yang  didukung  SIG  juga  dapat dirancang  dan  dikembangkan  dalam  penentuan  jalur alternatif  saat  kebakaran  hutan.  Analisis  SIG  juga  dapat menemukan  rute  optimal  secara  efektif  dibandingkan analisis  lainnya  [7].  Untuk  menentukan  rute  yang  paling sesuai  dalam  keadaan  darurat  dan  evakuasi  jika  terjadi kebakaran hutan, beberapa analisis seperti Analisis Jaringan Jalan,  Analisis Least-Cost  Path dan  Evaluasi  Multi  Kriteria (MCE) dapat dipertimbangkan [8].

## Metode

## Klasifikasi Tutupan Lahan dari Landsat 8
Data  tutupan  lahan  di  area  TNGMb  diperoleh  dari  olahan citra  satelit  Landsat  8  yang  diperoleh  pada  tahun  2015 dengan sistem koordinat dan proyeksi wilayah studi WGS 84 dan  UTM  Zone  49S.  Landsat  8  telah  dilengkapi  dengan Standard Terrain Correction (STC) Level 1T yang memberikan akurasi  geometrik  dan  sistem  radiometrik  yang baik  dalam menggabungkan titik kontrol tanah untuk akurasi topografi. Klasifikasi  tutupan  lahan  diproses  berdasarkan  klasifikasi tutupan  lahan  nasional  Indonesia  (SNI  2010)  tingkat  II (resolusi 30-100 m) [9]. Citra satelit diolah dengan klasifikasi terbimbing yang menerapkan metode maximum likelihood . Warna  komposit  RGB532  digunakan  dalam  identifikasi tutupan  lahan.  Ada  3  kelas  klasifikasi  tingkat  II  (SNI,  2010) yang  tidak  termasuk  awan  dan  bayangan:  non-vegetasi (lahan terbuka) dan non-pertanian (hutan campuran, hutan pinus, semak belukar dan rumput), yang diidentifikasi secara visual untuk menciptakan area sampel dengan mempertimbangkan  tekstur,  asosiasi,  bentuk,  ukuran, bayangan, dan situs menurut [10]. Statistik Kappa diterapkan untuk  penilaian  akurasi  kuantitatif.  Citra  Landsat  8  tahun 2015  dinilai  dengan  menggunakan  102  titik  sampel berdasarkan data lapangan yang diberikan oleh staf TNGMb, yang digabungkan dengan 94 sampel dari visualisasi area dari Google Earth pada tahun yang sama (2015).
Klasifikasi Kelerengan melalui TerraSAR-X DEM
Data kelerengan berasal dari data elevasi digital (TerraSAR-X DEM) yang telah diproses dengan operasi Raster Surface di ArcGIS  10.3.  Klasifikasi  berdasarkan  [11]  digunakan  dalam identifikasi  lereng.  Ada  7  kelas  tingkat  kelerengan  yang digunakan: 2%, 7%, 13%, 20%, 55%, 140%, dan> 140%. Kelas kelerengan  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  akurasi penentuan jalur alternatif, karena peta kemiringan menjadi salah satu variabel utama dalam Analisis Least-Cost Path .

## Memetakan Lokasi Historis Kebakaran Hutan
Data  historis  lokasi  kebakaran  hutan  dikumpulkan  sebagai data  sekunder  yang  mencakup  informasi  mengenai  area terbakar  pada  tahun  2014  dan  2015.  Poligon  daerah  yang terbakar  dipisahkan  antara  wilayah  2014  dan  2015,  serta menjadi  variabel  terpisah  dalam  pembuatan  peta  daerah rawan kebakaran hutan.

## Identifikasi Daerah Rawan Kebakaran Hutan
Peta  daerah  rawan  kebakaran  hutan  diperoleh  dengan meng- overlay peta  historis  kebakaran  hutan  dan  peta potensi kebakaran hutan di TNGMb. Peta historis kebakaran hutan  dihasilkan  berdasarkan  data  sekunder  yang didapatkan  dari  Balai  TNGMb  terkait  dengan  data  tipe pembakaran,  lokasi,  tanggal,  dan  luas  wilayah  terbakar. Relatif  serupa  dengan  yang  telah  dilakukan  oleh  [12],  peta potensi  kebakaran  dihasilkan  dengan  mempertimbangkan aspek jalan, kemiringan dan material yang mudah terbakar. Dalam penelitian ini, peta daerah rawan kebakaran diperoleh dengan meng- overlay peta historis kebakaran, peta jarak ke jalan,  peta  tutupan  lahan,  dan  peta  kelerengan  dengan operasi Intersect menggunakan ArcGIS 10.3.

## Analisis Jarak dari Jalur
Jarak dari jalur dihitung dengan analisis Euclidean Distance pada  ArcGIS  10.3,  menggunakan  data  jalur  eksisting  di TNGMb  untuk  mengukur  probabilitas  ancaman  kebakaran hutan  berdasarkan  jarak  dari  jalur.  Klasifikasi  dilakukan dengan  membagi  jarak  menjadi  empat  rentang:  50  meter, 100 meter, 150 meter, 200 meter dengan jarak terdekat (50 meter)  dianggap  sebagai  daerah  yang  paling  rentan terancam  kebakaran  hutan.  Klasifikasi  ini  didasarkan  pada informasi pendamping penelitian, yang menunjukkan bahwa 200 meter di sekitar jalur adalah jangkauan maksimum yang dapat dicapai pengunjung saat mereka berada di luar jalur.
e-ISSN: 2581-0545 Analisis Keputusan Multi Kriteria dalam Penentuan Rute Optimum sebagai Jalur Darurat dan Evakuasi Kebakaran Hutan di Taman Nasional Gunung Merbabu
Analisis  Jaringan  Jalan  dilakukan  sebagai  proses  untuk mengidentifikasi distribusi jalur di TNGMb. Dalam analisis ini, setiap  jalur  eksisting  akan  digunakan  sebagai  impedansi dalam menentukan jalur terbaik. Pada tahap ini, operasi New Route dilakukan di bawah Network Analyst extension dalam ArcGIS 10.3. Berdasarkan hasil analisis ini, karakteristik jalur eksisting  akan  diidentifikasi  berdasarkan  jarak  (meter)  dan berdasarkan  waktu  tempuh  (jam)  yang  dihitung  selama penelitian di lapangan.

## Analisis Least-Cost Path
Gambar 1. Diagram Alur Analisis Least-Cost Path
Gambar 1 menunjukkan Alur Analisis Least-Cost Path dalam penelitian ini yang mendefinisikan akses yang sesuai untuk kondisi  darurat  atau  kondisi  evakuasi  berkenaan  dengan variabel  tertimbang  (kemiringan,  jenis  tutupan  lahan,  dan daerah  rawan  kebakaran).  Variabel  tersebut  dipilih berdasarkan  literatur  yang  berkaitan  dengan  faktor kebakaran hutan dan aspek ekologi di kawasan hutan oleh Larue  dan  Nielsen  [13]  dan  Ariyanto  [12]  yang mengindikasikan  kemiringan,  tutupan  lahan,  dan  daerah rawan kebakaran sebagai variabel yang sesuai untuk analisis ini dengan skema pembobotan seperti yang disajikan pada Tabel 1.
Skema  pembobotan  tidak  hanya  mempertimbangkan  studi literatur  namun  juga  informasi  dari  staf  Taman  Nasional Gunung Merbabu dan masyarakat setempat. Pada distribusi bobot, nilai terendah dalam konteks ini menunjukkan "least cost" dalam menentukan jalur dengan biaya paling rendah. Ada tiga titik asal dan dua titik tujuan yang ditetapkan dalam analisis  ini.  Titik  asal  dipilih  berdasarkan  basecamp eksisting(Selo, Wekas, dan Tekelan). Lalu titik tujuan dibagi
menjadi  dua  area  yang  berbeda,  yaitu  di sisi  barat  dan  sisi timur.
Tabel 1. Variabel dan Skema Pembobotan dalam Analisis Least-Cost Path Variabel % Pengaruh Jenis Nilai Bobot Nilai Kelerengan 50 2% 1 7% 2 13% 3 20% 4 55% 5 140% 7 >140% 9 Tutupan Lahan 30 Lahan Terbuka 1 Rumput & Alang 2 Hutan Pinus 5 Hutan Campuran 9 Area Rawan Api 20 Rendah 1 Sedang 5 Tinggi 9

## Evaluasi Multi-Kriteria
Evaluasi  Multi  Kriteria  digunakan  untuk  mengevaluasi  jalur alternatif untuk mendapatkan jalur yang paling sesuai dalam kasus kebakaran hutan. Dalam penelitian ini, Evaluasi Multi Kriteria  dilakukan  untuk  dua  kasus  (keadaan  darurat  dan evakuasi).  Analisis  penentuan  jalur  darurat  dan  evakuasi dalam penelitian ini terdiri dari tiga langkah dasar:
a.    Mempersiapkan  peta  kriteria  dengan  menetapkan  nilai kriteria dan mengklasifikasikan data peta. Kriteria di fase ini  mempengaruhi  jalur  yang  cocok  untuk  keadaan darurat dan evakuasi.
b.   Meng-overlay setiap peta kriteria sesuai dengan prioritas yang ditetapkan, di mana setiap kriteria memiliki bobot yang berbeda.
c.   Memilah  rute  alternatif  dengan  peta  kesesuaian  area. Tahap  ini  dilakukan  untuk  memeriksa  jalur  yang  paling sesuai  baik  untuk  kegiatan  darurat  atau  evakuasi ditunjukkan oleh total nilai setiap rute berdasarkan peta kesesuaian area.
Penggunaan  metode  pembobotan  memerlukan  informasi yang relatif penting berdasarkan masing-masing faktor yang perlu ditetapkan. Rank Sum menjadi metode yang vital dalam menilai  bobot  kepentingan,  yang  dihitung  berdasarkan rumus berikut:
Copyright © 2019 Journal of Science and Applicative Technology
Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia

## (1)
Metode  diatas  telah  dirumuskan  [14]  dan  juga  digunakan [15]  untuk  menilai  kerentanan  deforestasi  di  TNGMb. Dimana Wj mengambil bagian sebagai bobot normal untuk kriteria Jth , n sebagai jumlah kriteria dengan pertimbangan (k = 1,2,3 ..., n) , dan rj sebagai posisi rangking kriteria.
(N - rj + 1) menunjukkan bahwa setiap kriteria dibobot dan kemudian dinormalisasi dengan semua jumlah berat Σ (n - rk +  1) .  Kriteria  dan  ranking  yang  bobotnya  telah  digunakan untuk  menentukan  jalur  darurat  dan  evakuasi  dijelaskan pada  Tabel  2.  Semua  kriteria  diberi  peringkat  urut berdasarkan kepentingannya, yang diperoleh dari wawancara  petugas  yang  memiliki  pengalaman  dalam kegiatan  darurat  dan  evakuasi  di  TNGMb.  Bobot  normal dihitung dengan menggunakan metode [14].
Tabel 2. Kriteria, Rangking dan Bobot dalam Evaluasi Multi Kriteria
Kasus Kriteria Ranking Jumlah Ranking Bobot ( n-r j +1 ) Normalisasi Bobot Respon Darurat Kelerengan 1 3 0.40 Jarak ke Sumber Air 3 1 0.27 Jarak ke Daerah Rawan 2 2 0.33 Evakuasi Jarak ke Jalur Lama 3 1 0.27 Jarak ke Fasilitas 2 2 0.33 Jarak dari Daerah Rawan 1 3 0.40
Analisis  Keputusan  Multi  Kriteria  untuk  Penentuan  Rute Paling Optimum
Multi  Criteria  Decision  Analysis (MCDA)  dimulai  dengan pernyataan  masalah  dan  dilanjutkan  dengan  proses menemukan  keputusan  seperti  pada  Gambar  2.  Setelah definisi masalah, kriteria pemilihan perlu didefinisikan, dan alternatif  perlu  dievaluasi  dengan  kendala  untuk mengembangkan  matriks  keputusan  [14]. Multi  Criteria Decision  Analysis berlaku  dengan  matriks  keputusan  yang dihasilkan, mencakup skor alternatif terkait dengan kriteria yang dipilih [16].
Proses  Hirarki  Analitik  pada  tahap  ini  dilakukan  dengan metode  perbandingan  berpasangan,  yang  membandingkan tiap  jalur  berdasarkan  pangkat  mereka  dalam  hal  jarak (dalam  kilometer)  dan  kesesuaian  jalur  dalam  konteks keadaan  darurat/evakuasi.  Di  peringkat  ini,  jalur  yang memiliki  jarak  terpendek  diberikan  peringkat  tertinggi, sedangkan  dalam  hal  kesesuaian,  jalur  yang  paling  sesuai diberikan peringkat tertinggi. Peringkat jalur dalam hal jarak, kesesuaian  darurat,  dan  kesesuaian  evakuasi  yang menggunakan AHP dapat dilihat pada Tabel 3.

## Gambar 2. Diagram Alur Multi Criteria Decision Analysis
Tabel 3. Peringkat jalur berdasarkan Analytical Hierarchy Process (AHP) Jalur Eksisting Ranking Jarak Kesesuaian dalam darurat Kesesuaian dalam evakuasi Selo 2 1 2 Wekas 1 4 3 Cuntel 3 2 1 Tekelan 4 3 4 Alternatif LCP Jarak Kesesuaian dalam darurat Kesesuaian dalam evakuasi Alternatif 1 2 2 2 Alternatif 2 4 1 3 Alternatif 3 1 4 4 Alternatif 4 3 3 1

## Hasil dan Pembahasan

## Klasifikasi Tutupan Lahan
Lima  jenis  tutupan  lahan  telah  diidentifikasi  dalam analisis tutupan lahan diTNGMb, yaitu hutan campuran, lahan terbuka, hutan pinus, permukiman dan juga semak belukar  dan  rerumputan.  Rincian  masing-masing  jenis tutupan lahan dapat dilihat pada  Tabel 4 dan Gambar 3.
Tabel 4. Luas Tiap Tipe Tutupan Lahan di Taman Nasional Gunung Merbabu
Tipe Tutupan Lahan Luas (Hektar) Persentasi Tutupan Rumput dan Semak belukar 3020.3 51.8% Hutan Campuran 941.3 16.2% Permukiman 16.9 0.3%
e-ISSN: 2581-0545
Analisis Keputusan Multi Kriteria dalam Penentuan Rute Optimum sebagai Jalur Darurat dan Evakuasi Kebakaran Hutan di Taman Nasional Gunung Merbabu
Hutan Pinus 1438.8 24.7% Lahan Terbuka 407.7 7% Total 5825 100%

## Gambar 3. Peta Tutupan Lahan TN Gunung Merbabu
Tabel 4. Luas Tiap Tipe Tutupan Lahan di Taman Nasional Gunung Merbabu
Tipe Tutupan Lahan Luas (Hektar) Persentasi Tutupan Rumput dan Semak belukar 3020.3 51.8% Hutan Campuran 941.3 16.2% Permukiman 16.9 0.3% Hutan Pinus 1438.8 24.7% Lahan Terbuka 407.7 7% Total 5825 100%
Gambar  3  dan  Tabel  4  menunjukkan  semak  belukar  dan rumput  adalah  salah  satu  jenis  tutupan  lahan  yang mendominasi sebagian besar wilayah TNGMb, dimana jenis penutup  ini  juga  menjadi  objek  paling  sering  terbakar  saat terjadi  kebakaran  hutan.  Hal  ini  sesuai  dengan  [12],  yang mengatakan  bahwa  semak  dan  rumput  adalah  salah  satu spesies  tanaman  yang  rentan  terhadap  kebakaran  hutan. Hutan  pinus  menjadi  tutupan  lahan  terbesar  kedua  di TNGMb  setelah  semak  belukar  dan  rumput.  Pinus  sebagai jenis  konifera  juga  tergolong  rentan  terhadap  kebakaran hutan,  terutama  di  daerah  dataran  tinggi  dimana  api biasanya bergerak secara sporadis dan intens [17]. Distribusi besar pohon pinus di sekitar TNGMb ada karena pada dahulu kala kawasan itu adalah milik PERHUTANI, dimana komoditas utamanya didominasi pohon pinus. Sangat berbeda dengan
hutan  pinus  yang  lebih  homogen,  hutan  campuran didominasi  oleh  pepohonan  dengan  kanopi  yang  padat, membuat mereka rentan terhadap penyebaran api. Pohon- pohon  ini  tumbuh  di  ketinggian  berkisar  antara  2000-2250 m.d.p.l,  yang  umumnya  juga  menjadi  makanan  utama  bagi spesies  satwa  endemik  yang  dilindungi  oleh  TNGMb,  yaitu Surili Jawa ( Presbytis fredericae ) [18].

## Klasifikasi Kelerengan
Kemiringan  menjadi  salah  satu  pertimbangan  dalam menentukan daerah rawan kebakaran hutan. Ketinggian sekitar  TNGMb  berkisar  antara  1000  sampai  dengan 3142  m.d.p.l,  didominasi  oleh  ketinggian  yang  cukup tinggi  [18].  Hasil  klasifikasi  lereng  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Peta Kelerengan Taman Nasional Gunung Merbabu
Taman Nasional Gunung Merbabu (TNGMb) didominasi oleh  Slope  Grade  V  (20-55%),  yang  mencakup  hampir 60% dari total luas dan  menyebar luas mulai dari desa sampai ke lahan hutan. Slope Grade VI (55-140%) atau lereng  yang  sangat  curam  juga  memiliki  cakupan  yang luas sehingga mencakup hampir 30% dari total luas area. Slope Grade IV (13-20%) meliputi hampir 6%  dari total area, sedangkan sisanya (2%, 7%, 13% dan> 140%) tidak memiliki  persentase  signifikan  yang  hanya  berkisar antara  0,1-3,3%  dari  luas  total.  Dari  hasil  analisis  ini dapat  disimpulkan  bahwa  wilayah  TNGMb  sebagian besar dikelilingi oleh daerah curam dan rentan terhadap penyebaran  api.  Hasil  yang  diperoleh  dalam  penelitian ini  jauh  lebih  akurat  daripada  penelitian  sebelumnya karena menggunakan data Model Elevasi Digital dengan resolusi tinggi (TerraSAR-X DEM) tahun 2011.
Copyright © 2019 Journal of Science and Applicative Technology
Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia

## Jarak Dari Jalur
Dalam  proses  ini,  jarak  dari  jalur  dibagi  menjadi  empat rentang:  50,  100,  150,  dan  200  meter.  Biru  menunjukkan jarak  200  meter,  merah  muda  150  meter,  dan  merah  100 meter.  Kuning  menunjukkan  jarak  terdekat  (50  m)  sebagai daerah yang paling rawan terdampak kebakaran hutan. Area dekat  jalur  pendakian  lebih  rawan  terganggu  manusia. Klasifikasi  yang  digunakan  berdasar  pada  informasi pendamping  lapangan,  yang  menjelaskan  bahwa  jarak  200 meter  di  sekitar  jalur  adalah  jangkauan  maksimum  yang dapat dicapai pengunjung saat tersesat. Hasil klasifikasi jarak dari jalur pendakian dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Peta Klasifikasi Jarak dari Jalur Pendakian Taman Nasional Gunung Merbabu

## Daerah Rawan Kebakaran Hutan
Gambar 6. Peta Klasifikasi Daerah Rawan Kebakaran Hutan TNGMb
Peta rawan kebakaran menunjukkan daerah dengan tingkat kerawanan  tertentu  terkait  dengan  kebakaran  hutan. Variabel  yang  berkontribusi  terhadap  kejadian  kebakaran hutan  digunakan  untuk  menyusun  peta  ini  adalah  tutupan lahan,  jarak  ke  jalur,  kelerengan  dan  daerah  yang  pernah terbakar.  Variabel  tersebut  berkaitan  dengan  elemen segitiga api seperti radiasi panas, oksigen, dan bahan bakar.
Dari  peta  di  Gambar  6,  dapat  dilihat  bahwa  daerah  rawan kebakaran  dengan  level  rendah  dan  menengah  sebagian besar berada di pusat TNGMb. Daerah rawan kebakaran yang dengan  level  tinggi  dan  menengah  mencakup  sekitar  20% wilayah  Taman  Nasional  Gunung  Merbabu,  melingkupi hampir  1200  ha  yang  sebagian  besar  berkumpul  di  sekitar puncak  gunung  merbabu.  Sebagian  besar  wilayah  TNGMb tergolong  sebagai  daerah  dengan  tingkat  bahaya  rendah, mencakup  lebih  dari  4.600  ha  yang  tersebar  dari  daerah dataran rendah ke daerah dataran tinggi.
Analisis Jaringan Jalan – Rute yang telah ada di TNGMb
Tabel 5. Hasil Analisis berdasarkan Panjang dan Waktu Tempuh
Tabel 5 menunjukkan bahwa ada perbedaan antara jarak dan  waktu  tempuh.  Jarak  yang  lebih  pendek  tidak membuat  waktu  tempuh  menjadi  lebih  cepat.  Hal  itu disebabkan  perbedaan  tingkat  kesulitan  medan  jalur yang  ditempuh.  Kelerengan  dan  elevasi  merupakan salah satu faktor yang paling mempengaruhi pendakian gunung,  yang  juga  menentukan  waktu  tempuh  untuk sampai  ke  titik  tujuan.  Perbedaan  tingkat  kesulitan medan jalur dapat digambarkan dengan hubungan jarak dan  elevasi  seperti  yang  ditunjukkan  pada  profil topografi  pada  halaman  berikutnya.  Singkatnya,  grafik profil  topografi  dari  rute  eksisting  menunjukkan pergerakan yang stabil antara jarak dan elevasi. Gerakan kenaikan  yang  stabil  tersebut  mengindikasikan  bahwa medan setiap jalur cenderung menanjak.
Analisis Least-Cost Path – Jalur Alternatif Baru
Terdapat empat jalur alternatif baru: (1) dari Basecamp Selo  ke  titik  tujuan  barat;  (2)  dari  Basecamp  Selo  ke
Jalur Panjang (Km) Waktu Tempuh (Jam) Selo 5 5.40 Cuntel 5.7 4.45 Wekas 4.8 6.30 Tekelan 6.2 7.45
e-ISSN: 2581-0545 Analisis Keputusan Multi Kriteria dalam Penentuan Rute Optimum sebagai Jalur Darurat dan Evakuasi Kebakaran Hutan di Taman Nasional Gunung Merbabu
tujuan  timur;  (3)  dari  Basecamp  Wekas  ke  tujuan  sisi barat;  Dan  (4)  dari  Basecamp  Tekelan  ke  arah  timur. Berdasarkan profil topografi pada Gambar 7, setiap jalur alternatif  memiliki  pola  grafik  tersendiri,  yang menunjukkan  fluktuasi.  Fluktuasi  dapat  didefinisikan bahwa medan jalur tidak selalu menanjak, namun lebih bervariasi dari datar ke atas dan ke bawah.
(a) (b)
(c) (d)
(e)
Gambar 7 (a). Peta; (b,c,d,e) Profil Topografi Jalur Alternatif Baru Hasil dari Analisis Least-Cost Path

## Evaluasi  Multi  Kriteria  untuk  Menentukan  Rute  Sesuai dalam Kasus Darurat dan Evakuasi
Rute  yang  paling  cocok  untuk  kegiatan  darurat  dan evakuasi  telah  ditetapkan  berdasarkan  peringkat  total nilai piksel alternatif Least-Cost Path (LCP), yang dihitung berdasarkan proses overlay tertimbang dalam menentukan peta area yang sesuai. Nilai total piksel juga telah  diklasifikasikan  berdasarkan  kelas  kesesuaian (cocok,  cukup  sesuai,  dan  tidak  sesuai)  dalam  konteks darurat  dan  evakuasi.  Rute  yang  paling  cocok  untuk
Copyright © 2019 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 5 (2), 2021, pp. 290-298 |297 Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
keadaan  darurat  (berdasarkan  rute  alternatif  LCP) adalah Alternatif 2, masing-masing dengan Alternatif 1, Alternatif 4, dan Alternatif 3. Sedangkan rute yang paling sesuai (berdasarkan rute alternatif LCP) untuk kegiatan evakuasi  adalah  Alternatif  4  diikuti  oleh  Alternatif  1, Alternatif 2 dan Alternatif 3.
Rute yang paling cocok jika terjadi keadaan darurat dan evakuasi berdasarkan rute eksisting juga dihitung dalam penelitian  ini.  Berdasarkan  rute  yang  ada,  rute  yang paling  cocok  untuk  kegiatan  darurat  adalah  Jalur  Selo, diikuti oleh Jalur Tekelan, Cuntel, dan Wekas. Sedangkan rute  yang  paling  cocok  untuk  evakuasi  adalah  Jalur Cuntel, diikuti oleh Selo, Wekas, dan Jalur Tekelan.

## Analisis  Keputusan  Multi  Kriteria  untuk  Menentukan Rute Optimum dalam Konteks Darurat & Evakuasi
Rute  yang  paling  optimum  ditentukan  dengan menggunakan  dua  kriteria  penting:  jarak  dalam kilometer (yang berasal dari analisis jaringan dan analisis LCP)  dan  kesesuaian  rute  dalam  kegiatan  darurat  dan evakuasi  (yang  telah  diperoleh  dari  evaluasi  multi kriteria). Peringkat rute ini dibagi berdasarkan rute yang ada  dan  rute  alternatif.  Hasil  ini  didapat  berdasarkan kombinasi  perhitungan  Normalized  Value  dan  Global Score.
Gambar  8. Peta  Rekomendasi  Perencanaan  Jalur  Darurat  dan  Evakuasi  di TNGMb
Gambar  8 menunjukkan  rekomendasi  rute  paling optimal  dalam  konteks  kegiatan  darurat  dimana  jalur Cuntel  dan  Wekas  menjadi  rute  yang  paling  optimal digunakan untuk aktivitas evakuasi yang diikuti oleh jalur Selo dan Tekelan. Di sisi lain, Alternatif 4 menjadi rute paling  optimal  untuk  kegiatan  evakuasi  dibandingkan alternatif  LCP  lainnya, yang  masing-masing  diikuti  oleh Alternatif 1, 3 dan 2.

## Kesimpulan
Kebakaran  hutan  dimulai  dari  daerah  yang  berdekatan dengan desa dan pemukiman, dan sebagian lain dimulai dari  daerah  dekat  jalan  dan  perkemahan.  Kelalaian manusia dalam menggunakan api serta lahan pertanian berpindah (dengan sistem pembakaran) diduga sebagai faktor  utama  kebakaran  hutan  di  TNGMb.  Faktor lingkungan  yang  memungkinkan  terjadinya  permulaan dan  penyebaran  kebakaran  hutan  adalah  kemiringan, jenis  tutupan  lahan,  bahan  bakar  dari  daerah  yang sebelumnya  terbakar,  dan  gangguan  manusia  di  dekat jalur  pendakian  dan  perkemahan.  Daerah  rawan kebakaran tingkat menengah dan tinggi terletak di pusat TNGMb, yang sebagian besar mencakup jalur pendakian dan perkemahan, di sekitar puncak gunung.
Ada  4  jalur  akses  resmi  di  TNGMb  yang  tersebar  di wilayah  yang  berbeda.  Satu  di  selatan  (Selo)  dan  yang lainnya  di  sisi  barat  laut  (Wekas,  Cuntel  dan  Tekelan). Berdasarkan  profil  topografi  jalur  di  TNGMb,  tiap  jalur menunjukkan  grafik  kenaikan  yang  stabil  dalam hubungan antara jarak dan elevasi. Ada 4 jalur alternatif baru: (1) dari Basecamp Selo ke titik tujuan barat; (2) dari Selo ke tujuan timur; (3) dari Wekas ke tujuan sisi barat; Dan (4) dari Tekelan ke arah timur.
Akses  darurat  yang  paling  sesuai  didefinisikan  sebagai jalur yang memenuhi kriteria yang memiliki kemiringan datar,  dekat  dengan  sumber  air  dan  daerah  rawan kebakaran. Sedangkan akses evakuasi yang paling sesuai didefinisikan sebagai rute yang memenuhi kriteria yang jauh  dari  daerah  rawan  kebakaran,  dekat  dengan  jalur dan  fasilitas  yang  ada.  Jalur  yang  paling  optimal  untuk keadaan darurat dan evakuasi didefinisikan sebagai jalur yang  memenuhi  kriteria  yang  memiliki  jarak  lebih pendek  dan  kesesuaian  tertinggi  dalam  keadaan darurat/evakuasi.  Jalur  ter-optimum  untuk  keadaan darurat adalah Selo dan Alternatif 1, lalu jalur evakuasi ter-optimal adalah Cuntel, Wekas, dan Alternatif 4.
e-ISSN: 2581-0545 Analisis Keputusan Multi Kriteria dalam Penentuan Rute Optimum sebagai Jalur Darurat dan Evakuasi Kebakaran Hutan di Taman Nasional Gunung Merbabu

## Konflik Kepentingan
Tidak ada konflik untuk dideklarasikan.

## Pernyataan Resmi
Terima  kasih  diucapkan  kepada  Balai  Taman  Nasional Gunung Merbabu yang telah menyediakan data dukung untuk penelitian ini.

## Referensi
[1] A. E. Akay, “Using GIS techniques to determine fire protection zones considering forest road network,” 2012.
[2] A. Nurdiana and I. Risdiyanto, “Indicator determination of forest and land fires vulnerability using Landsat-5 TM data (Case Study:
Jambi Province),” Procedia Environ. Sci. , vol. 24, pp. 141 – 151,
2015.
[3] B. Stefanović and M. Danilović, “Multi -criteria forest road network planning in fire- prone environment : a case study in Serbia,” pp. 911– 926, 2015.
[4] W. J. De Groot, “Development of the Indonesian and Malaysian fore danger rating systems,” Mitig. Adapt. Strateg. Glob. Chang. ,
vol. 12, no. 1, pp. 165 – 180, 2016.
[5] S. Bagli, D. Geneletti, and F. Orsi, “Routeing of power lines
through least-cost path analysis and multicriteria evaluation to minimise environmental impacts,” Environ. Impact Assess. Rev. , vol. 31, pp. 234 – 239, 2011.
[6] Z. Wang, “A data model for route planning in the case of forest
fires,” Comput. Geosci. , vol. 68, pp. 1 – 10, 2014.
[7] K. K. Lwin, R. C. Estoque, and Y. Murayama, “Data collection, processing and applications for geospatial analysis,” in Progress in geospatial analysis , Tokyo: Springer, 2012.
[8] E. Abdi, “A GIS - MCE based model for forest road planning,” J. For.
Sci. , vol. 55, no. April, pp. 171 – 176, 2009.
[9] P. Danoedoro, Pengantar Penginderaan Jauh Digital . Yogyakarta: CV. ANDI, 2012.
[10] M. A. Reddy, Remote Sensing and Geographical Information Systems , 3rd ed. Hyderabad: BS Publication, 2008.
[11] R. A. Van Zuidam, Aerial photo-interpretation in terrain analysis and geomorphologic mapping . The Hague: Smith Publishers,
1985.
[12] A. C. Ariyanto, “Mapping of possible corridors for Javan Leopard (Panthera pardus ssp. melas) between Gunung Merapi and
Gunung Merbabu National Parks, Indonesia,” Faculty of Geo
Information Science and Earth Observation (ITC), 2015.
[13] M. A. Larue and C. K. Nielsen, “Modelling p otential dispersal corridors for cougars in midwestern North America using least- cost path methods,” Ecol. Modell. , vol. 212, pp. 372 – 381, 2008.
[14] J. Malczewski, “A GIS -based approach to Multiple Criteria Group decision making,” Int. J. Geogr. Inf. Syst. , vol. 10, pp. 955 – 971,
1996.
[15] K. Dewi, “Forest cover change and vulnerability of Gunung Merbabu National Park,” Faculty of Geo Information Science and Earth Observation (ITC), 2009.
[16] S. J. Carver, “Integrating Multi -Criteria Evaluation with Geogr aphical Information Systems,” Int. J. Geogr. Inf. Syst. , vol. 5, pp. 321 – 339, 1991.
[17] J. K. Agee, Fire Ecology of Pacific North-West Forests . Washington D.C.: Island Press, 1993.
[18] S. Hidayat, “Pengelolaan Taman Nasional Gunung Merbabu sebagai upaya konservasi rekrekan,” Universitas Sebelas Maret,
2015.