## PEMETAAN RISIKO BENCANA TANAH LONGSOR DI KABUPATEN BARRU MENGGUNAKAN METODE PEMBOBOTAN PARAMETER DAN INARISK BNPB
Muh. Said L*, Dwi Nurfajriana Syam*, Ayusari Wahyuni*, Amirin Kusmiran* *Program Studi Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar e-mail : muhammad.saidlanto@uin-alauddin.ac.id
Abstrak. Bencana alam tanah longsor umumnya terjadi di wilayah yang memiliki sisi (bidang) kemiringan seperti  bukit,  pegunungan,  dan  wilayah  lereng.  Kabupaten  Barru  merupakan  salah  satu  daerah  yang rawan akan risiko longsor karena kondisi topografi yang berbukit-bukit dan berada di daerah pegunungan dengan  kondisi  tanah  yang  cukup  rentan  terhadap  terjadinya  tanah  longsor.  Penelitian  ini  bertujuan memetakan  risiko  longsor  menggunakan  metode  pembobotan  parameter  dan  Inarisk  BNPB  dan menganalisis daerah yang memiliki tingkat risiko longsor serta membandingkan kedua metode tersebut. Parameter  yang  digunakan  dalam  metode  pertama  adalah  pembobotan  parameter  yaitu  kemiringan lereng, penggunaan lahan, jenis tanah dan geologi berdasarkan data informasi BAPPEDA Kabupaten Barru tahun 2021 dan data curah hujan dari BMKG wilayah Maros Sulawesi Selatan (2017-2021). Metode kedua adalah  inarisk  BNPB  menggunakan  data  spasial  melalui website Inarisk  BNPB.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  wilayah  di  Kabupaten  Barru  dikategorikan  sebagai  daerah  dengan  kondisi  tanah longsor  agak  rawan  pada  daerah  perbukitan  dan  pegunungan,  sedangkan  pada  bagian  dataran  rendah sedikit rawan. Sebaran risiko longsor daerah berdasarkan metode pembobotan parameter diklasifikasikan tiga  kelas,  yaitu  tinggi:  2.335,64  ha  tersebar  di  Kecamatan  Pujananting,  Tanete  Riaja,  dan  Mallusetasi; sedang: 114.696,43 ha tersebar di seluruh Kabupaten Barru; dan rendah: 726,56 ha tersebar di Soppeng Riaja  dan  Balusu.  Metode  ini  lebih  akurat  dalam  merepresentasikan  kondisi  daerah  rawan  longsor dibandingkan  metode  Inarisk  BNPB.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  maka  pemerintah  setempat  dapat melakukan  strategi  kebijakan  dalam  menangani  daerah  yang  teridentifikasi  rawan  longsor  dan  pihak masyarakat lebih peduli terhadap upaya penanggulangan rawan bencana.
Kata Kunci: bencana rawan longsor; inarisk BNPB; pembobotan parameter; pemetaan risiko bencana
Abstract. Landslides natural disasters generally occur in areas that have slopes, in the form of mountains, hills  and  slope  areas.  Barru  Regency  is  one  of  the  areas  that  are  prone  to  landslide  risk  due  to  hilly topography  and  is  located  in  a  mountainous  area  with  soil  conditions  that  are  quite  susceptible  to landslides. This study aims to map the risk of landslides using the parameter weighting method and the BNPB  Inarisk  and  analyze  areas  that  have  a  level  of  landslide  risk  and  compare  the  two  methods.  The parameters  used  in  the  first  method  are  parameter  weighting,  namely  slope,  land  use,  soil  type  and geology  based  on  information  data  from  BAPPEDA  Barru  Regency  in  2021  and  rainfall  data  from  the BMKG in the Maros region of South Sulawesi (2017-2021). The second method is the BNPB Inarisk, uses spatial data  through  the  BNPB  Inarisk  website.  The  results  showed that  the area  in Barru  Regency  was categorized  as  an  area  with  slightly  prone  to  landslides  in  hilly  and  mountainous  areas,  while  in  the lowlands it is a little prone. The distribution of regional landslide risk based on the parameter weighting method is classified into three classes, namely high: 2,335.64 ha spread out in Pujananting, Tanete Riaja, and Mallusetasi Districts; medium: 114,696.43 ha spread throughout Barru Regency; and low: 726.56 ha spread  over  Soppeng  Riaja  and  Balusu.  This  method  is  more  accurate  in  representing  the  condition  of landslide-prone  areas  than  the  Inarisk  BNPB  method.  Based  on  the  results  of  the  study,  the  local government can carry out policy strategies in dealing with areas identified as prone to landslides and the community is more concerned with disaster-prone management efforts.
Keywords: landslide prone disaster, inarisk BNPB, parameter weighting, disaster risk mapping

## PENDAHULUAN
Bencana  tanah  longsor  adalah  salah  satu bencana  alam  yang  pada  umumnya  dapat menimbulkan  dampak  yang  besar  khususnya  di
wilayah  terjal  dengan  tingkat  curah  hujan  sangat tinggi  (Hardianto  dkk.,  2020)  (Ramadhani  &  Lukito, 2021).  Bencana  ini  dapat  menimbulkan  dampak buruk  dan  bahaya  bagi  kehidupan  manusia  di
permukaan  bumi  misalnya  kerusakan  sarana- prasarana,  korban  harta  dan  jiwa  (Mujahid,  dkk., 2020;  Faizana,  dkk.,  2015).  Bencana  alam dipengaruhi  dari  dua  faktor  yaitu  faktor  penduduk (manusia  sendiri)  serta  faktor  alami  maupun  non alami.  Akibatnya  terjadi  lingkungan  rusak,  faktor dampak  psikis,  aktivitas  dan  kehidupan  makhluk hidup terganggu, dan menimbulkan kerugian materi dan  imateril  serta  korban  jiwa  (Kurnianto,  dkk., 2021).  Tanah  longsor  didefinisikan  sebagai  suatu pergeseran  (perpindahan)  keluar  dari  lereng  atau mengalami  pergeseran  kebawah  baik  material tanah,  material  rombakan  bahan,  maupun  batuan yang  menjadi  penyusun  lereng  (Irmayanti,  dkk., 2020; Nurfaiz, dkk., 2021).
Penyebab  terjadinya  tanah  longsor  adalah adanya  ketidakstabilan  penyusun  terjal  (tingkat kemiringan    lereng)  baik  itu  batuan,  tanah,  dan material  penyusun  lainnya  (Naryanto  dkk.,  2019). Secara  umum  ada  dua  faktor  penyebab  terjadinya tanah  longsor  yaitu  faktor  internal  yaitu  daya  ikat tanah atau batuan yang lemah dan faktor eksternal berupa  sudut  kemiringan  lereng,  curah  hujan, perubahan kelembaban tanah (Nurlela, dkk., 2018). Selain  itu  gerakan  massa  tanah  atau  batuan disebabkan  oleh  faktor  pemicu  berupa  infiltrasi hujan, dan faktor kontrol seperti kondisi morfologi, stratigrafi,  struktur  geologi,  geohidrologi  dan penggunaan lahan (Krisnandi, dkk., 2021)
Penelitian ini dilakukan pada wilayah kabupaten Barru, yang terletak di Provinsi Sulawesi Selatan  dengan  kondisi  topografi  dan  bentuk morofologi  berbukit  atau  pegunungan.  Beberapa faktor  yang  mempengaruhi  terbentuknya  wilayah lereng  adalah  faktor  penyusun  batuan  (litologi), geologi  dan  strukturnya,  penyusun  tanahnya,  tata guna  lahan,  dan tingkat curah  hujan  (Faizana,  dkk., 2015; Krisnandi, dkk., 2021). Daerah yang dianggap rawan  terhadap  longsor  dapat  dianalisis  dan diinterpretasi  dengan  menggunakan  data  raster berupa  citra  pengindraan  jauh  satelit  dan  SIG (Sistem  Informasi  Geografis)  (Paisa,  dkk.,  2021; Rusdiana, dkk., 2021).
Arcgis  merupakan software berbasis  sistem Informasi  Geografis  (SIG)  yaitu  suatu  sistem
informasi  yang  didasarkan  pada  komputer  untuk menganalisis,  menyimpan,  dan  memproses  data yang  dikutip  dalam  ruang  atau  koordinat  geografis serta  membuat  peta.  Salah  satu  manfaat  Sistem Informasi Geografis (SIG) ini digunakan adalah dapat memfasilitasi serta memberikan secara komprehensif  data  geospasial  objek  di  atas permukaan planet bumi, serta mampu menganalisis data secara cepat dan akurat (Qurohman & Susanti, 2021;  Hardianto,  dkk.,  2020;  Elsa  Frizani,  dkk., 2021).
Pemetaan  wilayah  risiko  bencana  adalah aktivitas  yang  dilakukan  dalam  membuat  gambar peta  dengan  memvisualisasikan  pengaruh  anomali yang timbul saat bencana terjadi pada suatu daerah. Dalam melakukan pemetaan risiko, maka diperlukan data  numerik  (angka)  yang  pasti  dan  valid  untuk mempresentasikan  keadaan  wilayah  yang  sesuai  di lapangan.  Data  tersebut  diolah  menggunakan software  Arcgis  yang  dioverlay  kemudian  diberi pembobotan  (skor).  Pemetaan  dapat  dilakukan dengan berbagai cara atau solusi untuk menganalisis  kondisi  rawan  bencana  yaitu  aplikasi geospasial  metode  weighted  overlay  (Nurfaiz,  dkk., 2021), metode pencitraan satelit (Paisa, dkk., 2021), pembobotan  parameter  (Purba,  dkk.,  2014; Sholikhan,  dkk.,  2019;  Putra  &  Wardika,  2021; Wahyuni,  dkk.,  2021).  Penelitian  ini  menerapkan dua  metode  yaitu  metode  pembobotan  parameter dan metode Inarisk BNPB.
Metode  pembobotan  merupakan  proses menggabungkan berbagai faktor dengan memberikan bobot pada masing-masing parameter, sedangkan  metode  Inarisk  BNPB  (Badan  Nasional Penanggulangan Bencana) mengacu pada RSNI yang dikeluarkan oleh (PVMBG, 2015). Data Inarisk BNPB ini memperoleh hasil indeks risiko bencana longsor. Untuk  memproleh  tingkat  keakuratan  dari  kedua metode tersebut, maka perlu diakukan perbandingan  dengan  menggunakan  aplikasi  Arcgis agar memperoleh tingkat risiko bencana longsor.
Berdasarkan  kajian  permasalahan  di  atas terkait  bencana  longsor,  maka  fokus  daerah pemetaan risiko bencana longsor adalah Kabupaten Barru Provinsi Sulawesi Selatan, karena pada lokasi
ini  merupakan  salah  satu  bencana  yang  memiliki risiko terhadap longsor. Tujuan penelitian ini adalah untuk memetakan risiko bencana longsor menggunakan metode pembobotan parameter dan Inarisik  BNPB,  mengidentifikasi  daerah  mana memiliki tingkat risiko longsor, serta membandingkan  risiko  bencana  longsor  dari  kedua metode tersebut.

## METODOLOGI
Dalam  memperoleh  hasil  peta  risiko  tanah longsor  maka  dilakukan  dengan  dua  metode  yaitu metode  pembobotan  parameter  dan  Inarisk  BNPB. Untuk  metode  pembobotan  didukung  oleh beberapa  parameter  yaitu  data  kemiringan  lereng, penggunaan  lahan,  jenis  tanah,  geologi  dan  data peta  administrasi  Kabupaten  Barru  (seperti  pada gambar  1).  Penelitian  ini  dilakukan  di  kabupaten Barru dengan titik koordinat 40 ° 5’49” - 40°47’35” LS dan 119°35’00” - 119°49’16” BT.
Gambar 1. Peta Administrasi Kabupaten Barru sebagai Wilayah Lokasi Penelitian
Data parameter tersebut  diperoleh dari  Badan Perencanaan  Pembangunan  Daerah  (BAPPEDA) Kabupaten  Barru  Provinsi  Sulawesi  Selatan  Tahun
2021.  Data  pendukung  lainnya  adalah  data  curah hujan  tahun  2017-2021  diperoleh  dari  Stasiun Klimatologi Kelas I Maros Sulawesi Selatan.
Metode  pembobotan  parameter  dilakukan pengolahan  menggunakan  software  Arcgis  10.4 untuk  memetakan  tingkat  kemiringan  lereng, sebaran  penggunaan  lahan,  sebaran  jenis  batuan (geologi) dan tanah, intensitas curah hujan (Putra & Wardika,  2021;  Krisnandi,  dkk.,  2021).  Data  yang dihasilkan  berupa  pemetaan  yang  dapat  digunakan sebagai  acuan  penentuan  di  daerah  wilayah penelitian  risiko  bencana  longsor.  Pemberian  skor dan bobot pada penelitian ini adalah mengacu pada parameter sesuai model pendugaan kawasan rawan tanah  longsor  oleh  Direktorat  Vulkanologi  dan Mitigasi Bencana Geologi/DVMBG (2004), yaitu: Skor = (30%×FCH) + (20%×FG) + (20%×FJT) + (15%×FKL) + (15%×FPL) Keterangan:
FCH = Faktor Curah Hujan FG = Faktor Geologi FJT = Faktor Kelas Jenis Tanah FKL = Faktor Kelas Lereng FPL = Faktor Penggunaan Lahan Tabel 1. Pembobotan dan Penskoran setiap Parameter Menurut DVMBG Kementerian ESDM Parameter Besaran Skor Bobot Kemiringan lereng 3-8% 1 8-15% 2 15%-25% 3 15% 25%-40% 4 >40% 5 Ladang/Tegalan 3 Pasir/Kerakal 4 Permukiman 4 Semak/Belukar 2 Hutan 1 Penggunaan lahan Hutan Bakau 1 15% Empang/Tambak 1 Awan 1 Kebun/ Perkebunan 3 Sawah 3 Sawah Tadah Hujan 3 Tubuh Air 1 Alluvial 1 Jenis Tanah Litosol 2 20% Grumosol 3 Mediteran 4 Curah Hujan 3225-3382 1 3382-3564 2 30% 3564-3719 3 3719-3871 4
Parameter Besaran Skor Bobot Jenis Batuan Alluvium muda 1 Andesit 2 Batu pasir, lanau, serpih 3 Kuarsit 3 Batu gamping 1 30% Peridotit 1 Konglomerat 3 Tefra berbutir halus 1
Sumber:  (Direktorat  Vulkanologi  dan  Mitigasi Bencana Geologi/DVMBG, 2004)
Tahapan  selanjutnya  adalah  overlay,  yaitu salah  satu  tools  yang  digunakan  dalam  mengolah parameter  melalui  Sistem  Informasi  Geografis (Madani,  dkk.,  2022)  dan  menentukan  bagaimana tingkat  pengaruh  skor  dan  bobot  suatu  aspek  jika dipengaruhi  dari  aspek  lain  hingga  melihat pengaruh  suatu  variabel  dengan  variabel  lainnya dengan  masing-masing  skor  dan  bobot.  Kemudian diklasifikasikan  menjadi  tiga  kategori  yaitu  tinggi (merah), sedang (kuning) dan hijau (rendah).
Metode Inarisk BNPB dilakukan dengan analisis data  spasial.  Data  tersebut  diperoleh  dari  Risiko Bencana  Indonesia  (RBI)  tahun  2016  dan  RSNI penyusunan  dan  penentuan  zona  kerentanan gerakan tanah (PVMBG, 2015), sehingga menghasilkan  indeks  risiko  bencana.  Dari  hasil indeks  ini,  kemudian  diolah  pemetaan  risiko bencana  longsor  yang  diperbaharui  di  laman website https://inarisk.bnpb.go.id/ .  Untuk  analisis tingkat  risiko  bencana  longsor  dikelompokkan menjadi tiga kelas yaitu rendah, sedang, dan tinggi.
Aplikasi  Inarisk    ini  menggunakan  hasil  kajian yang  dibangun  oleh  BNPB  (Badan  Nasional
Penanggulangan Bencana) bersama
Kementerian/Lembaga  terkait  serta  dukungan Organisasi kebencanaan  yang  ada  di  Indonesia  dan memuat  data  geografis  yang  diorganisir  menjadi dua bagian yaitu data spasial dan data atribut. Data spasial  adalah  data  yang  membuat  tentang  lokasi suatu objek dalam peta berdasarkan posisi geografis objek tersebut di atas permukaan bumi menggunakan  sistem  koordinat  sedangkan  data atribut  adalah  data  yang  berupa  gambar  yang berhubungan  dengan  lokasi,  posisi,  bentuk  dan hubungan antar unsurnya.
Tabel 2. Data Parameter Inarisk BNPB
Data Kelas Nilai Kelas Skor Bobot DEM Parameter Kemiringan lereng 15-30% 1 0.250 0.3 30-50% 2 0.500 50-70% 3 0.750 >70% 4 1.000 Parameter Arah Lereng (Aspect) Datar 0 0.000 0.05 Utara 1 0.125 Barat Laut 2 0.250 Barat 3 0.375 Timur laut 4 0.500 Barat Daya 5 0.625 Timur 6 0.750 Tenggara 7 0.875 Selatan 8 1.000 Parameter Panjang/Bentuk Lereng <200 m 1 0.250 0.05 200-500 m 2 0.500 500-1000 m 3 0.750 >1000 m 4 1.000 Geologi Parameter Tipe Batuan Batuan Alluvial 1 0.333 0.2 Batuan Sedimen 2 0.667 Batuan Vulkanik 3 1.000 Parameter Jarak dari patahan/Sesar aktif >400 1 0.200 0.05 300-400 m 2 0.400 200-300 m 3 0.600 100-200 m 4 0.800 0-100 m 5 1.000 Tanah Parameter Tipe Tanah (Tekstur Tanah) Berpasir 1 0.333 0.1 Berliat- berpasir 2 0.667 Berliat 3 1.000 Parameter Kedalaman Tanah (Solum) <30cm 1 0.250 0.05 30-60cm 2 0.500 60-90cm 3 0.750 >90cm 4 1.000 Hidrologi Parameter Komponen hidrologi (curah hujan Tahunan <2000- 3000mm 1 0.333 0.2 2000- 3000mm 2 0.667 >3000 mm 3 1.000
Sumber: (Amri et al., 2016)
Tahapan akhir yang dilakukan dalam pemetaan risiko  bencana  longsor  adalah  membandingkan hasil  pemetaan  metode  tersebut  dengan  cara menghitung  luas    dan  persentase  dari  pesebaran
wilayah risiko longsor yang terdiri dari tiga kategori yaitu, rendah, sedang dan tinggi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Sebaran  Daerah  Risiko  Longsor  berdasarkan Metode Pembobotan Parameter
Berdasarkan  analisis  sebaran  wilayah  risiko bencana,  maka  dapat  diklassifikasikan  masing- masing  parameter  sesuai  pembobotan  parameter yaitu  data  kemiringan  lereng,  penggunaan  lahan, jenis  tanah,  curah  hujan,  dan  geologi.  Paremeter- parameter  tersebut  diolah  menggunakan  software Argis,  sehingga  diperoleh  pemetaan  daerah  risiko longsor sebagai berikut:

## Kemiringan Lereng
Dari hasil pengolahan data kemiringan lereng di wilayah  penelitian  diperoleh  bahwa  wilayah  yang memiliki  potensi  longsor  yaitu  kemiringan  lereng yang  sangat  curam  memiliki  persen  bobot  15%. Kemiringan  lereng  dengan  <  45%  menandakan bahwa pada wilayah ini berada pada dataran tinggi dengan  kemiringan  yang  sangat  curam  memiliki potensi  untuk  bergerak  atau  longsor.  Daerah dengan  kemiringan  lereng  yang  besar  akan menyebabkan  gaya  ke  arah  bawah  yang  bekerja pada  lereng  bertambah  besar  (Sholikhan  et  al., 2019), sehingga kemiringan lereng dapat mempengaruhi  terjadinya  lahan  menjadi  longsor (Krisnandi et al., 2021); (Ramadhani & Lukito, 2021).
Gambar 2. Peta Kemiringan Lereng

## Penggunaan Lahan
Penggunaan  lahan  yang  tidak  sesuai  dapat mengakibatkan  terjadinya  gerakan  tanah  atau longsor  dengan mempunyai kemiringan lereng yang curam berupa persawahan, maupun semak belukar dan tegalan. Dari hasil pengolahan data penggunaan lahan  di  wilayah  penelitian  diperoleh  bahwa sebagian  besar  wilayah  penelitian  di  dominasi  oleh hutan  dengan  luas  mencapai  43.63%,  artinya penggunaan lahan yang seperti hutan, ketika pohon ditebang  secara  liar  yang  berada  di  hutan  maka dapat  menyebabkan  longsor,  hal  ini  terjadi  karena tidak adanya akar pohon yang dapat menyerap dan menahan air ditanah (Rahmanizah, T., Apriyanto, B., & Astutik, 2019).
Gambar 3 . Peta Penggunaan Lahan

## Jenis Tanah
Jenis  tanah  merupakan  salah  satu  faktor  yang menentukan  terhadap  potensi  longsor  dan  erosi (Hardianto,  dkk.,  2020).  Jenis  tanah  yang  rawan akan mengalami erosi jika terletak pada lereng yang curam  serta  curah  hujan  dengan  intensitas  yang tinggi. Hasil pembobotan diperoleh:
Tabel 3. Jenis Tanah Kabupaten Barru
Jenis Tanah Klasifikasi Skor Bobot Luas Wilayah (Ha) Alluvial Tidak Rawan 1 20% 281.551 Litosol Sedikit Rawan 2 8396.69
Jenis Tanah Klasifikasi Skor Bobot Luas Wilayah (Ha) Grumosol Agak Rawan 3 14439.27 Mediteran Rawan 4 84088.23
Berdasarkan Tabel  3. Menunjukkan  bahwa jenis  tanah  terluas  di  wilayah  penelitian  adalah tanah  mediteran  dengan  luas  78.4%  yang merupakan  sangat  peka  terhadap  rawan  longsor. Jenis  tanah  ini  berbentuk  batuan  beku  berkapur dengan  memiliki  warna  merah  kekuningan  hingga abu-abu.  Mediteran  ini  memiliki  luas  84088.23  ha (78.4%)  terdapat  wilayah  kabupaten  Barru.  Hal  ini sejalan  dengan  penelitian  (Purba  et  al.,  2014), bahwa tingkat rawan longsor dipengaruhi oleh jenis tanah  berklasifikasi  mediteran  dan  batuan  beku berkapur.
Gambar 4. Peta Jenis Tanah

## Curah Hujan
Curah  hujan  dengan  intensitas  curah  hujan  yang tinggi dapat menambah bobot pada tanah sehingga dapat  memicu  terjadi  longsor.  hasil  yang  diperoleh sebaran  intensitas  curah  hujan  yang  dengan kategori sangat tinggi 3719-3871 mm/tahun dengan memiliki  luas  25,6%  sedangkan  intensitas  curah hujan rendah yaitu 3225-3382 memiliki luas 39,8%. Dari hasil tersebut, dapat diketahui bahwa semakin tinggi  intensitas  curah  hujan  maka  semakin  besar pula  potensi  risiko  bencana  longsor  (Tara  et  al., 2021); (Rusdiana et al., 2021).
Gambar 5. Peta Curah Hujan

## Faktor Geologi
Kondisi  geologi  wilayah  penelitian  didominasi  oleh dua  jenis  batuan  yaitu  batuan  andesit  41.10%  dan batuan  pasir,  lanau,  serpih  22.13%.  sedangkan  tiga jenis batuan yang rendah, yaitu Tefra berbutir halus 0,14%,  kuarsit  2.11%  dan  konglomerat  2.19%. Apabila  material  tanah  yang  ada  di  atas  batuan mudah  meloloskan  dan  melewatkan  air  serta memiliki  tingkat  kepekaan  terhadap  pengikisan lapisan  tanah  maka  air  tersebut  akan  tertahan  dan dapat menyebabkan titik wilayah tersebut mengalami  pergerakan  tanah  (tanah  longsor) (Irmayanti & Wahyuni, 2020).
Gambar 6. Peta Geologi
Berdasarkan  hasil overlay kelima  parameter sebagai  faktor  pemicu  risiko  longsor  menggunakan metode  pembobotan  maka  selanjutnya  diberikan skoring  setiap  parameter  yang  digunakan  dengan mengacu  pada  model  pendugaan  kawasan  risiko tanah  longsor  oleh  Direktorat  Vulkanologi  dan Mitigasi  Bencana  Geologi/DVMBG  (2004).  Hasil perhitungan  ditentukan  dengan  menyajikan  luas wilayah  yang  diperoleh  dari  penelitian  menurut kelas  interval  risiko  longsor  dan  menghasilkan  tiga tingkat risiko bencana longsor (sesuai Tabel 7). Hasil pemetaan sebaran risiko longsor dapat ditunjukkan seperti pada Gambar 7 berikut:
Gambar 7 . Peta Sebaran Risiko Longsor dengan

## Metode Pembobotan Parameter
Tabel 4. Tingkat Risiko Longsor pada Kabupaten

## Barru Metode Pembobotan Parameter
Tingkat Resiko Luas/ha Persentase Rendah 726,56 0.61 Sedang 114.696,43 97 Tinggi 2.335,64 2
Nilai  analisis  tingkat  risiko  bencana  longsor pada  tabel  di  atas  terlihat  bahwa  wilayah  yang mendominasi  dengan  kategori  sedang  seluas 114.696,433  ha  (97%),  sedangkan  untuk  kategori rendah  seluas  726,56  ha  (0.61%)  dan  tinggi  luas 2.335,64  ha  (2%)  yang  berada  seluruh  di  wilayah kabupaten  Barru.  Berdasarkan  analisis  nilai  dengan metode pembobotan bahwa diperoleh luas sebaran risiko bencana longsor dengan tingkat risiko longsor
yang  berada  pada  daerah di kabupaten Barru  yang ditunjukkan berdasarkan tabel 5 sebagai berikut:
Tabel 5 . Persebaran Risiko Bencana Longsor Metode

## Pembobotan Parameter
Kecamatan Luas Pembobotan (ha) % Luas Pembobotan Tingkat Risiko Longsor Tanete Rilau 4.603 12 Rendah Soppeng Riaja 5.526 14 Rendah Balusu 8.581 22 Rendah Barru 13.661 35 Sedang Tanete Riaja 18.101 47 Tinggi Pujananting 32.710 85 Tinggi Mallusetasi 20.355 53 Tinggi
Tabel  5  menunjukkan  sebaran  zonasi  daerah tingkat  risiko  bencana  longsor  di  Kabupaten  Barru diperoleh  dari  data shpfile administrasi  kecamatan untuk  melihat  luasannya  dengan  memanfaatkan calculate  geometry pada  aplikasi  Arcgis.  Hasil sebarannya  menunjukkan  bahwa  tingkat  tinggi sebaran  daerah  di  kabupaten  Barru  kelas  risiko paling  luas  berada  di  Kecamatan  Tanete  Riaja 18.101  (47%),  di  Kecamatan  Pujananting  32.710 (85%)  dan  Mallusetasi  20.355  (53%).  Sedangkan rendah pada Kecamatan Soppeng Riaja 5.526 (14%) dan Kecamatan Balusu yaitu 8.581 (22%).
Sebaran  Daerah  Risiko  Longsor  berdasarkan Metode Inarisk BNPB
Gambar 8. Peta Risiko Becana longsor dengan metode Inarisk BNPB
Berdasarkan  pemetaan  menggunakan  metode Inarisk  BNPB,  diperoleh  perhitungan  analisis persebaran  risiko  longsor  yang  selanjutnya  diolah menggunakan aplikasi Arcgis. Berikut hasil pemetaannya ditunjukkan seperti gambar 8. Analisis perhitungan  dilakukan  dengan  menyajikan  luas wilayah  sesuai  parameter  indeks  risiko  longsor, sehingga  diperoleh  tiga  klasifikasi  yaitu  sedang, rendah dan tinggi, seperti ditunjukkan pada tabel 5 berikut:

## Tabel 5. Tingkat Risiko Longsor pada Kabupaten Barru Metode Inarisk BNPB
Keterangan Luas/ha % Luas Rendah 36.709,02 39 Sedang 27.329,94 29 Tinggi 28,042,36 30
Berdasarkan  tabel  5  menunjukkan  bahwa wilayah yang mendominasi dengan kategori rendah dengan  seluas  36.709,02  ha  (39%),  untuk  kategori sedang  memiliki  luas  27.329,94  ha  (29%)    dan kategori  tinggi  seluas  28.042,36  ha  (30%)    yang berada  seluruh  di  wilayah  Kabupaten  Barru.  Dari hasil  tersebut,  diperoleh  luas  sebaran  risiko bencana  longsor  di  Kabupaten  Barru,  seperti ditunjukkan pada tabel 6 sebagai berikut:

## Tabel 6. Persebaran Risiko Bencana Longsor Metode Inarisk BNPB
Kecamatan Luas Risiko Kecamatan (ha) % luas Inarisk BNPB Tingkat Risiko Longsor Mallusetasi 5.352 5 Rendah Pujananting 7.003 7 Rendah Barru 7.606 8 Rendah Tanete Riaja 12.045 12 Sedang Balusu 17.125 17 Sedang Tanete Rilau 21.103 21 Tinggi Soppeng Riaja 20.181 22 Tinggi
Berdasarkan  tabel  6,  diperoleh  sebaran  zonasi daerah tingkat risiko bencana longsor di Kabupaten Barru  berada  risiko  rendah  hingga  tinggi.  Data tersebut  diperoleh  dari  data shpfile administrasi kecamatan  untuk  melihat  luasannya  dengan memanfaatkan calculate geometry dengan menggunakan  aplikasi  Arcgis.  Hasil  analisisnya
diperoleh  bahwa  kecamatan  yang  tertinggi  yaitu kecamatan Tanete Rilau 21.103 (21%) dan Soppeng Riaja  20.181  (22%)  sedangkan  tingkat  rendah  di kecamatan  Mallusetasi  5.352  (5%)  dan  kecamatan Pujananting 7.003 (7%).

## Perbandingan  Metode  Pembobotan  Parameter dengan Inarisk BNPB
Peta  risiko  bencana  longsor  dibuat  pada aplikasi  Arcgis  menggunakan  metode  pembobotan parameter  yaitu  kemiringan  lereng,  penggunaan lahan,  jenis  tanah, curah  hujan  dan  faktor  geologi. Kelima  parameter  tersebut  dioverlay  sehingga diperoleh  tingkat  risiko  longsor  seperti  pada gambar  7  yaitu  kategori  rendah  dengan  luas penyebarannya  berkisar  726,56  ha  (0.61%). Sebaran ini merupakan kawasan risiki longsor yang kurang  mengalami  pergerakan  tanah.  Kategori sedang (berwarna kuning) yang paling mendominasi  di  wilayah  ini  dengan  luas penyebarannya yaitu 114.693,43 (97%), merupakan daerah  yang  memiliki  risiko  terhadap  terjadinya pergeseran  tanah  (longsor).  Hal  ini  disebabkan karena intensitas curah hujan yang relatif rata-rata sangat tinggi. Selain itu dipengaruhi pula penyusun lapisan  tanah  dan  batuan  yang  terbentuk  serta penggunaan lahan oleh manusia yang tidak dikelola dengan  baik  pada  wilayah  tersebut.  Sedangkan pada  kategori  tinggi  dengan  luas    penyebarannya 2.335,64  ha  (2%).  Sebaran  tersebut  merupakan daerah  yang  risiko  akan  terjadinya  tanah  longsor, disebabkan  oleh  tipe  tanah  jenis  mediteran memiliki  kepekaan  terhadap  pengikisan  lapisan, penyusun  litologi  daerah  meliputi  lanau,  andesit, pasir,  dan  serpih.  Faktor  lainnya  juga  disebabkan karena  tingkat  intensitas  curah  hujan  berketegori sedang  hingga  tinggi,  bidang  lereng  mulai  dari curam  sampai  sangat  curam  (mencapai  >40%), serta wilayah medannya yang berbukit.
Pada  metode  Inarisk  BNPB,  data  parameter yang  digunakan  berupa  data  indeks  risiko  longsor. Hasil yang mendominasi risiko longsornya diklasifikasikan menjadi tiga kategori yaitu kategori rendah  dengan  penyebarannya    36.709,02  (39%), sedang 27.329 (29%) dan tinggi 28.042 (30%).
Berdasarkan kedua metode tersebut, ditunjukkan  bahwa  tiap  kecamatan  di  Kabupaten Barru  memiliki  potensi  risiko  longsor  yang  relatif bergantung  pada  kondisi  pada  wilayah  tersebut. Daerah  yang  berisiko  terhadap  terjadinya  longsor berdasarkan analisis metode pembobotan parameter  yaitu  kecamatan  Kecamatan  Tanete Riaja 18.101 (47%), Kecamatan Pujananting  32.710 (85%)  dan  Kecamatan  Mallusetasi  20.355  (53%). Sedangkan  kategori  rendah  yaitu  Kecamatan Soppeng  Riaja  5.526  (14%)  dan  Kecamatan  Balusu yaitu  8.581  (22%).  Sedangkan  jika  ditinjau  dari metode  Inarisk  BNPB,  bahwa  Kecamatan  yang tertinggi  risikonya  adalah  Kecamatan  Tanete  Rilau 21.103  (21%)  dan  Soppeng  Riaja  20181  (22%) sedangkan tingkat rendah di Kecamatan Mallusetasi 5.352 (5%) dan Kecamatan Pujananting 7.003  (7%).  Hasil  tersebut  dapat  diuraikan  bahwa masing-masing  metode  memiliki  tingkat  risiko longsor  berbeda.  Kedua  metode  tersebut  dapat dinyatakan bahwa metode pembobotan parameter lebih akurat daripada metode Inarisk BNPB. Hal ini sesuai data dan asumsi dari Badan Penanggulangan Bencana  Daerah  (BPBD)  yang  menyatakan  bahwa lokasi  yang  sering  terjadi  longsor  berada  di Kecamatan Pujananting dan Mallusetasi.
Sedangkan untuk metode Inarisk BNPB berbanding terbalik tingkat tinggi risiko daerah sebaran longsor yaitu Kecamatan Soppeng Riaja dan Tanete Rilau.

## PENUTUP

## Simpulan dan Saran
Pemetaan  tingkat  risiko  longsor  di  Kabupaten Barru menggunakan metode pembobotan parameter  dan  Inarisk  BNPB  diperoleh  bahwa Kabupaten  Barru  memiliki  risiko  yang  relatif kategori  sedang  (berisiko)  terhadap  tanah  longsor. Pada  metode  pembobotan  parameter,  untuk  kelas risiko  paling  tinggi  sebarannya,  berada  di Kecamatan  Tanete  Riaja  18.101  (47%),  Kecamatan Pujananting  32.710  (85%)  dan  Mallusetasi  20.355 (53%). Sedangkan metode Inarisk BNPB, Kecamatan Tanete  Rilau  21.103  (21%)  dan  Soppeng  Riaja 20.181  (22%)  sebagai  wilayah  risiko  paling  tinggi sebarannya.  Berdasarkan  kedua  metode  tersebut,
sebaran  risiko  longsor  yang  lebih  akurat  dalam merepresentasikan  kondisi  daerah  adalah  metode pembobotan parameter.
Dalam  menggunakan  metode  pembobotan parameter lebih diperhatikan keakuratan hasil pada setiap  parameternya.  Kesalahan  pengolahan  data setiap  parameter  dapat  mempengaruhi  hasilnya, dan  diperlukan  validasi  data  hasil  pengolahan  ke lapangan.  Selanjutnya  mengkaji  lebih  dari  dua metode untuk memperoleh metode yang lebih baik tingkat ketelitiannya.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan terima kasih atas kerjasamanya kepada pihak  Pemerintah  BAPPEDA  Kabupaten  Barru Sulawesi  Selatan  serta  Instansi  BMKG  Stasiun Klimatologi  Kelas  I  Maros  yang  telah  memfasilitasi data penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Amri, M. R., Yulianti, G., Yunus, R., Wiguna, S., W.Adi, A., Ichwana,  A.  N.,  Randongkir, R.  E.,  &  Septian,  R.  T. (2016). Risiko Bencana Indonesia (Disasters Risk of Indonesia). Badan  Nasional  Penanggulangan Bencana . https://doi.org/10.1007/s13753-018- 0186-5
Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD). (2016). Kabupaten Barru dalam Angka 2016 .
Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD). (2021).
Kabupaten Barru dalam 2021 .
Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana  (BNPB).
(2021). Inarisk BNPB dalam Angka 2017-2021 .
Direktorat  Vulkanologi  dan  Mitigasi  Bencana  Geologi (2004). Gerakan  Tanah .  Bandung:  Kementerian ESDM.
Elsa Frizani, D., L. Nugraha, A., & Awaluddin, M. (2021).
Pengembangan Webgis untuk Informasi Kerentanan  terhadap  Ancaman  Banjir. Jurnal Geodesi Undip , 10 (2), 11 – 18.
Faizana, F., Nugraha, A., & Yuwono, B. (2015). Pemetaan Risiko  Bencana  Tanah  Longsor  Kota  Semarang. Jurnal Geodesi Undip , 4 (1), 223 – 234. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/a rticle/view/7669/7429
Hardianto, A., Winardi, D., Rusdiana, D. D., Putri, A. C. E., Ananda,  F.,  Devitasari,  Djarwoatmodjo,  F.  S., Yustika,  F.,  &  Gustav,  F.  (2020).  Pemanfaatan
Informasi  Spasial  Berbasis  SIG  untuk  Pemetaan Tingkat Kerawanan Longsor di Kab. Bandung Barat, Jawa  Barat. Jurnal  Geosains  Dan  Remote  Sensing , 1 (1),  23 – 31.  https://doi.org/10.23960/jgrs.2020. v1i1.16
Indeks  Risiko  Bencana.  (2020).  Jakarta:  Direktorat Pengurangan Risiko Bencana
Irmayanti,  Said  L,  M.,  &  Wahyuni,  A.  (2020).  Aplikasi Sistem  Informasi  Geografi  (SIG)  dan  Metode Geolistrik  dalam  Pembuatan  Peta  Rawan  Longsor di Kecamatan Alla Kab. Enrekang. JFT: Jurnal Fisika Dan Terapannya Fisika Dan Terapannya , 7 (2), 166 – 174. https://doi.org/10.24252/jft.v7i2.18468
Krisnandi,  R.,  Trianda,  O.,  Rizqi,  A.,  Febby,  L.,  &  Hanafi, M.  (2021).  Identifikasi  Kawasan  Rawan  Bencana Longsor  Metode  Skoring  Daerah  Mojotengah  dan Sekitarnya, Kec. Reban, Kab. Batang, Provinsi Jawa Tengah. ReTII , 2021 (November), 501 – 508.
Kurnianto, F. A., Elfiani, V., & Alfani, A. F. (2021). Analisis Spasial  Kerentanan  Banjir  dan  Longsor  di  Kab. Banyuwangi. JPIG  (Jurnal  Pendidikan  Dan  Ilmu Geografi) , 6 (1),  49 – 60.  https://doi.org/10.21067/ jpig.v6i1.5323
Madani, I., Bachri, S., & Aldiansyah, S. (2022). Pemetaan Kerawanan  Banjir  di  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS) Bendo Kab. Banyuwangi Berbasis Sistem Informasi Geografis. Jurnal Geosaintek , 8 (2), 192. https://doi.org/10.12962/j25023659.v8i2.11907
Naryanto,  H.  S.,  Soewandita,  H.,  Ganesha,  D., Prawiradisastra, F., & Kristijono, A. (2019). Analisis Penyebab  Kejadian  dan  Evaluasi  Bencana  Tanah Longsor  di  Desa  Banaran,  Kec.  Pulung,  Kab. Ponorogo,  Provinsi  Jawa  Timur  Tanggal  1  April 2017. Jurnal  Ilmu  Lingkungan , 17 (2),  272. https://doi.org/10.14710/jil.17.2.272-282
Nurfaiz  Fathurrahman  Yasien,  F.  Yustika,  I.  Permatasari,
&  M.  Sari.  (2021).  Aplikasi  Geospasial  Untuk Analisis  Potensi  Bahaya  Longsor  menggunakan Metode  Weighted  Overlay  (Studi  Kasus  Kab. Kudus, Jawa Tengah). Jurnal Geosains dan Remote Sensing , 2 (1), 33 – 40.
Nurlela,    Said  L,  M.,  Iswadi.  (2018).  Studi  Karakterisasi Daerah  Rawan  Longsor  di  Desa  Maliwowo Kecamatan Angkona Kab. Luwu Timur Berdasarkan Uji  X-Ray  Diffraction  (XRD). JFT:  Jurnal  Fisika  dan Terapannya , 5 (2), 128 – 135.
Paisa,  Said  L,  M.,  &  Wahyuni,  A.  (2021).  Pemetaan Daerah  Rawan  Longsor  menggunakan  Metode Pencitraan  Satelit  di  Kab.  Enrekang  Sulawesi Selatan. Jurnal Geocelebes , 5 (1), 80 – 90.
Purba, J., Subiyanto, S., & Sasmito, B. (2014). Pembuatan
Peta Zona Rawan Tanah Longsor di Kota Semarang dengan melakukan Pembobotan Parameter. Jurnal Geodesi Undip , 3 (2), 40 – 52.
Putra,  I.  K.  A.,  &  Wardika,  I.  G.  (2021).  Analisis Kerentanan  Lahan  terhadap  Potensi  Bencana Tanah Longsor pada Wilayah Kaldera Batur Purba. Media Komunikasi Geografi , 22 (2), 208. https://doi.org/10.23887/mkg.v22i2.36925
Qurohman,  R.  T.,  &  Susanti,  D.  (2021).  Pemetaan Kejadian Bencana  Alam  Tanah Longsor Kabupaten Majalengka  Menggunakan  SIG  (Sistem  Informasi Geografis). STIMA 5.0 Kebangkitan Nasional Digital Era Industri 4.0 , 48 – 54.
Rahmanizah,  T.,  Apriyanto,  B.,  &  Astutik,  S.  (2019). Potensi  Terjadinya  Longsor  pada  Kawasan  Karst Gunung  Sadeng  Puger  karena  Adanya  Aktivitas Pertambangan. Majalah  Pembelajaran  Geografi , 2 (1).
Ramadhani,  G.  Y.,  &  Lukito, H.  (2021).  Analisis  Tipe  dan Karakteristik Pada Lereng Longsor di Dusun Pencil, Desa  Kalijering,  Kec.  Pituruh,  Kab.  Purworejo, Provinsi  Jawa  Tengah. Prosiding  Seminar  Nasional Teknik Lingkungan Kebumian Ke-III , 3 (1), 196 – 206.
Rusdiana,  D.  D.,  Nuryandini,  R.,  Heni  Imelia,  J.,  &  Syifa Hafidah, N. (2021). Pemanfaatan Informasi Spasial Berbasis  SIG  untuk  Pemetaan  Tingkat  Kerawanan Longsor  di  Kabupaten  Karangasem,  Bali. Jurnal Geosains  Dan  Remote  Sensing , 2 (2),  49 – 55. https://doi.org/10.23960/jgrs.2021.v2i2.51
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
S.  Wahyuni,  S.  Karim,  D.  A.  (2021).  Sistem  Informasi Geografis  Pemetaan  Daerah  Rawan  Longsor  Kota Samarinda  Berbasis  Web  menggunakan  Metode Skor  dan  Pembobotan. Jurnal  Ilmiah  Teknik Informatika , 15 (2), 209 – 227.
Syahdan  Mujahid,  Irawan,  B.,  &  Setianingsih,  C.  (2020). Perancangan  Prototipe  Sistem  Peringatan  Dini Tanah Longsor Berbasis Internet of Things. Telkom University , 7 (1), 1651 – 1657.
Tara,  L.  L.,  Hayati,  E.  N.,  &  Prabowo,  I.  A.  (2021).
Identifikasi  Bencana  Tanah  Longsor  berdasarkan Pengamatan Geomorfologi di Desa Giripurwo, Kec. Girimulyo,  Kab.  Kulonprogo,  DIY. Prosiding Nasional  Rekayasa  Teknologi  Industri dan Informasi XIII , 2021 (November), 524 – 534.
-------------------