Jambura Geoscience Review (2019) Vol. 1 (2): 87-101 DOI: 10.34312/jgeosrev.v1i2.2474

## Jambura Geoscience Review
P-ISSN: 2623-0682, E-ISSN: 2656-0380
Journal homepage: http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jgeosrev

## ANALISIS TINGKAT KERENTANAN LONGSOR DAERAH MUARA SUNGAI BONE KOTA GORONTALO
Muhammad Iqbal Asiki a , Sri Maryati a , Noviar Akase a a Teknik Geologi, Universitas Negeri Gorontalo, Jl. Jendral Sudirman, No. 6, Kota Gorontalo, 96128, Indonesia

## INFO ARTIKEL

## ABSTRACT
Status artikel: Diterima: 24 Juli 2019 Disetujui: 31 Juli 2019 Tersedia online: 31 Juli 2019 In Gorontalo City there have been 11 landslides in 2017 which are spread in 3 sub-districts  namely  Hulonthalangi,  Kota  Barat,  and  Dumbo  Raya.  While  in 2018  there  was  a  landslide  in  Tenda  village  which  claimed  two  lives.  The research  site  is  located  in  coordinate  00°29'00"  - 00°31’51"  N  and  123°3'00" - 123°5'27"    E  with  the  wide  of  area  2,531  Ha  consisting  of  1,745  Ha  of  the mainland and 786 Ha of the sea. The research area administratively is located in Dumbo Raya Sub-district, Gorontalo city, Gorontalo Province. The purpose of this study was to determine the level of landslide susceptibility in the study area and make zonation maps of landslide prone area.  This research method applied in this study was integration of field survey and GIS analysis. The parameters which  influence  the  landslide  are  lithology,  precipitation,  slope,  lineament density,  type  of  soil,  and  the  land  use.  Based  on  the  analysis  of  landslide susceptibility, the level of susceptibility in the research site consists of 3 classes; low, moderate, and high. The low class of landslide susceptibility has the area of 217.46 Ha, the moderate class of landslide susceptibility has the area of 338.93 Ha with the biggest spread is in Leato Selatan village; 102.68 Ha. The high class of landslide susceptibility has the area of 1,188.70 Ha with the biggest spread in Leato Selatan Village; 288.66 Ha.
Copyright © 2019 JGeosREV-UNG
This open access article is distributed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International license
Kata Kunci: Class of Landslide Susceptibility; GIS; Landslide
Penulis korespondensi: Muhammad Iqbal Asiki Program Studi Teknik Geologi, Jurusan Ilmu dan Teknologi Kebumian, Universitas Negeri Gorontalo Jl. Jenderal Sudirman No.6, Kota Gorontalo. 96128, Indonesia Email: iqbal.asiki96@gmail.com

## 1. Pendahuluan
Tanah  longsor  adalah  suatu  bentuk  pergerakan  tanah  yang  pengangkutan  atau  pemindahan materialnya  terjadi  pada  suatu  saat  dalam  volume  yang  besar  (Arifin  et  al.,  2006).  Tanah  longsor adalah  bencana  geologi  yang  serius  yang  terjadi  pada  daerah  dengan  morfologi  berlereng  dan  curah hujan  yang  tinggi  dan  dapat  menimbulkan  korban  jiwa  dan  berdampak  pada  alam  atau  lingkungan (Ramani et al., 2011). Menurut data Badan Nasional Penanggulangan Bencana pada tahun 2017 ada 22  kejadian  longsor  yang  terjadi  di  Sulawesi  (BNPB,  2019).  Selain  itu,  pada  tahun  2018  jumlah kejadian  meningkat  menjadi  35  kejadian  dalam  setahun  (BNPB,  2019).  Sementara  itu,  Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kota Gorontalo mengatakan terdapat tiga kecamatan yang rentan  terhadap  longsor  di  Kota  Gorontalo  yakni  Hulonthalangi,  Kota  Barat,  dan  Dumbo  Raya (Akuba, 2018). Pada tahun 2017 sudah terjadi 11 bencana tanah longsor yang melanda Kota Gorontalo dan  tersebar  di  tiga  kecamatan  tersebut.  Pada  tahun  2018,  tepatnya  31  Maret  2018  terjadi  insiden longsor yang menelan dua korban jiwa di Kelurahan Tenda, Kecamatan Hulonthalangi (Akuba, 2018).
Tanah  longsor  merupakan  bencana  yang  dapat  diprediksi  kedatangannya  karena  berhubungan dengan tingginya curah hujan suatu daerah. Selain itu, faktor lain seperti jenis batuan, struktur geologi, kemiringan lereng, dan penggunaan lahan juga merupakan indikator peran terhadap kejadian longsor (Dewi  et  al.,  2017).    Korban  yang  ditimbulkan  akibat  tanah  longsor  tidak  sedikit  jumlahnya  baik korban jiwa maupun korban materi. Oleh karenanya, untuk mengantisipasi dan meminimalisir resiko yang ditimbulkan maka perlu dilakukan pemetaan daerah – daerah yang rentan terhadap longsor secara cepat  dan  efisien.  Pemetaan  daerah  yang  rentan  terhadap  longsor  secara  cepat  dan  efisien  dapat
dilakukan dengan memanfaatkan sistem informasi geografis (SIG). Proses input , kalkulasi, dan output data dapat dibaca dan diproses dengan mudah dan cepat (Pradhan & Ahmed, 2010). Pemetaan daerah yang  rentan  terhadap  longsor  telah  dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya  antara  lain  Daneshvar  &  Ali (2011) yang meneliti tentang zonasi bahaya tanah longsor dengan analisis sistem informasi geografis di Daerah Aliran Sungai (DAS)  Golmakan di bagian timur laut Iran; Dewi et al., (2017) yang meneliti tentang  zonasi  rawan  bencana  tanah  longsor  dengan  analisis geography  information  system (GIS)  di Kecamatan  Bagelen;  dan  Yunianto  (2011)  yang  meneliti  tentang  analisis  kerawanan  tanah  longsor dengan aplikasi sistem informasi geografis dan penginderaan jauh di Kabupaten Bogor.
Penelitian ini menggunakan 6 parameter penyebab longsor yaitu litologi, kemiringan lereng, curah hujan, densitas kelurusan, jenis tanah, dan penggunaan lahan.  Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui  litologi  penyusun  daerah  penelitian,  menentukan  tingkat  kerentanan  longsor  daerah penelitian dan membuat peta zonasi tingkat kerentanan longsor daerah penelitian.

## 2. Metodologi

## 2.1. Lokasi Penelitan
Secara  administratif  daerah  penelitian  berada  di  daerah  muara  Sungai  Bone,  Kota  Gorontalo, Provinsi Gorontalo (Gambar 1). Daerah penelitian berada pada koordinat 00 0 29´00´´ – 00 0 31´5´´ LU dan 123 0 3´00´´ – 123 0 5´27´´ BT dengan luas wilayah 2.531 Ha yang terdiri dari 1.745 Ha daratan dan 786 Ha perairan.

## 2.2. Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini  adalah survei lapangan dan analisis Sistem Informasi  Geografis  (SIG).  Survei  lapangan  yang  dilakukan  adalah  berupa  pengumpulan  data-data lapangan seperti data geologi  berupa litologi penyusun daerah penelitian serta validasi data lapangan setelah didapatkan tingkat kerentanan longsor daerah penelitian. Analisis  Sistem Informasi Geografis (SIG) dilakukan dengan metode Multi Criteria Evaluation (MCE) yaitu skoring dan pembobotan faktor- faktor  yang  berpengaruh  terhadap  terjadinya  tanah  longsor  yaitu  litologi,  densitas  kelurusan,
Gambar 2. Peta geologi daerah penelitian
kemiringan  lereng,  jenis  tanah,  curah  hujan,  dan  penggunaan  lahan.  Selanjutnya,  parameter – parameter  tersebut  di- overlay untuk  kemudian  dilakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan  tingkat kerentanan  longsor.  Hasil  yang  diperoleh  berupa  peta  zonasi  tingkat  kerentanan  longsor  daerah penelitian.  Analisis  tingkat  kerentanan  longsor  dilakukan  dengan  menggunakan  model  pendugaan tanah longsor oleh Balai Besar Sumberdaya Lahan Pertanian (BBSDLP, 2009 dalam Dewi et al., 2017).
selanjutnya, dilakukan perhitungan untuk mendapatkan interval kelas untuk dimasukkan dalam tabel kelas kerentanan longsor dengan menggunakan persamaan 2.
I = dimana  :  I  adalah  interval  kelas;  R  adalah range (data  terbesar  -  data  terkecil)  dari  skor  total;  dan  K adalah banyak kelas yang akan dibuat.
selanjutnya  dibuat  klasifikasi  kelas  kerentanan  longsor  dengan  interval  kelas  yang  diperoleh  dari persamaan 2 sehingga klasifikasi kelas kerentanan longsor menjadi seperti dalam Tabel 1.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Parameter Kerentanan Longsor
3.1.1. Litologi
Berdasarkan  peta  geologi  lembar  Leato  dan  sekitarnya  dan  peta  geologi  lembar  Bongo  dan sekitarnya  daerah  penelitian  disusun  oleh    6  satuan  batuan  yaitu  satuan  granit,  satuan  granodiorit, satuan breksi vulkanik, satuan batugamping terumbu, satuan endapan pantai, dan satuan aluvial (Tabel 2).    Masing – masing  jenis  batuan  diberi  skor  sesuai  dengan  tingkat  kepekaannya  terhadap  longsor. Semakin  tinggi  skor  yang  diberikan  maka  semakin  tinggi  pengaruhnya  terhadap  terjadinya  longsor. Gambaran sebaran jenis batuan pada daerah penelitian dapat dilihat dalam Gambar 2.

## 3.1.2. Curah Hujan
Data curah hujan yang digunakan dalam penelitian diambil dari empat pos pengamatan curah hujan di  sekitar  Kota  Gorontalo  yaitu  pos  Dumbo  Raya,  BPTPH  Kota  Utara,  BP3K  Botupingge,  dan  pos Telaga.  Data curah hujan tersebut menunjukkan bahwa, curah hujan Kota Gorontalo berkisar antara <1.150 mm/tahun sampai 1.590 mm/tahun (Tabel 3). Semakin tinggi curah hujan maka pengaruhnya terhadap kejadian longsor juga semakin tinggi. Gambaran spasial tingkat curah hujan Kota Gorontalo dan sekitarnya dapat dilihat dalam Gambar 3.
(2)
Tabel 1. Kelas kerentanan longsor Kelas kerentanan Skor Rendah Nilai minimum – (interval kelas + nilai minimum) Sedang > skor kerawanan rendah – (skor kerawanan rendah + interval kelas) Tinggi > skor kerawanan sedang – nilai maksimum Skor  Total  =  (30%  *  Kemiringan  Lereng)+  (25%  *  Densitas  Struktur)    +  (15%  *  Curah Hujan)  +(10%  *  Litologi)  +  (10%  *  Jenis  Tanah)  +  (10%  *  Penggunaan Lahan) (1) Tabel 2. Jenis litologi (Dewi et al., 2017)
No Litologi Luas (Ha) Skor 1 Aluvial dan endapan pantai 256,12 1 2 Granit dan granodiorit 968,11 3 3 Batugamping 131,1 3 4 Breksi vulkanik 381,76 5 Tabel 3. Curah Hujan (modifikasi dari Sulistiarto, 2008) No Curah hujan Tahun Skor 1 1000 - 1150 2018 1 2 1150 – 1250 2018 2 3 1250 – 1350 2018 3 4 1350 - 1450 2018 4 5 1450 - 1590 2018 5
Curah hujan merupakan salah satu faktor pemicu terjadinya tanah longsor. Kekuatan depresi hujan terhadap  tanah,  jumlah  dan  kecepatan  aliran  permukaan  serta  kerusakan  longsor  ditentukan  oleh besarnya intensitas dan distribusi curah hujan (Barus, 1999).

## 3.1.3. Kemiringan Lereng
Kemiringan lereng merupakan faktor yang paling mempengaruhi terjadinya longsor. Daerah muara Sungai  Bone  dan  sekitarnya  merupakan  daerah  yang  memiliki  kemiringan  lereng  yang  bervariasi (Tabel 4).  Kemiringan  lereng  <7%  dengan  luas  149,35  Ha  digunakan  sebagai  kawasan  permukiman. Akan tetapi kawasan ini dikelilingi oleh perbukitan dengan kemiringan lereng >30 – 70 % dengan luas total 1.197,93 Ha yang merupakan kemiringan lereng yang mendominasi daerah muara Sungai Bone dan sekitarnya. Menurut Wang et al., (2015) tanah longsor merupakan gerakan massa yang terjadi di lereng  curam  di  bawah  pengaruh  gravitasi.  Semakin  tinggi  tingkat  kemiringan  lereng  suatu  daerah maka  akan  semakin  tinggi  pula  potensi  longsor  pada  daerah  tersebut.  Gambaran  spasial  tingkat kemiringan lereng daerah muara sungai Bone dan sekitarnya dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 3 .Peta curah hujan daerah penelitian
Tabel 4. Kemiringan lereng (Yunianto, 2011)
No Kemiringan lereng (%) Luas (Ha) Skor 1 < 7 149,35 1 2 >7-15 103,60 2 3 >15-30 247,59 3 4 >30-70 1.197,93 4 5 >70 46,83 5

## 3.1.4. Jenis Tanah
Berdasarkan data Balai Besar Sumber Daya Lahan Pertanian tahun 2011 jenis tanah pada daerah penelitian  terdiri  dari  mediteran  merah  kuning, brown  forest  soil ,  dan  aluvial  (Tabel  5).  Berdasarkan klasifikasi Dudal & Suparaptoharjo (1957) deskripsi jenis tanah pada daerah penelitian dapat diuraikan sebagai berikut.
a. Tanah Aluvial
Tanah  aluvial  adalah  tanah  yang  berasal  dari  endapan  aluvial  maupun  koluvial  muda. Perkembangan  profil  tanah  lemah  sampai  tidak  ada.  Sifat  tanah  tergantung  dari  bahan  induk  yang diendapkannya  serta  penyebarannya  tidak  dipengaruhi  oleh  ketinggian  maupun  iklim.  Tanah  ini mempunyai tingkat kepekaan rendah terhadap longsor. Jenis tanah ini terdapat pada bagian utara dari daerah penelitian (Gambar 5).
Gambar 4. Peta kelerengan daerah penelitian
Tabel 5. Data Jenis Tanah (Sobirin, 2013 dalam Sugianti et al, 2014)
Jenis Tanah Skor Aluvial 1 Brown Forest Soil, Mediteran 3

## b. Brown Forest Soil
Merupakan  bagian  dari  kelompok  tanah Calcisol yang  kaya  akan  kalsium.  Tanah  jenis  ini mempunyai tingkat kepekaan sedang terhadap longsor.

## c. Tanah Mediteran Merah Kuning
Tanah mediteran merah kuning adalah tanah yang berkembang dari bahan induk batu kapur dengan kadar bahan  bahan  organik  yang rendah, kejenuhan  bersifat  basa hingga tinggi,  tekstur berat  dengan struktur tanah gumpal, reaksi tanah dari agak masam sampai sedikit alkalis (pH 6,0 – 7,5). Tanah ini terdapat pada daerah mulai dari muka laut sampai 400 m pada iklim tropis basah dengan bulan kering nyata dan curah hujan tahunan antara 800 – 2500 mm. Tanah ini mempunyai tingkat kepekaan sedang terhadap  longsor.  Jenis  tanah  ini  mendominasi  daerah  penelitian,  tersebar  mulai  dari  bagian  utara sampai ke bagian selatan dari daerah penelitian (Gambar 5).

## 3.1.5. Penggunaan Lahan
Penggunaan lahan merupakan salah satu faktor penyebab terjadinya tanah longsor. Penggunaan lahan pada daerah penelitian terdiri dari hutan, semak belukar, permukiman, perkebunan dan ladang, dan  lahan  kosong  (Tabel  6).  Penggunaan  lahan  berpengaruh  terhadap  kestabilan  lahan,  kontrol terhadap  kejenuhan  air,  serta  kekuatan  ikatan  partikel  tanah  (Yunianto,  2011).  Lahan  yang  ditutupi oleh  hutan  atau  perkebunan  akan  lebih  bisa  menjaga  kestabilan  lahan  karena  sistem  perakaran  yang dalam  sehingga  akan  menjaga  kekompakkan  antar  partikel  tanah  dan  antara  partikel  tanah  dengan batuan  dasar.  Sementara  itu,  tegalan,  sawah,  dan  semak  belukar  memiliki  sistem  perakaran  yang dangkal  dan  bersifat  tergenang  sehingga  tidak  mampu  menjaga  stabilitas  lahan  dan  kekompakan
partikel  tanah  (Rahmat,  2010).  Wahyunto  et  al.,  (2007)  mengatakan  penggunaan  lahan  seperti persawahan,  maupun  tegalan  dan  semak  belukar,  terutama  pada  daerah-daerah  berlereng  terjal umumnya  sering  terjadi  tanah  longsor.  Distribusi  spasial  penggunaan  lahan  pada  daerah  penelitian dapat dilihat dalam Gambar 6.

## 3.1.6. Densitas Kelurusan
Kelurusan  adalah  suatu  aliran  yang  lurus dan  lembah,  permukaan  yang  lurus,  perubahan tonal tanah,  kelurusan  daerah  vegetasi,  perubahan  dari  perbedaan  tipe  vegetasi  serta  ketinggiannya,  atau perbedaan topografi yang mencolok. Semua fenomena ini mungkin hasil dari fenomena struktur yang terjadi seperti sesar (patahan), kekar, lipatan, dan rekahan (Hung et al., 2005). Dalam analisis densitas kelurusan,  kelurusan  yang  teridentifikasi  merupakan  pola  kelurusan  sungai  ataupun  gawir  yang dihasilkan oleh aktivitas sesar (Chemong & Piyaphong, 2013).
Tabel 6. Penggunaan lahan (Yunianto, 2011) No Penggunaan lahan Luas (Ha) Skor 1 Hutan 1.372.16 1 2 Semak Belukar 26,77 2 3 Permukiman 280,74 3 4 Perkebunan dan Ladang 44,26 4 5 Lahan Kosong 21,06 5
Pola kelurusan merupakan indikasi adanya struktur geologi.  Struktur geologi merupakan salah satu  faktor  yang  memengaruhi  terjadinya  longsor.  Struktur  geologi  yang  terjadi  pada  batuan  dapat memengaruhi kestabilan lereng karena dapat mengurangi daya ikat batuan sehingga resistensi batuan
Gambar 7 . Citra DEM daerah penelitian
Gambar 8. Citra hillshade dengan sudut penyinaran (a) 0°, (b) 45°, (c) 90°, dan (d) 135°
berkurang.  Akibatnya,  potensi  untuk  terjadi  longsor  juga  lebih  tinggi.  Densitas  kelurusan  dianalisis menggunakan analisis spasial. Data berupa peta kontur daerah penelitian diubah menjadi data DEM ( Digital Elevation Mode ) lalu kemudian dibuat menjadi citra hillshade dengan sudut penyinaran 0 0 , 45 0 , 90 0 , dan 135 0 menggunakan software ArcGIS 10.3 (Gambar 7 dan 8). Setelah itu diolah menggunakan software PCI Geomatica 2015 untuk mendapatkan pola kelurusan secara  otomatis  dari  masing-masing  citra hillshade (Gambar  9).  Kelurusan  otomatis  dibuat  dengan memanfaatkan algorithma  Line yang  ada  pada software PCI  Geomatica .  Hasil  dari  ekstraksi  kelurusan kemudian  digabung  menjadi  satu  (Gambar  10).  Setelah  itu  dibuat  grid  berukuran  1  x  1  km 2 dan dipotongkan dengan kelurusan yang telah digabung sebelumnya. Selanjutnya dihitung jumlah panjang dari  kelurusan  yang  berada  di  dalam  grid  untuk  mendapatkan  nilai  densitas  dari  kelurusan  tersebut (Tabel 7).
(a) (b)
(c) (d)
Gambar 9. Hasil ekstraksi kelurusan (a) 0°, (b) 45°, (c) 90°, dan (d) 135°
Hasil  analisis  kelurusan  daerah  penelitian  menunjukkan  bahwa  semakin  ke  arah  utara  tingkat densitas kelurusan semakin rendah. Sedangkan pada bagian timur dan barat daerah penelitian tingkat densitas kelurusan antara sedang sampai tinggi (Gambar 11).

## 3.1.7. Analisis tingkat kerentanan longsor
Model  pendugaan  tingkat  kerentanan  tanah  longsor  dilakukan  dengan  menggunakan  model pendugaan yang digunakan dalam penelitian yang dilakukan oleh Dewi et al., (2017) yang bersumber dari  Balai  Besar  Sumberdaya  Lahan  Pertanian  (BBSDLP).  Berdasarkan  model  pendugaan  tersebut parameter  yang  digunakan  adalah  litologi,  kemiringan  lereng,  curah  hujan,  densitas  kelurusan ( lineament  density ),  penggunaan  lahan,  dan  jenis  tanah.  Seluruh  parameter  tersebut  kemudian diklasifikasikan  berdasarkan  skor  dan  diberi  bobot  sesuai  kontribusinya  masing-masing  terhadap terjadinya  longsor.  Setelah  itu,  seluruh  parameter  tersebut  kemudian  di- overlay untuk  menghasilkan peta zonasi tingkat kerentanan longsor. Klasifikasi kelas kerentanan longsor disajikan dalam Tabel 8.
Gambar 10. Gabungan dari keempat hasil ekstraksi
Tabel 7. Data Densitas Kelurusan (Adama et al, 2017) No Densitas Kelurusan Nilai Densitas km/km 2 Skor 1 Rendah < 3,36 1 2 Sedang > 3,36 – 6,66 3 3 Tinggi > 6,66 5
Berdasarkan hasil analisis dan perhitungan, daerah muara Sungai Bone dan sekitarnya memiliki tiga kelas kerentanan longsor yaitu kelas kerentanan longsor rendah, kelas kerentanan longsor sedang, dan kelas kerentanan longsor tinggi. Pada daerah penelitian terdapat  23 titik longsor yang merupakan hasil validasi lapangan. Uraian dari ketiga kelas kerentanan longsor tersebut adalah sebagai berikut:

## a. Kelas kerentanan longsor rendah
Kelas kerentanan longsor rendah merupakan wilayah yang memiliki tingkat kerentanan rendah untuk terjadinya tanah longsor atau bisa dikatakan bahwa wilayah ini tidak rentan terhadap terjadinya tanah longsor. Areal seluas 217,46 Ha atau 12,16% dari daerah penelitian merupakan wilayah dengan kelas  kerentanan  longsor  rendah.  Penyebarannya  sebagian  besar  berada  di  sebelah  utara  dari  daerah penelitian yang meliputi 13 kelurahan. Penyebaran terluas berada di Kelurahan Leato Selatan dengan luas 38,59 Ha. Pada kelas ini tidak terdapat titik longsor.
Gambar 11. Gabungan dari keempat hasil ekstraksi
Tabel  8. Klasifikasi Kelas Kerentanan Longsor No Kelas Kerentanan Interval Kelas 1 Rendah 1,02 – 2,06 2 Sedang >2,06 – 2,92 3 Tinggi >2,92 – 3,8

## b. Kelas kerentanan longsor sedang
Kelas kerentanan longsor sedang adalah daerah dengan tingkat kerentanan longsor sedang atau bisa dikatakan daerah ini rentan terhadap terjadinya tanah longsor. Tanah longsor besar maupun kecil dapat terjadi pada daerah ini terlebih lagi pada tebing pemotongan jalan, gawir, dan pada lereng yang mengalami  gangguan.  Areal  dengan  luas  total  338,93  Ha  atau  18,95%  dari  daerah  penelitian merupakan wilayah dengan kelas kerentanan longsor sedang yang tersebar di 10 kelurahan. Sebagian besar  berada  di  sepanjang  jalan  utama  di  bagian  timur  dan  barat  dari  Sungai  Bone.  Penyebaran terluasnya berada di Kelurahan Leato Selatan dengan luas sebesar 102, 68 Ha. Pada kelas ini terdapat 15 titik longsor yang tersebar di sepanjang jalan utama dari daerah penelitian.

## c. Kelas kerentanan longsor tinggi
Kelas  kerentanan  longsor  tinggi  merupakan  daerah  yang  memiliki  tingkat  kerentanan  longsor tinggi atau daerah yang sangat rentan terhadap kejadian longsor.  Daerah dengan tingkat kerentanan longsor tinggi akan sering mengalami tanah longsor baik  tanah longsor besar maupun kecil. Longsoran lama masih  ada dan  aktif  kembali  akibat  curah  hujan  tinggi  dan  dalam  waktu  yang lama serta  erosi yang kuat. Lereng cenderung tidak stabil dan mempunyai kemiringan lereng yang curam ( kemiringan 30  -  70%  )  sampai  sangat  curam  (  >70%  ).  Areal  seluas  1.188,70  Ha  atau  66,48%  dari  luas  daerah penelitian merupakan daerah dengan kelas kerentanan longsor tinggi. Kelas ini merupakan kelas yang
Gambar 12. Peta tingkat kerentanan longsor daerah muara Sungai Bone
paling mendominasi daerah penelitian. Tersebar di 10 kelurahan dengan penyebaran terluas berada di Kelurahan  Leato  Selatan  yakni  sebesar  288,66  Ha.  Daerah  dengan  kelas  kerentanan  longsor  tinggi harus  diwaspadai  karena  sewaktu-waktu  dapat  terjadi  tanah  longsor,  terlebih  lagi  saat  memasuki musim penghujan. Distribusi kawasan yang rentan terhadap longsor pada daerah muara Sungai Bone dan  sekitarnya  dapat  dilihat  dalam  Gambar  12.  Pada  kelas  ini  terdapat  8  titik  longsor  dan  2 diantaranya  terdapat  di  Kelurahan  Tenda  yang  menyebabkan  korban  jiwa  sebanyak  2  orang  dan  1 rumah rusak.

## 4. Kesimpulan
Analisis  longsor  menghasilkan  tiga  kelas  kerentanan  longsor  yakni  kelas  kerentanan  longsor rendah,  kelas  kerentanan  longsor  sedang,  dan  kelas  kerentanan  longsor  tinggi.  Kelas  kerentanan longsor rendah mempunyai luas total sebesar 217,46 Ha yang tersebar di 13 kelurahan yang ada pada daerah  penelitian.  Sebagian  besar  berada  di  sepanjang  jalan  utama  di  bagian  timur  dan  barat  dari Sungai  Bone.  Penyebaran  terluas  berada  di  Kelurahan  Leato  Selatan  dengan  luas  38,59  Ha.  Kelas kerentanan  longsor  sedang mempunyai  luas  total 338,93  Ha  yang  tersebar di  10  kelurahan  yang  ada pada daerah penelitian. Sebagian besar berada di sepanjang jalan utama di bagian timur dan barat dari Sungai Bone. Penyebaran terluasnya berada di Kelurahan Leato Selatan dengan luas sebesar 102, 68 Ha. Kelas kerentanan longsor tinggi mempunyai luas total sebesar 1.188,70 Ha dan merupakan kelas yang  mendominasi  daerah  penelitian.  Tersebar  di 10  kelurahan  dengan  penyebaran  terluas  berada di Kelurahan Leato Selatan yakni sebesar 288,66 Ha. Rata – rata kelas kerawanan longsor tinggi terjadi pada kemiringan lereng tinggi yakni 30 – 70%.

## 5. Referensi
Adama,  Okki,  V.,  Sukartono.  (2017).  Analisis  Densitas  Kelurusan  untuk  Mengetahui  Pola  Struktur yang  Berkembang  di  Daerah  Kebutuhduwur  dan  Sekitanya  Kecamatan  Pagedongan,  Kabupaten Banjarnegara,  Provinsi  Jawa  Tengah.    Yogyakarta,  Indonesia.  Prosiding  Seminar  Nasional  XII “Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi” STTNAS Yogyakarta.
Akuba, A. (4 April 2018). 10 Kelurahan Rawan Longsor, Pemkot Beri Opsi Relokasi Seluruh Warga. Gorontalo:  Harian  Gorontalo.  Sumber  URL  http://hargo.co.id/berita/10-kelurahan-rawan- longsor-pemkot-beri-opsi-relokasi-seluruh-warga.html
Arifin,  S.,  Carolila,  I.,  Winarso,  G.  (2006).  Implementasi  Penginderaan  Jauh  dan  SIG  untuk Inventarisasi  Daerah  Rawan  Bencana  Longsor  (Provinsi  Lampung).  Penginderaan  Jauh  dan Pengolahan Citra Digital, 3, 77-86.
Barus,  B.  (1999).  Pemetaan  Bahaya  Longsoran  Berdasarkan  Klasifikasi  Statistik  Peubah  Tunggal Menggunakan SIG: Studi Kasus Daerah Ciawi-Puncak-Pacet, Jawa Barat. Jurnal Ilmu Tanah Dan Lingkungan, 2, 7-16.
[BNPB]  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana  (5  April  2019).  Statistik  kejadian  tanah  longsor. Citing Internet sources URL http://dibi.bnpb.go.id/.
Chemong,  C.A.,  Piyaphong,  C.  (2013).  Fracture  Density  Analysis  in  the  Sai  Yok  Fault,  Western Thailand and its Implications for Hydrological Exploration. Research Journal of Applied Sciences. 125-130. doi: 10.3923/rjasci.2013.125.130.
Daneshvar,  M.R.M.,  Ali,  B.  (2011).  Landslide  Hazard  Zonation  Assessment  using  GIS  Analysis  at Golmakan Watershed, Northeast of Iran. 70-81. doi: 10.1007/s11707-011-0151-8.
Dewi,  T.S.,  Sari,  B.K.,  Heru,  S.P.  (2017).  Zonasi  Rawan  Bencana  Tanah  Longsor  dengan  Metode Analisis  GIS:  Studi  Kasus  Daerah  Semono  dan  Sekitarnya,  Kecamatan  Bagelen,  Kabupaten Purworejo, Jawa Tengah. Jurnal Mineral, Energi, dan Lingkungan, 1, 50-59.
Dudal,  R.,  &  Soepraptohardjo,  M.  1957.  Soil  Classification  in  Indonesia.  Cont.  Gen.  Agr.  Res.  Sta. No. 148. Bogor.
Hung,  L.Q.,  Batelaan  O.,  De  Smedt  F.  (2005).  Lineament  Extraction  and  Analysis,  Comparison  of Landsat  ETM  and  ASTER  Imagery,  Case  study:  Suoimuoi  Tropical  Karst  Catchment,  Vietnam. Proceedings  of  SPIE – The  Internasional  Society  for  Optical  Engineering,  5983.  doi: 10.1117/12.627699.
Pradhan,  B.,  Ahmed,  M.Y.  2010.  Manifestation  of  Remote  Sensing  Data  and  GIS  on  Landslide Hazard Analysis using Spatial-Based Statistical Models. 319-326. doi: 10.1007/s12517-009-0089-2.
Ramani,  S.E.,  Kumarvel,  P.,  Victor,  R.G.  (2011).  GIS  Based  Landslide  Susceptibility  Mapping  of Tevankarai Ar Sub-Watershed, Kodaikkanal, India using Binary Logistic Regression Analysis. 505- 517. doi: 10.1007/s11629-011-2157-9.
Rahmat,  A.H.  (2010).  Pemetaan  Kawasan  Rawan  Bencana  dan  Analisis  Resiko  Bencana  Tanah Longsor  dengan  Sistem Informasi Geografis  (SIG)  (Studi  Kasus Kawasan  Kaki  Gunung  Ciremai, Kabupaten majalengka). Skripsi. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Sugianti, K., Mulyadi, D., Sarah, D. (2014). Pengklasan Tingkat Kerentanan Gerakan Tanah Daerah Sumedang Selatan Menggunakan Metode Storie. Riset Geologi dan Pertambangan, 24, 93-104. Sulistiarto,  B.  (2008).  Studi  Tentang  Identifikasi  Longsor  dengan  Menggunakan  Citra  Landsat  dan Aster. Surabaya: Program Studi Teknik Geomatika FTSP – ITS.
Wahyunto, H., Sastramihardja, H., Supriatna, W., Wahdini W., Sunaryo. (2007). Kerawanan Longsor Lahan  Pertanian  Di  Daerah  Aliran  Sungai  Citarum,  Jawa  Barat.  Prosiding  Seminar  Nasional Multifungsi dan Konservasi Lahan Pertanian Balai Penelitian Tanah Bogor.
Wang,  Z.-Y.,  Lee,  J.  H.  W.  and  Melching,  C.  S.  (2015) ‘ Debris  Flows  and  Landslides ’ ,  in River Dynamics and Integrated River Management . Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, pp. 193 – 264. doi: 10.1007/978-3-642-25652-3_5.
Yunianto,  A.C.  (2011).  Analisis  Kerawanan  Tanah  Longsor  dengan  Aplikasi  Sistem  Informasi Geografis  (SIG)  dan  Penginderaan  Jauh  Di  Kabupaten  Bogor.  Skripsi.  Bogor:  Institut  Pertanian Bogor.