## Analisis Kerentanan Tanah Longsor Menggunakan Metode Frequency Ratio di Kabupaten Bandung Barat, Jawa Barat
Landslide Vulnerability Analysis Using Frequency Ratio Method in West Bandung Regency, West Java
Danang Dwi Nugroho* 1 , Hary Nugroho 2 1,2 Jurusan Teknik Geodesi, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Nasional, Bandung, Indonesia *Korespondensi penulis: dwinugrohodanang27@gmail.com
Diterima: 30082020; Diperbaiki: 29092020; Disetujui: 08102020; Dipublikasi: 13112020
Abstrak: Kabupaten Bandung Barat adalah salah satu kabupaten di Provinsi Jawa Barat dengan potensi gerakan tanah yang tinggi, sehingga sangat rentan terhadap kejadian tanah longsor. Hal ini dipicu oleh kondisi topografi yang beragam dan memungkinkan kejadian ini akan terus terjadi di masa depan. Salah satu metode yang sering digunakan  dalam  pemetaan  kerentanan  tanah  longsor  adalah frequency ratio .  Metode  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi wilayah rentan tanah longsor berdasarkan data kejadian longsor di masa lalu yang pada gilirannya dapat dijadikan parameter untuk mitigasi bencana longsor. Metode ini diaplikasikan menggunakan aplikasi GIS dengan data-data sekunder seperti DEM, peta tutupan lahan, data curah hujan, peta geologi, dan peta klasifikasi tanah. Data tersebut merepresentasikan faktor-faktor yang memengaruhi tanah longsor yaitu kemiringan lereng, elevasi, arah kemiringan lereng, tutupan lahan, curah hujan, jenis tanah, jarak sesar, dan batuan geologi. Faktor- faktor  tersebut  ditumpangtindihkan  menjadi  peta  raster  (20  m)  dan  menghasilkan  nilai frequency ratio .  Nilai tersebut diklasifikasikan menjadi 5 zona kerentanan longsor yaitu tidak rentan, sedikit rentan, cukup rentan, rentan, dan  sangat  rentan.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  terdapat  7  faktor  pengkondisi  tanah  longsor  yang memengaruhi kerentanan tanah longsor. Hasil uji akurasi ini menghasilkan peta kerentanan tanah longsor dengan nilai akurasi sebesar 79,7% sehingga dapat diterapkan dalam upaya mitigasi tanah longsor.
Copyright © 2020 Geoid. All rights reserved.
Abstract:  West  Bandung  regency  is  one  of  the  districts  in  West  Java  Province  with  high  potential  for  land movement, making it very vulnerable to landslide events. This is triggered by diverse topographic conditions and allows  these  events  to  continue  to  occur  in  the  future.  One  of  the  methods  often  used  in  mapping  landslide vulnerabilities  is  frequency  ratio.  This  method  aims  to  identify  landslide-prone  areas  based  on  data  on  past landslide events that in turn can be used as parameters for landslide disaster mitigation. This method is applied using GIS application with secondary data such as DEM, land cover map, rainfall data, geological map, and land classification map. The data represents factors that affect landslides, namely slope, elevation, slope direction, land cover, rainfall, soil type, fault distance, and geological rocks. These factors are overlayed into raster maps (20 m) and produce frequency ratio values. These values are classified into 5 landslide vulnerability zones that are not vulnerable,  slightly  vulnerable,  vulnerable  enough,  vulnerable,  and highly  vulnerable.  The  results  of  this  study showed there are 7 factors of landslide conditioning that affect the vulnerability of landslides. This accuracy test resulted in a landslide vulnerability map with an accuracy value of 79.7% so that it could be applied in landslide mitigation efforts.
Kata kunci: frequency ratio ; GIS; kerentanan tanah longsor; mitigasi

## Pendahuluan
Berdasarkan  kondisi  geografis,  geologis,  maupun  demografis,  Indonesia  dapat  dikategorikan  sebagai negara yang memiliki tingkat kerentanan yang tinggi terhadap terjadinya bencana alam. Hal ini disebabkan oleh pertemuan tiga lempeng besar dunia, yaitu Lempeng Indo-Australia, Lempeng Eurasia, dan Lempeng Pasifik. Interaksi antar lempeng tersebut membuat Indonesia termasuk dalam jalur pegunungan aktif ( ring of fire ) (Sadisun, 2005). Keberadaan jalur pegunungan aktif ini menyebabkan beberapa wilayah Indonesia, termasuk  Provinsi  Jawa  Barat  terbentuk  pegunungan  dan  perbukitan  dengan  kemiringan  lereng  landai
hingga  curam.  Kondisi  tersebut  menyebabkan  Provinsi  Jawa  Barat  memiliki  potensi  bencana  alam khususnya tanah longsor. Salah satu kabupaten di Provinsi Jawa Barat yang memiliki potensi bencana tanah longsor  yang  tinggi  adalah  Kabupaten  Bandung  Barat.  Menurut  laporan  dari  Pusat  Vulkanologi  dan Mitigasi Bencana Geologi pada tahun 2018, di Kabupaten Bandung Barat telah terjadi 144 kejadian bencana longsor dalam kurun waktu 2009-2018 (PVMBG, 2018). Apabila dilihat dari kondisi topografi, Kabupaten Bandung Barat mempunyai dominasi kemiringan lereng yang curam dengan sebagian besar batuan andesit dan  breksi  andesit  yang  bersifat  kedap  air,  dimana  tanah  mudah  tererosi  apabila  berada  di  atas  batuan tersebut (PUPR, 2015) .
Sejalan  dengan  pendapat Arifin  dkk  (2006) bahwa  “Longsor  merupakan  suatu  bencana  yang mengakibatkan kerugian cukup besar, baik berupa harta maupun korban jiwa. Walaupun kejadian longsor terjadi sesaat, akan tetapi secara jangka panjang dapat memengaruhi kehidupan masyarakat setempat.” Oleh karena itu, penting sekali untuk dapat mengetahui potensi kerentanan tanah longsor di Kabupaten Bandung Barat ini. Potensi ini dapat diketahui melalui identifikasi daerah bencana tanah longsor yang pernah terjadi. Dalam identifikasi tersebut, kondisi fisik dan kondisi sosial membentuk beberapa keadaan terpenuhinya bencana  tanah  longsor. Arsyad (2010)  mengemukakan  bahwa  tanah  longsor  dapat  terjadi  apabila  tiga keadaan terpenuhi, yaitu (1) lereng yang cukup curam, (2) terdapat lapisan di bawah permukaan tanah yang kedap air  dan lunak  sebagai  bidang  luncur,  dan (3)  terdapat cukup  air  di  dalam  tanah,  sehingga lapisan tanah tepat di atas lapisan kedap air menjadi jenuh. Peristiwa alam ini umumnya dapat terjadi pada wilayah yang mempunyai berbagai jalur pegunungan dan perbukitan.
Berdasarkan kondisi ini maka perlu dilakukan penelitian guna melakukan analisis wilayah rentan longsor. Penelitian  ini  dilakukan  sebagai  upaya  untuk  memberikan  informasi  tingkat  pengaruh  kelas  dan  faktor pengkondisi  tanah  longsor,  dan  gambaran  wilayah-wilayah  yang  memiliki  kerentanan  terhadap  tanah longsor serta sebagai upaya untuk memberikan informasi kepada pihak terkait, seperti pemerintah daerah, yang memiliki kewenangan dalam memberikan advice planning dalam pembangunan rumah atau kawasan perumahan.
Melihat fakta tersebut, teknologi SIG secara efektif dapat digunakan untuk mengembangkan inventarisasi tanah longsor, menganalisis distribusi spasial, dan menyusun peta kerentanan tanah longsor khususnya di Kabupaten Bandung Barat. Upaya mitigasi untuk mengurangi atau meminimalisir dampak akibat bencana tanah  longsor  dilakukan  dengan  cara  memperbandingkan  persediaan  tanah  longsor  dengan  faktor pengkondisi  tanah  longsor.  Hubungan  yang  diturunkan  antara  inventaris  tanah  longsor  dan  faktor pengkondisi  tanah  longsor  digunakan  dalam  penelitian  Tien  Bui  dkk  (2011),  Conforti  dkk  (2012),  dan Polykretis (2014) untuk mengembangkan peta kerentanan tanah longsor sehingga faktor pengkondisi tanah longsor  yang  paling  signifikan  dapat  diketahui  secara  kuantitatif  dan  dapat  digunakan  sebagai  langkah preventif mitigasi bencana tanah longsor.

## Data dan Metode
Lokasi penelitian berada di Kabupaten Bandung Barat, Provinsi Jawa Barat yang terletak pada 06° 41’ - 07°19’ LS dan 107°22’ - 108°05’ BT seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1. Kabupaten Bandung Barat memiliki luas wilayah 1.302,30 km 2 yang terdiri dari 16 kecamatan. Data yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu DEM Nasional, Peta Tutupan Lahan Tahun 2018, Riwayat Titik Longsor Tahun 2009-2018, Curah Hujan di 5 Titik Stasiun Klimatologi Jawa Barat, Peta Geologi Skala 1:100.000, Peta Raster Klasifikasi Tanah, dan Batas Administrasi. Keseluruhan data tersebut dikonversi menjadi data raster dengan resolusi seragam  (20  m).  Proses  pelaksanaan  penelitian  meliputi  konversi  data  vektor  menjadi  data  raster, perhitungan class pixels setiap kelas dari masing-masing faktor pengkondisi tanah longsor, dan perhitungan frequency ratio seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Adapun  perhitungan frequency  ratio dihitung dengan menggunakan persamaan 1 berikut ini:
FR = 𝐶𝑃 / 𝐿𝑃 ∑𝐶𝑃 / ∑𝐿𝑃
(1)
dimana FR = frequency ratio , CP = class pixel suatu kelas dalam faktor tertentu, LP = landslide pixel suatu kelas dalam faktor tertentu, LP = landslide pixel suatu kelas dalam faktor tertentu, ∑CP = jumlah class pixel suatu kelas dalam faktor tertentu, ∑LP = jumlah landslide pixel suatu kelas dalam faktor tertentu. Hasil perhitungan frequency ratio yang telah didapat menjadi dasar perhitungan prediction rate . Sebelum mengetahui  nilai prediction  rate ,  sebelumnya  dilakukan  formula  “=min”  dan  ”=max”  terhadap  nilai frequency  ratio .  Kemudian,  setelah  mendapatkan  hasil  kedua  formula  tersebut  dilakukan  perhitungan prediction rate menggunakan persamaan 2 berikut ini:
PR = 𝑀𝑎𝑥−𝑀𝑖𝑛 𝐹𝑅
(𝑀𝑎𝑥−𝑀𝑖𝑛) 𝑀𝑖𝑛 𝐹𝑅 (2)
dimana PR = prediction rate , Max-Min FR = selisih nilai maksimum dan minimum frequency ratio pada faktor pengkondisi tanah longsor, (Max-Min) Min FR = nilai minimum dari selisih nilai maksimum dan minimum frequency ratio pada faktor pengkondisi tanah longsor.
Untuk  proses  uji  validasi,  digunakan  metode  analisis  ROC  ( Receiver  Operating  Characteristics )  yang mengikutsertakan  sejumlah  titik  validasi.  Metode  ini  adalah  metode  untuk  mengukur  kemampuan klasifikasi dalam menentukan threshold dari suatu model Mathew dkk (2014). Penentuan threshold tersebut dapat digambarkan dengan mengetahui luas area dari suatu model atau yang disebut Area Under Curve (AUC).  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  berupa  faktor  pengkondisi  tanah  longsor  yang  memengaruhi kerentanan tanah longsor, peta zonasi kerentanan tanah longsor, dan nilai akurasi dari penggunaan metode frequency ratio .
Gambar 1. Daerah Penelitian Kabupaten Bandung Barat
Gambar 2. Diagram Alir Metodologi Penelitian

## Hasil dan Pembahasan
Hasil dari penelitian ini diuraikan menjadi beberapa bagian, yaitu hasil pengaruh setiap kelas pada masing- masing  faktor  pengkondisi  tanah  longsor,  hasil  faktor  pengkondisi  tanah  longsor  yang  dominan  pada kerentanan tanah longsor, hasil zonasi kerentanan tanah longsor di Kabupaten Bandung Barat, dan hasil uji akurasi metode analisis ROC.

## 1. Hasil Pengaruh Setiap Kelas Pada Masing-Masing Faktor Pengkondisi Tanah Longsor
Setiap  kelas  pada  masing-masing  faktor  pengkondisi  tanah  longsor  mempunyai  pengaruh  terhadap kerentanan  tanah  longsor.  Tingkat  pengaruh  setiap  kelas  tersebut  terhadap  kerentanan  tanah  longsor bergantung pada nilai frequency ratio yang dihasilkan.

## a. Kemiringan Lereng

## Gambar 3. Grafik Kumulatif Kemiringan Lereng
Berdasarkan Gambar 3 dapat diketahui bahwa pada faktor kemiringan lereng, kelas 20-30°, 30-40°, dan 40- 50°  memiliki  rasio  >1  yang  menunjukkan  probabilitas  tinggi  terjadinya  longsor,  sedangkan  kelas  >50° hanya memiliki rasio 0 atau dapat dikatakan tidak ditemukan longsor. Hal ini disebabkan oleh dua hal, yaitu adanya  kendala  aksesibilitas  pada  kelas  >50°,  atau  karena  adanya  tutupan  lahan  berupa  hutan  yang mendominasi kelas kemiringan lereng ini. Direktorat Geologi dan Tata Lingkungan (2009) mengungkapkan bahwa keseimbangan lereng yang terganggu mengakibatkan perpindahan massa batuan dan massa tanah yang bergerak ke tempat lebih rendah. Oleh karena itu, tidak adanya longsor pada kelas >50° dikarenakan tutupan lahan mampu menjaga keseimbangan lereng yang baik.

## b. Elevasi

## Gambar 4. Grafik Elevasi
Berdasarkan Gambar 4 dapat diketahui bahwa pada faktor elevasi terlihat frequency ratio mempunyai nilai semakin besar seiring dengan meningkatnya kelas elevasi. Namun, peningkatan tersebut berhenti pada kelas
1000 – 1250 m dan diikuti dengan penurunan frequency ratio . Dalam hal ini, elevasi suatu daerah dapat dijadikan  faktor  pengkondisi  tanah  longsor  karena  pada  elevasi  yang  tinggi  secara  umum  mempunyai banyak lereng curam, meskipun pada beberapa daerah di dataran tinggi terdapat  lereng landai (Gerrard, 1981). Dengan adanya hubungan elevasi dan kemiringan lereng, maka tren penurunan frequency ratio yang dimulai dari elevasi 1250 – 2250 m dapat disebabkan geoekologi yang masih seimbang.

## c. Arah Kemiringan Lereng

## Gambar 5. Grafik Kumulatif Arah Kemiringan Lereng
Berdasarkan Gambar 5 dapat diketahui bahwa pada faktor arah kemiringan lereng, kelas utara mempunyai frequency  ratio paling  tinggi  diantara  kelas  yang  lain.  Hal  ini  disebabkan  karena  topografi  di  daerah penelitian terdapat dataran tinggi di sebelah ujung timur, kemudian terdapat dataran rendah dan danau di sebelah ujung utara. Oleh karena itu, arah kemiringan lereng yang terbentuk sebagian besar didominasi oleh arah utara yang menghadap ke dataran rendah dan danau.

## d. Tutupan Lahan

## Gambar 6. Grafik Kumulatif Tutupan Lahan
Berdasarkan Gambar 6 dapat diketahui bahwa pada faktor tutupan lahan, kelas semak/belukar mempunyai frequency  ratio paling tinggi  diantara  kelas-kelas pada  semua faktor pengkondisi  tanah longsor.  Hal  ini disebabkan karena sistem perakaran pada semak/belukar belum sanggup mengikat tanah. Hal serupa dapat terjadi pada kelas hutan lahan kering sekunder yang telah terintervensi oleh kegiatan manusia atau telah menampakkan bekas penebangan (alur dan bercak bekas tebang). Menurut Abe dan Ziemer (1991) akar tanaman dapat membantu menjaga stabilitas lereng bukit, melalui peningkatan kekuatan geser tanah. Oleh karena itu, kedua tutupan lahan tersebut perlu dibenahi terkait sistem akar tanamannya agar terbebas dari kejadian tanah longsor.
e. Curah Hujan

## Gambar 7. Grafik Kumulatif Curah Hujan
Berdasarkan Gambar 7 dapat diketahui bahwa pada faktor curah hujan hanya terdapat satu kelas, yaitu 175 – 265 mm. Hal ini disebabkan karena data yang digunakan (5 titik Stasiun Klimatologi) mempunyai jarak yang terlalu jauh dengan daerah penelitian, sehingga data tersebut dipaksakan untuk cover area . Apabila di dalam suatu daerah hanya memiliki satu kelas untuk diklasifikasikan, maka kelas tersebut tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kejadian tanah longsor (Corsini dkk, 2009).

## f. Jenis Tanah

## Gambar 8. Grafik Kumulatif Jenis Tanah
Berdasarkan Gambar 8 dapat diketahui bahwa pada faktor jenis tanah, kelas litosol merupakan kelas yang paling memengaruhi kejadian tanah longsor dengan nilai frequency ratio sebesar 9,985. Litosol didominasi oleh  susunan  batuan  beku  dan  sedimen.  Dari  kondisi  ini  terlihat  bahwa  litosol  peka  terhadap  erosi  dan pelapukan  yang  memicu  tempat  peluncuran  (Arsyad,  2010).  Oleh  karena  itu,  peluang  terjadinya  proses longsor di daerah ini cukup logis, dikarenakan bahan yang siap diluncurkan tersedia (solum tanah dalam) dan  ditambah  dengan  kondisi  topografi  berupa  dataran  tinggi  yang  pada  umumnya  kaya  dengan  lereng terjal.

## g. Jarak Sesar
Berdasarkan  Gambar  9  dapat  diketahui  bahwa  pada faktor  jarak  sesar,  kelas  >4000  m merupakan  kelas yang  paling  memengaruhi  kejadian  tanah  longsor  dengan  nilai frequency  ratio sebesar  2,924.  Hal  ini berbanding  terbalik  dengan  Sugianti  dkk  (2014)  yang  menyatakan  bahwa  wilayah  yang  semakin  dekat dengan struktur kelurusan struktur geologi memiliki pengaruh terhadap pergeseran retakan pada batuan. Namun, melihat fakta di atas dapat dimungkinkan bahwa patahan yang berada di daerah penelitian belum memunculkan gerakan aktif yang dapat memicu terjadinya kejadian tanah longsor.

## h. Batuan Geologi

## Gambar 10. Grafik Kumulatif Batuan Geologi
Berdasarkan  Gambar  10  dapat  diketahui  bahwa  pada  faktor  batuan  geologi,  kelas terrestrial  alluvium merupakan  kelas  yang  paling  memengaruhi  kejadian  tanah  longsor. Terrestrial  alluvium tersusun  dari material abu vulkanik bersifat kedap air dan menjadi licin saat hujan, sehingga lapisan ini dapat bertindak sebagai bidang luncur terhadap batuan breksi dan tanah yang terbentuk di atasnya. Dengan demikian, cukup wajar  jika  pada  batuan  geologi  ini  banyak  terjadi  proses  longsor.  Selain  itu, terrestrial  alluvium juga tersusun  dari  banyak  material  sedimen  berumur  tersier.  Hal  ini  senada  dengan  Barus  (1999)  yang menyatakan bahwa hubungan litologi dengan longsor terlihat jelas di daerah dimana longsor banyak berasal dari batuan sedimen.

## 2. Hasil Faktor Pengkondisi Tanah Longsor Yang Dominan Pada Kerentanan Tanah Longsor
Gambar 11. Grafik Prediction Rate Faktor Pengkondisi Tanah Longsor
Berdasarkan Gambar 11, terdapat 7 faktor yang dapat dianggap sebagai faktor pengkondisi tanah longsor yang  dominan  pada  kerentanan  tanah  longsor.  Faktor  tersebut  adalah  kemiringan  lereng,  elevasi,  arah kemiringan lereng, tutupan lahan, jenis tanah, jarak sesar, dan batuan geologi dikarenakan ketujuh faktor tersebut  memiliki  nilai  PR  ( Prediction  Rate ).  Jika  dikaitkan  dengan  kualitas  data,  faktor  curah  hujan menggunakan 5 titik Stasiun Klimatologi saja, antara lain Stasiun Klimatologi Bandung, Bogor, Citeko, Kertajati,  dan  Penggung.  Lokasi  dari  kelima  titik  Stasiun  Klimatologi  tersebut  sangat  berjauhan  dan dipaksakan  untuk  dapat  dilakukan  perhitungan  curah  hujan  di  daerah  penelitian.  Menurut  Keefer  dan Wilson  (1981),  untuk  melihat  dan  memodelkan  pengaruh  curah  hujan  pada  potensi  terjadinya  longsor secara  baik,  digunakan  data  curah  hujan  dengan  cakupan  wilayah  luas  dan real  time .  Apabila  dilihat teknologi  satelit  sekarang  ini,  salah  satu  satelit  dengan  cakupan  wilayah  luas  dan real  time yaitu TRMM/TMPA. Hal ini dilakukan untuk menambah kepastian data curah hujan yang akan dianalisis pada citra satelit yang digunakan. Berkaitan dengan faktor pengkondisi tanah longsor yang dominan, ketujuh faktor tersebut selanjutnya digunakan untuk zonasi kerentanan tanah longsor di Kabupaten Bandung Barat.

## 3. Hasil Zonasi Kerentanan Tanah Longsor di Kabupaten Bandung Barat
Zonasi  kerentanan  tanah  longsor  di  Kabupaten  Bandung  Barat  dilakukan  dengan  memasukkan  7  faktor pengkondisi tanah longsor yang dominan ke dalam proses pengolahan data. Pada proses ini, resolusi dari setiap faktor telah seragam yaitu 20 m, hal ini sesuai dengan pendapat ESRI (2019) yang menyatakan bahwa apabila akan menggabungkan peta dengan resolusi yang berbeda, maka harus menyamakan ukuran pixel pada semua data yang digunakan agar diperoleh hasil yang optimal.
Hasil  zonasi  kerentanan  tanah  longsor  selanjutnya  diklasifikasikan  menjadi  5  kelas,  yaitu  tidak  rentan, sedikit rentan, cukup rentan, rentan, dan sangat rentan. Klasifikasi tersebut dilakukan dengan menggunakan metode natural breaks ( jenks ). Menurut ESRI (2010), metode klasifikasi natural breaks ( jenks ) berusaha untuk mengurangi variansi dalam kelas dan memaksimalkan variansi antar kelas. Gambar 12 merupakan hasil zonasi kerentanan tanah longsor di Kabupaten Bandung Barat.
Gambar 12. Peta Kerentanan Tanah Longsor Kabupaten Bandung Barat
Berdasarkan hasil zonasi diperoleh informasi bahwa 21,49% wilayah Kabupaten Bandung Barat termasuk dalam klasifikasi tidak rentan, 38,56% sedikit rentan, 31,53% cukup rentan, 8% rentan, dan 0,43% sangat rentan seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1. Kemudian, berdasarkan Tabel 2 dapat diketahui bahwa Desa Suntenjaya merupakan desa yang memiliki luas wilayah terbesar yang termasuk dalam zona sangat rentan di Kabupaten Bandung Barat yaitu seluas 2,27 km2.
Tabel 1. Luas Wilayah Pada Zonasi Kerentanan Tanah Longsor
Data Layers Class Area KM 2 Percentage (%) Longsor Tidak Rentan 278,78 21,49 Sedikit Rentan 500,21 38,56 Cukup Rentan 409,03 31,53 Rentan 103,74 8,00 Sangat Rentan 5,55 0,43 Total 1297,32 100 Tabel 2. Wilayah Pada Zonasi Sangat Rentan Kecamatan Desa Area KM 2 Rongga Cicadas 0,39 Gununghalu Gununghalu 0,44 Sindangkerta Mekarwangi 0,10 Mekarwangi 0,08 Buninagara 0,09 Cililin Rancapanggung 0,03 Mukapayung 1,21 Kidangpananjung 0,21 Cihampelas Citapen 0,57 Cihampelas 0,09 Batujajar Batujajar Barat 0,07 Lembang Suntenjaya 2,27
Jika  dilihat  secara  keseluruhan,  11  Desa  dalam  7  Kecamatan  pada Tabel  2 dipengaruhi  oleh  beberapa karakteristik  fisik  yang  mendominasi  di  wilayah  tersebut,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel  3. Berdasarkan Tabel  3 ,  dapat  diketahui  bahwa  karakteristik-karakeristik  tersebut  yang  mengakibatkan sejumlah wilayah di atas tergolong tidak aman terhadap kejadian tanah longsor.
Tabel 3. Karakteristik Fisik terhadap Kepekaan Kejadian Tanah Longsor No . Karakteristik Fisik Kepekaan Kejadian Tanah Longsor 1 Kemiringan Lereng 40-50° Peka terhadap kejadian tanah longsor 2 Didominasi Semak/Belukar dan Pemukiman Peka terhadap kejadian tanah longsor 3 Berada Pada Tanah Litosol dan Latosol Peka terhadap erosi 4 Berada Pada Batuan Terrestrial Alluvium Peka terhadap erosi

## 4. Hasil Uji Akurasi Metode Analisis ROC (Receiver Operating Characteristics)
Pengujian akurasi peta kerentanan tanah longsor yang dihasilkan pada penelitian ini menggunakan metode analisis ROC. ROC adalah salah satu metode yang digunakan untuk mengetahui keakuratan model prediksi yang dihasilkan dari frequency ratio . Metode analisis ini memberikan hasil berupa kurva ROC dan AUC seperti yang ditunjukkan pada Gambar 13.

## Gambar 13. Hasil Kurva ROC dan Nilai AUC
Berdasarkan Gambar 13, kurva ROC merupakan hubungan antara indeks Sensitivity dan 1- Specificity yang tiap  titiknya  menunjukkan  tingkat  kemampuan frequency  ratio dalam  memprediksi  kejadian  longsor. Tingkat keakuratan tinggi apabila kurva ROC yang dihasilkan bernilai mendekati 1 atau disebut juga perfect classification . Keakuratan frequency ratio dapat dilihat dari AUC pada kurva yang menunjukkan akurasi 0,797 atau 79,7%.

## Kesimpulan
Pemetaan  kerentanan  tanah  longsor  di  Kabupaten  Bandung  Barat,  Provinsi  Jawa  Barat  dengan  metode frequency ratio menyatakan bahwa faktor pengkondisi tanah longsor yang memengaruhi kerentanan tanah longsor yaitu kemiringan lereng, elevasi, arah kemiringan lereng, tutupan lahan, jenis tanah, jarak sesar, dan batuan geologi. Hasil peta kerentanan tanah longsor menunjukkan bahwa 21,49% wilayah di Kabupaten Bandung Barat termasuk dalam klasifikasi tidak rentan, 38,56% sedikit rentan, 31,53% cukup rentan, 8% rentan,  0,43%  sangat  rentan.  Diketahui  bahwa  klasifikasi  sangat  rentan  mencakup  11  Desa  dan  7 Kecamatan.  Hasil  uji  akurasi  zonasi  kerentanan  tanah  longsor  menggunakan  metode frequency  ratio berdasarkan metode analisis ROC dianggap termasuk akurasi yang baik (>50%), yaitu sebesar 79,7%. Hasil ini dapat dinyatakan bahwa metode frequency ratio dapat diterapkan di Kabupaten Bandung Barat.

## Ucapan Terima kasih
Ucapan terima  kasih  yang sebesar-besarnya  disampaikan  kepada  Bapak  dan  Ibu  Dosen  Teknik  Geodesi ITENAS Bandung serta rekan-rekan Ekstensi UGM yang telah membantu dalam penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Abe,  K.,  &  Ziemer,  R.  (1991).  Effect  of  Tree  Roots  on  Shallow-Seated  Landslides. Proceedings  of  the  IUFRO Technical Session on Geomorphic Hazards in Managed Forests .
Arifin.  (2006).  Implementasi  Penginderaan  Jauh  dan  SIG  untuk  Inventarisasi  Daerah  Rawan  Bencana  Longsor (Provinsi Lampung). Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Citra Digital , 77-86. Arsyad, S. (2010). Konservasi Tanah dan Air. Bogor: IPB Press.
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(1):7-16. Conforti, M. (2012). Application and Validation of Bivariate GIS-Based Landslide Suspectibility Assessment for the Vitravo River Catchment. Nat. Hazards, 127-141.
Corsini, A. (2009). Coupling Geomorphologic Field Observation and LIDAR Derivates to Map Complex Landslide. Proceeding  of  The  Landslide  Processes  Conference .  Direktorat  Geologi  dan  Tata  Lingkungan.  (2009). Gerakan  Tanah di  Indonesia. Jakarta:  Dirjen  Pertambangan  Umum.  http://lib.geo.ugm.ac.id/ojs/index.php /jbi/article/viewFile/545/518 diakses pada tanggal 1 Agustus 2020.
ESRI.  (2010). Natural  Breaks  (Jenks). http://resources.esri.com/help/9.3/arcgisdesktop/com/gptoolref/Environment Settings/natural_breaks.htm diakses pada tanggal 1 Agustus 2020.
ESRI.  (2019). Cell  Size .  http://resources.esri.com/help/9.3/arcgisdesktop/com/gptoolref/EnvironmentSettings/cell size.htm diakses pada tanggal 1 Agustus 2020.
Gerrard, A. J. (1981). Soils and Landforms: An Integration of Geomorphology and Pedology. London: George Allen and Unwin.
Keefer,  D.  R.,  &  Wilson,  R.  C.  (1981). Predicting  Global  Landslide  Spatiotemporal  Distribution:  Integrating Landslide Susceptibility Zoning Techniques and Real-Time Satellite Rainfall Estimates . International Journal of Sediment Research.
Polykretis, C. (2014). A Comparative Study of Landslide Suspectibility Mapping Using Landslide Suspectibility Index and Artificial Neural Networks in the Krios River and Krathis River Catchments. Geol. Environ.
PUPR. (2015). Rencana Program Investasi Jangka Menengah Kabupaten Bandung Barat 2015-2019. Jakarta: SIPPA Ciptakarya.
PVMBG.  (2018). Publikasi  Peringatan  Dini  Gerakan  Tanah .  https://vsi.esdm.go.id/  diakses  pada  tanggal  20  Mei 2020.
Tien Bui, D. (2011). Landslide Suspectibility Analysis in the Hoa Binh Province of Vietnam Using Statistical Index and Logistic Regression. Nat. Hazards.
Sadisun, A. I. (2005). Usaha Pemahaman Terhadap Stabilitas Lereng dan Longsoran Sebagai Langkah Awal Dalam Mitigasi Bencana Longsoran . Bandung: Departemen Teknik Geologi Institut Teknologi Bandung Sugianti,  K.  (2014). Pengklasan  Tingkat  Kerentanan  Gerakan  Tanah  Daerah  Sumedang  Selatan  Menggunakan Metode Storie. Riset Geologi dan Pertambangan.
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .