Available online at https://ejournal.almaata.ac.id/index.php/IJUBI

## Indonesian Journal of Business Intelligence
Volume 1 | Issue 1 | June (2018)
IJUBI Indonesian Journal ---- of ---- Business Intelligence
IJUBI - V OL . 1 N O . 1 (2018): 1 - 8

## ZONASI DAERAH RAWAN LONGSOR MENGGUNAKAN ANALISIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS BERDASARKAN METODE AHP PADA DAERAH GUNUNG KIDUL YOGYAKARTA
Muhammad Joko Umbaran Haris Bahrudin 1 1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Komputer, Universitas Alma Ata. jokoumbaran@gmail.co.id Jalan Brawijaya No.99 Yogyakarta

## Keywords:
GIS, AHP, LHEF, Weighting,
Landslide.

## Abstract
Based  data  from  Yogyakarta  Regional  Survey  and  National  Monitoring (Bakosurtanal)  Coordinating  Board,  the  disasters  that  often  occur  in Yogyakarta  are  landslides,  droughts,  tornadoes.  In  this  study,  the  potential zoning of landslides in Gunung Kidul Yogyakarta has been carried out using the  scoring  and  weighting  methods  required  based  on  Minister  of  Public Works  Regulation  No.  22  /  PRT  /  M  /  2007  concerning  the  Guidelines  for Landslide  Disaster  Prone  Areas  and  the  AHP  Analytical  Hierarchy  Process method. The results obtained in this study consisted of three zoning landslide prone  areas,  namely  the  high  potential  found  in  Kacangan  Hamlet, Hargomulyo Village, located at N 42º E, Kedok Ploso N 186º E Hamlet, and Kembang  Desa  Nglegi  Hamlet  N  160º  E  processed  landslides  based  on  the regulation of the Minister of Public Works No. 22 / PRT / M / 2007. While the Medium Zone is located in Karangduwet Hamlet, Ngalang Village N 95º E. The low vulnerability zone is located in Duwet Hamlet, Ngalang Village N 4º E.  Criteria  based  on  the  research  area  include  lithology:  0,250,  slope:  0,053, condition ground air 0.304, soil structure: 0.161, land cover: 0.102 and relative relative:  0.131  all  according  to  the  criteria  based  on  the  landslide  hazard evaluation factor (LHEF) which is processed based on the AHP method and map overlay technique.
Kata Kunci:
GIS, AHP, LHEF, Pembobotan, Tanah
Longsor.

## Abstrak
Berdasarkan  data  dari  Badan  Koordinasi  Survei  dan  Pemetaan  Nasional (Bakosurtanal) Daerah Yogyakarta, bencana yang sering terjadi di Yogyakarta adalah tanah longsor, kekeringan, puting beliung. Dalam penelitian ini, telah dilakukan  Zonasi  potensi  bencana  tanah  longsor  di  daerah  Gunung  Kidul Yogyakarta  menggunakan  metode  skoring  dan  pembobotan  yang  mengacu pada Peraturan Mentri PU No. 22/PRT/M/2007 tentang Pedoman Penataan Ruang Kawasan Rawan Bencana Longsor dan metode Analytical Hierarchy Proccess (AHP). Hasil yang didapat pada penelitian ini  berupa Tiga Zonasi daerah  rawan  longsor  yaitu  potensi  tinggi  terdapat  pada  tiga  Dusun  yaitu Dusun Kacangan Desa Hargomulyo terletak di N 42º E, Dusun Kedok Ploso N 186 º E, dan Daerah Dusun Kembang Desa Nglegi N 160º E didasarkan pada peta  kerawanan  longsor  yang  diolah  berdasarkan  peraturan  mentri  PU No. 22/PRT/M/2007.  Sedangkan  Zona  Sedang  terletak  di  Dusun  Karangduwet Desa Ngalang N 95º E. Zona kerawanan rendan terletak di Dusun Duwet, Desa Ngalang  N  4º  E.  Kriteria  pada  daerah  penelitian  meliputi  litologi  :  0,250, kemiringan  lereng  :  0,053,  kondisi  air  tanah  0,304,  struktur  tanah  :  0,161, tutupan lahan : 0,102 dan reief relatif : 0,131 semua penentuan kriteria didasari pada  landslide  hazard  evaluation  factor  (LHEF)  yang  diolah  berdasarkan metode AHP dan teknik overlay peta.
IJUBI - V OL . 1 N O . 1 (2018): 1 - 8

## Pendahuluan
Bencana alam merupakan proses alam yang dapat membahayakan  kehidupan  manusia  sehingga harus  dihindari,  agar  kehilangan jiwa  dan harta dapat diminimalkan. Selain bencana yang dipicu oleh  aktivitas  alam,  terdapat  pula  jenis  bencana yang  dipicu  oleh  aktivitas  manusia  sendiri. Indonesia merupakan negeri yang sangat rawan akan berbagai bencana alam, seperti kekeringan, banjir, tanah longsor, letusan gunung berapi, dan bencana  gempa  bumi  serta  tsunami.  Tanah longsor  yang  melanda  di  berbagai  wilayah Indonesia merupakan suatu fenomena alam yang terjadi  oleh  beberapa  faktor.  Karena  sebagian wilayah indonesia merupakan wilayah pegunungan  dan  perbukitan  yang  rawan  sekali terjadi tanah lonsor. Ditambah lagi dengan negara Indonesia  yang  beriklim    tropis  dengan  curah hujan yang sangat besar, sehingga sering terjadi bencana longsor di beberapa daerah [1].
Bencana  tanah  longsor  merupakan  bencana terbesar yang banyak memakan korban jiwa. Ada beberapa faktor terjadinya bencana tanah longsor, seperti  hujan lebat, lereng  gunung  yang  gundul dan rapuhnya bebatuan dan kondisi tanah yang tidak  stabil  membuat  tanah-tanah  ini  tidak mampu  menahan  air  di  saat  terjadi  hujan  lebat. Akan tetapi, tanah longsor juga bisa ditimbulkan oleh aktivitas gunung berapi atau gempa.
Dari  Permasalahan  yang  sering  terjadi  di Indonesia  dilakukan  penetian  pada  daerah Gunung  Kidul  Yogyakarta  didapat  pokok permasalahan  tentang  bagaimana  menentukan potensi bencana tanah longsor di daerah Gunung Kidul  Yogyakarta  menggunakan  Analytical Hierarchy  Proccess  (AHP)  yang  didasari  pada Landslide Hazard Evaluation Factor (LHEF) dan PU  No.  22/PRT/M/2007.  Kelebihan  dari Penggunaan AHP untuk penetapan daerah yang rawan  longsor.  Penetapan  nilai  bobot  kriteria didasari pada LHEF dan PU No.
22/PRT/M/2007  yang  memperkuat  paramater suatu daerah yang rawan longsor.
Penelitian  ini  ditujukan  untuk  Zonasi  bencana tanah  longsor  di  daerah  Gunung  Kidul Yogyakarta  menggunakan  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  berdasarkan  Landslide  Hazard Evaluation  Factor  (LHEF)  dan  Permen  PU  No.
22/PRT/M/2007, serta faktor penyebab potensinya [3].
Penelianyang  yang  dilakukan  untuk  membuat zonasi  daerah  rawan  longsor  pada  daerah Gunung Kidul Yogyakarta dengan menggunakan metode analisis dalam sistem informasi geografis (SIG)  yang  didasari  faktor  evaluasi  bahaya longsoran atau landslide hazard evaluation factor (LHEF)  yang  digunakan  sebagai  faktor  acuan dalam  pengkelasan  bencana  tanah  longsor  dan metode perhitungan difokuskan pada Peraturan Menteri  Pekerjaan  Umum  No.  22/PRT/M/2007 tentang  Pedoman  Penataan  Ruang  Kawasan Rawan Bencana Longsor dan  metode Analytical Hierarchy  Proccess  (AHP)  untuk  menentukan parameter  apa  saja  yang  dapat  menyebabkan potensi bencana longsor dan mengetahui sebaran daerah di Kabupaten Semarang yang berpotensi terjadi bencana tanah longsor [2].

## Metode
Pengembangan  metode  AHP  Pertamakali  oleh Dr. Thomas L. Saaty pada tahun 1970-an ketika di Wartson  School.  Sistem  pendukung  keputusan salahsatunya adalah menggunakan metode AHP. Persolan  pada  metode  AHP  secara  garis  berar dapat  ditentukan  sebagai  penentu  setiap alternatif  pada  metode  penelitian.  Penggunaan metode  AHP  berfokus  pada  kriteria,  alternatif dan  pewarisan  sifat  dari  nilai  relatif  (Pairwise Comparisons). AHP memadukan nilai-nilai logis pada  setiap  alternatif.  Metode  pendukung keputusan  multikritera  yang  sangat  kompleks. Penelitian dilakasanakan melalui proses pembuatan Peta Potensi Bencana Tanah Longsor dengan  menggunakan  metode  pembobotan  dan skoring  yang  mengacu  pada  Permen  PU  No. 22/PRT/M/2007  dan  metode  pembobotan  dan skoring  AHP  dan  kemudian  dilakukan  analisis dari  dua metode yang telah dilakukan terhadap data  kejadian  bencana  dilapangan.Tahapan metodologi penelitian secara umum dapat dilihat pada Gambar 1.
IJUBI - V OL . 1 N O . 1 (2018): 1 - 8
Gambar 1. Diagram Alir Pelaksanaan
Peralatan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini terdiri dari perangkat keras dan perangkat lunak sebagai berikut :
a. Perangkat keras
Laptop BYON S37E (Intel®Pentium® Dual CPU T2370  @  1.73  GHz  (2  CPUs),  1024MB  RAM,  OS Windows 7 Ultimate 32-bit)
b. Perangkat Lunak
Menggunakan ArcMap 10, microsoft Office 2010, microsoft Visio 2007
Penggunaan  dan  pengolahan  data  dalam penelitian  menggunaan  peta  digital,  data  citra satelit dan data kontur digital daerah Yogyakarta. Data  peta  sendiri  diambil  data  pusat  penelitian dan  pengembangan  geologi  regional  sedangkan data  Spasial  Kontur  Interval  dari  BIG  (Badan Informasi Geo Spasial) yang sebelumya bernama BAKOSURTANAL  (Badan  Koordinasi  Survey dan  Pemetaan  Nasional).  Data  citra  Satelit  dari Badan Survey Geologi Amerika Serikat, 7 ETM+ (USGS  Global  Visualization  Viewer).  Data-data mentah  ini  nantinya  akan  diolah  dengan menggunakan perangkat lunak Sistem Informasi
Geografis yang pada akhirnya akan
menghasilkan  output  berupa  peta  kerawanan longsor. Berikut urutan data yang dipergunakan [4].
Peta  Geologi  Regional  lembar  Surakarta- Giritontro,  data  Spasial  Kontur  Interval  12,5 format  file  .shp  (Bakosurtanal),  citra  Satelit 7ETM+ (USGS Global Visualization Viewer), peta Rupa  Bumi  (RBI)  1408-314  (Bakosurtanal),  peta Rupa  Bumi  (RBI)  1408-313  (Bakosurtanal),  peta Rupa  Bumi  (RBI)  1408-312  (Bakosurtanal),  dan Peta Rupa Bumi (RBI) 1408-311 (Bakosurtanal).
Pengolahan  data  yang  dilakukan  adalah pengolahan data menjadi faktor yang mengontrol terjadinya  longoran  dengan  menggunakan klasifikasi pengkelasan LHEF (Landslide Hazard Evaluation Factor).

## Pembuatan Peta Potensi Bencana Tanah Longsor Metode Permen PU
Penentuan tingkat potensi bencana tanah longsor dilakukan  dengan  cara  menggabungkan  dan memberikan nilai serta bobot dari parameter yang didapat  dari  data-data  yang  telah  disusun sebelumnya  Metode  yang  digunakan  dalam pemberian nilai serta bobot yaitu mengacu pada Permen  PU  No.  22/PRT/M/2007  tentang pedoman  penataan  ruang  kawasan  bencana longsor.  Berikut  dijelaskan  pada  tabel  1  tentang pedoman  pembobotan  untuk  pembuatan  peta potensi  bencana  tanah  longsor  sesuai  dengan Permen PU No. 22/PRT/M/2007 di bawah ini [3]:
Tabel   1. Pedoman Pembobotan Permen PU No.
22/PRT/M/2007 No  Parameter Besaran Kategori Skor Faktor Aktifitas Manusia a Penggunaan lahan  bobot (20%) Hutan Sangat Rendah 1 Perkebunan  Rendah 2 Semak Sedang 3 Sawah Tinggi 4 b Infrastruktur Bobot (10%) Lereng terpotong jalan Sangat Rendah 1 Lereng tidak terpotong Tinggi 4 Faktor Fisik Alam c Curah Hujan (20%) <1000 mm Sangat Rendah 1 1000  mm – 1499 mm Rendah 2 1500  mm – 2500 mm Sedang 3
IJUBI - V OL . 1 N O . 1 (2018): 1 - 8
>2500mm Tinggi 4 d Kemiringan Lereng Bobot (25%) <15% Sangat Rendah 1 15 – 24% Rendah 2 25%-44% Sedang 3 >45% Tinggi 4 e Patahan Sesar (10%) ada Sangat Rendah 1 Tidak ada Tinggi 4 f Jenis  Tanah (15%) Berkapur Rendah 2 Sedimen Sedang 3 Vulkanis Tinggi 4

## Hasil dan Pembahasan

## Pembuatan Peta Potensi Bencana Tanah Longsor Metode AHP
Pada  pembuatan  peta  potensi  bencana  tanah longsor  dengan  metode  AHP  ini,  data  yang digunakan  merupakan  hasil  wawancara  kepada Kepala  Seksi  Pencegahan  dan  Kesiapsiagaan Badan Penanggulangan Bencana Daerah Kabupaten  Semarang.  Dalam  pembuatan  peta dengan  metode  AHP  ini,  maka  hal  yang terpenting  adalah  menentukan  bobot  masing- masing parameter dan sub-parameter [5].
Tahapan  pembobotan  dengan  menggunakan metode AHP adalah sebagai berikut :
a.  Penyusunan Kriteria
Dalam penelitian ini, digunakan 6 parameter atau kriteria yang digunakan dalam pembobotan AHP ini.  Keenam  parameter  tersebut  dirangkum berdasarkan Permen PU No. 22/PRT/M/2007.
b.  Perhitungan Bobot Tiap Kriteria
Tabel  2. Perhitungan Bobot Tiap Kriteria
A B C D E F A 1
2 0,5 2 2 4
B 0.5 1 0.2 0.3 0.3 0.25 C 2 5 1 3 2 2 D 0.5 3 0.3 1 2 2 E 0.5 3 0.5 0.5 1 0.5
F 0.25 4 0.5 0.5 2 1 ∑ 4.75 18 3.03 7.3 9.3 9.75
Keterangan :
A = Litologi, B = Kemiringan Lereng, C = Stuktur Tanah, D = Tutupan Lahan, E = Kondisi Airtanah, Ʃ = Jumlah.

## c.  Menghitung matriks eigenvector

## Tabel 3. Menghitung Matriks Eigenvector
A B C D E F ∑ ei A 6 34.5  5.07  9.17 17.67  14.5  86.9  0.24 B 1.8 6 1.05  2.56 3.23 3.73  18.3  0.05 C 9.5 37 6 13 19 20 106 0.30 D 4.6 22.6  3.52 6 10.6 8.4 55.9  0.16 E 3.88 13 2.27  4.75 6 5.75  35.6  0.10 F 4.75  18.5 3.1 5.33 7.88 8 45.5  0.13 ∑ 30.5 131 21 41.4 65.6 58.6 348 1 d.  Menghitung matriks eigenvektor ternormalisasi Tabel  4. Menghitung Matriks Eigenvector Ternormalisasi A B C D
E F ∑ ei A  0.20  0.26  0.24  0.22 0.27 0.25  1.44  0..23 B 0.06 0.5 0.5 0.6 0.5 0.06  0.33 0.05 C 0.31  0.28  0.29  0.33 0.30 0.35  1.85 0.30 D  0.15  0.17  0.17  0.14 0.16 0.14  0.94 0.15 E 0.13  0.10  0.11  0.11 0.09 0.10  0.64 0.10 F 0.16  0.14  0.15  0.13 0.12 0.10  0.79 0.13 ∑ 1 1 1 1 1 1 6 1

## e.  Menghitung  vektor  jumlah  tertimbang  dan
vektor konsistensi
Tabel 5. Menghitung Vektor Jumlah Tertimbang dan Vektor Konsistensi
A B C
D E F VTJ VK A  0.25  0.11  0.15  0.32 0.20 0.52  1.56 6.5 B 0.12  0.05  0.06  0.05 0.03 0.03  0.36 6.5 C 0.50  0.26  0.30  0.48 0.20 0.26  2.01 6.5 D  0.12  0.16  0.15  0.08 0.12 0.07  0.68 6.4 E 0.12  0.16  0.15  0.08 0.20 0.13  0.86 6.4 F 0.06  0.21  0.15  0.08 0.20 0.13  0.84 6.3 ∑ 1.18  0.95  0.92  1.18 0.95 1.27  6.46 38.7 f.     Menghitung  Indeks  Konsistensi  (CI)  dan Rasio Konsistensi (CR)
Atribut AHP :
- Consistency Index = CI
𝐂𝐈  = 𝝀 𝐦𝐚𝐱 − 𝒏 𝐧 − 𝟏 𝐂𝐈  = 𝟔, 𝟒𝟓𝟏𝟕 − 𝟔
𝟔 − 𝟏 𝐂𝐈  = 𝟎, 𝟎𝟗𝟎𝟑𝟑
Tabel 6. Nilai Random Indeks
IJUBI - V OL . 1 N O . 1 (2018): 1 - 8
- Nilai rata- rata Vektor Konsistensi = λmax
𝝀𝒎𝒂𝒙 = 𝑽𝒆𝒌𝒕𝒐𝒓 𝑲𝒐𝒏𝒔𝒊𝒔𝒕𝒆𝒏𝒔𝒊 𝐧 𝝀𝒎𝒂𝒙 = 𝟑𝟖. 𝟕𝟎𝟖𝟎
𝟔
𝝀𝒎𝒂𝒙 = 𝟔, 𝟒𝟓𝟏𝟕
- Jumlah elemen = n
- Consistency Ratio = CR
- Index Ratio = IR
Hasil  perhitungan  nilai  bobot  kriteria  utama dapat dilihat pada Tabel 3 di bawah ini :
Tabel 7. Tabel Nilai Bobot Hasil AHP Kriteria Bobot Litologi 0,250 Kemiringan Lereng 0,053 Kondisi Air Tanah 0,304 Struktur Tanah 0,161 Tutupan Lahan 0,102 Relief Relatif 0,131 Jumlah 1,000
Tabel  perhitungan  nilai  bobot  kriteria  bencana longsor  didapat  dari  eigenvaktor  ternormalisasi [1].
Hasil  dan Analisis  Peta  Layer  Potensi  Bencana Tanah Longsor
1. Layer Peta Litologi
Gambar 2. Layer Peta Litologi
2. Layer Peta Struktur Tanah
Gambar 3. Layer Peta Struktur Tanah
3. Layer Peta Kemiringan Lereng
Gambar 4. Layer Peta Kemiringan Lereng
4. Layer Peta Kondisi Air Tanah
Gambar 5. Layer Peta Kondisi Air Tanah
IJUBI - V OL . 1 N O . 1 (2018): 1 - 8

## 5. Layer Peta Tutupan lahan
Gambar 6. Layer Peta Tutupan Lahan

## 6. Relief Relatif

## Gambar 7. Layer Peta Relief Relatif
Hasil  dan  Analisis  Potensi  Bencana  Tanah Longsor  Menggunakan  Permen  PU  No. 22/PRT/M/2007
Dibawah  ini  merupakan  kelas  beserta  rentang nilai  yang  digunakan  untuk  pembagian  potensi tanah longsor yang sesuai dengan Permen PU No. 22/PRT/M/2007.

## Tabel 8. Tabel Kerawanan Bencana Longsor
Kelas Rentang Nilai Tinggi 271 - 380 Sedang 201 – 270 Rendah 130 – 200

## Hasil  Validasi  Bencana  Tanah  Longsor  di Daerah Gunung Kidul Yogyakarta
Dibawah ini merupakan peta hasil overlay layer peta  litologi,  struktur  tanah,  kemiringan  lereng, kondisi  air  tanah,  tutupan  lahan,  relif  relatif  di
daerah  Gunung  Kidul  Yogyakarta.  Hasil penggabungan teknik overlay dan metode AHP.
Gambar 8. Layer Peta Overlay
Berikut  di  berikan  beberapa  hasil  perbandingan antara  kedua  metode  dengan  hasil  validasi  di lapangan.
Gambar 9. Layer Peta Bencana Tanah longsor Dari  wilayah  yang  telah  di  survey  berdasarkan daerah penelitian daerah rawan longsor, terdapat beberapa  daerah  yang  penah  terjadi  bencana tanah longsor antara lain :
1.  Daerah  Dusun  Kacangan,  Desa  Hargomulyo. Berdasarkan  peta  kerawanan  longsor,  lokasi ini termasuk zona kerawanan tinggi. Material longsor  berupa  campuran  soil  dan  batuan berupa tuf.  Daerah ditunjukan di peta daerah rawan longsor pada N 42º E.
2.  Pada  Peta  bencana  tanah  longsor  di  dusun Kedok  Ploso,  terdapat  batuan  berbentuk  tuf. Kenampakan batas longsoran ditandai dengan batas  hilangnya  vegetasi  rerumputan.  Lokasi masuk dalam zona kerawanan Tinggi. Daerah ditunjukan di peta daerah rawan longsor pada N 186º E.
3. Daerah Dusun Kembang Desa Nglegi material longsoran  berupa  campuran  antara  soil  dan breksi  andesit  lapuk.  Lokasi  Termasuk  Zona
IJUBI - V OL . 1 N O . 1 (2018): 1 - 8
Kerawanan Tinggi. Daerah ditunjukan di peta daerah rawan longsor pada N 160 º E.
4.  Daerah  Karangduwet,  Desa  Ngalang  lokasi termasuk ke tingkat zona kerawanan sedang. Morfologi  lereng  yang  curam  namun  tidak ditemulan  kondisi  air  tanah  merembes  dan tidak  ditemukan  tanda  longsoran  tanah. Daerah  ditunjukan  di  peta  daerah  rawan longsor pada N 95º E.
5.  Kenampan  Morfologi  daerah  Duwet,  Desa Ngalang  lokasi  termasuk  zona  tingkat kerawanan rendah. Ditunjukkan dengan tidak ada  longsoran  di  daerah  tersebut.  Daerah ditunjukan di peta daerah rawan longsor pada N 4 º E.
Jika dilihat dari hasil peta Permen maupun AHP wilayah  tersebut  masuk  kedalam  kategori rendah,  sedangkan  dari  hasil  validasi  wilayah tersebut masuk kategori rendah juga. Oleh karena itu kedua peta sesuai dengan hasil validasi yang dianggap benar. longsor [2].

## Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  Analisis  Penelitian  yang  dilakukan dapat disimpukan sebagai berikut :
Dari Penelitian yang dilakukan mengenai Potensi Bencana Tanah Longsor di daerah Gunung Kidul Yogyakarta  ini  terbagi  menjadi  tiga  zonasi  atau kelas potensi, yaitu sebagi berikut :
Kelas  Potensi  Tinggi  pada  metode  Permen  PU, kelas  potensi  tinggi  di  daerah  Gunung  Kidul Yogyakarta terdapat pada tiga Dusun Kacangan Desa  Hargomulyo,  Dusun  Kedok  Ploso  dan Daerah Dusun Kembang Desa Nglegi.
Kelas  potensi  sedang  pada  metode  Permen  PU, kelas  potensi  sedang  di  daerah  Gunung  Kidul Yogyakarta  Terdapat  satu  daerah  yaitu  Dusun Karangduwet Desa Ngalang.
Kelas  potensi  rendah  pada  metode  Permen  PU, Kelas  Potensi  rendah  di  daerah  gunung  kidul Yogyakarta  terdapat  satu  Dusun  Duwet  Desa Ngalang.

## Referensi
[1]      Taufik,  E,  R.,  Andri,  S.,  dan  Arif,  L,  N., “Pemodelan Potensi Bencana Tanah Longsor Menggunakan  Analisis  SIG  di  Kabupaten
Semarang” , Semarang, Universitas Diponegoro, 2017.
[2]  Ardiansyah.,  Pemodelan  Spansial  Untuk Analisis  Wilayah  Potensi  Longsor  dengan Menggunakan  Metode  Stability  Index
Mapping  (SINMAP),  Universitas  Sam Ratulangi, 2017.
[3]  Peraturan  Menteri  Pekerjaan  Umum  No. 22/PRT/M/2007 Tentang Pedeoman Penataan  Ruang  Kawasan  Rawan  Bencana Longsor
[4]  Aronica., Biondi., Brigandì., Cascone., Lanza, R.,  Assessment  and  mapping  of  debris-flow risk  in  a  small  catchment  in  eastern  Sicily through  integrated  numerical  simulations and GIS. Journal of Physics and Chemistry of the Earth, 2016, 49, 52 – 63.
[5]  Bozorgi,  A.,  Asvadi,  S.,  A  prioritization model for locating relief logistic centers using analytic  hierarchy  process  with  interval comparison matrix.
Knowledge-Based Systems, 2015, 86, 173 – 181.
[6]  Hamza.,  dan  Raghuvanshi.,  GIS  based landslide  hazard  evaluation  and  zonation  a case  from  Jeldu  District,  Central  Ethiopia. Journal  of  King  Saud  University  -  Science, 2017, vol. 29, 151 – 165.
[7]  Perpina.,  dan  Pérez,  N.,  Multicriteria assessment  in  GIS  environments  for  siting biomass  plants.  Land  Use  Policy,  Journal  of Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2018, 31, 326 – 335.
[8]  Rossi, P., Amadio, R., dan Soliani., Coupling indicators of ecological value and ecological sensitivity  with  indicators  of  demographic pressure in the demarcation of new areas to be  protected:  The  case  of  the  Oltrep  Pavese and  the  Ligurian-Emilian  Apennine  area (Italy).  Journal  of  Landscape  and  Urban Planning, 2018, 85, 12 – 26.
[9]  Rossi, P., Angelo, P., Vittorio, A., Orazio, R., Lamberto,  S,  "Coupling  indicators  of ecological  value  and  ecological  sensitivity with  indicators  of  demographic  pressure  in the demarcation of new areas to be protected:
The  case  of  the  Oltrep`o  Pavese  and  the Ligurian-Emilian Apennine area"
International  Journal  of  Science  and Researcch (IJSR), 2017 (Italy).
[10] Turkey, C., Eren, O., Mehmet, E., Mehmet, K., “GIS -based  Fuzzy  MCDA  Approach  for Siting  Refugee  Camp:  A  Case  Study  for Southeastern”  International  Jou rnal  of Disaster Risk Reduction, 2016
[11] Zyoud,  S.H.,  Fuchs,  H.D.,  A  bibliometric- based  survey  on  AHP  and  TOPSIS techniques. Expert Systems with Applications,  Journal  of  Renewable  and Sustainable  Energy  Reviews,  2017,  78,  158 – 181.