Spektra: Jurnal Fisika dan Aplikasinya http://doi.org/10.21009/SPEKTRA
TEKNOLOGI MONITORING GEOLISTRIK TIME- LAPSE UNTUK MEMANTAU DAERAH RAWAN LONGSOR DI KOTA PADANG
Mahrizal ,a) , Ahmad Fauzi b) , Akmam c)
FMIPA Universitas Negeri Padang, Jln. Prof. Dr. Hamka, Kampus Air Tawar, Padang, 25131
Email: a) mahrizalmz@gmail.com, b) afz_id@yahoo.com, c) akmam_db@fmipa.unp.ac.id

## Abstrak
Akhir-akhir ini bencana longsor sering melanda Kota Padang. Agar masalah longsor ini bisa ditangani secara  menyeluruh  oleh  pihak  yang  terkait  maka  perlu  dilakukan  penelitian  secara  komprehensif  serta melihat gambaran sifat fisis dan struktur batuan bawah permukaan di daerah rawan longsor. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi adanya bidang gelincir di area rawan longsor. Data yang diperoleh dengan  menggunakan  Konfigurasi  Wenner  dan  Konfigurasi    Schlumberger  diolah  dengan  bantuan software  RES2DINV.  Berdasarkan  nilai  resistivitas  yang  diperoleh  pada  Lintasan  1,  diidentifikasi terdapat  4  jenis  batuan  penyusun  yaitu Clay,  Sandstone,  Limestone, dan Andesite .  Hasil  interpretasi menunjukkan  di  Lintasan  1  terdapat    bidang  gelincir. Metoda  Geolistrik  Inversi Time  Lapse Resistivitas dikerjakan  untuk dua set data, dimana pengukuran geolistrik dilakukan pada tahap awal dan tahap  kedua. Besarnya  perubahan  resistivitas  pada  kedua  set  data  tersebut  hampir  merata  pada  semua titik  pengukuran  yaitu  sekitar  3.81 % untuk  Konfigurasi  Wenner  dan  8.01  %  untuk  Konfigurasi Schlumberger, kecuali pada titik-titik tertentu menunjukkan perubahan persentase yang lebih besar.
Kata kunci : Longsor, gelincir, Time-Lapse, Inversi.

## Abstract
Recently  landslide  disasters  often  occurred  in  Padang.  It  is  necessary  to  research  and  observe comprehensively the appearance of the physical properties and structure of the subsurface rocks in areas prone to landslides so that the parties concerned could overcome this landslide problem. This research aim  to  identify  the  presence  of  sliding  plane  in  areas  prone  to  landslides.  Data  obtained  by  using  the Wenner and Schlumberger configuration processed with the help of RES2DINV software. Based on the resistivity  values  obtained  on  Track  1,  there  are  4  types  of  rock  constituent  :  Clay,  Sandstone, Limestone,  and  Andesite.  Interpretation  of  the  results  showed  that  there  is  sliding  plane  in  Track  1. Geoelectric  Time-Lapse  Resistivity  Inversion  Method  done  for  two  sets  of  data,  where  geoelectric measurements being done at an early stage and second stage. The magnitude of change in resistivity to both  sets  of  data  on  average  almost  the  same  at  all  points  of  measurement  which  is  about  3.81  %  for Wenner and 8.01 % for Schlumberger Configuration, except at certain points  which  indicate a greater percentage.
Keywords : Landslide, sliding, Time-Lapse,  Inversion.

## 1. PENDAHULUAN
Akhir-akhir ini bencana longsor sering melanda Kota Padang. Agar masalah longsor ini bisa ditangani secara  menyeluruh  oleh  pihak  yang  terkait  maka  perlu  dilakukan  penelitian  secara  komprehensif  serta melihat gambaran sifat fisis dan stuktur batuan bawah permukaan di daerah rawan longsor. Hingga kini,
DOI: doi.org/10.21009/SPEKTRA.012.02
Spektra: Jurnal Fisika dan Aplikasinya http://doi.org/10.21009/SPEKTRA
bagaimana  gambaran  sifat  fisis  dan  stuktur  batuan  bawah  permukaan  di  Kota  Padang  belum  banyak diungkapkan.
Pemerintah Provinsi Sumatera Barat telah mengidentifikasi kerentanan bahaya longsor baik secara fisik maupun  non-fisik.  Kerentanan  secara  fisik  adalah  belum  ada  tanda-tanda  bahaya  pada  lokasi  bahaya longsor,  belum  ada  peta  resiko  longsor dan  belum  terpasang  alat peringatan  dini.  Sedangkan  kerentanan non-fisik  dari  bahaya  longsor  adalah  masyarakat  tidak  terdidik  untuk  menghindari  bahaya  longsor, keterbatasan lahan pembuatan pemukinan baru, sistem pemilikian tanah yang melibatkan budaya lokal dan kekurangan kemampuan masyarakat untuk mencegah, menjinakkan, mencapai kesiapan dan menanggapi dampak bahaya longsor.
Ancaman  bahaya  longsor  di  Sumatera  Barat  pada  umumnya  dan  Kota  Padang  pada  khususnya bersumber pada banyaknya pemukinan masyarakat yang terletak di kaki lereng bukit serta jalan-jalan raya strategis dibangun pada lereng-lereng bukit yang cukup terjal. Pada musim hujan, banyak daerah-daerah tersebut  mengalami  kejadian  longsor.  Jika  hal  ini  dibiarkan  terus-menerus    maka  akan  mengganggu masyarakat dalam  melaksanakan  aktivitas sehari-hari.
Pemprov Sumatera Barat telah menyusun sebuah rencana penanggulangan bencana periode 2008-2012 melalui Perda No. 115 tahun 2008[1]. Dengan beragamnya potensi bencana yang ada di Provinsi Sumatera Barat, maka dibutuhkan skala prioritas dalam pengurangan resikonya. Skala prioritas dikelompokan dalam 3 tingkat yang mana masing-masing tingkat ditentukan berdasarkan faktor kemungkinan terjadi bencana, kerentanan masyarakat, dan kapasitas sumber daya yang dimiliki. Ketiga tingkatan tersebut adalah Tingkat Resiko Satu yaitu paling mendesak untuk ditangani, Tingkat Resiko Dua yaitu segera harus ditangani dan Tingkat Resiko Tiga yaitu dapat ditangani secara bertahap. Tingkat Resiko Satu adalah jika potensi jumlah korban  dan  kerugian/kerusakan  yang  timbul  amat  besar  dengan  potensi  terjadinya  bencana  amat  tinggi. Longsor termasuk dalam kategori Tingkat Resiko Dua yang harus segera ditangani.
Beberapa  upaya  yang  telah  dilakukan  pemerintah  dalam  mengantisipasi  bencana  longsor  adalah membuat rambu-rambu rawan longsor dan menempatkan alat-alat berat pada titik-titik yang sering terjadi longsor.  Meskipun  demikian  usaha  ini  dinilai  oleh  banyak  kalangan  belum  menuntaskan  permasalahan karena  longsor  terjadi  pada  daerah  tersebut  secara  berulang-ulang.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  sebuah penelitian  yang  komprehensip  yang  melibatkan  kepakaran  dan  alat-alat  serta  perangkat  lunak  yang memadai.
Salah  satunya  daerah  di  Kota  Padang  yang  sering  terkena  bencana  longsor  adalah  daerah  sekitar Gunung Padang. Gunung Padang merupakan rangkaian dari Bukit Gado-Gado, Bukit Air Manis dan Bukit Putuih. Gunung Padang terletak di Kelurahan Mato Aie, Kecamatan Padang Selatan, morfologi daerahnya terdiri  perbukitan  dengan  ketinggian  sedang,  serta  memiliki  kemiringan  lereng  rata-rata  30°-65° (Brotodiharjo et al , 2001). Kejadian longsor lahan di Gunung Padang banyak menimbulkan kerugian bagi masyarakat, berupa hancurnya bangunan, kerusakan prasarana fisik, dan korban meninggal dunia, seperti yang  terjadi  pada  tanggal  31  juli  2001  dan  tahun  2009.  Mengingat  rawannya  daerah  Gunung  Padang terhadap  bencana  longsor  lahan,  maka  perlu  dilakukan  penyelidikan  metode  geolistrik time-lapse untuk memantau perkembangan daerah rawan longsor setiap saat.
Salah  satu  pemicu  terjadinya  bencana  longsor  adalah  curah  hujan  yang  tinggi.  Secara  teori,  nilai tahanan jenis suatu batuan bergantung kepada kandungan air. Apakah metode geolistrik time-lapse dapat mengetahui  perubahan  nilai  tahanan  jenis  batuan  setelah  dan  sebelum  hujan  hingga  kini  belum terungkapkan.  Di  Indonesia,  penelitian  ini  adalah  yang  pertama  mengembangkan  teknologi monitoring geolistrik time-lapse untuk memantau daerah rawan longsor khususnya akibat musim. Jika penelitian ini berhasil  maka  akan  didapatkan  sebuah  “ frontier  technology ”  dalam  bidang  geolistrik  untuk  memantau perkembangan daerah rawan longsor setiap saat.
Tim Bakornas Penaggulangan Bencana Nasional (2007) memperkenalkan defenisi longsor, gangguan kestabilan  lereng,  proses  pemicu  longsor,  kajian  bahaya  longsor,  gejala  dan  peringatan  dini  bencana longsor,  parameter-parameter  fisika  bencana  longsor,  upaya  mitigasi  dan  karakteristik  bencana  longsor sebagai  berikut[2].  Longsoran  merupakan  salah  satu  jenis  gerakan  massa  tanah  atau  batuan,  ataupun percampuran  keduanya,  menuruni  atau  keluar  lereng  akibat  dari  terganggunya  kestabilan  tanah  atau batuan penyusun lereng tersebut. Ada 6 jenis tanah longsor, yakni: longsoran translasi, longsoran rotasi, pergerakan blok, runtuhan batu, rayapan tanah, dan aliran bahan rombakan. Jenis longsoran translasi dan
Spektra: Jurnal Fisika dan Aplikasinya http://doi.org/10.21009/SPEKTRA
rotasi paling banyak terjadi di Indonesia. Sedangkan longsoran yang paling banyak memakan korban jiwa manusia adalah aliran bahan rombakan.
Beberapa  peneliti  terdahulu  telah  menggunakan  metode  geolistrik  untuk  memetakan  daerah  rawan longsor. Sule, et.al., (2007) menggunakan metode resistivitas dan GPS dalam memantau longsor lahan di daerah  Panawangan,  Ciamis,  Indonesia.  Hasil  penelitian  ini  menemukan  bahwa  nilai  resistivitas  Halang didominasi oleh clay dan formasi didominasi oleh breccia dapat menjelaskan perbedaan hasil-hasil inversi dari  data  resitivitas  dimana  bidang  antarmuka  pada  masing-masing  formasi  berlaku  sebagai  bidang gelincir.  Nilai  resisitivitas  rendah  menunjukkan  kemungkinan incharge air  permukaan.  Sedangkan beberapa nilai resistivitas rendah yang ditemukan di daerah penelitian dapat berlaku sebagai trigger untuk terjadinya  longsor  lahan.  Hasil  survei  GPS  menunjukkan  adanya  pergerakan  tanah  daerah  penelitian dengan  pergeseran  horizontal  maksimun  175  mm  dan  pergeserakan  vertikal  maksimum  6  mm.  Ini mengindikasi bahwa kombinasi kedua metode potensial untuk memantau longsor lahan [3] . Selanjutnya, Lapenna,  et.al.,  (2012)  mengembangkan  algoritma  data  inverse  tomografi  untuk  monitoring  longsor  di bagian  selatan  Italia.  Hasilnya  adalah  metode  geolistrik robust ini  secara  efektif  diaplikasikan  untuk memberikan  konstribusi  terhadap  fase  dalam  siklus  manajemen  bencana[4].      Travelletti,  et.al.,  (2011) menggunakan metode tomografi resistivitas listrik time-lapse untuk memonitor perembesan dan aliran air bawah  permukaan  dalam  tanah  longsor  dengan  batuan  pasir  bercampur clay .  Hasil  penelitian mengindikasikan  sebuah  pengurangan  berarti  dalam  resistivitas  sampai  18%    dibandingkan  dengan keadaan awal dalam skema hujan. Penelitian ini mendemonstrasikan bahwa metode tomografi resistivitas listrik time-lapse berpotensi memonitor perembesan air pada bidang miring pasir bercampur clay [5]. Berdasarkan  uraian  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  meskipun  metode  geolistrik  telah  digunakan secara  luas  untuk  menyelidiki  karakteristik  daerah  rawan  longsor,  namun  pengembangan  teknologi monitoring geolistrik time-lapse untuk  memantau  perkembangan  daerah  rawan  longsor  masih  sangat sedikit.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1.  Daerah Penelitian
Daerah penelitian terletak di Kota Padang yaitu di Bukit Lantiak yang termasuk Kelurahan Seberang Palinggam Kecamatan Padang Selatan.

## 2.2. Alat dan Bahan Penelitian
Alat-alat yang digunakan dalam survai geolistrik dan geologi dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 .  Alat yang digunakan dalam survei geolistrik dan geologi
No. Nama Alat Spesifikasi Kegunaan Jumlah 1 Automatic Resistivity System GF Instruments Model Ares-G4 Mengukur nilai tahanan jenis batuan bawah permukaan 1 buah 2 GPS Garmin V Mengukur posisi 1 buah 3 Altimeter Pauline Mengukur ketinggian 1 set 4 Mobil CC>1800 Alat transportasi lapangan 1 buah 5 Kamera digital Optikal zoom Pemotretan titik-titik amat 1 buah 6 Palu geologi - Pengetukan batuan 1 buah 7 Kompas Utara-selatan Menentukan arah amat 1 buah
Spektra: Jurnal Fisika dan Aplikasinya http://doi.org/10.21009/SPEKTRA
Desember 2016

## 2.3 Teknik Pengumpulan dan Pengolahan Data
Peralatan utama yang  digunakan untuk mendapatkan nilai tahanan jenis adalah Automatic Resistivity System  GF  Instruments (ARES)  dengan  spesifikasi  Model  Ares-G4  buatan  Republik  Cheko.  Teknik pengumpulan data yang akan digunakan adalah Konfigurasi Wenner dan Konfigurasi Schlumberger untuk melihat  perubahan  nilai  tahanan  jenis  secara  dangkal  dan  dalam    serta    Metode  Geolistrik Time-Lapse Resistivity Inversion untuk melihat perubahan resistivitas untuk dua waktu yang berbeda.

## 2.4 Teknik Analisa Data Geolistrik
Pengolahan data lapangan hasil pengukuran geolistrik dilakukan dengan mengunakan perangkat lunak RES2DINV.  Pada tahap ini  dicoba  untuk  menampilkan  Model  2-D  yang  menggambarkan    nilai  tahanan jenis  batuan  pada  kedalaman  tertentu.  Untuk  menyakinkan  kualitas  hasil  pemodelan,  nilai  tahanan  jenis dan kedalaman sebenarnya yang pertama sekali dihitung digunakan untuk mendapatkan nilai tahanan jenis dan kedalaman semu terhitung berikutnya. Proses ini dilakukan terus menerus (iterasi) sampai didapatkan hasil yang terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  pengkuran  Geolistrik  dengan  menggunakan Automatic  Resistivity  System  GF  Instruments pada Konfigurasi Wenner dan Konfigurasi Schlumberger diambil pada dua kurun waktu yang berbeda. Data  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  Konfigurasi  Wenner  ini  diolah  dengan  bantuan  software RES2DINV  berupa penampang model 2D yang memiliki warna yang berbeda-beda.  Untuk musim hujan tahun  2015  telah  diperoleh  penampang  model  2D,  4  jenis  batuan  penyusun  yaitu Clay,  Sandstone, Limestone, dan Andesite, serta adanya bidang gelincir. Hasilnya telah dipublikasikan pada tahun 2015. Untuk musim hujan tahun 2016 diperoleh penampang model 2D  seperti dapat dilihat pada Gambar 1. Masing-masing  warna  menunjukkan  rentangan  nilai  tahanan  jenis  tertentu,  yang  dapat  diinterpretasi sebagai jenis mineral geologi tertentu.
Gambar 1 .  Penampang Model 2D Lintasan 1 Konfigurasi Wenner dengan Topografi pada  musim hujan 2016.
Gambar 2 .  Persentase perubahan resistivitas antara dua set pengukuran data pada Konfigurasi Wenner. (a) Model Penampang Resistivitas Set Data Pertama. (b) Model Penampang Resistivitas Set Data Kedua. (c) Persentase perubahan Model Penampang Resistivitas.
Spektra: Jurnal Fisika dan Aplikasinya http://doi.org/10.21009/SPEKTRA Volume 1 Nomor 2, Desember 2016 p-ISSN: 2541-3384 e-ISSN: 2541-3392
Hasil interpretasi data untuk Lintasan 1 ini adalah sebagai berikut.  Berdasarkan nilai resistivitas yang diperoleh pada Lintasan 1 diidentifikasi terdapat 4 jenis batuan penyusun yaitu Clay, Sandstone, Limestone, dan Andesit e.
Pengolahan  dengan  mengunakan  software  RES2DINV  dengan    Metoda  Geolistrik  Time-Lapse Resistivity  Inversion  pada  Konfigurasi  Wenner  dilakukan  untuk  2  set  data  yaitu  pengukuran geolistrik pada tahap awal (21 Februari 2015) dan tahap kedua (5 Maret 2016). Hasil inversi dapat dilihat pada Gambar 2.
Besarnya  perubahan  resistivitas  untuk  kedua  set  data  rata-rata    hampir  sama  pada  semua  titik pengukuran yaitu sekitar 3.81 %, kecuali pada titik-titik tertentu, yang menunjukkan persentase yang lebih  besar.    Hal  ini  menunjukkan  adanya  perubahan  nilai  resistivitas  jika  diukur  pada  waktu  yang berbeda.  Perbedaan  ini  disebabkan  karena  adanya  penyerapan  air  hujan  oleh  permukaan  yang kemudian migrasi ke dalam lapisan bagian dalam.
Untuk musim hujan tahun 2015 telah diperoleh penampang  model 2D, 4 jenis batuan penyusun yaitu Clay,  Sandstone,  Limestone, dan Andesite, serta  adanya  bidang  gelincir.  Hasilnya  telah dipublikasikan pada tahun 2015.
Untuk  musim  hujan  tahun  2016  diperoleh  penampang  model  2D    seperti  dapat  dilihat  pada Gambar  3.  Masing-masing  warna  menunjukkan  rentangan  nilai  tahanan  jenis  tertentu,  yang  dapat diinterpretasi sebagai jenis mineral geologi tertentu.
Gambar 3 .  Penampang Model 2D Lintasan 1 Konfigurasi Schlumberger dengan Topografi pada  musim hujan 2016 .
Gambar 4. Persentase perubahan resistivitas antara dua set pengukuran data pada Konfigurasi Schlumberger. (a) Model Penampang Resistivitas Set Data Pertama. (b) Model Penampang Resistivitas Set Data Kedua. (c) Persentase perubahan Model Penampang Resistivitas.
Hasil interpretasi data untuk Lintasan 1 ini adalah sebagai berikut.  Berdasarkan nilai resistivitas yang diperoleh pada Lintasan 1 diidentifikasi terdapat 4 jenis batuan penyusun yaitu Clay, Sandstone, Limestone, dan Andesite.
Pengolahan  dengan  mengunakan  software  RES2DINV  dengan    Metoda  Geolistrik Time-Lapse Resistivity Inversion pada Konfigurasi Schlumberger dilakukan untuk 2 set data yaitu pengukuran
Spektra: Jurnal Fisika dan Aplikasinya http://doi.org/10.21009/SPEKTRA Volume 1 Nomor 2, Desember 2016 p-ISSN: 2541-3384 e-ISSN: 2541-3392
geolistrik pada tahap awal (21 Februari 2015) dan tahap kedua (5 Maret 2016). Hasil inversi dapat dilihat pada Gambar 4.
Besarnya  perubahan  resistivitas  untuk  kedua  set  data  rata-rata  hampir  sama  pada  semua  titik pengukuran yaitu sekitar 8.01 %, kecuali pada titik-titik tertentu, yang menunjukkan persentase yang lebih  besar.  Hal  ini  menunjukkan  adanya  perubahan  nilai  resistivitas  jika  diukur  pada  waktu  yang berbeda.  Perbedaan  ini  disebabkan  karena  adanya  penyerapan  air  hujan  oleh  permukaan  yang kemudian migrasi ke dalam lapisan bagian dalam.
Hasil  interpretasi  menunjukkan  di  Lintasan  1  terdapat    bidang  gelincir  yang  membentang  dari posisi  x  =  15  m  sampai  x  =  85  m  masing-masing  dengan  ketinggian  118  mdpl  sampai  86  mdpl, dengan ketebalan 32 m.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan nilai resistivitas yang diperoleh pada Lintasan 1 diidentifikasi terdapat 4 jenis batuan penyusun  yaitu Clay,  Sandstone,  Limestone, dan Andesite .  Hasil  interpretasi  menunjukkan  di Lintasan  1 terdapat   bidang  gelincir.  Disamping  itu juga  diperoleh  hasil perubahan  nilai resistivitas pada  lokasi  yang  sama  tetapi  diukur  pada  waktu  yang  berbeda,  yaitu  pada  tahap  awal  adalah  pada musim hujan tahun 2015 dan tahap kedua pada musim hujan tahun 2016. Perubahan nilai resistivitas ini  disebabkan  karena  adanya    penyerapan  air  hujan  oleh  permukaan  yang  kemudian  migrasi  ke dalam lapisan bagian dalam.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Saya  sangat  berterima  kasih  kepada  pihak  penyandang  dana  Penelitian  Unggulan  Perguruan Tinggi  “Pengembangan  Teknologi Monitoring Geolistrik Time-Lapse Untuk  Memantau  Daerah Rawan  Longsor  Di  Kota  Padang”  ini  yaitu  DIPA  (Daftar  Isian  Pelaksanaan  Anggaran)  Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan yang telah memberikan dana untuk  kebutuhan  penelitian  ini.    Kemudian  terima  kasih  juga  saya  ucapkan  kepada  Kepala Laboratorium  Geofisika  FMIPA  UNP  dan  Wali  Alat Automatic  Resistivity  System  GF  Instruments yang  telah  mengizinkan  saya  untuk  menggunakan  peralatan  ARES  dan  memberikan  bimbingan teknis cara pengolahan data Geolistrik.

## DAFTAR ACUAN
[1] Pemprov Sumbar, Rencana  penanggulangan bencana Provinsi Sumbar 2008-2012 (2008).
[2] BAKORNAS  PB,  Pengenalan  karakteristik  bencana  dan  upaya  mitigasinya  di  Indonesia, ISBN 978-979-96016-2-9, Direktorat Mitigasi, Kalakhar BAKORNAS PB, Jakarta (2007).
[3] R. Sule, F. Syamsuddin, Sitorus, D.A. Sarsito, and I.A. Sadisun, The utilization of resistivity and  gps  methods  in  landslide  monitoring:  case  study  at  Panawangan  Area  –  Ciamis, Indonesia, PROCEEDINGS JOINT CONVENTION BALI The 32 nd HAGI, The 36 th IAGI, and The 29 th IATMI Annual Conference and Exhibition (2007).
[4] Lapenna,V., Perrone,A., Piscitelli, S., Electrical tomography for landslide monitoring: state- of-the-art  and  an  overview  of  recent  results  in  Southern  Italy, EMSEV  2012  Gotemba Kogen Resort, Gotemba, Japan (2012).
Travelletti, J.,  Sailhac, P., Malet, J.P., Grandjean, G., and Ponton, J., Hydrological response of  weathered  clay-shale  slopes:  water  infiltration  monitoring  with  time-lapse  electrical resistivity tomography, HYDROLOGICAL PROCESSES Hydrol. Process (2011)