JGISE  Vol. 3 No. 2 (2020), pp. 113 - 122     |     https://doi.org/10.22146/jgise.58806

## JGISE

## Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Analisis Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk Penentuan Lokasi Homestay Wisata (Studi Kasus: Desa Sendang, Kecamatan Wonogiri, Kabupaten Wonogiri)
Geographic Information System (GIS) Analysis for Determination of Tourist Homestay Locations (Case Study: Sendang Village, Wonogiri Sub-District, Wonogiri District)
Nafisa Andika Putri 1 , Waljiyanto 2
1 Alumni Program Studi Sarjana Departemen Teknik Geodesi FT-UGM, Indonesia 2 Departemen Teknik Geodesi FT-UGM, Indonesia
Penulis Korespondensi: Nafisa Andika Putri | Email: nafisaap25@gmail.com
Diterima (Received): 19/08/2020     Direvisi (Revised): 11/10/2020    Diterima untuk Publikasi (Accepted): 12/10/2020

## ABSTRAK
Desa  Sendang  adalah  sebuah  desa  wisata  yang  pada  objek-objek  wisatanya  sering  diadakan  kegiatan  bertaraf  nasional  dan internasional  yang  mengundang  wisatawan  dari  berbagai  daerah.  Namun,  jumlah  wisatawan  yang  berkunjung  tidak  diimbangi dengan  jumlah  penginapan  yang  cukup,  sehingga  Pemerintah  Desa  Sendang  memiliki  rencana  pengembangan  sarana  prasarana pariwisata berupa homestay wisata. Oleh karena itu, diperlukan penentuan lokasi yang sesuai untuk homestay berdasarkan beberapa kriteria  dan  analisis  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG).  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menganalisis  lokasi-lokasi  yang  sesuai  untuk homestay  wisata  dan  mengevaluasi  kesesuaiannya  dengan  Peta  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah  (RTRW).  Penentuan  lokasi  homestay dilakukan menggunakan analisis SIG metode Analytic Hierarchy Process (AHP), di mana analisis SIG mencakup proses overlay dengan Peta RTRW. Kriteria yang digunakan dalam penelitian adalah penggunaan lahan dan beberapa kriteria yang mengacu pada  ASEAN Homestay Standard. Metode AHP dilakukan untuk mendapatkan bobot masing-masing kriteria hingga sub-sub-kriteria dan dilakukan dengan mewawancarai tiga orang narasumber. Ketiga narasumber tersebut adalah sekretaris desa Desa Sendang, staff Seksi Destinasi Pariwisata  Dinas  Kepemudaan  dan  Olahraga  dan  Pariwisata  (Dispora)  Kabupaten  Wonogiri,  dan  Kepala  Seksi  Perencanaan  Tata Ruang  Dinas Perumahan Rakyat  Dan  Kawasan  Permukiman  Dan Pertanahan (Dispera dan KPP)  Kabupaten  Wonogiri. Perhitungan bobot  dilakukan  dengan  perangkat  lunak  Expert  Choice  11  hingga  didapatkan  nilai  bobot  dengan  rasio  konsistensi  <0,1.  Proses analisis SIG metode AHP ini menunjukkan terdapat 120,51 hektar lahan sesuai/S1 untuk lokasi homestay yang tersebar pada 24 RT di 11 dusun. Sedangkan, overlay lahan S1 dengan Peta RTRW menunjukkan terjadinya pengurangan lahan sesuai, menjadi 68,8 hektar yang tersebar pada 23 RT di 11 dusun.

## Kata Kunci: Analytic Hierarchy Process (AHP), Expert Choice 11, homestay, Sistem Informasi Geografis (SIG)

## ABSTRACT
Sendang Village is a tourism village where many national and international events were held in the tourism attraction sites and attracted many  tourists  from  various  regions.  However,  there  weren’t  enough  lodgings  for  the  tourists,  hereby  the  Sendang  Officials  wanted  to develop tourism infrastructure in the form of tourist homestays. Therefore, it is necessary to determine suitable locations for homestays using  several  citeria  with  GIS  analysis.  This  research  was  conducted  to  analyze  suitable  locations  for  homestays  and  evaluate  its suitability with the Regional Spatial Planning Map. Determination of the locations was done using Geographic Information System (GIS) analysis with Analytic Hierarchy Process (AHP) method. The criteria used in this study were land use and several criteria that refer to ASEAN Homestay Standard. The AHP method was used to obtain the weight of each criterion down to the sub-sub-criteria and was done by interviewing three interviewees. The interviewees were the secretary of Sendang Village, Department of Youth and Sports and Tourism of Wonogiri Regency staff, and the Head of Spatial Planning of Department of Public Housing, Resettlement, and Land Administration Wonogiri.  Weight  calculation  was  done  using  Expert  Choice  11  software  to  obtain  a  weight  value  with  a  consistency  ratio  <0,1. Meanwhile, The GIS analysis was done using ArcGIS 10.5 and QGIS 3.8. The GIS AHP analysis shows that there is a total of 120,51 hectares of suitable area/S1 for homestays over 24 neighbourhoods in 11 hamlets. Meanwhile, the overlay of S1 with the Regional Spatial Planning Map shows that there is a reduction in suitable areas to a total of 68,8 hectares over 23 neighbourhoods in 11 hamlets.
Keywords: Analytic Hierarchy Process (AHP), Expert Choice 11, Geographic Information Systems (GIS), homestays © Author(s) 2020.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## 1. Pendahuluan
Pariwisata  merupakan  salah  satu  sektor  industri  yang memiliki  potensi  besar  untuk  dikembangkan  (Prafitri  & Damayanti,  2016).  Perkembangan  pariwisata  di  negara yang  sedang  berkembang  seperti  Indonesia  diharapkan dapat  meningkatkan  perekonomian  dan  kesejahteraan masyarakat sekitar (Evita  et al., 2012). Di Indonesia, tren perkembangan pariwisatanya adalah berbasis desa wisata. Desa  wisata  merupakan  suatu  istilah  bagi  desa  yang menawarkan  suasana  asli  pedesaan  dan  memiliki komponen  kepariwisataan  yang  dapat  dikembangkan (Triambodo, 2014).
Salah  satu  desa  wisata  di  Indonesia  adalah  Desa Sendang yang terletak di Kecamatan Wonogiri, Kabupaten Wonogiri, Provinsi Jawa Tengah. Penetapan Desa Sendang sebagai  desa  wisata  sendiri  diatur  dalam  Keputusan Kepala  Dinas  Kepemudaan  dan  Olahraga  dan  Pariwisata (Disporapar)  Kabupaten  Wonogiri  Nomor  143  Tahun 2017.  Topografi  Desa  Sendang  berupa  dataran tinggi/pegunungan dengan ketinggian ±621 meter di atas permukaan  laut  (Pemerintah  Desa  Sendang,  2019). Dikarenakan  kondisi  geografis  tersebut,  dapat  ditemui berbagai  wisata  alam  dan  juga  lokasi  untuk  olahraga ekstrim  seperti  Puncak  Joglo,  Watu  Cenik,  dan  Menara Pandang.  Selain  itu,  terdapat  objek  wisata  lain  yang terkenal,  yaitu,  Waduk  Gajah  Mungkur.  Di  objek-objek wisata  tersebut,  sering  diadakan  kegiatan  bertaraf nasional  maupun  internasional  yang  mendatangkan banyak wisatawan lokal maupun asing.
Banyaknya  wisatawan  yang  berkunjung  ke  Desa Sendang tidak diimbangi dengan jumlah penginapan yang cukup,  sehingga,  wisatawan  terpaksa  menginap  di  luar Desa Sendang. Terkait hal tersebut, Desa Sendang sebagai desa  wisata  memiliki  rencana  pengembangan  sarana  dan prasarana  pariwisata  yang  sudah  dituliskan  dalam Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah  (RPJM)  Desa. Rencana  ini  sejalan  dengan  peraturan  yang  dituliskan dalam  Keputusan  Kepala  Dispora  Kabupaten  Wonogiri Nomor  143  Tahun  2017  bahwa  pemerintah  desa diharapkan  dapat  mendukung  kegiatan  pengembangan desa  wisata.  Pengembangan  sarana  dan  prasarana pariwisata ini lebih khususnya mengenai homestay wisata.
Homestay  wisata  adalah  sebuah  penginapan  bagi wisatawan yang memiliki konsep sewa kamar rumah milik warga  (Raharjana,  2012).  Homestay  menawarkan wisatawan  pengalaman  untuk  dapat  merasakan  gaya hidup  di  suatu  desa  bersama  komunitas  lokal.  Jenis pengalaman  yang  ditawarkan  homestay  tersebut  menjadi sangat  populer  di  kalangan  wisatawan  asing,  sehingga, Desa Sendang memilih pengembangan penginapan berupa homestay  wisata.  Selain  itu,  adanya  homestay  juga  dapat meningkatkan  kualitas  hidup  lokal  melalui  beberapa  hal seperti meningkatan pendapatan dan mendukung budaya lokal (ASEAN, 2016).
Dalam  pelaksanaannya,  perlu  dilakukan  penentuan lokasi yang sesuai untuk homestay. Namun, saat ini belum
ada  penelitian  mengenai  lokasi  yang  sesuai  untuk homestay  di  Desa  Sendang  sehingga,  perlu  dilakukan analisis SIG metode AHP.

## Penelitian Sebelumnya
Di Indonesia, Menurut Ketua Tim Percepatan Homestay Kementerian  Pariwisata,  Anneke  Prasyanti,  pelaksanaan pengembangan  homestay  oleh  Kementerian  Pariwisata mengacu  pada  kepada  standar  homestay  ASEAN/ASEAN Homestay  Standard  (Petriella,  2019).  Berdasarkan pernyataan tersebut, syarat-syarat yang digunakan dalam proses analisis untuk menentukan lokasi homestay di Desa Sendang mengacu pada ASEAN Homestay Standard.
Penentuan  lokasi  homestay  ini  tentunya  melibatkan banyak  syarat/kriteria  (multi  kriteria),  sehingga penelitian  menggunakan  metode  Analytic  Hierarchy Process (AHP) yang diintegrasikan dengan analisis Sistem Informasi  Geografis  (SIG).  AHP  adalah  metode pengambilan  keputusan  yang  melibatkan  banyak  kriteria dan  AHP  dapat  membantu  menentukan  tingkat kepentingan tiap kriteria dengan penentuannya menggunakan  pendapat  para  ahli  (Saaty  &  Vargas,  2012; Oksaping dkk. 2019). Sedangkan, analisis kesesuaian lahan untuk suatu penggunaan  dapat dilakukan dengan analisis SIG karena permasalahan tersebut termasuk permasalahan  geospasial  (Parry  et  al.,  2018;  Adiyaksa  & Nugroho, 2020; Astrisele & Santosa, 2019). Oleh karena itu, analisis  SIG  dapat  digunakan  untuk  menentukan  lokasi yang sesuai untuk homestay.
Analisis  kesesuaian  lahan  menggunakan  analisis  SIG metode AHP  sudah  dilakukan oleh  Hidayati  et al. (2015); Kadriansari  et al.  (2017);  Siagian  et al. (2016). Ketiganya menggunakan AHP untuk menentukan nilai bobot masing- masing  parameter,  di  mana  penentuannya  melibatkan pendapat ahli.
Dalam  menghitung  nilai  bobot  metode  AHP, perhitungan  yang  dilakukan  secara  manual  memiliki kemungkinan  terjadi  human  errors  yang  lebih  tinggi, sehingga  salah  satu  solusinya  adalah  perhitungan dilakukan  dengan  bantuan  perangkat  lunak.  Pada penelitian  oleh  Yunus  et  al.  (2013),  digunakan  perangkat lunak Expert Choice 11. Perangkat lunak ini dipilih karena mudah  digunakan  dan  dipahami.  Selain  itu,  penelitian mengenai  evaluasi  lahan  permukiman  Kota  Manado  yang dilakukan  oleh  Solang  et  al.  (2017)  juga  menggunakan perangkat  lunak  Expert  Choice  11  untuk  perhitungan bobot.  Kriteria  yang  digunakan  ada  delapan  yaitu, kemiringan lereng, kerawanan bencana, jenis tanah, jarak dari  jalan,  kepadatan  penduduk,  penggunaan  lahan, peruntukan  kawasan,  dan  administrasi  kecamatan. Perhitungan  bobot  menggunakan  perangkat  lunak  Expert Choice  11  menghasilkan  konsistensi  0,08  dimana  nilai tersebut sudah termasuk konsisten.
Parameter-parameter yang sudah ditentukan bobotnya kemudian diolah dengan operasi  overlay dan reklasifikasi dalam perangkat lunak ArcGIS. Hasil dari overlay tiap-tiap parameter  kemudian  dibandingkan  dengan  Peta  Rencana
Tata Ruang Wilayah (RTRW) untuk dinilai kesesuaiannya. Menurut  Widiyastuti  et  al.  (2019),  hasil  analisis  dibagi menjadi  4  kelas  kesesuaian  yaitu,  sangat  sesuai  (S1), cukup sesuai (S2), kurang sesuai (S3), dan tidak sesuai (N). Hasil  analisis  tersebut  yang  kemudian  menjadi  Peta Kesesuaian Lahan untuk Lokasi Homestay Wisata, di mana Peta tersebut dapat membantu pemerintah Desa Sendang dalam  membuat  keputusan  terkait  penentuan  lokasi homestay wisata di Desa Sendang. Keputusan yang dibuat oleh  pemerintah  desa  diharapkan  dapat  mewujudkan homestay yang aman dan baik.

## 2. Data dan Metodologi
2.1. Data dan Lokasi
Penelitian  dilakukan  di  Desa  Sendang,  Kecamatan Wonogiri,  Kabupaten  Wonogiri.  Secara  geografis,  Desa Sendang berada pada 7° 50’ 6” – 7° 51’ 54” Lintang Selatan dan 110° 52’ 12” – 110° 55’ 19,2” Bujur Timur. Data-data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Digital Elevation Model  Nasional  (DEMNAS)  dengan  resolusi  spasial  8,1 meter yang diunduh dari http://tides.big.go.id/DEMNAS/, Peta  Indikator  Kumuh  Desa  Sendang.jpg  dari  pemerintah Desa Sendang, Peta Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kabupaten  Wonogiri  Tahun  2011-2031  dari  Dinas Perumahan  Rakyat  dan  Kawasan  Permukiman  dan Pertanahan  (Dispera  dan  KPP)  Kabupaten  Wonogiri, koordinat X dan Y lokasi wisata Desa Sendang dari Google Earth Pro, dan terakhir adalah data kuesioner pembobotan kriteria dari hasil wawancara tiga ahli.
2.2. Metodologi
Secara umum, pelaksanaan penelitian ini dibagi menjadi 5 tahap yaitu tahap persiapan awal dan pengumpula data, penentuan  nilai  bobot,  persiapan  data  untuk  overlay, pengolahan  dan  analisis  data  (overlay),  dan  penyajian hasil.  Tahapan  pelaksanaan  tersebut  digambarkan  dalam diagram alir yang ditunjukkan pada Gambar 2.1.
2.2.1. Persiapan Awal dan Pengumpula Data Tahap  persiapan  awal  dan  pengumpulan  data  ini mencakup  identifikasi  permasalahan  dan  studi  literatur. Tahap studi literatur dilakukan untuk menentukan kriteria dan  metode  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian, sehingga,  menghasilkan  produk  peta  kesesuaian  lahan yang akurat.
Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  pengumpulan  data  dan persiapan  software  yang  diperlukan  untuk  proses pengolahan data dan analisis. Data-data yang dikumpulkan  adalah  data-data  terkait  kriteria  yang sebelumnya  telah  ditentukan  pada  proses  studi  literatur. Sedangkan,  persiapan  software  pada  tahap  ini  dilakukan untuk  mempersiapkan  software Expert Choice 11,  ArcGIS, dan QGIS.
Gambar 2.1 Diagram alir pelaksanaan penelitian 2.2.2. Penentuan Nilai Bobot Penentuan  nilai  bobot  dilakukan  untuk  mendapatkan nilai  bobot  yang  akan  digunakan  pada  tahap  pengolahan dan  analisis  data  (overlay).  Pada  tahap  penentuan  nilai bobot, terdapat 3 kegiatan utama. Kegiatan utama tersebut adalah  penyusunan  hierarki,  melakukan  perbandingan berpasangan, dan menghitung nilai bobot.
Penyusunan  hierarki  dilakukan  untuk  menguraikan suatu  permasalahan  menjadi  ke  dalam  bentuk  hierarki dari  tingkatan  tertinggi  hingga  tidak  mungkin  diuraikan lagi.  Tingkatan  tertinggi  adalah  goal  (tujuan)  yang merupakan lokasi yang sesuai untuk pengadaan homestay. Tingkatan  kedua  adalah  kriteria  penentuan  lokasi  yang sesuai  untuk  homestay.  Tingkatan  ketiga  adalah  sub- kriteria  yang  merupakan  uraian  lebih  detail  dari  kriteria. Tingkatan  keempat  adalah  sub-sub-kriteria  yang merupakan uraian lebih detail dari sub-kriteria. Tingkatan terakhir  adalah  alternatif  yang  berupa  lokasi-lokasi alternatif untuk homestay.
Perbandingan berpasangan dilakukan untuk melakukan  perbandingan  prioritas  antar  kriteria,  sub- kriteria,  dan  sub-sub-kriteria  berdasarkan  hierarki  yang telah  disusun  sebelumnya.  Terlebih  dahulu  harus  dibuat matriks  perbandingan  berpasangan  dalam  bentuk kuesioner  cetak.  Kemudian,  pada  kuesioner  cetak dilakukan  pemberian  nilai  skala  prioritas  oleh  ahli.
Menurut  (Bhushan  &  Rai,  2004),  nilai  skala  prioritas berada  pada  rentang  1  sampai  9  dengan  definisi  setiap nilai seperti yang disebutkan pada Tabel 2.1.
Tabel 2.1 Skala penilaian AHP (Bhushan & Rai, 2004)
Tingkat kepentingan Definisi 1 Kedua elemen sama penting 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari elemen lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting dari elemen lainnya 7 Elemen yang satu jelas lebih penting dari elemen lainnya 9 Elemen yang satu mutlak lebih penting dari elemen lainnya 2, 4, 6, 8 Nilai antara dua tingkat yang berdekatan
Setelah pemberian nilai prioritas selesai dilakukan oleh ketiga  ahli,  dilakukan  proses  perhitungan  nilai  bobot. Proses  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai  bobot kriteria,  sub-kriteria,  dan  sub-sub-kriteria.  Perhitungan nilai  bobot  dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat lunak  Expert  Choice  11.  Dikarenakan  pada  penelitian  ini melibatkan pendapat 3 ahli, maka perlu dihitung nilai rata- rata  kriteria,  sub-kriteria,  dan  sub-sub-kriteria  dari penilaian  ketiga  ahli  tersebut.  Nilai  rata-rata  dihitung dengan menjumlahkan nilai skala prioritas ketiga ahli dan kemudian  hasil  penjumlahannya  dibagi  dengan  3.  Nilai rata-rata  inilah  yang  kemudian  diolah  menggunakan perangkat  lunak  Expert  Choice  11  sehingga  didapatkan nilai  bobot.  Nilai  bobot  ini  dapat  digunakan  pada  tahap selanjutnya jika memiliki Consistency Ratio (CR) <0,1.
2.2.3. Persiapan Data untuk Overlay Tahap  ini  dilakukan  untuk  mempersiapkan  data-data guna  keperluan  overlay.  Pada  tahap  ini,  terdapat  3 kegiatan  utama.  Kegiatan  utama  tersebut  adalah  digitasi dan  atau  klasifikasi,  pembobotan  data,  dan  konversi  data vektor ke raster.
Proses  digitasi  dan  atau  klasifikasi  dilakukan  pada setiap data yang menjadi input dalam proses overlay. Pada proses  ini,  data-data  yang  terkumpul  diolah  dan diklasifikasikan  menjadi  beberapa  kelas.  Pada  data  yang masih  dalam  format  *.jpg,  seperti  Peta  Indikator  Kumuh Desa Sendang, perlu dilakukan digitasi untuk mendapatkan  data  shapefile-nya  (penggunaan  lahan, jaringan  jalan,  batas  kecamatan,  batas  desa,  batas  dusun, dan  batas  RT).  Data  yang  tidak  perlu  melalui  proses digitasi  seperti  DEMNAS  diolah  menggunakan  tools Slope pada  perangkat  lunak  QGIS  untuk  menghasilkan  raster slope. Kemudian, proses klasifikasi meliputi pengklasifikasian suatu nilai dan juga suatu rentang yang memanfaatkan  tools  Reclassify,  tools  multiple  ring  buffer dan editing tabel atribut.
Setiap data yang telah diklasifikasikan kemudian diberi nilai  bobotnya  masing-masing.  Setiap  data  memiliki  nilai
bobot  yang  berbededa-beda.  Pembobotan  data  vektor dilakukan dengan membuat kolom baru bernama “Bobot” pada  tabel  atribut  masing-masing  data.  Kolom  bobot tersebut kemudian diisi dengan nilai bobot masing-masing kelas.  Pembobotan  data  raster  dilakukan  dengan  tools Reclassify. Nilai piksel tiap kelas raster diubah sesuai nilai bobotnya.
Setelah seluruh data diberi nilai bobot, untuk data yang masih  berupa  data  vektor  perlu  dikonversi  menjadi  data raster.  Konversi  dilakukan  menggunakan  conversion tools Polygon  to  Raster  pada  ArcGIS  10.5.  Setiap  konversi dilakukan  dengan  mempertahankan  nilai  bobot  masing- masing parameter, atau dengan kata lain,  value field yang dipilih adalah kolom “Bobot”. Hasil proses konversi adalah data raster baru dengan satuan terkecil piksel yang berisi informasi unik berupa nilai bobot.
2.2.4. Pengolahan dan Analisis Data (Overlay) Proses  ini  dilakukan  untuk  menentukan  lokasi  yang sesuai untuk homestay wisata. Proses overlay ini dilakukan menggunakan  Raster  Calculator  pada  Map  Algebra  yang terdapat  di  perangkat  lunak  ArcGIS  10.5.  Proses  overlay dilakukan antar data pada tingkatan hierarki yang sama.
Proses  overlay  ini  pertama  kali  dilakukan  pada tingkatan hierarki yang nilai piksel rasternya adalah nilai bobot dari tingkatan terendah. Pada penelitian ini, overlay dilakukan  pertama  kali  pada  tingkat  sub-kriteria.  Hal  ini dikarenakan  nilai  piksel  raster  sub-kriteria  adalah  nilai bobot  dari  tingkat  terendah,  yaitu  sub-sub-kriteria.  Hasil dari  overlay  antar  sub-kriteria  ini  adalah  raster  kriteria yang mana raster tersebut  perlu  di-overlay dengan raster kriteria  lainnya  untuk  menghasilkan  Peta  Kesesuaian Lahan untuk Lokasi Homestay Wisata. Proses overlay yang dilakukan  tersebut  merupakan  suatu  proses  matematis yang dilakukan pada data raster sehingga didapatkan total nilai  akhir  bobot.  Total  nilai  akhir  bobot  tersebut  yang menjadi  dasar  dalam  menentukan  tingkat  kesesuaian suatu lokasi. Rumus yang digunakan dalam proses overlay ini menurut Pahlavani et al. (2017) adalah rumus 1.
(1)
Keterangan: m  : jumlah raster Vli : nilai lokasi i pada raster Wl : nilai bobot raster l
Total  nilai  akhir  bobot  yang  semakin  besar menunjukkan  bahwa  suatu  lahan  semakin  sesuai  untuk lokasi  homestay  wisata,  begitupun  sebaliknya.  Total  nilai akhir  bobot  yang  dihasilkan  diklasifikasi  menjadi  4  kelas yaitu sangat sesuai, cukup sesuai, kurang sesuai, dan tidak sesuai.  Klasifikasi  tersebut  dilakukan  menggunakan metode equal interval pada ArcGIS 10.5 atau sama dengan
rumus interval kelas menurut  Umar  et al. (2017).  Rumus tersebut dapat dilihat pada rumus 2.
(2)
Keterangan: I : besar jarak interval kelas c: total nilai bobot tertinggi b: total nilai bobot terendah k: jumlah kelas yang diinginkan
Proses  overlay  antar  parameter  menghasilkan  lokasi- lokasi yang sesuai dan tidak sesuai untuk homestay wisata. Lokasi-lokasi  yang  teridentifikasi  sesuai  tersebut  perlu dicek kesesuaiannya terhadap rencana pola ruang di Desa Sendang,  sehingga  didapatkan  lokasi  yang  sesuai berdasarkan  parameter  dan  juga  rencana  pola  ruang  di Desa  Sendang.  Pengecekan  ini  dilakukan  dengan melakukan  proses  overlay  antara  hasil  overlay  tiap  data dengan  Peta  RTRW.  Karena  hasil  overlay  tiap  data  masih berbentuk  raster,  terlebih  dahulu  data  tersebut  harus dikonversi  menjadi  data  vektor  dan  kemudian  di-overlay dengan data vektor rencana pola ruang di Desa Sendang.
2.2.5. Penyajian Hasil Tahap  ini  meliputi  kegiatan  simbolisasi,  pembuatan layout,  dan  pencetakan  peta.  Proses  simbolisasi  dan pembuatan  layout  dilakukan  dengan  menggunakan perangkat  lunak  ArcGIS  10.5.  Proses  simbolisasi  dan pembuatan layout dimulai dengan pengaturan warna dan simbol  peta  yang  dilanjutkan  dengan  mengatur  ukuran kertas dan orientasi peta, memasukkan informasi tepi peta, membuat  grid,  dan  mengatur  resolusi  gambar  yang dihasilkan. Resolusi peta yang dipilih dalam penelitian ini yaitu 500 dpi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1.  Bobot  Kriteria  Kesesuaian  Lokasi  untuk  Homestay Wisata
Penentuan  nilai  bobot  kriteria  dilakukan  dengan mewawancarai  3  narasumber.  Narasumber  tersebut adalah  sekretaris  desa  Desa  Sendang,  staff  Dinas Kepemudaan  dan  Olahraga  dan  Pariwisata  (Dispora) Kabupaten  Wonogiri, dan  Kepala Seksi  Perencanaan Tata Ruang  Dispera dan KPP Kabupaten  Wonogiri.  Nilai  bobot kriteria  yang  didapatkan  dari  pendapat  3  narasumber memiliki CR 0,09 dan ditunjukkan pada Tabel 3.1.
Tabel  3.1  menunjukkan  bahwa  penggunaan  lahan merupakan  kriteria  dengan  nilai  bobot  tertinggi  yaitu sebesar  0,512.  Kriteria  penggunaan  lahan  menjadi prioritas  utama  karena  penggunaan  lahan  dapat menentukan bisa atau tidaknya lahan tersebut digunakan sebagai lokasi homestay. Selain itu, penggunaan lahan juga mempengaruhi  total  biaya  yang  harus  dikeluarkan  oleh
pemerintah desa. Pada penelitian ini, kriteria penggunaan lahan  di  Desa  Sendang  dibagi  menjadi  2  sub-kriteria berdasarkan SNI 7645:2010, yaitu  permukiman dan  non- permukiman.  Sub  kriteria  non-permukiman  pada penelitian  ini  mencakup  daerah  pertanian,  daerah  bukan pertanian,  perairan,  dan  lahan  terbuka.  Rasio  konsistensi pembobotan pada kriteria ini yaitu sebesar 0,00 dan bobot masing-masing  sub-kriterianya  dapat  dilihat  pada  Tabel 3.2.
Tabel 3.1. Bobot kriteria No. Kriteria Bobot 1. Penggunaan lahan 0,512 2. Struktur homestay berada pada kondisi baik, stabil, dan aman 0,215 3. Jarak dari objek wisata 0,122 4. Lokasi homestay dapat diakses oleh berbagai transportasi 0,114 5. Bebas dari tempat perkembangbiakan nyamuk 0,037 Jumlah 1

## Tabel 3.2 Bobot kriteria penggunaan lahan
No Penggunaan lahan Bobot Luas (ha) Persentase (%) 1. Permukiman 0,889 246,07 23,73 2. Non-permukiman 0,111 791,09 76,27 Jumlah 1 1037,16 100
Kriteria  yang  menjadi  prioritas  nomor  dua  dengan bobot  0,215  yaitu  kriteria  bahwa  struktur  homestay berada  pada  kondisi  baik,  stabil,  dan  aman.  Kriteria  ini menjadi  prioritas  nomor  dua  karena  Desa  Sendang merupakan desa yang rawan bencana longsor, namun juga merupakan  desa  wisata.  Selain  itu,  kriteria  ini  memiliki prioritas  di  atas  kriteria  jarak  homestay  terhadap  objek wisata  dan  jalan  karena  keamanan  wisatawan  lebih diutamakan.  Kriteria  ini  memiliki  rasio  konsistensi  0,00 dan dibagi menjadi 2 sub-kriteria yaitu kemiringan lereng (slope) dan longsor terdahulu. Kedua sub-kriteria tersebut kemudian dijabarkan lagi menjadi sub-sub-kriteria. Hal ini dikarenakan  menurut  (Nandi,  2007),  derajat  kemiringan lereng  yang  besar  memiliki  potensi  longsor  yang  lebih besar dan menurut  (Bachri, 2011), bencana longsor yang pernah  terjadi  di  suatu  daerah  memiliki  kemungkinan untuk  terulang  di  daerah  yang  sama.  Nilai  bobot  untuk sub-sub-kriteria  dari  masing-masing  sub-kriteria  dapat dilihat  pada  Tabel  3.3  dan  Tabel  3.4.  Kedua  sub-kriteria tersebut  kemudian  di-overlay  untuk  membuat  raster kriteria struktur homestay berada pada kondisi baik, stabil, dan aman. Raster tersebut dibagi menjadi 5 kategori yang dapat dilihat pada Tabel 3.5.
Tabel 3.3 Bobot, luas, dan persentase sub-kriteria slope
No. Slope Bobot  Luas (ha)  Persentase (%) 1. 0-8% 0,769 30,86 2,98 2. 8-15% 0,147 96,11 9,27 3. >15% 0,084 910,19 87,76 Jumlah 1 1037,16 100 Tabel 3.4 Bobot, luas, dan persentase sub-kriteria longsor No. Longsor terdahulu Bobot  Luas (ha) Persentase (%) 1. Tidak ada 0,875 944,62 91,08 2. Ada 0,125 92,54 8,92 Jumlah 1 1037,16 100 Tabel 3.5 Luas dan persentase kriteria struktur aman No. Kategori Nilai rentang bobot Luas (ha) Persentase (%) 1. Sangat rawan 0,098 – 0,239 89,96 8,67 2. Rawan 0,239 – 0,380 827,38 79,77 3. Cukup rawan 0,380 – 0,522 88,96 8,58 4. Cukup aman 0,522 – 0,662 2,58 0,25 5. Aman 0,662 – 0,804 28,29 2,73 Jumlah 1037,16 100
Kriteria yang menjadi prioritas nomor tiga dengan nilai bobot 0,122 dan rasio konsistensi 0,06 yaitu kriteria jarak homestay  terhadap  objek  wisata.  Kriteria  ini  menjadi prioritas  nomor  tiga  karena  semakin  dekat  lokasi homestay  terhadap  objek  wisata,  maka  semakin mempermudah  akses  wisatawan.  Kriteria  ini  dibagi  ke dalam  4  sub-kriteria  yang  kemudian  masing-masing  sub- kriteria  dijabarkan  lagi  menjadi  sub-sub-kriteria  jarak. Sub-sub-kriteria  jarak  ini  dibagi  menjadi  5  berdasarkan wawancara  dengan  Sekretaris  Desa  Sendang.  Nilai  bobot untuk  sub-sub-kriteria  dari  masing-masing  sub-kriteria dapat  dilihat  pada  Tabel  3.6,  3.7,  3.8,  dan  3.9.  Keempat sub-kriteria tersebut kemudian di-overlay untuk membuat raster  kriteria  jarak  dari  objek  wisata.  Raster  tersebut dibagi menjadi 3 kategori yang dapat dilihat di Tabel 3.10.
Tabel 3.6 Bobot, luas, dan persentase sub-sub-kriteria jarak dari Waduk Gajah Mungkur (WGM)
No. Jarak dari WGM (m) Bobot Luas (ha) Persentase (%) 1. 0-200 0,506 11,92 1,15 2. 201-300 0,263 13,6 1,31 3. 301-400 0,128 16,17 1,56 4. 401-500 0,062 17,4 1,68 5. >500 0,041 978,06 94,3 Jumlah 1 1037,16 100
Tabel 3.7 Bobot, luas, dan persentase sub-sub-kriteria jarak dari Watu Cenik No. Jarak dari Watu Cenik (m) Bobot Luas (ha) Persentase (%) 1. 0-200 0,506 12,56 1,21 2. 201-300 0,263 15,69 1,51 3. 301-400 0,128 22 2,12 4. 401-500 0,062 28,22 2,72 5. >500 0,041 958,69 92,43 Jumlah 1 1037,16 100 Tabel 3.8 Bobot, luas, dan persentase sub-sub-kriteria jarak dari Puncak Joglo No. Jarak dari Puncak Joglo (m) Bobot Luas (ha) Persentase (%) 1. 0-200 0,506 12,58 1,21 2. 201-300 0,263 15,7 1,51 3. 301-400 0,128 21,97 2,12 4. 401-500 0,062 28,3 2,73 5. >500 0,041 958,62 92,43 Jumlah 1 1037,16 100 Tabel 3.9 Bobot, luas, dan persentase sub-sub-kriteria jarak dari Menara Pandang No. Jarak dari Menara Pandang (m) Bobot Luas (ha) Persentase (%) 1. 0-200 0,506 12,53 1,21 2. 201-300 0,263 14,22 1,37 3. 301-400 0,128 16,78 1,62 4. 401-500 0,062 19,98 1,93 5. >500 0,041 973,64 93,88 Jumlah 1 1037,16 100 Tabel 3.10 Luas persentase kriteria jarak dari objek wisata No. Kategori jarak Rentang nilai bobot Luas (ha) Persentase (%) 1. Dekat 0,222 - 0,312 11,92 1,15 2. Sedang 0,131 - 0,222 26,19 2,52 3. Jauh 0,041 - 0,131 999,05 96,33 Jumlah 1 1037,16 100
Kriteria  yang  menjadi  prioritas  nomor  empat  dengan bobot  0,114  yaitu  kriteria  bahwa  lokasi  homestay  dapat diakses  oleh  berbagai  transportasi.  Kriteria  ini  terkait dengan  jarak  homestay  terhadap  jalan  yang  terdapat  di Desa  Sendang.  Semakin  dekat  lokasi  homestay  dengan jalan,  maka  akan  mempermudah  mobilitas  wisatawan. Sebaliknya,  lokasi  homestay  yang  jauh  dari  jalan  akan mempersulit mobilitas wisatawan. Karena alasan tersebut, semakin dekat jarak homestay dengan jalan akan memiliki nilai  bobot  yang  semakin  besar,  begitupun  sebaliknya. Pada penelitian ini, kriteria lokasi homestay dapat diakses
oleh  berbagai transportasi  dibagi ke dalam 4 sub-kriteria berdasarkan  wawancara  dengan  sekretaris  desa  Desa Sendang.  Sub-kriteria  tersebut  beserta  bobotnya  dapat dilihat pada Tabel 3.11.
Tabel 3.11 Bobot, luas, dan persentase kriteria lokasi homestay dapat diakses oleh berbagai transportasi
No. Jarak (m) Bobot Luas (ha) Persentase (%) 1. 0 – 50 0,588 302,13 29,13 2. 51 – 100 0,252 183,41 17,68 3. 101 – 200 0,109 213,68 20,6 4. >200 0,052 337,94 32,58 Jumlah 1 1037,16 100
Kriteria  yang  menjadi  prioritas  nomor  lima  dengan bobot  0,037  yaitu  kriteria  bahwa  lokasi  homestay  bebas dari  tempat  perkembangbiakan  nyamuk.  Kriteria  ini terkait  dengan  kondisi  drainase  yang  terdapat  di  Desa Sendang.  Kriteria  ini  dibagi  ke  dalam  3  sub-kriteria berdasarkan  penelitian  Umar  dkk.  (2017)  dan  rasio konsistensi  yang  didapatkan  yaitu  sebesar  0,02.  Secara alamiah, kondisi baik/buruknya suatu drainase tergantung dari  kemiringan  lerengnya.  Klasifikasi  kemiringan  lereng yang digunakan untuk membuat sub-kriteria  drainase ini mengacu  pada  Zuidam  (1985)  dalam  Triandanu  et  al. (2016).  Klasifikasi  ini  berbeda  dengan  klasifikasi kemiringan lereng untuk menentukan kerawanan struktur terhadap  tanah  longsor.  Hal  ini  dikarenakan,  saat menentukan  kerawanan  struktur,  yang  digunakan  adalah klasifikasi kemiringan lereng untuk suatu bangunan.
Berdasarkan  wawancara  AHP,  ketiga  narasumber menyebutkan bahwa Desa Sendang merupakan desa yang secara  alamiah  memiliki  drainase  yang  baik.  Hal  ini dikarenakan  kemiringan  lereng  di  Desa  Sendang  yang landai hingga curam. Oleh karena itu, kriteria ini menjadi prioritas  nomor  lima  atau  terakhir.  Sub-kriteria  drainase dan bobotnya dapat dilihat pada Tabel 3.12.
Tabel 3.12 Bobot, luas, dan persentase kriteria bebas dari tempat perkembangbiakan nyamuk
No Slope Ket. Kondisi Bobot Luas (ha) Perse ntase (%) 1 >7% Curam Baik sampai sangat baik 0,769  1,76 0,17 2 2 – 7%  Landai  Sedang 0,147  21,45 2,07 3 0 – 2%  Datar Buruk sampai terhambat 0,084 1013, 95 97,76 Jumlah 1 1037, 16 100
3.2. Analisis SIG untuk Penentuan Lokasi Homestay Wisata Proses overlay antar raster kriteria akan menghasilkan raster  baru  yang  di  setiap  pikselnya  memiliki  total  nilai
akhir  bobot  dari  0,171  –  0,761.  Total  nilai  akhir  bobot tersebut digunakan  untuk  menentukan  kategori kesesuaian  yang  dikelompokkan  menjadi  4  kelas  dengan metode  equal  interval.  Metode  ini  akan  membuat  kelas- kelas  kesesuaian  yang  memiliki  rentang  nilai  dengan interval sama. Semakin besar total nilai akhir bobot, maka suatu  lahan  semakin  sesuai  untuk  menjadi  lokasi homestay,  begitupun  sebaliknya.  Nilai  total  bobot,  luas, dan  persentase  dari  setiap  kategori  kesesuaian  lahan dapat dilihat pada Tabel 3.13.
Tabel 3.13 Rentang nilai total bobot, luas, dan persentase dari setiap kategori kesesuaian lahan No. Kategori kesesuaian Rentang nilai Luas (ha) Persentase (%) 1. Sangat sesuai (S1) 0,614 – 0,761 120,51 11,62 2. Cukup sesuai (S2) 0,466 – 0,614 125,56 12,11 3. Sesuai marjinal (S3) 0,319 – 0,466 3,1 0,3 4. Tidak sesuai (N) 0,171 – 0,319 787,99 75,98 Jumlah 1037,16 100
Kategori  kesesuaian  pertama  adalah  tidak  sesuai  (N) dengan rentang nilai total bobot 0,171  –  0,319. Lahan ini merupakan lahan yang tidak boleh digunakan untuk lokasi homestay  karena  dapat  merusak  kelestarian  dan merupakan  lokasi  yang  berbahaya/tidak  aman.  Lahan yang tidak sesuai ini berada pada penggunaan lahan non- permukiman.  Selain  itu,  lahan  ini  juga  tersebar  pada daerah  yang  sangat  rawan,  rawan,  dan  cukup  rawan terhadap bencana tanah longsor. Lahan yang tidak sesuai ini  memiliki  luas  total  787,99  hektar  atau  setara  dengan 75,98%  dari  total  luas  Desa  Sendang.  Lahan  yang  tidak sesuai ini ditunjukkan dengan warna merah pada Gambar 3.1.
Kategori  kesesuaian  selanjutnya  adalah  kurang  sesuai (S3).  Lahan  yang  kurang  sesuai  untuk  lokasi  homestay wisata menunjukkan bahwa lahan memiliki banyak faktor pembatas untuk digunakan sebagai lokasi homestay. Lahan yang  kurang  sesuai  ini  dapat  digunakan  sebagai  lokasi homestay  wisata  namun  perlu  dipertimbangkan  dampak yang  akan  ditimbulkan  serta  upaya  penanggulangannya. Selain itu, jika lahan ini digunakan sebagai lokasi homestay, biaya  yang  harus  dikeluarkan  juga  tidak  sedikit.  Lahan yang  kurang  sesuai  ini  memiliki  luas  3,1  hektar  atau sekitar  0,3%  dari  total  luas  Desa  Sendang.  Lahan  ini seluruhnya  berada  pada  penggunaan  lahan  non- permukiman.  Dan  berada  di  daerah  yang  aman  hingga cukup aman terhadap bencana. Lahan yang kurang sesuai ini ditunjukkan dengan warna kuning pada Gambar 3.1.
Kategori  kesesuaian  selanjutnya  adalah  cukup  sesuai (S2).  Lahan  yang  cukup  sesuai  untuk  lokasi  homestay wisata  menunjukkan  bahwa  lahan  memiliki  faktor
pembatas  yang  cukup  banyak  jika  digunakan  sebagai lokasi homestay. Walaupun faktor pembatas pada lahan S2 tidak  memberikan  pengaruh  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  lahan  S3,  namun  tetap  perlu dipertimbangkan  dampak  yang  akan  ditimbulkan  serta upaya  penanggulangannya.  Lahan  yang  cukup  sesuai  ini seluruhnya  berada  pada  lahan  permukiman  yang  sangat rawan, rawan, dan cukup rawan terhadap bencana. Lahan yang  cukup  sesuai  ini  memiliki  luas  125,56  hektar  atau setara dengan 12,11% dari total luas Desa Sendang. Lahan yang  cukup  sesuai  ditunjukkan  oleh  warna  cokelat  muda pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1. Peta kesesuaian lahan untuk homestay wisata Kategori  kesesuaian  selanjutnya  adalah  sangat  sesuai (S1).  Lahan  yang  sangat  sesuai  ini  dapat  digunakan sebagai  lokasi  homestay  wisata  karena  lahan  tidak memiliki  faktor  pembatas  yang  berarti  untuk  digunakan sebagai  lokasi  homestay.  Lahan  ini  tersebar  pada  lahan permukiman  dan  tidak  berada  pada  lahan  yang  sangat rawan terhadap bencana. Lahan ini tersebar di banyak RT dan  beberapa  memiliki  jarak  0  –  200  meter  dari  setiap objek  wisata.  Lahan  ini  juga  95,31%  nya  tersebar  pada jarak 0 – 50 meter dari jalan. Lahan yang sangat sesuai ini memiliki  luas  120,51  hektar  atau  setara  dengan  11,62% dari  total  luas  Desa  Sendang.  Lahan  ini  ditunjukkan  oleh warna hijau pada Gambar 3.1.
Pada  Gambar  III.1  dapat  dilihat  bahwa  lahan  yang sangat sesuai tersebar di berbagai lokasi di Desa Sendang. Pada lahan tersebut terdapat 563 dari 923 rumah di Desa Sendang.  Tabel  3.14  menunjukkan  daftar  RT  yang memiliki lahan sesuai, luasnya, persentasenya, dan jumlah rumah yang terdapat pada lahan sesuai di setiap RT.
3.3. Overlay dengan Peta RTRW
Lahan  yang  tergolong  sangat  sesuai  (S1)  untuk  lokasi homestay  berdasarkan  hasil  overlay  antar  kriteria  belum tentu  berada  pada  lahan  yang  juga  sesuai  menurut  Peta
RTRW dari Peraturan Daerah Kabupaten Wonigiri Nomor 9  Tahun  2011.  Oleh  karena  itu,  lahan  yang  sangat  sesuai (S1) kemudian harus di-overlay dengan Peta RTRW. Hal ini dilakukan  untuk  mendapatkan  lahan  S1  yang  juga diperuntukkan  sebagai  kawasan  permukiman  pada  Peta RTRW.  Proses  overlay  menghasilkan  dua  kategori kesesuaian yaitu sesuai dan tidak sesuai.
Tabel 3.14 Lokasi lahan S1, luas, dan persentasenya
No Dusun RT  RW Luas (ha) Persen tase (%) Jumlah rumah 1 Bendorejo 1 3 7,1 5,89 34 2 Bendorejo 2 3 9,37 7,78 44 3 Bendorejo 3 3 6,19 5,14 37 4 Godean 3 2 5,66 4,7 34 5 Godean 4 2 11,01 9,14 46 6 Godean 5 2 1,91 1,58 7 7 Gondanglegi 4 4 8,47 7,03 25 8 Jajar 4 3 0,14 0,12 0 9 Jajar 5 3 0,39 0,32 5 10  Kedungareng 1 1 0,88 0,73 1 11  Kedungareng 2 1 6,8 5,64 29 12  Kedungareng 3 1 11,59 9,62 35 13  Kedungareng 4 1 3,19 2,65 34 14  Kembang 1 6 0,01 0,01 0 15  Kembang 2 6 4,3 3,57 3 16  Kembang 3 6 6,85 5,68 14 17  Nglegong 1 5 0,02 0,02 0 18  Prampelan 1 7 6,01 4,99 27 19  Prampelan 2 7 5,65 4,69 43 20  Prampelan 3 7 6,05 5,02 45 21  Selopukang 1 4 7,78 6,46 33 22  Selopukang 2 4 6,99 5,80 46 23  Sendang 1 2 0,4 0,33 3 24  Sokogunung 3 5 3,75 3,11 18 Jumlah  120,51 100 563
Peta  RTRW  ini  terakhir  dilakukan  pembaharuan  pada tahun 2019, sehingga kedua kategori kesesuaian tersebut adalah  kesesuaian  dari  hasil  analisis  di  tahun  2020  jika dibandingkan dengan rencana pada tahun 2019. Kategori sesuai memiliki luas 68,8 hektar atau setara dengan 6,63% dari  luas  total  Desa  Sendang.  Kategori  tidak  sesuai memiliki  luas  968,36  hektar  atau  setara  dengan  93,37% dari  luas  total  Desa  Sendang.  Kategori  kesesuaian,  luas, dan  persentase  dari  hasil  overlay  lahan  S1  dengan  Peta RTRW dapat  dilihat pada Tabel  3.15. Gambar persebaran lokasi yang sesuai untuk homestay wisata di Desa Sendang berdasarkan  overlay  lahan  S1  dengan  Peta  RTRW  dapat dilihat pada Gambar 3.2.
Dapat  dilihat  pada  Gambar  III.2  bahwa  lahan  yang sesuai ditunjukkan dengan warna hijau. Lahan yang sesuai ini tersebar di berbagai lokasi di Desa Sendang. Pada lahan sesuai, terdapat 420 dari total 923 rumah di Desa Sendang. Tabel  3.16  menunjukkan  daftar  RT  yang  memiliki  lahan sesuai,  luasnya  dalam  hektar,  persentasenya,  dan  jumlah rumah yang terdapat pada lahan sesuai di setiap RT.

## Tabel 3.15 Hasil overlay lahan S1 dengan Peta RTRW
No. Kategori Luas (ha) Persentase (%) 1. Sesuai 68,8 6,63 2. Tidak sesuai 968,36 93,37 Jumlah 1037,16 100
Gambar 3.2. Peta kesesuaian lahan untuk lokasi homestay wisata berdasarkan RTRW Tabel 3.16 Daftar lahan sesuai berdasarkan Peta RTRW No Dusun RT RW Luas (ha) Persen tase Jumlah rumah 1 Bendorejo 1 3 4,73 6,88 30 2 Bendorejo 2 3 4,69 6,82 37 3 Bendorejo 3 3 4,15 6,03 29 4 Godean 3 2 4,79 6,96 34 5 Godean 4 2 6 8,72 36 6 Godean 5 2 1,11 1,61 6 7 Gondanglegi 4 4 4,03 5,86 17 8 Jajar 4 3 0,04 0,06 0 9 Jajar 5 3 0,33 0,48 5 10 Kedungareng 1 1 0,77 1,12 3 11 Kedungareng 2 1 3,91 5,68 21 12 Kedungareng 3 1 3,14 4,56 17 13 Kedungareng 4 1 2,43 3,53 31 14 Kembang 2 6 2,7 3,92 1 15 Kembang 3 6 2,12 3,08 10 16 Nglegong 1 5 0,01 0,02 0 17 Prampelan 1 7 3,43 4,99 21 18 Prampelan 2 7 3,68 5,35 39 19 Prampelan 3 7 4,06 5,9 42 20 Selopukang 1 4 5,17 7,52 21 21 Selopukang 2 4 4,94 7,18 35 22 Sendang 1 2 0,17 0,25 1 23 Sokogunung 3 5 2,4 3,49 14 Jumlah  68,8 100 420

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka didapatkan  kesimpulan  bahwa  SIG  yang  dipadukan dengan AHP mampu menganalisis kesesuaian lahan untuk digunakan  sebagai  lokasi  homestay  di  Desa  Sendang  dan menghasilkan  4  kelas  kesesuaian  lahan,  yaitu  S1,  S2,  S3, dan N. AHP sendiri berguna untuk menentukan tingkatan kepentingan  dari  kriteria  yang  digunakan.  Berdasarkan pembobotan  metode  AHP,  syarat/kriteria  yang  berada pada  tingkatan  pertama  adalah  penggunaan  lahan.  Di tingkat  kedua,  terdapat  kriteria  struktur  homestay  harus berada pada kondisi yang baik, stabil, dan aman. Di tingkat ketiga,  terdapat  kriteria  jarak  homestay  terhadap  objek wisata.  Di  tingkat  keempat,  terdapat  kriteria  lokasi homestay  dapat  diakses  oleh  berbagai  transportasi.  Di tingkat  terakhir,  terdapat  kriteria  bahwa  lokasi  homestay terbebas  dari  tempat  perkembangbiakan  nyamuk (khususnya Aedes sp). Kemudian, dari analisis SIG metode AHP,  diketahui  bahwa  lahan-lahan  yang  sesuai/S1  untuk lokasi homestay tersebar pada 24 RT di 11 dusun dengan luas  total  120,51  hektar.  Jika  lahan-lahan  tersebut  di- overlay  dengan  Peta  RTRW,  maka  terjadi  pengurangan lahan  sesuai  dan  menjadikan  1  RT  tidak  sesuai.  Hal  ini menyebabkan  lahan-lahan  yang  sesuai  berdasarkan  Peta RTRW hanya terdapat di 23 RT pada 11 dusun dengan luas total 68,8 hektar.

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Dalam artikel ini penulis menyatakan tidak ada konflik kepentingan.

## 6. Referensi
Adiyaksa, F. & Nugroho, P. D. (2020). Evaluasi Alih Fungsi Lahan  Pertanian  Menjadi  Lahan  Industri  di Kabupaten Kendal Tahun 2014 – 2018. JGISE: Journal of Geospatial Information Science and Engineering Vol.
3,
No.1, (2020), pp.71–78. https://doi.org/10.22146/jgise.55519
ASEAN. (2016). Asean Homestay Standard. Jakarta. Astrisele,  A.  &  Santosa,  P.  B.  (2019).    Estimating  Land Value Change Post Land Consolidation of Gadingsari Village, Bantul Regency, Special Region of Yogyakarta, Indonesia.  JGISE:  Journal  of  Geospatial  Information Science and Engineering. Vol. 2 No. 2.
https://doi.org/10.22146/jgise.51309 Bachri,  S.  (2011).  Analisis  daerah  rawan  longsor  untuk penataan  penggunaan  lahan.  Pendidikan  Geografi,
16(1),
33–40. https://doi.org/10.17977/pg.v16i1.5542 Bhushan,  N.,  &  Rai,  K.  (2004).  Strategic  decision  making applying  the  analytic  hierarchy  process.  Springer- Verlag London.
Evita,  R.,  Sirtha,  I.  N.,  &  Sunartha,  I.  N.  (2012).  Dampak perkembangan  pembangunan  sarana  akomodasi wisata  terhadap  pariwisata  berkelanjutan  di  bali.
Jurnal Ilmiah Pariwisata, 2(1), 109–222.
Hidayati,  P.  F.,  Kahar,  S.,  &  Subiyanto,  S.  (2015).  Evaluasi kesesuaian  lahan  permukiman  berbasis  Sistem Informasi  Geografis  (Studi  Kasus:  Semarang  bagian Selatan). Jurnal Geodesi Undip, 4(2), 248–255.
Kadriansari,  R.,  Subiyanto,  S.,  &  Sudarsono,  B.  (2017). Analisis  kesesuaian  lahan  permukiman  dengan  data citra  resolusi  menengah  menggunakan  Sistem Informasi  Geografis  (Studi  Kasus :  Semarang  bagian Barat  dan  Semarang  bagian  Timur).  Jurnal  Geodesi Undip, 6(4), 199–207.
Nandi. (2007). Longsor. Jurusan Pendidikan Geografi FPIPS UPI.
Oksaping,  A.  F.,  Djurdjani,  dan  Nugroho,  P.  (2019).  Land Valuation  with  Analytical  Hierarchy  Process  and Regression Method in Grogol Sub-District, Sukoharjo District.  JGISE:  Journal  of  Geospatial  Information Science and Engineering. Vol. 2 No. 1. https://doi.org/10.22146/jgise.40845
Pahlavani,  P.,  Sheikhian,  H.,  &  Bigdeli,  B.  (2017). Assessment  of  an  air  pollution  monitoring  network to generate urban air pollution maps using Shannon information  index,  fuzzy  overlay,  and  Dempster- Shafer  theory,  A  case  study:  Tehran,  Iran. Atmospheric
Environment, 167,
254–269. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2017.08.039
Parry,  J.  A.,  Ganaie,  S.  A.,  &  Bhat,  M.  S.  (2018).  GIS  based land suitability analysis  using AHP model for urban services  planning  in  Srinagar  and  Jammu  urban centers  of  J&K,  India.  Journal of Urban Management,
7(2), 46–56. https://doi.org/10.1016/j.jum.2018.05.002
Pemerintah Desa Sendang. (2019). Selayang Pandang Desa
Sendang. Wonogiri.
Petriella,  Y.  (2019).  Kementerian  Pariwisata  Rumuskan Pajak  Homestay  Yang  Ideal,  Diusulkan  1%.  Diambil dari Bisnis.com website:
https://ekonomi.bisnis.com/read/20190221/12/89 1971/kementerian-pariwisata-rumuskan-pajak- homestay-yang-ideal-diusulkan-1 Prafitri,  G.  R.,  &  Damayanti,  M.  (2016).  Kapasitas Kelembagaan  Dalam  Pengembangan  Desa  Wisata (Studi  Kasus:  Desa  Wisata  Ketenger,  Banyumas).
Jurnal Pengembangan Kota, 4(1), 76–86. https://doi.org/10.14710/jpk.4.1.76-86
Raharjana,  D.  T.  (2012).  Membangun  pariwisata  bersama rakyat:  kajian  partisipasi  lokal  dalam  membangun desa  wisata  di  Dieng  Plateau.  Kawistara,  2(3),  225– 237. https://doi.org/10.22146/kawistara.3935 Saaty,  T.  L.,  &  Vargas,  L.  G.  (2012).  Models,  methods, concepts  &  applications  of  the  analytic  hierarchy process  (2nd  Ed.).  Springer  Science+Business  Media https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3597-6 Siagian,  T.  P.,  Sudarsono,  B.,  &  Wijaya,  A.  P.  (2016). Evaluasi  kriteria  kesesuaian  lahan  permukiman dengan  Analitycal  Hierarchy  Process  (Studi  Kasus: Kecamatan  Boja  dan  Kecamatan  Limbangan  di Kabupaten Kendal ). Jurnal Geodesi Undip, 5(1), 107–
115. Solang,  M.  W.,  Mandagi,  R.  J.  M.,  &  Lumeno,  S.  S.  (2017). Analisis  evaluasi  kesesuaian  lahan  perumahan  di Kota  Manado  dengan  menggunakan  Geographic Information  System  dan  Multiple  Criteria  Decision Making. Jurnal Ilmiah Media Engineering, 7(4). Triambodo,  S.  (2014).  Analisis  Strategi  Penguatan Kelembagaan  Desa  Wisata  Berbasis  Ekonomi  Kreatif (Studi  di  Desa  Wisata  Kerajinan  Tenun  Dusun Gamplong, Desa Sumberrahayu, Kecamatan Moyudan, Kabupaten Sleman, DIY). Universitas Gadjah Mada. Triandanu,  N.,  Alfan,  I.,  &  Muslim,  D.  (2016).  Surface Geology Characteristic and Its Influence to Landslide Potential in Cisokan Drainage Pattern, West Bandung, Indonesia.  International  Journal  of  Structural  and Civil Engineering Research, 5(2), 147–150. https://doi.org/10.18178/ijscer.5.2.147-150
Umar,  I.,  Widiatmaka,  Pramudya,  B.,  &  Barus,  B.  (2017).
Evaluasi kesesuaian lahan untuk kawasan permukiman  dengan  metode  Multi  Criteria Evaluation  di  Kota  Padang.  Jurnal  Pengelolaan Sumberdaya  Alam  dan  Lingkungan,  7(2),  148–154. https://doi.org/10.19081/jpsl.2017.7.2.148 Widiyastuti, D., Ermawati, H., Septiawan, L., & Kumara, I. S. W.  (2019).  Land  Suitability  Analysis  for  Housing  in Pesisir  Selatan  Regency,  West  Sumatra,  Indonesia.
ASEAN  Journal  on  Science  and  Technology  for Development, 36(2), 45–52. https://doi.org/10.29037/ajstd.574
Yunus, R. M., Samadi, Z., Yusop, N. M., & Omar, D. (2013). Expert Choice for Ranking Heritage Streets. Procedia -  Social  and  Behavioral  Sciences,  101,  465–475. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.07.220