Analisis kolerasi dan determinasi antara fault fracture density (FFD) dengan bencana tanah longsor kabupaten Simalungun, Sumatera Utara
Hana Rosyida 1* , Nugroho Budi Wibowo 1,2 , Icha Khaerunnisa 1 , Indar Mery S. A. 1 , Dea Mutiara Jannah 1 , Fathunajah Elsha C. 1 , Salma Khoirunnisa 1
1 Program Studi Fisika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sunan Kalijaga Jl.Laksda Adisucipto Sleman, Gedung Student Center Lt. III No. 3.70
2 BMKG, Stasiun Geofisika Sleman, Jl Wates km 8 Jitengan Balecatur Sleman *email: 21106020027@student.uin-suka.ac.id
Abstrak  – Kabupaten  Simalungun,  merupakan  salah  satu  kabupaten  di  provinsi  Sumatera  Utara.  Berbatasan dengan Kabupaten Toba Samosir dan Danau Toba di sebelah Selatan, daerah ini cukup rawan terhadap bencana tanah longsor. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui korelasi dan determinasi Fault Fracture Density dengan membandingkan  jumlah  kejadian  tanah  longsor  pada  kawasan  penelitian.  Titik  pertama  (Bukit  Dolok Simarbalatuk)  dengan  elevasi  sebesar  1683  mdpl  serta  nilai  densitas  sebesar  1,50  km/km 2 memiliki  aktivitas tanah longsor kurang lebih sebanyak 8 kali. Titik kedua (Jalan Josep Sinaga) dengan elevasi sebesar 948 mdpl serta  nilai  densitas  sebesar  0,1  km/km 2 memiliki  aktivitas  tanah  longsor  sebanyak  1  kali.  Hasil  interpretasi kolerasi antara Fault Fracture Density dengan jumlah kejadian tanah longsor didapatkan hubungan positif yang sangat rendah dengan nilai sebesar 0,1656 serta determinasi menunjukkan nilai sebesar 2,7%..
Kata Kunci: Simalungun, longsor, fault fracture density, korelasi, curah hujan
Abstract  – Simalungun  Regency  is  one  of  the  districts  in  North  Sumatra  province.  Bordering  Toba  Samosir Regency and Lake Toba to the south, this area is quite prone to landslides. This research aims to determine the correlation  and  determination  of  Fault  Fracture  Density  by  comparing  the  number  of  landslide  events  in  the research area. The first point (Bukit Dolok Simarbalatuk) with an elevation of 1683 meters above sea level and a density  value  of  1.50  km/km 2 had  landslide  activity  approximately  8  times.  The  second  point  (Jalan  Josep Sinaga)  with  an  elevation  of  948  meters  above  sea  level  and  a  density  value  of  0.1  km/km 2 had  1  landslide activity. The results of the interpretation of the correlation between Fault Fracture Density and the number of landslide events showed a very low positive relationship with a value of 0.1656 and the determination showed a value of 2.7%.
Key words: Simalungun, Landslides, Fault Fracture Density, Correlation, Rainfall

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang sering  mengalami  bencana  hidrometeorologi, yaitu  bencana  gerakan  tanah  yang  disebabkan karena perubahan iklim dan cuaca, salah satunya adalah bencana gerakan tanah [1].
Menurut  (Direktorat  Vulkanologi  dan Mitigasi  Bencana  Geologi  2005),  tanah  longsor bisa  juga  disebut  dengan  gerakan  tanah. Didefinisikan sebagai massa tanah atau material campuran  lempung,  kerikil,  pasir,  dan  kerakal serta  bongkah  dan  lumpur,  yang  bergerak sepanjang  lereng  atau  keluar  lereng,  karena faktor  gravitasi  bumi.  Gerakan  tanah  (tanah longsor)  adalah  suatu  produk  dari  proses gangguan keseimbangan lereng yang menyebabkan  bergeraknya  massa  tanah  dan batuan ke tempat yang lebih rendah [2].
Kabupaten  Simalungun,  merupakan  salah satu  kabupaten  di  provinsi  Sumatera  Utara. Secara  geografis  terletak  pada 2°  36`  3°  18` Lintang Utara dan 98° 32`  99° 35` Bujur Timur. Berbatasan  dengan  Kabupaten  Toba  Samosir dan  Danau  Toba  di  sebelah  Selatan,  daerah  ini cukup rawan terhadap bencana tanah longsor.
Berdasarkan  surat  kabar  online  lokal diantaranya  hetanews.com  [3],  viva.co.id  [4], dan  binamarga.pu.co.id  [5]  mencatat  kejadian bencana  tanah  longsor  di  Jembatan  Sidua-dua akibat dari longsoran Bukit Dolok Simarbalatuk terjadi  pada  pertengahan  bulan  Desember  2018 sampai  pertengahan  bulan  Januari  2019. Tercatat  kurang  lebih  sebanyak  8  kali  terjadi bencana  tanah  longsor  yang  berasal  dari  Bukit Dolok  Simarbalatuk,  bahkan  dalam  sekali longsor  sempat  terdapat  longsor  susulan.
Longsor  pada  daerah  ini  berupa  lumpur  dan beberapa potongan kayu.
Adapun di sisi selatan Kabupaten Simalungun, terjadi tanah longsor di bahu jalan Josep  Sinaga.  Berdasarkan  surat  kabar  online lokal yaitu hetanews.com [6] mengabarkan pada tanggal  23  September  2022  terjadi  bencana tanah  longsor  di  bahu  Jalan  Josep  Sinaga, kurang  lebih  setengah  ruas  jalan  longsor  ke jurang dengan ketinggian kurang lebih 7 meter. Metode Fault  Fracture  Density merupakan pengembangan  dari  analisa  geospasial  yang digunakan  untuk  mengetahui  kondisi  struktur makro  disuatu  daerah.  Metode  ini  menerapkan perhitungan  pola  kerapatan  garis  lineasi  pada citra satelit, sehingga dapat diketahui zona-zona lemah [7]. Adanya penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  kolerasi  metode Fault  Fracture Density dengan  bencana  tanah  longsor  pada kawasan penelitian.

## METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  analisis  peta Fault  Fracture  Density , analisis  kolerasi  dan  determinasi  antara Fault Fracture Density dengan jumlah kejadian tanah longsor,  analisis  curah  hujan,  serta  analisis formasi batuan pada kawasan penelitian.
Data  yang  digunakan  dalam  analisis Fault Fracture  Density adalah  DEMNAS.  Data tersebut  di  ekstrak  menjadi  peta hillshade dengan menerapkan  sudut penyinaran  matahari. Hasil  kelurusan  adalah diagram  roset dan parameter Fault  Fracture  Density .  Peta  kontur Fault Fracture Density dibuat dengan membagi total  panjang  kelurusan  dengan  yang  berada dalam  grid  dengan  luas  grid  tersebut.  Nilai tersebut diposisikan di tengah grid [8]. Analisis  koefisien  korelasi  digunakan  untuk mengetahui  arah  dan  kuatnya  hubungan  antar dua variabel  atau lebih. Arah dinyatakan dalam bentuk hubungan positif dan negatif, sedangkan kuat atau lemahnya hubungan dinyatakan dalam besarnya koefisien korelasi [9].
Koefisien  korelasi  ( r )  menunjukan  derajat korelasi antara variabel independen dan variabel dependen. Nilai koefisien korelasi harus terdapat dalam  batas-batas  1  hingga  +1  (  1<  r  ≤  +1) yang  menghasilkan  beberapa  kemungkinan, antara lain sebagai berikut :
a. Tanda  positif  menunjukan  adanya  korelasi positif  dalam  variabel-variabel  yang  diuji, yang berarti setiap kenaikan dan penurunan nilai-nilai  X  akan  diakui  dengan  kenaikan
dan  penurunan  Y.  Jika  r  =  +1  atau mendekati  1  maka  menunjukkan  adanya pengaruh  positif  antara  variabel-variabel yang diuji sangat kuat.
b. Tanda negatif menunjukan adanya korelasi negatif  antara  variabel-variabel  yang  diuji, berarti  setiap  kenaikan  nilai-nilai  X  akan diikuti  dengan  penurunan  nilai  Y  dan sebaliknya.  Jika  r  =  1  atau  mendekati  1 maka menunjukan adanya pengaruh negatif dan  korelasi  variabel-variabel  yang  diuji lemah.
c. Jika  r  =  0  atau  mendekati  0  maka menunjukan korelasi yang lemah atau tidak ada  korelasi  sama  sekali  antara  variabel- variabel yang diteliti dan diuji.
Tabel  1 Koefisien  Korelasi  (Sumber:  Sugiyono, 2018)
Interval Koefisien Koefisien Korelasi 0.00 - 0.199 Sangat Rendah 0.20 - 0.399 Rendah 0.40 - 0.599 Sedang 0.60 - 0.799 Tinggi 0.80 - 1.000 Sangat Tinggi
Analisis  determinasi  (R 2 )  adalah  mengukur seberapa  jauh  kemampuan  model  dalam menerangkan  variasi  variabel  dependen.  Nilai koefisien  determinasi  adalah  0  dan  1.  Nilai  R 2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel dependen sangat terbatas. Nilai yang mendekati 1 berarti variabel-variabel independen memberikan  hampir  semua  informasi  yang dibutuhkan  untuk  memprediksi  variasi  variabel dependen  [10].  Dalam  penelitian  ini,  analisis determinasi  digunakan  untuk  mengetahui seberapa besar kemampuan nilai Fault Fracture Density menerangkan  jumlah  kejadian  tanah longsor kawasan penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  data  bencana  longsor  selama  6 tahun  terakhir,  terdapat  2  titik  longsor  yang terjadi pada kawasan penelitian, yaitu pada titik pertama  (Bukit  Dolok  Simarbalatuk)  dengan jumlah  kejadian  kurang  lebih  8  kali  yang memiliki  nilai  elevasi  sebesar  1683  mdpl.  Titik kedua  (Jalan  Josep  Sinaga)  dengan  jumlah kejadian kurang lebih 1 kali yang memiliki nilai elevasi sebesar 948 mdpl.
Kedua  titik  longsor  tersebut  bila  ditinjau dengan    nilai Fault  Fracture  Density (Gambar
1),  maka  pada  titik  pertama  berada  pada  nilai densitas  yang  sedang  dengan  nilai  sebesar  1,50 km/km 2 , sedangkan pada titik kedua berada pada nilai  densitas  yang  rendah  dengan  nilai  sebesar 0,1  km/km 2 .  Perbedaan  nilai  densitas  ini dipengaruhi  oleh  elevasi  pada  masing-masing titik  longsor.  Pada  titik  pertama  menunjukkan nilai  densitas  yang  lebih  besar  dibandingkan dengan titik kedua, dimana elevasi yang dimiliki pada titik pertama juga lebih besar dibandingkan dengan titik kedua.
Gambar 1 Peta FFD Kawasan Penelitian
Jika dilihat pada Peta Fault Fracture Density (Gambar 1), pola struktur dapat terdeteksi pada permukaan yang telah dipengaruhi oleh aktivitas struktur.  Nilai Fault  Fracture  Density yang tinggi berasal dari permukaan yang dipengaruhi oleh  aktivitas  struktur,  sedangkan  nilai Fault Fracture  Density yang  rendah  berasal  dari permukaan yang tidak dipengaruhi oleh aktivitas struktur [11].
Tingginya nilai Fault Fracture Density yang diikuti  oleh  banyak  jumlah  kejadian  longsor, dan  rendahnya  nilai Fault  Fracture  Density yang  diikuti  oleh  sedikit  jumlah  kejadian longsor  ini  dapat  dianalisis  menggunakan korelasi  dan  determinasi  untuk  melihat  sejauh mana keterkaitan diantara keduanya.
Hasil korelasi dan determinasi antara jumlah kejadian  dengan  nilai Fault  Fracture  Density (Gambar  2)  pada  kedua  titik  tanah  longsor menunjukkan  nilai  korelasi  ( r )  sebesar  0,1656 dan  nilai  determinasi  ( R 2 )  sebesar  0,0274  atau 2,7%.
Nilai  korelasi  antara  jumlah  kejadian  dan nilai Fault  Fracture  Density menunjukkan hubungan  positif  yang  sangat  rendah,  dilihat dari  nilai  korelasi  yang  hampir  mendekati  nilai 0.  Semakin  tinggi  jumlah  kejadian  semakin
tinggi  juga  nilai Fault  Fracture  Density dikarenakan  arah  hubungan  menunjukkan  arah positif.
Nilai determinasi antara jumlah kejadian dan nilai Fault  Fracture  Density menunjukkan bagaimana  nilai Fault  Fracture  Density dapat menjadi faktor banyaknya jumlah kejadian tanah longsor  sebesar  2,7%.  Sementara  untuk  sisa persen lainnya disebabkan oleh faktor lain.
Gambar  2 Grafik  Kolerasi  dan  Determinasi  antara Jumlah  Kejadian  Tanah  Longsor  dengan  FFD Kawasan Penelitian
Faktor curah hujan dapat menjadi salah  satu faktor  terjadinya  tanah  longsor  pada  daerah kawasan penelitian. Terutama pada titik pertama yang  memiliki  jumlah  kejadian  kurang  lebih sebanyak  8  kali,  dimana  kejadian  longsornya terjadi pada akhir tahun 2018 sampai awal tahun 2019.  Adapun  data  curah  hujan  bulanan  daerah kawasan penelitian yang dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel  2 Data  Curah  Hujan  Bulanan  Kabupaten Simalungun (Sumber: https://simalungunkab.bps.go.id ) [12] Curah Hujan (mm) Bulan 2018 2019 Januari 289,00 222,00 Februari 208,00 258,00 Maret 83,00 380,00 April 53,00 345,00 Mei 241,00 364,00 Juni 223,00 172,00 Juli 115,00 191,00 Agustus 106,00 199,00 September 428,00 73,00 Oktober 537,00 395,00 November 357,00 171,00 Desember 312,00 180,00
BMKG  membagi  curah  hujan  bulanan menjadi  empat  kategori  yaitu  rendah  (0  100 mm  bulan  1 ),  sedang  (100  300  mm  bulan  1 ), tinggi  (300-500  mm  bulan  1 ), dan  sangat  tinggi (>  500  mm  bulan  1 )  [13].  Pada  titik  pertama terjadi  longsor  pertama  pada  bulan  desember 2018  dengan  curah  hujan  bulanan  yang  tinggi dan  longsor  berakhir  pada  bulan  januari  2019 dengan curah hujan bulanan yang sedang.
Pada  3  bulan  terakhir  sebelum  terjadi bencana  tanah  longsor  pada  bulan  Desember, terlihat  intensitas  curah  hujan  dominan menunjukkan  intensitas  yang  tinggi  terutama pada bulan Oktober yang masuk dalam kategori intensitas  yang  sangat  tinggi.  Hal  ini  dapat menjadi  faktor  terjadinya  tanah  longsor  secara berulang-ulang  yang  tercatat  kurang  lebih sebanyak 8 kali terjadi pada titik pertama.
Faktor  curah  hujan  tinggi  yang  dapat menyebabkan  terjadinya  tanah  longsor  ditinjau dari  struktur  batuan  di  bawahnya.  Pada  kedua titik  longsor  dominan  memiliki  formasi  dari batuan  sedimen  yang  akan  lebih  lemah  saat bertemu  dengan  curah  hujan  yang  tinggi,  dapat dilihat  pada  Peta  Geologi  pada  kawasan penelitian (Gambar 3).
Intensitas curah hujan yang tinggi juga dapat meningkatkan  kejenuhan  air  tanah  dan menurunkan kekuatan ikatan antar partikel tanah yang  akan  dapat  memicu  terjadinya  gerakan tanah [14].
Gambar 3 Peta Geologi Kawasan Penelitian
Kenampakan  bencana  tanah  longsor  titik pertama  yang  menutupi  Jembatan  Kembar Sidua-dua (Gambar 4 dan 5)  serta kenampakan bencana tanah longsor titik pertama (Gambar 6).
Gambar 4 Kenampakan Tanah Longsor di Jembatan Kembar  Sidua-dua  Bulan  Desember  2018  (Sumber: hetanews.com)
Gambar 5 Kenampakan Tanah Longsor di Jembatan Kembar  Sidua-dua  Bulan  Januari  2019  (Sumber: hetanews.com)
Gambar  6 Kenampakan  Tanah  Longsor  di  Bahu Jalan Josep Sinaga (Sumber: hetanews.com)

## KESIMPULAN
Berdasarkan analisis hasil dan pembahasan yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Nilai Fault  Fracture  Density yang  cukup tinggi menunjukkan adanya potensi kejadian tanah  longsor  dengan  jumlah  yang  banyak pada  daerah  tersebut,  sedangkan  untuk  nilai Fault  Fracture  Density yang  rendah menunjukkan  adanya  potensi  kejadian  tanah longsor dengan jumlah yang sedikit.
2. Korelasi antara jumlah kejadian dengan nilai Fault Fracture Density menunjukkan hubungan positif yang sangat rendah.
3. Determinasi  antara  jumlah  kejadian  dengan nilai  Fault  Fracture  Density  memiliki  nilai yang sangat rendah sebesar 2,7%.
4. Curah  hujan  yang  tinggi  menjadi  faktor penyebab tanah longsor yang cukup tinggi di Kabupaten Simalungun.
5. Formasi  batuan  yang  dominan  berstruktur batuan  sedimen  akan  lebih  lemah  saat bertemu  dengan  intensitas  curah  hujan  yang tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Muzani. ”Bencana Tanah Longsor: Penyebab dan Potensi Longsor”.
Yogyakarta: Deepublish, 2021.
[2] Afriani. ”Kerawanan  Longsor pada  Lereng Tanah Lunak dan Penangannya”. Lakeisha, 2020.
[3] Hetanews.com,  ”Longsor  di  Jembatan Kembar  Parapat,  Simalungun”  2018,  18 Desember. https://www.hetanews.com/article/145983/l ongsor-di-jembatan-kembar-parapat- simalungun [Diakses: November 2023].
[4] Viva.co.id,  ”  Jembatan  Kembar  di  Sumut Longsor Lagi untuk Kelima Kalinya” 2019, 11 Januari. https://www.viva.co.id/berita/nasional/1111 077-jalur-jembatan-kembar-di-sumut- longsor-lagi-untuk-kelima-kalinya[Diakses: November 2023].
[5] Binamarga.pu.go.id,  ”Longsor  Jembatan Sidua-Dua  Kabupaten  Simalungun  Akan Segera  Teratasi.”  2019,  18  Februari. Tersedia:https://binamarga.pu.go.id/index.p hp/berita/longsor-jembatan-sidua-dua- kabupaten-simalungun-akan-segera- teratasi[Diakses: November 2023].
[6] Hetanews.com, ”Masyarakat
Minta Pemerintah  Simalungun  Segera  Perbaiki Jalan  Longsor  di  Jalan  Josep  Sinaga Parapat” 2022, 26 September. Tersedia: https://www.hetanews.com/article
/250838/masyarakat-minta-pemerintah- simalungun-segera-perbaiki-jalan-longsor- di-jalan-josep-sinaga-parapat
[Diakses:
November 2023].
[7] Saputra  &  Novrinda.  ”Metode  Fault Fracture  Density  untuk  Potensi  Gerakan Tanah  di  Kota  Kendari  Provinsi  Sulawesi Tenggara”.  Yogyakarta:  Sekolah  Tinggi Teknologi Nasional Yogyakarta, 2016.
[8] Sunan,  H.  L.,  dkk,    ”Interpretasi  Struktur Geologi  Berdasarkan  Fault  Fracture Density  (FFD)  dan  Implikasinya  Terhadap Potensi  Likuefaksi  di  Daerah  Kalibening, Kabupaten  Banjarnegara,  Jawa  Tengah”. Eksplorium , vol. 42, no. 1, 2021.
[9] Sugiyono. ”Metode Penelitian Kuantitatif”. Bandung: Alfabeta, 2018.
[10] Ghozali.  ”Aplikasi  Analisis  Multivariate Dengan  Program  SPSS  25”.  Semarang: Badan  Penerbit  Universitas  Diponegoro, 2018.
[11] Widiatmoko,  F.  R.,  Putri,  R.  H.  K.,  & Sunan,  H.  L.  ”  The  Relation  of  Fault Fracture Density with the Residual Gravity; case study in Muria”. Journal of Earth and Marine Technology , vol. 1, no. 2, pp. 105- 110, 2021.
[12] Simalungunkab.bps.go.id,  ”  Curah  Hujan
(mm), 2016-2019”. Tersedia: https://simalungunkab.bps.go.id/indicator/1 51/43/1/curah-hujan.html [Diakses: 5 Desember 2023].
[13] Supriyati.,  Tjahjono,  B.,  &  Effendy,  S. ”Analisis Pola Hujan Untuk Mitigasi Aliran Lahar  Hujan  Gunungapi  Sinabung”. J.  Il. Tan. Lingk. , vol. 20. no. 2, 2018.
[14] Setiono,  W.  ”Kajian  Analisis  Rawan Longsor  Di  Area  Tambang”. Prosiding TPT  XXX  Dan  Kongres  XI  Perhapi ,  2021