e-ISSN 2721-0634, Vol. 5 No. 1, halaman 24-37, Maret 2023
DOI: https://doi.org/10.25105/jamin.v5i1.10249

## JURNAL ABDI MASYARAKAT INDONESIA (JAMIN)

## Sejarah Artikel
Diterima Oktober 2022 Direvisi Desember 2022 Disetujui Februari 2023
Terbit Online Maret 2023
*Penulis
Koresponden: misbahudin@universitas pertamina.ac.id

## IDENTIFIKASI POTENSI GERAKAN TANAH MENGGUNAKAN ANALISIS STATISTIK BIVARIATE PADA SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DI DESA CIASMARA, BOGOR

## IDENTIFICATION OF MASS MOVEMENT POTENTIAL USING BIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS ON GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM IN CIASMARA AREA, BOGOR REGENCY
Fanny Kusuma 1 , Yusuf Arico 1 , Yan Satrio 1 , Dimas Wijaya 1 , Moh. Ardhi Afnan 1 , dan Misbahudin 1*
Universitas Pertamina, Fakultas Teknologi Eksplorasi dan Produksi, Program Studi Teknik Geologi, Kebayoran Lama, DKI Jakarta 12220

## Abstrak
Peristiwa  gerakan  tanah  kerapkali  terjadi  di  Desa  Ciasmara,  Pamijahan,  Bogor. Fenomena gerakan tanah ini dapat memberikan kerugian ekonomi maupun korban jiwa.  Masyarakat  desa  perlu  mengetahui  bagaimana  potensi  gerakan  tanah  yang terjadi di wilayahnya. Desa Ciasmara memiliki karakteristik lereng yang terjal dan susunan  litologi  yang  telah  mengalami  pelapukan.  Kondisi  ini  juga  diperparah dengan intensitas hujan yang tinggi sehingga dapat menimbulkan adanya gerakan- gerakan  tanah.  Dalam  kegiatan  pengabdian  masyarakat  ini,  telah  dilakukan pemanfaatan analisis statistik pada Sistem Informasi Geografis dalam memetakan secara digital potensi gerakan tanah di Desa Ciasmara, Pamijahan, Bogor. Sebagai sebuah  masukan  data,  kejadian  gerakan  tanah  dan  titik-titik  kupasan  lereng  dari Landsat  8  digunakan.  Telah  terkumpul  sebanyak  212  titik  gerakan  tanah  sebagai inventarisasi.  Data  ini  kemudian  dipecah  menjadi  data  latih  sebanyak  60% keseluruhan  data  dan  sisanya  sebagai  data  validasi.  Hasil  pemodelan memperlihatkan  korelasi  kejadian  gerakan  tanah  dengan  nilai Area  Under  Curve (AUC)  >  0,6.  Setelah  dilakukan  validasi  diperoleh  tingkat  akurasi  model  hingga
81,11%  yang  menandakan  bahwa  model  dapat  diterima.  Kegiatan  pengabdian masyarakat  ini  menghasilkan  sebuah  peta  kerentanan  gerakan  tanah  di  Desa Ciasmara  dengan  tingkat  kerentanan  sebanyak  4  zona,  yaitu  zona  sangat  rendah, rendah, sedang, dan tinggi. Kata Kunci :  Statsitik bivariate
 Sistem Informasi
Geografis
 Lereng
 Gerakan Tanah
 Ciasmara
Keywords:
 Bivariate statistic
 Geographic
Information System
 Slope
 Mass Movement
 Ciasmara

## Abstract
Mass movements often occur in the village of Ciasmara, Pamijahan district, Bogor regency. The phenomenon of mass movement can provide economic losses as well as casualties. Therefore, the village community needs to know the region's potential for  a  mass  movement.  Ciasmara  village  has  characteristics  of  steep  slopes  and lithological arrangement that has experienced weathering. The high rain intensity also  aggravates  this  condition;  it  can  cause  mass  movements.  In  this  community service  activity,  statistical  analysis  of  Geographic  Information  Systems  has  been conducted in digitally mapping the potential of mass movement in Ciasmara village,
Pamijahan, Bogor. As a data input, landslides and slope impact points from Landsat 8 were used. As a result, 212 landslide points have been collected as an inventory.
This data is broken down into training data, 60% of the overall data, and the rest as validation data. The  modelling results  showed  the correlation  of landslide events with an Area Under Curve (AUC) value>0.6. After validation, the model accuracy rate  of  up  to  81.11%  indicates  that  the  model  can  be  accepted.  This  community service resulted in a land movement vulnerability map in Ciasmara village with a vulnerability level of 4 zones; the vulnerability level is very low, low, medium, and high.

## 1. PENDAHULUAN
Gerakan tanah merupakan gerakan dari massa lereng baik berupa masa batuan, tanah, atau debris yang menuruni lereng karena pengaruh dari dorongan gaya gravitasi (Cruden, 1991; Hutchinson, 1989; Varnes, 1958). Kejadian gerakan tanah dapat dipengaruhi oleh kondisi geologi, topografi, struktur geologi, dan faktor pemicu seperti intensitas hujan yang tinggi. Bencana geologi ini kerap menghasilkan  jumlah  kerugian  yang  besar  dari  adanya  korban  jiwa  hingga  kerugian  secara finansial dan infrastruktur.
Kajian kerentanan gerakan tanah sangat penting sebagai upaya melakukan mitigasi bencana. Kajian  ini  berupa  peta  persebaran  zonasi  kerawanan  kejadian  gerakan  tanah.  Peta  kerentanan gerakan tanah bersifat efektif dan efisien dalam menghasilkan informasi tata ruang, pemanfaatan lahan dan minimalisasi kerugian bencana (Zhou dkk., 2016). Kajian ini juga mampu memberikan prediksi potensi gerakan tanah di waktu mendatang dengan memaksimalkan parameter-parameter yang berpengaruh terhadap kejadian gerakan tanah di waktu sebelumnya. Kajian gerakan tanah telah  banyak  memanfaatkan  penggunaan  Sistem  Informasi  Geografis  yang  memodelkan fenomena  spasial  yang  berkaitan  dengan  gerakan  tanah.  Dengan  tambahan  penggunaan  data penginderaan jauh, data telah dengan mudah diperoleh. Studi inipun dilakukan di berbagai daerah dan berbagai negara (Guzzetti dkk., 1999; Dahal dkk., 2008; Yilmaz, 2009; Yalcin, dkk., 2011; Wang dkk., 2017).
Gambar 1. Pengabdian masyarakat dilaksanakan di Desa Ciasmara, Kecamatan Pamijahan, Bogor.
Dalam pengabdian masyarakat ini, telah dilakukan pemetaan digital kerentanan gerakan tanah dengan menggunakan statistik bivariat pada Sistem Informasi Geografis. Analisis statistik ini merupakan ukuran kuantitatif untuk memetakan zonasi kerawanan kejadian gerakan tanah dan memperkirakan  periode,  lokasi,  dan  intensitas  dari  kejadian  gerakan  tanah.  Penggunaan parameter masukan harus relevan agar upaya mitigasi bencana dapat mencapai hasil maksimal di masa  mendatang  (Yilmaz,  2009).  Lokasi  pengabdian  masyarakat  untuk  pemetaan  zonasi kerentanan gerakan tanah berada di wilayah Pamijahan, tepatnya di daerah Ciasmara, Kabupaten Bogor (Gambar 1).

## 2. METODE
Metode  statistik  bivariat  digunakan  untuk  mengevaluasi  potensi  terjadinya  gerakan  tanah. Perangkat lunak yang digunakan adalah ArcGIS. Informasi kegeologian dan persebaran kejadian gerakan tanah menjadi basis data dalam pengolahan secara digital. Informasi yang turut menjadi komponen utama dalam kajian pengabdian masyarakat ini di antaranya:
1. Digital Elevation Model (DEM), yang diakuisisi dari web DEMNAS.
2. Citra Landsat 8 dengan pengakuisisian data dari USGS Earth Explorer.
3. Informasi intensitas curah hujan yang pemerolehan datanya dari situs WorldClim.
4. Peta kontur yang didapatkan dari web Badan Informasi Geospasial melalui situs Geoportal Indonesia.
5. Terakhir berupa jenis batuan (litologi) yang terdapat pada peta geologi dari Pusat Penelitian dan Pengembangan Geologi yang terbit pada tahun 1998.
Metode statistik bivariat diawali dengan penyediaan data inventarisasi titik kejadian gerakan tanah. Data titik kejadian ini diperoleh dari citra Landsat 8 dan rekaman kejadian setempat dari tahun 2000 hingga 2020. Data yang digunakan sejumlah 212 titik yang dibagi menjadi 60% data untuk  pengembangan  model  dan  40%  untuk  menguji  validasi.  Langkah  berikutnya  adalah pemilihan  parameter-parameter  yang  relevan  dalam  kontribusi  terjadinya  gerakan  tanah. Parameter tersebut berbentuk peta dengan format data raster yang terdapat di Sistem Informasi Geografis. Peta-peta ini terdiri dari indeks vegetasi, jarak dari jalan dan sungai, intensitas hujan, tata guna lahan, jenis batuan (litologi), kelengkungan lereng ( curvature ), aspek (arah) lereng, dan sudut  kemiringan  lereng.  Parameter-parameter  ini  didasarkan  atas  pertimbangan  karakteristik lokasi pengabdian masyarakat, skala kajian, dan ketersediaan data. Parameter ini tidak terpaku pada standar tertentu (Ayalew dkk., 2005).
Data dari Digital Elevation Model (DEM) dapat diturunkan menjadi peta sudut kemiringan lereng, arah kemiringan, dan kelengkungan ( curvature ) lereng. Resolusi spasial dari peta DEM adalah  30  m.  Klasifikasi  (Van  Zuidam  dan  Zuidam-Cancelado,  1986)  digunakan  untuk mengklasifikasikan sudut kemiringan lereng. Aspek (arah) lereng dibagi menjadi beberapa kelas searah jarum jam yang diawali dari utara hingga utara kembali (0-360°) dan bidang datar dengan nilai -1. Selain kemiringan dan aspek lereng, parameter lain terkait lereng adalah kelengkungan lereng  ( curvature )  yang  menunjukkan  tekstur  lereng.  Tingkat  kelengkungan  lereng  dapat berkontribusi terhadap stabil tidaknya lereng.
(Galve  dkk.,  2015)  menyatakan  bahwa  tata  guna  lahan  dan  perubahannya  dapat mempengaruhi kejadian gerakan tanah, utamanya dengan kedalaman dangkal. Selain itu, indeks vegetasi digunakan untuk melihat sebaran vegetasi di lokasi pengabdian masyarakat. Jenis batuan (litologi) dapat mempengaruhi karakteristik kekuatan dan tingkat lulus air (permeabilitas) pada batuan penyusun lereng. Karakteristik jenis batuan yang tersusun atas komposisi, struktur, dan tingkat  kohesivitas  yang  berbeda  akan  mengindikasikan  variasi  gaya  resistensi  terhadap
terjadinya gerakan tanah (Das, 2011; Fell dkk., 2008; Guzzetti dkk., 1999; Lee, 2014; Motamedi, 2013; Torizin, 2011; Wahono, 2010).
Kegiatan  konstruksi  jalan  akan  membutuhkan  ekskavasi  dan  penambahan  material  pada lereng sehingga faktor kedekatan terhadap jalan akan dipertimbangkan. Keberadaan sungai juga akan berpengaruh terhadap titik kejadian gerakan tanah (Misbahudin, 2020). Klasifikasi jarak dari jalan dan sungai ini dibagi ke kelas jarak dengan interval 100 m. Kedekatan dari sungai akan berpotensi lebih besar untuk terjadinya gerakan tanah (Che dkk., 2012). Kondisi air hujan dapat menambah  tingkat  kelembaban  tanah  dan  juga  adanya  tekanan  air  pori.  Kondisi  ini  akan menurunkan  kekuatan  lereng.  Curah  hujan  dikelaskan  berdasarkan  intensitas  rata-rata  setiap tahun.
Weight of Evidence (WoE) dikalkulasi untuk memperoleh informasi jumlah kejadian gerakan tanah yang terdapat pada masing-masing kelas. Setelah nilai diperoleh, dilakukan uji Area Under Curve (AUC)  sebagai  validasi.  Uji  ini  merupakan  langkah  yang  akurat  secara  statistik  untuk memperkirakan  model  dalam  bidang  kebencanaan  (Chamorro,  2010).  Peta-peta  dengan  nilai AUC >0,6 akan dilibatkan dalam kalkulasi untuk model kerentanan gerakan tanah. Jika parameter yang ada memiliki nilai AUC <0,6 maka parameter tersebut tidak akan diikutsertakan. Tingkat pengaruh parameter terhadap kejadian gerakan tanah akan dicirikan dengan nilai AUC yang lebih tinggi (Tabel 1).
Model kerentanan gerakan tanah yang telah diperoleh akan dilakukan validasi. Validasi ini untuk memastikan model berada pada batas yang dapat dibenarkan. Data tes ( ls_test ) digunakan untuk  memperoleh  AUC  total.  Syarat  minimum  nilai  AUC  sebesar  0,6  menjadi  dasar  dalam membagi zonasi ke dalam zona sangat rendah, rendah, menengah, dan tinggi.
Tabel 1. Pembagian kelas yang digunakan untuk menilai tingkat keberpengaruhan suatu parameter
gerakan tanah. Kelas Nilai Area Under Curve Sangat Baik 0,9 Baik 0,8 hingga 0,9 Sedang atau Cukup Baik 0,7 hingga 0,8 Buruk <0,6

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kegiatan pengabdian masyarakat berupa pemetaan kerentanan gerakan tanah ini menggunakan data yang telah diperoleh melalui akuisisi data sekunder. Pemanfaatan operasi data raster dalam Sistem  Informasi  Geografis  telah  memfasilitasi  proses  pengolahan  data.  Data  raster  yang digunakan memiliki resolusi spasial 30 m.
3.1 Parameter yang Mempengaruhi Peristiwa Gerakan Tanah
Data  dimulai  dengan  inventarisasi  titik  kerentanan  gerakan  tanah.  Inventarisasi  ini  disajikan dalam bentuk peta (Gambar 2). Inventarisasi menggunakan data titik kejadian gerakan tanah dari
Gambar 2. Data masukan awal berupa inventarisasi titik-titik kejadian gerakan tanah.
akuisisi citra satelit Landasat 8 dan kejadian lokal tahun 2000 hingga 2020. Data titik kejadian gerakan tanah ini dipecah ke dalam data latih sebanyak 127 kejadian dan 85 data tes. Data ini kemudian dilakukan perhitungan untuk validasi agar terdapat keakuratan hasil prediksi.

## 3.1.1 Sudut lereng (kemiringan)
Olahan  data  elevasi, Digital  Elevation  Model (DEM)  dapat  menghasilkan  informasi  sudut kemiringan lereng. Resolusi raster dari DEM yang digunakan adalah 30 m. Kemiringan lereng di lokasi  pengabdian  masyarakat  diklasifikasikan  berdasarkan  (Van  Zuidam  dan  Zuidam- Cancelado,  1986).  Kemiringan  lereng di lokasi  berkisar  antara  0  sampai  dengan  55°.  Terlihat daerah  di  sebelah tenggara lokasi penelitian  didominasi oleh  warna merah jambu-merah  yang menunjukkan  kondisi  lereng  terjal  kontur  dengan  elevasi  tinggi  (Gambar  3).  Peta  kemiringan lereng diindikasikan berpengaruh kuat terhadap kejadian gerakan tanah. Hal ini karena gerakan tanah digerakkan oleh gaya gravitasi (Torizin, 2011).

## 3.1.2 Aspek lereng
Aspek menunjukkan arah kemiringan yang terbagi menjadi 10 kelas, yaitu utara, selatan, barat, timur,  timurlaut,  tenggara,  baratdaya,  baratlaut,  kembali  ke  utara,  dan  datar.  Gambar  4 memperlihatkan sebagian besar titik gerakan tanah yang diamati terdapat pada aspek selatan.

## 3.1.3 Tata guna lahan
Parameter  tutupan  lahan  berperan  penting  dalam  mempengaruhi  gerakan  tanah.  Gambar  5 memperlihatkan bahwa lokasi pengabdian masyarakat memiliki empat jenis tutupan lahan yang tersusun atas dataran kering, hutan, pesawahan, dan pemukiman.
Gambar 3. Peta lereng berupa nilai sudut kemiringan lereng dengan titik kejadian gerakan tanah.
Gambar 4. Gambar yang memperlihatkan kondisi aspek berupa arah permukaan lereng.
Gambar 5. Gambar yang menunjukkan informasi tata guna lahan di lokasi pengabdian masyarakat.
Gambar 6. Peta litologi lokasi pengabdian masyarakat.

## 3.1.4 Jarak dari sungai
Kedekatan terhadap sungai atau jarak ke sungai akan berpengaruh terhadap kemungkinan suatu permukaan  berada  pada  kondisi  jenuh  akan  air.  Kohesivitas  tanah  bergantung  pada  tingkat
kejenuhan air dalam tanah. Semakin jenuh maka tanah akan semakin kurang kohesif sehingga mudah untuk bergerak.
Metode jarak Euclidian digunakan untuk membagi parameter ini ke dalam interval jarak 100 meter. Pada Gambar 7 dapat dilihat bahwa lokasi pengabdian masyarakat berada jauh dari sungai.
Gambar 7. Gambar yang menunjukkan tingkat kedekatan terhadap sungai.

## 3.1.5 Kedekatan terhadap jalan
Kondisi  ini  serupa  dengan  jarak  ke  sungai.  Dalam  pengolahannya,  dilakukan  klasifikasi menggunakan jarak lurus Euclidian dengan interval 100 m. Gambar 8 memperlihatkan bahwa lokasi  pengabdian  masyarakat  yang  ditandai  dengan  warna  oranye  menunjukkan  tingkat kedekatan ke jalan.

## 3.1.6 Tingkat lengkung lereng
Cembung atau cekungnya suatu lereng diklasifikasikan ke dalam cembung, cekung, dan datar (Gambar  9).  Kelas  lengkung  ini  akan  menunjukkan  bagaimana  bentuk  dari  permukaan  tanah tempat kejadian gerakan tanah.
3.1.7 Indeks Vegetasi Lanjut/ Enhanced Vegetation Index (EVI) EVI menunjukkan bagaimana vegetasi tersebar di daerah pengabdian masyarakat. Parameter ini dibuat agar diperoleh informasi potensi gerakan tanah yang berkaitan dengan ikatan tanah dengan akar  vegetasi.  Sebagian  besar  titik  kejadian  gerakan  tanah  memiliki  kepadatan  sedang  untuk sebaran vegetasi (hijau) (Gambar 10).
Gambar 8. Informasi yang memperlihatkan kedekatan terhadap garis infrastruktur jalan.
Gambar 9. Peta kelengkungan ( curvature ) lereng.
Gambar 10. Peta Enhanced Vegetation Index (EVI) lokasi pengabdian masyarakat.

## 3.1.8 Curah Hujan
Intensitas air hujan yang digunakan berupa data intensitas rata-rata selama 2 tahun terakhir. Dari hasil  analisis,  sebaran  air  hujan  di  lokasi  pengabdian  masyarakat  berada  pada  warna  merah (tinggi) di bagian selatan dan rendah (hijau) di utara (Gambar 11).

## 3.1.9 Zonasi Kerawanan Gerakan Tanah
Dalam  melakukan  pemetaan  kerentanan  gerakan  tanah  ini  terdapat  beberapa  langkah  yang dilakukan di antaranya:
1. Kalkulasi Weight of Evidence (WoE)
Tahap ini berlangsung  untuk  memperoleh data  berupa  jumlah  peristiwa gerakan  tanah  di masing-masing peta. Nilai WoE diperoleh dengan cara melakukan perkalian inventarisasi gerakan tanah dengan nilai raster dari setiap kelas yang terdapat pada seluruh peta. Perkalian dilakukan dengan kalkulator raster.
2. Kalkulasi nilai WoE dalam Lembar Kerja
Tahapan  ini  dilakukan  agar  dapat  diidentifikasi  perbedaan  total  antara  probabilitas  dan peristiwa  gerakan  tanah  dari  masing-masing  kelas  di  setiap  peta.  Kalkulasi  WoE  akan menunjukkan  korelasi  positif  setiap  peta  terhadap  kejadian  gerakan  tanah.  Korelasi  ini menunjukkan bahwa peta terkait berkontribusi signifikan terhadap kejadian gerakan tanah di lokasi pengabdian masyarakat.
3. Pemetaan WoE
Nilai  dari  WoE  yang  telah  diolah  selanjutnya  dimasukkan  ke  dalam  Sistem  Informasi Geografis  melalui  perangkat  lunak  ArcGIS.  Nilai  ini  diplot  untuk  masing-masing  kelas sesuai dengan parameter masing-masing. Dari pengeplotan tersebut akan dihasilkan tingkat kemungkinan (probabilitas) kejadian gerakan tanah pada masing-masing faktor.
4. Validasi dengan Area Under Curve (AUC)
Proses  perkalian  dilakukan  dengan  cara  mengalikan  peta  WoE  dengan  kejadian  gerakan tanah.  Validasi  dilakukan  dengan  memanfaatkan  AUC  yang  merupakan  evaluator  dalam mengukur tingkat pengaruh setiap parameter terhadap kejadian gerakan tanah. (Hand dan Till,  2001)  menyatakan  bahwa  batas  nilai  yang  dapat  digunakan  adalah  parameter  yang memiliki nilai AUC >0,6.
Gambar 11. Peta intensitas jatuhan air hujan yang terdapat di lokasi pengabdian masyarakat.
5. Validasi Peta Kerentanan Gerakan Tanah
Dalam  melakukan  evaluasi  apakah  model  kerentanan  yang  telah  dihasilkan  dapat dipertanggungjawabkan, maka dilakukan penjumlahan nilai AUC untuk faktor-faktor yang berperan  signifikan  dalam  mempengaruhi  gerakan  tanah.  Parameter  yang  berpengaruh signifikan ini memiliki kriteria nilai AUC >0,6. Parameter ini terdiri atas kemiringan lereng, jarak  atau  kedekatan  terhadap  sungai,  jenis  batuan,  dan  intensitas  air  hujan.  Tabel  2 memperlihatkan  rangkungan  dari  nilai  AUC  setiap  faktor  yang  berpengaruh  terhadap kejadian gerakan tanah.
Tabel 2. Nilai Area Under Curve (AUC) dari parameter yang berkontribusi terhadap kejadian.
No. Faktor-faktor Kriteria AUC 1 Sudut kemiringan lereng 0,856 2 Kedekatan terhadap jalan 0,649 3 Jenis batuan (litologi) 0,617 4 Intensitas air hujan 0,617 5 Aspek (arah) lereng 0,596 6 Kedekatan terhadap sungai 0,551 7 Tutupan lahan 0,536 8 Indeks vegetasi EVI 0,501 9 Kelengkungan ( curvature ) lereng 0,495
Tabel 2 memperlihatkan sudut kemiringan lereng memiliki kriteria nilai AUC paling besar dibandingkan faktor lainnya. Parameter tertinggi berikutnya diikuti oleh kedekatan terhadap jalan dan jenis batuan (litologi) serta curah hujan.
Tahap berikutnya dilakukan kalkulasi berupa total nilai AUC dari keempat parameter yang berkontribusi  signifikan  terhadap  kejadian  gerakan  tanah.  Model  yang  dihasilkan  kemudian divalidasi menggunakan data landslide test ( ls_test ). Validasi menghasilkan kriteria nilai AUC = 0,814. Nilai ini merepresentasikan kondisi yang baik secara model dan dapat dianggap sebagai model yang benar.
Gambar 12. Peta yang memperlihatkan persebaran zona tingkat kerentanan gerakan tanah di Desa Ciasmara, Pamijahan, Bogor.
Nilai WoE yang dihasilkan kemudian dibuatkan ke dalam beberapa zonasi meliputi zona sangat  rendah,  medium,  tinggi,  dan  rendah.  Gambar  12  memperlihatkan  lokasi  pengabdian masyarakat yang didominasi oleh dua zona, yaitu zona sangat rendah pada bagian utara dan zona tinggi pada sebagian area di bagian selatan.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  dari  pengabdian masyarakat ini  berupa  penyerahan peta kerentanan  gerakan  tanah  Desa Ciasmara, Kecamatan Pamijahan, Kabupaten Bogor. Dari analisis statistik bivariate, diperoleh informasi parameter gerakan tanah seperti jenis batuan, intensitas hujan, kedekatan terhadap jalan, dan  kemiringan  lereng  dengan  nilai Area  Under  Curve (AUC)  >0,6.  Parameter-parameter  ini kemudian  ditotalkan  untuk  mendapatkan  nilai  yang  akan  digunakan  sebagai  dasar  pembagian zona kerentanan gerakan tanah. Model yang telah dihasilkan kemudian divalidasi dengan data dari inventaris gerakan tanah dan diperoleh nilai AUC = 0,814. Nilai validasi ini menunjukkan hasil  pemodelan  dengan  kualitas  yang  baik.  Secara  umum,  Desa  Ciasmara  memiliki  tingkat
kerawanan dari zona sangat rendah hingga tinggi dengan dominasi area berada pada zonasi sangat rendah di bagian utara dan sebagian besar daerah selatan didominasi zona tinggi.

## Ucapan Terimakasih
Dalam kegiatan pengabdian masyarakat ini, pendanaan kegiatan telah dibantu oleh Departemen Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, Universitas Pertamina. Terimakasih juga untuk dukungan warga dan perangkat Desa Ciasmara sebagai mitra kegiatan.

## Referensi
Ayalew, L., Yamagishi, H., Marui, H., & Kanno, T. (2005). Landslides in Sado Island of Japan: Part II. GIS-based susceptibility mapping with comparisons of results from two methods and verifications. Engineering Geology , 81 (4), 432–445. Che, V. B., Kervyn, M., Suh, C. E., Fontijn, K., Ernst, G. G. J., Del Marmol, M.-A., Trefois, P., & Jacobs, P. (2012). Landslide susceptibility assessment in Limbe (SW Cameroon): A field calibrated seed cell and information value method. Catena , 92 , 83–98. Cruden, D. M. (1991). A simple definition of a landslide. Bulletin of the International Association of  Engineering  Geology  -  Bulletin  de  l’Association  Internationale  de  Géologie  de l’Ingénieur , 43 (1), 27–29. https://doi.org/10.1007/BF02590167
Dahal, R., Hasegawa, S., Nonomura, A., Yamanaka, M., Masuda, T., & Nishino, K. (2008). GIS- based weights-of-evidence modelling of rainfall-induced landslides in small catchments for landslide susceptibility mapping. Environmental Geology , 54 , 311–324. https://doi.org/10.1007/s00254-007-0818-3
Das, I. C. (2011). Spatial statistical modelling for assessing landslide hazard and vulnerability . Fell, R., Corominas, J., Bonnard, C., Cascini, L., Leroi, E., & Savage, W. Z. (2008). on behalf of the  JTC-1  Joint  Technical  Committee  on  Landslides  and  Engineered  Slopes  (2008) Guidelines for landslide susceptibility, hazard and risk zoning for land use planning. Eng Geol , 102 (3–4), 85–98.
Galve, J. P., Cevasco, A., Brandolini, P., & Soldati, M. (2015). Assessment of shallow landslide risk  mitigation  measures  based  on  land  use  planning  through  probabilistic  modelling. Landslides , 12 , 101–114.
Guzzetti, F., Carrara, A., Cardinali, M., & Reichenbach, P. (1999). Landslide hazard evaluation: a review of current techniques and their application in a multi-scale study, Central Italy. Geomorphology , 31 (1), 181–216. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0169-
555X(99)00078-1
Hand, D. J., & Till, R. J. (2001). A simple generalisation of the area under the ROC curve for multiple class classification problems. Machine Learning , 45 , 171–186. Hutchinson,  J.  N.  (1989).  General  report:  morphological  and  geotechnical  parameters  of landslides in relation to geology and hydrogeology: Proc 5th International Symposium on Landslides, Lausanne, 10–15 July 1988V1, P3–35. Publ Rotterdam: A A Balkema, 1988. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences & Geomechanics Abstracts , 26 (2), 88. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/0148-9062(89)90310-0 Lee, S. (2014). Geological application of geographic information system. Korea Inst Geosci Min Resour , 9 , 109–118.
Misbahudin,  M.  (2020).  Landslide  susceptibility  analysis  in  Kabandungan  District  and  Salak Geothermal Field, West Java. Jurnal Geografi Lingkungan Tropik (Journal of Geography of Tropical Environments) , 4 (2), 1.
Motamedi, M. (2013). Quantitative landslide hazard assessment in regional scale using statistical modeling techniques . The University of Akron.
Pimiento  Chamorro,  E.  (2010).  Shallow  landslide  susceptibility:  modelling  and  validation.
LUMA-GIS Thesis .
Torizin, J. (2011). Bivariate statistical method for landslide susceptibility analysis using ArcGIS.
Project  of  Technical  Cooperation  ‘Mitigation  of  Georisks’.  BGR-Report  Publication, Hannover . Van Zuidam, R. A., & Zuidam-Cancelado, F. I. (1986). Aerial photo-interpretation in terrain analysis and geomorphologic mapping . Smits Publishers The Hague. Varnes, D. J. (1958). Landslide types and processes. Landslides and Engineering Practice , 24 , 20–47.
Wahono,  B.  F.  D.  (2010). Applications  of  statistical  and  heuristic  methods  for  landslide susceptibility assessments: A case study in Wadas Lintang Sub District, Wonosobo Regency, Central Java Province, Indonesia . University of Twente.
Wang, F., Xu, P., Wang, C., Wang, N., & Jiang, N. (2017). Application of a GIS-Based Slope Unit Method for Landslide Susceptibility Mapping along the Longzi River, Southeastern Tibetan  Plateau,  China. ISPRS  International  Journal  of  Geo-Information , 6 ,  172. https://doi.org/10.3390/ijgi6060172
Yalcin, A., R., S., Aydinoglu, A. C., & Yomralioglu, T. (2011). A GIS-based Comparative Study of  Frequency  Ratio,  Analytical  Hierarchy  Process,  Bivariate  Statistics  and  Logistics Regression Methods For Landslide Susceptibility Mapping in Trabzon, NE Turkey . 274– 287.
Yilmaz, I. (2009). Comparison of landslide susceptibility mapping methodologies for Koyulhisar, Turkey: conditional probability, logistic regression, artificial neural networks, and support vector machine. Environmental Earth Sciences , 61 , 821–836.
https://doi.org/10.1007/s12665-009-0394-9
Zhou, S., Wang, W., Guangqi, C., Baochen, L. I. U., & Ligang, F. (2016). A Combined Weight of  Evidence  and  Logistic Regression Method  for  Susceptibility Mapping  of  Earthquake- induced Landslides: A Case Study of the April 20, 2013 Lushan Earthquake, China. Acta Geologica Sinica - English Edition , 90 , 511–524. https://doi.org/10.1111/1755-6724.12687