## ANALISA SPASIAL CLUSTERING ZONASI RAWAN BENCANA TANAH LONGSOR WILAYAH BOGOR SELATAN BERBASIS WEB-
GIS
Ambi Mahdin Suwardi 1 , Budi Susetyo 2 , dan Erwin Hermawan 3 1,2,3 Fakultas Teknik dan Sains, Prodi Teknik Informatika ambimahdins@gmail.com 1

## Abstrak
Tanah  Longsor  merupakan  gerakan  massa  tanah  pembentuk  lereng.  Penyebab  dan  sifat  dari gerakan massa tanah atau longsor umumnya tidak bisa terlihat, karena penyebabnya tertutup oleh endapan  geologi  dan  sistem  air  tanah.  Wilayah  Kabupaten  Bogor  Selatan  merupakan  kawasan dengan intensitas kejadian longsor yang tinggi selama lima tahun terakhir. Daerah yang di maksud adalah Kecamatan Ciawi, Kecamatan Caringin, Kecamatan Cijeruk, dan Kecamatan Cigombong. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  peluang terjadinya  longsor,  zonasi  wilayah  berdasarkan  tingkat  kerawanan  longsor,  serta  menganalisis hubungan  antara  faktor  mekanika  tanah  dengan  tingkat  kerawanan.  Analisis  spasial  dilakukan dengan  sistem  informasi  geografis  (SIG)  dan  menggunakan  metode  clustering  k-means. Berdasarkan sebaran spasial, faktor curah hujan, jenis batuan, kemiringan lahan, dan penggunaan lahan merupakan faktor dominan yang dapat memicu kejadian longsor dengan peluang yang tinggi.

## Kata kunci: Tanah Longsor, Model Waterfall, WEBGIS

## Abstract
Landslides are movements of land mass forming slopes. The causes and nature of land mass movements or  landslides  are  generally  invisible, because  the  cause  is  covered  by  geological  deposits  and groundwater systems. The South Bogor Regency area is an area with a high intensity of landslide events over the past five years. The area in questions are Ciawi District, Caringin District, Cijeruk District, and Cigombong District. The purpose of this study is to identify factors that influence the chances of landslides,  zoning  areas  based  on  the  level  of  landslide  vulnerability,  and  analyze  the  relationship between  soil  mechanics  factors  and  the  level of  vulnerability.  Spatial  analysis  is  carried  out  with geographic  information  systems  (GIS)  and  uses  the  k-means  clustering  method.  Based  on  spatial distribution, rainfall factors, rock types, land slope, and land use are dominant factors that can trigger landslide events with high opportunities.

## Keywords: Landslide, Waterfall Model, WEBGIS

## 1. PENDAHULUAN
Pengertian  Longsor  dalam  Peraturan Menteri    Pekerjaan  Umum  termuat  bahwa Longsor adalah suatu proses perpindahan massa tanah/batuan dengan arah miring dari kedudukan  semula,  sehingga  terpisah  dari massa yang mantap, karena  pengaruh  gravitasi, dengan  jenis  gerakan  berbentuk  rotasi  dan translasi.[1]
Menurut  Badan  Pusat  Statistik  wilayah Kabupaten  Bogor  memiliki  luas  2.301,95 Km, berarti Kabupaten Bogor luasnya sekitar 5,19% dari  luas  Wilayah  Propinsi  Jawa  Barat. tipe morfologi wilayah yang bervariasi, dari dataran
yang  relatif  rendah  di  bagian  utara  hingga dataran  tinggi  di  bagian  selatan,  yaitu  sekitar 29,28 % berada pada ketinggian 15 - 100 meter di  atas  permukaan  laut  (dpl),  42,62%  berada pada  ketinggian  100 - 500  meter  dpl,  19,53% berada pada ketinggian 500 - 1.000 meter dpl, 8,43%  berada  pada  ketinggian  1.000 - 2.000 meter  dpl  dan  0,22%  berada  pada ketinggian 2.000 2.500 meter dpl. Bogor diguyur hujan setiap  bulan,  dengan  curah hujan  tertinggi terjadi pada bulan Januari 2014 yang mencapai 702,0  mm  dengan  jumlah  hari  hujan  31,  dan terendah  pada  bulan  Agustus  yaitu  146,0  mm dengan  jumlah  hari  hujan  14  sehingga  hal  ini
menjadikan wilayah Bogor sangat rawan sekali
Bahaya Longsor.[2] Wilayah Kabupaten Bogor Selatan menjadi  wilayah  yang  sering  terkena  bencana Tanah Longsor dalam beberapa tahun terakhir, wilayah  tersebut  yaitu  Cigombong,  Cijeruk,
Caringin,  Ciawi,  Tamansari,  Megamendung, Cisarua.
Dalam catatan Badan
Penanggualangan  Bencana  Daerah  (BPBD) Kabupaten Bogor, tercatat dikecamatan tersebut telah terjadi 235 fenomena bencana longsor dari 2012 sampai 2018. Dari informasi yang didapat dibutuhkan  suatu  media  agar  informasi mengenai  potensi  zona  rawan  bencana  tanah longsor mudah disajikan. Untuk dapat menampilkan peta sekaligus informasi- informasi  yang  berhubungan  dengan  potensi zona  rawan  bencana  tanah  longsor,  data  dapat ditampilkan melalui aplikasi Webgis.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  penelitian terdahulu yang telah dilakukan sebelumnya dan dipublikasi,  hasil  dari  penelitian  sebelumnya ditampilkan pada
1 Identifikasi  Kejadian  Longsor  dan Penentuan  Faktor-Faktor  Utama  Penyebabnya Di Kecamatan  Babakan  Kabupaten  Bogor.
Penelitian  ini  mengetahui  sebaran  lokasi dan  karakter  pola  kejadian  longsor  serta menentukan  faktor  penyebab  longsor. Ahmad Danil Effendi [3]
2 Analisis  Kerawanan  Tanah  Longsor Untuk  Menentukan  Upaya  Mitigasi  Bencanan Di Kecamatan Kemiri Kabupaten Purworejo.
Penelitian ini Mengetahui tingkat kerawanan  tanah  longsor  yang  dilakukan dikecamatan  Kemiri  kabupaten  Purworejo. Firman Nur Arif [4]
3 Identifikasi  Daerah  Kawasan  Rentan Tanah Longsor dalam KSN Gunung Merapi di Kabupaten Sleman. Novia
Penelitian  ini  Meneliti  faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kerentanan masyarakat  terhadap  tanah  longsor. Destriani, Adjie Pamungkas[5]
4 Analisa  Bahaya dan  Risiko  Tanah
Longsor  dan  Hubungannya      dengan    Pola Ruang Wilayah Kabupaten Bogor.
Penelitian ini menganalisis dan memetakan  bahaya  (hazard)  tanah  longsor  di Kabupaten  Bogor  berdasarkan  determinan faktor  dari  kejadian  tanah  longsor  yang  ada. Penelitia n  ini  menggunakan  metode  A’WOT untuk pengendalian pemanfaatan ruang. Winda Diah Puspasari[6]
5 Pemanfaatan Digital
Elevation Model (DEM) dan Citra ALOS AVNIR-2 untuk permodelan  Longsor  (Studi  Kasus  DAS Ciliwung Hulu).
Penelitian ini membangun dan membandingkan  DEM  (Digital  Elevation Model)  dari  Peta  Topografi  dan  data  SRTM (Shuttle  Radar  Topography  Mission)  pada daerah DAS Ciliwung Hulu. DEM cukuo baik dalam  mempresentasikan  permukaan  bumi karena  kemiringan  lereng,  elevasi,  dan  aspek lereng dapat diketahui nilainya secara cepat dan mudah. Anissa Rezainy[7]
6 Analisis Bahaya dan Risiko Longsor di DAS  Ciliwung  Hulu  dan  Keterkaitannya dengan Penelitian Ruang.
Penelitian ini menganalisis dan memetakan  daerah  risiko  longsor  berdasarkan tingkat bahaya longsor, kerentanan masyarakat, dan kapasitas wilayah di DAS Ciliwung Hulu.
Ratu Vivi Silviani[8]
7 Penerapan  Sistem  Geografis  dalam Pemetaan Daerah Rawan Longsor di Kabupaten Bogor.
Penelitian  ini  dilakukan  di  18  Kecamatan di Kabupaten Bogor dengan beberapa parameter,  yaitu  penutupan  lahan  (landcover), jenis tanah, topografi, curah hujan dan geologi. Hasil penelitian ini menyarankan agar pada kemiringan lereng 8- 25% untuk dijadikan lahan agroforestri  dan  pada  kemiringan  >25%  untuk dijadikan  kawasan konservasi  dan  kawasan lindung. Fheny fauzi Lestari[9]
8 CLUSTERING K- MEANS ANALYSIS (Studi Kasus : Koleksi Perpustakaan),
Pengunjung  dengan  kriteria  tertentu  lebih dominan  untuk  melakukan  peminjaman  jenis
koleksi  tertentu.  Terdapat  sembilan  kriteria yang masuk ke dalam c5 (koleksi audio visual), tujuh kriteria yang masuk ke dalam c4( koleksi serial)  dan  delapan  kriteria  yang  masuk  ke dalam c2 ( koleksi referensi). Koleksi fiksi dan koleksi digital tidak perlu dilakukan penambahan  karena  minat  pengunjung  untuk jenis koleksi ini sangat kecil. Warnia Nengsih, (2016).[10]
9 Penerapan Metode K-Means Clustering Pada Perusahaan.
Untuk melakukan pengelompokan atas transaksi  yang  terjadi  pada  perusahaan  dapat dilakukan dengan menerapkan K-Means Clustering.  Data  data yang  diperoleh,  diproses dengan menggunakan software Microsoft Excel ataupun dengan menggunakan software lainnya seperti  SPSS  ataupun  Rapidminer. Asrul  Sani, (2018)[11]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Pengolahan  Data tanah  longsor  BPBD Kabupaten  Bogor  tahun  2017 (nilai XY)  di  R  Studio  Menggunakan Algoritma K-Means
a. Setelah  data  tanah  longsor tahun 2017 dari BPBD Kabupaten  bogor  di  olah  dan mendapatkan  nilai  XY,  maka segera dilakukan Clustering K- Means.  Dengan memasukan data titik longsor yang sebelumnya sudah di olah agar mendapatkan  nilai  XY  ke dalam R  Studio dengan  cara mengklik import  dataset dan pilih from excel.
Gambar 1 Tampilan Code Clustering
Gambar 2 Hasil Menampilkan Field Nama dan
Cluster
Gambar 3 Hasil K-Means Clustering
Setelah dapat data clusternya lalu save hasilnya bisa dgn format .xls atau .csv
A. Pengolahan Data Hasil Clustering K-
Means di ArcGIS
Gambar 4 Hasil K-Means Clustering di arcmap
Gambar 5 Tampilan Menu Home
Gambar 6 Hasil K-Means Clustering di
WEBGIS
Gambar 7 Tampilan Menu Berita Gambar 8 Tampilan Menu Login
Gambar 9 Tampilan Menu Admin

## 4 KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  dapat  menunjukkan lokasi potensi longsor sebagai informasi awal untuk  peringatan  dini  bahaya  longsor  di wilayah penelitian, meskipun belum
memperhitungkan  kerugian  materi.  Peta Risiko Longsor ini juga dapat dijadikan dasar penataan ruang. Tingkat risiko longsor sangat dipengaruhi oleh kepadatan penduduk karena keterpaparan atau exposure sangat tergantung
pada  kepadatan  dan  tingkat  kerawanan  fisik longsor
Wilayah  Kabupaten  Bogor  Selatan menjadi wilayah yang sering terkena bencana Tanah Longsor dalam beberapa tahun terakhir, wilayah  tersebut  yaitu  Cigombong,  Cijeruk, Caringin,  Ciawi,  Tamansari,  Megamendung,
Cisarua. Dalam catatan Badan
Penanggualangan  Bencana  Daerah  (BPBD) Kabupaten  Bogor,  tercatat  dikecamatan tersebut  telah  terjadi  235  fenomena  bencana longsor dari 2012 sampai 2018. Dari informasi yang  didapat  dibutuhkan  suatu  media  agar informasi  mengenai  potensi  zona  rawan bencana  tanah  longsor  mudah  disajikan. Berdasarkan  hasil  analisis  clustering  telah didapatkan  hasil  yaitu,  hasil  Clustering berdasarkan tingkat kategori kerawanan tanah longsor  (nilai  XY)  dibagi  menjadi  5  cluster. Cluster 5 menjadi cluster terbanyak berdasarkan tingkat kategori kerawanan yaitu 6 titik, lalu cluster 2 dan 3 sebanyak 5 titik dan terakhir cluster 1 dan 4 sebanyak 1 titik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Alhamdulillah, dengan memanjatkan segala  puji  dan  syukur  kehadirat  Allah  SWT yang  maha  pengasih,  dan  penyayang.  Karena atas rahmat dan karunia-Nya Akhirnya penulis dapat  menyelesaikan  penyusunan  penelitian. Pada kesempatan ini penulis ingin menyampaikan  terimakasih  yang  sebesar- besarnya  kepada Dr.  Budi  Susetyo,  Ir.,  M.Sc. selaku  dosen  pembimbing  utama  dan  Bapak Erwin Hermawan, S.Si., M.Sc selaku  dosen pembimbing  pendamping  yang  dengan  penuh pengertian  telah  memberikan  pengarahan  dan bimbingan  kepada  penulis  sehingga  penulis dapat menyelesaikan penyusunan penelitian ini. Serta  Ibunda  dan  Ayah  tercinta  yang memberikan  dukungannya  dan  dorongan  baik secara material maupun spiritual kepada penulis dalam menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Depertemen Pekerjaan Umum. Pedoman  penataan  Ruang  Kawasan Rawan.2007.
[2] Badan Pusat Statistik (BPS).Kabupaten Bogor  dalam  Angka  2015,  Bogor: Badan Pusat Statistik. . 2015.
[3] Effendi,  Ahmad  Danil.  Identifikasi
Kejadian  Longsor  Dan  Penentuan Faktor-Faktor  Utama  Penyebabnya  Di Kecamatan Babakan Madang Kabupaten  Bogor.  Skripsi.  Fakultas Kehutanan IPB. 2008. [4] Firman Nur Arif. “Analisis Kerawanan Tanah  Longsor  Untuk  Menentukan Upaya Mitigasi Bencanan Di Kecamatan Kemiri Kabupaten Purworejo”.
[5] Novia  Destriani,  Adjie  Pamungkas, Identifikasi  Daerah  Kawasan  Rentan Tanah  Longsor  dalam  KSN  Gunung Merapi di  Kabupaten Sleman.
[6] Winda Diah  Puspasari longsor  yang ada. Penelitian ini menggunakan metode  A’WOT  untuk  pengendalian pemanfaatan ruang.
[7] Anissa  Rezainy,  Pemanfaatan  Digital Elevation  Model  (DEM)  dan  Citra ALOS AVNIR-2  untuk  permodelan Longsor  (Studi  Kasus  DAS  Ciliwung Hulu).
[8] Ratu  Vivi  Silviani,  “Analisis  Bahaya dan  Risiko  Longsor  di  DAS  Ciliwung Hulu  dan  Keterkaitannya  dengan Penelitian Ruang.
[9] Fheny fauzi Lestari, “Penerapan Sistem Geografis  dalam  Pemetaan  Daerah Rawan Longsor di Kabupaten Bogor.
[10] Warnia  Nengsih,  “CLUSTERING  K - MEANS  ANALYSIS  (Studi  Kasus  : Koleksi Perpustakaan.2016.
[11] Asrul  Sani,  “Penerapan  Metode  K - Means Clustering Pada Perusahaan.
[12]Chang,  Kang-Tsung,  Introduction  To Geographic Information Systems,
McGraw-Hill  International  Edition,
New York. 2008,
[13]Prahasta,  Edi,  Konsep-Konsep  Dasar Sistem Infromasi Geografis, CV Informatika, Bandung.2010 [14] Budiyanto, “Sistem Informasi
Geografis  Menggunakan  ARC  VIEW GIS Yogyakarta.2002.
[15]Basofi,  Arif,  Arna  Fariza,  Mario Hardiansyah,  Oktria  Puspita  Ayu, “Web  Gis  untuk  Informasi  Pelayanan Umum di Kota Surabaya”, Proceeding
Of  the  9th  Industrial  Electronics Seminar, Surabaya.2007. [16]Hardiyatmo,Hary  Christady.  Tanah
Longsor  &  Erosi  Kejadian  dan
Penangganan. Yogyakarta: Gajah
Mada University Press.2012. [17]Djarot  Sadharto  Widyatmoko  dan Sudibyakto.  Analisis  Risiko  Tanah Longsor Desa Tieng Kecamatan Kejajar Kabupaten Wonosobo. 2012.
[18]Yuniarto,  Analisis  Kerawanan  Tanah Longsor di kabupaten bogor.2011.
[19]Subham.  Identifikasi  dan  faktor-faktor utama  penyebab  tanah  longsor  di Kabupaten Garut, Jawa Barat. Institute Pertanian Bogor. 2006.
[20]Lutfi  Ali  Muharom.  Rancang  Bangun Data  Warehouse  dan  R  Studio  Serta Pemanfaatanya  dalam  Peramalan  Pola Konsumsi  Masyarakat  di  Kabupaten Jember.2009.
[21]R. S. Pressman, Software Engineering: A Practitioner’s Approach, New York:
McGraw-Hill Book Company, 2001.
[22]I.  Akil,  "Rekayasa  Perangkat  Lunak Dengan  Model  Unified  Process  Studi Kasus:  Sistem  Informasi  Journal,"
Jurnal Pilar Nusa Mandiri, vol. XII, no. 1, 2016. [23] Mohammad  Subekti,  Lukman, Donny Indrawan, Ganesh Putra. Perancangan Case Tools Untuk diagram Use Case, Activity, dan Class untuk  permodelan  UML  berbasis  web menggunakan html5 dan php.2013. [24]Izmy  Alwiah  Musdar,    Azhari  SN,
Metode RCE-Kmeans untuk Clustering
Data.2015. [25]Wardani Anindya Khrisna. Implementasi Algoritma K-Means Untuk Pengelompokan Penyakit Pasien Pada  Puskesmas  Kajen  Pekalongan," Universitas  Diponogoro,  Vols.  14,  N0 1, 2016. [26]Fauziah  Nur,  M.  Zarlis,  Benny Benyamin Nasution. Penerapan
Algoritma  K-Means  Pada  Siswa  Baru Sekolah  Menengah  Kejuruan  Untuk
Clustering Jurusan.2011