Geodika: Jurnal Kajian Ilmu dan Pendidikan Geografi Volume 8 Nomor 1 Mei 2024, Halaman: 41-52 DOI: 10.29408/geodika.v8i1.25729
ISSN  2549-1830 (Online)
Website: http://e-journal.hamzanwadi.ac.id/index.php/gdk
Terakreditasi S4 – SK No. 36/E/KPT/2019 Penerbit: Universitas Hamzanwadi

## PENGGUNAAN APLIKASI QGIS PROCESSING MODELER DALAM MENENTUKAN POTENSI BENCANA TANAH LONGSOR DI KABUPATEN BOGOR
Priska Ezrahayu 1* , Admiral Musa Julius 2 , dan Sovian Aritonang 3
1 Prodi Teknologi Daya Gerak Universitas Pertahanan Republik Indonesia, Kabupaten Bogor, Indonesia
2 Pusat Gempabumi dan Tsunami BMKG, Jakarta, Indonesia
3 Prodi Fisika Universitas Pertahanan Republik Indonesia, Kabupaten Bogor, Indonesia *Email Koresponden: priskaa.ezrahayu@gmail.com
Diterima: 18-04-2024, Revisi: 25-04-2024, Disetujui: 09-05-2024 ©2024 Universitas Hamzanwadi
Abstrak Kabupaten Bogor  merupakan  salah  satu  wilayah yang  rawan  terhadap  terjadinya  bencana  tanah longsor.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  hasil  penerapan  aplikasi QGIS  Processing  Modeler dalam menentukan  potensi  bencana  tanah  longsor  di  Kabupaten  Bogor.  Data  yang  digunakan  adalah  data  curah hujan harian yang diekstraksi dari citra satelit Himawari-8 dan data area rawan longsor dari  BNPB. Teknik pengumpulan  data  menggunakan  citra  satelit  dan  SIG,  sedangkan  teknik  analisis  data  menggunakan QGIS Processing  Modeler untuk  mengekstrak  area  berpotensi  longsor  berdasarkan  curah  hujan,  dengan  klasifikasi rentang  nilai  yang  berpotensi  menyebabkan  bencana  tanah  longsor  yaitu  ≥120  mm.  Geologi  wilayah penelitian  tersusun  atas  batu  lempung  dan  batupasir,  material  tersebut  bersifat  lepas  dan  tidak  stabil. Berdasarkan  klasifikasi  kemiringan  lereng  wilayah  ini  daerah  yang  curam  dengan  kemiringan  >40%. Berdasarkan kondisi tersebut bahwa wilayah ini merupakan wilayah yang rawan tejadi bencana tanah longsor. Hasil penelitian ini menunjukkan penggunaan QGIS Processing Modeler efektif digunakan dibandingkan model pada aplikasi lain. Dengan memahami icon pada aplikasi tersebut maka dapat dibentuk modeler -nya, dan bisa langsung  membuat  peta  untuk  menentukan  lokasi  bencana  tanah  longsor  pada  Kabupaten  Bogor  tanpa eksport script ke aplikasi lain, sehingga modeler tersebut dapat digunakan berkali-kali dengan input data curah hujan dengan waktu dan lokasi yang berbeda.
Kata kunci: Bencana Tanah Longsor, Processing Modeler , QGIS
Abstract The Bogor Regency is one of the areas prone to landslides  disaster. This  research aims to determine the results of applying the QGIS Processing Modeler application to determine the landslide disaster potential in the Bogor Regency. The data used  are  daily  rainfall  data  extracted  from  Himawari-8  satellite  imagery  and  landslide-prone  area  data  from  the  National Disaster  Management  Agency  (BNPB).  Data  collection  techniques  utilize  satellite  imagery  and  GIS,  while  data  analysis techniques use the QGIS Processing Modeler to extract potential landslide areas based on rainfall, with a classification threshold value potentially causing landslides disaster of >= 120 mm. The geological composition of the research area consists of clay and sandstone, which are loose and unstable materials. Based on the slope classification,  the study area comprises steep areas with slopes >40%. Based on these conditions, the area is prone to landslides disaster. The results of this research indicate that the use of  the  QGIS  Processing  Modeler  is  effective  compared  to  models  in  other  applications.  By  understanding  the  icons  in  the application, a modeler can be formed, and maps can be created directly to determine landslides  disaster  in the Bogor Regency without exporting the script to another  application. Thus, the modeler can be used  repeatedly with rainfall  data  inputs from various times and locations.
Keywords: Landslide Disaster, Processing Modeler, QGIS

## PENDAHULUAN
Indonesia memiliki kondisi alam yang termasuk dalam wilayah rawan terhadap bencana-bencana seperti  gempabumi,  tsunami,  dan  longsor.  Faktor  ini  terjadi  karena  Indonesia  terletak  pada  wilayah tektonik dan vulkanik yang aktif. Wilayah Indonesia menjadi tempat pertemuan tiga lempeng tektonik,
yaitu Lempeng Pasifik, Indio-Australia dan Eurasia. Selain itu, dari aspek vulkanik atau kegunungapian, Indonesia juga dilalui oleh rangkaian gunungapi dunia, yaitu rangkaian gungung api pasifik ( pasific ring of fire ).  Situasi  alamiah  bisa  terjadi  tanpa  aba-aba,  di  mana  pun,  dan  kapan  pun,  menyebabkan  kerugian material  dan  manusia.  Indonesia  dihadapkan  pada  tantangan  kelestarian  lingkungan,  sosial  politik- ekonomi, dan jumlah penduduk yang semakin meningkat. Berdasarkan hal tersebut, maka pemantauan wilayah secara konvensional tidak dapat mengikuti kecepatan perkembangan.
Dilihat  dari  kondisi  alamnya,  sekitar  45%  dari  luas  lahan  di  Indonesia  merupakan  lahan pegunungan  belerang  yang  rentan  terhadap  longsor  dan  erosi,  terutama  saat  intensitas  hujan  tinggi ( Febriania, Azizah, & Widodo, 2020) . Bencana longsor menjadi salah satu bencana alam yang sering kali menyebabkan  kerugian  harta  benda  dan  korban  jiwa,  serta  merusak  sarana  dan  prasarana  yang berdampak pada kondisi ekonomi dan sosial (Nugroho, Sukojo & Sari, 2010). Penyebab longsor sering kali  terjadi  adalah  ketidakstabilan  lahan,  yang  bisa  disebabkan  oleh  ulah  manusia  seperti  pengurangan vegetasi  di  dataran  tinggi  atau  eksploitasi  lahan  miring  yang  tidak  tepat,  seperti  pembangunan pemukiman  atau  pengambilan  tanah  berlebihan  di  daerah  bawah  (Anwar,  2012).  Hujan  lebat  atau  air dengan  intensitas tinggi  juga  menjadi  pemicu  longsor,  di  mana  tanah  menjadi  tidak  mampu  menahan terjangan air hujan dan tergelincir ke bawah.
Bencana tanah longsor di Indonesia merupakan ancaman serius yang dapat mengancam sejumlah wilayah.  Menurut  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana  (BNPB)  pada  tahun  2000-2018,  Provinsi Jawa  Barat,  dikenal  sebagai  salah  satu  wilayah  yang  rentan  terhadap  bencana  tanah  longsor.  Data statistik  menunjukkan  bahwa  Provinsi  Jawa  Barat  menduduki  peringkat  kedua  setelah  Provinsi  Jawa Tengah  dalam  hal  intensitas  kejadian  bencana  longsor.  Di  Provinsi  Jawa  Barat  sendiri,  terdapat beberapa  kabupaten  yang  mencatat  angka  kejadian  bencana  tanah  longsor  yang  tinggi,  antara  lain Kabupaten  Bogor,  Garut,  Cianjur,  Kuningan,  dan  Tasikmalaya  ( BPBD  Kabupaten  Bogor,  2019). Laporan  BNPB  tahun  2021  menjelaskan  bahwa  tanah  longsor  merupakan  bencana  alam  dengan frekuensi kejadian terbanyak kedua setelah banjir di Indonesia (BNPB, 2021). Berdasarkan data kejadian bencana di wilayah  Kabupaten Bogor pada tahun 2022, tercatat bencana tanah longsor sebanyak  176 kejadian (BPBD Kabupaten Bogor, 2023).
Dalam  upaya  pengurangan  risiko  bencana  tanah  longsor  di  Kabupaten  Bogor,  maka  penting dilakukan pemetaan potensi bencana tanah longsor dengan  memanfaatkan teknologi terkini. Salah satu solusi  yang  dapat  diterapkan  dalam  penentuan  potensi  bencana  tanah  longsor  di  Kabupaten  Bogor adalah  pemanfaatan  teknologi  penginderaan  jauh  dan  sistem  informasi  geografis  (SIG).  Teknologi penginderaan jauh, yang melibatkan penggunaan wahana satelit, menjadi alternatif yang sangat berdaya guna  dan  efektif  dalam  berbagai  kegiatan  seperti  studi  bencana  alam,  pemetaan  wilayah,  inventarisasi sumber  daya  alam,  serta  pemantauan  lingkungan.  Salah  satu  aplikasi  SIG  yaitu  penggunakan Quantum Geographic  Information  System  (QGIS)  Processing  Modeler . QGIS adalah  sebuah  perangkat  lunak  yang digunakan untuk mengolah data, khususnya data spasial yang bersifat terbuka atau open source , sehingga aplikasi ini dapat diperoleh  secara gratis. QGIS terus dikembangkan agar dapat menyempurnakan atau dapat dikatakan untuk menambahkan tool-tool baru dan  memperbaiki bug-bug yang ditemui. Sampai saat ini QGIS menjadi salah satu perangkat lunak GIS dengan open source yang paling banyak digunakan banyak  kalangan.  Perangkat  lunak QGIS ini  dapat  berjalan  dalam  sistem  operasi  Linux,  Unix,  Mac, OSX,  Windows,  dan  Android  dengan  dukungan  fitur-fitur  umum  seperti  vector,  raster,  dan  database formats,  serta  kegunaan  lainnya.  Aplikasi  penginderaan  jauh  dan  SIG  dapat  memberikan  informasi tentang  potensi  terjadinya  longsor.  Dalam  penggunaan  model  ini  dapat  diplot  untuk  menentukan wilayah yang akan dijadikan lokasi penelitian, sehingga aplikasi ini dapat memberikan informasi tentang kondisi  wilayah  kerawanan  longsor,  kemiringan  lereng,  jenis  tanah,  penggunaan  lahan  dan  jumlah rumah yang harus dievakuasi apabila terjadi longsor di wilayah Jawa Barat.
Terdapat  beberapa  penelitian  menggunakan  pendekatan  Sistem  Informasi  Geografis  terkait bencana tanah longsor. Penelitian dari Irawan et al., (2020) menjelaskan bahwa wilayah Poncokusumo Wajak  Kabupaten  Malang  telah  diidentifikasi  sebagai  wilayah  yang  rawan  terhadap  kejadian  longsor. Lebih  lanjut  dijelaskan  bahwa  kondisi  geologi  wilayah  tersebut  didominasi  oleh  material  lahar  dan endapan lahar yang berasal dari material gunungapi, yang memiliki sifat lepas dan tidak stabil. Wilayah ini juga memiliki variasi kemiringan lereng, kemiringan mulai 0-8% yang datar hingga 40% kemiringan
curam  sehingga  sangat  rentan  terjadi  bencana  tanah  longsor.  Selain  itu,  penelitian  lainnya  yang menerapkan teknologi dalam penelitian bencana tanah longsor antara lain  menggunakan Multi Criteria Evaluation ( MCE )  ( Permadi,  Tjahjono,  &  Baskoro,  2018) ;  Sistem  Informasi  Geografis  dengan  teknik overlay  (tumpang  susun)  peta  untuk  identifikas sebaran  titik  kejadian  longsor  dan  tingkat  kerawanan longsor di Kecamatan Pamijahan Kabupaten Bogor (Rahayu, Ardiansyah, & Nuraeni, 2019); identifikasi penyebaran lokasi wilayah potensi longsor di Kabupaten Bogor menggunakan pemodelan Stability Index Mapping (SINMAP), dengan analisis data Digital Elevation Model ( DEM ), jenis tanah, serta curah hujan. (Irsyad,  2017);  identifikasi  zonasi  karakteristik  rawan  tanah  longsor  di  Kabupaten  Bogor  dengan menggunakan metode analisis pengharkatan atau skoring, dan metode penelitian deskriptif (Ubaidillah, 2018).  Namun  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  pendekatan  SIG  menggunakan  aplikasi QGIS Processing  Modeler dalam  menentukan  potensi  bencana  tanah  longsor  di  Kabupaten  Bogor.  Data  yang digunakan adalah data curah hujan harian yang diekstraksi dari citra satelit Himawari-8 dan acuan data area rawan longsor dari  BNPB. Pada  analisis ini  menunjukkan bahwa penggunaan dari aplikasi QGIS Processing Modeler dapat bekerja lebih efektif untuk menentukan area rawan longsor. Berdasarkan  data  tersebut  terlihat  bahwa  kejadian  longsor  sering  terjadi  di  Kabupaten  Bogor. Untuk  mengurangi  dampak  negatif  akibat  longsor  maka  perlu  diidentifikasi  kawasan-kawasan  yang rawan longsor sebagai antisipasi untuk mencegah kerugian yang lebih besar dan sebagai salah satu upaya mitigasi  bencana.  Penggunaan  dalam  analisis  potensi  bencana  tanah  longsor  dibutuhkan  proses  yang mudah  dan  singkat  agar  efektif.  Teknologi  yang  berkembang  saat  ini  adalah  pengindraan  jauh  dan Sistem Informasi Geografis (SIG). Sistem Informasi Geografis (SIG) dipilih karena mampu memproses data  menjadi  informasi  geospasial  secara  cepat.  Sistem  yang  akan  dirancang  dapat  memetakan  lokasi potensi  longsor  di  wilayah  Bogor.  SIG  dibuat  dari  data-data  yang  telah  diolah  dengan  menggunakan berbagai  metode,  antara  lain  data  geografis,  data  permukaan  tanah,  data  curah  hujan  atau  data  yang berkaitan dengan posisi objek di permukaan bumi. Data yang digunakan tersebut dapat dimasukan dan di proyeksikan pada aplikasi QGIS. Penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui hasil penerapan aplikasi QGIS Processing Modeler dalam menentukan potensi bencana tanah longsor di Kabupaten Bogor.

## METODE PENELITIAN
Waktu  analisis untuk pengumpulan data spesifik, pengambilan data curah hujan dan area rawan longsor  pada  tanggal  21  September  2020.  Kegiatan  penelitian  ini  dilakukan  di  wilayah  Kabupaten Bogor, dipilih menjadi lokasi penelitian  karena bentuk morfologinya yang hampir datar hingga curam dengan  lokasi  gerakan  tanah  tersusun  oleh  tuf  batuapung,  breksi  tufan  bersusunan  andesit,  batupasir tuf, lempung tufan dengan kayu terkersikkan dan sisa tumbuhan dan batupasir berlapis silang. Wilayah ini adalah area yang sering terjadi bencana longsor. Sehingga sesuai untuk lokasi  penelitian penentuan potensi area rawan bencana tanah longsor dengan menggunakan SIG. Instrumen yang digunakan dalam penelitian  ini  mencakup  perangkat  keras  (perangkat  laptop)  dan  perangkat  lunak QGIS versi  3.10. Teknik  analisis data  yang  digunakan  mencakup  pemrosesan  data  spasial  menggunakan  modeler  semi- otomatis  dalam  aplikasi QGIS ,  termasuk  reclassify,  polygonize,  fix  geometries,  clip,  field  calculator, zonal statistics, overlay data, dan pembuatan peta.
Pengumpulan  data  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  sumber  yang beragam.  Pertama,  data  curah  hujan  diperoleh  dari  Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika (BMKG) melalui  satelit  Himawari-8  dalam  format  akumulasi_produkRFR2_20191208- 000000_20191206-235000.tif.  Selanjutnya,  data  vektor  area  rawan  longsor  disediakan  oleh  Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) dalam format Area_rawan_longsor_BNPB.shp. Untuk data administrasi,  diunduh  dari  portal  pemerintah  Indonesia  di  https://tanahair.indonesia.go.id/portal- web/. Terakhir, data Model Digital Elevation ( DEM ) diunduh dari layanan DEMNAS dan pendaftarannya dilakukan  melalui tautan https://tanahair.indonesia.go.id/demnas/#/.  Dengan berbagai jenis data ini, analisis akan dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak QGIS versi 3.10 untuk menggambarkan hubungan antara curah hujan, topografi, dan area rawan longsor di wilayah yang diteliti.
Untuk  mengolah  data,  langkah-langkah  yang  dilakukan  pembuatan  modeler  pengolahan  semi otomatis  di  aplikasi QGIS .  Buka  aplikasi QGIS ,  sebuah  model  project  baru,  aplikasikan  sebuah algoritma Reclassify pada inputan raster curah hujan harian. Ini memfilter data curah hujan dengan nilai
≥ 120 mm dan mengkelasifikasikan menjadi nilai digital yang baru serta menjadikan nilai yang di luar itu menjadi  no  data.    Selanjutnya,  output  dari  data  curah  hujan  dikonversi  menjadi  vektor  menggunakan algoritma  polygonize  menjadi  polygon  curah  hujan  yang  berpotensi  menimbulkan  longsor,  diikuti dengan perbaikan geometri menggunakan algoritma fix geometries untuk memastikan kebersihan hasil konversi. Setelah itu melakuan proses Clip antara dua data vektor yaitu polygon curah hujan harian yang berpotensi  menimbulakn  longsor  serta  polygon  area  rawan  longsor  yang  dipetakan  oleh  BNPB. Perbaikan  geometri  kembali  setelah  proses  clip  kedua  data  tersebut.  Atribut  data  hasil  clip  diubah menggunakan  field  calculator  untuk  menyesuaikan  satuan  menjadi  meter  persegi.  Melakukan perhitungan  nilai  statistik  dari  curah  hujan  yang  terdapat  dalam  tiap  poligon  potensi  longsor  harian. Nilai  statistik  yang  dihitung  adalah  nilai  rata-rata  (mean),  nilai  minimum,  nilai  maksimum,  dan  nilai modus dari curah hujan yang ada pada setiap poligon potensi longsor harian. Kita memanfaatkan fungsi Zonal  Statistics  untuk  menghitung  nilai  statistik  tersebut.  Gambar  4  adalah  tampilan  modeler  yang sudah  dibuat,  setelah  itu  klik  icon  run,  dubutuhkan  waktur  kurang  lebih  30  menit  untuk  hasil  dari modeler.
Untuk mencoba menjalankan modeler yang telah kita buat, kita bisa klik ikon Run. Akan muncul kotak  dialog  dengan  nama  yang  sama  dengan  nama  modeler  yang  kita  buat.  Masukan  data  inputnya (dalam contoh ini data inputnya adalah data raster curah hujan harian hasil ekstraksi satelit Himawari-8). File output di sini berupa data vektor berjenis Polygon yang berisi area yang berpotensi longsor dengan atribut  data  wilayah  administrasi  dan  luasan  dalam  satuan  hektar  serta  hasil  perhitungan  nilai  statistik (mean, min, max, majority) curah hujan yang terdapat dalam Polygon potensi longsor harian. Dilakukan run  pada  aplikasi QGIS nya.  Maka  muncul  area  potensi  longsor  nya  (Gambar  5)  masih  terlihat  peta Indonesia,  karena  data  sebelumnya  masih  mencangkup  data  seluruh  Indonesia,  sehingga  dilakukan pemotongan data di wilayah analisis saja Kabupaten Bogor. Kemudian data ini di overlay dengan data administrasi,  data  topografi  DEM  Bogor  yang  sudah  dibuat  hillshade,  kontur,  dan  slope  kemiringan dengan input menggunakan klasifikasi kemiringan pada Tabel 1.
Gambar 1 . Parameter yang digunakan dalam processing modeler QGIS (Sumber: Peneliti, 2020)
Tabel 1 . Klasifikasi Kelas Kemiringan Lereng Berdasarkan Pedoman Penyusunan
Pola Rehabilitasi Lahan dan Konservasi Tanah, 1986
No Kelas Kemiringan Keterangan 1 I < 8% Datar 2 II 8 – 15% Landai 3 III 16 – 25% Agak Curam 4 IV 26 – 40% Curam 5 V >40% Sangat Curam Sumber: Mapvisionindo.com, 2020.
Gambar 2 . Diagram alir tahapan penelitian potensi bencana tanah longsor di Kabupaten Bogor Sumber: Rancangan Peneliti, 2020.

## TEMUAN DAN PEMBAHASAN Geologi Regional Kabupaten Bogor
Secara geografis Kabupaten Bogor yang terletak di antara Lintang Selatan 6º18’0″ – 6º47’10” dan Bujur  Timur  106º23’45”  –  107º13’30”.  Secara  data  administratif,  luas  Kabupaten  Bogor  yaitu  ± 298.838,304  Ha,  terdiri  dari  40  kecamatan  dan  di  dalamnya  meliputi  416  desa  dan  19  kelurahan. Kabupaten  Bogor  terletak  pada  ketinggian  berkisar  antara  50-3000  mdpl  dengan  topografi  yang beragam, mulai dari landai hingga berbukit terjal (Disbudpar, 2019). Daerah dataran, adalah daerah yang mempunyai  bentuk  morfologi  yang  hampir  datar  hingga  curam  dengan  kemiringan  lereng  >40%, dengan  ketinggian  wilayah  mulai  dari  125-175  mdpl.  Berdasarkan  Peta  Geologi  Lembar  Kabupaten Bogor  seecara  regional,  wilayah  Kabupaten  Bogor,  didominasi  oleh  lanskap  geologis  yang  cukup kompleks.  Struktur  tanah  di  daerah  tersebut  terdiri  dari  serangkaian  formasi  geologi  yang  bervariasi, mulai  dari  tuf  batuapung  pasiran  yang  berasal  dari  Gunungapi  Salak  hingga  batuan  gunungapi  tua seperti breksi dan aliran lava.
Di  bawah  lapisan  batuan  gunungapi  aktif,  terdapat  endapan  batuan  lebih  tua  seperti  Tuff  dan Breksi,  yang  terdiri  dari  tuf  batuapung,  breksi  tufan  dengan  andesit  bersusun,  batupasir  tuf,  lempung tufan  yang  mengandung  sisa-sisa  kayu  dan  tumbuhan  terkonservasi,  serta  batupasir  dengan  lapisan silang.  Lebih  ke  bawah  lagi,  terdapat  formasi  geologi  yang  lebih  tua  seperti  batupasir,  tuf  batuapung, napal  dengan  fosil  moluska,  batugamping,  batulempung  dengan  lempung  bitumen,  serta  sisipan  lignit dan  sisa-sisa  damar  dari  Formasi  Bojongmanik  (Geologi,  2020).  Dengan  jenis tanah  pada  Kabupaten Bogor karena bentuk morfologi yang hampir datar hingga curam dengan lokasi banyak tersusun karena batuan  vulkanik  dan  lempung,  batuan  lempung  memeiliki  karakteristik  yang  cenderung  mudah  larut dalam air dan memiliki daya ikat yang rendah. Maka jika terjadi curah hujan yang tinggi air tanah, batuan vulkanik  atau  lempung  di  Kabupaten  Bogor  ini  menjadi  lunak  dan  kehilangan  stabilitasnya,  sehingga meningkatkan longsor (Chigira, Furuya, & Wakai, 2004).
Pembuatan Processing Modeler pada aplikasi QGIS
Salah satu aspek penting dalam penggunaan Sistem Informasi  Geografis (SIG) adalah alur kerja yang  terstruktur,  dimana  setiap  tahap  menghasilkan  output  yang  menjadi  masukan  untuk  tahap berikutnya  (Fernando,  2021).  Namun,  proses  ini  seringkali  memerlukan  waktu  dan  tenaga  jika  harus dilakukan  secara  manual,  terutama  jika  terdapat  perubahan  data  input  atau  perlu  pengoptimalan parameter. Untuk mengatasi hal ini, software QGIS menyediakan fitur graphical modeler bawaan yang memungkinkan pengguna untuk mendefinisikan alur kerja mereka dan menjalankannya dengan mudah melalui satu perintah (Yunianto, 2011). Dengan fitur ini, pengguna dapat menjalankan alur kerja mereka pada  satu  lapisan  data  atau  bahkan  beberapa  lapisan  data  sekaligus,  meningkatkan  efisiensi  dan produktivitas dalam pengolahan data geografis. Kita juga dapat mengkonversi alur modeler yang sudah kita  buat  ke  dalam  suatu  script  pemograman  bahasa  Python. Processing  Modeler adalah  alat  pemodelan visual  yang  digunakan  untuk  membuat  dan  mengeksekusi  algoritma  pemrosesan  data  geospasial  di dalam QGIS .  Pada  proses ini  kita  gunakan Processing  Modeler yang  terdapat  dalam  software QGIS  3.10 (Nurrizqi, Mubarok, & Satriono, 2017). Karakteristik  dari Processing  Modeler  QGIS ini  berbeda  dalam  aplikasi  atau  model  lain  karena memiliki  kelebihan.  Software QGIS ini  merupakan  aplikasi open  source ,  tidak  berbayar  namun  dibatasi oleh  aturan  dalam GNU  Public  License ( GPL ).  Pemasangan QGIS  Desktop mencakup  berbagai  sistem operasi,  termasuk  Windows,  MacOS  X,  Linux,  dan  bahkan  Android.  Dalam  lingkup  sistem  operasi Windows, pengguna memiliki opsi untuk menginstal versi 32 bit atau 64 bit, sehingga dapat disesuaikan dengan  baik  dengan  arsitektur  perangkat  keras  dan  sistem  operasi  yang  dijalankan.  Untuk mempermudah penggunaan, akses ke fungsi dan alat dalam QGIS Desktop diberikan melalui fitur akses cepat  berupa  ikon-ikon  yang  terdapat  dalam  toolbar. QGIS  Desktop dilengkapi  dengan  fungsi-fungsi analisis SIG, baik untuk data vektor maupun raster, tersedia secara default dalam paket instalasi aplikasi QGIS .  Berbagai  fitur  analisis  spasial  yang  sering  digunakan  dapat  diakses  dengan  mudah. QGIS menyediakan  fitur  raster  data  model  dengan  dukungan  dari  GDAL  library,  yang  memungkinkan pengguna  untuk  melakukan  analisis  topografi  seperti  slope,  hillshade,  aspect,  relief,  dan  interpolasi dengan tingkat kualitas yang sebanding dengan fitur yang tersedia di ArcGIS.
Satuan unit analisis pada geoprocessing, termasuk analisis buffer, di QGIS tetap konsisten dengan sistem koordinat yang digunakan, menjaga konsistensi dalam penggunaan unit jarak dan luas (Nurrizqi, Mubarok, & Satriono,  2017). Berbeda dengan  model dari aplikasi lain dimana sebuah perangkat lunak berbayar  menawarkan  uji  coba  gratis  selama  60  hari,  yang  tersedia  eksklusif  untuk  sistem  operasi Windows.  Perangkat  lunak  ini  hanya  kompatibel  dengan  arsitektur  32  bit,  meskipun  dijalankan  di lingkungan hardware 64 bit. Ketika pertama kali digunakan, ikon dalam toolbar hanya terdiri dari ikon- ikon  standar  (default),  namun  pengguna  dapat  mengubahnya  dengan  menambahkan  ikon-ikon tambahan sesuai kebutuhan. Fungsi dan alat-alat tambahan hanya tersedia dalam paket ekstensi terpisah dari  paket  instalasi  utama,  dan  ketersediaan  fitur  lengkap  sangat  tergantung  pada  level  lisensi  yang dimiliki pengguna (Nurrizqi, Mubarok, & Satriono, 2017).
Dari hasil pembuatan modeler perhitungan informasi potensi longsor harian menggunakan QGIS Processing  Modeler ,  terdapat  kelebihan  yang  patut  diperhatikan.  Pertama,  aplikasi processing  modeler ini memiliki  kelebihan  dari  model  atau  aplikasi  yang  lain  seperti  yang  sudah  dijelaskan  sebelumnya.  Hal tersebut  membuktikan  bahwa  proses  ini  membutuhkan  waktu  yang  relatif  singkat  dan  tidak  terlalu memakan  waktu,  memungkinkan  pengguna  untuk  mendapatkan  hasil  dengan  efisien.  Selain  itu, workflow  yang  dijalankan  tidak  terlalu  rumit,  sehingga  dapat  digunakan  berkali-kali  dengan  mudah untuk  melihat  modelnya.  Hanya  memasukan  atau  input  parameter  yang  digunakan  yaitu  parameter curah  hujan  dari  berbagai  tanggal  yang  ingin  dijadikan  analisis.  Penggunaan  QGIS  ini  juga  memiliki keunggulan dalam hal keterpahaman. Pengguna hanya perlu memahami tiap ikon dan fitur yang ada di QGIS  untuk  dapat  menghasilkan  hasil  yang  memuaskan.  Tampilan  modeler  QGIS  telah  dirancang dengan baik, sesuai dengan metodologi yang telah dijelaskan sebelumnya, seperti yang ditunjukkan pada Gambar  3.  Hal  ini  mempermudah  pengguna  dalam  memahami  alur  kerja  dan mengimplementasikannya.  Ini  memberikan  fleksibilitas  tambahan  dalam  penggunaan  dan  penyesuaian proses  sesuai  kebutuhan.  Dengan  menggunakan modeler  QGIS ,  kita  dapat  dengan  cepat  mengetahui potensi  rawan  longsor  yang  terjadi  di  suatu  daerah,  dengan  parameter  curah  hujan  dan  acuan  area longsor, bahkan dapat langsung memberikan informasi dalam bentuk peta lokasi potensi longsornya.
Gambar 3 . Tampilan modeler QGIS
(Sumber: Hasil olahan data penelitian, 2020)
Hasil Processing  Modeler pada Aplikasi QGIS
Pembahasan  ini  menunjukkan  bagaimana  membangun  sebuah  model  untuk  mengekstrak  area yang  berpotensi  terjadi  longsor  berdasarkan  data  curah  hujan  harian  yang  diekstraksi  dari  citra  satelit Himawari-8.  Data  curah  hujan  harian  tersebut  difilter  dengan  menggunakan  rentang  nilai  yang berpotensi menimbulkan longsor yaitu curah hujan yang nilainya lebih besar atau sama dengan 120 mm. Data  curah  hujan  yang  telah  difilter  kemudian  dikonversi  menjadi  polygon.  Kemudian  polygon  ini
dilakukan proses clip dengan data vektor polygon daerah rawan longsor yang sudah dibuat oleh Badan Nasional  Penanggulangan  Bencana  (BNPB).  Hasil  proses  clip  ini  kemudian  dihitung  luasan  tiap polygon  yang  akan  menghasilkan  area  yang  berpotensi  longsor  harian  dengan  luasan  dalan  satuan hektar.  Selanjutnya  kita  dapat  menghitung  nilai  statistik  dari  curah  hujan  yang  terdapat  dalam  setiap poligon potensi longsor harian. Memanfaatkan fungsi Zonal Statistics untuk  menghitung nilai statistik tersebut. Maka dapat dihasilkan potensi longsor Gambar 5 terlihat perbedaan warna dari peta tersebut. Sehingga di dapat wilayah tersebut memiliki potensi longsor dengan keterdapatkan curah hujan tinggi di wilayah  tersebut.  Pada  Gambar  4  menunjukkan  peta  Indoensia  yang  sudah  diproses  menggunakan processing  modeler .  Peta  tersebut  masih  dalam  kondisi  peta  Indonesia  karena  input  yang  dipakai  masih dalam  lokasi  seluruh  Indonesia.  Maka  tahap  nanti  nya  akan  dilakukan  clip  atau  pemotongan  daerah wilayah penelitian.
Gambar 4 . Contoh Layar aplikasi QGIS (Sumber: Hasil olahan data penelitian, 2020)
Selanjutnya, hasil dari QGIS Processing Modeler ini disajikan dalam bentuk peta, seperti yang terlihat pada Gambar 5. Peta tersebut memberikan gambaran potensi longsor secara keseluruhan di Kabupaten Bogor. Dalam peta tersebut, area-area yang rawan longsor ditandai dengan warna coklat yang tercantum dalam legenda, dengan jelas menunjukkan lokasi-lokasi yang memiliki risiko  bencana tanah longsor di wilayah tersebut. Dari hasil analisis, dapat disimpulkan bahwa curah hujan yang terjadi pada tanggal 21 September 2020 telah  menyebabkan adanya potensi longsor, terutama di area yang memiliki intensitas curah  hujan  tinggi,  yaitu  ≥  120  mm.  Area  potensi  longsor  ini  terletak  di  sekitar  beberapa  kecamatan, seperti Nanggung, Sukajaya, Cigudeg, Leuwiliang, Pamijahan, Cideruk, Caringin, Ciawi, Megamendung, Sukamakmur, Babakan Nadang, Rumpin, Kelapa Nunggal, dan Tanjung Sari.
Validasi  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  dengan  data  acuan  area  rawan  longsor  dari BNPB,  yang  memperkuat  kesimpulan  bahwa  kecamatan-kecamatan  tersebut  merupakan  area  yang rawan terhadap bencana tanah longsor dan perlu dihindari. Selanjutnya, hasil tersebut digunakan untuk overlay  dengan  data Model  Digital  Elevation  (DEM) guna  menentukan  kontur  dan  kemiringan  wilayah tersebut.  Dengan  demikian,  informasi  tentang  topografi  dan  kemiringan  lereng  wilayah  dapat dikombinasikan  dengan  analisis  potensi  longsor  untuk  memberikan  pemahaman  yang  lebih komprehensif tentang risiko bencana tanah longsor di Kabupaten Bogor.
Gambar 5 . Tampak layar aplikasi QGIS Potensi Longsor pada 21 September 2020 di Kabupaten Bogor (Sumber: Hasil olahan data penelitian, 2020)
Peta Potensi Longsor dari Processing Modeler pada Aplikasi QGIS
Hasil  dari QGIS  Processing  Modeler ini  disajikan  dalam  bentuk  peta,  pada  peta  ini  hanya memfokuskan  wilayah  Bogor  5  yang  terletak  di  bagian  barat  Kabupaten  Bogor  bertujuan  untuk membuktikan bahwa penggunaan processing modeler dapat digunakan dengan baik dan menghasilkan peta dengan  resolusi  yang  baik.  Peta  potensi  longsor  di  bagian  barat  Kabupaten  Bogor  diperoleh  melalui penggabungan data curah hujan, acuan  area longsor, peta administrasi, dan kontur Kabupaten Bogor. Gambar  6  disajikan  dengan  skala  1:60.000  dan  menggunakan  data  curah  hujan  pada  tanggal  21 September  2020.  Sehingga  didekatkan  hanya  memperlihatkan  area  yang  relevan  sesuai  dengan  skala yang  digunakan.  Setelah  dilakukan  penggabungan,  bahwa  beberapa  kecamatan  di  bagian  barat Kabupaten  Bogor  memiliki  potensi  longsor.  Hal  ini  dapat  diamati  dari  legenda  yang  menunjukkan wilayah  potensi  longsor  dengan  warna  pink,  identifikasi  yang  digunakan  dengan processing  modeler . Informasi tersebut dibantu  validasi juga oleh  kontur yang rapat dengan  kemiringan yang curam. Pada peta  yang  disusun,  hanya  beberapa  kecamatan  yang  diprioritaskan  karena  terlihat,  di  antaranya kecamatan yang besar berpotensi longsor adalah  kecamatan Cigudeg, Leuwiliang, Rumpin,  Nanggung dan Sukajaya yang teridentifikasi memiliki potensi longsor.
Dengan  demikian,  informasi  ini  dapat  menjadi  acuan  penting  dalam  upaya  mitigasi  dan pengelolaan risiko bencana tanah longsor di bagian barat Kabupaten Bogor. Gambar 6 merupakan peta dengan  lokasi  yang  sama  dengan  peta  pada  Gambar  7.  Hanya  saja  berbeda  skalanya  dengan  tujuan untuk  mempertajam  lokasi  agar  terlihat  bahwa  penggunaan processing  modeler ini  dapat  bekerja  dengan baik dalam menentukan kecuraman suatu wilayah.  Peta kemiringan Kabupaten Bogor disajikan dengan skala  1:140.000  dan  menggunakan processing  modeler .  Peta  ini  difokuskan  pada  visualisasi  kemiringan lereng  di  wilayah  tersebut.  Warna  merah  yang  tampak  menunjukkan  adanya  kemiringan  lereng  yang sangat  curam.  Korelasi  antara  warna  merah  dengan  garis  kontur  yang  rapat  pada  peta  menunjukkan bahwa  daerah-daerah  dengan  kemiringan  yang  curam  sesuai  dengan  garis  kontur  yang  sangat  rapat. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa daerah-daerah yang ditandai dengan warna merah memiliki potensi  yang  tinggi  untuk  mengalami  bencana  tanah  longsor.  Hal  ini  memberikan  informasi  yang penting dalam mengidentifikasi area-area yang memerlukan perhatian khusus dalam upaya mitigasi dan pengelolaan risiko bencana tanah longsor di bagian barat Kabupaten Bogor.
QGIS  Processing  Modeler merupakan  platform  yang  sangat  berguna  dalam  analisis  potensi  tanah longsor  di  Kabupaten  Bogor.  Dengan  kelebihan  tidak  perlu  membeli  softwarenya  dan  mudah didapatkan/didownload  namun  dalam  aplikasi  toolbar  yang  digunakan  sudah  lengkap  dan  hasilnya resolusi  bagus  dan  bisa  diaplikasikan  dalam  bentuk  peta.  Dengan  kemampuannya  dalam mengintegrasikan berbagai jenis data seperti data curah hujan, data geologi, dan data topografi, modeler
ini memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis spasial yang komprehensif. Proses analisis yang efisien  dan  otomatis  memungkinkan  pengguna  untuk  menghemat  waktu  dan  tenaga  dalam mendapatkan  hasil  yang  akurat.  Hasil  analisis  yang  ditampilkan  dalam  bentuk  peta  yang  jelas  dan informatif  memudahkan  pengguna  untuk  memahami  dan  menginterpretasi  informasi  yang  disajikan. Fleksibilitas dalam menyesuaikan alur kerja memungkinkan pengguna untuk mengubah langkah-langkah analisis  sesuai  kebutuhan,  sementara  validasi  hasil  dengan  data  acuan  memastikan  keakuratan  hasil analisis. Informasi yang dihasilkan dapat digunakan sebagai dasar untuk upaya mitigasi dan pengelolaan risiko bencana longsor di Kabupaten Bogor, memperkuat peran QGIS Processing Modeler dalam konteks pemetaan dan mitigasi risiko bencana.
Gambar 6 . Peta Potensi Longsor Bagian Barat Kabupaten Bogor convert aplikasi QGIS (Sumber: Hasil olahan data penelitian, 2020)
RUMPIN CIGUDEG JASINGA SUKAJAYA NANGGUNG LEUWISADENG nanggung LEUWILIANG nanggung PETA POTENSI LONGSOR BAGIAN BARAT KABUPATEN BOGOR PETA KEMIRINGAN BAGIAN BARAT KABUPATEN BOGOR

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa penerapan QGIS Processing Modeler telah terbukti  efektif  dalam  pemetaan  potensi  bencana  tanah  longsor  di  Kabupaten  Bogor.  Terlihat  dari kelebihan dalam aplikasi/software yang digunakan sangat mudah untuk diakses, gratis dengan fitur yang sudah  lengkap  dan  cepat  dalam  pengaplikasian  SIG.  Analisis  potensi  longsor  di  wilayah  barat Kabupaten Bogor menggunakan QGIS Processing Modeler telah memberikan pemahaman yang mendalam dan lebih jelas tentang faktor-faktor yang mempengaruhi bagaimana risiko bencana longsor di wilayah tersebut.  Dengan  memanfaatkan  data  curah  hujan,  geologi,  topografi,  dan  pemodelan  spasial,  hasil analisis ini  mampu  mengidentifikasi  area-area  yang  rentan  terhadap  longsor  dengan  akurat.  Beberapa kecamatan,  seperti  Cigudeg,  Leuwiliang,  Rumpin,  Nanggung,  dan  Sukajaya,  menunjukkan  potensi bencana  tanah  longsor  yang  tinggi.  Hal  ini  didukung  oleh  fakta  bahwa  wilayah-wilayah  ini  memiliki kombinasi  faktor-faktor  seperti  curah  hujan  tinggi,  topografi  berkontur  rapat,  dan  jenis  tanah  yang cenderung mudah larut dalam air. Informasi yang dihasilkan dapat menjadi dasar yang kuat untuk upaya mitigasi  dan  pengelolaan  risiko  bencana  longsor  di  bagian  barat  Kabupaten  Bogor,  yang  dapat meningkatkan  kesiapsiagaan  dan  keamanan  masyarakat  setempat.  Dengan  demikian, QGIS  Processing Modeler terbukti  menjadi  alat  yang  sangat  berguna  dalam  pemetaan  dan  mitigasi  risiko  bencana  di wilayah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Anwar,  A.  (2012).  Pemetaan  Daerah  Rawan  Longsor  di  Lahan  Pertanian  Kecamatan  Sinjai  Barat Kabupaten Sinjai. Skripsi. Makassar: Universitas Hasanuddin .
BNPB.  (2021). BNPB  Verifikasi  5.402  Kejadian  Bencana  Sepanjang  Tahun  2021 .  Diakses  dari: https://bnpb.go.id/berita/bnpb-verifikasi-5-402-kejadian-bencana-sepanjang-tahun-2021
BPBD  Kabupaten  Bogor  (2019). Catatan  Kejadian  Longsor. Jakarta:  Badan  Nasional  Penanggulangan Bencana.
BPBD  Kabupaten  Bogor.  (2023). Data  Bencana  Kabupaten  Bogor  Tahun  2022. Diakses  dari: https://bpbd.bogorkab.go.id/databencana2022/
Chigira, M., Furuya, G., & Wakai, A. (2004). Characteristivs of Landslides Triggered by The 2004 Mid niigata Prefecture Earthquake in Japan.
Disbudpar.  (2019). Kondisi  Geografis  Daerah  Kabupaten  Bogor .  Dinas  Kebudayaan  dan  Pariwisata Kabupaten  Bogor.  Diakses  dari: https://disbudpar.bogorkab.go.id/kondisi-geografis-daerah- kabupaten-bogor/ .
Febriania,  Y.,  Azizah,  S.,  &  Widodo,  T.  (2020).  Mitigasi  Daerah  Rawan  Longsor  di  Kabupaten  Lima Puluh Kota, Sumatera Barat. Jurnal Kependudukan dan Pembangunan Lingkungan , 1 (3), 85-93.
Fenando,  F.  (2021).  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  Pemetaan  Lokasi  Pertambangan  Batu  Bara Berbasis Quantum  GIS  (Studi  Kasus:  PT.  Hasil  Bumi  Kalimantan). Journal  of  Information Systems and Informatics , 3 (1), 108-120.
Geologi, P. B. (2020). Jenis-Jenis Tanah Kabupaten Bogor.
Irsyad,  M.  (2017).  Wilayah  Rawan  Tanah  Longsor  di  Jonggol,  Kabupaten  Bogor,  Jawa  Barat. Skripsi. Universitas Indonesia.
Mapvisionindo.com.  (2020).  Klasifikasi  Kemiringan  Lereng  Berdasarkan  Pola  Rehabilitasi  Lahan  dan Konservasi  Tanah.  Diakses  dari: https://mapvisionindo.com/kemiringan-lereng/klasifikasi-kemiringan- lereng-berdasarkan-pola-rehabilitasi-lahan-dan-konservasi-tanah/ .
Nugroho,  J.  A.,  Sukojo,  B.  M.,  &  Sari,  I.  L.  (2010).  Pemetaan  Daerah  Rawan  Longsor  dengan Penginderaan  Jauh  dan  Sistem  Informasi  Geografis  (Studi  Kasus:  Kawasan  Hutan  Lindung Kabupaten Mojokerto). Geoid , 5 (2), 110-117.
Nurrizqi, E. H., Mubarok, C., & Satriono, D. (2017). Modul Pemetaan Menggunakan Modul QGIS . Badan Pembangunan Internasional Amerika Serikat USAID.
Permadi,  M.  G.,  Tjahjono,  B.  and  Baskoro,  D.  P.  T.  (2018).  Identifikasi  Daerah  Risiko  Bencana Longsor di Kota Bogor. Jurnal Ilmu Tanah dan Lingkungan, 20 (2), 86–94.
Rahayu,  A.  M.  U.,  Ardiansyah,  A.  N.,  &  Nuraeni,  N.  S.  (2019).  Wilayah  Kerawanan  Longsor  di Kecamatan Pamijahan Kabupaten Bogor. Jurnal Geografi Gea , 19 (1), 1-8.
Ubaidillah,  I.  (2018).  Zonasi  Potensi  Kerawanan  Longsor  di  Kecamatan  Cisarua  Kabupaten  Bogor. Universitas Islam Negeri .
Ubaidillah,  I.  (2018). Zonasi  Potensi  Kerawanan  Longsor  di  Kecamatan  Cisarua  Kabupaten  Bogor. Skripsi. Jakarta: FITK UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
Yunianto,  A.  C.  (2011).  Analisis  Kerawanan  Tanah  Longsor  dengan  Aplikasi  Sistem  Informasi Geografis (SIG) dan Penginderaan Jauh di Kabupaten Bogor. Skripsi. IPB University.