## ANALISIS KERENTANAN WILAYAH TERHADAP LONGSOR AKIBAT PERUBAHAN IKLIM DI KABUPATEN KEBUMEN

## (Vulnerability Assessment of Landslide to Climate Change in Kebumen Regency)
Nurul Qamilah, Agel Vidian Krama
Institut Teknologi Sumatera
Jl. Terusan Ryacudu, Way Hui, Kec. Jati Agung Kab. Lampung Selatan Prov. Lampung, Indonesia 35365 Email: nurul.qamilah@gt.itera.ac.id
Diterima: 29 November 2021; Direvisi:22 Desember 2021; Disetujui untuk dipublikasikan: 29 Maret 2022

## ABSTRAK
Kabupaten Kebumen merupakan salah satu wilayah yang dinyatakan memiliki kejadian longsor tinggi, sehingga  diperlukan  kajian  untuk  mengetahui  tingkat  kerentanan  wilayah  ini  terhadap  longsor.  Analisis kerentanan dilakukan melalui pendekatan modeling GIS melalui Tools SINMAP dengan Analytical  Hierarchy Process  (AHP).  Berdasarkan  pengolahan  data,  diperoleh  wilayah  yang  paling  tinggi  longsor  terdapat  di Kecamatan Rowokele dengan luas 60% dari total wilayah berpotensi tinggi. Hasil pemodelan SINMAP divalidasi mengacu  pada  titik  kejadian  longsor  yang  ada  dan  diperoleh  melalui  tinjauan  langsung  ke  lapangan. Selanjutnya  wilayah  yang  berpotensi  dianalisis  dengan  AHP,  dan  diperoleh  wilayah  rentan  tersebar  di  149 desa. Dalam hal ini, enam desa diklasifikasikan memiliki tingkat kerentanan tinggi terhadap longsor yaitu Desa Kebakalan, Kajoran, Kalirejo, Clapar, Logandu, dan Wadasmalang. Dalam penelitian ini, kerentanan longsor dikaitkan  dengan  perubahan  iklim,  yang  dibagi  ke  dalam  sebaran  kerentanan  longsor  berdasarkan  rerata frekuensi hujan ekstrem yang terus meningkat sepanjang tahun. Lebih dari 20 kejadian hujan ekstrem terjadi di Desa Sawangan. Sementara Kecamatan Sempor adalah daerah dengan kerentanan tinggi terhadap longsor berdasarkan tren hujan ekstrem dan yang mengalami tren kenaikan dengan r > 0,4.
Kata Kunci : hujan ekstrem, kerentanan, longsor, perubahan iklim, wilayah

## ABSTRACT
Kebumen Regency is one of the areas that is prone to high landslides, hence, this area requires a study to assess the level of vulnerability of landslides. The vulnerability assessment of landslide was conducted by using  GIS  Modeling  with  SINMAP  Tools  and  the  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP.  Based  on  the  data processing,  Rowokele  District  has  a  high  level  of  landslide-prone  60%  of  the  total  area  with  the  highest potential to landslide. The results of the SINMAP modeling were then validated based on the existing landslide occurrence locations obtained by direct field observations. Furthermore, the potential areas were analyzed using the AHP method, and the results indicated that 149 villages categorised as landslide-prone area. In this case, six villages were classified as high vulnerability of landslide, namely Kebakalan, Kajoran, Kalirejo, Clapar, Logandu, and Wadasmalang. In this study, vulnerability of landslides was associated with the climate change, which is divided into the distribution of landslide vulnerability based on the the average frequency of extreme rain that continues to increase throughout the year. More than 20 xtreme rain events occurred in Sawangan Village. Meanwhile, Sempor District was the area with a high level of vulnerability to landslide and an increasing trend value with r > 0.4.
Keywords : climate change, extreme rainfall, landslide, region, vulnerability

## PENDAHULUAN
Perubahan  iklim  adalah  perubahan  rata-rata salah  satu  atau  lebih  elemen  cuaca  pada  suatu daerah tertentu, sedangkan istilah perubahan  iklim skala  global,  merupakan  perubahan  iklim  pada wilayah  bumi  secara  keseluruhan  (Parry  et  al., 2007).  Salah  satu  dampak  yang  diakibatkan  oleh perubahan iklim yaitu terjadinya pemanasan global sehingga mengakibatkan terganggunya sistem iklim global  dan  menyebabkan  meningkatnya  frekuensi dan intensitas kejadian iklim ekstrem akhir-akhir ini. Kejadian La Nina semakin sering dan intensitasnya
juga cenderung menguat dan ini berasosiasi dengan semakin kuatnya intensitas kejadian cuaca dan iklim ekstrem.  Temperatur  tahunan  di  Indonesia meningkat sebesar 0,3 0 C sejak tahun 1990 (Aldrian, 2001).  Telah  terjadi  peningkatan  peluang  curah hujan  ekstrem  harian  di  sebagian  wilayah Indonesia,  kecuali  beberapa  wilayah  di  Maluku, dalam kurun waktu kurang lebih selama 10 tahun, (Departemen  Pertanian,  2006).  Lebih  jauh dikatakan bahwa dampak dari perubahan iklim yang terjadi menimbulkan bencana alam (disaster). Bencana  alam  merupakan  suatu  peristiwa besar  atau  ekstrem  di  alam  atau  di  lingkungan
buatan  manusia,  dan  berpotensi  merugikan kehidupan  manusia,  termasuk  harta  dan  benda, seperti kejadian tanah longsor  sebagai akibat dari gempa bumi, banjir dan angin topan (Reed, 1992). Tanah  longsor  adalah  suatu  peristiwa  alam  yang pada  saat  ini  frekuensi  kejadiannya  semakin meningkat.  Indonesia  yang  sebagian  wilayahnya berupa daerah perbukitan dan pegunungan adalah daerah  yang  rawan  kejadian  longsor.  Kejadian tanah  longsor  di  Indonesia  selain  menyebabkan kerugian  secara  ekonomi,  juga  menyebabkan kerugian  jiwa.  Bencana  longsor  menimbulkan dampak kerugian yang besar hingga Rp 2,01 Triliun, serta  kehilangan  31.432  jiwa  manusia.  Faktor kejadian  longsor  juga  diungkap  dalam  Pedoman Umum Budidaya Pertanian (Departemen Pertanian, 2006).  Dari  sisi  meteorologi,  curah  hujan  adalah faktor  yang  besar  peranannya  terhadap  kejadian longsor.  Hujan  dengan  intensitas  yang  tinggi  (4 inchi/jam) yang berlangsung lebih dari  enam jam, berpotensi menyebabkan longsor.
Strahler et al. (1997) mengungkapkan bahwa tanah  longsor  merupakan  gerakan  material penyusun  lereng  yang  berupa  tanah,  lumpur, regolith,  dan  lapisan  dasar  tanah  dikarenakan pengaruh  gaya  gravitasi.  Tingkat  perkembangan tanah  berpengaruh  nyata  terhadap  longsoran. Tanah  berkembang  seperti typic  Hapludults  dan typic Hapludalfs memberikan longsoran yang tinggi, sedangkan pada tanah yang muda sedikit dijumpai longsoran.  Bidang  luncur  longsoran  umumnya terdapat  di  lapisan  B  dan/atau  C  dan  R  (Barus, 1999).
Keberadaan  faktor  penyebab  kelongsoran tanah  seperti  yang  diungkapkan  oleh  Verstappen (1983)  yang  disinyalir  Bappeda  Kab.  Kebumen, (2010), tampaknya mirip dengan kejadian-kejadian longsor seperti yang terjadi di Kabupaten Kebumen. Lebih  jauh  Bappeda  Kab.  Kebumen  (2010), menyebutkan  bahwa  tanah-tanah  di  seluruh wilayahnya lebih cederung didominansi oleh tanah latosol dan tanah kapur yang memiliki kerentanan tinggi  terhadap  fenomena  bencana  longsor. Demikian  halnya  Karnawati  (2001)  menyebutkan bahwa Kebumen merupakan salah satu kabupaten yang terletak di Provinsi Jawa Tengah yang memiliki kerentanan longsor yang tinggi.
Kerentanan terhadap tanah longsor merupakan  tingkat  kemampuan  suatu  elemen dalam menghadapi bencana tanah longsor (Fell et al., 2008). Atas dasar itulah penelusuran tentang tanah  longsor  di  Kabupaten  Kebumen  menjadi penting  dilakukan.  Adapun  alasan  mendasar pentingnya penelitian ini dilakukan karena sebagian besar  bentang  alam  Kabupaten  kebumen, merupakan  tanah-tanah latosol  yang  bercampur dengan tanah kapur. Wilayah Kabupaten Kebumen 70%  merupakan  perbukitan  dan  30%  lainnya merupakan  wilayah  dataran.  Dan  fakta  lapangan (eksisting), longsor, di Kabupaten Kebumen terjadi
pada  musim  hujan  selain  menyebabkan  kerugian materi  juga  berakibat  buruk  terhadap  kondisi  fisik wilayah daerah budidaya pertanian.

## METODE

## Lokasi
Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Kebumen yang  merupakan  salah  satu  kabupaten  rawan longsor  (Karnawati,  2001).  Secara  administratif Kabupaten  Kebumen  yang  terletak  pada  posisi koordinat 7°27'-7°50' Lintang Selatan dan 109°22'- 109°50'  Bujur  Timur.  Kondisi  wilayah  Kabupaten Kebumen  terdiri  dari  70%  wilayah  perbukitan  dan 30% merupakan wilayah dataran.

## Metode
Secara umum diagram alir penelitian ini dapat dilihat melalui Gambar 1 .

## Variabel dan Indikator Penelitian
Variabel  dan  indikator  penelitian  digunakan untuk  mengetahui  tingkat  kerentanan  wilayah terhadap  longsor  melalui  pegolahan  data  dengan menggunakan metode AHP. Dalam proses ini ada 3 variabel,  yaitu  keterpaparan,  sensitivitas  dan kapasitas. Proses pengolahan data yang digunakan terbagi  atas  tiga  proses.  Pada  tahap  awal  adalah proses  pengumpulan  teori  untuk  mengetahui wilayah yang dinyatakan berpotensi menggunakan metode  SINMAP  dengan  menggunakan  parameter kontur,  curah  hujan  dan  jenis  tanah.  Parameter jenis  tanah  dan  curah  hujan  akan  menghasilkan kohesi  tanah  (C),  sudut  gesek  ( friction  angel)  Ø, dan indeks kelembaban (T/R). Parameter tersebut kemudian  diproses  dalam  SINMAP  sehingga menghasilkan  peta  yang  menunjukkan  wilayah potensi longsor.
Proses  pengolahan  SINMAP  terdiri  dari beberapa  tahap  yaitu:  Tahap  1,  pengolahan  data kontur yang berasal dari Peta  Rupa Bumi skala 1: 25.000 menjadi Digital Elevation Model (DEM). Data kontur  diolah  melalui  proses Arc  Toolbox    3D Analyst Tools dengan memilih Raster Interpolation Topo to Raster, sehingga mengasilkan DEM untuk Kabupaten Kebumen.
Tahap 2, langkahnya ialah menjalankan fungsi ekstensi  SINMAP  pada  software  ArcGIS  Ver.  9.3. Pada tahapan ini dilakukan input data,  yakni nilai kohesi  (C), friction  angel  (Ø),  dan  indeks kelembaban tanah (T/R) serta  menggunakan DEM yang telah dibuat pada tahap sebelumnya. Tahapan ini menghasilkan enam output. Output pertama, Pit- filled DEM adalah bagian grid yang akan dianalisis. Peta  ini  memuat  informasi  tentang  nilai  grid  yang menunjukkan ketinggian wilayah  penelitian.  Pada bagian  tertentu   wilayah  akan   muncul  notifikasi
Gambar 1 . Diagram alir penelitian.
“no data” , kondisi ini berarti daerah tersebut adalah daerah  landai  yang  tidak  memungkinkan  untuk terjadinya  longsor.  Output  kedua, Flow  Direction merupakan  data  spasial  yang  memuat  informasi lereng  dan  arah  aliran  air  yang  mungkin  terjadi. Output ketiga, Slope merupakan data yang memuat informasi  kemiringan  lereng  dalam  bentuk  data raster,  yang  setiap  pixelnya  mengandung informasi/nilai kemiringan lereng. Output keempat, Contributing  Area  merupakan  data  spasial  yang memuat informasi cakupan area yang telah berhasil diproses  oleh  SINMAP.  Output  kelima, Saturation Area  merupakan  data  spasial  yang  memuat informasi  daerah  jenuh  hingga  tak  jenuh  air. Terakhir,  output  keenam  adalah Stability  Index, merupakan  data  spasial  yang  memuat  informasi daerah potensi longsor.
Tahap 3, dilakukan pengolahan zona jenuh air wilayah  penelitian.  Hasil  dari  pengolahan  ini  ialah peta  wilayah  kelembaban  tanah.  Tahap  4,  pada tahap  ini  akan  dilakukan  pengolahan  pada  hasil output SINMAP untuk mengetahui distribusi wilayah potensi longsor dengan cara mengkonversikan hasil dari Stability Index  ke dalam format shapefile agar bisa dihitung kembali luasannya dan dapat diproses untuk  tahap  selanjutnya.  Tahap  5,  pada  tahap  ini dibuat  Peta Stability  Index.  Peta  Stability  Index merupakan  output  dari  SINMAP  yang  selanjutnya akan disebut Peta Wilayah Potensi Longsor.
Pengolahan  peta  potensi  longsor  dilakukan dengan  metode  deskriptif  pada  peta  hasil  olahan metode  SINMAP  dan  selanjutnya  hasil  analisis divalidasi  untuk  menerangkan  tingkat  kerentanan tanah  longsor  pada  Kabupaten  Kebumen.  Tahap selanjutnya  adalah  melakukan  analisis  untuk mengetahui  tingkat  kerentanan  dengan  cara pembobotan menggunakan metode  AHP. Tahapan terakhir adalah melakukan pengolahan data tabular
untuk menentukan jumlah kejadian hujan ekstrem menggunakan  bantuan  perangkat  lunak Microsoft Excel.

## Pengolahan Wilayah Potensi Longsor
Peta potensi longsor dibuat dengan menggunakan  metode  SINMAP  yang  akan menghasilkan  wilayah  potensi  longsor.  Dalam penelitian  ini  digunakan  Tools  SINMAP  untuk mengetahui wilayah potensi berdasarkan parameter yang  didapatkan  dari  variabel  kontur,  jenis  tanah dan  curah  hujan.  Tools  SINMAP  terdapat  pada ekstensi software  ArcGIS  memerlukan  input  data DEM  yang  diperoleh  dari  data  kontur.    DEM merupakan  data  ketinggian  yang  berbasis  pixel akan  dikompilasikan  dengan  nilai-nilai  parameter dari  wilayah  penelitian  menggunakan  SINMAP. Dalam  Tools  SINMAP,  nilai-nilai  dalam  pixel  DEM menyesuaikan  dengan  nilai-nilai  parameter  yang telah dimasukkan. Hasil tersebut merupakan output SINMAP  yang disebut Stability  Index (SI).  Setelah didapatkan  wilayah  yang  berpotensi  longsor kemudian  dilakukan  validasi  sesuai  titik  longsor yang  dikeluarkan  oleh  Pusat  Vulkanologi  dan Mitigasi  Bencana  Geologi  (PVMBG).  Setelah dilakukan  validasi  kemudian  unit  analisis  dibatasi pada  desa  yang  terdapat  pada  titik  longsor  oleh PVMBG kemudian juga dinyatakan potensi longsor melalui pengolahan SINMAP.
Proses Pengolahan Data Parameter

## Analytical Hierarchy Process (AHP)
Parameter  yang  digunakan  merupakan  data sekunder yang sebagian besar belum bisa dilakukan pengukurannya,  sehingga  diperlukan  perhitungan parameter  dari  masing-masing  indikator    untuk
setiap  wilayah.  Proses  standardisasi  data  dalam perhitungan  parameter  dari  masing-masing indikator  penelitian digunakan untuk penyetaraan ukuran  nilai  pada  masing-masing  parameter sehingga  ada  kesamaan  nilai.  Bentuk  kesamaan yang  akan  dihasilkan  dalam  proses  standardisasi data yaitu nilai minimum sama dengan nol (0) dan nilai  maksimum  sama  dengan  satu  (1). Standardisasi data menggunakan Persamaan 1 .
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 𝑑𝑎𝑡𝑎  = 𝑋 𝑖 −𝑋 𝑚𝑖𝑛 𝑋 𝑚𝑎𝑥 − 𝑋 𝑚𝑖𝑛 ...........................  (1) dimana:
𝑋 𝑖 :  nilai data ke-i
𝑋 𝑚𝑎𝑥 :  nilai maksimum data 𝑋 𝑚𝑖𝑛 :  nilai minimum data
Proses  penyelesaian metode  AHP adalah menentukan  peringkat  dan  pembobotan  terhadap indikator-indikator  penyusun  kerentanan  wilayah terhadap  potensi  longsor.  Briguglio  et  al.  (2008) menyatakan  bahwa  pemilihan  indikator  adalah sesuatu  yang  subjektif,  sehingga  skor  bobot  yang didapatkan kemudian digunakan untuk mendapatkan  nilai  dari  masing-masing  faktor penyusun  tingkat  kerentanan  wilayah,  sehingga didapatkan  keluaran  berupa  Indeks  Keterpaparan (IK) . Keterpaparan sebagai derajat, lama atau besar peluang  suatu  wilayah  untuk  kontak  dengan goncangan  akibat  tekanan  lingkungan  atau  sosial- politik. Indeks Sensitivitas (IS) atau derajat sebuah sistem  terpengaruh,  baik  oleh  stimulus  yang berhubungan  langsung  maupun  secara  tidak langsung  dengan  suatu goncangan yang memberikan  dampak  merugikan  atau  bermanfaat, (Brooks et al., 2005).
Indeks  Kapasitas  Adaptif  (IKA)  merupakan kapasitas adaptif sebagai suatu kemampuan sistem untuk menyesuaikan diri terhadap suatu gangguan atau potensi kerugian. Dengan kata lain, kapasitas adaptif  merupakan  suatu  kebalikan  dari  derajat keterpaparan dan sensitivitas (Gallopín, 2006). Nilai indeks  tersebut  merupakan  penentu  dalam menggambarkan  tingkat  keterpaparan,  sensitivitas dan  kapasitas  adaptif.  Martin  &  Sunley  (2015) menjelaskan tipe-tipe dari kemampuan adaptif atau ketahanan  terhadap  goncangan  yaitu  (a)  upaya untuk bangkit dari goncangan; (b) upaya menahan atau menyerap goncangan; dan (c) adaptasi positif dalam upaya antisipasi terhadap goncangan.
Untuk  menentukan  indeks  kerentanan  maka dibutuhkan  beberapa  orang  ahli  dalam  melakukan penilaian  terhadap  indikator  kerentanan.  Wilayah dengan nilai indeks yang sama dapat didelineasi di atas  peta  menjadi  satu  kelompok  wilayah.  Dari proses  penggambaran  tersebut    didapatkan  peta yang  menjelaskan  informasi  tentang  tingkat keterpaparan,  sensivitas  dan  kemampuan  adaptif dari masing-masing wilayah.

## Proses Pengolahan Cuaca Ekstrem
Keseluruhan  data  yang  diperoleh  kemudian dibuat database-nya  yang  disusun  menggunakan software  Microsoft  Excel.  Kemudian  dilakukan pengolahan  data  curah  hujan  pada  tahun  1981- 2014 dengan langkah-langkah: (1) menyusun data curah  hujan  harian  yang  telah  diperoleh berdasarkan  stasiun  pengamatan  curah  hujan selama  30  tahun  pada  masing-masing  stasiun pengamatan;  (2)  menentukan  nilai  cuaca  ekstrem yang dinyatakan oleh BMKG bahwa nilai curah hujan di atas >50 mm merupakan indikator hujan ekstrem (HE)  per  stasiun;  (3)  menyusun  kembali  secara temporal  data  hujan  ekstrem  per  stasiun  tiap tahunnya;  (4)  menghitung  jumlah  kejadian  hujan ekstrem  per  tahun  berdasarkan  masing-masing stasiun;  (5)  menghitung  nilai  rata-rata (mean) untuk  kejadian  hujan  ekstrem  dengan software Microsoft Excel; dan (6) menentukan nilai koefisen korelasi 𝑟 dari data kejadian hujan ekstrem dengan Persamaan 2 .
𝑟 = ∑(𝑥−𝑥̅)(𝑦−𝑦̅) √∑(𝑥−𝑥̅) √∑(𝑦−𝑦̅) 2 2 .........................................(2)
dimana:
r :  koefisien korelasi
𝑥 :   nilai variabel x
𝑥̅ :   rata-rata nilai variabel x
𝑦 :   nilai variabel y 𝑦̅ :   rata-rata nilai variabel y

## Analisis Data Wilayah Potensi Longsor
Wilayah  potensi  longsor  ini  merupakan  hasil dari  pengolahan  data  dengan  metode  SINMAP. Dalam  ekstensi  SINMAP,  variabel  yang  digunakan ialah  ketinggian,  kelerengan  dan  jenis  tanah  (nilai kohesi, friction  angel  dan  indeks  kelembaban tanah).  Ketiga  variabel  tersebut  memiliki  standar skor  dan  bobot  yang  tertentu  yang  dimodifikasi sesuai  data  yang  ada  di  lapangan  dan  hasil  yang diinginkan. Output  dari  metode  SINMAP  adalah Data  Indeks  Stabilitas  Wilayah  ( Potential  Terrain Instability)  berupa  Stability  Index  (SI).  Data  ini menunjukkan  kecenderungan  suatu  wilayah untuk berpotensi  terjadinya  tanah  longsor.  Indeks Stabilitas  (SI)  terbagi  menjadi  6  kelas,  yaitu:  (1) Stable, menunjukkan wilayah dengan kondisi lereng yang  sangat  stabil;  (2) Moderately  Stable, menunjukkan wilayah lereng yang stabil; (3) Quasi Stable, menunjukkan wilayah dengan kondisi lereng yang  cukup  stabil;  (4) Lower  Threshold, menunjukkan  wilayah  dengan  kondisi  kelerengan yang  sedikit  tidak  stabil;  (5) Upper  Threshold, menunjukkan  wilayah  dengan  kondisi  kelerengan yang tidak stabil; dan (6) Defended, menunjukkan wilayah dengan kelerengan yang sangat tidak stabil.

## Proyeksi Tingkat Kerentanan Wilayah
Dalam proyeksi tingkat kerentanan suatu sistem tertentu,  semua  indikator  harus  diintegrasikan  ke dalam sebuah indeks yang disebut indeks kerentanan. Brooks  et  al.  (2005)  dan  Guillaumont  (2009) menjelaskan  bahwanya  tujuan  penting  dari  kajian kerentanan  adalah  menciptakan  indeks  (nilai)  dari deretan  indikator-indikator  kerentanan.  Indeks kerentanan didapatkan dari  hasil pembobotan setiap indikator  kerentanan  (Analisis  AHP).  Turner  et  al., (2003)  secara  matematis  merumuskan  kerentanan (vulnerability)  sebagai  fungsi  dari  keterpaparan ( exposure),  sensitivitas  (sensitivity)  dan  kemampuan adaptif ( adaptive capacity). Kemudian Metzger et al. (2006)  menyatakan  kerentanan  tersebut  dapat  juga diekspresikan dengan fungsi V = f (E,S,A), dimana E adalah exsposure, S  adalah  sensitivity  dan  A  adalah adaptive capacity. Formula untuk menghitung indeks kerentanan  adalah  sebagaimana Persamaan  3 (Nguyen et al., 2013).
𝑉 = 𝐸 𝑥 𝑆 𝐴𝐶 ..................................................... (3) dimana: V  =  Vulnerability (kerentanan)
E  =  Exposure (keterpaparan) S  =  Sensitivity (sensitivitas) AC  =  Adaptive Capacity (kapasitas adaptif)
Nilai  indeks  tersebut  merupakan  penentu dalam menggambarkan tingkat kerentanan wilayah terhadap  potensi  longsor  di  Kabupaten  Kebumen. Indeks  yang  tinggi  mempresentasikan  tingkat kerentanan  yang  tinggi,  sebaliknya  indeks  yang rendah mempresentasikan tingkat kerentanan yang rendah.  Dari  proses  penggambaran  tersebut didapatkan  peta  yang  menjelaskan  informasi tingkat kerentanan dari masing-masing wilayah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Sebaran Wilayah Potensi Longsor
Parameter  kohesi  (C)  secara default  memiliki nilai  batas  bawah  ( lower  bound)  sebesar  0  dan batas  atas  ( upper  bound)  sebesar  0,25.  Kohesi merupakan  parameter  yang  dapat  mempengaruhi efek  dari  gaya  normal  dan  gaya  geser  tanah sehingga berpengaruh terhadap besarnya kekuatan geser  tanah.  Berdasarkan  tiap  jenis  tanah  yang terdapat  di  Kabupaten  Kebumen,  kohesi  tersebut memiliki  nilai  batas  bawah  dan  batas  atas  yang berbeda-beda,  dengan  batas  bawah  terendah  0,1 dan batas atas tertinggi 0,75.
Setelah  memperoleh  nilai  untuk  parameter kohesi,  selanjutnya  menentukan  nilai  parameter friction  angle  (Ø)  yang  dapat  ditentukan berdasarkan  jenis  tanahnya. Angle  friction mempengaruhi kemampuan tanah dan sudut geser ketika tanah jenuh dan cenderung akan mengalami pergerakan. Friction angle sangat dipengaruhi oleh
karakteristik  tanah  yang  spesifik,  seperti  tekstur, struktur,  ukuran  partikel  tanah  dan  massa  tanah. Nilai friction angle digunakan dalam proses SINMAP dan  dimasukan  dengan  parameter  fisik  tanah lainnya.  Seperti  halnya  nilai  kohesi  tanah,  nilai friction  angle  merupakan  nilai  range.  Dalam pemodelan  SINMAP,  nilai default  untuk  friction angle ialah 30-45°. Dari sembilan jenis tanah yang ada  di  Kabupaten  Kebumen,  nilai friction  berkisar antara 28-38°.
Indeks kelembaban tanah (Ratio  of Transmisivity to Effective Recharge atau T/R) ialah parameter  yang  harus  ditentukan  setelah memperoleh  nilai  dari  parameter  kohesi  (C)  dan parameter friction angle (Ø). Parameter kelembapan  tanah  yang  diperoleh  dari  T/R berdasarkan  hasil  penelitian Department  of  Soil Science  Erosion  Control  and  Land  Conservation, Institute  of  Soil  Science  and  Plant  Cultivation  in Pulawy,  Polandia.  Nilai  ini  adalah  nilai  umum  dari properti  tanah  yang  bisa  diterapkan  pada  seluruh tanah di daerah tropis.
Berdasarkan hasil analisis pemodelan SINMAP dihasilkan  keluaran  utama  Indeks  Stabilitas ( Stability  Index)  berupa  data  raster,  yang  setiap pixelnya  mempunyai  nilai  tertentu  dan  terbagi menjadi  enam  kelas,  yaitu  stabil (stable),  stabil menengah (moderately stable), stabil rendah (quasi stable),  potensi  longsor  rendah  (lower  threshold), potensi  longsor  sedang (upper  threshold),  dan potensi  longsor  tinggi (defended).  Dari  6  kelas tersebut,  hanya  tiga  kelas  terakhir  yang mengindikasikan  bahwa  suatu  wilayah  berpotensi untuk  terjadi  tanah  longsor.  Hasil  pemodelan SINMAP menunjukkan bahwa jenis potensi longsor dan  jumlah  desanya  dapat  dilihat  pada Tabel  1 . Sedangkan peta model potensi longsor berdasarkan SINMAP dapat dilihat pada Gambar 2 .
Tabel 1. Potensi longsor Kabupaten Kebumen.
No  Jenis Potensi Jumlah Desa 1 Potensi tinggi 11 2 Potensi sedang 121 3 Potensi rendah 127 4 Tidak berpotensi 191
Hasil  analisis  wilayah  potensi  longsor  yang didapatkan dari hasil pemodelan SINMAP kemudian dilakukan validasi sesuai dengan data titik kejadian longsor  oleh  PVMBG  dan  ditambah  dengan  titik longsor berdasarkan dari kejadian yang dikemukakan  oleh  BPBD  Kabupaten  Kebumen. Berdasarkan  titik  kejadian  longsor  yang  ada maka dilakukan  proses  uji  akurasi  SINMAP,  dimana berdasarkan proses SINMAP dan hasil observasi di lapangan  ditemukan  bahwa  jumlah  titik  kejadian longsor terdapat sebanyak 48 titik. Berdasarkan titik kejadian  longsor  tersebut  dilakukan  uji  akurasi dengan  SINMAP,  bahwa  8  titik  kejadian  longsor
terdapat  pada  potensi  tinggi,  26  titik  kejadian longsor  pada  potensi  sedang,  10  titik  kejadian longsor  pada  potensi  rendah,  dan  4  titik  kejadian longsor  pada  wilayah  stabil  dari  total  48  titik kejadian longsor.  Hasil uji akurasi dari pemodelan SINMAP  terhadap  potensi  longsor  di  Kabupaten Kebumen  sebesar  83,3%.  Berdasarkan  perolehan tersebut maka pemodelan SINMAP dapat digunakan untuk menentukan wilayah potensi longsor.
Kontribusi Tiap
Indikator
Penyusun

## Kerentanan
Dari  keseluruhan  indikator  yang  digunakan dalam  penelitian  ini,  masing-masing  memiliki
kontribusi yang berbeda dalam membentuk tingkat kerentanan. Perbedaan tersebut didasarkan kepada persepsi  dari  lima  orang  pakar  ( expert  judgment) dalam  menilai  tingkat  kepentingan  atau  urutan prioritas dari setiap indikator tersebut. Penilaian dari tim  pakar  tersebut,  selanjutnya  di-input  ke  dalam perangkat lunak Expert Choice 11 yang berbentuk matrixs pairwise comparsion (matriks berpasangan) dengan  inkonsistensi  0,03  (kurang  dari  0,1), sehingga  matriks  dikatakan  konsisten  dan  dapat dilanjutkan  untuk  memperoleh  bobot  dari  setiap indikator. Adapun tingkat kepentingan dari masing- masing  indikator  dinotasikan  ke  dalam  bobot  nilai dengan urutan sebagaimana Gambar 3.
Gambar 2. Peta model potensi longsor berdasarkan SINMAP.
KETERANGAN

## Kelas Potensi Longsor
Potensi Tinggi Potensi Sedang Potensi Rendah Tidak Berpotensi Garis Pantai Batas Kabupaten Batas Kecamatan SKALA 1 : 250.000
Output di atas merupakan hasil pembobotan secara berhirarki menggunakan metode Analitycal Hierarchy Process (AHP). Metode ini dipilih untuk melihat  peringkat  dari  indikator  yang  memiliki pengaruh  paling  besar  sampai  paling  kecil  dalam membentuk tingkat kerentanan. Indikator dengan bobot tertinggi dan paling diprioritaskan oleh pakar adalah potensi longsor sebesar 25,9%. Selanjutnya adalah kepadatan penduduk sebesar 20,5%,  luas permukiman  terdampak  16,2%,  kelembagaan sebesar 15,9%, penduduk usia tua-balita sebesar 8,1%, mata pencaharian 7,9%, beban tangungan hidup 3,4%, dan tingkat pendidikan sebesar 2,1%.
Berdasarkan  indeks  keterpaparan,  indeks sensitivitas dan indeks kapasitas adaptif diperoleh nilai  kerentanan  pada  masing-masing  desa. Klasifikasi  kerentanan  sendiri  dibagi  menjadi  lima kelas  mulai  dari  kerentanan  sangat  rendah, rendah,  sedang,  tinggi,  dan  kerentanan  sangat tinggi.  Pada  klasifikasi  kerentanan  sangat  rendah terdapat  pada  24  desa  atau  16,1%  dari  seluruh desa, pada klasifikasi kerentanan rendah terdapat pada  56  desa  atau  37,58%.  Pada  klasifikasi kerentanan  sedang  terdapat  pada  36  desa  atau 24,16%,  dan  pada  klasifikasi  kerentanan  tinggi terdapat pada  27 desa  atau  18,12%  dari  seluruh desa yang ada. Sedangkan untuk klasifikasi  kelas kerentanan  sangat  tinggi  hanya  tersebar  pada  6 desa  yaitu  Desa  Kebakalan,  Kajoran,  Kalirejo, Clapar,  Logandu  dan  Wadasmalang  atau  4,02%.
Berdasarkan  penjelasan  di  atas  dapat  dilihat sebaran  kerentanan  longsor  di  Kabupaten Kebumen melalui Gambar 4 .
Potensi  Kerentanan  Wilayah  Longsor  Pada Masa  Mendatang  Sehubungan  Dengan Perubahan Iklim
Sebaran  frekuensi  curah  hujan  ekstrem    di Kabupaten Kebumen terbagi menjadi sebelas kelas yang  terdiri  dari  frekuensi  terkecil  <10  dan terbesar  >25  kejadian.  Sebaran  frekuensi  rerata kejadian  hujan  ekstrem    dari  tahun  1981-2014 digunakan  untuk  melihat  frekuensi  dari  kejadian hujan  ekstrem    cenderung  meningkat  atau  tidak, guna  mengetahui  wilayah  dengan  kejadian frekuensi curah hujan ekstrem  terbanyak.
Berdasarkan  proses  interpolasi  data  curah hujan  ekstrem    dalam  rentang  1981-2014 menunjukkan  bahwa  wilayah  dengan  frekuensi hujan  ekstrem    terbanyak  terdapat  pada  Desa Sawangan  dengan  total  1  desa  atau  0,67%. Frekuensi hujan ekstrem  dengan frekuensi 15-20 kejadian  tersebar  pada  130  desa  atau  87,24%, frekuensi hujan ekstrem  dengan frekuensi 10-15 kejadian  tersebar  di  13  desa  atau  8,72%  dan frekuensi hujan ekstrem  <10% tersebar di 5 desa atau  3,35%.  Untuk  lebih  jelasnya  mengenai sebaran  hujan  ekstrem    pada  wilayah  Kebumen dapat dilihat lebih jelas pada Gambar 5 .
Gambar 4 . Peta model tingkat kerentanan longsor di Kabupaten Kebumen.
KETERANGAN Tingkat Kerentanan Sangat Rendah Rendah Sedang Tinggi Sangat Tinggi Tidak Rentan Garis Pantai Batas Kabupaten Batas Kecamatan SKALA 1 : 250.000
Gambar 5 . Peta model frekuensi curah hujan ekstrem di Kabupaten Kebumen.
Gambar 6. Peta model tren frekuensi curah hujan ekstrem di Kabupaten Kebumen.
Tren curah hujan ditunjukan melalui klasifikasi berdasarkan tren curah hujan tertinggi diatas 0,7 yaitu terdapat pada satu desa atau 0,48%, untuk tren dengan nilai dari 0,4-0,7 terdapat pada 9 desa atau  4,33%.  Untuk  lebih  jelasnya  mengenai  tren frekuensi  hujan  ekstrem  (HE)  pada  wilayah Kebumen dapat dilihat lebih jelas melalui Gambar 6 yang menunjukkan  hasil  analisis  melalui perhitungan frekensi curah hujan ekstrem. Melalui frekuensi  hujan  ekstrem  dapat  diketahui  bahwa wilayah yang berpotensi longsor cenderung berada pada nilai tren kenaikan berkisar nilai r (0,2-1). Hal
ini mengakibatkan sering terjadinya hujan ekstrem pada wilayah yang juga dinyatakan rentan longsor, dengan  wilayah  yang  memiliki  tren  <  -0,25  yaitu terdapat pada 18 desa atau 8,65%. Jumlah  desa dengan  tren  antara  -0,25-0,0  terdapat  pada  73 desa  atau  35,0%,  tren  dengan  nilai  0,0-0,4 tersebar pada 107 desa atau 51,44% atau semua hampir  berada  pada  daerah  perbukitan  dan  juga perbatasan. Tren hujan ekstrem  dengan nilai 0,4- 0,7  terdapat  pada  9  desa  atau  4,33%  dan  desa dengan tren >0,7 terdapat pada 1 desa.
SKALA 1 : 250.000
SKALA 1 : 250.000
KETERANGAN ! ( Stasiun Pengamatan Curah Hujan Garis Pantai Batas Kabupaten Batas Kecamatan Kelas <10 10-15 15-20 20-25 >25 KETERANGAN Kelas < -0.25 -0.25 - 0 0 - 0.4 0.4 - 0.7 > 0.7 ! ( Stasiun Pengamatan Curah Hujan Garis Pantai Batas Kabupaten batas Kecamatan
Berdasarkan  sebaran  peta  rerata  frekuensi hujan ekstrem  dan peta kerentanan longsor dapat dilihat  wilayah  sebaran  kerentanan  longsor. Berdasarkan rerata frekuensi hujan ekstrem  maka sebaran  kerentanan  longsor  dibagi  atas  7  kelas yaitu dari kelas tidak rentan hingga rentan tinggi, pada hujan ekstrem (HE) <20 hari dan > 20 hari. Klasifikasi rentan rendah dengan HE <20 tersebar pada  62  desa  atau  41,61%,  klasifikasi  rentan rendah  dengan  HE  >20  tersebar  pada  10  desa, atau 6,71%. Pada klasifikasi rentan sedang dengan
dengan  HE  <20  tersebar  pada  34  desa  atau 22,81%  dan  klasifikasi  rentan  sedang  dengan dengan HE >20 tersebar pada 3 desa atau 2,01%. Untuk  sebaran  klasifikasi  rentan  tinggi  dengan dengan  HE  <20  tersebar  pada  32  desa  atau 21,48% dan untuk klasifikasi rentan tinggi dengan dengan HE >20 tersebar pada 8 desa atau 5,37%. Untuk  melihat  sebaran  wilayah  yang  longsor berdasarkan  hujan  ekstrem  dapat  dilihat  melalui Gambar 7 .
Gambar 7 . Peta sebaran kerentanan longsor berdasarkan rerata hujan ekstrem.
SKALA 1 : 250.000
SKALA 1 : 250.000

## Klasifikasi
Rentan Rendah dgn HE < 20
Rentan Rendah dgn HE >20
Rentan Sedang dgn HE < 20
Rentan Sedang dgn HE >20
Rentan Tinggi  dgn HE < 20 Rentan Tinggi  dgn HE >20
Tidak Rentan KETERANGAN Garis Pantai Batas Kabupaten Batas Kecamatan

## KETERANGAN
Garis Pantai Batas Kabupaten Batas Kecamatan
Klasifikasi
Rentan Rendah dgn Tren < 0.4
Rentan Rendah dgn Tren > 0.4
Rentan Sedang dgn Tren < 0.4
Rentan Sedang dgn Tren > 0.4 Rentan Tinggi dgn Tren  < 0.0
Rentan Tinggi dgn Tren  0,0 - 0.4
Rentan Tinggi dng Tren > 0.4 Tidak Rentan
Wilayah  ekstrem  yang  memiliki  sebaran longsor dengan kerentanan sangat tinggi terdapat di  2  desa  atau  1,34  %  wilayah  yang  dinyatakan rentan dengan tren > 0,7. Sedangkan wilayah yang memiliki  kerentanan  tinggi  dan  memiliki  tren kenaikan  hujan  ekstrem    tinggi  yaitu  0,0-0,4 terdapat di 30 desa atau 20,13%, sementara untuk desa dengan rentan tinggi dan tren <0,0 terdapat pada 17 desa atau 11,41%.
Perbedaan  klasifikasi  pada  wilayah  tinggi dengan kecenderungan terjadi peningkatan hujan ekstrem  perlu mendapatkan perhatian yang serius dari  pemerintah  untuk  dilakukan  sosialisasi  pada masyarakat desa tersebut guna menghindari  dan meminimalisir  korban.  Untuk  lebih  jelasnya, sebaran kerentanan longsor berdasarkan frekuensi hujan ekstrem dan sebaran kerentanan berdasarkan tren hujan ekstrem  dapat dilihat pada Gambar 8 .

## KESIMPULAN
Sebaran  longsor  di  Kabupaten  Kebumen terdapat  di  16  kecamatan,  dengan  wilayah berpotensi  longsor  tinggi  terdapat  di  Kecamatan Rowokele dengan luas 60% dari total wilayah yang berpotensi  tinggi,  dan  wilayah  terkecil  dengan potensi longsor tinggi yaitu di Kecamatan Padureso 1,01%  dari  luas  wilayah  yang  berpotensi  tinggi. Kerentanan  wilayah  terhadap  longsor  terdapat  di 149  desa.  Kerentanan  wilayah  yang  berpotensi sangat rendah terdapat di 24 desa atau 16,10%, pada  klasifikasi  kerentanan  wilayah  rendah terdapat di 56 desa atau 37,58 %. Pada klasifikasi kerentanan  sedang  terdapat  di  36  desa  atau 24,16%,  klasifikasi  kerentanan  wilayah  tinggi terdapat  di  27  desa  atau  18,12%.  Sedangkan untuk  klasifikasi  kelas  kerentanan  wilayah  sangat tinggi  hanya  tersebar  di  6  desa  yaitu  Desa Kebakalan,  Desa  Kajoran,  Desa  Kalirejo,  Desa Clapar,  Desa  Logandu,  dan  Desa  Wadasmalang atau 4,02%.
Kerentanan wilayah terhadap longsor sehubungan dengan perubahan iklim terbagi atas sebaran  kerentanan  longsor  berdasarkan  rerata frekuensi  hujan  ekstrem    yang  terus  meningkat sepanjang tahun dengan intensitas hujan ekstrem >20  kejadian  tersebar  di  Kecamatan  Sempor, Kecamatan  Karanggayam,  dan  Kecamatan  Alian yang tersebar di 8 desa yaitu Desa Donorojo, Desa Kedungwringin, Desa Kebakalan, Desa Wonotirto, Desa Kalibening, Desa Giritirto, Desa Kalijaya, dan Desa Tanuharjo.
Dari  hasil  analisis  kerentanan  longsor berdasarkan  tren  kenaikan  hujan  ekstrem,  dapat diketahui  bahwa  wilayah  yang  memiliki  sebaran longsor dengan kerentanan sangat tinggi tersebar di  2  desa  atau  1,34  %  wilayah  yang  dinyatakan rentan dengan tren > 0,7. Sedangkan wilayah yang memiliki kerentanan tinggi dan juga memiliki tren
kenaikan  hujan  ekstrem  yang  tinggi  0,0-0,4 terdapat  di  30  desa  atau  20,13%  untuk  desa dengan rentan tinggi dan tren <0,0 tersebar pada 17 desa atau 11,41%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada seluruh  pihak  yang  telah  memberikan  saran, motivasi, serta bimbingan dalam pembuatan jurnal ilmiah  ini.  Terimakasih  yang  sebesar-besarnya kepada  LPDP  atas  pemberian  dana  hibah  hingga terlaksananya penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Aldrian,  E.  (2001).  Pembagian  iklim  Indonesia berdasarkan  pola  curah  hujan  dengan  metoda "double  correlation". Jurnal  Sains  &  Teknologi Modifikasi  Cuaca,  2(1),  11-18.    DOI: https://doi.org/10.29122/jstmc.v2i1.2142.
Bappeda  Kab.  Kebumen  (Badan  Perencanaan Pembangunan  Kabupaten  Kebumen).  (2010). Profil  Wilayah  Kebumen  2010.    Kabupaten Kebumen.  Kebumen.
Barus,  B.  (1999).  Pemetaan  Bahaya  longsoran berdasarkan  klasifikasi  statistik  peubah  tunggal menggunakan  SIG:  studi  kasus  daerah  Ciawi- Puncak-Pacet, Jawa-Barat. Jurnal Ilmu Tanah dan Lingkungan, 2(1), 7-16. Briguglio, L., Cordina, G., Farrugia, N. & Vella, S. (2008). Economic  vulnerability  and  resilience:  concepts and measurements. Oxford Development Studies, 37(3), 229-247. DOI: https://doi.org/10.1080/13600810903089893.
Brooks,  N.,  Adger,  W.N.  &  Kelly,  P.M.  (2005).  The determinants  of  vulnerability  and  adaptive capacity at the national level and the implications for  adaptation. Global  Environmental  Change,
15(2), 151-163. DOI: https://doi.org/
10.1016/j.gloenvcha.2004.12.006.
Departemen  Pertanian.  (2006). Pedoman  Umum Budidaya  Pertanian  pada  Lahan  Pegunungan. Departemen Pertanian. Jakarta.
Fell, R., Corominas, J., Bonnard, C., Cascini, L., Leroi, E. &  Savage,  W.Z.  (2008).  Guidelines  for  landslide susceptibility, hazard and risk zoning for land-use planning. Engineering  Geology,  102(3-4),  85-98.
DOI:https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2008.03.02
2.
Gallopín,  G.C.  (2006).  Linkages  between  vulnerability, resilience,  and  adaptive  capacity. Global Environmental  Change,  16(3),  293-303.    DOI: https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2006.02.004. Guillaumont, P. (2009). An economic vulnerability index:
its  design  and  use  for  international  development policy. Oxford  Development  Studies,  37(3),  193- 228.
DOI: https://doi.org/ 10.1080/13600810903089901. Karnawati,  D.  (2001).  B encana  Alam  Gerakan  Tanah Indonesia Tahun 2000 (Evaluasi dan Rekomendasi).  Jurusan  Teknik  Geologi.  Fakultas Teknik. Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta.  232 hlm.
Martin, R. & Sunley, P. (2015). On the notion of regional economic  resilience:  conceptualization  and
explanation. Journal  of  Economic  Geography, 15(1), 1-42. DOI: https://doi.org/10.1093/jeg/lbu015. Metzger,  M.J.,  Rounsevell,  M.D.A.,  Acosta-Michlik,  L.,
Leemans,  R.  &  Schröter,  D.  (2006).  The vulnerability  of  ecosystem  services  to  land  use change. Agriculture,  ecosystems  &  environment, 114(1), 69-85. DOI: https://doi.org/ 10.1016/j.agee.2005.11.025.
Nguyen, Q., Hoang, M.H., Öborn, I. & van Noordwijk, M. (2013).  Multipurpose  agroforestry  as  a  climate change resiliency option for farmers: an example of  local  adaptation  in  Vietnam. Climatic  change, 117(1),  241 – 257.            DOI:  https://doi.org/ 10.1007/s10584-012-0550-1.
Parry, M., Canziani, O., Palutikof, J., van der Linden, P. &  Hanson,  C.  (2007). Climate  change  2007- impacts,  adaptation  and  vulnerability.  Working Group  II  Contribution  to  the  Fourth  Assessment Report  of  the  IPCC.  Cambridge  University  Press. New York, USA.  976pp.
Strahler, A., d’Entremont, R., Lucht, W.W., Hu, B., Li, X. & Schaaf, C.B. (1997). The MODIS BRDF/Albedo
product: prototyping albedo retrieval using AVHRR and  GOES. IGARSS’97 .  IEEE  International Geoscience  and  Remote  Sensing  Symposium Proceedings. Remote Sensing - A Scientific Vision for Sustainable Development, 3, 1220-1223. DOI: https://doi.org/10.1109/IGARSS.1997.606403.
Reed, S.B. (1992). Introduction to Hazards.  1 st Edition. UNDP/UNDRO  Disaster  Management  Training Programme, University Wisconsin.  United Nations Development  Programme.  New  York,  USA.    156 pp.
Turner,  B.L.,  Kasperson,  R.E.,  Matson,  P.A.,  McCarthy, J.J.,  Corell,  R.W.,  Christensen,  L.,  Eckley,  N., Kasperson, J.X., Luers, A. & Martello, M.L. (2003). A  framework  for  vulnerability  analysis  in sustainability science. Proceedings of the national academy of sciences, 100(14), 8074-8079.      DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1231335100. Verstappen,  H.T.  (1983). Applied  geomorphology: geomorphological  surveys  for  environmental development.    Elsevier  Science  Ltd.  New  York, USA.  423 pp.

## Halaman ini sengaja kami kosongkan