Pemetaan Tingkat Kerentanan Longsor Kecamatan Padang Batung Kabupaten Hulu Sungai Selatan

## Aswin Nur Saputra*, Noval Pandani, Deasy Arisanty
Program Studi Pendidikan Geografi FKIP Universitas Lambung Mangkurat * aswin.saputra@ulm.ac.id

## Abstract
Landslides  often  occur  in  areas  with  topographic  conditions  such  as  in  the  Padang Batung  District.  Mapping  of  potential  landslide  by  using  extraterrestrial  mapping  or commonly known as remote sensing. Remote sensing data used in this study are sentinel 2A imagery, TRMM satellite imagery, elevation data from DEMNAS, and soil type maps from the soil and agro-climatic research center (Puslittanak) which are then converted into  digital  form.  Digital  data  processing  using  ArcGIS  software  by  combining  and analyzing  the  data  obtained  using  weighted  overlay  data  analysis  techniques,  by entering  data  on  rainfall,  soil  types,  slopes,  land  cover,  vegetation  density  levels  as variables measuring landslide susceptibility. The results of  the research  are presented in  the  form  of  a  map,  then  the  accuracy  is  measured  using  the  field  survey  method  or map to survey validation, the results of the field survey are calculated using a confusion matrix  and  get  the  results  with  an  accuracy  rate  of  85.714%.  The  level  of  landslide vulnerability  in  Padang  Batung  District  is  divided  into  5  levels  of  vulnerability,  from this  research  it  is  known  that  an  area  of  32km2  is  at  a  very  low  vulnerability  level, 81km2 is at a low vulnerability level, 74km2 is at a medium vulnerability level, 21km2 is at  a  high  vulnerability  level  and  0.269km2  or  269m2  is  located  very  high  level  of vulnerability, from the total area of 201 km2.
Keywords: Landslide, Mapping, Survey

## Abstrak
Tanah longsor sering terjadi di daerah dengan keadaan tofografi dataran tinggi seperti di daerah   Kecamatan   Padang   Batung.   Pemetaan   Longsor   dilakukan   dengan   cara pemetaan  extraterrestrial  yaitu  pemetaan  dengan  menggunakan  teknik  pengindraan jauh  ( remote  sensing ).  Data  pengindraan  jauh  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah citra sentinel 2A, citra satelit TRMM, data elevasi dari DEMNAS, dan peta jenis tanah  dari  pusat  penelitian  tanah  dan  agroklimat  (puslittanak)  yang  kemudian  diubah kedalam bentuk digital. Pengolahan data digital menggunakan software ArcGIS dengan menggabungkan  dan  menganalisis  data  yang  diperoleh  menggunakan  teknik  analisis data weighted overlay , dengan memasukan  data curah hujan, jenis tanah,  Kemiringan lereng,  tutupan  lahan,    tingkat  kerapatan  vegetasi  sebagai  variabel  pengukur kerentanan longsor. Hasil penelitian disajikan dalam bentuk peta, kemudian dilakukan pengukuran  keakuratannya  dengan  metode  survey  lapangan  atau  validasi  peta  to survey, hasil survey lapangan dihitung menggunakan confusion matrix dan memperoleh hasil  tingkat  keakuratan  85.714%.  Tingkat  kerentanan  longsor  di  Kecamatan  Padang Batung dibagi menjadi 5 tingkat kerentanan, dari penelitian ini diketahui bahwa seluas 32km 2 berada di tingkat kerentanan sangat rendah, 81km 2 berada ditingkat kerentanan rendah, 74km 2 berada ditingkat kerentanan sedang, 21km 2 berada ditingkat kerentanan tinggi  dan  0,269km 2 atau  269m 2 berada  ditingkat  kerentanan  sangat  tinggi,  dari  total luas keseluruhan wilayah 201 km 2 .
DOI: 10.20527/jpg.v9i2.12749 Received: 14 Februari 2022 ; Accepted: 27 Juli 2022 ; Published: 18 September 2022 How  to  cite: Saputra,  A.,  Arisanty,  D.,  &  Pandani,  N.  (2022).  Pemetaan  Tingkat Kerentanan  Longsor  Kecamatan  Padang  Batung  Kabupaten  Hulu  Sungai  Selatan.
JPG (Jurnal Pendidikan Geografi), Vol. 9 No. 2. http://dx.doi.org/10.20527/jpg.v9i2.12749
© 2022 JPG (Jurnal Pendidikan Geografi) * Corresponding Author

## 1. Pendahuluan
Bencana  tanah  longsor  seringkali  terjadi  di  daerah  dengan  kondisi  topografi berupa  perbukitan  dengan  didukung  oleh  berbagai  faktor  alam  yang  semakin memperkuat  terajdinya  bencana  longsor,  faktor  alam  ini  dapat  memicu  maupun menghambat  terjadinya  longsor.  Dalam  penelitian  ini  terdapat  lima  faktor  yang diperhitungkan sebagai variabel pemicu longsor, yaitu 1) Curah hujan, 2) Jenis tanah, 3) Kemiringan  lereng,  4)  Tutupan  lahan,  dan  5)  Kerapatan  vegetasi,  masing-masing variabel saling terkait dan berpengaruh dalam memicu terjadinya tanah longsor. Setiap  daerah  yang  memiliki  potensi  terjadi  bencana  longsor,  sehingga  perlu  untuk memetakan tingkat kerentanan tanah longsor. Kerentanan tanah longsor adalah potensi besar  kecilnya  terjadi  longsor  disuatu  wilayah.  Untuk  membuat  suatu  perencanaan pembangunan  disuatu  daerah  perlu  diketahui  tingkat  bahaya  yang  mungkin  terjadi  di daerah  tersebut,  salah  satunya  adalah  bahaya  longsor.  Dengan  dipetakannya  tingkat kerentanan  longsor  disuatu  wilayah  diharapkan  dengan  informasi  tersebut  pihak-pihak yang  berkepentingan  dapat  memanfaatkan  informasi  tersebut  untuk  meminimalisir kemungkinan bahaya yang akan terjadi.
Dengan  perkembangan  teknologi  yang  semakin  maju,  terutama  dibidang  sistem informasi  geografis  bahaya  tanah  longsor  dapat  dipetakan  dengan  cepat  serta  cakupan wilayah  yang  lebih  luas  dengan  menggunakan  pengamatan  dan  pengolahan  data  citra dari  satelit,  dari  data  citra  kita  bisa  mengolah  nilai  pixel  dari  citra  tersebut  untuk mengidentifikasi  faktor  yang mempengaruhi/memicu terjadinya longsor  lalu mengolah data  tersebut  menjadi  peta  tingkat  kerawanan  longsor  (Arifin  dkk.,  2006;  Buchori, 2016).  Melalui  pemetaan  tingkat  kerawanan  longsor  disuatu  wilayah  diharapkan  dapat berguna untuk mengurangi dampak kerugian dari bencana longsor yang terjadi dan juga untuk  menjadi  bahan  rujukan  dalam  melakukan  perencanaan  pembangunan  disuatu wilayah (Buchori, 2016).
Data  spasial  penginderaan  jauh  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pemodelan daerah kerawanan longsor dengan menggabungkan beberapa variabel pemicu terjadinya longsor,  dalam  penelitian  ini  varibel  yang  mempengaruhi  terjadinya  longsor  untuk daerah  perbukitan  karst  yang  memiliki  kesamaan  dengan  karakteristik  daerah Kecamatan Padang Batung, yakni rata rata curah hujan, jenis tanah, kemiringan lereng, tutupan lahan, dan tingkat kerapatan vegerasi. (Casagli dkk., 2016) dengan pemanfaatan data spasial pemetaan juga dapat dilakukan lebih cepat dari teknik pemetaan teristerial dengan metode survey.
Metode  overlay  data  untuk  membuat  peta  kerentanan  longsor  adalah  dengan menggabungkan  beberapa  peta  yang  memiliki  dampak  untuk  memicu  terjadinya longsor,  seperti  curah  hujan,  jenis  tanah,  kerapatan  vegetasi,  tutupan  lahan,  dan

## Kata kunci: Longsor, Pemetaan, Kerentanan, Survei
Saputra, Arisanty, & Pandani/ Jurnal Pendidikan Geografi 9 (2) 2022
kemiringan lereng, peta yang dihasilkan dari proses pengolahan data adalah peta dalam bentuk  raster  dengan  resolusi  mengikuti  resolusi  data  terkecil  dari  semua  data  yang digunakan yaitu peta tutupan lahan yang sumber datanya dari citra sentinel  a2 dengan resolusi  spasial  25x25km 2 per  1  piksel  citra.  Data  yang  digunakan  merupakan  data terbaru sehingga output yang disajikan dalam penelitian ini memiliki nilai  keterbaruan yang membedakan dari penelitian sebelumnya.
Penelitian dengan metode pembobotan data-data spasial adalah yang pertama kali digunakan  di  daerah  Kabupaten  Hulu  Sungai  Selatan  untuk  memetakan  tingkat kerentanan  longsor  dikarenakan  pertimbangan  sumber  data  yang  tersedia  masih  sulit didapatkan.  Pada  tahun  2019  sumber  data  bertambah  banyak  dan  lebih  mudah didapatkan, sehingga dilakukanlah pemetaan tingkat kerentanan longsor dengan metode weighted  overlay sebagai  penelitian  pembuatan  peta  kerentanan  longsor  di  Kecamatan Padang Batung Kabupaten Hulu Sungai Selatan.

## 2. Metode
Penelitian  ini  bersifat  eksperimental  dengan  mengolah  data-data  digital  berupa citra, data pemodelan elevasi digital, data curah hujan pertahun, dan data kondisi tanah yang  mencakup  keterangan  asosiasi,  jenis,  tekstur,  dan  permeabilitas  tanah.  Masing- masing  data  akan  diolah  dengan  sistem  komputer  untuk  membuat  sebuah  pemodelan tingkat kerentanan suatu daerah terhadap bahaya tanah longsor.
Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan, tahapan pertama adalah pengumpulan data  berupa  data  primer  dan  sekunder,  data  sekunder  berupa  peta  digital  yang  akan dilakukan proses  manajemen data menggunakan  software  pengolah data,  dimana data- data  tersebut  akan  digunakan  untuk  membuat  peta  perkiraan  daerah  yang  memiliki kerentanan akan terjadinya bahaya tanah longsor. Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini berupa: 1) Peta kemiringan lereng, yang diolah dari data digital elevation model. 2) Peta curah hujan, yang mana datanya diambil dari perekaman yang dilakukan distasiun-stasiun  cuaca yang ada didekat  lokasi penelitian, data tersebut  yang nantinya akan  diolah  menjadi  data  curah  hujan.  2)  Peta  tutupan  lahan,  dibuat  dengan  metode pengkelasan  terbimbing  menggunakan  citra  sentinel  2A.  Pengkelasan  terbimbing  atau dalam  bahasa  inggris  disebut  dengan  supervised  classification  adalah  metode pengkelasan  untuk  membuat  peta  tutupan  lahan  dengan  mempertimbangkan  nilai  tiap- tiap  piksel  dalam  citra.  3)  Peta  jenis  tanah,  berisi  informasi  jenis  tanah,  dengan mengetahui jenis tanah kita dapat mengetahui karakteristik tanah dilingkungan tersebut.
Semua  data  yang  telah  dikumpulkan  akan  dibuat  suatu  pemodelan  tingkat kerentanan  terhadap  bahaya  longsor,  untuk  membuat  pemodelan  ini  akan  menumpang susunkan peta kemiringan lereng, curah hujan, tutupan lahan, dan kondisi tanah dengan teknik  tumpang  susun  weighted  overlay  dengan  bobot  masing-masing  pearameter adalah sebagai berikut: curah hujan 25 %, kemiringan lereng 20%,  jenis  tanah 20%, tutupan lahan 20%,  kerapatan  vegetasi  15  %.  Penentuan  bobot  parameter berdasarkan dari pertimbangan seberapa besar suatu fenomena dapat memicu terjadinya longsor. Tumpang susun  weighted overlay dilakukan menggunakan  software pengolah data,  cara  kerja  dari  teknik  ini  adalah  dengan  mempertimbangkan  setiap  piksel  pada peta  yang  di  overlay  untuk  membuat  pengkelasan  kerentanan  longsor,  dengan  begitu dapat  dikelaskan  dan  diketahui  tingkat  kerentanan  disemua  tempat  di  Kecamatan Padang Batung.

## A. Kemiringan Lereng
Kemiringan  lereng  sangat  berpengaruh  terhadap  tingkat  kerentanan  longsor, pengelompokan  kelas  kemiringan  lereng  dan  pengaruhnya  terhadap  longsor sebagaimana yang dirumuskan dalam Klasifikasi Kemiringan Lereng oleh Van Zuidam: nol sampai delapan adalah datar, lebih dari delapan sampai 15 adalah landai, lebih dari 15 persen sampai 25 persen adalah agak curam, 25 sampai 45 adalah curam, dan yang lebih dari 45 adalah sangat curam, masing masing tingkatan dalam kemiringan lereng di memiliki  skor  berjenjang  dari  1  sampai  5  dimulai  dari  datar  sampai  dengan  sangat curam.  Hasil  pemetaan  untuk  parameter  kemiringan  lereng  seperti  ditunjukkan  pada gambar 1.
Tabel 1. Kelas Kemiringan Lereng dan Pengaruhnya Terhadap Longsor
Kemiringan (%) Kelas Lereng Satuan Morfologi Pengaruh Terhadap Longsor 0-8 Datar Dataran 1 >8-15 Landai Perbukitan berelief halus 2 > 15-25 Agak Curam Perbukitan berelief sedang 3 >25-45 Curam Perbukitan berelief kasar 4 >45 Sangat Curam Perbukitan berelief sangat kasar 5

## Sumber: Van Zuidam 1985

## B. Tutupan Lahan
Pengkelasan  tutupan  lahan  dan  pengaruhnya  terhadap  longsor  disajikan  dalam tabel  5  tutupan  lahan,  pengkelasan  pengaruh  terhadap  kerentanan  longsor  didasarkan pada  banyak  dan  sedikitnya  vegetasi  dan  jenis  vegetasi  yang  menutupi  kawasan tersebut,tutupan  lahan  dikelaskan  sesuai  dengan  sni  tutupan  lahan  dengan  nilai pengaruh  terhadap  longsor  adalah  sebagai  berikut:  Tidak  Bervegetasi  memiliki pengaruh  yang  paling  besar  atau  5,  Semak  Belukar  memiliki  pengaruh  besar  atau  4, Permukiman  memiliki  pengaruh  sedang  atau  3,  Perkebunan/hutan  tanaman  memiliki pengaruh kecil atau 2, Hutan/vegetasi lebat memiliki pengaruh sangat kecil atau 1. Hasil pemetaan untuk parameter tutupan lahan seperti ditunjukkan pada gambar 2.

## Tabel 2. Kelas Tutupan Lahan dan Pengaruhnya Terhadap Longsor
Tipe tutupan lahan Kerentanan lahan
Pengaruh Terhadap Longsor Tidak Bervegetasi Sangat Tinggi 5 Semak Belukar Tinggi 4 Permukiman Sedang 3 Perkebunan/hutan tanaman Rendah 2 Hutan/vegetasi lebat Sangat Rendah 1 Sumber: SNI Tutupan Lahan skala 250.000 dengan penyesuaian

## C. Jenis Tanah
Ciri khas dari masing-masing jenis tanah dapat berpengaruh terhadap kerentanan
longsor  suatu  lokasi,  dari  peta  jenis  tanah  yang  diterbitan  oleh  pemerintah  provinsi kalimantan  selatan  diketahui  pada  Kecamatan  Padang  Batung  terdapat  tiga  jenis  tanah yakni:  Organosol  Gley  Homus,  Latosol,  dan  Podsolik  Merah  Kuning,  yang  mana masing-masing  memiliki  skor  berjenjang  dari  1  sampai  3,  1.)  Organosol  gley  homus memiliki pengaruh paling kecil terhadap longsor karna merupakan tanah yang terdapat didataran  rendah  dan  daerah  rawa  yang  berada  ditempat  datar  dan  berair,  Tanah Podsolik  Merah  Kuning  (PMK)  adalah  tanah  dengan  karakteristik  merupakan  tanah masam dan tidak cocok ditumbuhi tanaman semusim, beberapa jenis pohon tidak terlalu terpengaruh dan dapat tetap tumbuh ditanah PMK dikarenakan memiliki lapisan humus dipermukaannya,  dengan  adanya  kemungkinan  menjadi  tanah  yang  ditumbuhi  pohon maka  tanah  ini  memiliki  pengaruh  yang  kecil  untuk  memicu  terjadinya  longsor  2.) Tanah latosol memiliki pengaruh sedang atau 3.) untuk memicu terjadinya longsor hal ini disebabkan karna tanah latosol yang kurang subur kadang ditumbuhi tanaman yang lebih  sedikit,  dan  berada  didaerah  perbukitan.  Hasil  pemetaan  untuk  parameter  jenis tanah seperti ditunjukkan pada gambar 3.
Tabel 3. Jenis Tanah dan Pengaruhnya Terhadap Longsor
Jenis Tanah Pengaruh Terhadap Longsor Organosol Rendah Podsolik Sedang Latosol Tinggi Sumber: Taksonomi Tanah USDA

## D. Curah Hujan
Semakin  tinggi  intensitas  hujan  disuatu  tempat  maka  akan  semakin  besar  pula kemungkinan    terpicunya  longsor  akibat  hujan  tersebut.  Menurut  Baldiviezo  dkk, semakin  tinggi  curah  hujan  semakin  besar  pengaruh  terhadap  kemungkinan  longsor ditempat  tersebut  idealnya  besaran  curah  hujan  yang  akan  mengakibatkan  longsor dijelaskan  pada  tabel  4.  Hasil  pemetaan  untuk  parameter  curah  hujan  seperti ditunjukkan pada gambar 4.

## Tabel 4. Curah Hujan dan Pengaruhnya Terhadap Longsor
Intensitas Curah Hujan (mm/tahun) Parameter Pengaruh Terhadap Longsor <1.500 Sangat Kering 1 1.500 – 2.000 Kering 2 2.000 – 2.500 Sedang 3 2.500 - 3.000 Basah 4 >3.000 Sangat Basah 5 Sumber: Baldiviezo. dalam Wesli, 2008

## E. Tingkat Kerapatan Vegetasi
Tingkat  kerapatan  vegetasi  berkaitan  dengan  banyaknya  tanaman  yang  tumbuh ditempat  yang  menjadi  lokasi  penelitian,  semakin  tinggi  persentase  kerapatan  vegetasi maka akan semakin kecil pula pengaruhnya terhadap longsor. Populasi penelitian dalam penelitian ini adalah seluruh bentang alam di area Kecamatan Padang Batung, bentang alam  yang  mencakup  seluruh  ragam  bentuk  permukaan  bumi,  yang  diidentifikasi
melalui  data-data  berupa  peta  digital  dan  citra  yang  menggambarkan  keadaan sesungguhnya dari permukaan bumi. Hasil pemetaan untuk parameter tingkat kerapatan vegetasi seperti ditunjukkan pada gambar 5.
Tabel 5. Tingkat Kerapatan Vegetasi dan Pengaruhnya Terhadap Longsor
Persentase Pengaruh Terhadap Longsor 1-20 Sangat Tinggi 20-40 Tinggi 40-60 Sedang 60-80 Rendah 80-100 Sangat Rendah
Dalam  peta  kerentanan  longsor  terdapat  kelas-kelas  yang  menunjukan  tingkat kerentanannya terhadap longsor, tingkat kerentanan inilah yang akan dijadikan sebagai sampel  penelitian,  dalam  masing  masing  kelas  kerentanan  akan  diukur  setiap  variabel yang  menjadi  pengaruh  terhadap  longsor  untuk  tujuan  mengetahui  seberapa  akurat model  yang  telah  dibuat.  Untuk  mengukur  seberapa  akurat  peta  yang  telah  dibuat dengan  Confusion  Matrix  maka  perlu  dilakukan  pengukuran  skor  kerentaan  longsor dilapangan  untuk  mengetahui  persentase  keakuratan  peta  dengan  mengukur  skor tersebut  dan  memasukannya  kedalam  confution  matrik  maka  akan  diketahui  tingkat keakuratan  peta.  Metode  yang  digunakan  dalam  pengambilan  sampel  adalah  stratified random  sampling  dengan  masing  masing-masing  kelas  kerentanan  longsor  sebagai satuan  yang  digunakan  untuk  pengambilan  sampel  dilapangan.  Pada  setiap  tingkatan kerentanan  dilakukan  pengambilan  sampel,  jumlah  sampel  disesuaikan  dengan  luas tingkatan dengan perbandingan 1 sampel per 10 kilometer. Total  sampel yang diambil dengan  luas  daerah  penelitian  200km 2 adalah  20  sampel  dengan  pembagian  sampel dapat dilihat pada tabel 2 matriks kesalahan.
Gambar 1. Peta Kemiringan Lereng
Gambar 2. Peta Tutupan Lahan
Gambar 3. Peta Jenis Tanah
Gambar 4. Peta Curah Hujan
Gambar 5. Peta Kerapatan Vegetasi

## 3. Hasil Dan Pembahasan
A. Hasil Pemetaan Tingkat Kerentanan Longsor Kecamatan Padang Batung
Peta  tingkat  kerentanan  longsor  dibuat  menggunakan  penggabungan  semua  peta yang  menjadi  variabel  pengaruh  kerentanan  longsor  dengan  metode weighted  overlay yakni  teknik overlay data  dengan  mempertimbangkan  persentase  pengaruh  setiap variabel  yang  digunakan,  dengan  persentase  sebagai  berikut:  curah  hujan  25  %, kemiringan lereng 20%, jenis tanah 20%, tutupan lahan  20%,  kerapatan  vegetasi  15 %.    Dasar  dari  pengambilan  persentase  berdasarkan  dari  Badan  Penenggulangan Bencana  Daerah  yang  telah  dilakukan  penyesuaian  karna  terdapat  variabel  tambahan berupa  tingkat  kerapatan  vegetasi  yang  dianggap  sebagai  salah  satu  faktor  yang berpengaruh terhadap tinggkat kerentanan longsor, Peta hasil overlay ditampilkan pada gambar 6 berikut:
Gambar 6. Peta Tingkat Kerentanan Longsor Kecamatan Padang Batung
Tingkat  kerentanan  longsor  dikelaskan  menjadi  5  kelas  kerentanan,  dari  sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, hingga sangat tinggi. Semakin besar tingkat kerentanan menunjukan  semakin  rentannya  suatu  wilayah  terhdap  longsor.  Kelas  kerentanan berdasarkan luasnya dapat dilihat pada gambar 7, berdasarkan luasnya kelas kerentanan sedang adalah yang paling luas diantara semua kelas lainnya, yakni 81 km2 sedangkan yang paling kecil  adalah kelas kerentanan sangat tinggi yakni seluas 0,3 km 2 . Dua desa di  Kecamatan  Padang  Batung  yang  berada  pada  kelas  kerentanan  tinggi  dan  sangat tinggi adalah desa Batu Laki dan Desa Malilingin, sedangkan untuk daerah yang berada pada  tingkat  kerentanan  rendah  hingga  sangat  rendah  terhadap  longsor  adalah  desa karang  jawa  muka,  kaliring,  jembatan  merah,  padang  batung,  jambu  hulu, panampangan, durian rabung jalantang dan desa madang.

## B. Tingkat Akurasi Keakuratan Peta
Dari hasil perhitungan tingkat keakuratan peta diperoleh hasil keseluruhan sebesar 85,714%,  tingkat  keakuratan  ini  memenuhi  standar  yang  telah  ditetapkan  oleh  USGS yakni  sebesar  85%.    Indeks  kappa  sebesar  0.76  persen  yang  menunjukan  tingkat konsistensi  antara  variabel  x    dan  y  (peta  dan  keadaan  sebenarnya),  Berdasarkan  nilai tersebut, semakin mendekati satu semakin konsisten.
Tabel 6. Tingkat Akurasi Peta Berdasarkan Matriks Kesalahan Akurasi Keseluruhan (Overall accuracy) 85.714% Konsistensi Antara Peta dan Lapangan (Uji Konsistensi Cohen’s Kappa) 0.76% Tabel 7. Matriks Kesalahan Kelas Lapangan Sangat Rendah Rendah Sedang Tinggi Sangat Tinggi Total
Pet a
Sangat Rendah 8
0 0 0 0 8 Rendah 0 1 1 0 0 2 Sedang 0 1 9 0 0 10 Tinggi 0 0 1 0 0 1 Sangat Tinggi 0 0 0 0 0 0 Total 8 2 11 0 0 18

## C. Analisis Hasil Pemodelan
Tingkat kerentanan longsor sangat rendah (0-7) sebesar 16 persen, mencakup luas 32km2  luas  dari  kelas  kerentanan  longsor  ini  mencakup  beberapa  desa  di  Kecamatan Padang  Batung,  yakni  desa  Karang  Jawa  Muka,  Tabihi,  Karang  Jawa,  Madang, Kaliring,  Padang  Batung,  Batu  Bini,  Durian  Rabung,  Jembatan  Merah,  Jambu  Hulu Pahampangan,  dan  Jalatang  Malutu.  Tingkat  kerentanan  longsor  sangat  rendah berdasarkan  tingkat  pengaruh  masing  dari  masing-masing  variabel  pemicunya dipengaruhi  oleh  curah  hujan  yang  relatif  tinggi,  jenis  tanah  berupa  tanah  organosol yakni  tanah  merupa  endapan  material  organik  yang  subur  mudah  ditumbuhi  oleh tanaman,  hal  ini  menyebabkan  tutupan  vegetasi  yang  rapat  dan  didominasi  oleh  hutan vegetasi lebat dan  ladang, daerah seperti ini memiliki kemungkinan longsor yang kecil. Daerah yang memiliki tingkat bahaya longsor yang kecil di Kecamatan Padang Batung merupakan  daerah  yang  berada  di  tempat  yang  relatif  datar,  ditumbuhi  berbagai  jenis vegetasi sehingga tidak memungkinkan untuk terjadi longsor.
Tingkat kerentanan longsor tinggi adalah tingkat kerentanan longsor dengan skor 15  hingga  20,  tingkat  kerentanan  ini  berada  di  wilayah  Kecamatan  Padang  Batung seluas 21km2 mecakup 10 persen dari wilayah tersebut, yang berada di Desa Malilingin dan  Desa  batu  Laki.  Tingkat  kerentanan  tinggi  berada  didaerah  perbukitan  dengan tutupan  lahan  tidak  bervegetasi  berupa  daerah  pertambangan,  lahan  terbuka  dari perbukitan  kapur  di  wilayah  padang  batung,  khususnya  di  Desa  Malilingin  dan  Batu Laki.  Sebaran wilayah dari tingkat kerentanan ini cukup sedikit dari tingkat kerentanan lain, berdasarkan perhitungan variabel yang paling besar pengaruhnya terhadap tingkat kerentanan  tinggi  adalah  kemiringan  lereng,  hal  ini  karna  daerah  dengan  kerentanan tinggi berada daerah perbukitan.
Gambar 7. Grafik Luas Masing-masing Kelas Tingkat Kerentanan Terhadap Longsor
Tingkat  kerentanan  longsor  sangat  tinggi  merupakan  tingkat  kerentanan  dengan sebaran  paling  sedikit  yakni  sekitar  0,269  km2  atau  mencakup  1  persen  dari  luas keseluruhan  wilayah  Kecamatan  Padang  Batung,  tingkat  kerentanan  sangat  tinggi berada  di  desa  Malilingin  dan  Desa  Batu  Laki,  kondisi  wilayah  Desa  Malilingin  dan Desa  Batu  Laki  memiliki  kemiripan  bentanga  lam  yaitu  berupa  daerah  perbukitan dengan  tutupan  vegetasi  sedang  hingga  tidak  bervegetasi.    Berdasarkan  pengaruh  dari tiap-tiap variebel yang mempengaruhi diketahui bahwa yang paling besar pengaruhnya terhadap  tingkat  kerentanan  longsor  sangat  tinggi  adalah  kemiringan  lereng,  sebagian besar  daerah  dengan  tingkat  kerentanan  sangat  tinggi  didominasi  dengan  tingkat kemiringan tinggi, hal ini sesuai dengan keadaan wilayah desa Malilingin dan desa Batu Laki. Tingkat kerentanan sangat tinggi berada pada lokasi yang curam dan sulit dilalui, tidak  berada  pada  daerah  permukiman  ataupun  jalan  sehingga  dianggap  tidak  terlalu membahayakan, meskipun begitu daerah dengan tingkat kerentanan yang sangat tinggi dapat sangat rentan terjadi longsor hanya dengan ditambah sedikit pemicu untu memicu terjadinya  longsor  contohnya  seperti  manusia  (aktifitas  manusia  merupakan  salah  satu dari pemicu terjadinya longsor).

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  peta  tingkat  kerentanan  longsor  yang  telah  dibuat  dapat  diketahui tingkat  kerentanan  longsor  disetiap  daerah  di  Kecamatan  Padang  Batung.  Setiap tingkatan  kelas  kerentanan  longsor  disimbolkan  dengan  warna  biru  sampai  merah, dimana  warna  biru  adalah  yang  paling  rendah  sedangkan  warna  merah  adalah  yang paling  tinggi.  Daerah  yang  memiliki  tingkat  kerentanan  longsor  tinggi  adalah  bagian sebelah selatan tepatnya di Desa Malilingin dan Batu laki. Berdasarkan hasil penelitian diketahui  bahwa  sebesar  21km2  dari  luas  wilayah  Kecamatan  Padang  Batung  (203,9 km2  )  berada  dalam  tingkat  kerentanan  longsor  tinggi.  berdasarkan  hasil  penelitian longsor  yang  dilakukan  diketahui  bahwa  sebesar  21km2  wilayah  Kecamatan  Padang Batung  berada  dalam  tingkat  kerentanan  longsor  tinggi,  dan  0,269km2  berada  pada tingkat kerentanan sangat tinggi.
Tingkat keakuratan peta tingkat kerentanan longsor yang telah dibuat berdasarkan pengamatan  dan  pengukuran  langsung  dilapangan  adalah  sebesar  85.714%,  tingkat keakuratan  ini  telah  memenuhi  standar  yang  ditetapkan  oleh  Badan  Survei  Geologi Amerika  Serikat  (USGS)  yang  menetapkan  standar  keakuratan  peta  yang  dapat digunakan adalah sebesar 85 persen. Pada tingkat kerentanan longsor tinggi dan sangat
tinggi  diketahui  bahwa  variabel  pemicu  yang  paling  berpengaruh  adalah  kemiringan lereng.

## 5. Referensi
Arif,  F.  N.  (2015). Analisis  Kerawanan  Tanah  Longsor  untuk  Menentukan  Upaya Mitigasi Bencana di Kecamatan Kemiri Kabupaten Purworejo . 1–186. Arifianti, Yukni. (2012). Buku Mengenal Tanah Longsor Sebagai Media Pembelajaran Bencana Sejak Dini ., 1–25.
Arifin,  S.,  Carolita,  I.,  &  Winarso,  G.  (2006).  Inventarisasi  Daerah  Rawan  Bencana Longsor. Jurnal LAPAN , 3 , 77–86.
Buchori,  I.  (2016).  Model  Keruangan  Untuk  Identifikasi  Kawasan  Rawan  Longsor.
Tataloka , 14 (4), 282–294.
Faizana,  F.,  Nugraha,  A.,  &  Yuwono,  B.  (2015).  Pemetaan  Risiko  Bencana  Tanah Longsor Kota Semarang. Jurnal Geodesi Undip , 4 (1), 223–234.
Firdaus,  H.  S.,  &  Sukojo,  B.  M.  (2015).  Pemetaan  Daerah  Rawan  Longsor  dengan Metode Penginderaan Jauh dan Operasi Berbasis Spasial, Studi Kasus Kota Batu Jawa Timur.
Jannati,  I.  D.  (2014). Analisis  Satuan  Kemampuan  Lahan  Ketersediaan  Air  Tanah  Di Kabupaten Pasuruan . Disertasi, Universitas Brawijaya.
Kaliraj,  S.,  Chandrasekar,  N.,  &  Magesh,  N.  S.  (2015).  Evaluation  of  multiple environmental  factors  for  site-specific  groundwater  recharge  structures  in  the Vaigai River upper basin, Tamil Nadu, India, using GIS-based weighted overlay analysis.
Metternicht,  G.,  Hurni,  L.,  &  Gogu,  R.  (2005).  Remote  sensing  of  landslides:  An analysis  of  the  potential  contribution  to  geo-spatial  systems  for  hazard assessment in mountainous environments.
Mukhlisin,  M.,  Idris,  I.,  Salazar,  A.  S.,  Nizam,  K.,  &  Taha,  M.  R.  (2010).  GIS  based landslide  hazard  mapping  prediction  in  Ulu  Klang,  Malaysia.  ITB  Journal  of Science, 42 A(2),
Nandi,  2007. Longsor .  Bandung:  Jurusan  Pendidikan  Geografi  Fakultas  Pendidikan Ilmu Pengetahuan Sosial Universitas Pendidikan Indonesia.
Nurfilmarisa,  E.,  &  Dahlan,  A.  (2014). Analysis  of  Land  Cover  Change  and  Socio- economic  Factor  Cause  Deforestastion  in  Kamojang  Nature  Reserve . 19 (2), 126–140.
Nurlaksito,  B.,  &  Legowo,  B.  (2016).  Identifikasi  Bidang  Gelincir  Pemicu  Bencana Tanah  Longsor  Dengan  Metode  Resistivitas  2  Dimensi  Di  Desa  Pablengan Kecamatan  Matesih  Kabupaten  Karanganyar. Indonesian  Journal  of  Applied Physics , 2 (02), 51.
Perotto-Baldiviezo,  H.  L.,  Thurow,  T.  L.,  Smith,  C.  T.,  Fisher,  R.  F.,  &  Wu,  X.  B. (2004). GIS-based spatial analysis and modeling for landslide hazard assessment in  steeplands,  southern  Honduras. Agriculture,  Ecosystems  and  Environment , 103 (1)
Priyono,  K.  D.,  Priyana,  Y.,  &  Proyono.  (2006).  Analisis  Tingkat  Bahaya  Longsor Tanah Di Kecamatan Banjarmangu Kabupaten Banjarnegara Analysis Landslide Hazard  In  Banjarmangu  Sub  District,  Banjarnegara  District. Forum  Geografi , 20 , 175–189.
Roslee,  R.,  Mickey,  A.  C.,  Simon,  N.,  &  Norhisham,  M.  N.  (2017).  Landslide susceptibility analysis lsa using weighted overlay method wom along the genting
Saputra, Arisanty, & Pandani/ Jurnal Pendidikan Geografi 9 (2) 2022
sempah to bentong highway pahang.
Setiadi,  T.  (2013).  Perancangan  Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan  Daerah  Rawan Tanah Longsor, Mitigasi Dan Manajemen Bencana Di Kabupaten Banjarnegara. Sitepu, F., Selintung, M., & Harianto, T. (2017). Pengaruh Intensitas Curah Hujan dan Kemiringan Lereng Terhadap Erosi Yang Berpotensi Longsor.
Soenarmo,  S.  H.,  Sadisun,  I.  A.,  &  Saptohartono,  E.  (2008).  Kajian  Awal  Pengaruh Intensitas  Curah  Hujan  Terhadap  Pendugaan  Potensi  Tanah  Longsor  Berbasis Spasial di Kabupaten Bandung, Jawa Barat. Jurnal Geoaplika , 3 (July), 133–142. Somantri,  L.  (2008).  Kajian  Mitigasi  Bencana  Longsor  Lahan  Dengan  Menggunakan Teknologi Penginderaan Jauh. Seminar Ikatan Geografi Indonesia , 1–10. Subardja,  D.,  Ritung,  S.,  Anda,  M.,  Sukarman,  Suryani,  E.,  &  Subandiono,  R.  (2016). Petunjuk Teknis Klasifikasi Tanah Nasional . 021 , 1–21.
Sudibyo,  N.,  &  Ridho,  M.  (2015).  Pendeteksi  Tanah  Longsor  Menggunakan  Sensor Cahaya. Jurnal Teknologi Informasi Magister , 1 (02), 218–227.
Wulansari,  H.  (2017).  Menggunakan  Metode  Defuzzifikasi  Maximum  Likelihood Berbasis Citra Alos  Avnir-2. Bhumi : Jurnal Agraria Dan Pertanahan , 3 (Mei), 98–110.