BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang - Penentuan Tingkat Kerawanan Longsor Menggunakan Metode Fuzzy Logic

  !" # $%

  Longsoran adalah salah satu jenis bencana yang sering dijumpai di Indonesia, baik skala kecil maupun besar. Upaya penanggulangan longsoran biasanya dilakukan setelah terjadi, meskipun gejala longsoran dapat diketahui sebelum kejadian. Tanah longsor atau longsoran adalah runtuhan tanah atau pergerakan tanah atau bebatuan dalam jumlah besar secara tiba@tiba atau berangsur yang umumnya terjadi di daerah lereng yang tidak stabil.

  Kerugian akibat tanah longsor yang berlangsung secara tiba@tiba sangat besar. Kerugian ini dapat diminimalisasi apabila potensi tanah longsor dapat diketahui sedini mungkin, sehingga dapat diinformasikan adanya bahaya longsor pada masyarakat sekitar lokasi. Dengan demikian masyarakat mempunyai waktu yang cukup untuk mengambil tindakan yang dianggap perlu.

  Penyebab tanah longsor terutama disebabkan oleh ketahanan geser batuan yang menurun tajam jauh melebihi tekanan geser dan yang terjadi seiring dengan meningkatnya tekanan air akibat pembasahan atau peningkatan kadar air, disamping juga karena adanya peningkatan muka air tanah. (Adi Susilo, ", 2011).

  Sistem Cerdas adalah suatu program komputer yang terdapat keahlian para ahli sehingga dapat digunakan untuk orang lain yang tidak ahli dalam bidang tersebut, sistem cerdas juga menggambarkan bagaimana para ahli berpikir (J. Buckley,2005). Untuk mengetahui dan memodelkan proses@proses berfikir manusia dan mendisain mesin agar dapat menirukan perilaku manusia, salah satu konsep yang dipergunakan dalam sistem cerdas adalah " Dengan proses yang terdiri dari

  # dan maka diharapkan tingkat kebenaran dalam penentuan tingkat kerawanan longsar tinggi.

  merupakan sistem kontrol pemecahan masalah, yang cocok untuk diimplimentasikan pada sistem, mulai dari sistem sederhana, sistem kecil, embedded system, jaringan PC, multi@channel workstation berbasis akuisisi data, dan sistem control. Metodologi ini dapat diterapkan pada perangkat keras, perangkat lunak, atau kombinasi keduanya. Dalam logika klasik dinyatakan bahwa segala sesuatu bersifat biner, yang artinya adalah hanya mempunyai dua kemungkinan, “Ya atau Tidak “, “Benar atau Salah”, “Baik atau Buruk”, dan lain@lain. Oleh karena itu semua ini dapat mempunyai nilai keanggotaan 0 dan 1. Akan tetapi, dalam logika fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan berada di antara 0 dan 1. Artinya, bisa saja suatu keadaan mempunyai dua nilai “ Ya dan Tidak”, “Benar dan Salah”, “Baik dan Buruk” secara bersamaan, namun besar nilainya tergantung kepada bobot keanggotaan yang dimilikinya. Logika Fuzzy dapat digunakan di berbagai bidang, seperti pada sistem diagnosis penyakit (dalam bidang kedoktoran), pada pemodelan sistem pemasaran, riset operasional (dalam bidang ekonomi), kendali kualitas air, prediksi adanya gempa bumi, klasifikasi dan pencocokan pola (dalam bidang teknik). (T. Sutojo, ", 2006).

  Sistem cerdas berbasis logika fuzzy dapat digunakan sebagai pemeriksaan penyaring untuk penentuan tingkat kerawaan longsor pada suatu daerah tertentu. Pemakai sistem ini dengan cara memasukkan parameter yang terdiri dari Kemiringan, ketinggian, Curah Hujan, Jenis Tanah, Penggunaan Lahan kedalam sistem yang selanjutnya diproses dengan menggunakan metode logika fuzzy dan hasilnya akan ditampilkan sesuai dengan $ data yang telah dimasukkan oleh pengguna.

  Sebuah penelitian yang telah dilakukan oleh : Jefri Ardin Nugroho, dkk dengan judul penelitian “Pemetaan Daerah Rawan Longsor Dengan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis” (Studi Kasus Hutan Lindung Kabupaten Mojokerto) dalam penelitian ini dilakukan pemetaan daerah yang rawan terhadap bahaya longsor dengan mengambil input data menggunakan teknologi penginderaan jauh dan Sistem Informasi Geografis, citra satelit SPOT 4 tahun 2008, dengan cara tersebut akan didapat parameter rawan longsor dan nilai skornya. Adapun parameter yang akan hitung nilai skornya adalah Kelerengan, Ketinggian, Curah Hujan, Jenis Tanah, Penggunaan Lahan.

  Dengan menjumlahkan nilai skor yang diambil dari parameter atau variabel tersebut akan didapat kriteria dari tingkat kerentanan bahaya longsor yang dibagi menjadi lima kelas :

  1. Tidak rawan

  2. Kerawanan rendah

  3. Kerawanan sedang

  4. Kerawanan tinggi

  5. Sangat rawan Hasil dari penelitian ini memperlihatkan kawasan hutan lindung Kabupaten

  Mojokerto memiliki tingkat kerawanan longsor rendah (13,28 Ha) kerawanan longsor sedang (177,24 Ha) dan kerawanan longsor tinggi (427,15 Ha.).

  Dalam penelitian lain yang dilakukan oleh : Bagus Sulistiarto dan Agung Budi Cahyono dengan judul penelitian “Studi Tentang Identifikasi Longsor Dengan Menggunakan Citra Landsat Dan Aster (Studi Kasus : Kabupaten Jember) “

  Dalam penelitian ini digunakan parameter longsor, yaitu tutupan lahan, ketinggian, kemiringan, jenis tanah dan curah hujan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra Landsat 4 tahun 1994, citra Landsat 7 tahun 2001, citra ASTER tahun 2007, Data Curah Hujan tahun 2000@2008, Peta Jenis Tanah, Peta Ketinggian dan Peta Kemiringan. Citra tersebut diolah sehingga didapat penutup lahan dari wilayah studi. Dengan cara overlay dan menggunakan metode skoring untuk parameter tersebut, maka diperoleh suatu hasil yang menggambarkan mengenai potensi longsor di wilayah studi.

  Hasil dari penelitian ini adalah peta yang menggambarkan potensi longsor yang disajikan dalam Peta Rawan Longsor. Dari penelitian yang dilakukan diperoleh hasil bahwa tingkat kerawanan longsor di daerah studi pada tahun 2007 didominasi oleh tingkat kerawanan rendah. Prosentase yang diperoleh untuk tingkat kerawanan adalah 9% untuk tingkat kerawanan sangat rendah, 66 % untuk tingkat kerawanan rendah, 24 % untuk tingkat kerawanan menengah, dan 0,4 % untuk tingkat kerawanan tinggi.Tingkat kerawanan sangat rendah dan rendah berada di bagian selatan dan tingkat kerawanan menengah dan tinggi berada di bagian utara dan sebagian di selatan dari area penelitian.

  Kedua penelitian tersebut dilakukan dengan tujuan mencari persentasi jumlah tingkat kerawanan longsor dengan cara overlay tanpa menyebutkan sampel atau titik@ titik koordinat pada peta untuk menunjukkan daerah@daerah yang diteliti .

  Berdasarkan penelitian yang ada tersebut diatas, penulis mencoba melakukan penelitian yang akan membangun suatu sistem cerdas berbasis untuk menentukan tingkat kerawanan longsor pada suatu daerah tertentu, yang dilandasi dengan % para ahli untuk berbagi pengalaman kasus dan solusi sehingga menghasilkan suatu cara baru dalam menentukan daerah rawan longsor dengan tingkat kebenaran yang lebih tinggi . Penelitian ini dilakukan dengan terlebih dahulu menentukan titik@titik koordinat yang terdapat pada peta kabupaten Aceh Tengah, berdasarkan titik@titik koordinat yang telah ditentukan tersebut akan dicari nilai keanggotaan prediksi longsor dengan menggunakan metode Logika Fuzzy.

  & ! '(') $ ) " *

  Bagaimana membuat atau membangun suatu sistem cerdas untuk menentukan tingkat kerawanan longsor pada suatu daerah tertentu dengan metode yang dapat digunakan untuk membantu pihak@pihak terkait untuk mendapatkan data tentang daerah@daerah yang dianggap berpotensi longsor sehingga dapat diambil keputusan atau tindakan yang akan dilakukan dalam mengurangi resiko yang diakibatkan tanah longsor.

  ) $ ) " * +

  Rumusan masalah diatas, dibatasi dengan beberapa hal sebagai berikut :

  1. Studi kasus penelitian ini dilakukan di daerah Kabupaten Aceh Tengah Provinsi Aceh.

  2. Variabel yang digunakan yaitu Kemiringan, Ketinggian, Tutupan Lahan, Jenis Tanah dan Curah Hujan.

  3. Sumber Variabel diambil dari Peta Kabupaten Aceh Tengah Tahun 2012.

  4. Nilai Himpunan Fuzzy yang akan di dapat adalah tidak rawan, kerawanan rendah, kerawanan sedang, kerawanan tinggi dan sangat rawan.

  5. Penelitian dilakukan pada beberapa titik Koordinat di kawasan Kabupaten Aceh Tengah yaitu :

Tabel 1.1. Titik Koordinat

  No Koordinat

  1

  

2

  1

96 40'0"BT 4 52'0"LU

  2

96 36'0"BT 4 48'0"LU

  3

96 40'0"BT 4 48'0"LU

  4

96 28'0"BT 4 44'0"LU

  5

96 32'0"BT 4 44'0"LU

  6

96 36'0"BT 4 44'0"LU

  21

96 52'0"BT 4 32'0"LU

  33

97 16'0"BT 4 24'0"LU

, '-' $ !$!". . $

  32

97 12'0"BT 4 24'0"LU

  31

96 52'0"BT 4 24'0"LU

  30

96 48'0"BT 4 24'0"LU

  29

96 44'0"BT 4 24'0"LU

  28 97 0'0"BT 4 28'0"LU

  27

96 56'0"BT 4 28'0"LU

  26

96 52'0"BT 4 28'0"LU

  25

96 48'0"BT 4 28'0"LU

  24

97 04'0"BT 4 32'0"LU

  23 97 0'0"BT 4 32'0"LU

  22

96 56'0"BT 4 32'0"LU

  20

96 48'0"BT 4 32'0"LU

  7

96 40'0"BT 4 44'0"LU

  19

96 44'0"BT 4 32'0"LU

  18

96 40'0"BT 4 32'0"LU

  17 97 0'0"BT 4 36'0"LU

  16

96 52'0"BT 4 36'0"LU

  15

96 48'0"BT 4 36'0"LU

  14

96 44'0"BT 4 36'0"LU

  13

96 40'0"BT 4 36'0"LU

  12

96 36'0"BT 4 36'0"LU

  11

96 48'0"BT 4 40'0"LU

  10

96 44'0"BT 4 40'0"LU

  9

96 40'0"BT 4 40'0"LU

  8

96 32'0"BT 4 40'0"LU

  Tujuan dari penelitian ini adalah penerapan dalam penentuan tingkat kerawanan longsor pada suatu daerah tertentu dengan mengambil variabel dari Peta Ketinggian Tanah, Peta Kemiringan Tanah, Peta Curah Hujan, Peta Jenis Tanah, dan Peta Tutupan Lahan, sehingga dapat ditentukan berapa besar kemungkinan terjadinya longsor pada daerah atau titik koordinat yang diteliti. Tingkat kemungkinan longsor yang akan didapat mulai dari tidak rawan, rendah, sedang, tinggi dan sangat rawan, sehingga dengan adanya sistem ini diharapkan dapat membantu pihak@pihak terkait dalam mewaspadai terjadinya longsor.

  / $0 1!$!". . $

  Manfaat yang diharapkan dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Menerapkan dalam menentukan daerah rawan longsor.

  2. Memberikan gambaran dan pemahaman penerapan pada suatu studi kasus penentuan tingkat kerawanan longsor pada Daerah tertentu.

  3. Sebagai masukkan bagi petugas yang menangani Penanggulangan Bencana Longsor sehingga dapat mengingatkan masyarakat agar lebih mewaspadai terhadap daerah@daerah yang dianggap rawan longsor.