Sistem pendukung keputusan prediksi tingkat kerawanan tanah longsor menggunakan metode Double Exponential Smoothing dan Analytical Hierarchy Process

مستخلص البحث

الكوارث الطبيعية هي واحدة من أحداث طبيعية التى تمكن أن تحدث في أي وقت وفي أي مكان، مما يتسبب في خسائر مادية وغير مادية مختلفة لحياة الناس. بالإضافة إلى كونها ناجمة عن الأنشطة الطبيعية ، تمكن أن تحدث الكوارث أيضًا بسبب الأنشطة البشرية. الانهيار الأرضي الذي ضرب إندونيسيا هو ظاهرة التى تحدث غالبًا لأن البلاد تقع على ثلاث صفائح تكتونية ولها أمطار عالية جدًا. والجهود التي تمكن أن تقوم بها لتقليل الخسائر الناجمة عن الانهيارات الأرضية هي عن طريق التنبؤ الخطر الانهيار الارضى في كل منطقة. التنبؤ الخطر الانهيار الارضى هو محاولة للتنبؤ مبكراً لتقليل حجم الخسائر المتكبدة.

البيانات المعايير هي ستة من عوامل من الانهيارات الارضية ، فهي: حدوث انهيارات أرضية في الماضي، وكثافة الغطاء النباتي، والانحدار، وهطول الأمطار والتربة والتكوينات الصخرية. استخدم هذا البحث طريقة التنعيم الأسي المزدوج فى تنبؤ بهطول الأمطار شهريًا. وتنتج قيمة الدقة للتنبؤ بتساقطات الأمطار في سبع محطات لرصد الأمطار بلغت متوسط معدل MAPE بقدر 10%. لرسم خريطة الانهيار الارضى هو باستخدام طريقة عملية التسلسل الهرمي التحليلي. لقياس دقة النتائج التنبؤ التي حصل عليها هو بالمقارنة مع نتائج التنبؤ الخطر الانهيار الارضى في الماضي، حيث نتائج توقع هي باستخدام بيانات المعايير في عام 2017، في حين أن بيانات المقارنة أو نتائج الخطر الانهيار الارضى هي باستخدام بيانات المعايير في عام 2010. ومقارنة هذه النتائج تسمى رجوع التنبؤ. من نتائج هذه المقارنة حصلت 5 قريات من 24 قريات التى هي لها مستوى الخطر الانهيار الارضى المختلفة، لذلك، فحصلت قيمة دقة على 79.2٪.

ABSTRACT

Natural disasters are natural events that can happen any time anywhere and anytime, which creates various material and immaterial losses for people's lives. In addition to being triggered by natural activity, disaster can also occur because of human activity itself. The landslide that hit Indonesia is a phenomenon that often occurs because the country is located on three tectonic plates and has a very high rainfall. Efforts that can be done in minimizing losses due to landslides is one of them by predicting landslide vulnerability in each region. Prediction of landslide vulnerability is an attempt to anticipate early in reducing the amount of losses incurred.

Data criteria that become the factor of the occurrence of landslide there are six of them are: past landslide events, vegetation density, slopes, rainfall, soil types and rock formations. This research uses Double Exponential Smoothing method in predicting monthly rainfall. The accuracy value of the rainfall prediction result in seven rain-monitoring stations that have MAPE average of 10%. As for mapping of landslide vulnerability using Analytical Hirarchy Process method. To measure the accuracy of the predicted results obtained is done comparison of predicted results with the results of landslide vulnerability in the past, in which the prediction results using the data criteria of 2017 while the comparison data or landslide vulnerability results in the past used the data criteria in 2010. The comparison of these results is called back prediction. From the comparison result, there are 5 villages from 24 villages which have different landslide vulnerability, therefore the accuracy value obtained is 79.2%.

ABSTRAK

Bencana alam merupakan peristiwa alam yang dapat terjadi setiap saat di mana saja dan kapan saja, yang menimbulkan berbagai kerugian material maupun imaterial bagi kehidupan masyarakat. Selain dipicu oleh aktifitas alam, bencana juga dapat terjadi karena ulah manusia itu sendiri. Bencana longsor yang melanda wilayah Indonesia merupakan suatu fenomena yang sering terjadi karena negara ini terletak dijalur tiga lempeng tektonik serta memiliki curah hujan yang sangat tinggi. Upaya yang dapat dilakukan dalam meminimalisir kerugian akibat tanah longsor yaitu salah satunya dengan melakukan prediksi kerawanan tanah longsor pada masing-masing daerah. Prediksi kerawanan tanah longsor tersebut sebagai upaya antisipasi dini dalam mengurangi jumlah kerugian yang ditimbulkan.

Data kriteria yang menjadi faktor terjadinya tanah longsor ada enam diantaranya yaitu: kejadian tanah longsor dimasa lalu, kerapatan vegetasi, kelerengan, curah hujan, jenis tanah dan formasi batuan. Penelitian ini menggunakan metode Double Expnential Smoothing dalam memprediksi curah hujan bulanan. Nilai akurasi dari hasil prediksi curah hujan pada tujuh stasiun pantau hujan yaitu mempunyai rata-rata MAPE sebesar 10%. Sedangkan untuk pemetaan kerawanan tanah longsornya menggunakan metode Analytical Hirarchy Process. Untuk mengukur akurasi dari hasil prediksi yang diperoleh yaitu dilakukan perbandingan hasil prediksi dengan hasil kerawanan tanah longsor di masa lalu, di mana hasil prediksi menggunakan data kriteria tahun 2017 sedangkan data pembanding atau hasil kerawanan tanah longsor di masalalu menggunakan data kriteria tahun 2010. Perbandingan hasil tersebut dinamakan back prediction. Dari hasil perbandingan tersebut diperoleh 5 desa dari 24 desa yang memiliki tingkat kerawanan tanah longsor yang berbeda, oleh karena itu nilai akurasi yang diperoleh sebesar 79,2%.