Implementasi Sistem Informasi Geografis Untuk Identifikasi Daerah Rawan Tanah Longsor (Studi Kasus: Kapanewon Dlingo dan Kapanewon Imogiri, Kabupaten Bantul) - Fitria Damayanti; L.M. Sabri; Yasser Wahyuddin (Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro, 2023)
Kabupaten Bantul merupakan salah satu daerah di Daerah Istimewa Yogyakarta dengan tingkat kejadian tanah longsor tinggi. Berdasarkan data BPBD Kabupaten Bantul pada sepanjang tahun 2019-2021 terdapat 426 kejadian tanah longsor. Intensitas kejadian tanah longsor tinggi di Kabupaten Bantul berada di Kapanewon Dlingo dengan 100 kejadian dan Kapanewon Imogiri dengan 117 kejadian sepanjang tahun 2019-2021. Upaya untuk mengurangi kerugian dan meningkatkan kewaspadaan terhadap bencana tanah longsor dilakukan dengan memetakan daerah rawan tanah longsor. Hasil pemetaan daerah rawan tanah longsor tersebut dievaluasi kesesuaiannya terhadap RTRW dan dilakukan penilaian kondisi kesiapsiagaan untuk mengoptimalkan kemampuan dalam menghadapi bencana tanah longsor. Pemetaan daerah rawan tanah longsor menggunakan dua metode yaitu Fuzzy AHP dan Permen PU No.22/PRT/M/2007. Kedua metode tersebut di validasi dengan data kejadian tanah longsor tahun 2019-2021 dari BPBD Kabupaten Bantul. Peta kerawanan tersebut dievaluasi dengan RTRW Kabupaten Bantul tahun 2010-2030. Sedangkan penilaian kondisi kesiapsiagaan ditentukan berdasarkan nilai Indeks Kesiapsiagaan Bencana. Pemetaan daerah rawan tanah longsor metode Fuzzy AHP diperoleh kesesuaian sebesar 89,78%. Sedangkan, pemetaan dengan metode Permen PU No.22/PRT/M/2007 memiliki kesesuaian sebesar 81,75%. Hasil evaluasi peta kerawanan dengan pola ruang RTRW pada peta kerawanan metode Fuzzy AHP sebesar 89,326% dianggap sesuai dengan RTRW dan 10,674% dianggap kurang sesuai dengan RTRW, dan pada peta kerawanan metode Permen PU No.22/PRT/M/2007 sebesar 92,210% dianggap sesuai dengan RTRW dan 7,790% kurang sesuai dengan RTRW. Adapun tingkat kondisi kesiapsiagaan di daerah rawan tanah longsor memiliki persentase 73,36% yaitu pada kategori siap, dengan nilai setiap parameternya adalah parameter pengetahuan sebesar 94,14%, kebijakan 42,50%, rencana tanggap darurat 68%, sistem peringatan bencana 71%, dan mobilisasi sumberdaya 54,75%.