Mohon tunggu...
Alfred Rajendra Wijaya
Alfred Rajendra Wijaya Mohon Tunggu... Mahasiswa - Teknik Informatika 22 - UIN Maulana Malik Ibrahim Malang

Mahasiswa Teknik Informatika UIN Maulana Malik Ibrahim Malang

Selanjutnya

Tutup

Ilmu Alam & Tekno

Sistem Peringatan Dini Longsor: Kunci Keselamatan di Daerah Ponorogo

12 September 2024   01:01 Diperbarui: 12 September 2024   01:18 41
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
Bagikan ide kreativitasmu dalam bentuk konten di Kompasiana | Sumber gambar: Freepik

Sistem Peringatan Dini Longsor : Kunci Keselamatan di Daerah Ponorogo

Prediksi tanah longsor adalah salah satu kebutuhan mendesak dalam mitigasi bencana di Indonesia, terutama di daerah-daerah rawan seperti Pulung, Ponorogo, Jawa Timur. Artikel yang ditulis oleh Muriyatmoko et al. (2019) mengangkat masalah ini dengan menyajikan sebuah sistem berbasis web untuk memprediksi tanah longsor menggunakan parameter seperti curah hujan harian, kemiringan, jenis tanah, dan penggunaan lahan. Dari tahun 2012 hingga 2018, tercatat sebanyak 59 kejadian longsor di Ponorogo, dengan kejadian paling parah terjadi di Banaran pada 1 April 2017, yang menyebabkan dua korban jiwa, kerusakan 32 rumah, dan 12,2 hektar lahan produktif tertimbun lumpur. Kejadian ini menggambarkan betapa urgennya sistem peringatan dini yang akurat untuk meminimalkan dampak dari tanah longsor yang sering kali memakan korban dan merusak infrastruktur penting.

Ponorogo memiliki kondisi geografis yang kompleks dengan curah hujan yang tinggi, terutama selama musim hujan. Dengan curah hujan melebihi 100 mm per hari pada beberapa kasus, potensi longsor meningkat secara signifikan, terutama di wilayah dengan kemiringan lebih dari 65 derajat dan tanah yang sangat sensitif seperti regosol dan latosol. Data yang diolah dengan teknologi Geographical Information System/GIS menghasilkan peta kerentanan yang menunjukkan bahwa desa-desa seperti Munggung, Bekiring, dan Banaran memiliki tingkat kerentanan yang sangat tinggi.

Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini bukan hanya sekadar pemetaan statis tetapi juga dinamis, yang dapat memperbarui data secara real-time berdasarkan kondisi cuaca dan parameter lainnya. Hal ini menjadikan sistem ini sebagai alat penting dalam pengambilan keputusan cepat oleh pemerintah daerah dan masyarakat untuk menghindari area berisiko selama periode rawan. Melalui pengembangan sistem informasi geografis ini, potensi kerugian dapat diminimalisir dan keselamatan masyarakat dapat lebih terjamin.

***

Penelitian yang dilakukan oleh Muriyatmoko et al. (2019) menyoroti penggunaan teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG) berbasis web untuk memprediksi dan memantau potensi tanah longsor di Pulung, Ponorogo. Metode yang digunakan adalah Waterfall System Development Life Cycle, yang dimulai dari definisi kebutuhan, desain sistem, implementasi, hingga pengujian dan pemeliharaan. Pendekatan sistematis ini memastikan bahwa semua data yang relevan dapat dimasukkan dan diolah dengan tepat, menghasilkan peta kerentanan yang dapat diakses oleh pengguna secara real-time. Ini merupakan langkah maju yang signifikan dalam pengelolaan bencana berbasis data, memungkinkan respon cepat dan efisien terhadap situasi darurat.

Sistem ini menggunakan empat parameter utama: curah hujan harian, kemiringan tanah, jenis tanah, dan penggunaan lahan. Curah hujan, misalnya, diberi bobot 10% dalam model ini, dan kategori curah hujan tertinggi (>100 mm per hari) diidentifikasi sebagai pemicu utama tanah longsor. Sementara itu, kemiringan tanah yang ekstrem (>65 derajat) memberikan bobot tertinggi sebesar 40%, menunjukkan hubungan langsung antara topografi dan risiko longsor. Data penggunaan lahan dan jenis tanah juga memegang peranan penting, dengan masing-masing memiliki bobot 30% dan 20%. Kombinasi dari keempat parameter ini memberikan peta kerentanan yang akurat dengan klasifikasi risiko rendah, sedang, dan tinggi.

Dalam periode studi 2012-2018, sistem ini mampu menunjukkan area-area dengan risiko tertinggi seperti desa Munggung, Bekiring, dan Banaran, yang sering kali menjadi lokasi longsor saat curah hujan tinggi. Misalnya, pada Desember 2018, longsor di Wagirkidul menyebabkan akses jalan desa tertutup oleh material longsoran hingga 15 meter, menunjukkan betapa pentingnya sistem peringatan dini berbasis data. Dengan menggunakan data historis dan parameter yang relevan, model ini dapat mencapai akurasi prediksi hingga 70.7%, sebuah peningkatan signifikan dibandingkan pendekatan manual atau tanpa data yang sering digunakan di lapangan.

Sistem ini juga berfungsi sebagai alat edukasi dan peringatan bagi masyarakat. Informasi yang disediakan tidak hanya untuk pemerintah tetapi juga dapat diakses oleh warga melalui platform web, memungkinkan mereka untuk mengambil tindakan pencegahan sendiri. Dalam konteks mitigasi bencana, teknologi ini tidak hanya mengurangi ketergantungan pada peringatan konvensional tetapi juga memperkuat kapasitas lokal dalam menangani situasi darurat. Di masa depan, sistem ini memiliki potensi untuk diadaptasi dan diterapkan di daerah lain dengan kondisi serupa, memperluas manfaat dari pendekatan SIG dalam mitigasi risiko bencana di seluruh Indonesia.

***

Artikel karya Muriyatmoko et al. (2019) memberikan kontribusi penting dalam mitigasi bencana tanah longsor dengan menggabungkan teknologi SIG dan data real-time untuk menciptakan sistem peringatan dini yang lebih akurat dan dapat diandalkan. Penerapan metode berbasis data, seperti yang ditunjukkan dalam penelitian ini, membuktikan bahwa prediksi risiko tanah longsor dapat dilakukan dengan lebih presisi, memungkinkan pemerintah dan masyarakat untuk merespons dengan lebih baik terhadap potensi ancaman.

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
Mohon tunggu...

Lihat Konten Ilmu Alam & Tekno Selengkapnya
Lihat Ilmu Alam & Tekno Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun