Peningkatan Akurasi Pemetaan Zona Kerentanan Gerakan Tanah menggunakan Frequency Ratio dan Logistic Regression di Sukajaya, Bogor

Abstract

Kecamatan Sukajaya, Kabupaten Bogor, merupakan wilayah dengan tingkat kerentanan gerakan tanah yang tinggi akibat karakteristik topografi, geologi, dan curah hujannya, dengan 295 kejadian longsor tercatat oleh BPBD Kabupaten Bogor antara tahun 2020-2025. Peta Zona Kerentanan Gerakan Tanah (ZKGT) eksisting yang disusun berdasarkan pembobotan dan skoring terbukti overestimasi dengan 73,51% wilayahnya terklasifikasi ke dalam kelas Sangat Tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun dan memodifikasi peta Zona Kerentanan Gerakan Tanah (ZKGT) di Kecamatan Sukajaya menggunakan model Frequency Ratio (FR) dan Logistic Regression (LR), membandingkan hasil pemetaan kedua model tersebut dengan peta ZKGT eksisting berdasarkan distribusi kelas kerentanan, dan mengevaluasi akurasi serta kemampuan prediksi kedua model untuk menentukan metode yang paling sesuai berdasarkan SNI 8291:2024. Model FR dibangun menggunakan delapan parameter penyebab gerakan tanah, sedangkan model LR menggunakan lima parameter hasil seleksi melalui uji multikolinearitas, sehingga digunakan parameter yaitu kemiringan lereng, arah lereng, panjang lereng, jenis batuan, dan curah hujan. Dibandingkan dengan peta ZKGT eksisting yang didominasi oleh kelas Sangat Tinggi, model FR (50,28%) dan LR (48,32%) menghasilkan distribusi kelas kerentanan yang lebih proporsional. Hasil validasi nilai predictive rate AUC peta ZKGT eksisting sebesar 0,572, meningkat menjadi 0,717 pada model FR dan 0,725 pada model LR. Berdasarkan nilai AUC tertinggi dan kesesuaiannya dengan SNI 8291:2024, model LR dipilih sebagai model paling sesuai untuk penyusunan ZKGT di Kecamatan Sukajaya, dengan jenis batuan sebagai faktor pengontrol paling dominan. Hasil penelitian ini dapat menjadi dasar bagi pemerintah daerah dalam menyusun kebijakan mitigasi bencana gerakan tanah secara lebih tepat sasaran.

Sukajaya District, Bogor Regency, is an area with a high level of landslide susceptibility due to its topographic, geological, and rainfall characteristics, with 295 landslide events recorded by the Bogor Regency Regional Disaster Management Agency (BPBD) between 2020 and 2025. The existing Landslide Susceptibility Zonation (LSZ) map, developed using a weighting and scoring approach, has been shown to overestimate susceptibility, with 73.51% of the area classified as Very High susceptibility. This study aimed to develop and modify the Landslide Susceptibility Zonation (LSZ) map for Sukajaya District using the Frequency Ratio (FR) and Logistic Regression (LR) models, compare the susceptibility class distributions produced by both models with the existing LSZ map, and evaluate their accuracy and predictive performance to determine the most appropriate method based on SNI 8291:2024. The FR model was constructed using eight landslide conditioning factors, whereas the LR model employed five factors selected through a multicollinearity test, namely slope gradient, slope aspect, slope length, lithology, and rainfall. Compared with the existing LSZ map, which was dominated by the Very High susceptibility class, the FR (50.28%) and LR (48.32%) models produced a more balanced distribution of susceptibility classes. The predictive rate Area Under the Curve (AUC) of the existing LSZ map was 0.572, which increased to 0.717 for the FR model and 0.725 for the LR model. Based on the highest AUC value and its compliance with SNI 8291:2024, the LR model was identified as the most suitable approach for developing the LSZ map in Sukajaya District, with lithology identified as the most influential conditioning factor. The findings of this study provide a scientific basis for local governments to formulate more targeted landslide disaster mitigation policies.