PEMETAAN KERENTANAN TANAH LONGSOR DI KABUPATEN BANDUNG BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST BERBASIS GOOGLE EARTH ENGINE

Abstract

Tanah longsor merupakan bencana yang sering terjadi di Indonesia, termasuk di Kabupaten Bandung Barat yang memiliki topografi perbukitan, curah hujan tinggi, dan tekanan penggunaan lahan. Penelitian ini bertujuan memetakan kerentanan tanah longsor menggunakan algoritma Random Forest berbasis Google Earth Engine. Data yang digunakan meliputi citra Sentinel-2A, peta geologi, jenis tanah, penggunaan lahan, DEM, curah hujan, serta data historis kejadian longsor. Model Random Forest dilatih menggunakan data longsor dan non-longsor, kemudian dilakukan klasifikasi menjadi lima kelas kerentanan dengan metode Natural Breaks. Hasil penelitian menunjukkan kelas kerentanan sangat rendah sebesar 20,88%, rendah 28,40%, sedang 24,44%, tinggi 16,40%, dan sangat tinggi 9,88%. Evaluasi menghasilkan akurasi 80% dan validasi lapangan menunjukkan kesesuaian 78,33%. Variabel paling berpengaruh adalah kerapatan vegetasi, curah hujan, dan kemiringan lereng. Penelitian ini menegaskan bahwa Random Forest efektif dalam memetakan kerentanan tanah longsor dan dapat menjadi acuan mitigasi bencana di Kabupaten Bandung Barat.