Permasalahan bencana longsor belum terselesaikan dengan baik karena bersifat ketidakpastian. Case Based Reasoning (CBR) digunakan untuk menyelesaikan ketidakpastian tersebut melalui penalaran menggunakan pengetahuan masa lalu untuk menyelesaikan permasalahan baru. Hal ini bermanfaat dalam mengolah permasalahan kasus-kasus longsor lama untuk memprediksi kasus baru. Adapun tujuan penelitian ini adalah menerapkan prinsip CBR, menduga tipe dan ukuran longsor, dan strategi implementasinya dalam upaya mitigasi pra-bencana longsor. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah prinsip CBR yang digunakan dalam perancangan model penduga longsor bernama MaMoLands 1.0. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) juga digunakan untuk pembobotan atribut. Validasi hasil pendugaan longsor dikaji dengan menghitung Root Mean Square Error (RMSE), Simpangan Agregatif (SA), Simpangan Rata-rata (SR). Aplikasi MaMoLands 1.0 mampu menduga longsor dengan baik. Hal ini ditunjukkan oleh hasil validasi pendugaan longsor dengan eror kecil (uji panjang : RMSE 1,1818 %, SA 5,9875 %, SR 56,3787% ; uji lebar : RMSE 0,5909%, SA 2,9067%, SR 25,1969%). Hasil dugaan tipe longsor Sub DAS Tinalah adalah aliran tanah, jatuhan batu, longsoran, longsoran batau dan tanah, rayapan, longsor berputar dan longsor bergeser. Implementasi sistem melibatkan 5 elemen sistem sebagai aktor berkepentingan dalam pengelolaan DAS rawan longsor yaitu BPBD, TAGANA, BPDAS, LITBANGHUT dan BAPPEDA. Hasil pendugaan longsor dapat dimanfaatkan oleh setiap aktor tersebut sebagai sistem pendukung keputusan dalam upaya mitigasi pra-bencana longsor melalui pendekatan rehabilitasi hutan dan lahan

Landslide disaster problem doesnt have a good solution, because it has uncertainty condition. Case Based Reasoning (CBR) is used for finishing this uncertainty by reasoning the past knowledge for finishing the new case. It can be benefite to processes past landslide cases for prediction a new cases. The objective of this study is to apply CBR principle, predict the landslide type and size, and arrange the strategy for landslide pre-disasters mitigation. CBR principle was applied as method to design the landslide prediction model that called MaMoLands 1.0. Analytical Hierarchy Process (AHP) method was also used on weighting attribute. The validation of result was measured by Root Mean Square Error (RMSE), Aggregative Deviation (AD), and Mean Deviation (MD). The result shows that MaMolands 1.0 application can be applied to predict the landslide disaster with good accurate. It is indicated by landslide predict validation is smalls error (length validation value is RMSE : 1,1818 %, AD : 5,9875 %, MD : 56,3787%; width validation value is RMSE : 0,5909%, AD : 2,9067%, MD : 25,1969%). The Outputs of landslide types prediction in Tinalah Sub-Watershed are earth flow, rock falls, slide, avalanche, creep, rotational slide and translational slide. The system implementation has involve five element system as the interested stakeholders in the landslide susceptible watershed management of Disasters Reducing Region Office (BPBD), Disasters Alert Youth (TAGANA), Watershed Management Office (BPDAS), Forest Research and Development (LITBANGHUT), Planning and Building Region Office (BAPPEDA). The landslides predict result can be used by these stakeholders for decision making system to do the pre-disasters mitigation with forest and land rehabilitation approach.

Kata Kunci : Case Based Reasoning, aplikasi, pendugaan, longsor, mitigasi