Pemetaan Laju Erosi Menggunakan Metode RUSLE dan Google Earth Engine Pada DAS Serayu
Renvil Imawan 1* , Agusta Praba Ristadi Pinem 2
1*,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Universitas Semarang, Kota Semarang, Provinsi Ja wa Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 18 December 2023 Received in revised form 14 March 2024 Accepted 1 May 2024 Available online July 2024.
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i3.1938.
Keywords: Serayu Watershed; Google Earth Engine; RUSLE Method.

## Kata Kunci:
DAS Serayu; Google Earth Engine; Metode RUSLE.
ACM Computing Classification System (CCS) Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
The  Serayu  Watershed,  which  includes  Wonosobo,  Banjarnegara,  Purbalingga,  Banyumas,  to Cilacap in Central Java, faces erosion challenges due to the rugged topography. This research presents a new approach in mapping erosion rates in the Serayu watershed by combining the Revised  Universal  Soil  Loss  Equation  (RUSLE)  method  and  Google  Earth  Engine  (GEE) technology.  Utilizing  satellite  imagery  from  GEE,  including  annual  rainfall  data,  soil  texture, slope, vegetation index, and land conservation from the period 2021-2022, this study revealed an interesting finding: the Serayu watershed experienced heavy erosion, exceeding 40 tons/ha/year, especially in Purbalingga, Banjarnegara, and Wonosobo. The main innovation of this research lies in its approach which provides a new perspective in erosion analysis in the Serayu watershed. The results provide deep insights for natural resource management, environmental protection, sustainable land use planning, and environmental change monitoring. The integration of GEE not  only  accelerates  analysis,  but  also  brings  an  innovative  dimension  that  differentiates  this research from previous research in similar areas.

## a b s t r a k
Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Serayu,  yang  meliputi  Wonosobo,  Banjarnegara,  Purbalingga, Banyumas, hingga Cilacap di Jawa Tengah, menghadapi tantangan erosi akibat topografi yang terjal. Penelitian ini menghadirkan pendekatan baru dalam pemetaan laju erosi di DAS Serayu dengan menggabungkan metode Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) dan teknologi Google Earth Engine (GEE). Pemanfaatan citra satelit dari GEE, mencakup data curah hujan tahunan,  tekstur  tanah,  kemiringan  lereng,  indeks  vegetasi,  dan  konservasi  lahan  dari  periode 2021-2022, penelitian ini mengungkapkan temuan menarik: DAS Serayu mengalami erosi berat, melebihi 40 ton/ha/th, terutama di Purbalingga, Banjarnegara, dan Wonosobo. Inovasi utama penelitian ini terletak pada pendekatannya yang memberikan perspektif baru dalam analisis erosi di DAS Serayu. Hasilnya memberikan wawasan mendalam untuk pengelolaan sumber daya alam, perlindungan  lingkungan,  perencanaan  penggunaan  lahan  berkelanjutan,  dan  pemantauan perubahan lingkungan. Integrasi GEE tidak hanya mempercepat analisis, tetapi juga membawa dimensi inovatif yang membedakan penelitian ini dari penelitian sebelumnya di wilayah serupa.
*Corresponding Author. Email: renvil.imawan@gmail.com 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Akhir-akhir  ini  masalah  erosi  tanah  menjadi perhatian  serius  dalam  konteks  pelestarian  sumber daya  alam  dan  lingkungan.  Erosi  tanah  merupakan hilangnya  permukaan  tanah  yang  disebabkan  oleh hujan dan air limpasannya yang dikontrol oleh faktor curah  hujan  tahunan,  tekstur tanah,  kemiringan lereng, indeks  vegetasi ,  dan  konservasi  lahan  [1]. Menurut  Asdak  1995  berpendapat  bahwa  erosi merupakan  tiga  proses  yang  berurutan,  yaitu pelepasan  ( detachment ),  pengangkutan  permukaan tanah  terutama  permukaan  air  tanah  ( transportation ), dan pengendapan ( deposition ) bahan-bahan tanah oleh erosi  [2].  Daerah  aliran  sungai  (DAS)  merupakan suatu  ekosistem  yang  terdiri  atas  unsur  biotik (vegetasi,  binatang,  dan  organisme  hidup  lainnya), unsur abiotik (tanah, air, udara) dan kegiatan manusia yang  saling  berinteraksi  dan  saling  ketergantungan satu  sama  lain  [1].  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS) Serayu  merupakan  salah  satu  DAS  besar  di  Jawa Tengah yang memiliki luas 3654,74 km2, dan panjang sungai  utamanya  (Sungai  Serayu)  adalah  165  km. DAS Serayu menaungi 5 kabupaten, yaitu Kabupaten Wonosobo,  Banjarnegara,  Purbalingga,  Banyumas, dan  Cilacap  [3].  Wilayahnya  yang  berada  diantara pegunungan,  membuat  DAS  ini  memiliki  potensi erosi  tanah  yang  cukup  tinggi.  Salah  satu  contoh kasus  di  DAS  Serayu  yang  menjadi  isu  nasional adalah adanya kerusakan di daerah hulu tepatnya di kawasan  Dieng.  Kawasan  Dieng  mengalami kerusakan yang parah dimana telah terjadi degradasi lahan  dan  meningkatnya  erosi  sekitar  161 ton/ha/tahun,  yang  menyebabkan  sedimentasi  di Waduk Jenderal Sudirman (Pusat Listrik Tenaga Air Mrica)  yang  dikhawatirkan  menyebabkan  krisis energi [4].
Dalam penelitian ini penulis memanfaatkan teknologi geospasial, termasuk perangkat lunak pemetaan dan analisis citra satelit. Untuk perhitungan prediksi erosi menggunakan  metode  RUSLE  terintegrasi  dengan Google Earth Engine dan QuantumGIS [5]. Metode RUSLE  merupakan  suatu  pemodelan  erosi  yang digunakan untuk memprediksi rata-rata besarnya laju erosi  tahunan  akibat  percikan  air  hujan  dan  aliran permukaan  dari  suatu  bentang  lereng  yang  ada dengan  tanaman  dan  pengolahan  tertentu  [6]. Metode RUSLE ( Revised Universal Soil Loss Equation ) telah menjadi alat yang efektif untuk memperkirakan
tingkat erosi tanah. Dalam penelitian ini, penulis akan melangkah  lebih  maju  dengan  menggabungkan metode  RUSLE  dengan  teknologi  modern  berbasis citra satelit, yaitu Google Earth Engine (GEE). Pada tanggal  2  Desember  2010,  Google  meluncurkan sebuah teknologi kecerdasan buatan yang dinamakan Google  Earth  Engine  [7].  Google  Earth  Engine (GEE)  adalah instrument komputer  dengan  jutaan servernya  di  seluruh  dunia,  dan  kemampuan komputasi awan terkini, yang dapat digunakan untuk melakukan  analisis  penginderaan  jauh.  GEE  telah mengarsipkan  katalog  besar  data  observasi  bumi (EO), dan memungkinkan ilmuwan dan peneliti untuk memanfaatkan triliunan citra satelit yang ada di Cloud Computing [8]. Pada GEE pengguna dapat melakukan pengolahan  data  dalam  bentuk  citra  pengindaraan jauh  mengekstraksi  informasi  berbasis  spasial mengenai apa yang terjadi atau  apa yang berubah di muka  bumi  [9].  GEE  dapat  memberikan  informasi penting  bagi  para  ilmuwan,  pemerintah,  dan organisasi  non-pemerintah  dalam  mengambil keputusan  terkait  mitigasi  dan  penanganan  bencana alam [10]. Cohntohnya adalah pembuatan peta risiko dan  kerentanan  dengan  menggunakan  data  spasial untuk mengidentifikasi daerah rawan bencana. Hal ini membantu  dalam  mitigasi  dan  respons  terhadap bencana.
Penelitian ini mengusung pendekatan inovatif dengan mengintegrasikan metode Revised Universal Soil Loss Equation  (RUSLE)  dan  teknologi  Google  Earth Engine (GEE). Penggunaan teknologi geospasial dan analisis  citra  satelit  memberikan  dimensi  baru  pada penelitian  erosi,  memperluas  kemampuan  penelitian dalam  pemahaman  fenomena  ini.  Dengan memanfaatkan GEE, penelitian ini dapat melakukan analisis  spasial  secara  mendalam  terhadap  DAS Sedayu.  Integrasi  data  curah  hujan  tahunan,  tekstur tanah,  kemiringan  lereng,  indeks  vegetasi,  dan informasi  konservasi  lahan  dari  periode  2021-2022 membuka  potensi  untuk  melihat  pola  erosi  secara holistik.  Penerapan  metode  RUSLE  terintegrasi dengan  GEE  memungkinkan  pemetaan  laju  erosi tanah  diwilayah  DAS  Serayu.  Hal  ini  tidak  hanya menyajikan  temuan  bahwa  DAS  Serayu  mengalami erosi  berat,  melebihi  40  ton/ha/th,  tetapi  juga memberikan gambaran visual yang lebih komprehensif.
Renvil Imawan, Agusta Praba Ristadi Pinem / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (3) 2024, 726-733

## 2. Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  Metode RUSLE  dan  Google  Earth  Engine,  untuk memprediksi  laju  erosi  di  DAS  Serayu.  Data  yang dibutuhkan dalam Metode RUSLE antara lain:
1) Data Curah Hujan Tahunan Menentukan pola curah hujan yang mempengaruhi proses erosi tanah.
2) Data Tekstur Tanah Menggambarkan  sifat  fisik  tanah  yang mempengaruhi tingkat erosi.
3) Data Kemiringan Lereng Menunjukkan  kemiringan  lereng  yang  menjadi faktor signifikan dalam laju erosi.
4) Data Indeks Vegetasi Mencerminkan  kondisi  vegetasi  yang  dapat mempengaruhi stabilitas tanah.
5) Data Konservasi Lahan Informasi  tentang  tindakan  yang  dapat meminimalkan erosi.
Semua  data  ini  diperoleh  melalui  citra  satelit menggunakan Google Earth Engine. Berikut  adalah  tahapan  yang  dilakukan  dalam penelitian ini, antara lain:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penjelasan dari Gambar 1 adalah sebagai berikut:
1) Tahap  pengumpulan  data  merupakan  tahap pengumpulan  data  citra  satelit  melalui  Google Earth  Engine,  serta  mencari  data spasial seperti peta batas wilayah dari sumber resmi.
2) Tahap pengolahan citra merupakan tahap pertama untuk  pemrosesan  citra  satelit  dan  memperoleh data-data yang dibutuhkan.
3) Tahap  analisis  faktor  erosi  merupakan  tahap menghitung  faktor-faktor  yang  mempengaruhi laju  erosi,  seperti  curah  hujan  tahunan,  tekstur tanah,  kemiringan  lereng, indeks  vegetasi ,  dan konservasi lahan. Semua data tersebut kemudian diterapkan  pada  Metode  RUSLE  untuk menghitung laju erosi di DAS Serayu.
4) Tahap  pemetaan  laju  erosi  yaitu  membuat  peta sebaran laju erosi di DAS Serayu berdasarkan hasil analisis  yang  telah  dilakukan.  Peta  ini  dibuat menggunakan software QGIS.

## Alat dan Bahan yang diperlukan
Dalam  penelitian  ini  adapun  alat  dan  bahan  yang dibutuhkan diantaranya:
1) Kebutuhan Hardware yaitu Laptop menggunakan laptop  Lenovo  IdeaPad  5  AMD  Ryzen  5  4000 Series dengan RAM  8 GB.
2) Kebutuhan Software yaitu sebuah tools QGIS 2.18 yang  digunakan  untuk  membuat  peta  hasil penelitian.
3) Kebutuhan  Data  yaitu  curah  hujan  tahunan, tekstur  tanah,  kemiringan  lereng, indeks  vegetasi , dan konservasi lahan. Data ini diperoleh dari citra satelit  dengan  menggunakan  Google  Earth Engine.
Pengumpulan  data  ini  mempunyai  sumber  data sekunder.  Data  sekunder  adalah  data  yang  telah dikumpulkan  oleh  lembaga  pengumpul  data  dan dipublikasikan  kepada  masyarakat  pengguna  [11]. Penggunaan data sekunder dari Google Earth Engine memastikan  kehandalan  data,  karena  platform  ini dikelola  oleh  Google,  sebuah  perusahaan  teknologi terkemuka.  Oleh  karena  itu,  data  yang  diperoleh memiliki  validitas  yang  tinggi  dan  mencerminkan kondisi aktual DAS Serayu.
Dalam  tahap  analisis,  metode  RUSLE  digunakan untuk menghitung laju erosi dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti curah hujan tahunan,  tekstur  tanah,  kemiringan  lereng, indeks vegetasi ,  dan  konservasi  lahan.  Integrasi  teknologi modern  berbasis  citra  satelit  dan  komputasi  awan melalui  Google  Earth  Engine  memberikan  dimensi baru  pada  analisis  erosi,  meningkatkan  akurasi  dan resolusi hasil. Selain itu, pemanfaatan perangkat lunak
QGIS  untuk  pemetaan  laju  erosi  memberikan keleluasaan dalam menghasilkan visualisasi yang jelas dan  informatif.  Proses  ini  menjadi  kunci  untuk menyajikan  hasil  penelitian  secara  komprehensif, memudahkan pemahaman dan interpretasi informasi bagi para pemangku kepentingan.
Dengan  demikian,  aspek  pemilihan  data  dan keandalan teknologi yang digunakan dalam penelitian ini  menegaskan  keakuratan  serta  relevansi  temuan terkait erosi tanah di DAS Serayu. Untuk mengetahui perkiraan jumlah tanah yang hilang akibat erosi maka dilakukan  analisis  terhadap  beberapa  faktor-faktor penyebab  erosi  yaitu  curah  hujan  tahunan,  tekstur tanah,  kemiringan  lereng, indeks  vegetasi ,  dan konservasi  lahan.  Dari  faktor-faktor  tersebut  dapat ditentukan jumlah erosi tanah menggunakan metode RUSLE  yang  dikembangkan  oleh  Wischmeier  dan Smith 1978, dengan rumus sebagai berikut:
𝐴 = 𝑅𝑥𝐾𝑥𝐿𝑆𝑥𝐶𝑥𝑃
Keterangan: R
= Curah Hujan Tahunan
K
= Tekstur Tanah
LS = Kemiringan Lereng
C = Indeks Vegetasi
P     = Konservasi Lahan

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Parameter Curah Hujan Tahunan (R)
Data  curah  hujan  yang  digunakan  dalam  penelitian adalah data curah hujan dari tahun 2021 hingga 2022. Satelit  curah  hujan  yang  digunakan  sebagai pengambilan  data  dari  penelitian  ini  adalah  satelit CHIRPS. Dalam sejalan dengan kemajuan teknologi, khususnya  di  bidang  penginderaan  jauh  seperti satelit,  penilaian  terhadap  jumlah  hujan  kini  bisa dilaksanakan  menggunakan  teknologi  yang  dikenal dengan sebutan satelit CHIRPS.
Teknologi ini memiliki resolusi spasial sekitar 0.05° x 0.05° arc degrees [12]. CHIRPS dipilih karena resolusi spasial dan temporalnya yang tinggi serta aksesnya yang bebas  [13].  Tipe  hujan  di  DAS  Serayu  adalah  tipe hujan moonsonal yaitu tipe hujan yang memiliki satu puncak dan satu lembah hujan, atau dalam setahun terjadi  satu  kali  musim  penghujan  dan  satu  kali
musim  kemarau  [14].  Pada  umumnya  musim  hujan biasanya  dimulai  pada  bulan  Oktober  ketika  angin muson  barat  bertiup.  Rata-rata  curah  hujan  di  DAS Serayu  cukup  tinggi  yaitu  sebesar  3000  mm/th. Dihitung  dengan  rumus  faktor  R  nilai  rata-ratanya adalah 1500 MJ/mm/ha/th. Curah hujan pada DAS Serayu cenderung tinggi karena wilayahnya memiliki tingkat elevasi yang tinggi. Cara menghitung faktor R adalah dengan rumus yang ditemukan oleh Ram et al. 2004 as cited in Jain and Das 2010.
𝑅 = 81,5 + 0,38 𝑃
P  = annual  precipitation  for  areas  where  annual precitationranges between 340 and 3500 mm.
Gambar 2. Peta Faktor R DAS Serayu
Parameter Tekstur Tanah (K) Data tekstur tanah diperoleh dari OpenLandMap , data ini  bersifat open  source yang  kemudian  diakses  dan dianalisis menggunakan Google Earth Engine dan di tempelkan  ke  dalam  peta  DAS  Serayu.  Data  ini mencakup  berbagai  informasi geospasial .  Dalam penelitian ini data yang diambil adalah dari tahun 2021 hingga  2022.  Das  Serayu  merupakan  wilayah  yang dominan  tanahnya  berupa  tanah  liat  lempung ( Clay loam ),  sisanya  berupa  tanah  liat  berpasir ( Sandy  clay loam ) dan tanah lempung berpasir ( Sandy loam ). Jenis tanah liat lempung memiliki tekstur halus dan kohesif. Kandungan  liat  yang  tinggi  membuatnya  mampu menahan air dengan baik. Jenis tanah ini cukup kuat menahan erosi. Berikutnya adalah tanah liat berpasir
tanah  ini  memiliki  campuran  partikel  lempung  dan pasir, karena mempunyai kandungan pasir yang tinggi maka  tanah  ini  rentan  terhadap  erosi.  Jenis  tanah lempung  berpasir  hampir  sama  dengan  tanah  liat berpasir,  namun  kandungan  pasirnya  lebih  banyak sehingga jenis tanah ini lebih rentan terhadap erosi.
Gambar 3. Peta Faktor K DAS Serayu

## Parameter Kemiringan lereng (LS)
Data kemiringan lereng DAS Serayu didapatkan dari Citra Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). Data SRTM adalah data elevasi muka bumi yang dihasilkan dari  satelit  yang  diluncurkan  NASA  ( National Aeronautics  and  Space  Administration ).  Data  yang dihasilkan memiliki resolusi spasial sebesar 90 m dan 30 m [15]. Data SRTM ini dikumpulkan pada tahun 2000  oleh  misi  pesawat  ulang-alik  antariksa Space Shuttle Endeavour. Kemiringan lereng diukur dari suatu tempat  pada  permukaan  tanah  dimana  erosi  mulai terjadi sampai pada dimana erosi mulai terjadi sampai pada tempat dimana terjadi pengendapan atau sampai pada  tempat  dimana  aliran  air  dipermukaan  tanah masuk ke dalam saluran [5]. Cara menghitung faktor LS adalah dengan rumus yang ditemukan oleh David 1988  based  on  work  by  Madarcos  1985  and  Smith and Whitt 1947.
𝐿𝑆 = 𝑎 + 𝑏 𝑥 𝑆 𝐿 3/4 𝑎 = 0.1 𝑏 = 0.21 𝑆 𝐿 = 𝑆𝑙𝑜𝑝𝑒 (%)
Pada gambar berikut ini memperlihatkan Peta Faktor LS  ( Lenght  Slope )  DAS  Serayu.  Berdasarkan  peta tersebut,  hampir  seluruh  wilayah  DAS  Serayu didominasi  oleh  nilai  LS  0.30  kecuali  wilayah Kabupaten  Purbalingga  bagian  Selatan  dan  wilayah Kabupaten Cilacap.
Gambar 4. Peta Faktor LS DAS Serayu Parameter Indeks Vegetasi (C) Data  yang  didapatkan  untuk  Menghitung Indeks Vegetasi menggunakan  Citra  Sentinel-2  MSI.  Satelit Sentinel-2 MSI adalah satelit milik Europe Space Agency (ESA) yang diluncurkan pada 23 Juni 2015. Sentinel- 2 MSI memiliki sudut inklinasi 98,62º dengan periode rotasi selama 40 menit dan merekam permukaan bumi pada 10:30 pagi waktu setempat dengan tujuan untuk memperoleh hasil dengan tutupan awan minimal serta penyinaran  matahari  yang  sesuai  [16].  Data Indeks Vegetasi dari  Citra  Satelit  Sentinel-2  MSI  yang digunakan dalam penelitian ini adalah data dari tahun 2021 hingga 2022.
Semakin  luas  tutupan  lahan  hijau  dapat  mengurangi hujan yang jatuh ke permukaan tanah secara langsung. Dampaknya  adalah  dapat  mengurangi  erosi  secara tidak  langsung.  Di  DAS  Serayu  terdapat  berbagai macam  variasi  vegetasi,  seperti  hutan  hujan  tropis terutama  di  pegunungan  sekitar  DAS  Serayu. Sedangkan  di  daerah  dataran  rendah,  terutama  di sepanjang DAS Serayu terdapat lahan pertanian yang luas.  Pertanian  mencakup  sawah  padi,  kebun  buah- buahan,  dan  palawija.  Terdapat  juga  Kawasan
pemukiman dan perkotaan yang telah dikembangkan di  sepanjang  DAS  Serayu,  seperti  Purwokerto  dan kota-kota  kecil  lainnya.  Hal  tersebut  tentunya  juga berpengaruh  terhadap  pengendalian  laju  erosi  di DAS  Serayu.  Cara  menghitung  faktor  C  adalah dengan rumus yang ditemukan oleh (Van der Knijff et al . 2000).
𝐶  =  𝑒𝑥𝑝 [α ( 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝛽 − 𝑁𝐷𝑉𝐼 )]
α = 1 β = 2
Gambar 5. Peta Faktor C DAS Serayu

## Parameter Konservasi Lahan (P)
Data Konservasi Lahan DAS Serayu di dapatkan dari Citra MODIS Land Cover , data ini diambil dari tahun 2021  hingga  2022.  Pemanfaatan  citra Moderate Resolution  Imaging  Spectroradiometer (MODIS)  sebagai bagian dari Earth Observing System (EOS) NASA. Data MODIS  menjadi  salah  satu platform yang mengandalkan  satelit Terra (pagi)  dan Aqua (sore) [17]. Satelit ini memberikan informasi tentang jenis dan  distribusi  tutupan  lahan  di  seluruh  dunia. Kondisi  konservasi  lahan  di  DAS  Serayu  bervariasi tergantung pada berbagai faktor, seperti penggunaan lahan, topografi, dan kebijakan lingkungan yang ada di  wilayah  tersebut.  Upaya  konservasi  untuk mengatasi  erosi  di  DAS  Serayu  antara  lain  dengan memperluas  dan  mempertahankan  kawasan  hutan lindung untuk mencegah erosi dengan akar yang kuat yang  menahan  tanah.  Sedangkan  di  daerah  dengan lereng  curam,  dibuat  terasering  yang  dapat mengurangi  kecepatan  air,  membantu  menahan tanah, dan mengurangi erosi.
Gambar 6. Peta Faktor P DAS Serayu

## Laju Erosi DAS Serayu
Besar  laju  Erosi  DAS  Serayu  setelah  dihitung menggunakan  metode  RUSLE  menghasilkan beberapa kelas tingkatan eros i yaitu “Sedikit” dengan tingkat  erosi  kurang  dari  10  ton/ha/th,  “Sedang” dengan tingkat erosi berkisar antara 10-20 ton/ha/th, “Tinggi”  dengan  tingkat  erosi  berkisar  antara  20 -30 ton/ha/th,  “Sangat  Tinggi”  dengan  tingkat  erosi berkisar  antara  30-40  ton/ha/th,  dan  yang  terakhir “Berat” dengan tingkat erosi lebih dari 40 ton/ha/th. Berdasarkan  hasil  perhitungan  tingkat  erosi  di  DAS Serayu  tergolong  besar,  sebagian  besar  laju  erosinya lebih  dari  40  ton/ha/th,  terutama  bagian  utara  di kabupaten  Purbalingga,  Banjarnegera,  Wonosobo karena di daerah tersebut adalah daerah pegunungan sehingga  memiliki  kemiringan  lereng  yang  cukup tinggi.  Kemudian  dihasilkan  peta  laju  erosi  seperti pada gambar peta berikut:
Gambar 7. Peta Laju Erosi DAS Serayu

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dijelaskan  di atas,  pengambilan  data-data  seperti  curah  hujan tahunan,  tekstur  tanah,  kemiringan  lereng, indeks vegetasi, dan konservasi lahan dilakukan menggunakan citra  satelit  yang  didapatkan  dari  Google  Earth Engine  kemudian  dihitung  menggunakan  metode RUSLE  sehingga  menghasilkan  laju  erosi  tanah  di DAS Serayu. Hasil perhitungan yang telah dilakukan dapat  disimpulkan  bahwa  besar  laju  erosi  di  DAS Serayu  termasuk  ke  dalam  kategori  Berat  terutama bagian  utara  Kabupaten  Purbalingga,  Banjarnegara, dan  Wonosobo,  sebagian  besar  mengalami  erosi sebesar lebih dari 40 ton/ha/th.
Tingginya  tingkat  erosi  tanah  di  DAS  Serayu, sehingga  diperlukan  tindakan  pengendalian  erosi termasuk tindakan konservasi tanah seperti tanaman penutup  tanah,  rotasi  tanaman,  dan  pembuatan terasering untuk mengurangi erosi dan meningkatkan ketahanan  tanah  terhadap  aliran  permukaan. Ketidakpastian  perhitungan  muncul  karena  adanya keterbatasan validasi lapangan dan validasi langsung hasil  pemetaan.  Penelitian  selanjutnya  diharapkan memperkuat  verifikasi  lapangan  dan  meningkatkan keandalan hasil pemetaan dengan melakukan survei lapangan  yang  lebih  intensif,  pengambilan  sampel tanah, dan pengukuran langsung.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Wahyudien, M. E., Vianita, L., Subagyo, D. O., &  Nurjanah,  N.  (2018).  Analisis  Dampak Penggunaan Lahan Terhadap Tingkat Erosi Di
Daerah  Aliran  Sungai  Bodri.  Prosiding Seminar Nasional Geografi UMS IX 2018.
[2] Lesmana, D. M. M., Cahyadi, T. A., SB, W. S. W., Nursanto, E., & Winarno, E. (2020, July). Perbandingan hasil prediksi laju erosi dengan metode  usle,  musle,  rusle  berdasar  literatur review.  In Prosiding  Seminar  Teknologi  Kebumian dan  Kelautan  (SEMITAN) (Vol.  2,  No.  1,  pp. 307-312). DOI: https://doi.org/10.31284/j.semitan.2020.994.
[3] Purnomo,  S.  N.  (2017).  Pengaruh  metode pemilihan data hujan pada perancangan debit
banjir  di  DAS  Serayu. Techno  (Jurnal  Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto) , 18 (1), 50-58. DOI: 10.30595/techno.v18i1.1452.
[4] Jariyah,  N.  A.,  &  Pramono,  I.  B.  (2013). Kerentanan sosial ekonomi dan biofisik di DAS Serayu: Collaborative management. Jurnal Penelitian  Sosial  dan  Ekonomi  Kehutanan , 10 (3),
141-156.
DOI: https://doi.org/10.20886/jpsek.2013.10.3.141 -156. [5] Andriyani, I., Wahyuningsih, S., & Arumsari, R. S.  (2020).  Penentuan  tingkat  bahaya  erosi  di wilayah das bedadung Kabupaten Jember. Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  Pertanian  Dan Biosistem , 8 (1), 1-11. DOI: 10.29303/jrpb.v8i1.122. [6] Fikri,  A.  S.,  Setiawan,  F.,  Violando,  W.  A., Muttaqin,  A.  D.,  &  Rahmawan,  F.  (2021). Analisis Perubahan Penutupan Lahan
Menggunakan  Google  Earth  Engine  dengan Algoritma  Cart  (Studi  Kasus:  Wilayah  Pesisir Kabupaten  Lamongan,  Provinsi  Jawa  Timur). In Prosiding  Forum  Ilmiah  Tahunan  (FIT)-Ikatan Surveyor  Indonesia  (ISI) (Vol.  1,  pp.  89-99). Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro.
[7] Wachid,  N.,  &  Tyas,  W.  P.  (2022).  Analisis transformasi  ndvi  dan  kaitannya  dengan  lst menggunakan platform berbasis cloud: Google Earth  Engine. Jurnal  Planologi , 19 (1),  60-74. DOI: 10.30659/jpsa.v19i1.20199.
[8] Rijal, S. S. (2020). Mengolah citra pengindraan jauh dengan google earth engine . Deepublish.
[9] Philia,  C.  L.  (2023).  Analisis  Perubahan  Suhu Permukaan  Daratan  di  Kecamatan  Ternate Tengah  Menggunakan  Google  Earth  Engine Berbasis Cloud Computing. E-JOINT (Electronica  and  Electrical  Journal  Of  Innovation Technology) , 4 (1), 16-20. DOI: https://doi.org/10.35970/e-joint.v4i1.1901.
[10] Hamid,  E.  S.,  &  Susilo,  Y.  (2011).  Strategi pengembangan  usaha  mikro  kecil  dan
menengah  di  Provinsi  Daerah  Istimewa Yogyakarta.
[11] Kafidani, F. S., Suhartanto, E., & Wahyuni, S. (2024).  Rasionaliasi  Jaringan  Pos  Hidrologi Menggunakan  Data  Pos  Hujan,  Data  Satelit CHIRPS,  dan  Data  Pos  Duga  Air  dengan Metode  Stepwise  di  DAS  Rejoso. Jurnal Teknologi  dan  Rekayasa  Sumber  Daya  Air , 4 (1),
471-481.
DOI: https://doi.org/10.21776/ub.jtresda.2024.004
.01.040.
[12] Paredes  Trejo,  F.  J.,  Alves  Barbosa,  H., Peñaloza-Murillo,  M.  A.,  Moreno,  M.  A.,  & Farias,  A.  (2016).  Intercomparison  of improved  satellite  rainfall  estimation  with CHIRPS gridded product and rain gauge data over Venezuela. Atmósfera , 29 (4), 323-342.
[13] Purnama,  S.  (2010).  Potensi  sumberdaya  air DAS Serayu. Jurnal Rekayasa Lingkungan , 6 (3).
[14] Yasin,  A.  M.,  Sukiyah,  E.,  Sulaksana,  N.,  & Isnaniawardhani,  V.  (2016).  Fenomena morfotektonik  pada  citra  STRM  di  wilayah Teluk Kendari. Bulletin of Scientific Contribution , 14 (2), 163-170.
[15] Suni, M. A., Borman, A. K., Umar, M. F. H., & Kurniawan,  A.  D.  (2023).  Pemetaan Penggunaan Lahan Di Kota Palu Menggunakan Citra  Sentinel  2-A. Jurnal  Pengabdian  Kolaborasi dan  Inovasi  IPTEKS , 1 (4),  384-391.  DOI: https://doi.org/10.59407/jpki2.v1i4.69.
[16] Adam,  S.  S.  (2020).  Evaluasi  area  kebakaran lahan  dan  hutan  berbasis  hotspot  citra MODIS. ScientiCO:  Computer  Science  and Informatics Journal , 3 (1), 19-34.