Jurnal Geocelebes Vol. 5 No. 1, April 2021, 80 – 90

## PEMETAAN DAERAH RAWAN LONGSOR MENGGUNAKAN METODE PENCITRAAN SATELIT DI KABUPATEN ENREKANG SULAWESI SELATAN

## Paisa*, Muh Said L, Ayusari Wahyuni
Jurusan Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Alauddin Makassar, Indonesia
*Corresponding author. Email: paisalakami02@gmail.com
Manuscript received: 12 January 2021; Received in revised form: 17 April 2021; Accepted: 30 April 2021

## Abstrak
Telah  dilakukan  penelitian  yang  bertujuan  untuk  pembuatan  peta  zona  rawan  longsor  di  Kabupaten Enrekang.  Daerah  yang  dianggap  rawan  terhadap  longsor  dapat  dianalisis  dan  diinterpretasi  dengan menggunakan data raster berupa citra pengindraan jauh satelit dan SIG (Sistem Informasi Geografis). Penelitian ini menggunakan beberapa data seperti curah hujan, geologi, jenis tanah, penggunan lahan, geomorfologi vegetasi serta kemiringan lereng. Hasil yang diperoleh dari analisis data tersebut berupa peta rawan longsor di Kabupaten Enrekang Sulawesi Selatan yang diklasifikasikan menjadi tiga kelas yaitu kelas tidak rawan, kelas rawan dan kelas sangat rawan.  Tingkat tertinggi  adalah rawan sebesar 56,19% atau sekitar 101.364,81 Ha yang meliputi Kecamatan Butu Batu, Maiwa, Kulo, Pancariajang, Pituriawa,  Bungi,  Baraka,  Aggaraja,  Alla,  Masselle,  Curio,  dan  sebagian  kecil  daerah  di  Kecamatan Enrekang serta Candana.
Kata Kunci : citra; Landsat 8; pemetaan; SIG; tanah longsor.

## Abstract
Research has been carried out aimed at making a landslide-prone zone map in Enrekang district. Areas that are considered prone to landslides can be analyzed and interpreted using raster data in the form of satellite  remote  sensing  images  and  GIS  (Geographic  Information  System).  This  research  using  data such  as  rainfall,  geology,  soil  type,  land  use,  vegetation,  geomorphology  and  slope.  From  the  data analysis in the form of landslide hazard maps in Enrekang district, South Sulawesi which are classified into three classes, namely the non-prone class, the vulnerable class and the very vulnerable class. The highest  level  is  prone  at  56.19%  or  around  101364.81  Ha  which  includes  sub-districts  Butu  Batu, Maiwa, Kulo, Pancariajang, Pituriawa, Bungi, Baraka, Aggaraja, Alla, Masselle, Curio, and a few areas in Enrekang and Candana.
Keywords : GIS; image; Landsat 8; landslides; mapping.

## Pendahuluan
Tanah  longsor  adalah  salah  satu  bencana yang sering terjadi di Indonesia khususnya di daerah perbukitan dan pegunungan yang memiliki intesitas curah hujan yang sangat tinggi.  Selain  itu,  kemiringan  lereng  yang curam  dan  struktur  geologi  suatu  wilayah
juga merupakan faktor penyebab terjadinya longsor.  Tanah  longsor  terjadi  akibat perpindahan  material  pembentuk  lereng berupa batuan, bahan rombakan, tanah, atau material  campuran  tersebut,  bergerak  ke bawah  atau  keluar  lereng    dan  salah  satu dari  tipe  gerakan  tanah  ( mass  movement /
mass  wasting )    berupa    fenomena  alam yang  mengakibatkan  terjadinya  gerakan tanah  yang  mengikuti  kemiringan  lereng (Wahyuni et al., 2019; Selby, 1985).
Badan  Pengendalian  Dampak  Lingkungan Daerah (Bapedalda) Sulawesi Selatan telah mengkategorikan  beberapa  wilayah  di Sulawesi  Selatan  sebagai  daerah  rawan longsor  terutama  pada  musim  penghujan. Enrekang  merupakan  salah  satu  daerah tersebut.
Data  yang  diambil  dari  Badan  Nasional Penanggulangan  Bencana  (BNPB)  2019, memperoleh  hasil  analisis  bahwa  jumlah penduduk  yang  tinggal  di  daerah  bahaya longsor  dari  sedang  sampai  tinggi  sebesar 40,9  juta  jiwa.  Data  tersebut  memberikan informasi bahwa masih banyak masyarakat Indonesia  yang  tinggal  di  daerah  yang masuk  dalam  kategori  rawan  longsor.  Hal ini  dapat  terjadi  karena  masyarakat  masih kekurangan  informasi  yang  jelas  tentang daerah  rawan  terhadap  longsor,  yang berdampak  pada  banyaknya  masyarakat yang  membangun  rumah  di  sekitar  titik rawan  longsor,  jika  daerah  rawan  longsor menjadi daerah yang padat penduduk maka hal  tersebut  dapat  mengakibat  tingginya resiko  kerugian  bagi  masyarakat  sekitar apabila  sewaktu-waktu  longsor  terjadi secara  tiba-tiba.  Antisipasi  yang  dapat dilakukan adalah dengan melakukan pemetaan  daerah  rawan  longsor  sebagai upaya  mitigasi  bencana  dan  sumber informasi  bagi  masyarakat  sekitar  tentang daerah yang memiliki resiko longsor  yang rendah  hingga  tinggi  untuk  mengetahui wilayah  yang  aman  untuk  bermukim  atau wilayah  yang  aman  membangun  tempat tinggal secara permanen.
Salah  satunya  dengan  memanfaatkan perkembangan Sistem Informasi Geografis (SIG) yang mampu menyediakan informasi data berupa data geospasial yang menampilkan  obyek  di  permukaan  bumi secara  cepat,  dan  menyediakan  sistem analisis  keruangan  yang  akurat.  Sehingga
dapat  dilakukan  upaya  mitigasi  yang bertujuan mencegah risiko yang berpotensi menjadi bencana atau mengurangi efek dari bencana  ketika  bencana  itu  terjadi,  salah satunya  adalah  tanah  longsor  (Laurensz  et al., 2019).
Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan sistem yang dapat menganalisis data  berupa  spasial  yang  dapat  digunakan dalam berbagai keperluan dalam menampilkan  informasi  permukaan  bumi. Salah  satu  penggunaan  dalam  SIG  berupa peta  rawan  longsor  (Leng  et  al.,  2017). Salah  satu  data  yang  dapat  digunakan dalam  pembuatan  peta  adalah  data  citra/ pengindraan  jauh.  Data  ini  menggunakan energi gelombang elektromagnetik. Energi gelombang ini selain didapatkan dari sinar matahari,  juga  didapatkan  dari  sumber energi  lain,  baik  itu  sumber  yang  sifatnya alamiah yang digunakan dalam penginderaan  jauh  sistem  pasif,  juga sumber  energi  buatan  manusia  yang digunakan dalam penginderaan jauh sistem aktif (Sutanto, 1987).
Data  citra  yang  digunakan  berupa  data raster sensor  optis  Landsat  8.    Ada  pun kelebihan Landsat 8 menggunakan kombinasi RGB ( Red , Green , Blue ) sebagai penunjuk lokasi yang tepat yakni kanal atau band Near Infra Red (NIR-Kanal  5) (LAPAN,  2015).  Dalam  pengolahan  data citra  landsat  8,  beberapa  koreksi  perlu dilakukan yakni berupa koreksi geometric . Koreksi  ini  menyamakan  proyeksi  citra pada  suatu  bidang  datar  (peta)  yang  sama dengan  sistem  proyeksi  peta.  Selain  itu, koreksi radiometric juga  sering  dilakukan agar nilai piksel dengan memper- timbangkan  faktor  gangguan  atmosfer sebagai  sumber  kesalahan  utama  dapat diperbaiki (Ati, 2016; LAPAN, 2015).

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kabupaten Enrekang,  Provinsi  Sulawesi  Selatan. Secara  geografis  Kabupaten  Enrekang
terletak  antara  koordinat  3 0 14’36”  – 3 0 50’00”  Lintang  Selatan,  dan  antara 119 0 40’53”  –  120 0 06’33”  Bujur  Timur dengan  luas  wilayah  1.786,01  Km 2 . Kabupaten  Enrekang  dengan  ibukota Enrekang terletak ± 235 Km sebelah utara Makassar.  Batas  wilayah  kabupaten  ini adalah  sebelah  utara  berbatasan  dengan Kabupaten  Tana  Toraja,  sebelah  timur dengan  Kabupaten  Luwu  dan  Sidrap, sebelah  selatan  dengan  Kabupaten  Sidrap dan;  sebelah  barat  dengan  Kabupaten Pinrang.  Secara  administratif  Kabupaten Enrekang  terbagi  ke  dalam  9  wilayah kecamatan  dengan  111  desa/  kelurahan. Kecamatan  terluas  adalah  Kecamatan Maiwa dengan luas 392,87 km 2 atau sekitar
22,0  %  dari  luas  wilayah  Kabupaten Enrekang,  sedangkan  kecamatan  terkecil adalah  Kecamatan  Malua  yaitu  sebesar 40,36  km 2 atau  hanya  sekitar  2,26  %  dari luas  total  Kabupaten  Enrekang  (SLHD, 2006).
Data yang digunakan adalah data sekunder yaitu  data  citra  Landsat  8  yang  diperoleh dari Lembaga Antariksa Nasional (LAPAN) Pare-pare tahun 2020, data DEM Kabupaten  Enrekang  tahun  2020,  data harian dan bulanan curah hujan Kabupaten Enrekang tahun 2018, data shapefile (SHP) penggunaan lahan, jenis tanah, dan geologi. Bagan alir dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Bagan alir penelitian.

## Hasil dan Pembahasan
Peta rawan longsor diperoleh dari hasil dari pengolahan  data  parameter  –  parameter yang  dapat  menyebabkan  longsor  seperti curah hujan, geologi, jenis tanah, penggunaan lahan, dan vegetasi.

## A. Peta Curah Hujan
Tabel 1 menampilkan persentase intensitas curah  hujan  dan  Gambar  2  adalah  Peta Sebaran Curah Hujan Harian tahun 2018 di Kabupaten Enrekang.
Tabel 1 . Persentase intensitas curah hujan di Kabupaten Enrekang. Kelas Curah Hujan Luas (Ha) Persentase (%) Sangat Rendah Rendah Sedang Tinggi Sangat Tinggi < 13,6 13,6 – 20,7 20,7 – 27,7 27,7 – 34,8 > 34,8 235.615.018,3 548.281.119,4 423.947.520,5 511.471.995,2 102.069.887,1 12,94 30,10 23,28 28,08 5,60 Jumlah 1.821.385.541 100
Gambar 2. Peta Curah Hujan Kabupaten Enrekang.

## B. Geologi
Tabel 2 . Sebaran Geologi di Kabupaten Enrekang. Simbol Formasi Luas (Ha) Persentase (%) Kls Qa Tets Tmod Tmps1 Formasi Latimojong Endapan permukaan tak bernama Serpih Napal Formasi Sekala 40180,51 133,68 48397,21 4455,545 45,28 22,09 0,07 26,6 2,45 0,02 Tmpss Batupasir bersusunan andesit 28554.71 15,7 Tmpv Aliran lava 5714,23 3,14 Tms1 Sedimen tak bernama 8901,81 4,89 Tmtv Batuan Gunungapi Talaya 288,06 0,16 Tom11 Batugamping terumbu 8.920,701 4,9 Tpl Lamprofir tak bernama 1.057,38 0,58 Tpw Konglomerat 35.284,02 19,39 Jumlah 181.933,136 100
Peta
geologi
diperoleh dengan
menggabungkan  antara shapefile geologi Provinsi Sulawesi Selatan dengan shapefile administrasi  Kabupaten  Enrekang,  setelah itu  melakukan  pemotongan  atau cropping
sehingga diperolah Peta Geologi Kabupaten Enrekang. Tabel 2 menampilkan formasi geologi pada Kabupaten Enrekang. Peta Geologi
Kabupaten  Enrekang  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Peta Geologi Kabupaten Enrekang.

## C. Jenis Tanah
Peta  jenis  tanah  diperoleh  dengan  cara overlay antara shapefile jenis  tanah Provinsi Sulawesi Selatan dengan shapefile administrasi
Kabupaten Enrekang. Kemudian  hasil overlay tersebut  dipotong
agar  diperoleh  peta  jenis  tanah  Kabupaten Enrekang.  Tabel  3  merupakan  tabel  jenis tanah  yang  diperoleh  dari  tabel  atribut. Sebaran jenis tanah yang ada di Kabupaten Enrekang  termuat  dalam  peta  jenis  tanah pada Gambar 4 di bawah ini.
Tabel 3 . Jenis Tanah di Kabupaten Enrekang. Tanah1 Tanah2 Luas (Ha) Persentase (%) Typic Endoaquepts Typic Endoaquents 6.749,33754 3,697430917 Typic Endoaquepts Aquic Eutrudepts 167,863419 0,091959157 Typic Eutrudepts Lithic Udorthents 547,086025 0,299705381 Typic Eutrudepts Lithic Udorthents 6.116,68023 3,35084776 ROC Lithic Udorthents 18.837,6253 10,31965252 Typic Eutrudepts Typic Hapludults 11.399,2617 6,244758441 Typic Eutrudepts Typic Hapludults 1.786,70515 0,97879515
Aquic Eutrudepts Typic Endoaquepts 409,319583 0,224233989 Typic Eutrudepts Typic Eutrudepts 11.187,9276 6,128985141 Typic Eutrudepts Typic Hapludalfs 3.361,80979 1,841671034 Lithic Dystrudepts Lithic Hapludults 7.402,81823 4,055421562 Typic Eutrudepts Lithic Dystrudepts 3.236,62072 1,773089795 Vertic Hapludalfs Typic Eutrudepts 7.878,80965 4,316179802 Typic Hapludults Typic Eutrudepts 9.932,13428 5,441034786 Typic Eutrudepts Typic Hapludalfs 5.654,53637 3,097675509 Typic Eutrudepts Typic Hapludalfs 6.318,47327 3,461394288 Typic Eutrudepts Typic Hapludults 3.388,60486 1,856349943 Typic Eutrudepts Typic Hapludalfs 14.561,1269 7,976895588 Typic Hapludults Typic Eutrudepts 9.885,67572 5,415583801 Typic Eutrudepts Typic Hapludults 40.176,5053 22,00954569 Lithic Dystrudepts Lithic Haprendolls 12.330,8082 6,755079464 Typic Eutrudepts Lithic Dystrudepts 1.211,54522 0,663710284 Jumlah 182.541,275 100
Gambar 4. Peta Jenis Tanah Kabupaten Enrekang.

## D. Kemiringan Lereng
Peta  kemiringan  lereng  diperoleh  dari klasifikasi  data  DEM.  Data  tersebut diklasifikasikan  menjadi  lima  kelas  yaitu datar,  landai,  agak  curam,  curam,  dan sangat  curam.  Daerah  dengan  kemiringan lereng yang terjal memiliki potensi longsor yang  besar  dibandingkan  dengan  daerah
yang  memiliki  kemiringan  lereng  yang sedang  atau  pun  datar.  Kemiringan  lereng pada  Kabupaten  Enrekang  dapat  dilihat pada  Tabel  4  yang  merupakan  klasifikasi lereng  sehingga  diketahui  kemiringan lereng  serta  persentase  kemiringan  lereng di  Kabupaten  Enrekang  dari  datar  hingga sangat curam.
Gambar 5 di bawah ini merupakan gambar peta sebaran kemiringan lereng di wilayah Kabupaten  Enrekang.  Gambar  tersebut memperlihatkan daerah dengan kemiringan lereng  datar  sampai  sangat  curam  dengan
memperhatikan  warna  pada  legenda. Warna  kuning  menunjukan  kemiringan lereng datar, warna orange landai, hijau tua agak curam, hijau muda curam dan merah sangat curam.
Tabel 4 . Kemiringan Lereng Kabupaten Enrekang. Slope Klasifikasi Luas (Ha) Persentase (%) 0 – 8% 8 – 15% 15 – 25% 25 – 45% > 45% Datar Landai Agak curam Curam Sangat curam 62775,47 56196,25 47968,37 15430,9 419,98 34,34 30,74 26,24 8,44 0,23 Jumlah 182.791.01 100
Gambar 5. Peta Kemiringan Lereng Kabupaten Enrekang.

## E. Peta Penggunaan Lahan
Peta  penggunaan  lahan  merupakan  hasil overlay shapefile penggunaan lahan Provinsi Sulawesi Selatan dengan shapefile administrasi  Kabupaten  Enrekang.  Kedua data tersebut dipotong untuk menghasilkan peta penggunaan lahan Kabupaten
Enrekang.    Peta  penggunaan  lahan diperlukan  sebagai  data  pendukung  untuk mengetahui  tingat  kerawanan  bencana tanah  longsor.  Di  bawah  ini  Tabel  5 memperlihatkan  penggunaan  lahan  di Kabupaten Enrekang. Sedangkan Gambar 6 merupakan gambar peta sebaran penggunaan lahan di Kabupaten Enrekang.
Tabel 5 . Penggunaan Lahan Kabupaten Enrekang. Tipe Penggunaan Lahan Luas (Ha) Persentase (%) Hutan Lahan Kering Primer 28.430,03 13,99 Hutan Lahan Kering Sekunder 35.149,09 17,30 Tanah Terbuka 1.114,86 0,55 Hutan Tanaman 104,68 0,05 Belukar 14.075,58 6,93 Pertanian Lahan Kering 99.967,76 49,19 Savana / Padang rumput 6.168,05 3,04 Pertanian Lahan Kering Campur 12.371,65 6,09 Sawah 5.847,13 2,88 Jumlah 203.228,83 100
Gambar 6. Peta Tutupan Lahan Kabupaten Enrekang.

## F. Peta Vegetasi
Vegetasi diperoleh dari data Landsat 8 yang dioleh dengan metode bandmath band Red dan band Nir atau band 4  dan band 5.
Kemudian  dilakukan  pengklasifikasian menjadi  tiga  kelas  yaitu  vegetasi  kelas
rendah, vegetasi kelas sedang dan vegetasi kelas  tinggi  seperti  pada  Gambar  7. Vegetasi  dengan  kelas  rendah  memiliki warna  biru,  sedangkan  pada  kelas  sedang memiliki warna coklat dan vegetasi dengan kelas tertinggi berwarna hijau.
Gambar 7. Peta Vegetasi Kabupaten Enrekang.

## G. Peta Daerah Rawan Longsor
Zona rawan longsor diperoleh dengan cara meng- overlay semua  data  peta  yang  telah dibuat. Data tersebut diolah menjadi daerah rawan  longsor  dengan  memberi  bobot setiap  kelas.  Tabel  6  adalah  kelas  rawan longsor yang diperoleh setelah pembobotan kemudian  dianalisis  untuk  mengetahui
persentase terbesar zona bencana longsor di Kabupaten Enrekang.
Gambar 8 merupakan peta rawan longsor di Kabupaten  Enrekang.  Warna  hijau  tua menunjukan  daerah  tidak  rawan  longsor, hijau  muda  agak  rawan, orange cukup rawan,  kuning  rawan  dan  merah  sangat rawan.
Tabel 6 . Kelas Rawan Longsor. Kelas Rawan Longsor Luas (Ha) Persentase (%) Tidak Rawan 56.427,05 31,28 Rawan 101.364,81 56,19 Sangat Rawan 22.595,003 12,53 Jumlah 180.386,86 100
Gambar 8. Peta Derah Rawan Longsor Kabupaten Enrekang.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil pengolahan dan analisis data yang dilakukan di Kabupaten Enrekang, sehingga
memperoleh
kesimpulan  bahwa  didapatkan  tiga  kelas rawan  longsor  yakni  tidak  rawan  sebesar 31,28%, meliputi sebagian besar Enrekang, Baraka,  Malua,  Gadang  Batu  Silana, Baroko,  Mengkedek,  Curio,  dan  sebagian kecil  Anggeraja.  Kelas  rawan  sebesar 56,19%    terdiri  dari  sebagian  besar  Mulo, Pancara  Riaja,  Kulo,  Pitu  Riawa,  Pitu Riase,  Latimojong,  Bungi,  Buntu  Batu, Alla, Bongkar  Adeng, serta sebagian kecil Curi,  Mangkedek  dan  Cendana.  Sangat rawan  sebesar  12,35%  meliputi  Candaa, Maselle, dan sebagian kecil Maiwa, Bungi, Pitu  Riase,  Latimojong  dan  Buntu  Batu. Data tersebut diperoleh dari penggabungan data  curah  hujan,  kelerengan,  jenis  tanah, penutupan lahan, dan geologi serta vegetasi sebagai data pendukung.

## Daftar Pustaka
Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana (BNPB).  2019. Daerah  Rawan Longsor .
Ati, J.S. 2016. Pemanfaatan Citra Landsat 8  untuk  Identifikasi  Kawasan Rawan  Longsor. Skripsi,  ITN Malang. LAPAN. 2015. Pedoman Pengolahan Data dan  Penginderaan  Jauh  Landsat  8 untuk  Mangrove. Jakarta:  Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh.
Laurensz,  B.,  Lawalata,  F.  dan  Prasetyo,
S.Y.J.  2019. Potensi  Resiko  Banjir dengan Menggunakan Citra Satelit (Studi  Kasus :  Kota  Manado,
Provinsi Sulawesi Utara) . Indonesian  Journal  of  Computing and  Modeling.  2(1),  pp.17-24. Retrieved from https://ejournal.uksw.edu/icm/articl
e/view/2536
Leng,  M.,  Tanesib,  J.L.  dan  Warsito  A. 2017. Pemetaan  Daerah  Rawan
Longsor dengan Pengindraan Jauh dan  Sistem  Informasi  Geografis  di Kabupaten  Timor  Tengah  Utara Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur Indonesia. Jurnal  Fisika:  Fisika Sains dan Aplikasinya. 2(1), pp.24-
28.
Retrieved
from https://ejurnal.undana.ac.id/FISA/a rticle/view/539 Selby,  M.J.  1985. Earth's  Changing
Surface: an Introduction to Geomorphology . Oxford
[Oxfordshire]:  Clarendon  Press;
New  York:  Oxford  University
Press.
SLHD,  2006. Buku  2  Basis  Data . Lingkungan.  Enrekang:  Stasiun
Lingkungan Hidup Daerah. Sutanto. 1987. Penginderaan Jauh Jilid 1 .
Yogyakarta:
Gadjah Mada University Press.
Wahyuni, A., Saka, B., dan Rahmaniah, R. 2019. Mitigasi  Bencana  Geologi (Gempabumi  dan  Tanah  Longsor Di  Kabupaten  Toraja  Utara  dan Tana  Toraja  dalam  Mengurangi
Risiko  Bencana .  Neutrino.  1(2),
pp.33 - 38. Retrieved from http://journals.ukitoraja.ac.id/index. php/neo/article/view/512