## Potensi Longsor di Kabupaten Kendal, Provinsi Jawa Tengah Berdasarkan Penginderaan Jauh
Garindra Yogiswara 1 * , Thomas Triadi Putranto 1 , Devina Trisnawati 1
1 Departemen Teknik Geologi, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Semarang

## Abstrak
Kabupaten Kendal, Jawa Tengah memiliki riwayat longsor 206 kejadian pada 2010-2020, menyebabkan 41 bangunan rusak dan 28 warga mengungsi. Hal ini menunjukkan bahwa longsor adalah kejadian yang serius  dan  perlu  menjadi  perhatian.  Peta  resmi  kerentanan  longsor  oleh    PVMBG  dan  Badan  BPBD Kabupaten  Kendal  berskala  regional  perlu  pembaruan  kelengkapan  data  dan  informasi.  Penelitian bertujuan  membuat  zona  potensi  longsor  untuk  rekomendasi  perencanaan  dan  pembangunan.  Citra SPOT 6 dan 7 digunakan untuk interpretasi penggunaan lahan, curah hujan dari citra Himawari-8 2019, interpretasi litologi dan kelurusan (divalidasi dari data Pusat Survey Geologi 2013 dan lapangan), serta kemiringan lereng dari DEM. Kalkulasi merupakan kombinasi klasifikasi DVMBG 2004, BBPPSDLP 2009, dan PVMBG 2015. Zona potensi longsor rendah (44,05% atau 44.220 Ha) meliputi Kota Kendal, Patebon, Kaliwungu Utara, Brangsong, Kangkung, Patebon, Cepiring, Rowosari, Weleri dan Pegandon bagian utara, Gemuh bagian utara, Ringinarum bagian utara. Zona potensi longsor sedang (50,47% atau 50.661  Ha)  meliputi  Kaliwungu  Selatan,  Boja,  Plantungan  bagian  utara,  Sukorejo  bagian  utara, Pegandon bagian selatan, Gemuh bagian selatan, Ngampel bagian utara, Ringinarum bagian selatan, dan Patean bagian selatan. Potensi longsor tinggi (5,48% atau 5.500 Ha) meliputi Singorojo bagian utara dan barat, Sukorejo bagian selatan, Plantungan bagian selatan, Pageruyung bagian timur, Limbangan barat dan selatan, serta Patean bagian utara. Potensi longsor sangat tinggi (0,001% atau 1,3 Ha) meliputi daerah Sumber Rahayu dan Sriwulan Limbangan.
Kata kunci: Citra SPOT; Kabupaten Kendal;  longsor; pembobotan; penginderaan jauh.

## Abstract
Kendal, Central Java has 206 landslides incidents in 2010-2020, caused 41 buildings to be damaged, and 28 people to be evacuated. It shows that landslides are hazardous. The official map of potential landslides  created  by  BPDB  and  PVMBG  (regional  scale)  needs  to  be  updated  with  more  complete information. This study aims to create  potential landslides zones to be a recommendation for further research and development planning. The data used includes SPOT 6 and 7 that have been pan sharped to identify land use, rainfall obtained from the Himawari-8 satellite in 2019, lithological interpretation, and lineament validated with data from regional geology of Pusat Survey Geologi, and slope from the DEM  data.  The  calculations  according  to  a  combination  of  DVMBG  2004,  BBPPSDLP  2009,  and PVMBG    2015  classification.  The  results  show  that  northern  Kendal,  Patebon,  North  Kaliwungu, Brangsong, Kangkung, Patebon, Cepiring, Rowosari, northern Weleri, Pegandon, northern Gemuh, and northern Ringinarum has low landslide potential (44.05% or 44,220 Ha). Southern Kaliwungu, Boja, northern  Plantungan,  northern  Sukorejo,  southern  Pegandon,  southern  Patean,  northern  Ngampel, northern  Ringinarum  has  middle  landslide  potential  (50,47%  or  50.661  Ha).  Northern  and  western Singorojo,  southern  Sukorejo,  southern  Plantungan,  eastern  Pageruyung,  western    and  southern Limbangan, and northern Patean has high landslide potential (5,F48% or 5.500 Ha). Sumber Rahayu and Sriwulan, Limbangan has very high landslide potential (0,001% or 1,3 Ha).
Keyword: SPOT Imagery; Kendal Regency; landslide; weighting methods; remote sensing.
* Korespondensi: garindrayogi98@gmail.com

## PENDAHULUAN
Pusat  Vulkanologi  Mitigasi  Bencana  Geologi (PVMBG)  tahun  2019  menyebutkan  bahwa Provinsi Jawa Tengah memiliki riwayat longsor sebanyak  801  kejadian  antara tahun  2006-2018 dan  menyebabkan  609  orang  meninggal  dunia. Sebagian  besar  wilayah  di  Jawa  Tengah memiliki  indeks  risiko  bencana  longsor  cukup tinggi. Salah satu diantaranya adalah Kabupaten Kendal (206 titik pada 2010-2020). Peta prediksi dari  PVMBG  tiap  bulannya  bersifat  regional belum  memuat  informasi  spesifik  pada  tiap wilayahnya.  Intensitas  kejadian  longsor  yang tergolong  cukup  tinggi  diperlukan  penelitian sebagai  langkah  mitigasi  bencana,  pembaruan data dan informasi, serta rekomendasi pengembangan wilayah.
Perkembangan  penginderaan  jauh  banyak digunakan  untuk  penelitian  termasuk  geologi, terutama skala luas. Beberapa penelitian menggunakan  citra  SPOT  dan  IKONOS  untuk deteksi longsor di Lantau, Hongkong (Nichol dan Wong, 2005a; Nichol dan Wong 2005b). Sukojo dan  Citra  (2018)  menggunakan  beberapa  citra (salah satunya citra SPOT ) untuk analisis longsor di  daerah  Tuban  dengan  metode  pembobotan. Zhong, dkk. (2019) menjelaskan dalam penelitiannya  tentang  manfaat  dan  tantangan penginderaan  jauh  untuk  pemetaan  longsor dengan  Lidar,  DinSAR.  Dewi  dkk.  (2017) menggunakan  penginderaan  jauh  dari  beberapa citra dan metode pembobotan menurut kombinasi dari  PVMBG  (2015),  DVMBG  (2004),  dan BBPPSDLP  (2009)  untuk  zonasi  longsor  di Purworejo,  Jawa  Tengah.  Ini  membuktikan penginderaan jauh efektif dan banyak digunakan untuk identifikasi longsor wilayah luas.
Metode  pembobotan  disesuaikan  dengan kondisi  daerah  penelitian,  dimana  terdapat beberapa  aspek  seperti  penggunanan  lahan, indikasi kelurusan, jenis batuan, curah hujan, dan kemiringan lereng. Semua hal tersebut dianggap mempengaruhi  terjadinya  longsor.  Parameter- parameter tersebut dikalkulasikan pada klasifikasi  yang  tepat  menurut  Direktorat Vulkanologi  dan  Mitigasi  Bencana  Geologi (DVMBG)  tahun  2004,  Balai  Besar  Penelitian dan  Pengembangan  Sumberdaya  Pertanian (BBPPSDLP) tahun 2009, dan Pusat Vulknaologi dan Bencana Geologi (PVMBG) tahun 2015. Hal ini  diperkuat  oleh  penelitian  Dewi  dkk.  (2017) yang memakai metode tersebut.
Gambar 1 . Unsur Interpretasi citra (CCRS, 2018).
Tujuan  akhir  dari  penelitian  ini  untuk menghasilkan  peta  zona  rawan  longsor  disertai dengan pengecekan lapangan, sehingga peta ini diharapkan menjadi acuan untuk berbagai pihak dalam  mitigasi  bencana  serta  rekomendasi wilayah dalam perencanaan pembangunan.

## Geologi Regional
Formasi  batuan  di  wilayah  penelitian  menurut Thanden dkk. (1996) diawali dengan terbentuknya  intrusi  basalt  dan  andesit  (awal Tersier, terangkat lalu tererosi. Hasil erosi inilah yang  membentuk  material  sedimen turbidit Formasi  Kerek  pada  Lingkungan neritik  sampai laut  dalam.  Saat  ini  persebaran  Formasi  Kerek terdapat  di  sekitar  Patean  dan  Singorojo  bagian barat. Selanjutnya Formasi Penyatan yang ada di sekitar  Limbangan  dan  Singorojo.    Formasi Damar  dan  Formasi  Kaligetas  terbentuk  hampir bersamaan.  Formasi  Damar  mengendap  lebih lama dari Formasi Kaligetas. Proses selanjutnya adalah  jeda  pengendapan  yang  mengakibatkan Formasi  Damar  dan  Kaligetas  berhubungan secara ketidakselarasan dengan formasi selanjutnya.  Pada  Kuarter,  terbentuk  batuan batuan  vulkanik  meliputi  Formasi  Jembangan, Formasi Gajahmungkur, Formasi Jongkong, serta Formasi Kaligesik. Aktifnya tektonik pada Plio- Pleistosein menyebabkan  terbentuknya  lipatan, sesar naik yang arahnya relatif barat-timur, sesar geser berarah timur laut-barat dan tenggara-barat laut,  dan  sesar  normal.  Sesar-sesar  ini  dapat dilihat  pada  geologi  regional  daerah  penelitian. Zona  lemah  inilah  yang  diindikasikan  menjadi jalur  munculnya  gunungapi  umur  kuarter terbentuk.  Hasil  erosi  dan  trasportasi  dari formasi-formasi  tersebut  terendapkan  pada bagian  utara  Kendal  dan  menyusun  material endapan aluvium (Gambar 2).
Gambar 2. Geologi regional Kendal (modifikasi dari Thanden, dkk. 1996).

## Interpretasi Penginderaan Jauh
Lillesand  dan  Kiefer  (1979)  menjelaskan  bahwa penginderdaan  jauh  adalah  ilmu  mendapatkan informasi objek atau daerah dengan menganalisis data dari alat tanpa kontak langsung dengan objek tersebut. Penginderaan jauh secara pasif menggunakan energi dari matahari yang dipantulkan  langsung  dari  objek,  contohnya Landsat , SPOT.  Penginderaan  jauh  secara  aktif menyediakan  sumber radiasi  elektromagnetik sendiri  untuk  memancarkan  data  dari  objek, contohnya  radar . Objek  pada  citra  ( Gambar  1 ) diidentifikasi dengan memperhatikan rona warna, bentuk,  ukuran,  tekstur,  pola,  bayangan,  dan asosiasi (CCRS, 2018)
Citra SPOT 6/ 7, DEMNAS, dan Himawari-8 Citra SPOT 6 dan 7 diluncurkan pada September 2012  dan  2014  diluncurkan  citra  menggantikan citra  SPOT  4  dan  citra  ini  memiliki  resolusi spasial  1,5 meter  ( pansharpe, dan  8  meter  pada multispectral  (R/G/B/NIR) dengan  lebar  sapuan sebesar  60  Km  (Astrium,  2019)  dan  kapasitas perekaman  harian  3.000.000  km 2 pada  tiap satelit.  Kanal  atau bands yang  dimiliki meliputi panchromatic (0,450-0,745  μm), blue (0,450- 0,520 μm), green (0,530-0,590 μm), red (0,625- 0,695 μm) near infrarred (0,760-0,890 μm). Citra
Gambar  3 .  Perbedaan  DEM (a),  DTM  (b), dan DSM (c) (Emiyati, 2012).
SPOT Kendal ditampilkan pada Gambar 4.
Citra  Himawari-8  mengakuisisi  data  di  Asia timur-Australia, digunakan untuk prediksi cuaca jangka pendek ( nowcasting ) dan jangka panjang (Kushardono, 2012). Citra Himawari-8 Potential Rainfall adalah produk dari citra Himawari yang digunakan  untuk memprediksi  potensi  curah hujan.  Disajikan  dalam  kategori  ringan,  sedang, lebat, hingga sangat lebat dengan memperhatikan faktor  suhu  puncak  awan  dengan  potensi  curah hujan.  Citra  Himawari  8  memiliki  sensor Advanced  Himawari  Imager (AHI) , untuk meningkatkan  resolusi  spektral,  spasial,  dan temporal , dengan 16 band (3 band visible, 3 band near-infrared (NIR) , dan 10 band  thermal atau inframerah (IR)) , memiliki  resolusi  per pixel sebesar 0,5 km dan 1 km pada cahaya tampak, 2 km pada IR serta 1 km dan 2 km pada NIR dan
a b C
resolusi tenporal 30 menit.
DEM adalah  ilustrasi  dari  permukaan  suatu daerah  dengan memperhatikan  nilai  ketinggian untuk  merepresentasikan  bentuk  kontur  yang informasi  ketinggian  dan  diilustrasikan  dengan perbedaan  warna  (Yu  dan  Chen,  2017). Umumnya  terdapat  2  jenis  yang  berhubungan dengan  DEM,  yakni Digital  Terrain  Model (DTM) dan Digital Surface Model (DSM). DEM (warna  hitam  memperlihatkan  daerah  topografi rendah,  sedangkan  warna putih  memperlihatkan daerah  topografi  tinggi)  (Gambar  3.a).  DTM merupakan model permukan tanpa pengaruh dari objek  diantasnya  seperti  pohon,  bangunan  dan sejenisnya (Gambar 3.b). DSM merupakan model permukan dengan memperhatikan semua yang di atas  permukaan  diatasnya  seperti  pohon, bangunan dan sejenisnya (Gambar 3.c)

## Longsor
Highland  dan  Bobrowsky  (2008)  menjelaskan longsor  adalah  kejadian  gerakan  material  baik berupa  batuan,  gerakan  tanah,  dan  material lainnya pada lereng dari pengaruh gravitasi. Jenis longsor  (Highland  dan  Bobrowsky,  2008)  yang serupa  dengan  Varnes  (1978)  meliputi  tipe rotational  slide yang  dicirikan  bidang  gelincir melengkung, translational  slide yang  dicirikan bidang  gelincir  cenderung  rata, blockslide yang dicirikan  bidang  gelincir  berupa block batuan, rockfall yang  dicirikan  bongkah  jatuh, topples
yang dicirikan beberapa kelompok bongkah yang jatuh dalam sumbu yang sama , debris flow yan dicirikan  aliran  massa, debris  avalanche yang dicirikan  aliran  massa  yang  bermula  dari longsoran  hampir  sama  dengan slide , earthflow yang dicirikan aliran massa yang lambat dan agak datar, creep yang  dicirikan  gerakan membentuk rekahan  dari  suatu  bidang,  serta lateral  spread yang dicirikan gerakan rekahan pada bidang yang cenderung datar.
Beberapa  penelitian  menyebutkan  longsor dipengaruhi oleh jenis batuan, curah hujan, jarak dari  patahan,  tutupan  lahan,  dan  kondisi  tanah. Liu  dan  Mason  (2016)  menjelaskan  kelurusan pada  citra  membantu  penentuan  gerakan  tanah terhadap  aktivitas  tektonik  di  sekitarnya. Kelurusan  dapat  mengetahui  kondisi  struktur makro daerah untuk mengidentifikasi zona lemah (Thannoun, 2003).

## METODOLOGI
Beberapa proses dilakukan meliputi analisis data penginderaan jauh yaitu  interpretasi citra SPOT 6 dan 7 secara digital (supervised randoom forest classification)  melalui plattfrom  Google  Earth Engineer untuk  penggunaan  lahan , DEMNAS untuk interpretasi kelurusan, jenis batuan secara umum,  kemiringan  lereng  dengan menampilkan hillshade sudut  (45 ° ,  90 ° ,  180 ° ,  dan  270 °). Penentuan sudut hillshade didasarkan pada
Gambar 4 . Kenampakan Citra SPOT 6 dan 7 Kabupaten Kendal (LAPAN, 2019).
SPOT 7
SPOT 6
Tabel 1. Parameter dan presentase pembobotan penelitian.
Parameter Skor (Pengaruh Terhadap Longsor) Bobot 1 (sangat rendah) 2 (rendah) 3 (sedang) 4 (tinggi) 5 (sangat tinggi) Kelerengan <8% 8-15% 16-25% 26-45% >45% 35% Jenis batuan Aluvium vulkanik sedimen - - 25% Jenis Lahan Hutan Perkebunan Persawahan Lahan terbangun Lahan terbuka 10% Jarak dari kelurusan (m) >800 500-800 301-500 100-300 <100 10% Curah hujan (mm/ tahun) - 1.997-2.000 2.001-2.500 2.501-3.000 3.001-3.197 20%
kenampakan terbaik untuk menampilkan bentukan kelurusan. Pengoalahan sistem informasi  geografis  meliputi  koreksi  dan merapikan  data  interpretasi  penggunaan  lahan, menggabungkan  berbagai  macam  aspek  dalam peta sesuai kebutuhan, mengubah dari vektor ke raster, serta melakukan layouting peta.
Pembagian kelas dari kelas 1 sampai 5 pada tiap parameter (curah hujan 20%, jenis batuan 25%, jarak  dari  kelurusan  10%,  penggunaan  lahan 10%, kemiringan lereng 35%) dilakukan dengan raster calculator sesuai presentase dan dibagi 5 (sesuai jumlah parameter) pada aplikasi ArcGis . Pembobotan tersebut akan menghasilkan rentang nilai  akhir,  nilai  tertinggi  sampai  terendah kemudian dikelaskan kembali untuk mendapatkan  zona  potensi  longsor,  yaitu  0-1 sangat  rendah,  1,01-2  rendah,  2,01-3  sedang, 3,01-4 tinggi, 4,01-5 sangat tinggi.

## HASIL Penggunaan Lahan
Kenampakan pada citra yang menunjukkan tubuh air  berwarna  kebiruan,  hutan  (heterogen  dan homogen)  kenampakan  warna  hijau  tua,  bentuk cenderung  tak  beraturan,  tekstur  yang  cukup kasar  sampai  kasar,  hutan  heterogen  memiliki tekstur yang lebih kasar daripada hutan homogen. Persawahan berwarna hijau muda, berbentuk pola kotak-persegi  panjang  dan  cukup  beraturan. Perkebunan berwarna hijau muda-tua, teksturnya tidak  lebih  kasar  dari  hutan  homogen  dan heterogen,  serta  asosiasinya  banyak  yang  dekat dengan  pemukiman.  Lahan  terbangun  berwarna putih-abu-abu-merah, membentuk pola beraturan persegi-persegi  panjang,  berasosiasi  dengan jalan.  Lahan  terbuka  warnanya  coklat,  jarang dijumpai vegetasi.
Interpretasi  penggunaan  lahan  menunjukkan Kabupaten  Kendal  didominasi  oleh  persawahan (31,58%), perkebunan (12,59%),  hutan (34,23%) berupa  hutan  homogen  (tanaman  industri  karet, pinus,  jati,  cengkeh)  dan  hutan  heterogen (didominasi di Limbangan, Sukorejo, Plantungan,  Singorojo,  dan  Plantungan,  dan Boja), lahan terbuka (8,18%) terdapat di  sekitar Patean, dan lahan terbangun (7,97%) terdapat di sekitar  Sukorejo,  Kendal,  Weleri,  Boja,  dan Kaliwungu. Lahan terbuka umumnya digunakan untuk  ladang,  penambangan,  serta  alih  fungsi lahan.
Penggunaan  lahan  lahan  terbuka  beresiko sangat  tinggi  karena  tak  adanya  vegetasi  yang menahan kekuatan antar tanah atau batuan. Lahan terbangun beresiko tinggi, karena beban pada atas permukaan  tanah  memicu  tekanan  pada  tanah atau batuan. Persawahan beresiko sedang karena tanahnya  basah  akibat  pengairan,  dan  tanaman yang kurang kuat akarnya. Perkebunan beresiko rendah karena banyak dijumpai banyak tanaman yang  dapat  mengurangi  resiko  longsor.  Hutan (homogen  dan  heterogen)  paling  aman  karena banyak  tanaman  dengan  akar  kuat  yang mencegah  longsor.    Alih  fungsi  lahan  juga mempengaruhi  longsor.  Penggunaan  lahan mempengaruhi longsor sebanyak 10% ( Tabel  2 dan Gambar 5).

## Kemiringan Lereng
Klasifikasi kemiringan lereng yang dimodifikasi menurut van Zuidam (1985) yang dijelaskan pada Tabel 3. Hal ini sesuai dengan kondisi lapangan, dimana  umumnya  daerah  Kabupaten  Kendal bagian utara merupakan yang daerah yang landai, Kendal  bagian  merupakan  daerah  berbukit bergelombang, sedangkan Kendal bagian
Tabel 2. Rincian pembobotan penggunaan lahan.
Penggunaan Lahan Persebaran wilayah Skor Pengaruh longsor Luas (Ha) Tubuh air Kendal bagian utara - - 5.483 Hutan homogen Dan heterogen Limbangan, Singorojo, Sukorejo, Plantungan dan sekitarnya 1 Sangat  rendah 34.368 Perkebuan Limbangan, Sukorejo dan sekitarnya 2 Rendah 12.637 Persawahan Kendal bagian utara 3 Sedang 31.703 Lahan terbangun Kendal, Weleri, Boja, Sukorejo, Kaliwungu 4 Tinggi 8.002 Lahan terbuka Patean dan sekitarnya 5 Sangat Tinggi 8.210
Gambar 5. Interpretasi penggunaan lahan Kabupaten Kendal.
Gambar 6. Kemiringan lereng dan sayatan topografi Kabupaten Kendal.
Hutan Persawahan Lahan kosong Lahan terbangun Tubuh air Perkebunan Kelerengan <15% di Rowosari Kelerengan 15-25%  di Pageruyung
Kelerengan >25%  di Limbangan
Tabel 3 . Rincian pembobotan kemiringan lereng. Kemiringan (%) Persebaran wilayah Skor Pengaruh Longsor <8 Kendal bagian utara 1 Sangat rendah 8-15 Kendal bagian selatan (Gemuh, Patean, Pegandon, Kaliwungu Selatan, Boja 2 Rendah 16-25 Pageruyung, Patean, Singorojo, Kaliwungu Selatan 3 Sedang 26-45 Plantungan dan Sukorejo bagian selatan, Limbangan 4 Tinggi >45 Plantungan dan Sukorejo bagian selatan, Limbangan 5 Sangat Tinggi
Gambar 6. Interpretasi jenis batuan Kabupaten Kendal dan kondisi lapangan.
Tabel 4 . Rincian pembobotan jenis batuan. Jenis batuan Litologi Formasi Skor Pengaruh Longsor Endapan alluvium Endapan kerakal, pasir, lempung Aluvium 1 Sangat rendah Batuan beku Andesit, andesit porfir, breksi vulkanik Jongkong, Jembangan, Kaligesik,  Damar Gajahmungkur, 2 Rendah Batuan sedimen Batulempung, batupasir Batugamping Kerek, Penyatan 3 Sedang
baratdaya  dan  tenggara  merupakan  daerah berbukit  terjal  ( Gambar  6). Semakin  besar presentase  kemiringan  lereng,  maka  semakin mudah  terjadi  longsor  dikarenakan  faktor kekuatan  dan  kemiringan  lereng  serta  gravitasi akan  memudahkan  bergerak  menuruni  lereng. Kemiringan  lereng  mempengaruhi  longsor sebanyak 35%.

## Jenis Batuan
Pada  citra  DEMNAS,  batuan  beku  dicirikan
morfologi  lereng  cukup  terjal,  terdapat  pada lereng  pegunungan  yang  dicirikan  pola  aliran radial,  teksturnya  cenderung  kasar,  mengikuti lereng.  Batuan  sedimen  dicirikan  tekstur  cukup kasar,  terdapat  beberapa  kenampakan  indikasi lipatan, sesar yang diakibatkan aktivitas tektonik Plio-Pleistosen  (Thanden,  dkk,  1996)  berada pada  ketinggian  lebih  landai  dari  batuan  beku. Aluvium umumnya bertekstur halus, berasosiasi dengan  sungai-sungai  yang  memiliki  indikasi
Andesit porfir di Limbangan Batulempung Formasi Kerek di Patean Endapan Aluvium di Kaliwungu Selatan
stadia sungai dewasa , berada pada daerah datar.
Batuan yang ditemui di lapangan antara lain andesit porfir, andesit, breksi vulkanik, batulempung,  batupasir,  batugamping,  serta endapan  pasir-kerakal  (aluvium).  Endapan aluvium  berupa  material  lepasan  berukuran pasir,  lempung,  kerikil,  dan  kerakal  memiliki tingkat potensi yang paling rendah dengan nilai 1 (sangat rendah),   karena material yang belum terkompaksi  dan  keberadaannya  berada  pada daerah yang relatif landai sehingga sangat kecil kemungkinan  untuk  terjadi  longsor  (Sutanto, 2011).  Batuan  beku  fragmental  maupun  non- fragmental  memiliki  tingkat  potensi  2  (rendah) karena faktor kekuatan batuannya yang cenderung  lebih  kompak,  sulit  menyimpan  air, dan  lebih  keras  dari  batuan  sedimen  maupun endapan aluvium. Batuan sedimen memilki nilai potensi  3  (sedang)  karena  sifatnya  yang  agak untuk  mengalirkan  air  (batulempung)  dan cenderung  menyimpan  air (Impermeable )  pada batupasir dan batugamping. Selain mudah rapuh, air  pada  batuan  juga  dapat  mempengaruhi  daya ikat  antar  butirnya  sehingga  batuan    menjadi lebih  rentan.  Hal  ini  sesuai  dengan  Sutanto (2011) yang menyatakan bahwa batuan sedimen memiliki tingkat potensi sedang untuk
mempengaruhi  longsor.  Faktor  jenis  batuan mempengaruhi  25%  dari  keseluruhan  faktor potensi longsor. Hal ini dijelaskan pada Gambar 7 dan Tabel 4.

## Jarak dari Kelurusan
Interpretasi  kelurusan  untuk  mengetahui  potensi zona  lemah  yang  dapat  memicu  longsor. Kelurusan  banyak  ditemukan  pada  daerah Limbangan,  Singorojo,  Kaliwungu  Selatan, Patean,  Sukorejo,  Pageruyung,  dan  Boja.  Bukti hancuran yang paling tampak adalah kekar-kekar di daerah Kedungboto, Limbangan pada Formasi Gajahmungkur (litologi andesit) yang berbatasan dengan  litologi  batulempung  di  bawahnya. Formasi Penyatan dan Gajahmungkur di geologi regional  berbentuk  cukup  tegas  sehingga memperkuat  bukti  kelurusan  di  daerah  ini diindikasikan  sebagai  patahan.  Adanya  banyak mataair juga menjadi indikasi adanya zona lemah keluarnya air ke permukaan akibat patahan, dan terdapat  180  mata  air  di  Kabupaten  Kendal (PSDA Jawa Tengah, 2006). Makin dekat dengan kelurusan,  makin  besar  potensi  terjadi  longsor, hal ini dijelaskan pada Tabel 5 dan Gambar 7 . Jarak kelurusan mempengaruhi longsor 10%.
Gambar 7. Interpretasi Kelurusan Kabupaten Kendal dan kondisi lapangan.
Tabel 5 .  Rincian pembobotan jarak dari kelurusan. Jarak dari  kelurusan Skor Pengaruh terhadap longsor >800 m 1 Sangat rendah 501-800 m 2 Rendah 301-500 m 3 Sedang 100-300 m 4 Tinggi < 100 m 5 Sangat tinggi
Kelurusan di Plantungan Indikasi Patahan di Limbangan Kekar Gerus di Limbangan

## Curah Hujan
Secara umum, curah hujan tertinggi berada pada bulan Januari dan Februari. Curah hujan tertinggi terdapat  pada  Januari  (500-712  mm/bulan), terendah pada Juli (28-11 mm/bulan). Hasil rerata curah  hujan  tahun  2019  menunjukkan  bahwa daerah  Kendal  bagian  selatan  memiliki  curah hujan yang sangat tinggi (2.501-3.197 mm/tahun) di  daerah  Limbanganbagian  selatan.  Daerah Boja,  Singorojo,  Plantungan,  Sukorejo,  dan Patean memiliki rataan curah hujan antara 2.001- 2.500  mm/tahun.  Daerah  lain  (Kendal  bagian utara)  cenderung  memiliki  tingkat  curah  hujan yang  lebih  rendah  yakni  kurang  dari  2.000 mm/tahun.  Curah  hujan  paling  rendah  berada pada  daerah  Rowosari  dan  Kaliwungu  Utara dengan  nilai  curah  hujan  1.997  mm/tahun ( Gambar 8 dan Tabel 6 ).
Curah  hujan  faktor  penting  dalam  potensi longsor,  dikarenakan  pada  musim  penghujan yang  umumnya  longsor  terjadi  pada  bulan Desember  sampai  Maret  intensitas  longsor  juga semakin  tinggi.  Curah  hujan  mempengaruhi
longsor sebanyak 20%.

## Potensi Longsor
Potensi longsor dari hasil pembobotan kemiringan  lereng  (35%), jenis  batuan  (25%), curah  hujan  (20%),  jarak  dari  kelurusan  (10%), dan  penggunaan  lahan  (10%)  menhasilkan  nilai 1,1-4,1 yang terbagi beberapa zona ( Gambar 9 ) meliputi :
1.  Potensi Longsor Rendah Potensi  longsor  rendah  (44,05%  atau  44.220 Ha)  berada pada Kendal bagian utara meliputi Kota  Kendal,  Patebon,  Kaliwungu  Utara, Brangsong,  Kangkung,  Patebon,  Cepiring, Rowosari, Weleri utara, Gemuh bagian utara, Pegandon bagian utara, dan Brangsong bagian utara.  Pada  wilayah  ini  penggunaan  lahan banyak digunaan untuk persawahan, pemukiman,  dan  tambak  pada  bagian  utara. Kemiringan  lereng  sangat  landai cenderung datar, curah hujan rendah (kurang dari 2.000 mm/tahun),   tersusun oleh endapan aluvium di permukaan, serta tak dijumpai kelurusan.
Gambar 8. Curah Hujan Kabupaten Kendal 2019 (Citra Himawari-8).
Tabel 6. Rincian pembobotan curah hujan.
Curah Hujan (mm/ tahun) Persebaran wilayah Skor Pengaruh Longsor 1.997-2.000 Kota Kendal, Rowosari, Kaliwungu 2 Rendah 2.001-2.500 Boja, Singorojo, Plantungam Sukorejo, dan Patean 3 Sedang 2.501-3.000 Limbangan 4 Tinggi 3.197 Limbangan selatan 5 Sangat tinggi
Berdasarkan  riwayat  longsor  dari  BPBD Kabupaten Kendal, pada 2010-2020 terjadi 5 longsor pada tanggul sungai.
2. Potensi Longsor Sedang Potensi  longsor  yang  sedang  (50,47%  atau 50.661  Ha)  berada  pada  daerah  Singorojo,
Kaliwungu  Selatan,  Boja,  Plantungan  dan Sukorejo  bagian  utara,  Pegandon  bagian selatan  serta  Patean  bagian  selatan.  Pada wilayah  ini  kemiringan  lereng  cukup  landai, tetapi  tidak  datar.  Curah  hujan  antara  1.000- 2.000 mm/tahun, terindikasi beberapa kelurusan  namun  tidak  banyak,  jenis  batuan terdiri  atas  batulempung,  batugamping, batupasir dan batuan beku fragmental (breksi vulkanik),  serta  penggunaan  lahan  yang didominasi persawahan, pemukiman, perkebunan, dan hutan.
3. Potensi Longsor Tinggi Potensi longsor tinggi (5,48% atau 5.500 Ha) meliputi Singorojo bagian utara, Sukorejo dan Plantungan, Pageruyung bagian timur,
Limbangan bagian barat, serta Patean bagian utara. Wilayah ini memiliki kemiringan lereng cenderung cukup terjal hingga terjal. Kemiringan lereng ini juga menjadi salah satu faktor paling besar potensi longsor.
Penggunaan lahan didominasi oleh perkebunan, lahan terbuka, pemukiman, serta hutan.  Keberadaannya  yang  berada  pada sepanjang  lahan  terbangun  (jalan)  terutama pada  Pageruyung  bagian  timur  dan  Patean dianjurkan untuk melakukan langkah pencegahan.  Batuan  penyusun  didominasi oleh  batuan  sedimen  (batulempung)  dan batuan beku fragmental (breksi vulkanik dan andesit),  memiliki  curah  hujan  2.000-2.500 mm/tahun.
4. Potensi Longsor Sangat Tinggi Daerah  dengan  potensi  longsor  sangat  tinggi (0,001%  atau  1,3  Ha)  meliputi  daerah Sriwulan,  Sumber  Rahayu  Limbangan.  Pada daerah  ini  tersusun  atas  batuan  batuan  beku (breksi vulkanik). Curah hujan pada daerah ini tergolong  tinggi  sampai  sangat  tinggi  (3.197 mm/tahun).  Kemiringan  lereng  cenderung terjal hingga sangat terjal. Penggunaan lahan pada  daerah  ini  diominasi  hutan  dan perkebunan.
Matriks  konfusi  digunakan  untuk  mengetahui, merangkum  serta  membandingkan range nilai pembobotan pada setiap faktor yang ditampilkan pada Gambar  10 ,  sedangkan  kondisi  lapangan ditampilkan pada Gambar 11.
Gambar 9. Peta Potensi Longsor Kabupaten Kendal.
Gambar 10. Matriks konfusi pembobotan, parameter, hasil dan persebaran potensi longsor.
Gambar 11. Matriks konfusi pembobotan, parameter, hasil dan persebaran potensi longsor.
Potensi Rendah

## Validasi Longsor dan Jenis Batuan
Tercatat tidak kurang dari 200 titik longsor telah terjadi  pada  antara  tahun  2010  sampai  2020, berdasarkan  pengamatan  langsung  di  lapangan dan  data  riwayat  kejadian  longsor  pada  BPBD Kabupaten  Kendal.  Titik  terbanyak  tersebar  di sekitar  Patean.  Titik  longsor  yang  berada  pada zona potensi rendah berada pada tanggul sungai karena banjir sungai.
Umumnya, jenis longsor yang ditemui adalah rockfall yang terjadi pada batuan beku serta slide dan debris flow pada  batuan  sedimen.  Beberapa juga  ditemukan  indikasi  jenis longsoran  tipe nendatan.  Kenampakan  validasi  titik  longsor  di lapangan  dapat  dilihat  pada Gambar  12 dan Gambar  13. Validasi  jenis  batuan  ditampilkan pada Gambar 14
Gambar 12. Validasi Titik Longsor dari BPBD Kendal dan pengamatan lapangan.
Gambar 13. Validasi Titik Longsor dari BPBD Kendal dan pengamatan lapangan.
Gambar 14. Validasi jenis batuan.

## KESIMPULAN
Potensi longsor rendah (44,05% atau 44.220 Ha) meliputi  Kendal  bagian  utara  Potensi  longsor sedang  (50,47%  atau  50.661  Ha)  meliputi Kaliwungu  Selatan,  Boja,  Plantungan  utara ,Sukorejo utara, Pegandon selatan, Gemuh selatan dan sekitarnya. Potensi longsor tinggi (5,48% atau 5.501  Ha)  meliputi  Singorojo  utara  dan  barat, Sukorejo selatan, Plantungan selatan, Pageruyung timur, Limbangan barat dan selatan, serta Patean utara. Potensi longsor sangat tinggi (0,001% atau 1,3  Ha)  meliputi  daerah  Sumber  Rahayu  dan Sriwulan Kecamatan Limbangan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  PUSFATJA  LAPAN, BPBD  Kabupaten  Kendal  yang  menyediakan keperluan data terkait penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
BBPPSDLP  (Balai  Besar  Litbang  Sumberdaya Lahan  Pertanian),    2009. Identifikasi  dan Karakterisasi  Lahan  Rawan  longsor  dan Rawan  Erosi  di  Dataran  Tinggi  untuk Mendukung Keberlanjutan Pengelolaan Sumberdaya Lahan Pertanian. Laporan
Tengah  Tahun,  DIPA  Bogor:  Balai  Besar Litbang Sumberdaya Lahan Pertanian
BPBD (Badan Penanggulangan Bencana Daerah)
Kendal, 2020. Rowayat longsor Kendal 2010- 2020 .  Kendal  :  Badan  Penanggulangan Bencana Daerah Kabupaten Kendal
CCRS ( Canada Centre for Remote Sensing ) 2018.
Fundamental  of  Remote  Sensing. Kanada: Canada Center for Remote Sensing.
Dewi, T.S., Kusumayudha S.B.,  Purwanto, H.S., 2017. Zonasi Rawan Bencana Tanah Longsor Dengan  Metode  Analisis  Gis:  Studi  Kasus Daerah  Semono  Dan  Sekitarnya,  Kecamatan Bagelen, Kabupaten Purworejo, Jawa Tengah. Jurnal Mineral, Energi dan Lingkungan 1.
DVMBG  (Direktorat  Vulkanologi  dan  Mitigasi Bencana  Geologi),  2004. Penyusunan  dan Penentuan Zona Kerentanan Gerakan Tanah . Direktorat  Vulkanologi  dan  Mitigasi  Bencana Geologi.
Emiyati, 2012. Hydrologic Response Unit (HRU) Dan  Debit  Aliran  Daerah  Aliran  Ci  Rasea . Depok  :  Fakultas  Matematika  Dan  Ilmu Pengetahuan  Alam  Program  Pascasarjana
Magister Ilmu Geografi Departemen Geografi Universitas Indonesia.
Highland, L.M., dan Bobrowsky, P. 2008. United
States  Geological  Survey .  Virginia  :  United States Geological Society. Hal. 96-99. Kushardono, D., 2012. Kajian
Satelit
Penginderaan  Jauh  Cuaca  Generasi  Baru Himawari 8 dan 9. Jurnal Inderaja 3(5) .
LAPAN  (Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa Nasional),
2019. Citra SPOT 6/7 Panchromatic  daerah  Kendal,  Semarang  dan Sekitarnya Lillesand.  T.  dan  Kiefer,  R.W.,  1979. Remote Sensing and Image Interpretation . New York:
John Willey and Sons.
Liu,  J.  G.  dan  Mason,  P.J.,  2016. Image Processing and GIS For Remote Sensing . John Wiley & Sons, Ltd.
Nichol, J. dan Wong, M.S., 2005a. Detection and
Interpretation  of  Landslide  using  Sateliite Images. Land  Degradation  &  Development 16(3) . DOI: https://doi.org/10.1002/ldr.648. Nichol,  J.  dan  Wong,  M.S.,  2005b.  Satellite Remote  Sensing  for  Detailed  Landslide Inventories using Change Detection and Image
Fusion . International  Journal  of  Remote Sensing 26(9) . DOI: https://doi.org/10.1080/014311605123313140
47.
PSDA  (Pusat  Sumber  Daya  Air  Jawa  Tengah), 2006 .  Inventarisasi  Mata  Air  Jawa  Tengah 2006. Semarang : Pusat Sumber Daya Air Jawa Tengah Jawa Tengah.
PVMBG  (Pusat  Vulkanologi  dan  Mitigasi Bencana  Geologi),  2015. RSNI  Penyusunan dan  Penentuan  Zona  Kerentanan  Gerakan Tanah .  Yogyakarta:  Pusat  Vulkanologi  dan Mitigasi Bencana Geologi.
PVMBG  (Pusat  Vulkanologi  dan  Mitigasi Bencana  Geologi),  2019. Data  dan  Informasi Kebencanaan  Indonesia  (DIBI) .  Yogyakarta:
Pusat  Vulkanologi  dan  Mitigasi  Bencana Geologi.
PVMBG  (Pusat  Vulkanologi  dan  Mitigasi Bencana  Geologi),  2020. Peta  Prakiraan
Kerentanan Longsor Kabupaten Kendal bulan Januari. Yogyakarta:  Pusat  Vulkanologi  dan Mitigasi Bencana Geologi.
Sukojo,  B.M.  dan  Prastika,  C.,    2018.  Landslie Hazard  Analysis  in  Tuban  Regency  Using Multilevel  Satelllite  Imagery  Processing  for Landslide Potential Mapping . IOP Conference
Series  :  Earth  and  Environmental  Science (186) . Surono, 2013. Geologi Regional Hasil Penginderaan  Jauh .  Bandung  :  Pusat  Survey Geologi.
Thanden,  R.E.,  Richards,  P.W.,  dan  Sumadirdja,
H., 1996. Peta Geologi Lembar Magelang dan
Semarang, Jawa . Bandung: Direktorat Geologi.
Thannoun, R.G., 2003. Automatic Extraction and
Geospatial  Analysis  of  Lineaments  and  their Tectonic  Significance  in  some  areas  of
Northern Iraq using Remote Sensing
Techniques and GIS. International Journal of Enhanced Research in Science Technology & Engineering 2(2) . van Zuidam, R.A., 1985. Geomorphology. diakses dari https://www.academia.edu/10099249/buku_va n_zuidam pada 15 Agustus 2020.
Varnes,  D.J.,  1978. Slope  movement  types  and process,  Special  Report  176;  Landslides; Analysis and Control, Eds: R.L. Schuster dan R.J.  Krizek,  Transport  Research  Board, National Research Council, Washigton, DC.
Yu, B., dan Chen, F, 2017. A new Technique for Landslide  Mapping  from  a  Large-Scale Remote  Sensed  Image : A  Case  Study  of Central  Nepal. Beijng  :  Chinese  Academy  of Science. hal.115-124.
Zhong, C., Liu, Y., Gao, P., Chen, W., Li, H., Hou, Y.,  Nuremanguli,  T.,  dan  Ma,  H.,  2019. Landslide  Mapping  with  Remote  Sensing  : Challenges  and  Opportunities. International Journal  of  Remote  Sensing  41(4) .  DOI: https://doi.org/10.1080/01431161.2019.16729
04.