Vol. 1, No. 2, September 2021

## Analisis Daerah Rawan Longsor Di Kabupaten Brebes Memanfaatkan Citra Landsat 8 Dengan Metode Inverse Distance Weighted (IDW)
Maya Sari 1 , Christian Cahyaningtyas 2 , Sri Yulianto Joko Prasetyo 3 1,2,3 Magister Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana
1 maya.ukrimm@gmail.com, 2 christiancahyaningtyas@gmail.com, 3 sri.yulianto@uksw.edu
Abstract— Brebes is a regency in Central Java Province. Most of the area is in the form of lowlands flanked by the Pemali River and  the  Serayu  River.  Therefore,  Brebes  Regency  is  one  of  the areas  prone  to  landslides  and  other  disasters.  Therefore,  a research  will  be  conducted  to  analyze  landslide-prone  areas  in Brebes  Regency  with  Landsat  8  imagery  combined  with  the Inverse  Distance  Weighted  (IDW)  method  so  that  it  can  be  seen which  areas  have  the  potential  for  landslides.  The  parameters used  to  perform  the  analysis  were  soil  type,  rainfall,  and  slope. The three parameters will be overlaid so that a map of landslide prone areas is obtained. The results of this study are expected to be used by the local government to make preventive measures so as to reduce losses to the local community.
I ntisari — Brebes  adalah  salah  satu  Kabupaten  di  Provinsi Jawa  Tengah.  Sebagian  besar  wilayahnya  berupa  dataran rendah yang diapit sungai pemali dan sungai serayu. Maka dari itu,  Kabupaten  Brebes  merupakan  salah  satu  daerah  yang rawan  terjadi  tanah  longsor  maupun  bencana  lainnya.  Maka dari  itu  akan  dilakukan  penelitian  untuk  menganalisis  daerah rawan longsor di Kabupaten Brebes dengan citra landsat 8 yang dipadukan  dengan  metode  Inverse  Distance  Weighted  (IDW) sehingga  dapat  diketahui  daerah  mana  saja  yang  berpotensi longsor.  Parameter  yang  digunakan  untuk  melakukan  analisis adalah jenis tanah, curah hujan, dan kemiringan lereng. Ketiga parameter tersebut akan dilakukan overlay sehingga mendapatkan  peta  daerah  rawan  tanah  longsor.  Hasil penelitian  ini  diharapkan  dapat  digunakan  oleh  pemerintah setempat  untuk  melakukan  upaya  preventif  sehingga  dapat mengurangi kerugian dari masyarakat setempat.
Kata Kunci— Tanah Longsor, Citra Landsat 8, Inverse Distance Weighted (IDW), Kabupaten Brebes.

## I. P ENDAHULUAN
Brebes adalah salah satu kabupaten yang terdapat di Provinsi  Jawa  Tengah.  Sebagian  besar  wilayahnya  adalah dataran  rendah  yang  diapit  dua  sungai  yaitu  sungai  Pemali dan  sungai  Serayu.  Bagian  barat  daya  merupakan  dataran tinggi,  dengan  puncaknya  berupa  Gunung  Pojok  Tiga  dan Gunung  Kumbang.  Sementara  itu  pada  bagian  tenggara terdapat  pegunungan  yang  merupakan  bagian  dari  Gunung Slamet. Dengan iklim tropis, curah hujan rata-rata 18,94 mm perbulan,  Kabupaten  Brebes  merupakan  daerah  rawan bencana  salah  satunya  yaitu  tanah  longsor.  Selain  tanah longsor,  banjir  merupakan  yang  paling  sering  terjadi  dan menjadi fokus kewaspadaan, terutama saat musim penghujan telah  tiba.  Daerah  rawan  longsor  terdapat  di  wilayah  Brebes Selatan,  meliputi  Kecamatan  Bumiayu,  Ketanggungan, Bantarkawung,  Larangan,  Banjarharjo,  Salem,  Tonjong,
Sirampog,  dan  Paguyangan.  Sedangkan,  daerah  rawan  banjir terdapat  di  wilayah  Brebes  utara,  antara  lain  Kecamatan Brebes,  Wanasari,  Tanjung,  Losari,  Bulakamba,  Jatibarang, serta sebagian wilayah Brebes Selatan. [1].
Atas  dasar  yang  telah  dipaparkan  di  atas,  penelitian ini bertujuan untuk memberikan kewaspadaan dan penanggulangan  bencana  bagi  masyarakat  sekitar  akan terjadinya  tanah  longsor.  Dalam  penelitian  ini  dibuat pemetaan  daerah  yang  beresiko  tinggi,  sedang,  rendah  dan tidak  beresiko  terjadinya  longsor.  Dalam  pemetaannya penelitian ini memanfaatkan hasil citra landsat 8.
Pada  penelitian  ini,  analisis  daerah  rawan  longsor menggunakan  metode Inverse  Distance  Weighted (IDW). Inverse  Distance  Weighted adalah  salah  satu  metode penaksiran dengan menggunakan blok model yang sederhana dengan  mempertimbangkan  titik  yang  terdekat  atau disekitarnya. Metode interpolasi yang mengasumsikan bahwa semakin  dekat  jarak  suatu  titik  terhadap  titik  yang  tidak diketahui  nilainya,  maka  semakin  besar  pengaruhnya.  IDW menggunakan  nilai  yang  terukur  pada  titik-tiik  di  sekitar lokasi  tersebut,  untuk  memperkirakan  nilai  variabel  pada lokasi yang dimaksud asumsi dalam metode IDW adalah titik yang lokasinya lebih dekat dari lokasi yang diperkirakan akan lebih berpengaruh daripada titik yang lebih jauh jaraknya. [2]. Oleh  karena  itu,  titik  yang  jaraknya  lebih  dekat  diberi  bobot yang  lebih  besar  Asumsi  dari  metode  ini  adalah  nilai interpolasi akan lebih mirip pada data sampel yang dekat dari pada  yang  jauh.  Bobot  ( weight )  akan  berubah  secara  linear antara jarak dan data sampel. [3].
Dari  pernyataan  diatas  maka  dilakukan  sebuah penelitian dengan judul “Analisis Daerah Rawan Longsor Di Kabupaten  Brebes  Memanfaatkan  Citra  Landsat  8  Dengan Menggunakan  Metode  Inverse  Distance  Weighted”. Parameter  yang  akan  digunakan  dalam  proses  penelitian  ini adalah jenis tanah, curah hujan dan kemiringan lereng.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Penelitian  terdahulu  tentang  bencana  longsor  yang dilakukan  oleh  Novem  Berlian  Uly,  dkk  pada  tahun  2020 yang  berjudul  “Analisis  Resiko  Longsor  Berbasis  Citra Landsat  8  Menggunakan  Interpolasi  Spasial”.  Pada penelitian  ini  mengguakan  parameter  curah  hujan  dan kemiringan lereng. Dari hasil penelitian peneliti menunjukkan  bahwa  terdapat  tujuh  kecamatan  yang berresiko tinggi terjadinya longsor yaitu Susukan, Purworejo
Klampok, Mandiraja, Purwonegoro Bawang dan Wanandadi. Serta  ada  enam  kecamatan  yang  mempunyai  resiko  kurang yaitu  kecamatan  Rakit,  Sigaluh,  Pagetan,  Batur,  Wanayasa dan Kalibening. [4].
Penelitian terdahulu yang berikutnya pernah dilakukan oleh Arief  Yusuf  Effendi  dan  Teguh  Hariyanto  pada  tahun  2016, penelitian  ini  dilakukan  dengan  pembuatan  peta  pemetaan daerah  rawan  longsor  di  kabupaten  Probolinggo.  Parameter yang digunakan dalam proses penelitian ini yaitu cuaca hujan, jenis tanah, ketinggian, kemiringan lereng, dan tutupan lahan. Parameter  tersebut  nantinya  akan  diolah  dan  dianalisa menggunakan metode fuzzy logic. Dalam proses anlisa dengan cara  menggunakan  fitur spatial  analysis  tools berupa overlay fuzzy yang  terdapat  pada  software  Arcgis.  Selanjutnya  akan didapatkan hasil berupa peta tingkat kerawanan tanah longsor diantaranya kelas kerawanan tidak rawan, rendah, sedang dan kelas kerawanan tinggi. [5].

## A. Jenis Tanah
Parameter jenis tanah terdapat 4 kategori yaitu :
No. Jenis Tanah Tingkat Erosi Skor 1 Alluvial, Glei Tidak Peka 1 2 Latosol Sedikit Peka 2 3 Andosol,Grumosol, Podsol Peka 3 4 Regosol, Litosol, Organosol Sangat Peka 4
Sumber  :  Klasifikasi  kepekaan  jenis  tanah  terhadap  tingkat erosi. [6].
Macam-macam Tanah :
No Macam-macam Tanah  Batas-batas Ukuran
1  Berangkal (borelder)
>8 inci (20cm) 2  Kerakal (cobblestone) (8-20)cm 3  Batu Kerikil (gravel) (2mm-8cm) 4  Pasir Kasar (coarse sand) (0,6-2)mm 5  Pasir Sedang (medium sand) (0,2-0,6)mm 6  Pasir Halus (fine sand) (0,06-0,2)mm 7  Lanau (silt)
(0,002-0,06)mm
8  Lempung (clay)
<0,002mm
Sumber : Ir. Sri Hetty S, M.Eng Balai BHGK, Pusair Bandung, Agustus 2019. [7].
B. Curah Hujan Parameter curah hujan di kabupaten Brebes Jawa Tengah dibagi menjadi 4 kategori yaitu :
No. Curah Hujan Kategori 1 0-50mm Rendah 2 50-150mm Menengah 3 150-300mm Tinggi 4 >300mm Sangat Tinggi
Sumber : Peta prakiraan cuaca hujan. [4].
C. Kemiringan Lereng
Parameter  Kemiringan  Lereng  di  Kabupaten    Brebes dibagi menjadi 3 kelas yaitu :
No. Pengkelasan  Skor Keterangan 1 2 - 15 % 0,20 Datar 2 15 - 40 % 0,40 Sedang 3 >40 % 0,60 Curam Sumber : Brebes Online. [8]. D. Klasifikasi Rawan Tanah Longsor No Skor Keterangan 1 0-0.875 Sangat Rendah 2 0.875-1.75 Rendah 3 1.75-2.625 Sedang 4 2.625-3.5 Tinggi
Sumber : Klasifikasi Rawan Longsor. [9].
E. Inverse Distance Weighted (IDW) Metode Inverse Distance Weighted (IDW) adalah metode deterministik  yang  sederhana  dengan  mempertimbangkan titik  yang  ada  disekitarnya.  IDW  mengasumsikan  bahwa setiap  titik  ukuran  mempunyai  pengaruh  local  yang berkurang dengan jarak. Titik yang lebih dekat dengan lokasi akan  diberikan  nilai  yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan yang terletak lebih jauh dari titik. [10].
Metode  IDW  menggunakan  data  titik  centroid  yang merupakan  titik  sampel  estimasi  pada  tiap  kecamatan  yang berisi  nilai  pembobotan.  Satu  titik  tersebut  mewakili  satu pembobotan  untuk  setiap  kecamatan.  Rumus  umum interpolasi  IDW  ditunjukkan  pada  persamaan  dibawah  ini: [11].
Keterangan : ui : u (xi), untuk I = 0, 1,…, N. X : Titik yang ingin diinterpolasi. Xi : Titik yang diketahui. d :Jarak titik x terhadap xi. N : Jumlah titik. p : Daya, bilangan rill, positif.
Rumus  fungsi  pembobotan  yang  paling  sederhana  adalah inverse power yang ditunjukkan pada persamaan :

## JI FO T ECH (J OURNAL OF I NFORMATION T ECHNOLOGY )
Vol. 1, No. 2, September 2021
Dengan p> 0. Nilai p ditentukan oleh pengguna. Pilihan yang paling umum adalah p = 2. Untuk p = 1, fungsi interpolasi adalah "seperti kerucut" di sekitar titik data, di mana tidak terdiferensialkan . [12].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Data Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kabupaten  Brebes,  Provinsi Jawa Tengah, Indonesia. Kabupaten Brebes merupakan salah satu  dari  35  daerah  otonom  di  Propinsi  Jawa  Tengah. Kabupaten  Brebes  terletak  antara  6◦44’  –  7◦21’  Lintang Selatan dan antara 108◦41’ – 109◦11’ Bujur Timur.
Data  penelitian  ini  diambil  di  wilayah  Kabupaten  Brebes karena  tingkat  bencana  tanah  longsor  termasuk  dalam  zona daerah rawan longsor. Dalam pemetaannya untuk mengetahui daerah rawan longsor menggunakan software Qgis 3.16. Data atau peta yang diambil melalui USGS.
Sumber : Baperlitbangda Kab Brebes Gambar. 1  Peta Administratif Kabupaten Brebes

## B. Prosedur Penelitian
Gambar. 2 Alur Penelitian
Tahap  pertama  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini adalah  identifikasi  masalah.  Selanjutnya  mencari  studi literatur  yang  berhubungan  dengan  permasalahan  yang berkaitan.  Tahap  berikutnya  dengan  mengumpulkan  data. Data  yang  dibutuhkan  adalah  data  jenis  tanah,  curah  hujan dan  kemiringan  lereng.  Masing-masing  data  yang  di  peroleh diinterpolasi menjadi peta disetiap masing-masing parameternya.  Peta  yang  dihasilkan  dari  masing-masing parameter  tersebut  di  overlay  kemudian  dianalisa  agar  dapat dianalisa menjadi peta resiko tanah longsor.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berikut ini adalah hasil tahapan yang menggunakan metode Inverse Distance Weight (IDW) :

## Gambar. 3 Tahapan Metode IDW
Berdasarkan data  curah  hujan,  kemiringan lereng dan  jenis tanah  yang  didapat  maka  perlu  dilakukan  pemetaan  terhadap shapefile  Peta  Kabupaten  Brebes  menggunakan  metode Inverse  Distance  Weight (IDW).  Berikut  ini  disajikan  peta curah hujan di Kabupaten Brebes:

## Gambar. 4  Peta Curah Hujan
Berdasarkan Peta Curah Hujan di atas, dapat dilihat curah hujan  yang  sangat  tinggi  terdapat  pada  kecamatan
Banjarharjo,  Ketanggungan,  Larangan,  Paguyangan  dan Bulakamba. Kecamatan yang curah hujannya tinggi ada pada kecamatan  Losari,  Tanjung,  Wanasari.  Kecamatan  yang curah  hujannya  menengah  ada  pada  Kecamatan  Salem, Kersana,  Sirampog,  Songgom,  Bumiayu,  Jatibarang,  dan Bantarkawung.  Kecamatan yang  curah  hujannya  rendah  ada pada Kecamatan Brebes dan Tonjong.
TABEL 1 CURAH HUJAN No Curah Hujan Kecamatan Kategori 1  0-50mm  Brebes dan Tonjong. Rendah 2 50- 150mm Salem, Kersana, Sirampog, Songgom, Bumiayu, Jatibarang, dan Bantarkawung. Menengah 3 150- 300mm Losari, Tanjung, Wanasari. Tinggi 4  >300mm Banjarharjo, Ketanggungan, Larangan, Paguyangan dan Bulakamba. Sangat Tinggi

## Gambar. 5  Peta Kemiringan Lereng
Tahap  selanjutnya  adalah  pemetaan  pada  Kemiringan Lereng  tingkat  kelerengan  curam  ada  pada  kecamatan Bumiayu, Sirampog, Salem dan Tonjong. Kecamatan dengan tingkat  kemiringan  lereng  sedang  terdapat  di  Bantarkawung, Ketanggungan,  Banjarharjo,  Larangan.  Kecamatan  dengan tingkat  kemiringan  lereng  datar  ada  pada  kecamatan  Losari, Paguyungan,  Tanjung,  Kersana,  Wanasari,  Bulakamba, Brebes, Jatibarang, dan Songgom.
TABEL 2

## PETA KELERENGAN
No  Pengkel asan Skor Keteranga n Kecamatan 1  2 - 15 % 0,20 Datar Losari, Paguyungan, Tanjung, Kersana, Wanasari, Bulakamba, Brebes, Jatibarang, dan Songgom. 2 15 - 40 % 0,40 Sedang Bantarkawung, Ketanggungan, Banjarharjo, Larangan. 3 >40 % 0,60 Curam  Bumiayu, Sirampog, Salem,Tonjong

## Gambar. 6 Peta Jenis Tanah
Selanjutnya melalui pemetaan yang dilakukan Jenis Tanah diperoleh  beberapa  jenis  tanah  Sebagian  besar  jenis  tanah pada Kabupaten Brebes adalah Alluvial Kelabu.
TABEL 3 JENIS TANAH No. Jenis Tanah  Tingkat Erosi Skor  Kecamatan 1 Alluvial, Glei Tidak Peka 1 Salem, Bantarkawun g, Larangan, Ketanggunga n, Banjarharjo, Losari,
Tanjung,
Kersana,
Bulakamba,
Wanasari, Jatibarang, Songgom, Brebes, Tonjong. 2 Latosol Sedikit Peka 2 Salem, Bantarkawun g, Bumiayu, Tonjong,
Sirampog, Brebes.

## JI FO T ECH (J OURNAL OF I NFORMATION T ECHNOLOGY )
Vol. 1, No. 2, September 2021
3 Andosol, Grumosol Peka 3 Salem, Larngan, Paguyangan, Sirampog, Banjarharjo, Losari, Ketanggunga n 4 Regosol, Litosol Sangat Peka 4 Salem, Bumiayu, Songgom, Paguyang an Tonjong,
Pada  tahap  selanjutnya  dari  hasil  tiga  pemetaan  diatas selanjutnya dilakukan overlay ketinganya sehingga mendapatkan  hasil  peta  resiko  tanah  longsor  seperti  gambar dibawah ini :

## Gambar. 6 Peta Rawan Tanah Longsor
Berdasarkan  hasil  pemetaan  overlay  di  atas  dapat  dilihat  ada satu  Kecamatan  yang  mempunyai  resiko  tinggi  terjadinya tanah longsor yaitu Kecamatan Bumiayu. Hal ini  akibat dari curah  hujan  jenis  tanah  Alluvial  yang  tinggi  dan  kemiringan lerengan  yang  relatif  tinggi. Untuk  kecamatan  yang  beresiko sedang  di  Kecamatan  Salem,  Bantarkawung,  Tonjong  dan Sirampog.  Dan  untuk  wilayah  Kecamatan  lainnya  relatif beresiko  rendah  di  Kecamatan  Ketanggungan,  Banjarharjo, dan  Larangan.  Sedangkan  di  Kecamatan  Losari,  Tanjung, Bulakamba, Wanasari,  Brebes,  Jatibarang,  Songgom  dan Paguyangan relatif sangat rendah beresiko tanah longsor.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dipaparkan  pada pembahasan  diatas,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut :
Ada  satu  kecamatan  yang  mempunyai  resiko  tinggi terjadinya  tanah  longsor  yaitu  Kecamatan  Bumiayu.  Untuk wilayah yang beresiko sedang rawan tanah longsor berada di Kecamatan  Salem,  Bantarkawung,  Tonjong  dan  Sirampog. Untuk  wilayah  Kecamatan  lainnya  relatif  beresiko  rendah  di Kecamatan  Ketanggungan,  Banjarharjo,  dan  Larangan. Sedangkan  di  Kecamatan  Losari,  Tanjung,  Bulakamba, Wanasari,  Brebes,  Jatibarang,  Songgom  dan  Paguyangan relatif  sangat  rendah  beresiko.  Dan  ada  delapan  Kecamatan yang  mempunyai  tingkat  rawan  terjadi  tanah  longsor  yang sangat rendah yaitu Kecamatan Losari, Tanjung, Bulakamba, Wanasari,  Brebes,  Jatibarang,  Songgom  dan  Paguyangan realtif sangat rendah beresiko rawan tanah longsor. Maka dari itu  perlu  dilakukan  upaya  preventif  dari  pihak  pemerintah daerah  Kabupaten  Brebes  pada  umumnya  dan  pemerintah daerah  kecamatan  Bumiayu  pada  khususnya  agar  dapat menghindari  kerugian  yang  dapat  diakibatkan  oleh  bencana tanah longsor tersebut.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih penulis sampaikan kepada Tim Jurnal TI ISB yang  telah  meluangkan  waktu  untuk  membuat template ini dan  juga  kepada  seluruh  pihak  yang  turut  andil  memberikan dukungan dan masukan yang membangun.
R EFERENSI
[1] W.  Warjiyono,  S.  Aji,  and  T.  I.  Permesti,  “Sistem  Informasi Geografis  Pemetaan  Bencana  Alam  Kota  Brebes  Menggunakan Metode Extreme Programming,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 77–84, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i1.110.
[2] I.  Arianti,  Soemarno,  A.  W.  Hasyim,  and  R.  Sulistyono,  “Rainfall Estimation by Using Thiessen Polygons, Inverse Distance weighted,
Spline,  and  Kriging  Methods:  A  Case  Study  in  Pontianak,  West Kalimantan,” Int. J. Educ. Res. , vol. 6, no. 11, pp. 301–310, 2018.
[3] A.  Kurnianto,  A.  P.  Setiahadiwibowo,  and  W.  S.  Giamboro, “Estimasi  Sumberdaya  Batubara  Menggunakan  Metode  Nearest Neighbour  Point,  Inverse  Distance  Weighting,  Dan  Kriging  Pada Daerah Muara Bungo, Sumatera Selatan,” J. Geocelebes , vol. 3, no. 2, p. 75, 2019, doi: 10.20956/geocelebes.v3i2.7580.
[4] N. B. Uly et al. , “Analisis Resiko Longsor berbasis Citra Landsat-8 menggunakan  Interpolasi  Spasial  (Studi  Kasus :  Kabupaten Banjarnegara),” Indones.  J.  Comput. Model. ,  vol.  3, no.  1, pp.  17– 23, 2020.
[5] A.  Y.  Effendi  and  T.  Hariyanto,  “Pembuatan  Peta  Daerah  Rawan Bencana Tanah Longsor dengan Menggunakan Metode Fuzzy logic,” J. Tek. ITS , vol. 5, no. 2, pp. A714–A722, 2016.
[6] K.  Sugianti  and  D.  Mulyadi,  “Pengklasan  Tingkat  Kerentanan Gerakan Tanah,” vol. 24, no. 2, pp. 93–104, 2014.
[7] Das, “Definisi tanah,” pp. 1–71, 1995.
[8] W. K. A. B. Brebes and K. Umum, “Gambaran Umum Kondisi Dan Potensi Wilayah Kab. Brebes,” 2010, pp. 1–41.
[9] J.  Annisa,  S.  Sutikno,  and  Rinaldi,  “Analisis  Daerah  Rawan Longsor  Berbasis  Sistem  Informasi  Geografis  (Studi  Kasus : Kabupaten  Lima  Puluh  Kota,  Sumatera  Barat),” JOM  FTEKNIK , vol. 2, no. 2, pp. 1–8, 2015, [Online]. Available: http://marefateadyan.nashriyat.ir/node/150.
[10] A.  Faudzan,  S.  Suryani,  and  T.  Budiawati,  “Perbandingan  metode inverse  distance  weighted  (idw)  dengan  metode  ordinary  kriging untuk estimasi sebaran polusi udara di bandung,” E-Prosiding Eng. , vol. 2, no. 2, pp. 6726–6734, 2015.
[11] S.  R.  Fitri,  E.  Saadudin,  and  B.  Pranoto,  “Perbandingan  Metoda Interpolasi  Inverse  Distance  Weighted  (IDW),  Natural  Neighbour, dan  Spline  Untuk  Perapatan  Data  Peta  Potensi  Energi  Surya,” J.
Ketenagalistrikan dan Energi Terbarukan , vol. 13, no. 1, pp. 27–38, 2014.
[12] P.  Talakua,  E.  Sediyono,  and  S.  Y.  J.  Prasetyo,  “Analisis  Rawan Kebakaran  Hutan  Di  Seram  Maluku  Berbasis  Citra  Landsat  8 Menggunakan Metode Inverse Distance Weighted,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 4, no. 3, pp. 511–520, 2018.