http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v6i2.194
Cara mensitasi artikel ini: Sa’dianoor, Hutagamissufardal, Oktafiandi, A., Maarif, S (2023) Analisis Geospatial Intelligence untuk Penentuan Lokasi Relokasi Pasca Banjir Bandang. Buletin Profesi Insinyur 6(2)  (Edisi Khusus: Prosiding Seminar Nasional IX Teknik Sipil 2022) 001-006

## Analisis Geospatial Intelligence untuk Penentuan Lokasi Relokasi Pasca Banjir Bandang
Kejadian  banjir  bandang  menimbulkan  kerusakan baik  fisik  maupun  psikis.  Kerusakan  fisik  berupa rusaknya  rumah  maupun  infrastruktur  seperti  jalan dan  jembatan.  Sedangkan  kerusakan  psikis  berupa ketakutan  yang  selalu  menghantui  khususnya  warga yang tinggal di bantaran sungai. Untuk menyikapi hal tersebut Pemerintah Kabupaten  Hulu Sungai Tengah melakukan  pendekatan  fisik,  ekonomi  dan  sosial budaya dalam pembangunan rumah warga terdampak. Dari  sisi  fisik  dicarikan  lokasi  yang  aman  dari  banjir bandang. Dari sisi ekonomi diusahakan lokasi relokasi tidak jauh dari tempat  warga  bekerja.  Dari sisi sosial budaya  tidak  menjauhkan  warga  dari  lingkungan keluarganya.  Sehingga  tujuan  penelitian  ini  adalah menggunakan  analisis Geospatial  Intelligence untuk menentukan  lokasi  relokasi  pasca  banjir  bandang dengan mempertimbangkan aspek fisik, ekonomi dan sosial  budaya.  Metode  penelitian  menggunakan  alat pengambil,  pengolah  dan  penganalisis  data  spasial yang digabungkan dengan informasi di lapangan. Dari hasil  penelitian  didapatkan  lokasi  yang  memenuhi ketiga aspek tersebut dimana elevasinya lebih tinggi 4 m  dari  bibir  sungai.  Hasil  kegiatan  telah  digunakan untuk pengadaan tanah untuk kepentingan umum di Dinas  Perumahan  Rakyat  dan  Kawasan  Permukiman Kabupaten Hulu Sungai Tengah.
Kata  kunci :  banjir  bandang, Intelligence  Geospatial , Kabupaten Hulu Sungai Tengah.
Dipresentasikan: 7 November 2022 Direvisi: 15 November 2022 Diterima: 2 Januari 2023 Dipublikasikan online: 10 Januari 2023
Sa’dianoor 1 Hutagamissufardal 1 2 Aulia Oktafiandi 3 Syamsul Maarif 4
1 Program Studi Pendidikan Profesi Insinyur, Universitas Lambung Mangkurat
2 Program Studi Teknik Sipil, Universitas Lambung Mangkurat
3 Pemerintah Kabupaten Hulu Sungai Tengah
4 Program Studi Manajemen Bencana Universitas Pertahanan Indonesia
 2230811310054@mhs.ulm.ac.id

## Pendahuluan
Banjir bandang  merupakan jenis banjir (sungai  meluap (J. Kodoatie & Syarief, 2010)) yang memiliki daya rusak tinggi  dan  berlangsung  cepat  sejenis  bencana  gempa bumi, tornado dan erupsi gunung merapi (Sene, 2013). Kejadian banjir bandang yang terjadi di sepanjang aliran sungai  Barabai  pada  pertengahan  Januari  2021 menyebabkan kerugian materil dan immateril. Dampak akibat  banjir  menyebabkan  permukiman  warga  rusak bahkan  beberapa  rumah  hilang  terbawa  arus.  Hujan lebat  yang terjadi beberapa  hari  menyebabkan luapan sungai  Barabai  yang  turut  serta  membawa  endapan lumpur dan material lain.
Banjir  bandang  sendiri  termasuk  kategori  bencana hidrometerologi  sama  seperti  banjir,  kekeringan  dan tanah  longsor  (Maarif,  2013).  Perubahan  iklim diperkirakan  akan  meningkatkan  intensitas  dan frekuensi banjir bandang (Koutalakis et al., 2020). Faktor  utama  banjir  bandang  adalah  dipicu  oleh intensitas  hujan  ekstrim.  Kemudian  berhubungan dengan kejadian longsor yang menyumbat aliran sungai membentuk bendung alam (Adi, 2014). Banjir bandang sering  dicirikan  sebagai  peristiwa  berlangsung  cepat
yang menyisakan sedikit waktu bagi orang-orang untuk mengambil  tindakan  untuk  mengurangi  kerusakan harta benda dan risiko kehidupan (Sene, 2013).
Pasca  banjir  bandang  diperlukan  berbagai  data untuk  mengidentifikasi  wilayah  terdampak.  Otoritas lokal  dapat  menyebarkan  aplikasi  media  sosial  untuk digunakan oleh warga di lapangan untuk mengumpulkan  foto  dan  video  guna  meningkatkan gambaran wilayah (Navulur, 2018).
Untuk  memperbaiki  rumah  warga  yang  rusak  maupun hanyut,  Pemerintah  Kabupaten  Hulu  Sungai  Tengah telah melaksanakan pengadaan tanah untuk kepentingan  umum di tahun  2021. Kemudian di tahun 2022 dilanjutkan dengan Program Bedah Rumah untuk pembngunan  rumah  warga  terdampak.  Kegiatan  ini tercantum  di  dalam  Dokumen  Rencana  Pembangunan Jangka  Menengah  (RPJMD)  Tahun  2021-2026  dengan indikator  Fasilitasi  Penyediaan  rumah  layak  huni  bagi masyarakat  terdampak  relokasi  program  pemerintah (RPJMD,  2021).  Penjabarannya  pada  Sub  Kegiatan Pembangunan Rumah Khusus beserta PSU bagi Korban Bencana  atau  Relokasi  Program  Kabupaten/Kota (Renstra, 2021).
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v6i2.194
Dalam  menganalisis  kejadian  banjir  bandang  ini menggunakan analisis Geospatial Intelligence ( GEOINT ). Geoint sendiri  adalah eksploitasi dan  analisis citra dan informasi  geospasial  untuk  menggambarkan,  menilai, dan  secara  visual  menggambarkan  fitur  fisik  dan aktivitas  yang  direferensikan  secara  geografis  di  bumi. (Clarke,  2020).  Salah  satu  proses  GEOINT  dengan menggabungkan data hasil akuisisi data  drone dengan informasi  lapangan.  Produk  drone  berupa  data  raster dan  vektor  salah  satunya  data Digital  Elevation  Model ( DEM ) (Wiseman & Sluijs, 2019). Data ini penting untuk menggambarkan  kondisi  ketinggian  lokasi  relokasi dibandingkan dengan ketinggian luapan banjir. Dalam kegiatan ini kegiatan utama adalah akuisisi data drone  serta  pengambilan  data  intelijen  dari  berbagai sumber.  Sumber  utama  informasi  adalah  masyarakat yang terdampak banjir bandang. Hal ini sejalan dengan Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia  Nomor  87 Tahun  2020  Tentang  Rencana  Induk  Penanggulangan Bencana Tahun 2020-2044, 2020, dimana perlu adanya analisis kemungkinan dampak bencana.
Berangkat  dari  adanya  kasus  banjir  bandang  diatas maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu menganalisis  menggunakan GEOINT lokasi  relokasi pasca  banjir  bandang  dengan  mempertimbangkan aspek fisik, ekonomi dan sosial budaya..

## Metode

## Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  berada  di  desa  Alat  Kecamatan Hantakan  Kabupaten  Hulu  Sungai  Tengah  Provinsi Kalimantan  Selatan.  Dengan  posisi  geografis  terletak pada 115° 28' 3.814" – 115° 28' 56.753" Bujur Timur dan 2° 37' 21.396" – 2° 38' 14.592" Lintang Selatan (Gambar 1).

## Gambar 1 Lokasi penelitian
Daerah penelitian berada di RT 1, 2 dan 3 desa Alat sepanjang  sungai  Barabai.  Sungai  Barabai  sendiri merupakan satu dari tiga sungai besar  yang membelah Kabupaten Hulu Sungai Tengah dari Timur ke Barat dan bermuara  di  Sungai  Nagara.  Sungai  Nagara  sendiri kemudian bergabung ke DAS Barito.
Alur Penelitian Penelitian ini menggunakan metode kualititatif deskriptif.  Penelitian  menggambarkan  kondisi  wilayah
menggunakan data spasial yang didapat menggunakan wahana  drone.  Siklus  yang  digunakan  menggunakan siklus Geospatial  Intelligence ( GEOINT )  (Gambar  2). Pada  siklus  ini  proses  pendahuluan  diawali  dengan pengumpulan  informasi  untuk  penggambaran  awal kondisi wilayah penelitian.
Gambar 2 Siklus GEOINT (modfikasi dari National Research Council, (2013 : p14))

## Hasil dan Pembahasan

## Survei Lapangan
Dalam  menentukan  lokasi  yang  akan  dilakukan pemotretan  dilakukan  orientasi  lapangan  baik  daerah yang  terdampak  banjir  bandang  maupun  daerah orientasi  sepanjang  bantaran  sungai  Barabai  (Gambar 3).
Gambar 3 Lokasi terdampak di Desa Alat 21 Januari
2022
Dari  hasil  identifikasi  lokasi  yang  mengalamai kerusakan  kemudian  dibuatkan  misi  terbang.  Misi  ini diharapkan mencakup keseluruhan wilayah terdampak (Gambar 4).
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v6i2.194
Gambar 4 Akuisisi data dengan drone 21 Januari 2022

## Pengolahan Data
Hasil pemotretan kemudian diolah untuk mendapatkan data  raster  berupa Digital  Surface  Model (DSM)  dan citra foto (ortomosaik) (Gambar 5).
Gambar 5 model hasil pengolahan foto akuisisi drone
Untuk  mengetahui  ketinggian  tempat  yang  akan dijadikan  lokasi  relokasi  maka  diperlukan  data ketinggian. Data ketinggian dapat dihasilkan dari DEM . DEM sendiri  dihasilkan  dari  data DSM yang  telah dihilangkan  objek-objek yang berada diatasnya seperti bangunan,  tanaman  ataupun  objek  lain  yang  bukan permukaan  tanah.  Data DSM yang  siap  dilakukan pengolahan terlihat pada Gambar 6.

## Gambar 6 data DSM 21 Januari 2021
Dari hasil pengolahan data DEM maka dapat dilihat perbedaan  ketinggian  tempat.  Pada  penelitian  ini, difokuskan  perbedaan  ketinggian  bibir  sungai  dengan lokasi  sekitarnya.  Berdasarkan  informasi  di  lapangan
ketinggain  banjir  bandang  mencapai  4  meter.  Dari informasi ini berarti lokasi rencana relokasi harus di atas 4  meter  dari  bibir  sungai.  Data  DEM/  Digital  Terrain Model (DTM) tadi dapat dikonversi menjadi data vektor berupa garis kontur (Gambar 7).
Gambar 7 Data DTM dan Kontur
Dari hasil pengolahan didapatkan data DSM dengan resolusi  19  cm  dimana  pengolahan  menggunakan Laptop resolusi menengah. Beberapa proses menggunakan resolusi
medium karena
ketidakmampuan  Laptop  untuk  memproses  datanya. Selain  data  DSM, salah satu produk  akuisisi  data  dribe berupa data foto yang diolah menjadi ortomosaik citra foto.  Data  ini  sangat  penting  dalam  melihat kenampakan  di  lapangan  secara  utuh.  Kenampakan topografi lahan dapat dengan mudah di identifikasi. Pada  gambar  8,  terlihat  kenampakan  gambar ortomosaik daerah terdampak banjir.
Gambar 8 data ortomosaik foto 21 Januari 2021
Untuk  mendapatkan  otomatisasi  klasifikasi  lahan, dilakukan  proses  pembuatan  skema  sampel  dari  citra. Kemudian  dilakukan  pelabelan  terhadap  objek  yang dipilih  agar  dapat  di  lakukan  proses  “ deep  learning ”. Proses terlihat pada Gambar 9.
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v6i2.194
Gambar 9 Pembuatan klasifikasi lahan
Dari skema klasifikasi dan objek terpilih kemudian di lakukan klasifikasi secara otomatis untuk mendapatkan data  raster  klasifiksi  lahan.  Pada  atribuut  data  raster telah  terklasifikasi  sesuai  urutan  skema  yang  telah disusun  (Gambar  10).  Data    raster  ini  kemudian  dapat dikonversi menjadi data vektor.

## Gambar 10 Hasil Proses Deep Learning

## Diseminasi dan Sosialisasi  data
Data  yang  telah  dihasilkan  kemudian  di  diseminasikan kepada  instansi  terkait  antara  lain  BPBD,  Dinas  Sosial, Dinas  Pekerjaan  Umum  dan  Penataan  Ruang  ,  Dinas Perkim  dan  beberapa  instansi  lainnya.  Data  sangat berguna  untuk  pendataan  rumah  yang  rusak  akibat banjir bandang. Dari hasil pendataan ini kemudian akan dikategorikan  sebagai  rusak  ringat,  sedang  dan  berat. Beberapa  tanah  warga  di  bantaran  sungai  yang  hilang akibat  tergerus  banjir  bandang  kemudian  diusulkan untuk  direlokasi.  Pendataan  ini  juga  melibatkan beberapa  perguruan  tinggi  yang  mengirimkan  dosen dan mahasiswanya.
Usulan  relokasi  kemudian  dikoordinasikan  kepada Pambakal  (Kepala  Desa)  yang  juga  telah  mendata warganya. Setelah beberapa kali dilakukan musyawarah dengan beberapa pertimbangan salah satunya menggunakan  data  akuisisi  drone  21  januari  2021
diputuskan  lokasi  relokasi  berada  di  RT  4  RW.  2  Desa Alat.

## Penentuan akhir lokasi relokasi
Setelah dilakukan beberapa kali survei lapangan, diskusi di  tingkat  instansi  pemerintah  serta  masukan  dari aparat  desa.  Beberapa  titik  lokasi  yang  diusulkan dilakukan survei kembali. Kemudian dari hasil masukan masyarakt  dipilihlah  lokasi  yang  berada  di  seberang sungai dengan beberapa pertimbangan antara lain : (1) Lokasi  dekat  dengan  permukiman  warga  sebelum terkena  banjir  bandang;  (2)  Lokasi  dekat  dengan  area kerja warga yang akan mendiami; dan (3) Lokasi berada di ketinggian yang aman dari kejadian banjir bandang.
Untuk memastikan lokasi dilakukan kembali akuisisi data drone. Misi terbang difokuskan ke lokasi yang telah disepakati antara tim dari Dinas Perumahan Rakyat dan Kawasan  Permukiman  (Disperkim)  Kabupaten  Hulu Sungai  Tengah  (Kab.  HST)  dengan  masyarakat  dan pemerintah desa Alat.
Lokasi  yang  terpilih  ini  kemudian  dilakukan pembersihan  lahan  (Gambar  11).  Kemudian  lahan  di bagi  menjadi  beberapa  persil  tanah.  Dari  hasil perhitungan  Bidang  Pertanahan  Disperkim  mengacu pada  data  jumlah  hunian  yang  hilang  sebanyak  48 rumah.  Luasan  dibutuhkan  untuk  persil  hunian  seluas 7.200  m 2 sedangkan  untuk  kebutuhan  Prasarana, Sarana,  dan  Utilitas  Umum  (PSU)  seluas  3.600  m 2 , sehingga  total  luasan  yang  dibutuhkan  adalah  seluas 10.800 m 2 atau 1,08 Hektar.
Gambar 11 Akuisisi drone 11 Oktober 2021
Data  akuisisi  yang  tidak  kalah  penting  yaitu ortomosaik  foto  udara  digunakan  untuk  perencanaan pembebasan lahan. Data digunakan bidang Pertahanan Disperkim  untuk  menghitung  luasan  lahan  serta pembagian persil untuk ganti untung tanah warga yang masuk  lahan  yang  akan  dibebaskan.  Proses  deliniasi berupa PSU yang diperlukan kawasan permukiman.
Untuk data kontur diperoleh dari konversi data DSM menjadi data DTM (Gambar 13). Data ini di konversi dari raster  menjadi  data  vektor  untuk  memudahkan  dalam proses overlay (tumpang tindih) data.
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v6i2.194
Gambar 12 Ortomosaik 11 Oktober 2021
Gambar 13 Data DSM 11 Oktober 2021
Kombinasi dari  data raster berupa ortomosaik foto udara dan data kontur akan memudahkan dalam proses perencanaan  selanjutnya  (Gambar  14).  Penggabungan kedua  data  ini  akan  memudahkan  dalam  melihat kondisi  di  lapangan  melalui  visualisasi  gambar  dan menentukan  ketinggian  dengan  bantuan  data  kontur tanah ( DTM ).
Dengan  proses deep  learning memanfaatkan kecerdasan citra memudahkan dalam proses klasifikasi lahan. Setelah areal yang akan dijadikan daerah relokasi telah  ditentukan  dapat  dipotong  hasil  klasifikasi  lahan keseluruhan  areal  penelitian  dengan  batasan  areal relokasi. Gambar 15.
Gambar 15 Klasfikasi lahan daerah relokasi
Data  klasifikasi  lahan  format  spasial  yang  telah memiliki atribut berupa kode grid kemudian di konversi toponiminya  sesuai  dengan  jenis  tutupan  lahannya. Dalam penelitian ini, dibuatkan 8 jenis kode grid seperti terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Klasifikasi Lahan lokasi relokasi Kode Grid Klasifikasi Lahan Luas (m 2 ) 0 Sungai 0,96 1 Jalan 222,63 2 Rumah / Bangunan 860,56 3 Rumah / Bangunan Rusak 399,62 4 Kebun 2.408,31 5 Hutan 8.523,94 6 Lumpur 523,04 7 Longsor 15,81 Luas Total 12.954,86

## Pembahasan
Untuk  mendapatkan  kontur  dengan  cara  teristris memerlukan waktu lama dibandingkan secara fotogrametris dengan drone (Sutanto & Ridwan, 2016). Dalam  penelitiannya  tersebut  kontur  dihasilkan  dari data DSM dan DTM dengan resolusi 5 cm dengan waktu pengolahan  selama  5  hari.  Pemanfaatannya  drone membantu pengelola air untuk mengembangkan solusi pengelolaan yang lebih berkelanjutan berdasarkan data lapangan yang sebenarnya (Koutalakis et al., 2020).
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v6i2.194
Pada  penelitian  ini,  waktu  pengolahan  dan pengambilan  dengan  kisaran  waktu  3  hari.  Dengan resolusi  DSM  yang  lebih  rendah  yaitu  19  cm. Kemampuan perangkat keras dan lunak  pengolah data akan mempengaruhi resolusi yang dihasilkan. Sehingga disarankan  untuk  menggunakan  Komputer  dengan kemampuan Video Graphics Adapter ( VGA) dan memori komputer  atau  yang  dikenal  dengan Random  Access Memory (RAM)  serta  prosesor  dalam  mengolah datanya.
Klasifikasi lahan sendiri dimudahkan dengan adanya perangkat  “ Deep  Learning ”. Deep  Learning sendiri melakukan  klasifikasi  langsung  dari  data  yang disediakan  seperti  (gambar,  teks,  suara)  sesuai  skema yang  telah  dibuat  (Madhukar  &  Pooja,  2019). Deep Learning didasarkan  pada  arsitektur  jaringan  saraf, dalam Deep  Learning ada  sejumlah  besar  lapisan tersembunyi  tidak  seperti  2-3  di  jaringan  saraf konvensional.  Setiap  lapisan  jaringan Deep  Learning menerima data dari lapisan sebelumnya, mengubahnya, dan meneruskannya ke lapisan berikutnya.  Dengan  cara  ini,  jaringan  belajar  langsung dari  data  di  setiap  lapisan  yang  pada  gilirannya meningkatkan  kompleksitas  dan  detail  dari  apa  yang dipelajari  dari  lapisan  ke  lapisan,  sehingga  membuat sistem lebih efisien dan cerdas. Sehingga semakin tinggi resolusi  mosaik  foto  hasil  drone  maka  akan  semakin detil data yang akan bisa dihasilkan.
Dari hasil  penelitian ini dapat  menggambarkan kondisi wilayah terdampak banjir melalui data raster dan vektor yang  dihasilkan.  Data  raster  ortomosaik  foto  dengan resolusi 4,83 cm/piksel dan resolusi DSM 19,3 cm/piksel dari 553 foto.

## Kesimpulan
Penelitian ini menghasilkan beberapa kesimpulan yang bisa diungkap antara lain :
1. Analisis intelligence geospatial memberikan kemudahan dalam penentuan lokasi relokasi  pasca banjir  bandang  dengan  menggabungkan  citra, kecerdasan  citra  dan  informasi  lapangan,  dimana didapatkan lokasi di RT 4 yang memiliki keunggulan antara lain : ada akses jalan Jalan Usaha Tani, dekat dengan  tempat  ibadah,  kontur  tanah  lebih  tinggi dan  sebagian  besar  lahan  di  bekas  tanaman  keras (karet) sehingga tanah relatif lebih kokoh.
2. Penggunaan  drone  sangat  memudahkan  dalam memberikan informasi yang terbaru lokasi terdampak banjir bandang.
3. Data  hasil  analisis  sangat  berguna  bagi  beberapa instansi  pengguna  seperti  Badan  Penanggulangan Bencana  Daerah  (BPBD)  dan  Dinas  Sosial  dalam mengorganisir bantuan awal.
4. Data  raster  dapat  digunakan  Dinas  Perkim  dalam identifikasi rumah rusak dan bantuan bedah rumah.
5. Data DEM dapat  digunakan  untuk  menganalisis lokasi relokasi.
6. Penggunaan drone selain  cepat  juga  murah  dalam pengambilan data lapangan.

## Ucapan Terimakasih
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  Pemerintah Kabupaten  Hulu  Sungai  Tengah  atas  kesempatan  yang diberikan untuk melakukan penelitian.

## Referensi
Adi,  S.  (2014).  Karakterisasi  Bencana  Banjir  Bandang  di Indonesia. Jurnal  Sains  Dan  Teknologi  Indonesia , 15 (1),
42–51. https://doi.org/10.29122/jsti.v15i1.938
Clarke, K. C. (2020). Geospatial Intelligence. In International Encyclopedia of Human  Geography (Second  Edi, Vol.  6, pp.  127–130).  Elsevier.  https://doi.org/  10.1016/B978- 0-08-102295-5.10550-5
Rencana  Strategis  Dinas  Perumahan  Rakyat  dan  Kawasan Permukiman  Kabupaten  Hulu  Sungai  Tengah  Tahun 2021-2026, (2021).
J. Kodoatie, R., & Syarief, R. (2010). Tata Ruang Air . CV. ANDI OFFSET.
Koutalakis,  P.,  Tzoraki,  O.,  Gkiatas,  G.,  &  Zaimes,  G.  N. (2020).  Using  UAV  to  Capture  and  RecordTorrent  Bed and  Banks,  Flood  Debris,  and  Riparian  Areas. Drones ,
4 (4), 1–19. https://doi.org/10.3390/drones4040077 Maarif,  S.  (2013). Pikiran  dan  Gagasan :  Penanggulangan
Bencana di Indonesia (II). Badan Nasional Penanggulangan Bencana.
Madhukar,  M.,  &  Pooja.  (2019).  Earth  Science  [Big]  Data Analytics. In Big Data for Remote Sensing: Visualization, Analysis  and  Interpretation :  Digital  Earth  and  Smart Earth .  Springer.  https://doi.org/10.1007/978-3-319- 89923-7
National Research Council. (2013). Future U.S. Workforce for Geospatial  Intelligence.  In https://www.nap.edu .  The national academies press. https://doi.org/10.17226/18265
Navulur, K. (2018). Building Resilient Communities Through Geospatial  Intelligence.  In GEOINT  for  Disaster Operations :  A  Fundamental  Aspect  of  Community Resiliency . https://www.unisdr.org/preventionweb/ files/61620_usgifbuildingresilientcommunitiesth.pdf Peraturan Daerah Kabupaten Hulu Sungai Tengah Nomor 6 Tahun  2021  Tentang  Rencana  Pembangunan  Jangka Menengah  Daerah  Kabupaten  Hulu  Sungai  Tengah Tahun 2021-2026, Pub. L. No. 6 (2021).
Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia  Nomor  87  Tahun 2020  tentang  Rencana  Induk  Penanggulangan Bencana Tahun 2020-2044, Pub. L. No. 2O4, Database Peraturan BPK RI
(2020). https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/146481/per pres-no-87-tahun-2020
Sene,  K.  (2013). Flash  Floods :  Forecasting  and  Warning . Springer.
Sutanto,  S.  J.,  &  Ridwan,  B.  W.  (2016).  Teknologi  Drone Untuk  Pembuatan  Peta  Kontur:  Studi  Kasus  Pada Kawasan  P3Son  Hambalang. Jurnal  Teknik  Hidraulik , 7 (2), 179–194.
Wiseman,  D.  J.,  &  Sluijs,  J.  van  der.  (2019).  Alternative Methods  for  Developing  and  Assessing  the  Accuracy  of UAV-Derived DEMs. In Information Resources Management Association (Ed.), Geospatial intelligence : concepts,  methodologies,  tools,  and  applications .  IGI Global. https://doi.org/ 10.4135/9781412953962.n91