## PREDIKSI MODEL KELONGSORAN PADA LERENG BERDASARKAN RETAKAN DAN PERBEDAAN ELEVASI MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

## PREDICTION OF SLIDING MODELS ON SLOPES BASED ON CRACKS AND ELEVATION DIFFERENCES USING DIGITAL IMAGE PROCESSING
1 Ega Julia Fajarsari, 2 Nuryanto, 3 Edi Sukirman
1 Program Studi Teknik Sipil, Universitas Gunadarma, egajulia@staff.gunadarma.ac.id
2 Program Studi Teknik Sipil, Universitas Gunadarma, nuryanto@staff.gunadarma.ac.id
3 Program Pasca Sarjana Magister Sistem Informasi, Universitas Gunadarma, ediskm@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Longsoran merupakan salah satu masalah yang banyak terjadi pada lereng alam maupun buatan, dan merupakan salah satu bencana alam yang sering terjadi di Indonesia, terutama pada musim hujan. Kajian mengenai pergerakan tanah/longsor telah menarik banyak perhatian dari berbagai pihak. Kajian tersebut dapat secara efektif membantu pihak berwenang untuk melakukan langkah – langkah pencegahan dan mengurangi risiko kegagalan atau sistem peringatan dini. Di tengah perkembangan teknologi yang semakin pesat dewasa ini, tidak dapat dipungkiri telah membuat siklus akan kebutuhan komputerisasi di segala aspek pun mengalami peningkatan. Tak terkecuali pada bidang Teknik Sipil, salah satunya adalah analisis kestabilan lereng, hasil analisis akan di dapat  lebih  cepat  dengan  memperhitungkan  kondisi  dari  lereng  tersebut  jika  proses  analisis dilakukan  dengan  cara  komputerisasi  dibandingkan  dengan  analisis  yang  diperoleh  dari berbagai metode konvensional. Salah satu metode komputerisasi yang dapat digunakan adalah pengolahan citra digital. Pada penelitian ini akan dikembangkan metode prediksi kelongsoran pada  lereng  berdasarkan  retakan  menggunakan  Algoritma  Edge  Detection  dan  Metode Fotogrametri  agar  dapat  membantu  pihak  terkait  atau  pemerintah  daerah  dalam  pencegahan terhadap kelongsoran untuk daerah rawan longsor.
Kata Kunci : longsoran, retakan, Algoritma Edge Detection , Metode Fotogrametri

## Abstract
Landslides are one of the problems that often occur on natural and artificial slopes, and are one of  the  natural  disasters  that  often occur  in Indonesia,  especially  during the rainy  season.  The study  of  landslides  has  attracted  a  lot  of  attention  from  various  parties.  Such  studies  can effectively  help authorities to take  preventive  measures  and reduce the  risk  of  failure  or  early warning  systems.  In  the  midst  of  increasingly  rapid  technological  developments  today,  it  is undeniable that the need for computerization in all aspects has increased. No exception in the field of Civil Engineering, one of which is the analysis of slope stability, the results of the analysis will be obtained more quickly by taking into account the condition of the slope if the analysis process is carried out in a computerized way compared to the analysis obtained from various conventional  methods.  One  of  the  computerized  methods  that  can  be  used  is  digital  image processing.  In  this  study,  a  landslide  prediction  method  on  slopes  based  on  cracks  will  be developed using the Edge Detection Algorithm and Photogrammetry Method in order to assist related parties or local governments in preventing landslides for landslide-prone areas. Keywords: landslides, cracks, Edge Detection Algorithm, Photogrammetric Method

## PENDAHULUAN
Bencana tanah longsor sering dikaitkan dengan datangnya musim penghujan. Bencana tanah  longsor  (landslides)  menjadi  masalah yang  umum  pada  daerah  yang  mempunyai kemiringan  yang  curam.  Longsor  atau  sering disebut  gerakan  tanah/batuan  adalah  suatu peristiwa geologi yang terjadi karena pergerakan  masa  batuan  atau  tanah  dengan berbagai  tipe  dan  jenis  seperti  jatuhnya bebatuan atau gumpalan besar tanah. Longsoran merupakan salah satu masalah yang banyak  terjadi  pada  lereng  alam  maupun buatan,  dan  merupakan  salah  satu  bencana alam yang sering terjadi di Indonesia, terutama pada  musim  hujan  yang  mengakibatkan kerugian  materiil  yang  cukup  besar  serta menelan korban jiwa.
Kajian mengenai pergerakan tanah/longsor telah menarik banyak perhatian dari  berbagai  pihak  dikarenakan  hal  ini merupakan  salah  satu  bencana  alam  yang sering  terjadi  pada  beberapa  daerah  di Indonesia,  khususnya  ketika  curah  hujan sedang  tinggi.  Para  peneliti  menggunakan berbagai metode dalam mengkaji permasalahan  longsor  seperi  menggunakan metode geolistrik resistivitas untuk melakukan identifikasi  bidang  gelincir,  metode  geologi teknik untuk menghitung stabilitas lereng, dan lain  sebagainya.  Metode  geolistrik  bersifat subjektif karena interpretasi dan analisis nilai resistivitas  bergantung  pada  kondisi  geologi setempat  yang  dapat  dikonfirmasi  dengan melakukan  pemboran  sampel  tanah  ( coring ).
Pendekatan  lain  yang  juga  sering  dilakukan adalah  metode  geologi  teknik.  Metode  ini bersifat objektif karena berdasarkan sifat fisik material  tanah  longsor  dengan  kondisi kestabilan  lereng in-situ . Sifat  fisik  tanah diperoleh dengan menguji sampel di laboratorium.  Analisis  kelongsoran  dengan metode  geolistrik  dan  metode  geologi  teknik memberikan hasil yang berbeda.
Di  tengah  perkembangan  teknologi yang  semakin  pesat  dewasa  ini,  tidak  dapat
dipungkiri  telah  membuat  siklus  akan kebutuhan komputerisasi  di  segala aspek  pun mengalami  peningkatan.  Tak  terkecuali  pada bidang  teknik  sipil,  analisis  kestabilan  lerang yang menghasilkan faktor keamanan dari suatu lereng,  gambaran  bidang  longsong,  serta retakan  –  retakan  yang  terdapat  pada  lereng akan di dapat dengan waktu yang lebih cepat jika proses pengukuran atau analisis dilakukan dengan  cara  komputerisasi  dibandingkan dengan  analisis  atau  pengukuran  yang dilakukan  dengan  cara  manual.  Salah  satu metode  komputerisasi  yang  dapat  digunakan adalah  pengolahan  citra  digital.  Pengolahan
Citra Digital (Digital Image Processing) merupakan  bidang  ilmu  yang mempelajari tentang bagaimana suatu citra itu dibentuk,  diolah,  dan  dianalisis  sehingga menghasilkan informasi yang dapat dipahami oleh  manusia.    Honghui  Wang,  dkk  (2020) mengusulkan sebuah metode untuk mengidentifikasi  retakan  pada  trailing  edge dari  longsoran  (TEL)  berdasarkan  teknologi pengolahan  citra  dan  mengadopsi  algoritma perbandingan median interval kustom (IMCA) untuk  menghitung parameter  gerakan  retak, hasil  dari  penelitian  tersebut  adalah  metode pengenalan  kurva  yang  diusulkan  dalam penelitian dapat mengidentifikasi garis retakan pada  TEL. Metode ekspresi  gerak retak  yang diusulkan dalam makalah ini secara semikuantitatif  dapat  menggambarkan  gerak dan keadaan retakan longsor. Perangkat lunak pengujian berbasis platform QT  yang dikembangkan  dalam  makalah  ini  dapat memantau retakan pada trailing edge longsoran  tanah.  Pengguna  (ahli  geologi) hanya  perlu  mengumpulkan  gambar  selama pergerakan tanah longsor untuk menghasilkan data pemantauan retakan melalui perhitungan perangkat lunak. Akan tetapi, pada penelitian ini  masih  terdapat  kekurangan  yaitu  s udut pandang  dapat  menyebabkan  distorsi,  karena penelitian  ini  menggunakan  gambar  multi- temporal, sulit untuk memastikan bahwa sudut pandang  setiap  foto  adalah  benar-benar
konsisten, yang akan mengarah pada pemantauan  perpindahan  distorsi.  Selain  itu, untuk  tanah  longsor  besar  atau  tanah  longsor dengan  dimensi  lateral  yang  besar,  trailing edge  mungkin  melebihi  sudut  pandang kamera. Jenis tanah longsor dapat membatasi akurasi  pemantauan,  seperti  longsor  loess. Telah  dilakukan  penelitian  menggunakan metode  yang  diusulkan  dalam  penelitian tersebut untuk melakukan eksperimen pengenalan  gambar  pada longsor loess.  Hasil menunjukkan  bahwa  warna  lereng  stabil  dari trailing  edge    hampir  sama  dengan  lereng longsor, yang membuat kesulitan besar untuk identifikasi.  Identifikasi  kurva  dan  algoritma perbandingan median interval yang diusulkan dalam  makalah  ini untuk  menghitung perubahan  perpindahan  retak  pada  trailing edge  longsor  perlu  diuji  lebih  lanjut  dan ditingkatkan.  Dewi  Amalia,  dkk  (2019) melakukan  penelitian  untuk menentukan geometri, stratigrafi, dan posisi retak di dalam lereng yang akan digunakan dalam menganalisis  stabilitas  lereng  menggunakan metode  geolistrik  dan  teknik  pemrosesan gambar  dengan  ruang  warna  RGB  (Merah, Hijau,  dan  Biru).  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  metode  citra  digital  dapat  dideteksi hingga akurasi 5,78 cm/piksel. Oleh karena itu, semakin  besar  ukuran  piksel  hasil  pengujian geolistrik  maka  akan  semakin  tinggi  pula akurasi  yang  diperoleh.  Dengan  demikian, hasil pemodelan geometri, lapisan, kemiringan dan  kemiringan  yang  lebih  rinci  dan  akurat juga  dapat  diperoleh.Semakin  besar  ukuran piksel  citra  lereng  yang  diolah  maka  tingkat akurasi  hasil  program  akan  semakin  tinggi. Metode  ini  juga  dapat  mendeteksi  geometri lereng  yang  tidak  rata  seperti  gundukan  atau bahkan  kubangan  pada  setiap  lereng. Yun Wang, dkk (2019) melakukan penelitian untuk mempelajari skema pemrosesan dan
peningkatan  algoritma  pada  tiga  tahapan proses  yaitu  preprocessing  citra,  deteksi  tepi retakan  dan  ekstraksi  informasi  fitur.  Untuk tidak  hanya  meningkatkan  akurasi  dan kemudahan  deteksi,  tetapi  juga  mewujudkan deteksi  keamanan  otomatis  retak  pada jembatan beton. Hasil dari penelitian ini adalah pada situasi aktual retak permukaan jembatan beton  berdasarkan  deteksi  gambar,  parameter karakteristik  retak  mencapai  ekstraksi  yang lebih  akurat.  Dalam  penelitian  tersebut, perbaikan  telah  dilakukan  dalam  denoising, peningkatan kontras, segmentasi tepi, pengenalan  retak  dan  ekstraksi  data  deteksi gambar  retak.  Hasil  percobaan  menunjukkan bahwa retakan  gambar  yang  diperoleh  sangat konsisten  dengan  yang  sebenarnya,  dan akurasi perhitungan data karakteristik memenuhi  kebutuhan  untuk  deteksi  teknik. Oleh  karena  itu,  algoritma  yang  ditingkatkan layak  untuk  deteksi  otomatis  retakan  pada jembatan beton secara real-time.
Berdasarkan latar belakang diatas maka dalam  penelitian  ini  akan  dikembangkan metote prediksi kelongsoran pada lereng yang berdasarkan  pada  Algoritma Edge  Detection untuk mengidentifikasi retakan yang ada pada lereng  dan  Metode  Fotogrametri  untuk mendeteksi perbedaan tinggi permukaaan pada retakan  tanah  akibat  dari  pergerakan  tanah (nendatan) yang terjadi, agar dapat membantu pihak  terkait  atau  pemerintah  daerah  dalam pencegahan  terhadap  kelongsoran  untuk daerah rawan longsor.

## METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan pengembangkan metode prediksi kelongsoran pada  lereng  menggunakan  algoritma  edge detection  dan  metode  fotogrametri.  Adapun langkah – langkah yang akan peneliti lakukan adalah sebagai berikut :
Mulai Studi Literatur Pengumpulan Data Analisis Citra Pengembangan Algoritma Edge Detection Fotogrametri Hasil dan Pembahasan Validasi Selesai Ya Tidak
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahap  pertama  yang  akan  dilakukan adalah  studi  literatur.  Pada  tahap  ini,  akan dilakukan  pengkajian  terhadap  penelitian- penelitian  yang  pernah  dilakukan  yang berkaitan  dengan  topik  penelitian.  Studi literatur ini digunakan sebagai bahan referensi dalam pelaksanaan penelitian dan mengkaitkannya  antara  satu  dengan  yang lainnya. Literatur diperoleh dari buku, jurnal, paper,  dan  artikel  di  internet.  Tahap selanjutnya  adalah  pengumpulan  data.  Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data primer dan data sekunder.
Data  primer  diperoleh  secara  langsung dari lapangan, data yang diperoleh adalah foto kondisi lereng berupa retakan dan kemiringan lereng, pengukuran lereng secara langsung di lapangan  untuk  mendapatkan  tinggi  lereng serta sudut lereng kajian dan pengujian sampel tanah di laboratorium untuk mendapatkan nilai sudut geser ( φ ) dan kohesi (c) yang didapatkan dengan  pengujian  secara  langsung,  yaitu dengan  melakukan  uji  geser  langsung  ( direct
shear test ). Sedangkan data sekunder dilakukan  dengan  mengumpulkan  informasi dan dokumentasi seperti data properties tanah terkait  dengan  hasil  uji  laboratorium  yang telah dilakukan sebelumnya dan data tambahan  berupa  kontur  dan  potongan melintang  lereng  kajian  untuk  dianalisis kestabilannya.
Tahap  ketiga  adalah  analisis  citra. Analisis citra dilakukan menggunakan Algoritma  Edge  Detection  untuk  mendeteksi retakan  yang  terjadi  pada  lereng  dan menggunakan  Metode  Fotogrametri  untuk melihat  adanya  perbedaan  tinggi  muka  tanah akibat  pergerakan  tanah  (nendatan)  yang terjadi. Setelah dilakukan analisis citra, maka tahap  selanjutnya  adalah  validasi.  Validasi dilakukan  untuk  mengecek  hasil  analisis berdasarkan pengembangan algoritma tersebut,  dengan  cara  membandingkan  hasil pengembangan  metode  prediksi  kelongsoran dengan  analisis  kestabilang  lereng  secara konvensional  dan  dengan  bantuan  software
Geo  Slope  yang  nantinya  akan  digunakan untuk  memvalidasi  pengembangan  metode yang  sudah  dibuat.  Hasil  yang  didapat  dari penelitian ini adalah retakan yang terjadi pada lereng dan perbedaan tinggi muka tanah pada retakan akibat dari pergerakan tanah (nendatan),  sehingga  dapat  diketahui  bidang longsor serta jangkauan kelongsoran dari suatu lereng  agar  dapat  dilakukan  langkah-langkah pencegahan  atau  sistem  peringatan  dini  jika lereng  tersebut  dinyatakan  tidak  stabil.  Hasil dari  penelitian  ini  adalah  metode  prediksi kelongsoran  pada  lereng  berdasarkan  pada identifikasi  retakan  yang  terjadi  pada  lereng dan deteksi perbedaan tinggi muka tanah pada retakan akibat dari pergerakan tanah (nendatan),  sehingga  dapat  diketahui  bidang longsor serta jangkauan kelongsoran dari suatu lereng  agar  dapat  dilakukan  langkah-langkah
pencegahan  atau  sistem  peringatan  dini  jika lereng tersebut dinyatakan tidak stabil.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini akan menghasilkan metode prediksi kelongsoran pada lereng yang berdasarkan  pada  Algoritma Edge  Detection untuk mengidentifikasi retakan yang ada pada lereng  dan  Metode  Fotogrametri  untuk mendeteksi perbedaan tinggi permukaaan pada retakan  tanah  akibat  dari  pergerakan  tanah (nendatan) yang terjadi, agar dapat membantu pihak  terkait  atau  pemerintah  daerah  dalam pencegahan  terhadap  kelongsoran  untuk daerah rawan longsor. Langkah-langkah yang akan  dilakukan  dalam  pendeteksian  retakan pada  lereng  menggunakan  Algoritma  Edge Detection adalah sebagai berikut :
Akuisisi Citra Proses Grayscale Filtering Denoising Peningkatan Kontras Peningkatan ekstaksi tepi menggunakan Operator Sobel Pengembangan Algoritma Otsu untuk Threshold Segmentation Klasifikasi Retakan Ekstraksi data pixel retakan Konversi deteksi pixel retakan dengan ukuran retakan sebenarnya Cra c k Im age P re pro ce ss ing Cra c k Im age E dge D et e ct ion E ks tra ks i i nf or m a si ka ra kt eri st ik re ta ka n
Gambar 2. Proses Pendeteksian Citra Retakan Pada Lereng
Proses  pendeteksian  citra  retakan  pada lereng  setelah  proses  akuisisi  citra  terbagi menjadi  3  tahap,  tahap  pertama  adalah  pra prosesing  gambar  retakan,  pada  tahap  ini gambar retakan yang telah diakuisisi menjadi citra  digital  dirubah  dalam  bentuk  grayscale dan  difilter  untuk  menghilangkan  noise  pada gambar,  kemudian  dilakukan  peningkatan kontras  agar detail retakan  terlihat lebih  jelas setelah  proses  penghilangan  noise.  Setelah dilakukan  pemfilteran  terhadap  noise  dan peningkatan  kontras,  sehingga  diperoleh gambar  grayscale  yang  relative  lebih  jernih, maka  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan ekstraksi dan segmentasi dengan menggunakan  Operator  Sobel  dan  Algoritma Otsu  untuk  dapat  mengidentifikasi  dan
menganalisis  karakteristik  dari  retakan  yang terjadi  pada  lereng.  Tahap  ketiga  adalah ekstraksi  informasi  karakteristis  dari  retakan. Pada  tahap  ini  dilakukan  klasifikasi  retakan, seperti retakan memanjang, melintang, miring atau  retikuler.  Setelah  proses  ekstraksi karakteristik retakan, tahap selanjutnya dilakukan  konversi  jarak  sehingga  ukuran retakan  sebenarnya  dapat  diperoleh  dengan deteksi  piksel  retakan  gambar.  Setelah dilakukan  pendeteksian  citra  retakan  pada lereng,  maka  selanjutnya  akan  dilakukan pendeteksian  perbedaan  tinggi  muka  tanah akibat pergerakan tanah (nendatan) menggunakan Metode Fotogrametri. Langkah- langkah  yang  akan  dilakukan  adalah  sebagai berikut :
Studi Literatur Survei lapangan Akuisisi data berupa foto udara Pengukuran titik koordinat GCP Input data foto udara Input titik GCP Pengikatan GCP dengan foto udara Pengolahan foto udara menjadi DEM RMSE < 1 Pixel Mulai YA TIDAK Selesai Gambar 3. Tahapan Pendeteksian Perbedaan Tinggi Muka Tanah Akibat Pergerakan
Tanah (Nendatan)
Proses  Pendeteksian  Perbedaan  Tinggi Muka  Tanah  Akibat  Pergerakan  Tanah (Nendatan)  dimulai  dari  studi  literatur mengenai kegiatan – kegiatan terdahulu yang serupa  dan sangat  terkait  dengan  materi  pada penelitian  ini.  Dilanjutkan  dengan  survey lapangan  untuk  mengertahui  kondisi  dan lingkungan sekitar lapangan. Nantinya informasi  mengenai  kondisi  lapangan  dapat digunakan sebagai referensi perencanaan titik GCP.  Dilanjutkan  dengan  pengambilan  foto udara  retakan  pada  lereng  dan  dilakukan pengukuran untuk mendapatkan titik koordinat Ground  control  point    (GCP).  Tahap selanjutnya  adalah  pengolahan  foto  udara menggunakan  software  Agisoft  Metashape. Dalam  pengolahan  foto  udara  terdapat  tahap pengikatan  titik  kontrol  (GCP)  dengan  foto udara.  Ketelitian  foto  udara  berdasarkan  titik GCP merupakan ketelitian proses tranformasi koordinat  foto  ke  koordinat  lapangan.  Jadi koordinat  yang  foto  diikatkan  dengan koordinat  GCP  yang  sudah  sesuai  dengan koordinat  lapangan.  Ketelitian  foto  udara berdasarkan  titik  GCP  dapat  didasari  oleh ukuran piksel produk. Menurut Rachma, 2018 toleransi  RMSE  ketelitian  pengikatan  foto udara  dengan  GCP  tidak  lebih  dari  1  piksel. Oleh  karena  itu,  standar  RMSE  pengikatan GCP dalam penelitian ini adalah kurang dari 1 piksel. Langkah selanjutnya adalah
pengolahan  foto  udara  menjadi  Digital Elevation  Model  (DEM)  yang  merupakan model  digital  yang  merepresentasikan  tiga dimensi  dari  permukaan  bumi  yang  sangat berguna dalam memberikan gambaran topografi yang lebih baik dan data spasial yang lebih akurat sehingga nantinya dapat diketahui perbedaan  tinggi  muka  tanah  pada  retakan akibat dari pergerakan tanah (nendatan).

## SIMPULAN
. Hasil yang akan didapat dari penelitian ini  adalah  metode  prediksi  kelongsoran  pada lereng yang berdasarkan pada Algoritma Edge Detection untuk mengidentifikasi retakan yang
ada  pada  lereng  dan  Metode  Fotogrametri untuk mendeteksi perbedaan tinggi
permukaaan  pada  retakan  tanah  akibat  dari pergerakan  tanah  (nendatan)  yang  terjadi, sehingga dapat diketahui bidang longsor serta jangkauan kelongsoran dari suatu lereng agar dapat  dilakukan  langkah-langkah  pencegahan atau sistem peringatan dini jika lereng tersebut dinyatakan tidak stabil untuk dapat membantu pihak  terkait  atau  pemerintah  daerah  dalam pencegahan  terhadap  kelongsoran  untuk daerah rawan longsor

## DAFTAR PUSTAKA
A.Stumpf . ,  J.P.  Malet . ,  P.  Allemand ., M. Pierrot  Deseilligny  &  G.  Skupinski.
(2015) Ground-based multi-view photogrammetry  for  the  monitoring  of landslide  deformation  and  erosion. Elsevier  B.V.  Geomorphology 231 (2015) 130–145.
Abdel-Qader,  I.,  Abudayyeh,  O.  and  Kelly,
M.E. (2003). Analysis of edge-detection techniques  for  crack  identification  in bridges. Journal  of  Computing  in  Civil Engineering , 17(4), pp.255-263.
Amalia,  Dewi  et  al.  (2019)  Application  of
Digital Image Technology for Determining  Geometry,  Stratigraphy, and  Position  Of  Cracks  Inside  Earth Slope. International Journal of GEOMATE , Vol.17, Issue 63, pp. 297 – 306.  ISSN:  2186-2982  (P),  2186-2990 (O), Japan, DOI: https://doi.org/10.21660/2019.63.25640 . Geotechnique, Construction Materials and Environment Amalia D., Mochtar I. B., and Mochtar, N. E. (2018) Penerapan Konsep Baru Cracked Soils Pada Penanggulangan Kelongsoran Lereng . Industrial Research  Workshop  and  National Seminar , Vol. 9, 2017. pp. 50-62.
BNPB.  (2012).  Peraturan  Kepala  Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB)  No.  02  Tahun  2012  tentang
Pedoman  Umum  Pengkajian  Risiko Bencana. Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB). Jakarta. Das,  Braja  M.  (2002) Mekanika  Tanah (Prinsip-Prinsip  Rekayasa  Geoteknis) Jilid 1 . Jakarta: Penerbit Erlangga. Departemen Pekerjaan Umum. (1987) Petunjuk Perencanaan Penganggulangan  Longsoran ,  SKBI  – 2.3.06.Yayasan Badan Penerbit PU. Hadi, B. S. (2007) Dasar-Dasar Fotogrametri . Yogyakarta: Jurusan Pendidikan Geografi. Kusumanto, RD., Alan Novi Tompunu. (2011) Pengolahan Citra Digital Untuk Mendeteksi Obyek Menggunakan Pengolahan  Warna  Model  Normalisasi RGB“. Seminar  Nasional  Teknologi Informasi  &  Komunikasi  Terapan (Semantik 2011) . ISBN 979-26-0255-0. Lenchman,  J.  B.  and  Griffiths,  D.  V.  (2000).
Analysis of The Progression of Failure of The Earth Slopes By Finite Elements.
Slope  Stability  2000:  Proceedings  of Sessions  of  Geo-Denver  2000 ,  ASCE,
Denver, pp. 250- 265. Lusiana,  Veronica.  (2013)  Deteksi  Tepi  pada Cotra  Digital  Menggunakan  Metode Kirsch dan Robinson. Teknik Informatika, Universitas Stikubank. McAndrew Alasdair. (2004). An Introduction to  Digital  Image  Processing  with Matlab.  Notes  for  SCM2511  Image Processing  1. School  of  Computer Science  and  Mathematics  Victoria University of Technology.
Muchtaranda,  Ismail  H  &  Tri  Sulistyowati.
(2021)  Pengaruh  Retakan  Permukaan
Tanah Terhadap Stabilitas Lereng Bukit Guntur  Macan,  Gunung  Sari,  Lombok Barat. Spektrum  Sipil, ISSN  1858-489. Vol.  8,  No.  1  :  19  –  26.  DOI https://doi.org/10.29303/
spektrum.v8i1.185
Munir,  Rinaldi.  (2004) Pengolahan  Citra
Digital . Bandung: Informatika Musoffa, Muhammad Fikri., Abdi Sukmono & Zainul Ulum. (2021) Kajian Pemanfaatan Metode Fotogrametri dengan Uav Low Cost untuk Pekerjaan Cut  and  Fill  Pada  Pembangunan Bandara  Dhoho  Kabupaten  Kediri”.
Prosiding  FIT  ISI .  Vol  1,  2021  (332-
339). ISSN 2809-1833
Prayogo, I Putu Harianja., Fabian J. Manoppo
&  Lucia  I.  R.  Lefrandt.  (2020) Pemanfaatan Teknologi Unmanned
Aerial  Vehicle  (UAV)  Quadcopter dalam Pemetaan Digital (Fotogrametri) Menggunakan Kerangka Ground Control  Point (GCP). Jurnal  Ilmiah Media  Engineering .  Vol.10  No.1,  Mei
2020 (47-58), ISSN: 2087-9334
Purnomo,  Mauridhi  Hery  dan  Arif  Muntasa.
(2010) Konsep  Pengolahan  Citra
Digital d.an Ekstraksi Fitur . ISBN 978- 979-756-682-1. Yogyakarta: Graha Ilmu
Putri,  K.  M.,  Subianto,  S.,  &  Suprayogi,  A. (2017) Pembuatan Peta Wisata Digital 3 Dimensi Obyek Wisata Brown Canyon Secara Interaktif Dengan Menggunakan Wahana  Unmanned  Aerial  Vehicle (UAV)”. Jurnal Geodesi UNDIP , 6(1),
85-92.
Shaheen, Ahmed., Ahmed Farhat & Mohamed
Marzouk. (2017) Detection and Quantification  of  Cracks in  Reinforced Concrete  Beams  using  Digital  Image
Processing  Techniques .  International Journal  of  Advanced  Engineering  and Management  Research .  Vol.  2  Issue  6.
ISSN: 2456-3676 Silmi,  Frizkia  Azifa  &  Indra  Noer  Hamdhan.
(2018) Pengaruh Tension Crack (Tegangan Retak) Pada Analisis Stabilitas Lereng Menggunakan Metode Elemen  Hingga. Jurnal  Online  Institut Teknologi Nasional . No. 1, Vol. 4.
Suryowinoto, Andy et al. (2017) Penggunaan Pengolahan  Citra  Digital  Dengan Algoritma  Edge  Detection  Dalam Mengidentifikasi  Kerusakan  Kontur
Jalan. Seminar  Nasional  Sains  dan
Teknologi Terapan V Institut Teknologi Adhi  Tama  Surabaya .  ISBN  978-602- 98569-1-0. Sutoyo.  T,  Mulyanto.  Edy,  Suhartono. Vincent, Dwi Nurhayati Oky, Wijanarto.  (2009) Teori  Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta dan UDINUS Semarang.
Suyudi  Bambang  dan  Subroto  Tulus.  (2014) Fotogrametri  dan  Penginderaan  Jauh. Yogyakarta: Sekolah Tinggi Pertanahan Nasional, 55293. Syauqani, Ahmad., Sawitri Subiyanto & Andri Suprayogi.  (2017) Pengaruh  Variasi Tinggi Terbang Menggunakan Wahana Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Quadcopter  Dji  Phantom  3  Pro  Pada Pembuatan Peta Orthofoto (Studi Kasus Kampus Universitas Diponegoro) . Jurnal  Geodesi  UNDIP .  Volume  6,
Nomor  1,  Tahun  2017,  (ISSN  :  2337- 845X)
Wang, Honghui., Donglin Nie., Xianguo Tuo
& Yunshun Zhong. (2020) Research on crack monitoring at the trailing edge of landslides  based  on  image  processing. Springer-Verlag GmbH Germany . DOI 10.1007/s10346-019-01335-z
Wolf,  P.,  R.  (1993) Elemen  Fotogrametri dengan  Interpretasi  Foto  Udara  dan Penginderaan Jauh , Penerjemah: Gunadi,  Gunawan,  T.,  Zuharnen,  Edisi kedua,  Gadjah  Mada  University  Press,
Yogyakarta.