SISTEM INFORMASI GEOGRAFI DAN PENGINDERAAN JAUH DALAM PEMETAAN ZONA LONGSOR LAHAN DI KAWASAN TERBANGUN

## Mohammad Amin Lasaiba
Program Studi Geografi Universitas Pattimura Lasaiba.dr@gmail.com
Submitted January 16, 2023; Revised March 15, 2023; Accepted March 20, 2023

## Abstrak
Longsor lahan merupakan bahaya alam yang cukup meluas di seluruh dunia  dan telah menyebabkan korban  jiwa  serta  sosial  ekonomi  masyarakat.  Dalam  mengkaji  penelitian  ini,  metode  kualitatif  dan kuantitatif digunakan yang dikombinasikan dengan pendekatan spatial untuk menganalisis data primer dan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  citra  satelit,  observasi,  dan  instansi  terkait.  Pengolahan  data dilakukan dengan menggunakan software Global Mapper 20, Arcgis 10.8.1 dan Ermapper 8.1. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini memperlihatkan kerawanan dari longsor lahan cukup tinggi dengan areal  wilayah  yang  luas  sekitar  51.63%,  daerah  ini  tersebar  pada  wilayah  perbukitan.  Untuk  lahan terbangun  dengan tingkat kerawanan longsor lahan  baik  pada kategori tinggi  dan  sangat tinggi  yaitu pada zona Z-4 dan Z-5, yang disebabkan oleh kemiringan lereng 25 sampai > 40%, dengan jenis batuan yang  memiliki  tingkat  pelapukan  tinggi,  dan  terdiri  dari  tutupan  lahan  berupa  lahan  terbangun. Pemanfaatn Penginderaan jauh dan Sistem Informasi Geografi dalam mengkaji longsor lahan di daerah penelitian, dapat dijadikan sebagai arahan dalam pemanfaatan penggunaan lahan yang tepat sehingga dapat terhindar dari bencana yang mungkin dapat terjadi.
Kata Kunci : Kerawanan, Longsor Lahan, Kawasan Terbangun, SIG, Penginderaan Jauh

## Abstract
Landslide is a natural hazard that is quite widespread throughout the world and has caused casualties and  ruined  people's  economic  livelihoods.  This  study  uses  qualitative  and  quantitative  methods combined  with  a  spatial  approach  to  analyze  primary  and  secondary  data  from  satellite  imagery, observation,  and  related  agencies.  Data  processing  is  conducted  using  Global  Mapper  20,  Arcgis 10.8.1 and Ermapper 8.1 softwares. The results obtained from this study show that the vulnerability to landslides is relatively high, with a large area around 51.63%. This area is spread over hilly areas. For built land, its level of vulnerability to landslide in both the high and very high categories, namely in  zones  Z-4  and  Z-5,  is  caused  by  slopes  of  25  to  >  40%,  with  rock  types  with  a  high  degree  of weathering and with built-up land cover. The use of remote sensing and geographic information system in assessing landslide in the research area can be used as a guide for the proper use of land to avoid disasters that may occur.
Keywords: Vulnerability, Landslide, Built land, GIS, Remote sensing

## 1. PENDAHULUAN
Longsor  lahan  secara  global  merupakan bencana  alam  yang  sering  terjadi  secara intensif  dan  menjadi  sorotan  dunia  dalam hal dampak yang ditimbulkan [1]. Bencana ini umumnya terjadi pada musim penghujanan dengan intensitas curah hujan yang  tinggi  serta  kondisi  fisiografi  suatu daerah  dengan  tingkat  kecuraman  yang tinggi [2]. Selain itu juga dipengaruhi oleh lanskap pada suatu wilayah dengan kondisi
topologi, komposisi tanah dan vegetasi serta penggunaan  lahan  di  wilayah  tersebut sehingga  berdampak  dan  mempercepat terjadinya  longsor  [3].  Jumlah  kejadian bencana di Indonesia dapat sangat bervariasi  dari  tahun  ke  tahun  dan tergantung pada jenis bencana yang terjadi. Namun,  berdasarkan  data  Badan  Nasional Penanggulangan  Bencana  (BNPB)  pada tahun  2020,  terdapat  3.073  kejadian bencana  yang  terdiri  dari:  1.747  kejadian
banjir, 1.152 kejadian kebakaran hutan dan lahan, 87 kejadian gempa bumi, 45 kejadian puting  beliung,  25  kejadian  longsor,  17 kejadian  angin  kencang  dan  2  kejadian tsunami. Dari keselurahan bencana tersebut, telah  cukup  banyak  memakan  korban  jiwa [4].
Khususnya  untuk  bencana  longsor  lahan, dampak yang ditimbulkan telah menyebabkan ribuan kematian dan kerusakan  infrastruktur  setiap  tahunnya  di seluruh  dunia  [5].  Sebagai  pembanding, kejadian  longsor  lahan  yang  terjadi  di wilayah Himalaya setiap tahunnya mencapai 200 orang, dan kerugian ekonomi lebih  dari  US$  1  miliar    [6]  Sementara  di Cina,  Menurut  Buletin  Bencana  Geologi Nasional dari tahun 2007 hingga 2016, rata- rata  762  orang  dilaporkan  meninggal  atau hilang per tahun akibat dari bencana longsor [7].  Di  Indonesia,  kejadian  longsor  lahan juga terjadi secara intensif setiap tahunnya. Berdasarkan data Badan Nasional
Penanggulangan  Bencana  (BPNB)  pada tahun  2011  hingga  2021,  terdapat  2.425 kejadian  longsor  di  Indonesia,  dengan lokasi  kejadian  tersebar  di  Provinsi  Jawa Tengah, Jawa Barat, Jawa Timur, Sumatera Barat,  dan  Kalimantan  Timur    dan  telah menyebabkan    sekitar  1.163  orang  tewas, 112  hilang,  973  terluka,  dan  48.191 kehilangan tempat tinggal [8].
Dengan demikian, longsor lahan merupakan bahaya alam yang sangat krusial yang perlu difahami secara jelas mengenai berbagai  penyebab  yang  menjadi  pemicu terjadinya bencana tersebut. Sebagai bahaya  alam,  longsor  lahan  ini  berkaitan erat dengan fenomena alam yang berbahaya dalam ruang dan waktu yang ditentukan [9]. Secara terminologi, longsor lahan
merupakan  bahaya  alam  yang  berupa pergerakan  suatu  massa  batuan,  pecahan batuan  (debris),  atau  tanah  pada  lereng  di bawah pengaruh gravitasi [10]).
Pergerakan ini biasanya terjadi pada massa batuan  yang  dipindahkan  di  lereng  [11]. Sementara  itu,  terjadinya  gerakan  lereng
merupakan  akibat  dari  medan  gaya kompleks  yang  aktif  pada  massa  batuan atau  tanah  pada  lereng  tersebut  [12]. Pergerakan ini terjadi ketika tegangan geser melebihi  kekuatan  geser  material  yang berbeda dengan erosi tanah [13].
Terlepas  dari  hal  tersebut,  berbagai penyebab terjadinya longsor lahan dipengaruhi  oleh  dua  faktor  yaitu  faktor yang  menjadi  pemicu  dan  pengontrol. Faktor pemicu sebagai penyebab pergerakan material tanah yang disebabkan oleh  hujan,  gempa,  erosi  pada  kaki  lereng dan  berbagai  aktivitas  manusia  [14].  Pada bagian  lain,  longsor  lahan  ini  disebabkan oleh  kondisi  alami  yang  dipengarui  oleh lereng, adanya bidang luncur, dan terdapatnya  air  tanah  pada  lapisan  kedap sedangkan  faktor  penentu  kerawanan longsor,  yaitu  curah  hujan,  kemiringan lahan, geologi, keberadaan sesar, kedalaman tanah [1].
Kota  Ambon  berdasarkan  fisiografinya, sebagian  besar  wilayahnya  merupakan daerah perbukitan hingga pegunungan yaitu sekitar  89%  dengan  kondisi  kemiringan lereng  curam  hingga  sangat  curam  dan hanya  sekitar  11%  berupa  daerah  dataran. Kondisi  fisiografi  ini  menjadi  pemicu terjadinya  longsor  lahan  yang  secara  tidak langsung dapat memicu terjadinya bencana longsor lahan pada musim penghujanan bila tidak  dilakukan  pencegahan  dengan  baik dalam  hal  penanggulangannya.  Longsor lahan merupakan proses geomorfologi yang berevolusi secara alami  dari bentang lahan pegunungan [15]. Sementara itu, keterbatasan  lahan  yang  ada  di  Kota Ambon,  telah  menyebabkan  alih  fungsi lahan  terjadi  secara  intensif  di  daerah perbukitan yang pada dasarnya merupakan daerah konservasi sehingga dapat menyebabkan terjadinya longsor lahan yang mungkin akan terjadi. Hal ini dapat dilihat dari beberapa kejadian longsor yang terjadi pada tahun 2020 yang terjadi di Kecamatan Nusaniwe, Sirimau dan Baguala yang telah
menyebabkan  56  rumah  rusak  akibat  17 titik longsor [16].
Dalam mengkaji penyebaran dan penyebab dari  longsor  lahan  di  daerah  penelitian, maka  dibutuhkan  sebuah  basis  data  yang dapat  secara  cepat  dan  terorganisir  dalam menyediakan  sistem  analisis  keruangan secara  akurat.  Penginderaan  jauh  dan Sistem  Informasi  Geografi  merupakan teknologi yang mampu melakukan pemantauan  dan  identifikasi  di  permukaan bumi secara cepat dan akurat yang berkaitan dengan  data  spasial  untuk  keperluan manipulasi  maupun  permodelan  [17]. Dalam kaitannya dengan longsor lahan ini, dalam  beberapa  dekade  terakhir,  teknik penginderaan  jauh  dan  Sistem  Informasi Geografis  (SIG)  sebagai  basis  data,  telah memberikan  kontribusi  yang  sangat  besar dalam  menentukan  batas  wilayah  yang rawan longsor terutama di daerah pegunungan [18]. Selain itu, juga menyediakan  pemrosesan  data  secara spasial,  yang  dapat  digunakan  dalam menginventaris  bahaya  longsor  sekaligus menbuat peta zonasi [19].
Penelitian sebelumnya yang telah mengkaji longsor  lahan  ini,  sebagian  besar  telah diteliti  dengan  menggunakan  berbagai teknik  analisis  dan  pendekatan  yang berbeda. Diantaranya yaitu dengan menerapkan  Sistem  Informasi  Geografi (SIG)  dengan  Penginderaan  jauh  untuk mengukur  pengaruh  curah  hujan  Runoff terhadap  tanah  longsor[17],  Selain  itu, penggunaan  Sistem  Informasi  Geografis (SIG) yang dikombinasikan dengan Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  [20]. Sementara itu dalam penelitian ini mengidentifikasi  tingkat  bahaya  longsor lahan  di daerah  penelitian  berbasis penginderaan  jauh  dan  Sistem  Informasi Geografi  (SIG)  dengan  penekanannya secara spasial, temporal dan terestrial.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metodologi analitik  kualitatif  dan  kuantitatif  dengan
pendekatan  spasial.  Penelitian  ini  juga termasuk  jenis  penelitian  interpretatif  dan survei berdasarkan analisis data primer dan sekunder  dari  citra  satelit,  observasi,  dari instansi  terkait. Pendekatan survei, dengan penekanan pada pengamatan dan pengukuran variabel yang diperlukan untuk analisis. Penelitian dilaksanakan pada bulan Juli  sampai  September  tahun  2022  di wilayah  Kota  Ambon  yang  dijadikan sebagai  lokasi  penelitian  untuk  kegiatan observasi dan pengumpulan data.
Bahan  dalam  penelitian  ini  berupa  Citra landsat  untuk  pembuatan  peta  penggunaan lahan,  Citra Shuttle  Radar  Topography Mission (SRTM)  untuk  pembuatan  Peta Kemiringan  Lereng,  Peta  Tanah,  Peta Geologi,  Peta  BentukLahan,  Peta  Rupa Bumi  Digital  (RBI)  dan  Peta  curah  hujan. Sumber  data  diperoleh  dari  Bappeda,  BPS dan  Dinas  Pekerjaan  Umum  dan  alat  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa Global  Mapper  20,  ER  Mapper  v.  8.1, ArcGIS 10.8.1, GPS dan kamera digital.
Seluruh  lahan  di  wilayah  Kota  Ambon dijadikan  sebagai  populasi  penelitian,  dan sampel  penelitian  terdiri  dari  satuan  lahan yang diperoleh dengan pendekatan overlay dari peta tata guna lahan, bentuk lahan, dan kemiringan  lereng.  Analisis  didasarkan dengan  menjumlahkan  nilai  variabel  yang menghasilkan  interval  sebanyak  5  kelas, sehingga  dapat  dibuat  klasifikasi  tingkat kerawanan longsor.
Analisis  data  dilakukan  dengan  beberapa tahapan yaitu tahap persiapan yang diawali dengan analisis data peta penggunaan lahan dari  citra  landsat  meliputi  penyambungan citra, koreksi geometrik, koreksi radiometrik  dan  penajaman  citra  dan selanjutnya diinterpretasi dan mendelineasi kelas  penggunaan  lahan  secara on  screen serta  pengolahan  data  Citra  SRTM  yang digunakan untuk pembuatan peta kemiringan lereng. Selanjutnya mendigitasi peta  jenis  tanah,  bentuklahan  dan  geologi.
Kegiatan pengamatan dilakukan di
lapangan selama tahap implementasi untuk memverifikasi  bahwa  interpretasi  citra secara akurat dapat mencerminkan kenyataan  lapangan  dan  untuk  mengukur parameter yang tidak dapat ditentukan dari citra.
Survei  dilakukan  di  seluruh  wilayah penelitian,  dengan  fokus  pada  wilayah  di mana  kerapatan  penggunaan  lahan  atau faktor  cuaca  lainnya,  dalam  hal  ini keberadaan awan yang menghalangi interpretasi citra  secara  akurat dari kenampakan objek. Uji ketelitian interpretasi  adalah  mengecek  kevalidan hasil  interpretasi  dari  citra,  kemudian dibandingkan  dengan  hasil  cek  lapangan. Kegiatan  uji  lapangan  untuk  memperbaiki hasil interpretasi dan uji ketelitian pemetaan dilakukan secara sampling.
Pengumpulan  data  pada  tahap  pasca selanjutnya  digunakan  sebagai  bahan analisis,  dan  penyusunan  data  secara keseluruhan yang dilakukan dengan mengelompokkan data dan dianalisis secara deduktif  kuantitatif.  Pola  spasial  yang terjadi diidentifikasi dengan analisis spasial.  Dalam  kegiatan  pemetaan  dari setiap indikator yang digunakan berdasarkan pada model perkiraan Puslittanak 2004. Dari model ini parameter diklasifikasi berdasarkan skor yang diperoleh  pada  setiap  parameter  dan hasilnya
dijumlahkan berdasarkan
kesesuaian  lokasi  geografisnya  dengan menetapkan  5  kelas  kerawanan  longsor yang  meliputi  kerawanan  agak  rendah, rendah, sedang, tinggi dan sangat tinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Perkembangan Lahan Terbangun Analisis perkembangan dari lahan terbangun  dilakukan  untuk  mengetahui pertambahan  luas  dan  persebaran  lahan terbangun  di  Kota  Ambon  dari  2012  dan 2021. Pada analisis ini, data yang digunakan meliputi  data  tutupan  lahan  tahun  2012 yang  bersumber  dari  hasil  klasifikasi  citra pada landsat 7 dan data tutupan lahan tahun 2021 yang bersumber dari hasil klasifikasi citra landsat 8, yang diunduh melalui laman web  USGS  ( United  States  Geological Survey ).  Dari  hasil  pengklasifikasian tutupan  lahan  dari  citra  landsat  7  (tahun 2012)  dan  citra  landsat  8  (tahun  2021), maka dihasilkan data lahan terbangun tahun 2012  dan  2021  di  Kota  Ambon.  Tingkat akurasi  klasifikasi  Landsat  7  tahun  2012 adalah 0,9251 (92,51%), sedangkan tingkat akurasi  klasifikasi  Landsat  8  tahun  2021 adalah  0,9108  (91,08%).  Oleh  karena  itu, dengan  nilai  koefisien  0,81  -  1,00  (81- 100%),  koefisien  Cohen's  Kappa  dan dikategorikan sebagai tingkat keeratan yang sangat  kuat  dan  dapat  digunakan  dalam analisis.
Gambar 1. Peta Kawasan Terbangun Kota Ambon Tahun 2012 (a) dan 2021 (b) (Citra Landsat 7, 2012 dan Citra Landsat 8, 2021)
Tabel 1. Luas Kawasan Terbangun Kota

## Ambon Tahun 2012 dan 2021
No Penggunaan Lahan Luas (Ha 1. Area terbangun tahun 2012 4.527.424 2. Area terbangun tahun 2021 5.707.990 Sumber: Hasil Analisis Data, 2022.

## 2. Faktor Penyebab Longsor Lahan
Faktor  curah  hujan  menjadi  salah  satu indikator  penyebab  longsor  lahan  yang terjadi. Sebagai wilayah dengan iklim tropis basah,  curah  hujan  merupakan  penentu utama  iklim.  Dalam  menghitung  nilai intensitas  curah  hujan  di  daerah  penelitian berdasarkan  data  Stasiun  Meteorologi Pattimura  Ambon  yang  menunjukan  data curah  hujan  rata-rata  setiap  tahun  yang relatif tinggi dalam 10 tahun terakhir (2013- 2022)  yaitu  rata-rata  sekitar  27,862  m (Tabel  2).  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka kriteria  kelas  intensitas  hujan  berkisar antara  27,7  –  34,8  m,  dan  berada  pada intensitas  hujan  yang  tinggi  (kelas  3). Kondisi ini memperlihatkan bahwa intensitas hujan di daerah penelitian relatif tinggi  setiap  tahunnya.    Distribusi  spasial
curah  hujan  di  daerah  penelitian  dapat dilihat pada Gambar 2.
Salah  satu  faktor  penyebab  dari  terjadinya longsor adalah kemiringan lereng. Stabilitas permukaan  tanah  terhadap  gaya  gravitasi digambarkan  dalam  situasi  ini  oleh kemiringan  gravitasi.  Penentuan  nilai  ter- hadap  kemiringan  lereng.  Kota  Ambon memiliki kemiringan lereng yang bervariasi dan  Sebagian  besar  pa-da  kemiringan  > 30%  dan  15  –  30%  dengan  luas  area 10.750,05  ha  dan  9.380,68  ha.  Sementara pada ler-eng datar hingga landau (0 – 8%) dan  agak  miring  (8  –  15%)  dengan  luas 6.974,29  ha  dan  5.087,65  ha  (Tabel  2). Tanah longsor dapat terjadi karena kondisi medan  apalagi  dipicu  dengan  curah  hujan yang ting-gi. Dari sebaran luasan kemiringan lereng Kota Ambon menunjukan bahwa dominasi daerah miring yang  tersebar  pada  nilai  3  dan  4  atau memiliki  persentase  kemiringan  lereng yang  tinggi.  Distribusi  spasial  kemiringan lereng  di  daerah  penelitian  dilihat  pada Gambar 2.
Tabel 2. Kelas Faktor Faktor Penyebab Longsor Lahan
Parameter  Kelas Kriteria Luas (Ha) % Nilai Intensitas Hujan I 0 -13,6 0,00 0,00 1 II 13,6 - 20,7 0,00 0,00 2 III 20,7 - 27,7 32,068,753 100,00 3 IV 27,7 - 34,8 0,00 0,00 4 V >34,8 0,00 0,00 5 Lereng (%) I 0 – 8 5.087,65 15,80 1 II 8 - 15 6.974,29 21,66 2 III 15 - 30 9.380,68 29,14 3 IV > 30 10.750,05 33,39 4 Penggunaan Lahan I Hutan 7.875,105 24.46 1 II Perkebunan 6.132,103 19.05 2 III Area terbangun 5.707.990 18.40 3 IV Kebun campuran 10.832,291 33.65 4 V Semak belukar 1.428,821 4.44 5 Satuan Jenis Tanah I Aluvial, kambisol, regosol, gleisol 3.300.144 10.25 1 III Kambisol, latosol, regosol 23.599.715 73.31 2 II Latosol, kambisol 1.969.064 6.12 3 IV Rensina, kambisol, litosol 3.323.746 10.32 4
I Endapan aluvial 4.402,08 13,67 1 Jenis Batuan I Batu pasir 1.298,61 4,03 1 II Kelompok Serpentine, Diabas dan Gabro 2.293,32 7,12 2 III Satuan granit 2.099,98 6,52 3 III Satuan batu gamping 1.924,40 5,98 3 IV Kelompok andesit, dasit, breksi 5.684,05 17,66 4 V Bahan lepas 14.490,24 45,01 5 Sumber: Hasil Analisis Data, 2022
Salah  satu  faktor  penyebab  dari  terjadinya longsor adalah kemiringan lereng. Stabilitas permukaan  tanah  terhadap  gaya  gravitasi digambarkan  dalam  situasi  ini  oleh kemiringan  gravitasi.  Penentuan  nilai terhadap  kemiringan  lereng.  Kota  Ambon memiliki kemiringan lereng yang bervariasi dan Sebagian besar pada kemiringan > 30% dan  15  –  30%  dengan  luas  area  10.750,05 ha dan 9.380,68 ha. Sementara pada lereng datar  hingga  landau  (0  –  8%)  dan  agak
miring (8 – 15%) dengan luas 6.974,29 ha dan  5.087,65  ha  (Tabel  2).  Tanah  longsor dapat terjadi karena kondisi medan apalagi dipicu dengan curah hujan yang tinggi. Dari sebaran  luasan  kemiringan  lereng  Kota Ambon  menunjukan  bahwa  dominasi daerah miring yang tersebar pada nilai 3 dan 4  atau  memiliki  persentase  kemiringan lereng  yang  tinggi.  Distribusi  spasial kemiringan  lereng  di  daerah  penelitian dilihat pada Gambar 2 .
Gambar 2. a). Peta Intensitas Curah Hujan b) Peta Lereng. c) Peta Tata Guna Lahan d). Peta Jenis Tanah dan e). Peta Jenis Batuan dan f) Peta Kerawanan Longsor Lahan Daerah Penelitian
Penggunaan  lahan  mengacu  pada  aktivitas manusia di dalam dan dalam hubungannya dengan  lahan.  Kota  Ambon  memiliki  luas wilayah sebesar 32.068,753 ha yang terdiri atas 5 jenis penggunaan yaitu hutan, kebun campuran,  semak  belukar,  area  terbangun, dan  perkebunan.  Berdasarkan  Tabel  2, penggunaan lahan kebun campuran, dengan luas  total  10.832.291  hektar  dan  nilai  4, mendominasi wilayah Kota Ambon.
Dengan luas total 5.923.844 hektar dan nilai 3, penggunaan lahan di kawasan terbangun juga  merata  di  seluruh  wilayah  Kota Ambon. Semak belukar adalah penggunaan
lahan  dengan  ukuran  terkecil  (1.428.821 ha),  dan  memiliki  nilai  4,  sedangkan perkebunan, dengan luas total 6.132.103 ha, memiliki nilai 2. Sebaran penggunaan lahan secara keruangan menunjukan bahwa kebun campuran  dan  perkebunan  merupakan mayoritas  penggunaan  lahan  di  Kota Ambon.  Semak  belukar  memiliki  skor tertinggi  di  antara  beberapa  jenis  tutupan lahan  yang  ada  di  Kota  Ambon,  artinya berpengaruh  signifikan  terhadap  frekuensi longsor.  Distribusi  spasial  penggunaan lahan di dilihat pada Gambar 2.
Faktor  tanah  sangat  berhubungan  erat dengan  tingkat  longsor  lahan  yang  terjadi. Jenis  tanah  di  Kota  Ambon  terdiri  dari  4 satuan  tanah  yaitu  1)  aluvial,  kambisol, regosol,  gleysol,  2)  kambisol,  latosol, regosol, 3) latosol, kambisol, dan 4) rensina, kambisol,  litosol.  Tabel  2  menunjukan bahwa  jenis  dari  tanah  di  Kota  Ambon Sebagian  besar  tersebar  satuan  tanah kambisol,  latosol, dan regosol dengan luas lahan  23.599.715  ha.  Satuan  tanah  latosol dan kambisol  hanya mencakup 6,12% dari total  luas  Kota  Ambon  atau  1.699.064  ha, adalah  bentuk  tanah  yang  sangat  kecil luasannya. Jenis tanah Latosol, di sisi lain, berbeda  secara  signifikan  karena  dapat ditemukan hampir di semua lokasi di Kota Ambon.  Sebaran  keruangan  jenis  tanah pada Gambar 2.
Jenis batuan pada Kota Ambon terdiri dari batu  pasir,  kelompok  serpentine,  diabas, dan  gabbro,  kelompok  andesit,  breksi, bahan  lepas,  satuan  granit,  satuan  batu gamping,  dan  endapan  alluvial.  Luasan jenis  batuan  di  wilayah  Kota  Ambon memiliki  jenis  batuan  yang  terluas  yaitu bahan lepas seluas10.960 Ha atau 34,05%, dan  Kelompok  Andesit,  Dasit,  Breksi
dengan  luasan  5.684,05  ha.  luasan  terkecil yaitu  batu  pasir  seluas  1524,21  Ha  atau 4,73% (Tabel 2).
Dengan demikian, sebaran bahan lepas dan Kelompok
Andesit, Dasit, Breksi merupakan  jenis  batuan  terluas  di  Kota Ambon, yang merupakan hasil dari endapan Gunung  Api  Ambon  pada  zaman  pliosen. Struktur  geologi  yang  dijumpai  di  Kota Ambon  berupa  sesar  turun  (normal)  dan kekar.  Struktur  sesar  yang  berkembang yaitu berarah memanjang timur laut hingga barat  daya  yang  memotong  satuan  batuan granit  dan  kelompok  satuan  serpentin, diabas dan gabro. Sebaran keruangan jenis batuan ini terlihat pada Gambar 2.

## 3. Analisis Tingkat Kerawanan Longsor
Penetapan  zonasi  kerawanan  longsor  di Kota Ambon dengan mengelompokkannya ke dalam 5 kelas risiko, yaitu sangat rendah, rendah,  sedang,  tinggi,  dan  sangat  tinggi, yang  diperoleh  berdasarkan  rancangan analisis  kerawanan  longsor.  Lima  (lima) kelas  interval  terdiri  dari  jumlah  variabel dan  bobotnya  tergambar  pada  Tabel  3  di bawah ini.
Tabel 3. Skoring Dan Luas Kerawanan Longsor
No Kelas Kerawanan Skor Luas (ha) Luas (%) 1. Sangat rendah 19 - 21 2.641.019 8.21 2. Rendah 7 - 9 2.591,553 8.05 3. Sedang 10 - 12 8.992,736 27.94 4. Tinggi 13 - 15 16.619,011 51.63 5. Sangat tinggi 16 - 18 1.341,312 4.17 Total Luas 32.185.631 100.00 Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2022
Berdasarkan  Tabel  3,  diperoleh  dari menjumlahkan (scoring) faktor-faktor pada setiap  unit  lapangan,  maka  dapat  dihitung derajat  kerawanan  atau  kemungkinan terjadinya  longsor.  Dari  hasil  tersebut, sekitar  2.641.019  ha  atau  8,21%  (0,008%) wilayah  Kota  Ambon  yang  merupakan
wilayah yang rawan longsor sangat rendah, sedangkan 16.619,011 ha atau 51,63% luas wilayahnya merupakan wilayah yang rawan longsor  tinggi.  Selain  itu,  wilayah  bagian tengah berdasarkan peta kerawanan longsor cenderung  memiliki  tingkat  kerawanan yang  berkisar  dari  sedang  hingga  tinggi
yang  didominanasi  di  daerah  perbukitan dan pegunungan Kota Ambon dan mengikuti daerah dengan kemiringan lereng yang  tinggi.  Sebaran  spasial  kerawanan longsor lahan dapat dilihat pada Gambar 3.
Selanjutnya dilakukan analisis lahan terbangun  pada  daerah  bencana  longsor yang diperoleh dari hasil analisis
perkembangan lahan terbangun dan analisis kerawanan  longsor  Kota  Ambon  yang digunakan  sebagai  masukan  untuk  analisis lahan  terbangun  pada  kawasan  rawan longsor.  Sebaran  lahan  terbangun  pada masing-masing  kelas  kerawanan  longsor ditentukan  dengan  cara overlay dari  hasil kedua analisis tersebut, sebagaimana tersaji pada tabel berikut.
Tabel 4. Luas Lahan Terbangun Pada Daerah Bencana Longsor
Zona Keterangan Luas (Ha) % Z - 1 Lahan terbangun yang berada pada kelas kerawanan longsor sangat rendah 2.000.913 35.09 Z - 2 Lahan terbangun yang berada pada kelas kerawanan longsor rendah 678.094 11.89 Z - 3 Lahan terbangun yang berada pada kelas kerawanan longsor sedang 777.107 13.63 Z - 4 Lahan terbangun yang berada pada kelas kerawanan longsor tinggi 2.224.549 39.01 Z - 5 Lahan terbangun yang berada pada kelas kerawanan longsor sangat tinggi 21.691 0.38 Total Luas 5.702.356 100.00 Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2022.
Distribusi dan luasan lahan terbangun pada masing-masing kelas kerawanan longsor di Kota  Ambon  berdasarkan  pada  Tabel  8 menunjukan luasan yang terbesar pada dua zona  yaitu  masing-masing  2.224.549  ha (39,01%) dan 2.000.913 ha (35,09%), yaitu Z-1 dan Z-4 yaitu zonasi yang paling luas, sedangkan  Z-2  dan  Z-3  memiliki  luas masing-masing  678.094  ha  (11,89%)  dan 777.107 ha (13,63%), dan yang luasan yang paling  terkecil  yaitu  Z  –  5  dengan  luas 21.691  ha  (0.38%).  Pada  Z-4  dan  Z-5, memiliki  tingkat  kerawanan  dari  longsor lahan  dengan  kategori  tinggi  dan  sangat tinggi  disebabkan  oleh  kemiringan  lereng antara  25  sampai  >  40%,  dengan keberadaan  jenis  batuan  yang  memiliki tingkat  pelapukan  tinggi,  dan  terdiri  dari tutupan  lahan  berupa  lahan  terbangun sehingga menambah bobot yang lebih pada lereng. serta kapasitas menahan tanah yang
rendah  sehingga  peka  terhadap  erosi  yang terjadi.
Sebagian besar kawasan terbangun di zona Z-4  dan  Z-5  dengan  kerentanan  longsor yang  tinggi  atau  sangat  tinggi.  Kedepan, pemerintah  harus  lebih  proaktif  dalam mengendalikan pertumbuhan lahan terbangun  di  zona  Z-4  dan  Z5  sebagai pengambil  kebijakan  dan  otoritas  yang berwenang  di  bidang  penataan  ruang. Pemerintah juga harus mengarahkan pengembangan  lahan  terbangun  di  daerah dengan  tingkat  kerawanan  longsor  rendah hingga sedang, seperti Z-1, Z-2, dan Z-3 di Kota Ambon, serta mengedukasi masyarakat  tentang  akibat  dari  aktivitas pembangunan  yang  dapat  menyebabkan bencana  longsor  karena  kerentanannya yang tinggi dan sangat tinggi.
Gambar 4. Peta Kawasan Rawan Bencana Longsor Zonasi Lahan pada kawasan Terbangun di Kota Ambon

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasaran  data  curah  hujan  di  daerah penelitian  menunjukan  intensitas  hujan berkisar  antara  27,7  –  34,8  m,  dan  berada pada intensitas hujan yang tinggi (kelas 3). Curah  hujan  yang  tinggi  merupakan  salah satu  variabel  eksternal  atau  di  luar  tubuh lereng yang dapat menyebabkan terjadinya longsor karena intensitas air yang mengalir di  suatu  tempat  [10].  Kondisi  longsoran dalam  kaitannya  dengan  curah  hujan sanbgat  terkait  dengan  kondisi  fisiografi dimana  diketahui  Kota  Ambon  nerupakan daerah  perbukitan  dengan  daerah  dengan ketinggian 100 sampai > 200 Meter hampir mencapai  65%.  Jumlah  hujan  yang  jatuh pada  suatu  lereng  akan  bertambah  seiring dengan  ketinggiannya.  Kekuatan  sebaran, daya angkut, dan kerusakan tanah semuanya dipengaruhi oleh besarnya curah hujan  [21].  Kawasan  perbukitan  memiliki tingkat  bahaya  longsor  tinggi  dengan  rata-
rata  dari  curah  hujan  di  atas  200  mm[22], Intensitas  curah  hujan  yang  lebih  dari  50 mm/jam, akan mengakibatkan longsor[23]- [24].
Kemiringan lereng Kota Ambon menunjukan  dominasi  daerah  miring  pada nilai  3  dan  4  atau  memiliki  persentase kemiringan  lereng  yang  tinggi.  Hal  ini menunjukan  bahwa tanah longsor biasanya terjadi di daerah yang miring seiring dengan meningkatnya kemiringan lahan.[25].
Kemiringan  lereng  merupakan  salah  satu faktor  yang  dapat  menurunkan  kekuatan geser  tanah  sehingga  tanah  menjadi  rawan terjadi  keruntuhan.  bahwa  kemiringan lereng      berpengaruh      terhadap  banyakny volume  longsoran.  Dengan  tingginya  nilai lereng maka volume longsor semakin besar terjadi  [26].    Terjadinya  kenaikan  volume pergerakan  massa  tanah  seiring  dengan kenaikan  kemiringan  lereng,  hal  ini disebabkan oleh gaya dorong gravitasi dan
tekanan  geser  yang  meningkat  [27]. Stabilitas  permukaan  tanah  terhadap  gaya gravitasi digambarkan dalam situasi ini oleh kemiringan  gravitasi.  Stabilitas  dari  lereng dipengaruhi  oleh  daya  geser  tanah  dan tegangan  geser.  Jika  nilai  tegangan  geser melebihi  kekuatan  geser  tanah  maka  akan terjadi  keruntuhan  tanah  [28].  Potensi penurunan stabilitas lereng dapat menyebabkan kejadian longsor yang meningkat  seiring  dengan  meningkatnya intensitas penggunaan lahan [17].
Beragam  tipe  dari  penggunaan  lahan memberikan berpengaruh signifikan terhadap  stabilitas  lereng.  Elemen  yang menjadi pemicu secara eksternal, atau yang berasal  dari  luar  lereng,  salah  satunya adalah  penggunaan  lahan.  Semak  belukar memiliki  skor  tertinggi  di  antara  beberapa jenis  tutupan  lahan  yang  ada  di  Kota Ambon, yang artinya berpengaruh signifikan  terhadap  frekuensi  longsor  [4]. Longsoran  sering  terjadi  di  lokasi  dengan kemiringan  lereng  yang  curam  dan penggunaan  lahan  seperti  tegalan  dan semak  belukar  [29].  Sebaran  penggunaan lahan  kebun  campuran  hampir  sebagian besar  mendominasi  penggunaan  lahan  di Kota  Ambon.  Kawasan  rawan  longsor tinggi  terdapat  pada  kebun  campuran, dimana pengolahan lahan belum melakukan cara tanam yang sesuai berdasarkan kaidah dalam  konservasi  lahan.  Tanaman  tahunan dengan  sistem  perakaran  dalam  perlu ditempatkan  di  daerah  berlereng  sehingga dapat  mengurangi  terjadinya  longsoran. Pada bagian lain, Jika tidak ada vegetasi dan tidak ada lapisan kedap air maka hujan lebat akan menyebabkan tanah longsor [30].
Satuan tanah latosol dan kambisol  di  Kota ambon  mencakup  6,12%  dari  total  luas Kota  Ambon  atau  1.699.064  ha,  adalah bentuk  tanah  yang  sangat  kecil  luasannya. Jenis  tanah  Latosol,  di  sisi  lain,  berbeda secara  signifikan  karena  dapat  ditemukan hampir  di  semua  lokasi  di  Kota  Ambon. Jenis  dari  tanah  litosol  termasuk  sangat
peka  terhadap  air.  Sebaliknya,  jenis-jenis tanah  berupa  aluvial,  gleisol,  planosol, laterit  dan  hidromorf  adalah  jenis  jenis tanah  yang  kurang  peka  pada  air  sehingga memngkinkan  terjadinya  longsoran  pad musim  penghujanan  [31].  Lempung  yang tersusun  dari  tanah  liat  dan  memiliki kandngan  air  merupakan  jenis  tanah  yang menjadi daerah longsoran karena memiliki nilai  resistivitas  yang  paling  rendah  [32], solum  tanah  yang  tebal,  tanah  dengan struktur  porous,  dan  terletak  pada  daerah berlereng sangat  rentan terjadinya longsor. Tanah longsor dapat terjadi pada jenis tanah ini, terutama setelah hujan [33]. Terjadinya longsor  sangat  dipengaruhi  oleh  tekstur tanah  yang  halus,  seperti  tekstur  liat. Semakin halus kelas tekstur tanah, semakin besar  kemungkinannya  untuk  mengerut, tidak stabil, atau bergerak [34].
Dengan demikian, sebaran bahan lepas dan Kelompok
Andesit, Dasit, Breksi merupakan  jenis  batuan  terluas  di  Kota Ambon, yang merupakan hasil dari endapan gunung  api  ambon  pada  zaman  pliosen. Temuan penelitian ini mendukung pernyataan. Lokasi rawan longsor memiliki kubah  batuan  yang  terpapar  aliran  dan struktur tanah dengan formasi Andesit dan Breksi  Andesit  yang  lebih  tua  yang  telah ditembus  oleh  banyak  sesar.  Batuan  ini mudah  mengalami  pelapukan  menjadi tanah,  dan  jika  berada  pada  lereng  yang mengalami  longsor  sering  kali  rawan longsor [35]-[36]. Batuan sedimen vulkanik, sedimen dengan butiran berukuran  pasir,  dan  kombinasi  kerikil, pasir, dan tanah liat seringkali lebih lemah. Jika batuan tersebut mengalami cuaca akan cepat  berubah  menjadi  tanah,  dan  jika berada pada lereng yang terjal sering rawan longsor [37].
Berasarkan  Peraturan  Menteri  Pekerjaan Umum  No. 22 Tahun 2007. Pembangunan permukiman
dilakukan hanya
direkomendasikan  pada  kemiringan  0 hingga  15%  (datar  hingga  agak  curam)
sehigga  Zonasi  yang  dianggap  sesuai  dan aman untuk penggunaan lahan terbangun di Kota Ambon adalah zona Z-1, Z-2, dan Z- 3,  di  samping  itu,  dengan  kondisi  daerah penelitian  yang  sebagian  besar  merupakan daerah perbukitan, kajian ini sesuai dengan hasil  penelitian  yang  dilaksanakan  di Kabupaten Ponorogo oleh yang merupakan lokasi  yang  berpotensi  mengalami  longsor [14].  Begitu  pula  kejadian  longsor  yang terjadi  di  pegunungan  Menoreh  yang sebagian  besar  disebabkan  oleh  tingginya curah  hujan  dengan  intensitas  yang  tinggi [38].

## 4. SIMPULAN
Pemerian satuan lahan di daerah penelitian disusun berdasarkan tiga unsur utama yakni bentuk  lahan,  kemiringan  lereng  dan penggunaan.  Faktor  pemicu  longsor  lahan di  daerah  penelitian  disebabkan  oleh intensitas hujan yang tinggi berkisar antara 27,7 –  34,8 m,  luasnya lereng yang curam hingga sangat curam (62,53%), penggunaan lahan  kebun  campuran  dan  area  terbangun yang mendominasi luasan wilayah (52,05%),  serta  jenis  tanah  kambisol, latosol dan regosol dan batuan bahan lepas yang  meliputi  luasan  yang  luas  sekitar 73.31%  dan  45,01%,  Tingkat  kerawanan longsor  lahan  di  daerah  penelitian  cukup tinggi  dengan  areal  wilayah  yang  luas sekitar  51.63%,  daerah  ini  tersebar  pada wilayah  dengan  kelerengan  yang  curam hingga  sangat  curam  yang  tersebar  pada wilayah perbukitan. Analisis lahan terbangun  pada  kawasan  rawan  bencana longsor  dengan  tingkat  kerawanan  tinggi dan  sangat  tinggi  yaitu  pada  Z-4  dan  Z-5, yang disebabkan oleh kemiringan lereng 25 sampai  >  40%,  dengan  jenis  batuan  yang memiliki  tingkat  pelapukan  tinggi,  dan terdiri  dari  tutupan  lahan  berupa  lahan terbangun  yang  menambah  bobot  yang lebih pada lereng. serta kapasitas menahan tanah yang  rendah sehingga peka terhadap erosi yang terjadi

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Benchelha et  al. ,  “Landslide susceptibility mapping in the commune  of  Oudka,  Taounate Province, North Morocco: A comparative  analysis  of  logistic regression,  multivariate  adaptive regression  spline,  and  artificial neural  network  models,” Environ. Eng. Geosci. , vol. 66, no. 1, pp. 185– 200, 2020, doi: 10.2113/EEG-2243.
[2] U.  Arsyad,  R.  A.  Barkey,  W.
Wahyuni,  and  K.  K.  Matandung,
“Karakteristik  Tanah  Longsor  di Daerah  Aliran  Sungai  Tangka,” J. Hutan dan Masy. , vol. 10, no. 1, pp.
203–214, 2018, doi: https://doi.org/10.24259/jhm.v0i0.3 978. [3] H.  C.  Hasibuan  and  S.  Rahayu, “Kesesuaian  Lahan  Permukiman pada  Kawasan  Rawan  Bencana Tanah Longsor di Kabupaten Temanggung,” Tek. PWK (Perencanaan Wil. Kota) , vol. 6, no. 4, pp. 242–256, 2017, doi:
https://doi.org/10.14710/tpwk.2017. 18072. [4] A.  S.  Nugroho,  A.  Aji,  and  A. Indrayati,  “Perubahan  Penggunaan Lahan  Sawah  Menjadi  Non  Sawah dan
Pengaruhnya terhadap
Keberlanjutan  Sawah  Lestari  di Kabupaten Klaten,” Geo-Image , vol. 6,  no.  2,  pp.  139–146,  2017,  doi: https://doi.org/10.29244/jpsl.8.2.258 -263.
[5] C. S. Juang, T. A. Stanley, and D. B. Kirschbaum,  “Using  citizen  science to  expand  the  global  map  of landslides:
Introducing the cooperative  open  online  landslide repository  (COOLR),” PLoS  One , vol.  14,  no.  7,  pp.  1–28,  2019,  doi: 10.1371/journal.pone.0218657.
[6] T.  H.  Tran et  al. ,  “GIS-Based  Soft
Computing  Models  for  Landslide
Susceptibility  Mapping:  A  Case Study of Pithoragarh District, Uttarakhand  State,  India,” Math. Probl.  Eng. ,  vol.  2021,  2021,  doi: 10.1155/2021/9914650.
[7] S. He, J. Wang, and S. Liu, “Rainfall event-duration thresholds for landslide  occurrences  in  China,”
Water  (Switzerland) ,  vol.  12,  no.  2, 2020, doi: 10.3390/w12020494.
[8] BNPB,  “Risiko  Bencana  Indonesia (Disasters Risk of Indonesia),” Int. J. Disaster  Risk  Sci. ,  p.  22,  2016, [Online]. Available: https://doi.org/10.1007/s13753-018-
0186-5 [9] I. A. Bhat, M. ul Shafiq, P. Ahmed, and  T.  A.  Kanth,  “Multi-criteria evaluation  for  landslide  hazard zonation  by  integrating  remote sensing, GIS and field data in North Kashmir  Himalayas,  J&K,  India,” Environ. Earth Sci. , vol. 78, no. 20, pp. 1–15, 2019, doi: 10.1007/s12665-019-8631-3. [10]  J.  P.  S.  Handoko  and  I.  Ikaputra, “Prinsip desain arsitektur bioklimatik  pada  iklim  tropis,”
Langkau Betang J. Arsit. , vol. 6, no.
2,  pp.  87–100,  2019,  [Online]. Available:
https://jurnal.untan.ac.id/index.php/l b/article/view/34791
[11]  M.  A.  Akbar,  S.  R.  Utami,  and  C. Agustina,  “Simulasi  Pengukuran Longsor  Pada  Kemiringan  Lereng
Dan Ketebalan Seresah Yang
Berbeda,” J.  Tanah  dan  Sumberd. Lahan ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  321–327, 2022, doi: https://doi.org/10.21776/ub.jtsl.2022 .009.2.12. [12]  D. Cruden, Landslide risk assessment . Routledge, 2018.
[13]  M.  S.  Rompon  and  A.  Almulqu, “Identifikasi  Dan  Pemetaan  Daerah Bencana Rawan Longsor Di Kecamatan  Amarasi  Barat  Dengan
Menggunakan  Arc  View  Gis,” Partner , vol. 23, no. 2, pp. 810–821,
2018.
[14]  H.  S.  Naryanto,  H.  Soewandita,  D.
Ganesha,  F.  Prawiradisastra,  and  A. Kristijono, “Analisis Penyebab Kejadian  dan  Evaluasi  Bencana Tanah  Longsor  di  Desa  Banaran, Kecamatan Pulung, Kabupaten
Ponorogo,  Provinsi  Jawa  Timur Tanggal  1  April  2017,” J.  Ilmu Lingkung. ,  vol.  17,  no.  2,  p.  272, 2019,  doi:  10.14710/jil.17.2.272- 282.
[15]  Q.  Wang  and  W.  Li,  “A  GIS-based comparative evaluation of analytical hierarchy  process  and  frequency ratio models for landslide
susceptibility mapping A GIS-based comparative evaluation of
analytical,” Phys. Geogr. , vol. 3646, no.  March,  p.  0,  2017,  doi: 10.1080/02723646.2017.1294522.
[16]  BPBD, “Longsor Terjadi di Sejumlah  Titik  di  Kota  Ambon,” REPUBLIKA.CO.ID, AMBON , 2020.
https://d.republika.co.id/berita/qcqo 0a284/longsor-terjadi-di-sejumlah- titik-di-kota-ambon  (accessed  Jul. 30, 2020).
[17]  M.  Z.  R.  Lavan  Kumar,  Sushanth, Manikanta,  “IRJET-  Application  of GIS in Investigating the Influence of Rainfall-Runoff on  Landslides,” Irjet ,  vol.  8,  no.  6,  pp.  3646–3653,
2021.
[18]  N.  K.  Tewari  and  A.  K.  Misra, “Landslide  vulnerability  assessment in  Gangotri valley glacier Himalaya through  GIS  and  remote  sensing techniques,” Appl. Water Sci. , vol. 9, no.  4,  pp.  1–10,  2019,  doi: 10.1007/s13201-019-0992-y.
[19]  S.  Uvaraj  and  R.  Neelakantan, “Fuzzy logic approach for landslide hazard zonation mapping using GIS: a  case  study  of  Nilgiris,” Model.
Earth Syst. Environ. , vol. 4, no. 2, pp. 685–698, 2018, doi: 10.1007/s40808-018-0447-8.
[20]  A.  S.  Banuzaki  and  A.  K.  Ayu, “Integrated Remote Sensing and GIS Analysis for Landslide Susceptibility Assessment  along  the  Trenggalek– Ponorogo Road, East Java Province, Indonesia,” Indones. Assoc. Geol. J. , vol.  1,  no.  1,  pp.  39–48,  2021,  doi: 10.51835/iagij.2021.1.1.14.
[21]  L. Lombardo, T. Opitz, and R. Huser, Numerical  Recipes  for  Landslide Spatial  Prediction  Using  R-INLA .
Elsevier Inc., 2019. doi: 10.1016/b978-0-12-815226- 3.00003-x. [22]  W.  A.  Gemilang,  S.  Husrin,  U.  J. Wisha, and G. Kusumah, “Kerentanan Pesisir Terhadap
Bencana Tanah Longsor Di Bungus,
Sumatera  Barat  Dan  Sekitarnya Menggunakan  Metode  Storie,” J.
Geosaintek , vol. 3, no. 1, pp. 37–44, 2017, [Online]. Available:
http://iptek.its.ac.id/index.php/geosa intek/article/view/2954
[23]  M.  Marina,  H.  Indrawati,  and  S. Suarman,  “Application  of  Moving
Class Learning Models and Teacher Pedagogical Competence on
Learning  Motivation  and  Student Learning  Discipline,” J.  Educ.  Sci. , vol.  3,  no.  1,  p.  72,  2019,  doi: 10.31258/jes.3.1.p.72-83.
[24]  R.  Hidayat  and  A.  A.  Zahro, “Identifikasi  Curah  Hujan  Pemicu
Longsor  di  Daerah  Aliran  Sungai (DAS)  Serayu  Hulu-Banjarnegara,”
2018. [Online].
Available: http://hdl.handle.net/11617/10336
[25]  S. Devi, “Use of Remote Sensing and GIS in Landslide Hazard Analysis,” Int. J. Sci. Eng. Technol. Res. , vol. 9, no.  1,  2020,  [Online].  Available: https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.ne t/63158016/IJSETR [26]  K. A. Ahmed, S. Khan, M. Sultan, U.
Bin Nisar, M. R. Mughal, and S. N. Qureshi,  “Landslides  assessment using geophysical and passive radon exhalation  detection  techniques  in Murree  Hills,  northern  Pakistan: Implication for environmental hazard  assessment,” J.  Earth  Syst. Sci. ,  vol.  129,  no.  1,  2020,  doi:
10.1007/s12040-019-1327-y.
[27]  S. Çellek, “Effect of the slope angle and  its  classification  on  landslide,” Nat.  Hazards  Earth  Syst.  Sci. Discuss. ,  pp.  1–23,  2020,  doi:
https://doi.org/10.5194/nhess-2020-
87.
[28]  S.  Nengsih,  “Pengaruh  Kadar  Air Terhadap Kestabilan Lereng (Kampus Politeknik Negeri Padang),” J. Ilm. Rekayasa Sipil , vol. 12, no. 2, pp. 36–45, 2015, [Online].
Available: https://core.ac.uk/download/pdf/268
097274.pdf [29]  S.  Ritung,  A.  F.  Wahyunto,  and  H. Hidayat,
“Panduan evaluasi kesesuaian lahan dengan contoh peta arahan penggunaan lahan Kabupaten
Aceh  Barat,” Balai  Penelit.  Tanah dan  World  Agrofor.  Cent.  (ICRAF), Bogor,  Indones. ,  vol.  45,  2007, [Online]. Available:
https://www.worldagroforestry.org/
publication/panduan-evaluasi- kesesuaian-lahan [30]  S.  Suwarsito,  I.  Afan,  and  S. Suwarno, “Analisis Hubungan Kerawanan  Longsor  Lahan  dengan Penggunaan  Lahan  di  Sub-Das  Kali Arus Kabupaten Banyumas,” Sainteks , vol. 16, no. 2, pp. 129–135, 2020, doi: 10.30595/st.v16i2.7130.
[31]  Hadiyanto,  “Pengaruh  komposisi media organik terhadap pertumbuhan  dan  hasil  tiga  varietas jahe  (Zingiber  officinale  Rosc.),” 2011, [Online]. Available: http://repository.unej.ac.id/handle/1 23456789/23499
[32]  E.  A.  Heradian  and  Y.  Arman, “Pendugaan Bidang Gelincir di Desa Aruk  Kecamatan  Sajingan  Besar Kabupaten Sambas dengan Menggunakan Metode Tahanan Jenis,” Prism. Fis. , vol. III, no. 2, pp. 56–61, 2015, doi: ttp://dx.doi.org/10.26418/pf.v3i2.11 878. [33]  H.  Soewandita,  “Analisis  Kawasan Rawan Longsor Dan Keterkaitannya Terhadap Kualitas Tanah Dan Penggunaan Lahan (Kasus Di Kawasan Agribisnis Juhut Kabupaten Pandeglang),” J. Alami  J.
Teknol. Reduksi Risiko Bencana , vol. 2,  no.  1,  p.  27,  2018,  doi: 10.29122/alami.v2i1.2826.
[34]  B.  Harjadi  and  P.  Paimin,  “Teknik identifikasi  daerah  yang  berpotensi rawan  longsor  pada  satuan  wilayah daerah  aliran  sungai,” J.  Penelit.
Hutan  dan  Konserv.  Alam ,  vol.  10, no.  2,  pp.  163–174,  2013,  doi: https://doi.org/10.20886/jphka.2013. 10.2.163-174.
[35]  A.  Rahman,  “Penggunaan  Sistim Informasi Geografis untuk Pemetaan
Kerawanan  Longsor  di  Kabupaten Purworejo,” Sumber ,  vol.  5,  no. 2500, p. 5, 2010.
[36]  R.  Putra,  H.  Edial,  and  W. Prarikeslan,  “Studi  Karakteristik
Lahan Terhadap Longsor Di Kelurahan Balai Gadang Kecamatan
Koto Tangah Kota Padang,” Buana , vol.  3,  no.  2,  pp.  29–34,  2019,  doi: https://doi.org/10.24036/student.v3i 2.417.
[37]  R. Y. Darmawan, D. Miswar, and I. L.  Nugraheni,  “Analisis  Daerah Rawan  Longsor  Di  Kecamatan Limau Kabupaten Tanggamus,” JPG (Jurnal Penelit. Geogr. , vol. 9, no. 1, 2021, [Online]. Available:
http://jurnal.fkip.unila.ac.id/index.ph p/JPG/article/view/22624
[38]  M. E. Fitrianingrum and D.
Ruslanjari,  “Zonasi  Rawan  Longsor
Di  Desa  Pagerharjo  Kecamatan Samigaluh  Kabupaten  Kulonprogo
Yogyakarta,”
Gea. Jurnal Pendidikan Geografi, Vol. 18, No. 2, 2018, doi: https://doi.org/10.17509/gea.v18i2.8 481.