## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 43 − 53 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5187

## Analisis Potensi Bencana Tanah Longsor di Kabupaten Banjarnegara Menggunakan Interpolasi Inverse Distance Weigthed (IDW)
Christanti Ekklesia Supit * , Sri Yulianto Joko Prasetyo
Teknik Informasi, Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 1,* 672018345@student.uksw.edu, 2 sri.yulianto@uksw.edu Email Penulis Korespondensi: 672018345@student.uksw.edu Submitted: 17/05/2024 ; Accepted: 31/05/2024 ; Published : 23/06/2024
Abstrak− Tanah  longsor  merupakan  suatu  bencana  yang  sering  terjadi  di  wilayah  Indonesia  terkhusunya  di  Kabupaten Banjarnegara yang disebabkan oleh geomorfologi dan iklim tropis. Hal tersebut dipicu oleh beberapa faktor yaitu curah hujan yang tinggi dan tingkat kemiringan lereng, sehingga berdampak pada masyarakat dan terjadi kerugian bahkan korban jiwa. Berdasarkan data  yang  didapatkan  melalui  website  BNPB  dengan  rentan  waktu  2018-2023  terjadi  sabanyak  51  kali  bencana  longsor. Berdasarkan latar belakang masalah, maka rumusan masalah penelitian menganalisis wilayah beresiko bencana tanah longsong menggunakan  data  curah  hujan,  klasifikasi  dan  terknik  overlay.  Tujuan  penelitian  adalah  menghasilkan  pemetaan  wilayah berpotensi terjadinya bencana tanah longsor. Penelitian membahasa analisis data curah hujan dan klasifikasi kemiringan lereng lalu dilanjutkan teknik overlay agar menghasilkan pemetaan. Penelitian didukung metode Inverse Distance Weighted (IDW) dan teknik Overlay. Hasil yang didapatkan dari penelitian berupa peta curah hujan, peta kemiringan lereng, dan peta rawan longsor dari hasil overlay,  sehingga  berdasarkan  hasil  penelitian  kesimpulan  yang  didapatkan  ialah  dari  total  20  kecamatan  bahwa  terdapat  7 kecamatan  yang  memiliki  potensi  sangat  tinggi  mengalami  bencana  tanah  longsor  diantaranya  ialah  Susukan,  Mandarija, Madukara, Pagedongan, Sigalu, Pandanarum dan Pagetan.
Kata Kunci Analisis; Inverse Distance Weighted (IDW); Kabupaten Banjarnegara; Overlay; Tanah longsor; QGIS
Abstract− Landslides  are  a  common  disaster  in  Indonesia,  especially  in  Banjarnegara  Regency,  caused  by geomorphology  and tropical climate. This is triggered by several factors, namely high rainfall and slope steepness, impacting communities and resulting in  losses  and  even  fatalities.  According  to  data  obtained  from  the  BNPB  website  for  the  period  of  2018-2023,  there  were  51 landslide disasters. Based on this background, the research problem formulates an analysis of landslide-prone areas using rainfall data, classification, and overlay techniques. The research objective is to produce mapping of areas potentially prone to landslides. The study discusses the analysis of rainfall data and slope classification, followed by overlay techniques to produce mapping. The research is supported by the Inverse Distance Weighted (IDW) method and overlay technique. The results obtained from the study include  rainfall  maps,  slope  maps,  and  landslide-prone  maps  from  overlay  results.  Thus,  based  on  the  research  findings,  the conclusion is drawn that out of a total of 20 districts, there are 7 districts with a very high potential for experiencing landslides, namely Susukan, Mandarija, Madukara, Pagedongan, Sigalu, Pandanarum, and Pagetan.
Keywords : Analysis; Inverse Distance Weighted (IDW); Banjarnegara Regency; Overlay; Landslide; QGIS

## 1. PENDAHULUAN
Wilayah Indonesia merupakan wilayah yang sebagian memiliki iklim tropis sehingga dibeberapa daerah berpotensi bencana  alam  [1].  Kejadian  bencana  alam  tanah  longsor  merupakan  kejadian  yang  merugikan  bagi  masyarakat, kejadian tanah longsor merupakan bencana disebabkan oleh kondisi geomorfologi ekstrim dan iklim tropis [2], tanah longsor merupakan salah satu dari bencana yang sering terjadi di indonesia hal ini dipicu beberapa faktor diantaranya curah hujan yang tinggi serta faktor kemiringan lereng  [3]. Kondisi kemiringan lereng dapat menjadi kemungkinan terjadinya  bencana  tanah  longsor  [4],  hal  ini  merupakan  aktivitas  gangguan  keseimbangan  tanah  dan  batuan  serta dipengaruhi  oleh  tingginya  pemanfaatan  lahan  mempengaruhi  ruang  hijau.  Faktor  yang  mempengaruhi  terjadinya tanah longsor yaitu air dan kelerengan sehingga curah hujan dengan intesitas yang cukup tinggi dan kemiringan lereng yang sangat curam menjadi faktor yang mempengaruhi terjadinya tanah longsong [5]. Karena penyebab gerakan massa tanah  atau  longsor  tertutup  oleh  endapan  geologi,  penyebab  dan  sifatnya  biasanya  tidak  dapat  diidentifikasi  [6]  . Dengan  lokasi  yang  tidak  jauh  dari  pemukiman  maka  banyak  merenggut  korban  jiwa  dan  kerugian  besar  yang diakibatkan  oleh  kurangnya  informasi  tentang    kemungkinan  terjadi  bencana  tanah  longsor  [7]  untuk  itu  perlu dilakukan analisis daerah rawan longsor dan pemetaan bencana secara khusus [8].
Metode analisis Inverse Distance Weighted (IDW) yaitu menentukan nilai dari suatu titik yang belum diketahui nilainya  menggunakan  kombinasi  bobot  linier  dari  suatu  set  titik  titik  sampel,  titik  titik  sampel  yang  di  maksud merupakan titik yang sudah diketaui nilainya dan secara spasial yang letaknya paling dekat dengan titik yang akan ditentukan  nilainya.  Sementara  bobot  yang  dimaksud  adalah  fungsi  jarak  terbalik  ( inverse  distace )  titik  sampel tersebut terhadap titik yang akan ditentukan nilanya [9]. Dan untuk menentukan daerah dari hasil IDW menggunakan overlay yang merupakan nilai dan parameter yang mengacu dalam melakukan pemetaan daerah rawan longsor  [10]. Hasil dari kedua metode yaitu gabungan dalam bentuk peta curah hujan dan peta kemiringan lereng. Sistem Informsi geografis  merupakan  sistem  informasi  yang  dapat  mengolah  data  menjadi  data  geospasial  dengan  cepat  dan menawarkan sistem analisis keruangan untuk mengidentifikasi kemungkinan bencana longsor [11], dan kriteria faktor medan dan korelasi antara potensi bencana dan tingkat kerentanan digunakan untuk menentukan risiko bencana.
Berdasarkan website Banjarnegara bahwa Kabupaten Banjarnegara berada di  Provinsi Jawa Tengah dengan luas  106.971,01  ha.  Kabupaten  Banjarnegara  terletak  diantara 7°12'–7°31'  Lintang  Selatan  dan  109°20'10''–

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 43 − 53 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5187
109°45'50'' Bujur Timur. Latar belakang masalah penelitian berdasarkan data  informasi website BNPB yang dapat diakses melalui link : https://dibi.bnpb.go.id/ menunjukan tingkat signifikan 51 kejadian bencana tanah longsoh pada Kabupaten Banjarnegara dari tahun 2018-2023, hasil data statistik terdapat pada tahun 2019 dengan jumlah 32 kali terjadi  bencana  tanah  longsor  dari  51  kejadian  sepanjang  tahun  tersebut.  Rumusan  masalah  penelitian  bagaimana mengidentifikasi  wilayah  dengan  potensi  tinggi  terjadinya  bencana  tanah  longsor  pada  Kabupaten  Banjarnegara. Dengan demikian tujuan penelitian adalah menghasilkan pemetaan wilayah dengan potensi tinggi terjadinya bencana tanah longsor, dengan memanfaatkan data curah hujan dan klasifikasi kemiringan lereng. Penelitian didukung metode Inverse Distance Weighted (IDW) dan teknik overlay untuk menghasilkan pemetaan yang mengidentifikasi wilayah berpotensi tanah longsor berdasarkan analisis dan klasifikasi data curah hujan serta kemiringan lerang.
Penelitian  terlebih  dahulu  yang  berjudul  Pemetaan  Risiko  Tanah  Longsor  Kabupaten  Semarang  Berbasis Sistem  Informasi  Geografis  oleh  Sabda  Lestari,  Arief  Laila  Nugraha,  Hana  Sugiastu  Firdaus  bertujuan  untuk mengetahui  tingkat  penyusunan  ancaman  bencana  tanah  longsor  yang  ada  di  kabupaten  semarang.  Dengan menggunakan  metode  IDW (Inverse  Distance  Weight) dapat  menghasilkan  peta  curah  hujan  yang  diambil berdasarkan  Stasiun  pengamatan  yang  tertelak  di  Getasan  (Kopeng  KBB),  Susukan  (Rejoso),  Suru,  Banyubiru, Sumowono, Bawen, Bringin (Grenjeng), Ungaran (Tarubudaya), dan Salatiga [12]. Penelitian oleh Albeta, Risa Netty Kurniawati dan Muhammad Irfan dengan judul Studi Sebaran Curah Hujan Menggunakan Metode Interpolasi Inverse Distance  Weighting (IDW)  di  Sumatera  Selatan  bertujuan  untuk  menggambarkan  sebaran  curah  hujan  dengan pengolahan  data  atau  analisis  menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  secara  digital  dan  akan  terproses dengan baik namun menyimpan data output yang relatif besar dibandingkan dengan data manual. Sehingga hasil dari sebaran curah hujan dengan menggunakan metode interpolasi IDW ini mendapatkan hasil intensitas curah hujan di atas  300mm  sering  terjadi  di  Sumatera  Selatan  bagian  Barat  yang  mungkin  dipengaruhi  oleh  topografi  daerah. Sedangkan  sebaran  hujan  di  Sumatera  Selatan  tidaklah  merata  dikarenakan  wilayah  Sumatera  Selatan  memiliki topografi  daerah  yang  berbeda-  beda  [13].  Roni  Bahtiar  dkk  pada  tahun  2022    berjudul  Perbedaan  Karakteristik Sebaran Spasial Hujan di Kabupaten Jember Menggunakan Metode Inverse Distance Weighted (IDW) dan Poligon Thiessen membahas tentang analisis spasial hujan dengan menggunakan dua metode yaitu Inverse Distance Weighted (IDW) dan Poligon Thiessen . Metode IDW menggunakan jarak sebagai dasar perhitungan nilai rata-rata, sedangkan metode Poligon  Thiessen menggunakan  luas.  Dari  penelitian  oleh  Ella  Whidayanti,  Muhammad  Habib  Maksum Ashari, Adi Wibowo pada tahun 2021 yang berjudul Analisis Daerah Rawan Tanah Longsor di Provinsi sSulawesi Tenggah  bertujuan  untuk  mengetahui  pemetaan  zona  kerawanan  bencana  tanah  longsor  yang  terjadi  di  Provinsi Sulawesi  Tenggara  menggunakan  pendekatan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG).  Potensi  bahaya  tanah  longsor  di Sulawesi  Tenggara  dapat  diidentifikasi  menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  secara  cepat,  mudah,  dan akurat. Hasil penelitian didapatkan bahwa wilayah sangat rawan tanah longsor sekitar 11% dari total wilayah daratan Provinsi Sulawesi Tenggara. Sedangkan pada wilayah rawan tanah longsor tersebar dengan kemiringan lereng agak curam menyebar di hampir wilayah Provinsi Sulawesi Tenggara (sekitar 75% dari wilayah daratan Provinsi Sulawesi Tenggara) dan pada wilayah cukup rawan hanya sekitar 13% dari total wilayah daratan Provinsi Sulawesi Tenggara. Hasil dari beberapa penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa kinerja kedua metode ini bervariasi tergantung pada karakteristik hujan dan topografi wilayah yang dianalisis [14].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  perbedaan  karakteristik  sebaran  spasial  hujan  di  Kabupaten Jember dengan menggunakan kedua metode tersebut [15]. Selanjutnya penelitian oleh Yasien, Nurfaiz Fathurrahman yang berjudul Aplikasi Geospasial Untuk Analisis Potensi Bahaya Longsor Menggunakan Metode Weighted Overlay (Studi Kasus Kabupaten Kudus, Jawa Tengah) yang bertujuan untuk mengetahui potensi bencana tanah longsor yang berada di Kabupaten Kudus. Pada penelitian ini menggunakan metode Weighted Overlay . Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa potensi bencana tanah longsor di Kabupaten Kudus ini terbagi menjadi 4 kelas yaitu sangat rendah, rendah, tinggi, sangat tinggi. Sedangkan wilayah yang memiliki tingkat rawan longsor sebagai berikut; wilayah tingkat potensi longsor rendah adalah Kecamatan Bae, Kaliwungu, Kota kudus, Jati Mejobo, dan Kecamatan Undaan. Dan wilayah tingkat longsor yang tinggi pada Kabupaten Kudus adalah sebagian Kecamatan Jekulo, Kecamatan Dewe dan Kecamatan Gebog [16]. Pada penelitian terdahulu dapat dilihat bahwa dengan menggunakan metode Inverse Distance Weighted (IDW) dan metode Weighted Overlay lebih efisien untuk menyelesiakan analisis tentang pemetaan daerah rawan longsor dengan Citra Landsat satelit 8, sudah tersedia dan memberikan data secara akurat untuk objek pemetaan permukaan bumi. Karena itu maka dilakukan penelitian tentang analisis potensi bencana tanah longsor menggunakan metode Inverse Distance Weighted (IDW).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian menggunakan metode interpolasi Invers Distance Weighted (IDW), Overlay hingga output pemetaan yang terdiri dari beberapa tahapan penelitian. Berikut gambar tahapan penelitian :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 43 − 53 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5187
Gambar 1. Tahap Penelitian
Pada  gambar  1  merupakan  kerangka  tahapan  penelitian  yang  akan  digunakan  pada  penelitian,  berikut penjelasan penelitan.
a. Identifikas masalah
Langkah pertama ialah peneliti melakukan identifikasi masalah mencakup latar belakang masalah, rumusan masalah dan tinjauan pustaka untuk dapat memahami objek penelitian.
b. Pengambilan data
Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan Citra Ladsat 8 STRM yang diperoleh dari USGS ( The US Geological  Surver )  dan  data  curah  hujan  didapat  dari    https://banjarnegarakab.bps.go.id/ dari  tahun  2018-  2023. Pengambilan data tersebut di ambil di website Badan Pusat Statistik Kabupaten Banjarnegara dari 5 tahun terakhir. dan untuk data kemiringan lereng di ambil dari Citra Landsat 8 Digital Elevation STRM di website USGS
c. Pengolahan data
Setelah proses pengambilan data maka dilanjutkan pengolahan data curah hujan menggunakan microsoft excel per 5 tahun terakhir, selanjutnya export file format csv untuk nantinya data tersebut akan di interpolasi.
d. Interpolasi IDW ( Invers Distance Weighted ) Selanjutnya tahapan interpolasi Invers Distance Weighted (IDW) agar menghasilkan peta curah hujan dan peta kemiringan  lereng.  Proses  interpolasi  menggunakan software QGIS,  dengan  data  admisitrasi  dalam  bentuk  SHP, kemudian prepocessing dengan data curah hujan format csv sehingga menghasilkan peta curah hujan. Peta kemiringan lereng  dari  hasil  penggunaan  data  DEM  lalu  menetukan  potongan  pada  titik-  titik  tertentu, countur ,  dan  mengisi klasifikasi  yang  sudah  di  tetapkan.  Dari  tahapan  interpolasi  IDW  menghasilkan  peta  curah  hujan  dan  kemiringan sesuai pengklasifikasian.
e. Overlay
Tahapan  akhir  ialah  overlay  yang  merupakan  tahapan  spasial  untuk  menyatukan  layer  dari  kedua  peta  dan union sehingga menghasilkan nilai layer peta kerentanan berdasarkan dari curah hujan dan kemiringan lereng.

## 2.2 Lokasi Penelitian
Dalam  penelitian  ini  studi  kasus  saya  ialah  Kabupaten  Banjarnegara,  Provinsi  Jawa  Tengah  yang  memiliki  luas wilayah  106.971,01  ha.  Kabupaten  Banjarnegara  terletak  diantara  koordinat 7°12'–7°31'  Lintang  Selatan  dan 109°20'10''–109°45'50'' Bujur Timur. Secara administratif Kabupaten Banjarnegara terdiri dari  20 Kecamatan, 266 Desa  dan  12  Kelurahan.  Peta  wilayah  administrasi  didapat dari  https://neededthing.blogspot.com/2019/12/peta- administrasi-kabupaten.html .  Berikut  adalah  peta  administrasi  Kabupaten  Banjarnegara  pada  gambar  2  yang menunjukkan batas-batas wilayah administratif serta lokasi dalam daerah penelitian ini.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 43 − 53 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5187
Gambar 2. Peta Administrasi

## 2.3 Klasifikasi Kemiringan Lereng
Pada tabel 1 merupakan parameter klasifikasi kemiringan lereng yang digunakan sebagai acuan dan referensi dalam penentuan daerah rawan tanah longsor. Untuk pembagian terkait kelas wilayah-wilayah tertentu parameter disesuaikan dengan  kondisi  dan  hasil  pengolahan  analisis  data  serta  pengamatan.  Klasifikasi  kemiringan  lereng  di  Kabupaten Banjarnegara dibagi menjadi 5 kelas yaitu : [17]
Tabel 1. Klasifikasi Kemiringan Lereng Kelas Kemiringan (%) Klasifikasi I 0-8 Datar II >8-15 Landai III >15-25 Agak Curam IV >25-45 Curam V >45 Sangat Curam

## 2.4 Curah Hujan
Pada  tabel  ke  2  menggunakan  parameter  curah  hujan  yang  dibagi  menjadi  4  kategori  berdasarkan  intensitasnya, sehingga berdasarkan parameter curah hujan mempermudah analisis dan mengetahui intensitas curah hujan wilayah- wilayah tersebut. Berikut Paramater Curah hujan pada tabel 2 :
Tabel 2. Curah Hujan
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
2.5 Interpolasi IDW ( Invers Distance Weighted )
Metode interpolasi IDW adalah metode yang digunakan untuk menentukan nilai berdasarkan data pada wilayah sekitar [18]. Inverse Distance Weighted merupakan metode sederhana dan cukup akurat untuk digunakan termasuk dalam bidang  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  [19].  Metode  IDW  mengasumsikan  bahwa  nilai  yang  belum  diketahui terhadap jarak antara titik yang semakin dekat maka pengaruh yang akan ditimbulkan semakin besar [20]. Keterangan rumusan pembobotan Z merupakan nilai yang di taksir, Wi merupakan nilai bobot dan Zi merupakan nilai dari titik taksir. Dengan demikian metode interpolasi IDW (Inverse Distance Weighted ) mampu memperkirakan nilai lokasi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 43 − 53 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5187
yang tidak terukur berdasarkan nilai dari titik ukuran sekitarnya. Metode ini sangat berguna bagi penelitian terkait. Prinsip utama yaitu titik yang lebih dekat kelokasi yang akan diinterpolasi memiliki pengaruh yang besar terhadap estimasi  nilai  dibandingkan  dengan  titik-titik  yang  jauh,  maka  secara  sistematik  nilai  lokasi  yang  diinterpolasi merupakan  perhitungan  rata-rata  dari  nilai  sekitar  penelitian  dimana  bobot  yang  digunakan  merupakan  jarak  dari masing-masing  lokasi.  Asumsi  pada  metode  bahwa  titik  yang  lebih  dekat  secara  spasial  memiliki  nilai  yang  lebih mirip dibandingkan dengan titik yang jauh dari penelitian, oleh sebab itu IDW sering digunakan untuk membantu peta topografi, prediksi, pemetaan yang memerlukan analisis spasial dan interpolasi data  Dengan rumus sebagai berikut; [21]
𝑍 =   ∑ 𝑊𝑖 𝑍𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
𝑊 𝑖 = 1 𝑑𝑖 ∑ 1 𝑑𝑖
(2)

## 2.6 Overlay
Metode weighted  overlay adalah  metode  analisis  spasial  yang  menggunakan  teknik overlay beberapa  peta  yang berhubungan  dengan  komponen  yang  mempengaruhi  penilaian  kerentanan.  Menyelesaikan  masalah  multikriteria, seperti  pemodelan  kesesuaian  atau  penilaian  lokasi  optimal,  adalah  tujuan  dari weighted  overlay ini.  Metode  ini memungkinkan skoring dan pembobotan nilai dari setiap pixel menggunakan data raster yang memiliki satuan terkecil, yaitu  pixel  [22].  Jika  setiap  parameter  memiliki  peran  yang  berbeda,  metode  pembobotan  digunakan.  Jika  objek penelitian  memiliki  beberapa  parameter  untuk  mengukur  kemampuan  lahan  tertentu,  maka  besarnya  pembobotan mengacu pada klasifikasi [23]. Keterangan dari rumusan yaitu Z merupakan kelas dari hasil, W merupakan nilai bobot dan Cn merupakan kelas parameter. Dan untuk rumus umum overlay sebagai berikut; [24]
𝑍 = (𝑤1+𝑐1)+(𝑤2+𝑐2)+⋯+(𝑤𝑛−𝑐𝑛) 𝑤1+𝑤2+⋯𝑤𝑛 (3)

## 2.7 DEM
Data digital yang dikenal sebagai DEM merupakan titik-titik koordinat yang diambil dari sampling permukaan bumi menggunakan  algoritma  yang  mendefenisikan  permukaan  menggunakan  himpunan  koordinat  [25].  DEM  adalah representasi relief permukaan dan tanah serta ketinggian permukaan bumi tanpa fitur buatan manusia atau alam DEM memainkan peran penting dalam rencana pembangunan nasional. Selain itu, DEM adalah salah satu data geospasial penting  yang  dapat  digunakan  untuk  berbagai  tujuan,  seperti  hidrologi,  pertanian,  kehutanan,  infrastruktur,  dan analisis spasial kebencanaan. Dengan memperoleh data DEM yang lebih detail dan akurat, pemodelan akan menjadi lebih presisi dan akurat [26]. Data SRTM adalah data citra untuk melihat secara tepat bentuk dari permukaan sebagai data yang mempunyai elevasi resolusi tinggi dalam merepresentasikan topografi bumi secara luas [27].

## 2.8 Landsat Satelit
Landsat satelit merupakan hasil dari teknologi penginderaan jauh . Data gambar Landsat 8 adalah salah satu gambar satelit  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Apabila  dibandingkan,  dengan  melakukan  pengukuran  langsung  di lapangan. Landast 8 memiliki Operational Land Imager (OLI). Dan yang menjadi keunggulan menggunakan data citra OLI yaitu akses yang cepat, efisien, akurat, dan murah [28]. Data DEM didapat dari hasil Citra Satelit yang diambil dari Portal/ Website USGS ( The US Geological Surver ). Penelitian juga memanfaatkan data citra satelit Landsat 8 Oli untuk  mendukung  keperluan  data  analisis.  Penggunaan  Band  Citra  Landsat  8  Oli  karena  kemampuannya  dalam menyediatan data serta resolusi tinggi yang penting untuk keperluan dalam mendukung pemetaan dan analisis lebih detail. Berikut adalah tabel 3 yang merupakan Band Citra Satelit Landsat 8 Oli beserta resolusi spasial dan panjang gelombangnya :
Tabel 3. Band Citra Satelit LANDSAT 8 OLI Band Resolusi Spasial Panjang Gelombang (Micrometer) 1 30 m Coastal/Aerosol 0.435 – 0.451 2 30 m Blue 0.452 – 0.512 3 30 m Green 0.533 – 0.590 4 30 m Red 0.636 – 0.673 5 30 m NIR 0.851 – 0.879 6 30 m SWIR – 1 1.566 – 1.651 7 30 m SWIR – 2 2.107 – 2.294 8 15 m Pancromatics 0.503 – 0.676 9 30 m Cirrus 1.363 – 1.384 10 100 m TIR 1 10.60 – 11.90 11 100 M TIR 2 11.50 – 12.51
2.9 Tanah Longsor

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 43 − 53 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5187
Tanah  longsor  merupakan  proses  perpindahan  dari  struktur  tanah  akibat  gravitasi.  Longsor  terjadi  akibat  adanya gangguan gaya penahan dan gaya peluncur. Gaya peluncur dipengaruhi oleh kandungan air, berat dari bangunan, dan berat  massa  tanah.  Ketidakseimbangan  gaya  tersebut diakibatkan  adanya  gaya  dari  luar  lereng  yang  menyebabkan besarnya  gaya peluncur  pada suatu  lereng  menjadi  lebih besar  daripada  gaya penahannya,  sehingga  menyebabkan massa  tanah  bergerak  turun  [29].  Faktor  faktor  penyebab  terjadinya  tanah  longsor  antara  lain  disebabkan  karena penggundulan hutan, intensitas curah hujan yang tinggi, pembuangan sampah secara sembarangan, gataran, struktur tanah  yang  kurang  padat.  Penyebab  dari  tanah  longsor  dapat  menimbulkan  dampak  negatif  bagi  manusia,  dan lingkungan [30]. Akibatnya kerugian dalam skala besar baik itu berupa harta benda, maupun sarana atau prasarana yang  berdampak  buruk  bagi  lingkungan  dan  perekonomian  hingga  mengancam  keselamatan  masyarakat.  Tanah longsor  juga  dapat  disebabkan  oleh  manusia  seperti  penebangan  pohon  secara  liar  sehingga  terjadi  penggundulan hutan dan pembangunan  yang tidak terkontrol sehingga dapat terjadinya bencana tanah longsor [31]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan tahapan penelitian dari proses pengambilan dan pengolahan data, maka dilanjutkan pada hasil penelitian berdasarkan  metode  penelitian.  Penyelesaian  masalah  penelitian  menggunakan  metode  interpolasi  IDW  sebagai berikut :

## 3.1 Interpolasi IDW ( Invers Distance Weighted )
Penerapan metode IDW pada penelitian untuk menghasilkan peta curah hujan dan kemiringan lereng serta melakukan analisis  menggunakan software Quantum  Geographic  Information  System (QGIS),  maka  langkah  penerapan penggunaan  metode  IDW  meliputi  persiapan  data  sesuai  kebutuhan  berupa shapefile berisi  data  administrasi penelitian,  data csv untuk  data  curah  hujan,  dan  tipe  data  DEM  wilayah  studi  kasus  penelitian  guna  membantu perhitungan  kemiringan  lereng.  Lalu  langkah  selanjutnya  ialah preprocessing data  yaitu  data  curah  hujan  serta memastikan titik koordinat dengan benar dan processing toolbox IDW layer curah hujan sebagai inputan interpolasi dengan  mengatur  parameter  agar  menghasilkan  proses  peta  curah  hujan,  kemudian preprocessing data  DEM  pada processing  toolbox memanfaatkan  alat slope sehingga  membantu  menghasilkan  peta  kemiringan  lereng  dengan bantuan countour toolbox dan data layer DEM sebagai inputan untuk menentukan interval kemiringan lereng. Jangan lupa penggunaan join antributs by location pada saat processing toolbox. Setelah melakukan penerapan metode IDW maka selanjutnya ialah melakukan analisis dan klasifikasi curah hujan dan kemiringan lereng agar menghasilkan peta berdasarkan symbology dan graduated parameter  klasifikasi.  Pada  tahapan  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  peta curah hujan dan kemiringan lereng, maka dengan data tersebut dikombinasikan bersama data shapefile peta Kabupaten Banjarnegara berdasarkan lokasi penelitian. Berikut adalah hasil peta curah hujan yang dapat dilihat pada gambar 3 dan tabel 4 klasifikasi curah hujan yang diperolah dari analisis ini sebagai berikut :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 43 − 53 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5187
Peta curah hujan yang dihasilkan melalui interpolasi IDW memberikan visualisasi distribusi curah  hujan di Kabupaten Banjarnegara. Berdasarkan peta ini, curah hujan di wilayah penelitian diklasifikasikan ke dalam empat kategori:  rendah  (0-55  mm),  sedang  (50-150  mm),  tinggi  (150-300  mm),  dan  sangat  tinggi  (>300  mm).  Tabel klasifikasi curah hujan menunjukkan distribusi curah hujan per kecamatan, membantu dalam memahami variasi curah hujan di wilayah yang berbeda. Peta curah hujan pada gambar 3 dan tabel 4 ini berfungsi sebagai dasar untuk analisis lebih  lanjut  mengenai  dampak  curah  hujan  terhadap  wilayah  di  Kabupaten  Banjarnegara,  serta  sebagai  alternatif perencanaan untuk pengelolaan mitigasi bencana.
Tabel 4. Tabel Klasifikasi Curah Hujan No  Curah Hujan Kategori Kecamatan 1 0-55 mm Rendah Batur. 2 50-150mm Sedang Pajawaran, Wanayasa, Pategan. 3 150-300mm Tinggi Pagedongan, Bawang, Wonodadi, Pugelan, Banjarmangu, Madukara, Sigalu, Karangkobar 4 >300mm Sangat Tinggi  Rakit, Purwonegoro, Banjarnegara, Mandiraja, Purworejo Klampok, Susukan, Kalibening, Pandanarum
Berdasarkan peta curah diatas dan klasifikasi curah hujan, wilayah dengan intensitas curah hujan yang sangat tinggi berada di wilayah  dengan nilai curah hujan sebagai berikut :  Rakit, Purwonegoro, Banjarnegara, Mandiraja, Purworejo  Klampok,  Susukan,  Kalibening,  Pandanarum.  Wilayah  kategori  intensitas  curah  hujan  tingggi  yaitu Pagedongan, Bawang, Wonodadi, Pugelan, Banjarmangu, Madukara, Sigalu, Karangkobar. Wilayah dengan intesitas sedang yaitu wilayah : Pajawaran, Wanayasa, Pategan. Dan yang memiliki intensitas curah hujan yang rendah yaitu wilayah  Batur.  Proses  interpolasi  untuk  mengklasifikasikan  dan  mendapatkan  peta  kemiringan  lereng  dengan memanfaatkan data DEM sesuai dengan titip lokasi penelitian dan countur guna mendapatkan tingkat kategori dalam klasifikasi. Proses melibatkan pemrosesan data DEM dengan titik lokasi penelitian dan countur dengan menggunakan alat slope pada software QGIS untuk menghasilkan peta kemiringan lereng yang akurat. Hasil interpolasi ini kemudian diklasifikasikan ke dalam beberapa kategori kemiringan lereng berdasarkan persentase graduated lereng. Berikut ini merupakan hasil interpolasi peta kemiringan lereng yang ditampilkan pada gambar 4 dan tabel 5 klasifikasi kemiringan lereng pada wilayah penelitian :

## Gambar 4. Peta Kemiringan Lereng
Tabel 5. Tabel Kemiringan Lereng
No  Pengkelasan Kategori Kecamatan 1 0-8% Datar Susukan, Purworejo Klampok, Mandiraja, Purwanegara, Rakit, Wanadadi, Bawang, sebagian Banjarnegara, Madukara, sebagian daerah Kalibening, sebagian Karangkobar dan sebagian Batur

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 43 − 53 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5187
2 >8-15% Landai Bawang, Punggelan 3 >15-25% Sedang Pagetan 4 >25-45% Curam Sebagian Pagedongan, Sebagian Sigalu, Sebagian Kalibening 5 >45% Sangat Curam Pandanuram, Punggelan, Batur, sebagian Banjarmangu, sebagian Madukara sebagian Kalibening dan Wanayasa,Pangetan sebagian Banjarnegara, Pagendongan dan Susukan.
Berdasarkan  hasil  interpolasi  dan  klasifikasi  kemiringan  lereng,  data  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa wilayah dengan kemiringan lereng yang sangat curam terdapat di wilayah Pandanuram, Punggelan, Batur, sebagian Banjarmangu, sebagian Madukara, sebagian Kalibening, Wanayasa, Pangetan, sebagian Banjarnegara, Pagendongan, dan  Susukan.  Sedangkan  daerah  dengan  kemiringan  datar  meliputi  sebagian  besar  wilayah  Susukan,  Purworejo Klampok, Mandiraja, Purwanegara, Rakit, Wanadadi, Bawang, sebagian Banjarnegara, Madukara, sebagian daerah Kalibening,  sebagian  Karangkobar,  dan  sebagian  Batur.  Dengan  hasil  klasifikasi  dan  pemetaan  kemiringan  lereng dapat  membantu  pemahaman  potensi  wilayah-wilayah  ketika  perencanaan  mitigasi  bencana  dan  mendukung pengambilan keputusan sehingga mampu mengurahi resiko bencana di Kabupaten Banjarnegara

## 3.2 Overlay
Berdasarkan  data  curah  hujan  dan  data  kemiringan  lereng  maka  dilakukan  analisis  spasial overlay atau  proses menyatukan/tumpang susun dengan menggunakan software Quantum Geographic Information System (QGIS) untuk menganalisis tingkat rawan bencana tanah longsor, yang dimana merupakan skoring masing-masing parameter. Proses Overlay peta menggunakan toolbox overlay kemudian proses union yang terdapat pada QGIS. Maka menghasilkan tingkat masing-masing parameter klasifikasi kemiringan dan curah hujan setiap wilayah. Sebelum melakukan proses pemetaan akan melakukan analisis spasial yang nantinya akan berhubungan dengan keberlanjutan pemetaan. Teknik Overlay akan mempengaruhi penilaian kerentanan, sehingga memungkinkan skoring dan pembobotan nilai dari pixel menggunakan  data  raster  dengan  satuan  pixel.  Dalam  rangka  membantu  model  pemetaan overlay untuk mengidentifikasi  daerah  rawan  longsor,  analisis  dilakukan  dengan  menggunakan  hasil  skoring  dan  pembobotan berdasarkan  parameter  curah  hujan  dan  kemiringan  lereng.  Proses  ini  melibatkan  penggabungan  kedua  parameter tersebut  untuk  menghasilkan  nilai  kerentanan  wilayah  terhadap  longsor.  Skor  total  diperoleh  dengan  penjumlahan bobot  dari  masing-masing  parameter,  yang  memberikan  indikasi  tingkat  kerawanan  longsor  pada  setiap  wilayah. Berikut  adalah  tabel  6  yang  menyajikan  hasil  overlay  daerah  rawan  longsor  di  Kabupaten  Banjarnegara,  yang mencakup nilai curah hujan, kemiringan lereng, bobot, dan skor akhir untuk masing-masing wilayah:
Tabel 6. Tabel Overlay Rawan Longsor No
Wilayah
Kerentanan Nilai Daerah Rawan Longsor Curah Hujan  Kemiringan Lereng (c i )  Bobot  Skor (w i + c i ) 1 Susukan 350mm 8% 5 4.375 2 Mandarija 350mm 8% 5 4.375 3 Madukara 300mm 8% 4 3.762 4 Pagedongan 255mm 40% 4 637,5 5 Sigalu 255mm 44% 4 579,5 6 Pandanarum 350mm 65% 5 538,4 7 Pagetan 145mm 28% 4 517,8
Dari hasil tabel diatas bahwa terdapat komparasi nilai yang bervariasi, dengan demikian beberapa faktor antara kemiringan ataupun curah hujan tidak mempengaruhi daerah rawan longsor, tetapi dapat dilihat pada kategori nilai kerentanan pervariabel, bisa jadi mempengaruhi daerah tersebut, misalnya curah hujan yang tinggi namun kemiringan lereng  rendah  dapat menimbulkan  bencana  rawan  longsor begitu  juga  sebaliknya,  terkait  kemiringan  lereng  tinggi namun intensitas curah hujan rendah. Pada gambar 5 dibawah ini menampikan peta rawan longsor yang diperoleh dari hasil pengolahan data overlay , berikut Peta Rawan Longsor :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 43 − 53 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5187
Gambar 5. Peta Rawan Longsor
Melalui analisis menggunakan perangkat lunak QGIS, terlihat bahwa wilayah Susukan, Mandarija, Madukara, Pagedongan, Sigalu, Pandanarum, dan Pagetan menunjukkan persentase kerawanan dan klasifikasi yang cukup tinggi terhadap potensi longsor. Analisis dan Pemetaan dihasilkan memberikan gambaran terkait wilayah yang memerlukan pengamatan khusus dalam mitigasi risiko longsor agar dapat melakukan pencegahan dan mengurangi risiko dampak bencana terhadap masyarakat dan infrastruktur.

## 4. KESIMPULAN
Hasil analisis penelitian kabupaten banjarnegara dengan total 20 kecamatan berdasarkan interpolasi IDW dan overlay daerah  rawan  longsor  dari  kedua  peta  curah  hujan  dan  klasifikasi  kemiringan  lereng  didapati  7  kecamatan  yaitu Susukan, Mandarija, Madukara, Pagedongan, Sigalu, Pandanarum, Pagetan sangat berpotensi bencana tanah longsor. Sedangkan kecamatan Purworejo Klampok, Banjarnegara, Purwonegoro, Wonodadi, sebagian Punggelan, Batur tidak berpotensi bencana tanah longsor. Berdasarkan peta curah hujan yang didapat, wilayah dengan intensitas curah hujan yang sangat tinggi berada di wilayah Rakit, Purwonegoro, Banjarnegara, Mandiraja, Purworejo Klampok, Susukan, Kalibening, Pandanarum. Dan hasil peta kemiringan lereng diatas, wilayah dengan kemiringan lereng  yang sangat curam  terdapat  di  wilayah  Pandanuram,  Punggelan,  Batur,  sebagian  Banjarmangu,  sebagian  Madukara  sebagian Kalibening dan Wanayasa, Pangetan sebagian Banjarnegara, Pagendongan dan Susukan. Kecamatan dengan tingkat intensitas curah hujan yang tinggi belum dapat dipastikan bahwa daerah tersebut merupakan daerah rawan longsor, sebaliknya  ketika  kecamatan tersebut  memiliki kemiringan  lereng  yang  sangat  curam  belum  juga  dapat  dipastikan sebagai daerah rawan longsor. Hasil tersebut merupakan analisis dan overlay menggunakan peta curah hujan, peta kemiringan lereng dan peta administrasi berdasarkan objek penelitian. Dari hasil penelitian berdasarakan peta rawan longsor hasil analisis overlay menunjukan daerah-daerah berpotensi terkena bencana tanah longsor. Maka penelitian ini  menyarankan    pemerintah  di  Kabupaten  Banjarnegara  sudah  semestinya  melakukan  upaya  mitigasi  bencana longsor  khusus  di  kemacatan  Susukan,  Mandarija,  Madukara,  Pagedongan,  Sigalu,  Pandanarum,  Pagetan,  agar mengurangi  kerugian  materiil  dan  menghindari  adanya  korban  jiwa.  Dan  juga  untuk  kebutuhan  akademisi  bisa dikembangkan model pengolahan menyesuaikan kebutuhan dalam analisis daerah rawan bencana alam.

## REFERENCES
[1] M. Miftachurroifah, S. Astutik, F. A. Kurnianto, M. A. Mujib, and E. I. Pangastuti, “Pemetaan Daerah Rawan Bencana Tanah Longsor dengan Metode Weighted Overlay di Kecamatan Silo Kabupaten Jember,” Maj. Pembelajaran Geogr. , vol. 6, no. 1, pp. 47–61, 2023.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 43 − 53 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5187
[2] A.  B.  Thamsi,  H.  Anwar,  S.  Bakri,  H.  Harwan,  and  M.  I.  Jurad,  “PENERAPAN  SISTEM  INFORMASI  GEOGRAFIS UNTUK MENGIDENTIFIKASI TINGKAT BAHAYA LONGSOR DI KEC. SABBANG, KAB. LUWU UTARA, PROV. SULAWESI  SELATAN,” J. Geomine , vol. 7, no. April, pp. 45–55, 2019, [Online]. Available: http://majalah1000guru.net/2012/01/sistem-informasi-geografis/
[3] R. Isnaini, “Analisis Bencana Tanah Longsor di Wilayah Jawa Tengah,” Islam. Manag. Empower. J. , vol. 1, no. 2, pp. 143– 160, 2019, doi: 10.18326/imej.v1i2.143-160.
[4] H.  Herni,  A.  Boceng,  and  A.  Robbo,  “IDENTIFIKASI  DAERAH  RAWAN  LONGSOR  DENGAN  MENGGUNAKAN SISTEM  INFORMASI  GEOGRAFIS  DI  KECAMATAN  MANGKUTANA  KABUPATEN  LUWU  TIMUR,” J. AGrotekMAS , vol. 3, no. 1, pp. 30–40, 2022.
[5] L. M. Jaelani and R. Fahlefi, “ANALISIS POTENSI WILAYAH TANAH LONGSOR DI KAWASAN LERENG GUNUNG WILIS DENGAN MENGGUNAKAN DATA DEM TERRASAR-X,” Geoid , vol. 15, 2019.
[6] A. M. Suwardi, B. Susetyo, and E. Hermawan, “Analisa Spasial Clustering Zonasi Rawan Bencana Tanah Longsor Wilayah Bogor Selatan Berbasis WebGIS,” SEMNATI , no. 1, p. 61, 2019, doi: 10.32832/inova-tif.v3i1.4063.
[7] R. M. Akbar and A. Kurniawan, “Pemanfaatan Data Citra Satelit Multi Temporal untuk Identifikasi Potensi Tanah Longsor di Lereng Gunung Bromo Kabupaten Pasuruan,” J. Tek. ITS , vol. 9, no. 2, 2020, doi: 10.12962/j23373539.v9i2.58834.
[8] L. K. Agustina, D. G. Harbowo, and B. Al Farishi, “IDENTIFIKASI KAWASAN RAWAN LONGSOR BERDASARKAN KARAKTERISTIK BATUAN PENYUSUN DI KOTA BANDAR LAMPUNG,” Elipsoida , vol. 03, no. 01, pp. 30–37, 2020.
[9] M. Sari, C. Cahyaningtyas, and S. Y. J. Prasetyo, “Analisis Daerah Rawan Longsor Di Kabupaten Brebes Memanfaatkan Citra  Landsat  8  Dengan  Metode  Inverse  Distance  Weighted  (IDW),” J.  Inf.  Technol. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  1–6,  2021,  doi: 10.46229/jifotech.v1i2.276.
[10]  M. F. Yassar et al. , “Penerapan Weighted Overlay Pada Pemetaan Tingkat Probabilitas Zona Rawan Longsor di Kabupaten Sumedang, Jawa Barat,” J. Geosains dan Remote Sens. , vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2020, doi: 10.23960/jgrs.2020.v1i1.13.
[11]  D. Ramdani, D. K. Kresnawati, and D. Apriyanti, “ANALISIS DAN PEMBUATAN PETA DAERAH POTENSI LONGSOR DI KABUPATEN BOGOR TAHUN 2019 MENGGUNAKAN METODE PEMBOBOTAN PADA SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS,” J. Tek. , vol. 21, no. 2, 2020, doi: 10.33751/teknik.v21i2.3277.
[12]  S. Lestari, A. L. Nugraha, and H. S. Firdaus, “PEMETAAN RISIKO TANAH LONGSOR KABUPATEN SEMARANG BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS,” J. Geod. Undip , vol. 8, no. 1, p. 42, 2019.
[13]  R.  Albeta,  “STUDI  SEBARAN  CURAH  HUJAN  MENGGUNAKAN  METODE  INTERPOLASI  INVERS  DISTANCE WEIGHTING (IDW) DI SUMATERA SELATAN,” 2021.
[14]  E. Whidayanti, M. H. M. Ashari, and A. Wibowo, “Analisis Daerah Rawan Tanah Longsor di Provinsi Sulawesi Tenggara ANALISIS  DAERAH  RAWAN  TANAH  LONGSOR  DI  PROVINSI  SULAWESI  (  ANALYSIS  OF  LANDSLIDE VULNERABILITY  AREAS  IN  SOUTHEAST  SULAWESI  PROVINCE  ),” Semin.  Nas.  Geomatika  2021 ,  no.  January, 2024.
[15]  R. Bahtiar, Y. Wijayanto, S. A. Budiman, and T. W. Saputra, “Perbedaan Karakteristik Sebaran Spasial Hujan di Kabupaten Jember Menggunakan Metode Inverse Distance Weighted (IDW) dan Poligon Thiessen,” Berk. Ilm. Pertan. , vol. 5, no. 1, p. 1, 2022, doi: 10.19184/bip.v5i1.34423.
[16]  N.  F.  Yasien,  F.  Yustika,  I.  Permatasari,  and  M.  Sari,  “Aplikasi  Geospasial  Untuk  Analisis  Potensi  Bahaya  Longsor Menggunakan Metode Weighted Overlay (Studi Kasus Kabupaten Kudus, Jawa Tengah),” J. Geosains dan Remote Sens. , vol. 2, no. 1, pp. 33–40, 2021, doi: 10.23960/jgrs.2021.v2i1.47.
[17]  Z.  Rachmah,  M.  M.  Rengkung,  and  V.  Lahamendu,  “KESESUAIAN  LAHAN  PERMUKIMAN  DI  KAWASAN  KAKI GUNUNG DUA SUDARA,” J. Perenc. Wil. dan Kota , vol. 5, no. 1, pp. 118–129, 2018.
[18]  A.  Y.  Isnaeni  and  S.  Y.  J.  Prasetyo,  “Klasifikasi  Wilayah  Potensi  Risiko  Kerusakan  Lahan  Akibat  Bencana  Tsunami Menggunakan Machine Learning,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 33–42, 2022, doi: 10.28932/jutisi.v8i1.4056.
[19]  I. I. Rafi and Y. M. Anaperta, “PEMETAAN SEBARAN BIJIH BESI BERDASARKAN KUALITAS DENGAN METODE INVERSE  DISTANCE  WEIGTHED  (IDW)  DI  DAERAH  JORONG  PULAKEK  KOTO  BARU  KABUPATEN  SOLOK SELATAN,” J. Bina Tambang , vol. 6, no. 2, pp. 220–230, 2021.
[20]  Annisa  Nurul,  “ANALISIS  SEBARAN  SALINITAS  AIR  BERBASIS  SISTEM  INFORMASI  GEOGRAFIS  (STUDI KASUS SUNGAI TALLO),” 2023.
[21]  A. Kurnianto, A. P. Setihadiwibowo, 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.
[22]  F. Ukhti, Z. K. Manurung, and M. D. Mahendra, “Perbandingan Teknik Boolean Dengan Weighted Overlay Dalam Analisis Potensi Longsor di Banjarmasin,” 2021. doi: 10.23960/jgrs.2021.v2i1.53.
[23]  R.  Wiranandar  and  E.  D.  Mayasari,  “ANALISIS  TINGKAT  KERAWANAN  LONGSOR  MENGGUNAKAN  SISTEM INFORMASI  GEOGRAFIS  (SIG)  PADA  DAERAH  TUGUMULYA  DAN  SEKITARNYA  KECAMATAN  DARMA KABUPATEN KUNINGAN PROVINSI JAWA BARAT,” Appl. Innov. Eng. Sci. Res. , pp. 451–457, 2021.
[24]  N.  A.  Khusnawati  and  A.  P.  Kusuma,  “SISTEM  INFORMASI  GEOGRAFISPEMETAAN  POTENSI  WILAYAH PETERNAKAN  MENGGUNAKAN  WEIGHTED  OVERLAY,” J.  Mnemon. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  21–29,  2020,  doi: 10.36040/mnemonic.v3i2.2788.
[25]  J. Pangaribuan, L. M. Sabri, and F. J. Amarrohman, “ANALISIS DAERAH RAWAN BENCANA TANAH LONGSOR DI KABUPATEN MAGELANG MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DENGAN METODE STANDAR NASIONAL INDONESIA DAN ANALYTHICAL HIERARCHY PROCESS.,” J. Geod. Undip , vol. 8, no. 1, pp. 289–297, 2019, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/article/view/22582
[26]  T.  Sulistiana,  A.  D.  Parapat,  and  D.  Aristomo,  “ANALISIS  AKURASI  VERTIKAL  DIGITAL  ELEVATION  MODEL NASIONAL (DEMNAS) STUDI KASUS KOTA MEDAN,” FIT ISI 2019 dan ASEANFLAG 72nd Counc. Meet. , vol. 1, no. November 2019, pp. 37–45, 2019.
[27]  Z.  Tambunan,  B.  K.  Susilo,  and  F.  Falisa,  “ANALISIS  KERENTANAN  BENCANA  LONGSOR  SEBAGAI  DASAR MITIGASI DAERAH HARJAWANA, KABUPATEN LEBAK, PROVINSI BANTEN,” Semin. Nas. AVoER , pp. 23–24, 2019.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 43 − 53 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5187
[28]  S.  I.  D.  Ratuamkin,  A.  L.  Kangkan,  and  C.  A.  Paulus,  “ANALISIS  PERUBAHAN  LUASAN  HUTAN  MAGROVE MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 8 DI KABUPATEN BELU,” J. Ilm. Bahari Papadak , no. April, pp. 138–144, 2023.
[29]  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.
[30]  G. M. Albirru, I. Nurtjahjaningtyas, and E. Hidayah, “PEMETAAN KERAWANAN TANAH LONGSOR DI HULU DAS TANGGUL,” Rekayasa Sipil , vol. 17, no. 2, pp. 199–210, 2023.
[31]  J.  B.  Tuwonaung,  P.  H.  Gosal,  and  F.  Warouw,  “ANALISIS  TINGKAT  KERENTANAN  TANAH  LONGSOR  DI WILAYAH  PERKOTAAN  TAHUNA  DENGAN  MENGGUNAKAN  GIS,” J.  Perenc.  Wil.  dan  Kota ,  2019,  doi: 10.5614/jpwk.2014.25.1.1.