Abstrak—Tanah  longsor  merupakan  sebuah  bencana  alam sering  terjadi  Indonesia.  Tanah  longsor  disebabkan  oleh gerakan  massa  tanah  atau  batuan,  ataupun  percampuran keduanya,  menuruni  atau  keluar  lereng  akibat  dari terganggunya  kestabilan  tanah  atau  batuan  penyusun  lereng tersebut.  Becana  tanah  longsor.  Bencana  tanah  longsor  juga telah banyak merenggut korban jiwa yang dikarenakan lokasi tanah  longsor  yang  biasanya  tidak  jauh  dai  pemukiman masyarakat.  Minimnya  informasi  akan  potensi  bahaya  tanah longsor juga menjadi penyebab masih banyaknya korban jiwa yang  disebakan  oleh  tanah  longsor.  Maka  dari  itu diperlukannya  pemetaan  wilayah  yang  berpotensi  tanah longsor  untuk  mengurangi  resiko  bencana  yang  ditimbulkan oleh  tanah  longsor.  Pada  penelitian  ini,  penulis  menawarkan pemetaan  potensi  bencana  tanah  longsor  di  lereng  gunung bromo Kabupaten Pasuruan dengan memaanfaatkan teknologi penginderaan jauh dan sistem informasi geografis.  Peta potensi tanah  longsor  diperoleh  diperoleh  dari  pengolahan  peta  jenis tanah, peta kelerengan, peta curah hujan, peta indeks vegetasi yang  merupakan  parameter  dari  peta  potensi  tanah  longsor. Parameter  peta  potensi  tanah  longsor  diolah  dan  dianalisis menggunakan  ilmu  sistem  informasi  geografis.  Metode  yang digunakan adalah metode pembobotan dengan menggunakan 4 data parameter yang akan diklasifiksikan 5 kelas interval. Pada penelitian  ini  menggunakan  3  periode  waktu  berbeda,  yaitu tahun  2002,  2013,  dan  2018  untuk  mengindetikasi  perubahan luasan  potensi  tanah  longsor  antar  periodenya.  Peta  potensi tanah  longsor  nantinya  akan  diklasifiasikan  kedalam  3  kelas interval  yang  diantaranya  rendah,  sedang,  tinggi.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  pemanfaatan ilmu penginderaan jauh dan instansi pemerintah. Pemanfaatan ilmu penginderaan jauh digunakan untuk mengolah peta indeks vegetasi  yang  berasal  dari  data  citra  satelit  landsat  7  dan  8. Sedangkan,  peta  curah  hujan,  kelerengan,  jenis  tanah  berasal dari data yang diperoleh dari instansi pemerintah.
Kata  Kunci—Penginderaan  Jauh,  Sistem  Informasi  Geografis, Tanah Longsor, Pembobotan

## I. PENDAHULUAN
ENCANA  alam  adalah  suatu  peristiwa  alam  yang mengakibatkan  dampak  besar  bagi  populasi  manusia. Peristiwa  alam  dapat  berupa  banjir,  letusan  gunung  berapi, gempa  bumi,  tsunami,  tanah  longsor,  dsb.  Lemahnya informasi  terh  terhadap  bencana  alam  mengakibatkan penduduk di daerah tersebut tidak mengetahui kondisi daerah yang mereka tempati. Selain itu perubahan penggunaan lahan yang  tidak  sesuai  dengan  kaidah-kaidah  rencana  tata  ruang dapat  mengakibatkan  menurunnya  kualitas  lingkungan, degradasi lingkungan/kerusakan lingkungan serta berkurangnya sumberdaya alam [1].
Tanah Longsor merupakan salah satu bencana alam yang
sering  terjadi  di  Indonesia.  Tanah  longsor  salah  satu  jenis gerakan  massa  tanah  atau  batuan,  ataupun  percampuran keduanya,  menuruni  atau  keluar  lereng  akibat  dari terganggunya  kestabilan  tanah  atau  batuan penyusun  lereng tersebut.
Lereng  Gunung  Bromo  memiliki  karakteristik  batuannya berpasir, Sehingga di daerah lereng Gunung Bromo memiliki potensi terhadap bencana tanah longsor.  Oleh karena itu perlu  dilakukan  analisa  terhadap  daerah  yang  berpotensi terjadi  bencana  alam  tanah  longsor.  Kemudian  dilakukan analisis spasial untuk mendapatkan hasil berupa peta daerah potensi bencana tanah longsor.
Bahaya  tanah  longsor  dapat  diidentifikasi  melalui penginderaan jauh dan sistem informasi geografis (SIG) [2]. Dengan melakukan pengolahan terhadap parameter penyebab longsor  seperti  curah  hujan,  jenis  tanah,  kelerengan,  dan indeks vegetasi, nantinya akan diperkuat dengan menggunakan citra satelit resolusi menengah Landsat 7 dan

## Pemanfaatan Data Citra Satelit Multi Temporal untuk Identifikasi Potensi Tanah Longsor di Lereng Gunung Bromo Kabupaten Pasuruan
Rizqi Malik Akbar, dan Akbar Kurniawan Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : akbar.geodesy@gmail.com 2
B
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian. (Sumber : Ina Geoportal 2020)
Gambar 3. Peta Klasifikasi NVDI Tahun 2002.
Landsat  8  yang  diperoleh  dengan  memanfaatkan  ilmu penginderaan  jauh.  Parameter  tanah  longsor  beserta  data pendukungnya diolah dan dianalisis menggunakan teknologi berbasis sistem informasi geografis. Metode yang digunakan dalam  penelitian  adalah  pembobotan  dari  setiap  parameter yang digunakan.
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui wilayah  yang  berpotensi  terhadap  bencana  tanah  longsor, serta perubahan luasan potensi tanah longsor dengan luaran berupa peta potensi tanah longsor.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  berada  di  Kecamatan  Puspo,  Tutur, Tosari,  dan  Lumbang  yang  terletak  di  Kabupaten  Pasuran, Provinsi Jawa Timur, dapat dilihat pada Gambar 1.
B. Data dan Peralatan
Data  dan  peralatan  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Data  Curah  Hujan  Tahun  2002,  2013,  2018  Kabupaten Pasruan  dari  Dinas  Pekerjaan  Umum  Provinsi  Jawa Timur.
2. Citra Landsat 7 tahun 2002 path/row 118/65 (diunduh dari situs https://earthexplorer.usgs.gov/)
3. Citra Landsat 8 tahun 2013 path/row 118/65 (diunduh dari situs https://earthexplorer.usgs.gov/).
4. Citra  Landsat  8  tahun  2018  path/row  118/65  (diunduh dari situs https://earthexplorer.usgs.gov/).
5. Peta Jenis Tanah Kabupaten Pasuruan dari Dinas Energi Sumber Daya dan Mineral Pprovinsi Jawa Timur
6. Data  DEMNAS  Kabupaten  Pasuruan  (diunduh  dari http://tides.big.go.id/DEMNAS/).
7. Peta batas administrasi wilayah Kabupaten Pasuruan (diunduh dari http:// tanahair.indonesia.go.id/).
1) Peralatan
1. Perangkat lunak pengolah angka
2. Perangkat lunak pengolah kata
3. Perangkat lunak pengolah citra landsat
4. Perangkat lunak pengolah data spasial

## C. Diagram alir Penelitian
Berikut  adalah  penjelasan  dari  diagram  alir  tahapan penelitian pada Gambar 2.
1) Peta Klasifikasi Curah Hujan
Data  curah  hujan  yang  di  gunakan  dalam  penelitian  ini didapatkan dari Dinas Pekerjaan Umum Jawa Timur berupa data curah hujan perbulan tahun 2002, 2013, dan 2018. Proses pembuatan peta klasifikasi curah hujan sebagai berikut : 1. Input Data Curah Hujan Input data  curah  hujan  berupa  koordinat  stasiun pengamatan curah hujan dan nilai hujan tahunan di stasiun pengamatan curah hujan.
2. Interpolasi Data Curah Hujan
Gambar 2. Diagram Alir.
Proses  interpolasi  data  curah  hujan  menggunakan  metode Inverse Distance Weighted (IDW) dengan menghitung nilai berdasarkan kebalikan jarak antar titik.
3. Isohyet Isohyet adalah  Garis  pada  peta  yang  menghubungkan tempat  tempat  yang  mempunyai  tingkat  curah  hujan  yang sama  di  waktu  tertentu  yang  terbentuk  setelah  proses interpolasi IDW.
4. Reclassify
Hasil  interpolasi  selanjutnya  diklasifikasin  dalam  5  kelas interval curah hujan sesuai tabel 1.
5. Peta Klasifikasi Curah Hujan Peta  curah hujan  yang  masih dalam  bentuk raster  diubah ke dalam bentuk vektor yang digunakan untuk penyusunan peta klasifikasi curah hujan.
2) Peta Klasifikasi Jenis Tanah
1. Input Data Jenis Tanah
Input data  jenis  tanah  yang  telah  berformat  .shp  ke eperangkat lunak pengolah data spsial
2. Reclassify
Data jenis tanah selanjutnya diklasifikasin dalam 5 kelas interval jenis tanah sesuai tabel 1.
3. Peta Klasifikasi Jenis Tanah Setelah  data  jenis  tanah  diklasifikasikan,  data  jenis  tanah disusun menjadi peta jenis tanah.
3) Peta Klasifikasi Kelerengan
Data  yang  digunakan  adalah  DEM  yang  diperoleh  dari website DEMNAS.  Proses  pembuatan  peta  klasifikasi kelerengan sebagai berikut:
1. Pengaturan Sistem Koordinat
Data  DEM  yang  didapatkan  terlebih  dahulu  diatur  sistem koordinat  horizontal  serta  datum  referensi  ketinggiannya.
Pengaturan  awal  sistem  koordinat  menyesuaikan  dengan spesifikasi  sistem  koordinat  yang  digunakan  data DEMNAS dalam situs BIG yaitu sistem koordinat geografis untuk horizontalnya, dan EGM 2008 untuk vertikalnya. 2. Raster Surface Analysis Raster  Surface  Analysis merupakan  proses  pembuatan lereng  dengan  memanfaatkan  data  nilai  ketinggian  yang terdapat di data DEM 3. Slope Slope merupakan  data  yang  telah  berbentuk  lereng  yang dihasilkan dari Raster Surface Analysis. Pembentukan slope merupakan proses kalkulasi dari rumus (1)
𝑆𝑙𝑜𝑝𝑒(%) = Beda Tinggi
Jarak di Lapangan x 100% (1)
4. Reclassify Hasil Raster Surface Analysis
selanjutnya diklasifikasikan dalam 5 kelas interval kelerengan sesuai tabel 1.
5. Peta Klasifikasi Kelerengan Peta  kelerengan  yang masih dalam  bentuk raster  diubah ke  dalam  bentuk  vektor  yang  digunakan  untuk penyusunan peta klasifikasi kelerengan.
Gambar 4. Peta Klasifikasi NVDI Tahun 2013.
Gambar 5. Peta Klasifikasi NVDI Tahun 2018.
Gambar 6. Peta Jenis Tanah. Tabel 3.

## Luasan Klasifikasi NVDI di Lokasi Penelitian
No. Klasifikasi NVDI Luas Area (Km 2 ) 2002 2013 2018 1 Sangat Tinggi 60,62246 249,316 156,7886 2 Tinggi 84,41238 81,22658 118,5115 3 Sedang 99,81822 22,33885 65,22261 4 Rendah 81,72013 8,304207 19,78126 5 Sangat Rendah 37,32105 2,704425 3,647259 Total Luas 363,8942 363,8901 363,9513
Tabel 1. Parameter Pembobotan Tanah Longsor Parameter Besaran Skor Bobot Kemiringan ( Slope )
< 8% 1
30% 8 - 15% 2
15 - 25%
3 25 - 45% 4 > 45% 5 Curah Hujan Tahunan (mm/tahun) < 1000 1
20% 1000 - 2000 2 2000 - 2500 3 2500 - 3000 4 > 3000 5 Jenis Tanah
Aluvial, Gleisol, Planosol, Hidromorf kelabu, Laterik air tanah 1
30% Latosol 2 Brown forest soil, Non calcik brown, Mideteranian 3 Andosol, Laterik, Grumosol, Podsol, Podsolik 4 Regosol, Litosol, Renzina 5 Indeks Vegetasi
0.19 s/d 1 1
20% 0.03 s/d 0.19 2 -0.13 s/d 0.03 3 -0.29 s/d -0.13 4 -1 s/d -0.29 5
(Khoiri, dkk 2017)
Tabel 2. Tingkat Potensi Kerawanan Tanah Longsor No. Tingkat Potensi Tanah Longsor Nilai 1 Rendah < 2,26 2 Sedang 2,26 - 3,53 3 Tinggi > 3,53 (DVMBG 2004)

## 4) Peta Klasifiaksi Indeks Vegetasi
Pengolahan  indeks  vegetasi  menggunakan  citra  landsat 7 tahun  2002,  citra  landsat  8  tahun  2013  dan  2018  yang diperoleh  dari website USGS.  Proses  pembuatan  peta klasifikasi indeks vegetasi sebagai berikut:
1. Koreksi Geomterik
Tujuan  dari  proses  koreksi  geometrik  yaitu  untuk mengeliminir kesalahan berupa pergeseran koordinat pada citra terhadap koordinat sesungguhnya di lapangan. Proses ini  dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak pengolah citra landast.
2. Koreksi Radiometrik
Tujuan  dari  proses  koreksi  radiometrik  yaitu  untuk mengeliminir  kesalahan  berupa  pergeseran  nilai  atau derajat keabuan elemen gambar pada citra, agar mendekati nilai  yang  sebenarnya.  Proses  ini  dilakukan  dengan menggunakan perangkat lunak pengolah citra landast.
3. Pan Shrapening Pan Shrapening merupakan proses penajaman citra satelit landsat  dengan  meningkatkan  resolusi  spasial  citra  satelit landsat dari 30meter menjadi 15meter yang memanfaatkan band pankromatik yang terdapat dalam citra satelit landsat. 4. Transformasi NVDI
Selanjutnya  citra  diproses  trasnformasi  NVDI  dengan menggunakan  persamaan  (2)  yang  menghasilkan  nilai indeks vegetasi antara -1 dan +1 [3].
NDVI = NIR−𝑟𝑒𝑑 NIR+𝑟𝑒𝑑
(2)
NIR = Nilai Indeks Band Merah
Red = Band Infra Merah 5. Reclassify
Hasil  Transformasi  NVDI  selanjutnya  diklasifikasin dalam 5 kelas interval indeks vegetasi sesuai tabel 1.
6. Peta Klasifikasi Indeks Vegetasi Peta  indeks  vegetasi  yang  masih  dalam  bentuk  raster diubah  ke  dalam  bentuk  vektor  yang  digunakan  untuk penyusunan peta klasifikasi indeks vegetasi.

## 5) Peta Potensi Tanah Longsor
Pembuatan  peta  tanah  longsor  menggunakan  peta klasifikasi  curah  hujan,  jenis  tanah,  kelerengan,  indeks vegetasi yang telah dibuat yang kemudian dilakukan proses pembobotan.  Nilai  bobot  yang  diberikan  pada  tiap  peta klasifikasi sesuai tabel 1. Setelah pemberian nilai bobot pada pada  klasifikiasi,  selanjutnya  diproses  untuk  menetukan tingkat  potensi  tanah  longsor  sesuai  persamaan  (3). Selanjutnya, nilai tingkat potensi tanah longsor diklasifikasikan dalam 3 kelas sesuai tabel 2.
Gambar 7. Peta Kelerengan.
Gambar 8. Peta Curah Hujan Tahun 2002.
Gambar 9. Peta Curah Hujan Tahun 2013.
Tabel 3.
Luasan Klasifikasi NVDI di Lokasi Penelitian
No. Klasifikasi NVDI Luas Area (Km 2 ) 2002 2013 2018 1 Sangat Tinggi 60,62246 249,316 156,7886 2 Tinggi 84,41238 81,22658 118,5115 3 Sedang 99,81822 22,33885 65,22261 4 Rendah 81,72013 8,304207 19,78126 5 Sangat Rendah 37,32105 2,704425 3,647259 Total Luas 363,8942 363,8901 363,9513 Tabel 4. Luasan Jenis Tanah di Lokasi Penelitian No. Jenis Tanah Luas Area (Km 2 ) 1 Regosol 87,92946 2 Andosol 164,40184 3 Latosol 111,492333 Total Luas 363,823633 Tabel 5. Data Curah Hujan di Lokasi Penelitian Nama Stasiun Rata Rata Curah Hujan Tahunan (mm) 2002 2013 2018 Winongan 1036 1428 1632 Nongkojajar 2494 2752 3012 Grati 1097 1873 2234 Nguling 1114 2293 2593 Panditan 3194 3015 3032 Bandilan 1211 2002 2423 Cukurguling 1531 1799 1932 Kedawung 717 1818 2094
Tanah Longsor = (20% x faktor kelas curah hujan) + (30% X faktor kelas jenis tanah) + (20% x faktor indeks vegetasi) + (305 X faktor kelas kemiringan (Slope) (3)
Hasil skoring tingkat potensi tanah longsor yang dilakukan untuk mendapatkan interval kelas kerentanan  gerakan tanah selanjutnya di klasifikasikan menjadi tiga kelas yaitu tinggi, sedang, dan rendah. Tingkat Potensi kerawanan tanah longsor dapat dilihat ppada Tabel 2.

## III. HASIL DAN ANALISA

## A. Peta Klasifikasi NVDI
Peta Klasifikasi NVDI merupakan hasil dari pengolahan citra  satelit  landsat  yang  telah  terkoreksi  radiometrik  dan geometrik serta ditajamkan menggunakan Band Pankromatik kemudian  dikategorikan  menjadi  5  jenis  yang  disesuaikan tabel  1.  Peta  klasifikasi  NVDI  tahun  2013,  2018  dan2020 dapat dilihat pada Gambar 3, 4 dan 5.
Pada tabel luasan indeks vegetasi, tingkat indeks vegetasi sangat rendah paling tinggi terjadi pada tahun 2002. Tingkat indeks vegetasi sangat tinggi paling rendah juga terjadi pada tahun 2002. Jika ditinjau dari peta klasifikasi indeks vegetasi, pada  tahun  2002  memiliki  tingkat  potensi  tanah  longsor
paling  tinggi  dibanding  tahun  2013  dan  2018,  dapat  dilihat pada Tabel 3.

## B. Jenis Tanah
Terdapat 3 jenis tanah yang medominasi persebaran jenis tanah  di  area  lokasi  penelitiannya,  diantarannya  Latosol, Andosol,  dan  Regosol.  Peta  jenis  tanah  dapat  dilihat  pada Gambar  6  serta  luasan  jenis  tanah  di  lokasi  penelitian  pada Tabel 4.

## C. Peta Kelerengan
Peta  kelerengan  merupakan  hasil  pengolahan  dari  data DEM.  Data  DEM  yang  digunakan  diperoleh  dari website DEMNAS.  Lokasi  penelitian  memiliki  topografi  yang bervariasi,  sehingga  memiliki  presentase  kelerengan  yang beragam. Presentase kelerengan sangat memengaruhi tingkat potensi tanah longsor, semakin tinggi presentase kelerengan semakin  rentan  tanah  dan  batuan  menuruni  lereng,  dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 13. Peta Potensi Tanah Longsor 2018.
Tabel 6. Luasan Area Potensi Tanah Longsor
No.
Tingkat Potensi Tanah Longsor Luas (Km 2 ) 2002 2013 2018 1 Rendah 87,2814 151,2093 102,9713 2 Sedang 246,3575 189,1483 208,6558 3 Tinggi 29,3726 22,6576 51,3918 Total Luas 363,0115 363,0152 363,0189 Tabel 7. Tabel Perubahan Luasan Potensi Tanah Longsor No. Tingkat Potensi Tanah Longsor
Luas Area (Km 2 ) 2002 - 2013 2013 - 2018 1 Rendah 63,9279 -48,238 2 Sedang -57,2092 19,5075 3 Tinggi -6,715 28,7342 Total Perubahan 127,8521 96,4797
Gambar 10. Peta Curah Hujan Tahun 2018.
Gambar 11. Peta Potensi Tanah Longsor 2002.
Gambar 12. Peta Potensi Tanah Longsor 2013

## D. Curah Hujan
Data  curah  hujan  diperoleh  dari  Dinas  Pekerjaan  Umum Provinsi Jawa Timur. Data yang digunakan diperoleh dari 8 stasiun pengamatan curah yang tersebar di sekitar area lokasi penelitian, dapat dilihat pada Tabel 5.
Peta  curah  hujan  merupakan  peta  hasil  interpolasi  data curah hujan di lokasi penelitian. Interpolasi yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  metode  IDW  (Inverse  Distance Weighted)  dengan  menghitung  nilai  berdasarkan  kebalikan jarak antar titik. Hasil peta curah hujan diklasifikasi ke dalam 5  kelas  interval  nilai  curah  hujan  yang  disesuaikan  dengan tabel  1.  Peta  curah  hujan  tahun  2002,  2013  dan  208  dapat dilihat pada Gambar 8, 9 dan 10.

## E. Peta Potensi Tanah Longsor
Peta  Potensi  Tanah  Longsor  terbuat  dari  peta  klasifikasi curah  hujan,  jenis  tanah,  kelerengan,  dan  indeks  vegetasi yang telah diproses pembobotan. Nilai bobot yang diberikan pada  tiap  peta  klasifikasi  sesuai  tabel  1.  Setelah  pemberian nilai  bobot  pada  pada  klasifikiasi,  selanjutnya  diproses analisa spasial berupa perhitungan nilai tingkat potensi tanah longsor  sesuai  persamaan  (3).  Selanjutnya,  nilai  tingkat potensi  tanah  longsor  diklasifikasikan  dalam  3  kelas  sesuai tabel 2. Peta Potensi tanah longsor tahun 2002,2013 dan 2018 dapat  dilihat  pada  Gambar  12,  13  dan 14,  serta  luasan  area potensi tanah longsor dapat silihat pada Tabel 6
Pada  peta  potensi  tanah  longsor  tahun  2002,  2013,  dan 2018, dapat terlihat bahwa peta  potensi tanah longsor tahun 2018  memliki  tingkat  potensi  tanah  longsor  tinggi  terluas dibanding  tahun 2002 dan 2013.  Sedangkan  tingkat  potensi tanah  longsor rendah  terluas  terjadi  pada  tahun  2013.  Hasil perhitungan  luasan  potensi  tanah  longsor  disajikan  dalam tabel 6. Besar luasan dari masing-masing klasifikasi tersebut
kemudian  dihitung  perbedaannya.  Nilai  perbedaan  berupa negatif  menunjukkan  adanya  pengurangan  luasan.  Nilai perbedaan  dalam  positif  menunjukkan  adanya  penambahan luasan. Hasil perhitungan perbedaan luasan tersebut disajikan dalam tabel 7.
Di tabel 7 dapat dilihat bahwa luasan tingkat potensi tanah longsor  di  lokasi  penelitian  mengalami  penurunan  pada periode  2002-2013  namun  mengalami  peningkatan  pada periode 2013-2018.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  didapatkan beberapa kesimpulan sebagai berikut: (1)Dihasilkan tiga peta potensi  tanah  longsor.  Nilai  tingkat  potensi  tanah  longsor diklasifikasikan dalam 3 kelas interval. Kelas interval rendah dengan  nilai  tingkat  potensi  tanah  longsor  <2,26.  Kelas interval  sedang  dengan  nilai  tingkat  potensi  tanah  longsor 2,26 – 3,53. Kelas interval Tinggi dengan nilai tingkat potensi tanah  longsor  >3,53;  (2)Perubahan  tingkat  potensi  tanah longsor  terbesar  terjadi  antara  periode  tahun  2002-2013 dengan  total  perubahan  127,8521  Km 2 Sedangkan  total perubahan periode 2013-2018 adalah 96,4797 Km 2 .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  R.  .  Rofiq,  “Identifikasi  potensi  daerah  bencana  tanah  longsor  di kawasan  gunung  wilis,”  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember Surabya, 2018.
[2]  A.  F.  Isnawati,  R.  S.  R.  Elliyati,  and  I.  H.  Ayub,  “Penyusunan  peta rentan  bencana  alam  longsor  dengan  teknologi  penginderaan  jauh melalui  interpretasi  citra  satelit  di  Provinsi  DIY,”  Institut  Teknologi Telkom Purwokerto, 2009.
[3]  P.  Danoedoro, Pengantar  Penginderaan  Jauh  Digital ,  1st  ed.
Yogyakarta: Andi Offset, 2012.