## PEMETAAN DAERAH POTENSI LONGSOR DI KABUPATEN TRENGGALEK MENGGUNAKAN DATA CITRA SATELIT MULTI-TEMPORAL
Bustam Fiqor Maulana 1 , Muhammad Taufik 2
1,2 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: 2 taufik_m@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Penggunaan tiga data citra satelit pada lokasi yang sama dan waktu yang berbeda yaitu 2003, 2013, dan 2018, menghasilkan  tiga  peta  potensi  longsor  dengan  seri  waktu  yang  berbeda  yaitu  tahun 2003,  2013,  dan  2018. Peta  potensi  longsor  yang  dihasilkan  diklasifikasi  dalam  tiga  kelas  tingkat  potensi  longsor.  Hasil  dari  peta potensi  longsor  menunjukkan  terdapat  perbedaan  luasan  kelas  tingkat  potensi.  Dalam  rentang  waktu  tahun 2003 sampai tahun 2013 terdapat total perubahan luasan kelas tingkat potensi sebesar 10082.25 Ha. dari total seluruh luas Kabupaten Trenggalek. Pada rentang waktu 2013 sampai tahun 2018 terdapat perubahan sebesar 14882.77 Ha. Perhitungan korelasi antara perubahan luasan tutupan lahan dengan perubahan potensi longsor bernilai  +1.  Nilai  ini  menunjukkan  adanya  korelasi  positif  yang  sangat  kuat  antara  perubahan  luasan  zona potensi longsor dengan perubahan luasan tutupan lahan.
Kata Kunci: Potensi Tanah Longsor, Sistem Informasi Geografis, Citra Satelit Multi-temporal, Skoring

## Abstract
The  use  of  three  satellite  imagery  data  at  the  same  location  and  different  time  are  2003,  2013  and  2018, resulting  in  three  potential  maps  of  landslide  with  different  time  series  of  2003,  2013,  and  2018..  Map  of potential landslides generated classified in three classes of potential landslide levels. The result of a potential landslide map indicates there is a difference in potential level classes. In the span of years 2003 to 2013 there was a total change in the class of potential levels of 10082.25 hectares of the total area of Trenggalek Regency. From 2013 to 2018 there were a change of 14882.77 hectares. Calculation of correlation between land cover area change with potential landslide change is equal + 1. This value indicates a very strong positive correlation between changes in the area of landslide potential with the change in land cover.
Keywords:  Potentential  Landslide,  Geographic  Information  System,  Multi-temporal  Satellite  Imagery  Data, Scoring

## PENDAHULUAN
Tanah  longsor  merupakan  pergerakan  masa tanah atau batuan atau campuran dari keduanya yang keluar dari kelerengan tanah akibat  adanya gangguan  dari  kestabilan  tanah  atau  batuan penyusun lereng. Penyebab utama longsor adalah air yang meresap hingga mencapai  lapisan tanah kedap  air.  Penambahan  beban  tanah  diatas bidang  gelincir  yang tidak  dapat  menahan  beban terbut  sehingga  memicu  pergerakan  tanah. Kejadian  bencana  tanah  longsor  menyebabkan kerusakan  dan  kerugian  baik  dalam  bentuk materi  maupun  jiwa  (PVMBG,  2005).  Perubahan topografi  lahan  dari  dampak  tanah  longsor mempengaruhi  kehidupan  masyarakat  yang hidup di  lahan tersebut. Sebab dari itu, penelitian untuk  inventarisasi  daerah  rawan  longsor diperlukan  agar  di  kemudian  hari  tidak  terdapat penambahan  korban  yang  lebih  banyak  (Arifin, dkk, 2006).
Kabupaten  Trenggalek  merupakan  salah satu  daerah  di  Provinsi  Jawa  Timur  yang  sering mengalami bencana. Dalam situs Badan
Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD)
Kabupaten  Trenggalek  terdapat  153  kejadian bencana  sepanjang  tahun  2018.  Kerugian    yang ditimbulkan  antara  lain  126  rumah  rusak  ringan, 12 rumah rusak sedang, dan 6 rumah rusak berat. 39  dari  angka  total  kejadian  bencana  yaitu bencana  tanah  longsor.  Jika  ditinjau  dari frekuensi  bencana  tanah  longsor  sejak  tahun 2013  sampai  2017,  secara  berurutan  Kabupaten Trenggalek  telah  mengalami  bencana  tanah longsor  sebanyak  57,  20, 21, 84  dan 84 kejadian (BPS Kabupaten Trenggalek, 2018).
Citra  satelit  dari  penginderaan  jauh merupakan  teknologi  yang  banyak  digunakan untuk pemetaan tanah longsor. Dalam penelitian ini  digunakan  data  citra  satelit  multi  temporal wilyah  studi  kasus  pada  tahun  2003,  2013,  dan 2018.  Data  citra  satelit  multi  temporal  adalah beberapa  data  citra  satelit  pada  satu  lokasi  yang masing-masing  data  citra  memiliki  waktu  yang berbeda  (Fanni,  2014).  Data  citra  satelit  diolah untuk  menghasilkan  peta  tutupan  lahan.  Selain data  citra  satelit  multi  temporal,  penelitian  ini juga  menggunakan  data  digital  elevation  model (DEM),  data  curah  hujan,  dan  peta  jenis  tanah. Data  DEM  diolah  untuk  menghasilkan  peta kelerengan.  Data  curah  hujan  diolah  untuk
menghasilkan peta curah hujan. Peta jenis tanah dlam  bentuk  raster  dikonversi  dalam  bentuk vektor.
Hasil dari pengolahan data-data tersebut kemudian dilakukan analisis spasial dan pembobotan  untuk  menghasilkan  peta  potensi longsor  pada  tahun  2003,  2013,  dan  2018. Analisis  spasial  dilakukan  dengan  menggunakan sistem  informasi  geografis.  Bobot  dari  masing- masing hasil olahan data antara lain peta tutupan lahan  dengan  bobot  20%,  peta  curah  hujan dengan  bobot  20%,  peta  kelerengan  dengan bobot  30%  dan  peta  jenis  tanah  dengan  bobot 30%.  Hasil  peta  potensi  longsor  pada  tiap tahunnya  divalidasi  menggunakan  data  kejadian longsor  di  Kabupaten  Trenggalek  (Khoiri,  Jaelani, dan  Widodo  2017).  Kemudian  dilakukan  analisa perbedaan  pada  masing-masing  peta  potensi longsor yang telah divalidasi.

## METODOLOGI PENELITIAN
Lokasi penelitian ini yaitu Kabupaten Trenggalek, Jawa  Timur,  Indonesia.  Kabupaten  Trenggalek secara geografis berlokasi pada koordinat 111 ᵒ24’ hingga  112 ᵒ11’  bujur  timur  dan  7ᵒ63’  hingga 8 ᵒ34’  lintang  selatan.  Kabupaten  ini  terbagi menjadi  14  Kecamatan  dan  157  Desa.  Batas administrasi Kabupaten Trenggalek adalah sebagai berikut :
• Utara : Kabupaten Ponorogo dan Kabupaten Tulungagung
• Timur : Kabupaten Tulunagung
• Selatan : Samudra Hindia
• Barat : Kabupaten Ponorogo dan Kabupaten Pacitan
Gambar 1. Lokasi Penelitian (Sumber: Kementerian PUPR 2014)

## Tahapan pengolahan data pada penelitian
ini digambarkan dalam diagram alir berikut ini:

## Gambar 2. Diagram Alir Proses Pengolahan Data (Sumber: Hasil Pengolahan)
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini antara lain:
1. Citra  satelit  multi-temporal dengan rincian :
- Landsat 7 ETM path 119 row
066 tanggal akusisi data 13 Mei
2003
- Landsat 8 OLI/TIRS path 119 row
066 tanggal akuisisi 7 Oktober
2013
- Landsat 8 OLI/TIRS path 119 row 066 tanggal akuisisi 1 Juli 2018
2. Peta  batas  administrasi  wilayah Kabupaten Trenggalek tahun 2012.
3. Curah  hujan  wilayah  Kabupaten Trenggalek  pada  tahun  2003,  2013 dan  2018  yang  diperoleh  dari  Dinas PU  Sumber  Daya  Air  Provinsi  Jawa
Timur 4. DEMNAS wilayah Kabupaten Trenggalek  dengan  resolusi  spasial 0.27- arcsecond yang  diperoleh  dari situs  DEM  Nasional  BIG.  Data DEMNAS  untuk  seluruh  wilayah
Kabupaten  Trenggalek  terdiri  dari beberapa  nomor  lembar  peta  antara lain :
- DEMNAS nomor lembar peta 1507-
42
- DEMNAS nomor lembar peta 1507- 44
- DEMNAS nomor lembar peta 1507- 51
- DEMNAS nomor lembar peta 1507- 52
- DEMNAS nomor lembar peta 1507- 53
- DEMNAS nomor lembar peta 1507- 54
- DEMNAS nomor lembar peta 1508- 21
- DEMNAS nomor lembar peta 1508- 22
5. Peta  geologi  Kabupaten  Trenggalek tahun 2009 yang diperoleh dari Dinas ESDM Provinsi Jawa Timur
6. Data  kejadian  bencana  tanah  longsor Kabupaten Trenggalek yang diperoleh dari BPBD Provinsi Jawa Timur
Penggunaan  ilmu  penginderaan  jauh digunakan  untuk  pengolahan  data  citra  satelit, keilmuan  SIG  digunakan  untuk  pengolahan  data bereferensi  geografis  dan  analisis  spasial. Parameter  potensi  longsor  yang  telah  dihasilkan ditumpang tindihkan dan dihitung tingkat potensi longsornya.  Pembobotan  dilakukan  untuk  setiap data  yang  telah  diolah  (data  tutupan  lahan, kelerengan, curah hujan, dan jenis tanah). Setiap data diberi skor masing-masing untuk menentukan  nilai  akhir  potensi  longsor.  Uraian skor pada setiap data terdapat pada tabel sebagai berikut (Khoiri, Jaelani, dan Widodo 2017).
Tabel 1. Pembobotan parameter potensi longsor (Sumber: Khoiri, Jaelani, dan Widodo 2017)
Faktor Kelas Kelerengan 30% 0%-8% 1 8%-25% 2 25%-40% 3 40%-100% 4 Curah Hujan 20% <2000 1 2000-3000 2 >3000 3 Tutupan Lahan 20% Awan 0 Sungai 0 Pertanian 1 Hutan 1
Citra satelit Multi-temporal
DEMNAS Curah Hujan tahun 2003, 2013, dan 2018
Peta Geologi
(raster) Koreksi Radiometrik Pengaturan sistem Plotting lokasi koordinat pos curah Konversi Raster ke Pemotongan Mosaic data Citra DEMNAS Interpolasi nilai curah hujan Pemotongan Klasifikasi Terbimbing Pemotongan data Peta Curah hujan DEMNAS tahun 2003 Peta Tutupan Lahan raster Pembuatan peta kelerengan Reclassify Konversi raster ke vektor Peta kelerengan Konversi raster ke vektor Konversi raster ke vektor Peta Tutupan Lahan tahun
2003, 2013, dan 2018 Peta Kelerenga Peta curah hujan tahun 2003, 2013, dan 2018 Peta Geologi (vektor) Analisis Spasial Pembobotan validasi Peta Potensi Longsor tahun 2003, 2013, dan 2018 Analisa daerah potensi longsor
Pemukiman 1 Perkebunan 2 Litologi (jenis tanah dan batuan) 30% Batu Terobosan 1 Batuan Gunung Api Wilis 1 Formasi Jaten 1 Formasi Kabuh 1 Formasi Mandalika 1 Formasi Wonosari 1 Formasi Wuni 1 Alluviums 2 Endapan Alluvium 2 Morfonit Dangean 3 Morfonit Ngebel 3 Morfonit Sedudo 3 Morfonit Tanjungsari 3 Morfoset Jeding Patukbanteng 3
Dilakukan  validasi  pada  hasil  operasi analisis  spasial  dan  overlay.  Pelaksanaan validasi dilakukan dengan menggunakan datakejadian  longsor  di  Kabupaten  Trenggalek. Kemudian dilakukan analisis perubahan daerah potensi  longsor  dan  analisis  korelasi  antara perubahan  tutupan  lahan  dengan  daerah potensi longsor. perhitungan korelasi menggunakan rumus korelasi berikut.
𝐾𝑜𝑒𝑓𝑖𝑠𝑖𝑒𝑛 𝑘𝑜𝑟𝑒𝑙𝑎 si = Σ(X−X̅)(Y−Y̅) √Σ(X−X̅) 2 (Y−Y̅) 2 (1)
Keterangan: X = nilai variabel X Y = nilai variabel Y X̅ = rata- rata nilai variabel X Y̅ = rata- rata nilai variabel Y

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengolahan Parameter Potensi Longsor
Citra  satelit  multi-temporal  adalah  Penggunaan beberapa data citra satelit pada lokasi yang sama dengan  waktu  yang  berbeda  juga  disebut  data citra  satelit  multi  temporal  (Fanni  2014).  Citra yang  digunakan  diklasifikasi  menjadi  enam  kelas yaitu  kelas  awan,  sungai,  pertanian,  perkebunan, hutan,  dan  pemukiman.  Pemasukan  awan  dalam klas  tutupan  lahan  disebabkan  terdapat  bagian pada  citra  yang  digunakan  tertutupi  awan.  Oleh sebab  tertutup  awan,  tutupan  lahan  yang tertutupi  menjadi  tidak  terdefinisi.  Metode klasifikasi  yang  digunakan  yaitu  klasifikasi terbimbing  maximum  likelihood.  Masing-masing kelas  tutupan  lahan  dibuatkan  training  area  atau sampelnya dan dikelompokkan dengan nilai piksel yang  sama.  Gambar  3  merupakan  peta  tutupan lahan tahun 2003, 2013, dan 2018.
Gambar 3. Peta Tutupan Lahan Tahun 2003 (Sumber:
Hasil Pengolahan)
Gambar 4. Peta Tutupan Lahan Tahun 2013 (Sumber: Hasil Pengolahan)
Gambar 5. Peta Tutupan Lahan Tahun 2018 (Sumber:
Hasil Pengolahan) Dilakukan perhitungan perubahan masing-masing  kelas  tutupan  lahan  pada rentang tahun 2003-2013, dan 2013-2018. Hasil perhitungan perubahan tutupan lahan disajikan dalam  tabel  2.  Nilai  positif  menunjukkan adanya  penambahan  luasan  tutupan  lahan. Nilai negative menunjukkan adanya pengurangan  luasan  kelas  tutupan  lahan. Perubahan tersebut dijumlah dengan menghiraukan nilai positif maupun negatif dari nilai perubahan. Total perubahan tutupan lahan dari  tahun  2003  sampai  2013  yaitu  48277,34 Ha.  Total  perubahan  tutupan  lahan  dari  tahun 2013 sampai 2018 yaitu 101092,8 Ha.
Tabel 2. Perubahan Tutupan Lahan (Sumber: Hasil Pengolahan) Tutupan lahan 2003-2013 2013-2018 awan 5773,52 -6931,77 sungai -7706,81 -1318,03 hutan 11002,6 -42296,6 pertanian -5017,6 37913 pemukiman 7362,52 10551,1 perkebunan -11414,3 2082,285 Total 48277,34 101092,8
Peta kelerengan dibuat dengan menggunakan  perangkat  lunak  sistem  informasi geografis. Sebelum melakukan operasi
pembuatan  peta  kelerengan,  delapan  data  yang digunakan  digabungkan/mosaic  terlebih  dahulu. Proses  mosaic  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan satu  data  DEM  yang  melingkupi  seluruh  wilayah studi  kasus.  Selanjutnya  pembuatan  peta kelerengan  dengan  pengaturan  nilai  kelerengan dalam  persen  (%).  Untuk  membuat  peta kelerengan  dengan  satuan  kelerengan  dalam persen  (%),  sistem  koordinat  horizontalnya diproyeksikan  dalam  sistem  koordinat  UTM dengan  zona  49  di  sebelah  selatan  garis khatulistiwa.  Zona  ini  sesuai  dengan  zona  lokasi Kabupaten  Trenggalek  yang  merupakan  lokasi data DEMNAS yang digunakan.
Gambar 7. Peta Geologi (Sumber: Hasil Pengolahan)
Gambar 8. Peta Curah Hujan Tahun 2003 (Sumber: Hasil Pengolahan)
Gambar 9. Peta Curah Hujan Tahun 2013 (Sumber:

## Hasil Pengolahan)
Proses  interpolasi  nilai  curah  hujan dilakukan dengan menggunakan perangkat  lunak sistem informasi geografis. Nilai curah hujan yang digunakan  yaitu  nilai  curah  hujan  tahunan  di wilayah  studi  kasus.  Metode  interpolasi  yang digunakan  adalah metode  IDW  (Inverse  Distance Weighted)  dengan  menghitung  nilai  berdasarkan kebalikan jarak antar titik. Hasil peta curah hujan diklasifikasi  ke  dalam  tiga  kelas  interval  nilai curah  hujan.  Kelas  pertama  untuk  nilai  curah hujan  tahunan  di  bawah  2000  mm.  Kelas  kedua untuk  nilai  curah  hujan  2000  mm  sampai  3000 mm. Untuk nilai curah hujan tahunan diatas 3000 mm dimasukkan dalam kelas ketiga.
Gambar 10. Peta Curah Hujan Tahun 2018 (Sumber:

## Hasil Pengolahan)

## Pembobotan Parameter Potensi Longsor
Peta potensi longsor merupakan hasil dari proses analisis  spasial  dan  pembobotan  empat  faktor potensi  longsor.  Analisis  spasial  yang  digunakan yaitu  overlay  union.  Proses overlay  union dilakukan  dengan  menggabungkan  seluruh  data spasial  maupun  atribut  dari  setiap  data  faktor potensi  longsor.  hasil  dari  proses  ini  yaitu gabungan  data  spasial  dan  atribut  dari  empat
data faktor potensi longsor. selanjutnya dilakukan pembobotan  untuk  menghasilkan  indeks  potensi longsor. Kedua proses tersebut dilakukan dengan menggunakan  perangkat  lunak  sistem  informasi geografis.
Tabel 3. Interval nilai tingkat potensi longsor (Sumber: Hasil Pengolahan) Interval nilai Tingkat Potensi 0 – 0,9 Rendah 1 – 1,8 Menengah
> 1,8 Tinggi
Gambar 11. Peta Potensi Longsor Tahun 2003 (Sumber:
Hasil Pengolahan)
Gambar 12. Peta Potensi Longsor Tahun 2013 (Sumber: Hasil Pengolahan)
Gambar 13. Peta Potensi Longsor Tahun 2018 (Sumber: Hasil Pengolahan)
Peta potensi longsor kemudian divalidasi menggunakan data  kejadian bencana longsor.  karena  data  kejadian    longsor  yang tersedia tahun 2014 ke atas, maka peta potensi longsor  yang  divalidasi  terbatas  pada  peta potensi  longsor  tahun  2018.  Data  kejadian longsor  yang  digunakan  berupa  data  titik koordinat.
Gambar 14. Validasi Peta Potensi Longsor Tahun 2018 (Sumber: Hasil Pengolahan)

## Perubahan Daerah Potensi Longsor
Zona  tingkat  potensi  longsor  dari  masing- masing  peta  potensi  longsor  dihitung  luasnya. Besar luasan dari masing-masing zona tersebut kemudian dihitung perbedaannya. Nilai perbedaan berupa negatif menunjukkan adanya  pengurangan  luasan.  Nilai  perbedaan dalam positif menunjukkan adanya penambahan  luasan.  Angka  perubahan  luasan dari  masing-masing  zona  potensi  longsor kemudian  dijumlah  dengan  mengabaikan  nilai negatif  maupun  postifnya.  Hasil  perhitungan perbedaan  luasan  tersebut  disajikan  dalam tabel 4.
Tabel 4. Perubahan Daerah potensi longsor (Sumber:

## Hasil Pengolahan)
Tingkat potensi longsor Luas (Ha) 2003 – 2013 2013 – 2018 Rendah -155,9294 -25,10372 Menengah 5040,572 -7416,18 tinggi -4885,749 7441,489 Total perubahan 10082,25 14882,77

## Analisis Korelasi
Dilakukan perhitungan korelasi antara perubahan tutupan  lahan  (tabel  2)  dengan  perubahan
potensi  longsor  (tabel  4).  Hasil  dari  perhitungan korelasi  yaitu  positif  satu.  Angka  menunjukkan adanya  korelasi  positif  yang  kuat.  Hal  ini menunjukkan  semakin  besar  perubahan  tutupan lahan  maka  semakin    besar  perubahan  potensi longsor.  tabel  perhitungan  korelasi  disajikan dalam tabel 5.
Tabel 5. Korelasi Perubahan Tutupan Lahan dengan Perubahan Daerah potensi longsor (Sumber: Hasil Pengolahan)

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  analisis  yang  telah diuraikan, maka kesimpulan yang didapatkan dari penelitian ini adalah:
1. Dihasilkan tiga peta potensi longsor Kabupaten  Trenggalek.  Nilai  indeks  potensi longsor diklasifikasi dalam tiga tingkat potensi longsor.  Kelas  pertama  dengan  tingkat potensi longsor rendah memiliki interval nilai indeks  potensi  longsor  antara  0 – 0,9.  Kelas kedua  dengan  tingkat  potensi  longsor menengah  memiliki  interval  nilai  indeks potensi  longsor  antara  1 – 1,8.  Dan  terakhir Kelas  ketiga  dengan  tingkat  potensi  longsor tinggi  memiliki  interval  nilai  indeks  potensi longsor diatas 1,8. Hasil  validasi  peta  potensi longsor  tahun
2018  menunjukkan  titik  kejadian  tanah longsor  tejadi  di  wilayah  dengan  tingkat potensi tinggi.
2. Hasil  perhitungan  koefisien  korelasi  antara perubahan  luasan  tutupan  lahan  dan perubahan  luasan  peta  potensi  longsor menunjukkan  adanya  korelasi  yang  kuat dengan nilai +1
Adapun  beberapa  saran  yang  bisa disampaikan dari penelitian ini adalah:
1. Untuk penelitian selanjutnya, dapat digunakan  berbagai  rumus  transformasi pada  saat  proses  rektifikasi  citra  untuk mendapatkan hasil yang paling optimal.
2. Pola  sebaran  titik  kontrol  tanah  sebaiknya
Beda tahun X (perubahan potensi longsor) Y (perubahan tutupan lahan) x ( 𝑋 𝑖 - 𝑋̅ ) y ( 𝑌 𝑖 - 𝑌̅ ) xy x 2 y 2
2003- 2013 10082,25 48277,34 56,45  -35385,40  -1997473,71 3186,50 1252127029 2013- 2018 14882,77 101092,80  4856,97  17430,04  84657207,11  23590169  303806329,30 Rata- rata ( 𝑋̅ )/ ( 𝑌̅ ) 12482,51 74685,06 Total 126770863,10 11522506 1394735774 Koefisien Korelasi = +1
dilakukan  merata,  pada  perimeter  citra atau  area  terluar  citra,  dan  pada  area pertampalan citra.
3. Untuk penelitian selanjutnya, dapat digunakan  jumlah  GCP  yang  sama  tetapi dengan pengambilan metode yang berbeda untuk menganalisis ketelitian geometri citra yang dihasilkan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  V.P.P  mengucapkan  terima  kasih kepada  Bapak  Dr.  Ir.  Muhammad  Taufik  dan Bapak  Akbar  Kurniawan  S.T.,  M.T.  atas kesediaannya untuk  membimbing dalam penelitian  ini.  Serta  terima  kasih  kepada  Dinas PU  SDA  Provinsi  Jawa  Timur,  Dinas  ESDM Provinsi  Jawa  Timur,  dan  BPBD  Provinsi  Jawa Timur  yang  telah  memberikan  data  penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Arifin S, Carolila I, dan Winarso C. 2006. Implementasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Inventarisasi  Daerah  Rawan  Bencana  Longsor (Propinsi Lampung). Jakarta : LAPAN.
BPBD Kabupaten Trenggalek. 2019. Infografis Kejadian
Bencana 2018. http://bpbd.trenggalekkab.go.id/index.php/in fo-bencana/255-infografis-kejadian-bencana- tahun-2018,  (Diakses  pada  tanggal  28  Januari 2019). BPS Kabupaten Trenggalek. 2018. Kabupaten Trenggalek  Dalam  Angka  Tahun  2018.
Trenggalek : BPS.
Fahlevi,  Rizha.  2018.  Analisis  Potensi  Wilayah  Tanah Longsor  di  Kawasan  Lereng  Gunung  Wilis dengan  Mengggunakan  Data  DEM  dan Terrasar-X.  Surabaya  :  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember.
Fanni, A. N. M. 2014. Kajian Perubahan Tutupan Lahan Daerah  Aliran  Sungai  Brantas  Menggunakan Citra  Satelit  Multitemporal  (Studi  Kasus  :  Kali Porong,  Kabupaten  Sidoarjo).  Surabaya  : Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Khoiri  M.,  Jaelani  L.  M.,  dan  Widodo  A.  2017.
Landslides  Hazard  Mapping  Using  Remote Sensing Data in Ponorogo Regency, East Java. Internet  Journal  of  Society  for  Social Management Systems:11.
Maryantika  N.,  Jaelani  L.  M.,  dan  Setiyoko  A.  2011.
Analisa  Perubahan  Vegetasi  Ditinjau  Dari Tingkat  Ketinggian  dan  Kemiringan  Lahan Menggunakan Citra Satelit Landsat dan SPOT4
(Studi Kasus Kabupaten Pasuruan). GEOID Vol. 07 :1.
Peraturan  Kepala  BNPB  No.  2  Tahun  2012  Tentang Pedoman Umum Pengkajian Risiko Bencana. PVMBG.  2005.  “Pengenalan  Gerakan  Tanah.”  ESDM.
https://www.esdm.go.id/assets/media/cocon te/P engenalan_Gerakan_Tanah.pdf.
Spiegel  M.  R.,  1975.  Schaum  Outline  of  Theory  and Problems  of  Probability  and  Statistics  SI (Metric) Edition. Singapore : McGraw-Hill Inc.