## S I L I T E K
ISSN 2808-5825 (Online)

## Jurnal Teknik
Vol. 02 No.01 Oktober 2022 Page : 47-55

## PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH DALAM MITIGASI BENCANA LONGSOR DAERAH KABUPATEN SUKABUMI JAWA BARAT INDONESIA
Alfian 1 , Haidir Jibran 2 , Irmawati 3 *, Muhammad Fawzy Ismullah Massinai 4 , Hasanuddin 5 1,2,3,4,5 Departemen Geofisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Hasanuddin Makassar, iirmaasis@gmail.com

## ABSTRAK
Sukabumi  merupakan  salah  satu  kabupaten  yang  banyak  terjadi  fenomena  tanah  longsor  setidaknya  dua  kali selama 2022 ini. Tanah longsor merupakan fenomena alam yang sangat merugikan banyak elemen, diantaranya manusia, hewan dan tumbuhan. Penginderaan jauh dapat memberikan informasi awal mitigasi bencana longsor dalam hal monitoring pemetaan longsor. Penelitian ini memetakan area rawan longsor di Kabupaten Sukabumi. Data  yang  digunakan  berupa  data  DEMNAS,  data  citra  landsat  8  serta  data  geologi  regional.  Metode  yang digunakan  adalah  metode  transformasi Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  dan Normalized Difference  Water  Index (NDWI)  yang  diakhiri  oleh reclassify dan overlay pada  perangkat  lunak  sistem informasi  geografis.  Hasil  dari  penelitian  berupa  peta  analisis  rawan  longsoran  yang  menunjukkan  area  utara, timur laut dan barat laut memiliki potensi tinggi yang berhubungan dengan lokasi Gunung Pangrango dan area tengah  Kabupaten  Sukabumi.  Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  oleh  para  pemangku  kebijakan  untuk meminimalkan kerugian dari peristiwa bencana longsor ini.
Kata  kunci  :  litologi,  kebasahan  tanah,  kemiringan  lereng, Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI)
@2021 Penerbit : Fakultas Teknik Universitas Pasifik Morotai

## 1 PENDAHULUAN
Pulau  Jawa  merupakan  pulau  terpadat  di  Indonesia.  Pulau  Jawa  memiliki  banyak  daerah  salah  satunya Sukabumi  yang berada pada bagian  selatan tengah Jawa  Barat. Kabupaten Sukabumi terletak di  kaki Gunung Pangrango  dengan  luas  wilayah  4.128  km².  Kabupaten  Sukabumi  sering  mengalami  bencana  tanah  longsor. Setidaknya pada tahun 2022 terjadi 2 kali yakni pada rabu 20 Juli 2022 di Desa Giri Jaya, Kecamatan Cidahu [1]  dan  pada  senin  24  Oktober  2022  di  di  Kampung  Ciletik,  Desa  Pasirdatar  Indah,  Kecamatan  Caringin[2]. Tanah  longsor  adalah  salah  satu  kejadian  alam  yang  faktornya  yaitu  curah  hujan  yang  tinggi  sehingga menyebabkan gerakan massa batuan atau tanah di permukaan sehingga mengakibatkan pergeseran lereng.
Menurut Peraturan Kepala Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) nomor 4 tahun 2008 dinyatakan bahwa masyarakat sebagai pelaku awal penanggulangan bencana sekaligus korban bencana harus mampu dalam batasan tertentu menangani bencana, sehingga diharapkan bencana tidak berkembang ke skala yang lebih besar. Masyarakat  perlu  pemahaman  tentang  upaya  menghadapi  risiko  bencana  longsor  yang  dapat  mengancam
keselamatan. Meningkatnya potensi bencana tanah longsor karena peningkatan jumlah penduduk dan aktivitas dari  masyarakat  dalam  mengelola  lingkungan.  Hal  ini  berarti  kesadaran  masyarakat  terhadap  upaya pengurangan resiko bencana tanah longsor sangat penting[3].
Menurut  Undang-Undang  Nomor  24  tahun  2007  bencana  adalah  peristiwa  atau  rangkaian  peristiwa  yang mengancam dan mengganggu kehidupan dan penghidupan masyarakat yang disebabkan, baik oleh faktor alam dan/  atau  faktor  non-alam  maupun  faktor  manusia  sehingga  mengakibatkan  timbulnya  korban  jiwa  manusia, kerusakan  lingkungan,  kerugian  harta  bendadan  dampak  psikologis.  Selanjutnya  dalam  Peraturan  Pemerintah (PP)  No.  21  tahun  2008,  pengurangan  resiko  bencana  adalah  serangkaian  upaya  untuk  mengurangi  risiko bencana,  baik  melalui  pembangunan  fisik  maupun  penyadaran  dan  peningkatan  kemampuan  menghadapi ancaman bencana[3].
Penelitian  mengenai  potensi  rawan  longsor  sebagai  Langkah  mitigasi  berdasarkan  metode  penginderaan  jauh telah  dilakukan  sebelumnya.  Fiorucci et  al ,  2019  menggunakan Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  untuk  memetakan  curah  hujan  yang  memungkinkan  terjadinya  longsor[4].  Sajadi et  a l,  2021  juga menggunakan NDVI untuk memetakan potensi longsor di Qinghai-Tibetan Plateau[5]. Ada pun metode lainnya yakni Normalized Difference Water Index (NDWI) untuk pemetaan potensi longsor digunakan oleh Yaa’cob et al ,  2020  di  Ulu  Kelang,  Malaysia[6],  dan  oleh  Ullah et  al ,  2012  di  area  Pegunungan  Himalaya[7].  Kedua metode  tersebut  pada  umumnya  menggunakan  transformasi  indeks  yang  merupakan  suatu  algoritma  yang diterapkan terhadap citra satelit, untuk menonjolkan aspek kerapatan ataupun aspek lain yang berkaitan dengan kerapatan[8]  yang dapat diterapkan untuk pemetaan potensi longsor.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  memetakan  lokasi  yang  rawan  kejadian  tanah  longsor  di  Kabupaten Sukabumi.  Pemetaan  tersebut  merupakan  langkah  awal  dalam  mitigasi  bencana  longsor  sehingga  diharapkan hasil  penelitian  ini  dapat  meminimalisir  korban  jiwa  dan  kerugian  bangunan  akibat  bencana  tanah  longsor  di Kabupaten  Sukabumi.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  juga  dapat  direduplikasi  maupun dimodifikasi untuk daerah lainnya yang disinyalir akan atau sering mengalami bencana tanah longsor.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA

## Dasar Teori
Definisi tanah longsor telah mengalami perkembangan dari tahun ke tahun. Tanah longsor atau gerakan tanah ( slope movement / mass movement / landslide ) didefinisikan sebagai gerakan menuruni lereng oleh massa tanah dan  atau  batuan  penyusun  lereng  akibat  terganggunya  kestabilan  tanah  atau  batuan  penyusun  lereng  tersebut. Material penyusun lereng tersebut bergerak ke arah bawah atau keluar lereng di bawah pengaruh gravitasi bumi. L ongsor terjadi sebagai akibat meluncurnya  suatu  volume di  atas suatu lapisan agak kedap air yang jenuh air (bidang luncur). Dalam hal ini lapisan terdiri dari tanah liat atau mengandung kadar tanah liat tinggi dan juga dapat berupa lapisan batuan seperti napal liat ( clay shale ) setelah jenuh air akan bertindak sebagai suatu bidang gelincir (bidang luncur) yang jelas. Proses terjadinya tanah longsor yaitu dimulai dengan peresapan air ke dalam
tanah yang mengakibatkan penambahan bobot tanah. Jika air yang meresap ke dalam tanah tersebut sampai ke tanah  yang  kedap  air  (bidang  gelincir),  maka  akan  menjadikan  kondisi  tanah  menjadi  licin.  Oleh  karena  itu, tanah pelapukan yang ada di atasnya akan menjadi rentan terjadi longsor[9].
Pada umumnya, tanah longsor disebabkan oleh tiga hal. Diantaranya yaitu faktor internal, kondisi luar dari suatu medan dan faktor pemicu lainnya[10]. Adapun struktur geologi, permeabilitas tanah dan kedalaman pelapukan batuan  termasuk  dalam  faktor  internal.  Sementara  itu,  kemiringan,  penggunaan  lahan  dan  banyaknya  dinding terjal ini masuk dalam kategori penyebab tanah longsor yang dari kondisi luar suatu medan[11]. Faktor pemicu lainnya yaitu adanya curah hujan tinggi dan terjadinya gempa bumi. Berdasarkan hal-hal tersebut, pada dasarnya tanah longsor itu disebabkan oleh dua faktor utama yaitu faktor alam dan manusia[12].

## 3 METODOLOGI
Metode  Anbalagan,  1992[13]  merupakan  metode  yang  sering  digunakan  untuk  pemetaan  kerawanan  longsor lahan seperti di Northwestern Ethiopia[14] dan di Qilian Mountains of the Qinghai-Tibet Plateau[15]. Metode ini berdasarkan klasifikasi dari 5 faktor longsoran. Kelima faktor longsoran tersebut dapat dilihat pada Tabel 1 – 5 berikut ini.
Tabel 1. Klasifikasi litologi (Anbalagan, 1992) Faktor Desksripsi Kategori Nilai Litologi Kuarsit dan batugamping 1 Granit dan Gabro 1 Gneiss 1 Batuan sedimen dominan batupasir tersemen dengan baik 2 Batuan sedimen dominan batupasir tidak tersemen dengan baik 3 Sabak dan filit 3 Sekis 3 Serpih berselingan dengan batulampung 4 Serpih, filit dan sekis yang sudah lapuk 5 Tabel 2. Klasifikasi kemiringan lereng (Anbalagan, 1992) Faktor Desksripsi Kategori Nilai Kemiringan < 15° 1 Lereng 16° - 25° 2 26° - 35° 3 35° - 45° 4 > 45° 5 Tabel 3. Klasifikasi kebasahan tanah (Anbalagan, 1992) Faktor Desksripsi Kategori Nilai Kebasahan Kering (< 0,1) 1 Tanah Lembab (0,1 – 0,27) 2
Basah (0,27 – 0,37) 3 Merembes (0,37 – 0,47) 4 Mengalir (> 0,47) 5 Tabel 4. Klasifikasi tutupan lahan (Anbalagan, 1992) Faktor Desksripsi Kategori Nilai Tutupan Vegetasi lebat (> 0,67) 1 Lahan Vegetasi agak lebat (0,53 – 0,67) 2 Vegetasi sedang (0,38 – 0,53) 3 Vegetasi rendah (0,1 – 0,38) 4 Tidak ada vegetasi (< 0,1) 5 Tabel 5. Klasifikasi relief relatif (Anbalagan, 1992) Faktor Desksripsi Kategori Nilai Relief 0 – 100 m 1 Relatif 101 – 300 m 3 > 300 m 5
Gambar 1. Diagram alir penelitian.
Secara  umum  terdapat  2  tahap  penelitian  yaitu  tahap  persiapan  data  dan  tahap  pengolahan  data  yang  dapat dilihat pada Gambar 1.
Tahap persiapan meliputi persiapan alat dan bahan yang digunkan dalam penelitian. Alat yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  perangkat  lunak  sistem  informasi  geografis.  Sedangkan  bahan  yang  digunakan  dalam
peneltian yaitu data shapefile (SHP) peta  geologi  Indonesia, data  SHP Kabupaten  Sukabumi, data DEMNAS, dan data citra landsat 8.
Tahap pengolahan data meliputi ekstraksi data yang dimasukkan menjadi parameter longsoran yaitu kemiringan lereng,  relief  relatif,  kebahasan  tanah,  tutupan  lahan,  dan  litologi  yang  diambil  dari  klasifikasi  metode Anbalagan,  1992.  Untuk  data  kemiringan  lereng,  relief  relatif,  tutupan  lahan,  dan  kebahasan  tanah  diolah menggunakan  analisis  penginderaan  jauh  yakni  metode  transformasi Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI) dan Normalized Difference Water Index (NDWI) dengan memanfaatkan data DEMNAS dan data citra landsat  8  sedangkan  litologi  diolah  menggunakan  data  sekunder.  Kelima  parameter  longsoran  tersebut  masuk pada tahap akhir yaitu reclassify dan overlay pada perangkat lunak sistem informasi geografis. Reclassify adalah proses  mengklasifikasi  kembali  berdasarkan  parameter  yang  paling  memungkinkan  terjadinya  longsoran. Sedangkan overlay yang juga disebut tumpeng tindih yakni proses integrasi antara beberapa data spasial untuk menghasilkan data spasial baru yakni peta analisis rawan longsoran di Kabupaten Sukabumi.
NDVI  merupakan  perhitungan  citra  yang  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat  kehijauan  vegetasi.  Citra  yang digunakan  berasal  dari near  infrared atau  pancaran  gelombang  infra  merah  dekat  dan  gelombang  merah. Rentang  indeks  yang  diberikan  berada  pada  rentang  -1  hingga  1.  Semakin  mendekati  1  menunjukkan  area tersebut  memiliki  vegetasi  yang  rapat  atau  lebat.  Sebaliknya  semakin  mendekat  -1  menunjukkan  tingginya konsentrasi air/ kurangnya vegetasi atau area tertutup awan[4][5][8]. NDWI digunakan untuk tingkat kebasahan suatu  area  yang  dipantau  oleh  citra  satelit.  Metode  ini  menggunakan  citra  near  infrared  dan  shortwave infrared[8][7][6]. Potensi kemunculan awal sangat memungkinan sebab secara lokasi, wilayah Indonesia berada pada  equatorial  yang  mendapatkan  penyinaran  matahari  sehingga  menciptakan  kondisi  uap  air  sebagai  bibit awan yang banyak[16].

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Kemiringan lereng di Kabupaten Sukabumi (Gambar 2) didominasi kemiringan di bawah 25 o yang tersebar di bagian tengah dan selatan Kabupaten Sukabumi yang ditandai warna ungu. Sedangkan lereng terjal didominasi pada  daerah  Gunung  Pangrango  yang  berada  di  area  utara  Kabupaten  Sukabumi.  Relief  relatif  (Gambar  2) dihasilkan dari data kemiringan permukaan dan ketinggian permukaan sehingga didapatkan beda tinggi dengan 5 kelas dimulai dengan 0 hingga 500 meter dengan interval kelas 100 meter. Kabupaten Sukabumi didominasi oleh relief relatif 200 – 300 meter.
Tutupan lahan (Gambar 3) dihasilkan dengan cara memanfaatkan data citra landsat 8 yang kemudian digunakan metode transformasi NDVI karena klasifikasi penutupan lahan dengan metode ini mampu membedakan tingkat kerapatan vegetasi. Penutupan lahan yang mendominasi Kabupaten Sukabumi adalah vegetasi lebat. Kebasahan tanah  (Gambar  3)  dihasilkan  dengan  cara  memanfaatkan  data  landsat  8  yang  kemudian  digunakan  metode transformasi NDWI. Terlihat kebasahan tanah yang tinggi berkorelasi dengan vegetasi lebat.
Gambar 2. Peta kemiringan lereng (kiri) dan peta relief relatif (kanan).
Gambar 3. Peta tutupan lahan (kiri) dan peta kebasahan tanah (kanan).
Gambar 4. Peta litologi.
Litologi dihasilkan dengan cara memanfaatkan data sekunder dari peta geologi Indonesia. Kabupaten Sukabumi di  dominasi  oleh  litologi alluvial dan coastal  deposit yang  merupakan  produk  dari  aktivitas  laut  di  pesisir/ pantai. Peta litologi dapat dilihat pada Gambar 4.
Parameter  yang  telah  didapatkan  kemudian  dilakukan overlay untuk  mendapatkan  peta  tingkat  kerawanan longsoran seperti pada Gambar 5. Kabupaten Sukabumi memiliki 3 klasifikasi kerawanan lonsoran yaitu tingkat kerawanan rendah, sedang, dan tinggi. Hasil klasifikasi kerawanan longsoran Kabupaten Sukabumi didominasi oleh kerawanan tinggi di bagian utara, timur laut dan barat yang merupakan daerah Gunung Pangrango. Selain itu terdapat area dengan kerawanan tinggi di bagian tengah. Hal ini menjadi keunikan sendiri karena dari faktor kemiringan lereng tidak menunjukkan hal tersebut. Hal  ini dimungkinkan  sebab lain dari  faktor litologi  yakni alluvial dan coastal  deposit .  Walaupun  area  lain  diberikan  tanda  rendah  (warna  hijau)  dan  kuning  (sedang), mitigasi  bencana  longsor  tetap  perlu  dilakukan.  Secara  umum,  wilayah  dengan  potensi  longsor  yang  rendah mendominasi Kabupaten Sukabumi.
Gambar 5. Peta analisis rawan longsoran.

## 5 PENUTUP
Kabupaten  Sukabumi memiliki 3 klasifikasi  kerawanan  lonsoran yaitu tingkat kerawanan rendah, sedang, dan tinggi.  Area  dengan  tingkat  kerawanan  rendah  mendominasi  keseluruhan  area  Kabupaten  Sukabumi  namun terdapat konsentrasi tingkat kerawanan sedang maupun tinggi di utara, timur laut, barat laut yang berhubungan
dengan  Gunung  Pangrango.  Adapun  potensi  sedang  maupun  tinggi  di  bagian  tengah  lebih  ditenggarai  oleh faktor  litologi  penyusunnya  yaitu  alluvial  dan  coastal  deposit.  Hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi  tambahan referensi dalam penyusunan mitigasi bencana longsor di Kabupaten Sukabumi.

## 6 UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  untuk  seluruh  pihak  yang  membantu  dalam  proses  penelitian  terutama  pada  pihak  Departemen Gofisika  Universitas  Hasanuddin  dan  Badan  Informasi  Geospasial.  Juga  kepada  editor  dan  reviewer  Jurnal Teknik SILITEK Fakultas Teknik Universitas Pasifik Morotai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] BNPB.  (2022a). Tanah  Longsor  di  Sukabumi  “Telan”  Dua  Pekerja  Bangunan .  Website. https://bnpb.go.id/berita/tanah-longsor-di-sukabumi-telan-dua-pekerja-bangunan
[2] BNPB. (2022b). Tanah Longsor Telan Tiga Korban di Sukabumi . Website.
https://www.bnpb.go.id/berita/tanah-longsor-telan-tiga-korban-di-sukabumi
[3] BNPB. (2008). Peraturan Kepala Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) nomor 4 tahun 2008 .
[4] Fiorucci,  F.,  Ardizzone,  F.,  Mondini,  A.  C.,  Viero,  A.,  &  Guzzetti,  F.  (2019).  Visual  Interpretation  of Stereoscopic  NDVI  Satellite  Images  to  Map  Rainfall-Induced  Landslides. Landslides , 16 ,  165–174. https://doi.org/10.1007/s10346-018-1069-y
[5] Sajadi,  P.,  Sang,  Y.-F.,  Gholamnia,  M.,  Bonafoni,  S.,  Brocca,  L.,  Pradhan,  B.,  &  Singh,  A.  (2021). Performance  Evaluation  of  Long  NDVI  Timeseries  from  AVHRR,  MODIS  and  Landsat  Sensors  over Landslide-Prone  Locations  in  Qinghai-Tibetan  Plateau. Remote  Sensing , 13 (16),  3172. https://doi.org/10.3390/rs13163172
[6] Yaa’cob, N., Rashid, Z. N. A. A., Tajudin, N., & Kassim, M. (2020). Landslide Possibilities using Remote Sensing  and  Geographical  Information  System  (GIS). IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science , 540 (012084), 1–9. https://doi.org/10.1088/1755-1315/540/1/012084
[7] Ullah,  I.,  Aslam,  B.,  Shah,  S.  H.  I.  A.,  Tariq,  A.,  Qin,  S.,  Majeed,  M.,  &  Havenith,  H.-B.  (2022).  An Integrated Approach of Machine Learning, Remote Sensing, and GIS Data for the Landslide Susceptibility Mapping. Land , 11 (1265), 1–20. https://doi.org/10.3390/land11081265
[8] Simarmata, N., Wikantika, K., Tarigan, T. A., Aldyansyah, M., Tohir, R. K., Fauziah, A., & Purnama, Y. (2021).  Analisis  Transformasi  Indeks  NDVI,  NDWI  dan  SAVI  untuk  Identifikasi  Kerapatan  Vegetasi Mangrove Menggunakan Citra Sentinel di Pesisir Timur Provinsi Lampung. JURNAL GEOGRAFI Geografi Dan Pengajarannya , 19 (2), 69–79. https://doi.org/10.26740/jggp.v19n2.p69-79
[9] Sutarno. (2012). Studi Kerentanan Gerakan Massa Batuan dan Daerah Rawan Longsor Lahan di Kabupaten Purworejo. SAINS  TANAH  -  Journal  of  Soil  Science  and  Agroclimatology , 9 (2),  131–137. https://jurnal.fp.uns.ac.id/index.php/tanah/article/view/243/234
[10]  Arsyad,  U.,  Barkey,  R.  A.,  Wahyuni,  W.,  &  Matandung,  K.  K.  (2018).  Karakteristik  Tanah  Longsor  di Daerah Aliran Sungai Tangka. Jurnal Hutan Dan Masyarakat , 10 (1), 203–214. https://doi.org/10.24259/jhm.v0i0.3978
[11]  Susanti,  P.  D.,  Miardini,  A.,  &  Harjadi,  B.  (2017).  Vulnerability  Analysis  as  a  Basis  for  Landslide Mitigation  in  Banjarnegara  Regency. Journal  of  Watershed  Management  Research , 1 (1),  49–59. https://doi.org/10.20886/jppdas.v1i1.2502.g2073
[12]  Naryanto,  H.  S.,  Soewandita,  H.,  Ganesha,  D.,  Prawiradisastra,  F.,  &  Kristijono,  A.  (2019).  Analisis Penyebab Kejadian dan Evaluasi Bencana Tanah Longsor di Desa Banaran, Kecamatan Pulung, Kabupaten Ponorogo,  Provinsi  Jawa  Timur  Tanggal  1  April  2017. Jurnal  Ilmu  Lingkungan , 17 (2),  272–282. https://doi.org/10.14710/jil.17.2.272-282
[13]  Anbalagan,  R.  (1992).  Landslide  Hazard  Evaluation  and  Zonation  Mapping  in  Mountainous  Terrain. Engineering Geology , 32 (4), 269–277. https://doi.org/10.1016/0013-7952(92)90053-2
[14]  Wubalem,  A.,  Getahun,  B.,  Hailemariam,  Y.,  Mesele,  A.,  Tesfaw,  G.,  Dawit,  Z.,  &  Goshe,  E.  (2022). Landslide  Susceptibility  Modeling  Using  the  Index  of  Entropy  and  Frequency  Ratio  Method from Nefas- Mewcha to Weldiya Road Corridor, Northwestern Ethiopia. Geotechnical and Geological Engineering , 40 ,
5249–5278. https://doi.org/10.1007/s10706-022-02214-6
[15]  Chen, J., Zhang, J., Wu, T., Hao, J., Wu, X., Ma, X., Zhu, X., Lou, P., & Zhang, L. (2022). Activity  and Kinematics of Two Adjacent Freeze–Thaw-Related Landslides Revealed by Multisource Remote Sensing of Qilian Mountain. Remote Sensing , 14 (19), 5059. https://doi.org/10.3390/rs14195059
[16]  Dzakiyyurayhan, A., & Mulya, A. (2022). Pemanfaatan Metode RGB (Red Green Blue) pada Citra Satelit Himawari-8 dalam Klasifikasi Awan pada Kejadian Hujan Lebat Daerah Sidoarjo 3 Februari 2021. Jurnal Teknik SILITEK , 1 (2), 73–79. https://doi.org/10.51135/jts.v1i02.14