## ANALISIS POTENSI WILAYAH TANAH LONGSOR DI KAWASAN LERENG GUNUNG WILIS DENGAN MENGGUNAKAN DATA DEM TERRASAR-X
Lalu Muhamad Jaelani 1 , Rizha Fahlefi 2
1,2 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: 1 lmjaelani@geodesy.its.ac.id, 2 fahlefirizha@gmail.com

## Abstrak
Tanah  longsor  seringkali  terjadi    ketika  musim  penghujan  dengan  tingkat  curah  hujan  tinggi  yang  umumnya  terjadi pada  kelerengan  tanah  cukup  curam.  Air  juga  merupakan  faktor  penting  yang  dapat  mempengaruhi  terjadinya longsor. Pada bulan April 2017 lalu, terjadi peristiwa longsor di beberapa lokasi kawasan lereng gunung Wilis. Adanya peristiwa  longsor  tinggi  dan  terjadi  dalam  waktu  bersamaan  di  lereng  gunung  Wilis,  untuk  itu  perlu  dilakukan penelitian  potensi  tanah  longsor  dengan  menggunakan  data  DEM  TERRASAR-X  yang  memiliki  resolusi  tinggi  dalam menghasilkan data ketinggian tanah. Dengan menggabungkan faktor lain seperti data tutupan lahan, jenis geologi, dan jumlah  curah  hujan  akan  didapatkan  informasi  tingkat  potensi  tanah  longsor  di  lereng  gunung  Wilis.  Metode pengolahan  dengan  mempertimbangkan  skor  setiap  kelas  parameter  dan  pembobotan  sebesar  20%  tutupan  lahan, 20% curah hujan, 30% jenis geologi,  serta 30% kelerengan tanah akan didapatkan informasi potensi longsor dengan rentang 0,8-1,375 dikategorikan rendah, 1,375-1,95 kategori menengah, 1,95-2,525 untuk kategori tinggi dan rentang 2,525-3,1 untuk kategori sangat tinggi. Potensi longsor akan dibandingkan dengan data rekam kejadian tanah longsor di lapangan dalam rentang waktu 2-5 tahun terakhir sebelum 2017. Hasil perbandingan sebagian besar menunjukkan adanya kesesuaian  terkait wilayah yang berpotensi tinggi terhadap longsor dengan peristiwa yang terjadi di lapangan.
Kata kunci : Tanah Longsor, DEM TERRASAR-X, Potensi, Intensitas, Lereng

## Abstract
Landslide  is  often  occurrence  when  the  rainy  with  high  rainfall  levels,  were  generally  occurred  on  the  steep  slope. Water  is  also  an  important  factor  that  can  affect  to  the  landslide.  In  April  2017,  even  occurred  landslides  on  a  few locations  in  the  Mount  Slope  of  Wilis.  High  landslide  on  the  locations  and  almost  incident  at  the  same  time  in  the Mount  Slope  of  Wilis,  because  of  that  needs  to  be  done  the  research  to  find  the  potential  landslides  using  DEM TERRASAR-X data which has a high resolution on generating elevation data. Combining with any factors such as land cover, geology, and rainfall would be obtained information level of the potential landslides in the Mount Slope of Wilis. Processing method considering score every factors of the class and gave for weighting of 20% of land cover, 20% of rainfall, 30% of geology, and 30% of slope soil that would be obtained potential landslide information with the range 0.8-1.375  low  category,  1.375-1.95  moderate  category,  1.95-2.525  for  high  category,  and  2.525-3.1  for  very  high category. Potential landslide would be compared with even landslide on the field in period of the time about 2-5 years before  2017.  The  results  of  the  comparisons  mostly  show  the  potential  area  related  to  incidents  in  the  research location.
Keywords : Landslide, DEM TERRASAR-X, Potential, Intensity, Slope

## PENDAHULUAN
Bencana  alam  merupakan  salah  satu  fenomena alam yang bisa terjadi setiap saat, kapanpun, dan di  tempat  yang  memiliki  kelerengan,  sehingga menimbulkan  kerugian  bagi  masyarakat  baik ditinjau  dari  segi  material maupun  non-material. Tanah  longsor  merupakan  salah  satu  bencana alam  yang  dapat  menimbulkan  kerugian  akibat pergerakan  blok  tanah  pada  permukaan  bumi yang  memiliki  tingkat  kemiringan  yang  cukup curam (Nugroho, Sukojo, & Sari 2009).
Air  merupakan  salah  satu  penyebab utama  terjadinya  tanah  longsor  dikarenakan bertambahnya  beban  tanah  pada  lapisan  kedap air  yang  memicu  terjadinya  pergerakan  tanah pada  bidang  gelincir  akibat  terjadinya  pelapukan (PVMBG  2005).  Berdasarkan  data  geologi, Gunung Wilis tergolong gunung api pasif dengan ditemukannya  batuan  lapuk  di  area  gunun setebal lebih dari 20 meter (Fitria 2016).
Pemetaan  zona  tanah  longsor  dapat dilakukan  dengan  berbagai  parameter  dan metode  yang  berbeda-beda  dimana  setiap metode  yang  digunakan  memiliki  pembobotan masing-masing.  Salah  satu  metode  yakni  analisis zona  rawan  tanah  longsor dengan  menggunakan data  satelit  dengan  metode  pembobotan Weighted  Linear  Combination .  Selanjutnya mitigasi  bencana  ini  dibedakan  berdasarkan tingkatan  risiko  yaitu  risiko  rendah,  sedang,  dan tinggi.  Selain  itu,  terdapat  metode  pengolahan dengan mempertimbangkan beberapa parameter diantaranya citra satelit resolusi menengah, DEM, peta  geologi,  dan  curah  hujan.  Hanya  saja penelitian  yang  pernah  dilakukan  tersebut terbatas di lereng gunung Wilis daerah Ponorogo saja  yang  dilakukan  pemetaan  zona  wilayah tanah longsor.
Untuk  itu  dalam  penelitian  ini  dilakukan pengolahan  data  dalam  pemetaan  zona  tanah longsor  dengan  menggunakan  citra  satelit,  DEM, peta  geologi,  dan  curah  hujan  untuk  seluruh wilayah  lereng  gunung  Wilis  yang  terbagi kedalam  beberapa  Kabupaten  agar  secara keseluruhan  terdapat  pemetaan  zonasi  tanah longsor.  Beberapa  parameter  tersebut  dilakukan skoring  data  dengan  pembagian  kelas  dan  nilai untuk klasifikasi, yang kemudian akan
ditampalkan  untuk  mengetahui  wilayah  yang memiliki potensi dan berisiko terjadi tanah longsor.
Saat  ini  perlu  adanya  tindakan  untuk melakukan pencegahan lebih dini agar masyarakat yang  berada  di  sekitar  area  rawan  bencana,  area resiko  bencana  dapat  melakukan  pencegahan dengan  memelihara  lingkungan  sekitar  dan  dapat melakukan  tindakan  jika  terjadi  hal  yang  tidak diinginkan.  Untuk  itu,  dalam  penelitian  ini  akan dilakukan pemetaan zona longsor di lereng gunung Wilis  sebagai  upaya  dasar  untuk  melakukan pencegahan dini lebih lanjut.

## METODE

## Lokasi Penelitian
Secara  administrative,  gunung  Wilis  berada  di perbatasan enam kabupaten diantaranya Kabupaten  Madiun,  Nganjuk,  Kediri,  Tulungagung, Trenggalek,  dan  Ponorogo  yang  berada  pada koordinat 07 ° 46’ 27” LS sampai 07 ° 57’ 6” LS dan 111 °  38’  45” BT  sampai  111 °  40’  40” BT,  dengan puncak  ketinggian  2.563  mdpl  (meter  diatas permukaan laut).

## Gambar 1. Lokasi Penelitian Lereng Gunung Wilis

## Data
Adapun  data  yang  digunakan  dalam  penelitian tugas akhir ini adalah sebagai berikut :
a. Data  Citra  Satelit  Resolusi  Menengah,  yaitu citra  Sentinel  2-A  dengan  resolusi  spasial  10 meter
b. Data Citra Satelit RADAR
- Citra  TerraSARX  dengan  ukuran  grid  10 meter (6 scene)
- Interval kontur 5 meter
c. Peta  Geologi  lembar  Madiun,  Ponorogo, Tulungagung,  Pacitan,  Blitar,  Kediri,  dan Bojonegoro skala 1:100.000
d. Data  curah  hujan  bulanan  Maret  2017  dan
Juli  2016  dari  BMKG  Jawa  Timur  pada  area Kabupaten Madiun, Nganjuk, Kediri, Tulungagung, Trenggalek, dan Ponorogo
e. Peta Rupa Bumi Indonesia berupa data batas administrasi  untuk  batas  Kabupaten  dan Kecamatan wilayah penelitian.
f. Data  rekam  kejadian  longsor  tahun  rentang
tahun 2013 – 2017 dari Badan Penanggulangan Bencana Daerah Kabupaten
Madiun,  Nganjuk,  Kediri,  Tulungagung, Trenggalek, dan Ponorogo.

## Peralatan
Adapun  data  yang  digunakan  dalam  penelitian tugas akhir ini adalah sebagai berikut :
a. Microsoft Office
b. Perangkat  lunak  pengolah  data  citra  satelit, DEM, peta geologi dan curah hujan.
c. GPS Handheld

## Tahapan Penelitian
Citra Satelit Resolusi Menengah
(Sentinel 2-A)
Komposit band
RGB
Training Sample Klasifikasi Supervised Uji Kesesuaian Peta Tutupan Lahan Eliminasi Tidak Ya Reproyeksi Pengambilan Data Lapangan
Gambar 2. Diagram Alir Tutupan Lahan
Data Radar (TerraSAR) Subset Area Konversi DEM ke Kemiringan Re-klasifikasi Koonversi menjadi data vektor ( Shapefile ) Peta Kemiringan Tanah Eliminate Reproyeksi Gambar 3. Diagram Alir Kemiringan Tanah Data Curah Hujan Plot Koordinat Stasiun Curah Hujan Mengisi Tabel Atribut Nilai Curah Hujan Tiap Stasiun Interpolasi Spasial Subset Area Peta Curah Hujan
Gambar 4. Diagram Alir Curah Hujan
a. Pengolahan Data Keempat proses data diuraikan pada beberapa diagram  diatas  diantaranta  adalah  data tutupan lahan yang didapat dari citra sentinel- 2A,  kemiringan  tanah  dari  data  DEM TERRASAR-X,  peta  geologi,  serta  data  curah hujan.
Data  geologi  diperoleh  melalui proses  digitasi  dari  peta  geologi  kemudian diberikan informasi atribut untuk menggambarkan data spasial yang didapatkan.  Sedangkan  data  curah  hujan berupa  plot  koordinat  stasiun  pemantau yang  dilakukan  proses  interpolasi  spasial dengan  membagi  kedalam  beberapa  kelas nilai curah hujan yang sesuai. Keempat data tersebut  di subset sesuai  dengan  lokasi penelitian  dimana  perlu  disesuaikan  sistem koordinat yang sama yaitu UTM zona 49S.
Peta Geologi (Raster/.jpeg) Digitasi Pengisian Tabel Atribut Peta Geologi (Vektor) Subset Area Rektifikasi Peta
Gambar 5. Diagram Alir Jenis Geologi
b. Penggabungan Data
Proses  ini  dilakukan  untuk  menggabungkan data-data yang dihasilkan. Data ini akan saling melakukan  iris  poligon  dimana  setiap  poligon baru  yang  terbentuk  memiliki  ke  empat informasi dari  setiap parameter  yang digunakan.  Proses  penggabungan  dilakukan melalui  dua  tahap  yakni  tahap  yang  pertama menggabungkan data jenis tanah dengan data kelerengan  tanah,  kemudian  menggabungkan data  tutupan  lahan  dengan  data  curah  hujan. Setelah  menjadi  dua  data  baru  hasil overlay pertama,  kemudian  kedua  data overlay tersebut digabungkan menjadi satu data.
c. Pembobotan dan Analisis Melakukan  skoring  atau  pembobotan  dengan klasifikasi  nilai  atau  kelas  tertentu  untuk membedakan tingkat  dari yang paling rendah ke  tingkat  paling  tinggi  dari  setiap  parameter seperti  nilai  volume  curah  hujan,  nilai  besar kemiringan  tanah,  jenis  tanah,  dan  lain sebagainya dan kemudian dilakukan interpretasi serta analisis untuk membagi data kedalam  kategori,  kelas  atau  berdasarkan skoring yang telah ditentukan.
Mulai Citra Satelit Resolusi Menengah (Sentinel 2-A) Data Radar (TerraSAR) Peta Geologi Data Curah Hujan Peta Tutupan Lahan Peta Kemiringan Tanah Peta Geologi Peta Curah Hujan Penggabungan Data ( Overlay ) Skoring dan Analisis Peta Potensi Tanah Longsor Skala 1:100.000 Selesai Peta RBI Batas Administrasi
Gambar 6. Diagram Alir Metodologi Secara Umum
d. Pembobotan Akhir
Pembobotan  akhir  ini  merupakan  akumulasi dari persentase dikalikan bobot tiap parameter  kemudian  menghasilkan  suatu nilai  baru  dimana  nilai  tersebut  nantinya diklasifikasi  berdasarkan  tingkat  kerentanan atau berpotensi terjadi tanah longsor.
e. Validasi Kemudian  dilakukan  validasi  data  dengan laporan bencana longsor yang terjadi di lokasi tersebut  selama  tahun  2017.  Validasi  juga akan  dilakukan  dengan  membandingkan laporan  kejadian  tanah  longsor  beberapa tahun sebelum tahun 2017.
f. Peta Potensi Longsor Setelah  semua  dianggap  sudah  sesuai  baik dari  data  dan  validasi,  maka  data  dapat ditampilkan  menjadi  peta  rawan  dan  resiko bencana  longsor  lereng  gunung  Wilis  skala 1:100.000.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Tutupan Lahan

## Gambar 7. Peta Tutupan Lahan Lereng Gunung Wilis
Data tutupan lahan didapatkan dari citra sentinel- 2A  melalui  pengolahan  menggunakan  salah  satu perangkat  lunak.  Data  citra  ditampilkan  dengan visualisasi  RGB  (tampak  berwarna)  dengan  kanal 4, 3, dan 2 dari sentinel-2A. Citra sentinel-2A telah
dilakukan  proses  koreksi  geometrik  sebanyak  30 titik  sampel  pada  lokasi  penelitian  agar  kondisi pada citra yang akan dilakukan proses pengolahan data telah sesuai dengan kondisi di lapangan.
Untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  atau ketelitian  yang  dihasilkan  proses  klasifikasi tersebut  yaitu  dengan  menggunakan  uji  akurasi matriks konfusi. Matriks konfusi ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Matriks Konfusi Tutupan Lahan
Dapat dilihat pada Tabel 1 tersebut bahwa nilai  akurasi overall klasifikasi  adalah  83,7%, sedangkan  untuk  koefisien  kappa  sebesar  0,799 dari jumlah sampel yang diambil sekitar 240 titik.

## Kemiringan Tanah
Data  kemiringan  data  dihasilkan  melalui  proses pengolahan  dari  DEM  TERRASAR-X  dimana  data tersebut memiliki nilai ketinggian atau elevasi dari permukaan  daerah  yang  terekam.  Data  dari  DEM diubah  menjadi  kemiringan  dengan  penentuan berdasarkan  persentase  kemiringan  tanah  yang dibagi  kedalam  beberapa  kelas  pada  nilai  DEM tersebut.
Pemberian  nilai  kelas  atau  skoring berdasarkan  acuan  rentang  nilai  yang  terbagi kedalam  empat  kelas.  Sehingga  perlu  adanya pengklasifikasian  ulang  nilai  kemiringan  sesuai rentang nilai dan kelas yang dibutuhkan. Rentang nilai  tersebut  diantaranya  0%-8%  bersifat  datar dan  landai,  8-25%  bersifat  agak  curam,  25%-45% bersifat  curam,  dan  kemiringan  diatas  45% bersifat sangat curam.
Data Klasifik asi Data Referensi Total Baris User’ s Accuracy (%) Perkeb unan Perta nian Hutan Pemu kiman Badan Air Awan Perkeb unan 30 7 2 0 0 0 39 77
Pertan ian 8 31 2 0 1 0 42 74
Hutan 1 5 37 0 0 0 43 86 Pemuk iman 1 2 1 77 0 0 81 95
Badan Air 2 8 2 2 21 0 35 60
Awan 0 0 0 0 0 30 30 100 Total Kolom 42 44 53 79 22 30 270
Kappa (k) =
79,9% = 0,799 Overal l accura cy = 83,7% = 0,837

## Gambar 8. Peta Kelerengan Tanah

## Curah Hujan
Data  curah  hujan  berupa  titik-titik  stasiun  yang berisikan  informasi  besar  nilai  yang  didapatkan dari  tiap  stasiun  pemantau.  Stasiun  yang digunakan  merupakan  persebaran  dari  stasiun pemantau curah hujan di wilayah lokasi penelitian atau  lebih  tepatnya  enam  kabupaten  lingkar lereng gunung Wilis.
Data  curah  hujan  diproses  menggunakan metode  interpolasi Inverse  Distance  Weighted
(IDW). Metode IDW mempertimbangkan interpolasi nilai berdasarkan kebalikan jarak antar titik.  Semakin  rapat  titik  maka  hasil  interpolasi antar titik tersebut semakin baik. Hasil interpolasi berupa  data  raster  yang  perlu  diubah  menjadi data vektor kemudian dipotong (subset)
berdasarkan lokasi penelitian yaitu lereng gunung
Wilis.
Gambar 9. Peta Curah Hujan Bulan Juli 2016

## Peta Geologi
Data jenis tanah merupakan salah satu faktor yang memiliki  persentase  bobot  cukup  besar  pada penelitian  ini  yaitu  30%.  Hal  ini  dikarenakan karakteristik  lapisan  jenis  tanah  yang  berbeda mempengaruhi tingkat kekuatan hingga kelapukan lapisan  tanah.  Jenis  tanah  yang  berada  pada gunung  Wilis  dapat  dikelompokkan  kedalam beberapa  jenis  diantaranya  batuan  terobosan, aluviall, formasi, dan morfonit/morfoset.
Gambar 11. Peta Geologi

## Zonasi Potensi Tanah Longsor
Skoring  dan  pembobotan  parameter  dilakukan setelah  menggabungkan  keempat  data  melalui overlay sederhana. Tutupan lahan memiliki bobot sebesar  20%,  kelerengan  tanah  sebesar  30%, curah hujan sebesar 20%, dan jenis tanah sebesar 30%.  Setiap  skor  kelas  data  dikalikan  dengan bobot  data  menghasilkan  nilai  yang  kemudian dijumlahkan  total  nilai  dari  keempat  data tersebut.  Sehingga  total  akhir  nilai  yang didapatkan  digunakan  untuk  menentukan  tingkat potensi  tanah  longsor  di  wilayah  lereng  gunung Wilis.
Gambar 12. Peta Potensi Tanah Longsor Bulan Agustus 2016
Gambar 12. Peta Potensi Tanah Longsor Bulan April 2017
Gambar  12.  menunjukkan  lokasi  yang memiliki tingkat potensi sangat tinggi dengan luas 212,065  km 2 .  Wilayah  dengan  potensi  tinggi meningkat  dari  luas  1044,3  km 2 (Agustus  2016) menjadi  1275.785  km 2 (April  2017).  Wilayah dengan potensi menengah menurun dari 1400,639  km 2 menjadi  1249,332  km 2 .  Sedangkan wilayah yang berpotensi rendah terhadap longsor juga menurun pada musim penghujan dengan luas area  295  km 2 menjadi  214.158  km 2 .  Hal  ini diakibatkan  perbedaan  besar  curah  hujan  yang cukup signifikan di kedua waktu yang berbeda.

## Analisis
Peta  potensi  tanah  longsor  diproses  dengan melakukan overlay terhadap  empat  data  yaitu tutupan  lahan,  data  geologi,  curah  hujan  dan kelerengan  tanah.  Pada  keempat  data  tersebut diberikan skor pada masing-masing kelas, semakin tinggi  skornya  maka  daerah  tersebut  berpotensi terjadi  tanah  longsor,  dan  makin  besar pembobotan  dari  setiap  data  maka  data  tersebut memiliki pengaruh yang lebih besar terhadap data lainnya.
Ditunjukkan  bahwa  parameter  yang  lebih dominan  terhadap  penentuan  potensi  tanah longsor  adalah  parameter  kelerengan  tanah  dan jenis geologi dengan bobot  yang sama yaitu 30%. Hal ini dikarenakan tingkat kelerengan tanah yang sangat  curam  mempengaruhi  potensi  terjadinya longsor ditambah dengan tingkat kekuatan lapisan geologi  yang  mempengaruhi  kelapukan  tanah  di lokasi tersebut (Khoiri, Jaelani, & Widodo 2014).
Secara  umum  perbedaan  perubahan tingkat  potensi  longsor  suatu  wilayah  antara Agustus  2016  dan  April  2017  cukup  signifikan. Masing-masing daerah Kabupaten lokasi penelitian  menunjukkan  perubahan  luas  potensi yang cukup tinggi.
Wilayah  dengan  potensi  sangat  tinggi lebih banyak terjadi di Kabupaten Kediri, Nganjuk, Tulungagung,  dan  Ponorogo.  Hal  ini  disebabkan jenis  geologi  pada  wilayah  tersebut  yaitu Morfonit/Morfoset  dimana  jenis  ini  memiliki tingkat  ketahanan  yang  lemah.  Selain  itu  wilayah tersebut  berada  pada  kelerengan  yang  curam dengan  intensitas  curah  hujan  yang  tinggi. Sedangkan  di  Kabupaten  Madiun  dan  Ponorogo terdapat wilayah yang tertutup awan mengakibatkan pengurangan skor pada pembobotan  akhir  dalam  penentuan  tingkat potensi  terjadinya  longsor.  Sehingga  tidak
didapatkan hasil yang sesuai dengan kondisi nyata karena tutupan lahan diidentifikasi sebagai awan.
Adapun  lokasi  dengan  potensi  menengah dan  rendah  relatif  terjadi  pada  kelerengan  yang datar  atau  landai.  Selain  itu  tingkat  intensitas curah hujan relatif lebih rendah. Sedangkan untuk jenis  geologi  pada  wilayah  tersebut  disusun  dari jenis  formasi  dan  alluvial  dimana  kedua  jenis  ini memiliki  ketahanan  yang  lebih  kuat  dibanding jenis Morfonit/Morfoset.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian mengenai kerentanan tanah  longsor  daerah  lereng  gunung  Wilis  maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
a. Penelitian ini memerlukan empat data utama yaitu  tutupan  lahan,  kelerengan  tanah,  jenis tanah,  dan  curah  hujan.  Dari  data  tutupan lahan  didapatkan  tingkat  akurasi  klasifikasi yang  dihasilkan  sebesar  0,799  (nilai kappa ) atau overall accuracy sebesar 83,7%.
b. Keempat data kemudian digabungkan dengan bobot  tiap  data  mulai  dari  tutupan  lahan sebesar 20%, kelerengan tanah sebesar 30%, jenis  geologi  sebesar  30%,  dan  sisanya  20% untuk  curah  hujan  bulanan.  Data  kelerengan tanah dan jenis geologi merupakan data yang paling  dominan  disbanding  keempat  data yang  digunakan  dengan  bobot  yang  sama sebesar 30%.
c. Wilayah  lereng  gunung  Wilis  dibagi  kedalam empat  tingkat  potensi  longsor  diantaranya rendah,  menengah,  tinggi,  dan  sangat  tinggi. Wilayah  lebih  dominan  memiliki  tingkat potensi  tinggi  di  setiap  wilayah  Kabupaten. Wilayah  dengan  tingkat  sangat  tinggi  banyak ditemui  pada  wilayah  Kabupaten  Kediri. Tingkat  potensi  ini  dominan  terjadi  pada wilayah  puncak  gunung  Wilis.  Wilayah dengan  tingkat  potensi  menengah  berada pada  area  kaki  gunung  Wilis  atau  wilayah terluar  dari  lereng.  Sedangkan  hanya terdapat  sedikit  wilayah  yang  berada  pada tingkat potensi rendah.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  R.  F.  mengucapkan  terima  kasih  kepada Pusat  Studi  Kebumian,  Bencana,  dan  Perubahan Iklim yang memberikan fasilitas dalam melakukakn  penelitian  ini.  Serta  dukungan  dan
bantuan  dari  rekan-rekan  mahasiswa  Teknik Geomatika ITS.

## DAFTAR PUSTAKA
Fitria,  L.  M.  (2016).  Analisa  Kerentanan  Bencana Longsor  di  Lereng  Gunung  Wilis  Kabupaten Nganjuk, 1 (1), 76 – 83.
Khoiri,  M.,  Jaelani,  L.  M.,  &  Widodo,  A.  (2014).  Risk Assessment Methodologies for Landslides in East Java, (Pvmbg 2005), 1 – 10.
Nugroho,  J.  A.,  Sukojo,  B.  M.,  &  Sari,  I.  L.  (2009). Pemetaan  Daerah  Rawan  Longsor  dengan Penginderaan  Jauh  dan  Sistem  Informasi Geografis (Studi Kasus Hutan Lindung Kabupaten Mojokerto), 79 – 94.
PVMBG.  (2005).  Pengenalan  Gerakan  Tanah. Esdm . Retrieved  from  https://www.esdm.go.id/assets/ media/content/Pengenalan_Gerakan_Tanah.pdf