## DETEKSI POTENSI LONGSOR DI KABUPATEN SINJAI DENGAN TEKNOLOGI GEOSPASIAL

## DETECTION OF POTENTIAL FOR LANDSLIDE DISASTER IN SINJAI DISTRICT WITH GEOSPATIAL TECHNOLOGY
Diterima tanggal 16 Agustus 2018 Disetujui tanggal 30 September 2018
Muhlis dan Muhtar
Sekolah tinggi Teknologi Nusantara Indonesia Makassar, Sulawesi Selatan. E-mail : salfat28@yahoo.com

## ABSTRAK
Potensi  bencana  alam  tanah  longsor  yang  terdapat  di  wilayah  Kabupaten  Sinjai umumnya terjadi pada wilayah dengan kemiringan topografi >45% dengan kondisi hutan yang  sudah  mengalami  penggundulan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui sebaran  wilayah  yang  berpotensi  rawan  longsor  dengan  teknologi  geospasial  dan penyebab  longsor  di  wilayah  penelitian.  Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah keseluruhan  satuan  lahan  di  wilayah  Kabupaten  Sinjai  yang  merupakan  hasil  overlay enam peta meliputi; (1) Peta status kawasan skala1:200.000 tahun 2012 (2) Peta bentuk lahan (SRTM), (3) Peta kemiringan lereng (data DEM) skala 1:250.000 tahun 2011, (4) Peta penggunaan lahan (hasil klasifikasi data citra satelit landsat ETM+8), (5) peta jenis tanah  skala  1:200.000  tahun  2011  dan  (6)  peta  iklim  skala  1:250.000  tahun  2012. Variabel  yang  dikaji  antara  lain  :  (1)  Kemiringan  lereng,  (2)  Daya  dukung  tanah, kedalaman solum dan tekstur tanah, (3) Bahaya erosi tingkat kemiringan. Metode dan teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  metode interpretasi, dokumentasi, wawancara, pengamatan, dan ground truth. Metode analisis data yaitu melalui metode tumpang susun (overlay) peta-peta dan metode pengharkatan (skoring).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  wilayah  yang  paling  berpotensi  rawan longsor terutama di Kecamatan Sinjai Barat, Sinjai Borong, Sinjai Tengah, Sinjai Selatan dan Sinjai Timur bagian utara serta sebagian Bulupoddo, sedangkan Kecamatan Sinjai Utara,  Sebagian  Bulupoddo  dan  Tellu  Limpo  termasuk  wilayah  yang  relative  rendah potensi longsornya. Penyebab utama longsor di Kabupaten Sinjai disebabkan oleh faktor alam seperti curah hujan, kemiringan lereng, sedangkan faktor lain adalah penggunaan tutupan lahan yang tidak sesuai dengan konsep evaluasi kesesuaian lahan.
Kata Kunci : geospasial, longsor, curah hujan, citra satelit.

## ABSTRACT
The potential for landslide disaster in Sinjai District generally occurs in areas with a topographic slope of > 45% with deforested conditions caused by sedentary cultivators and illegal logging. This study aimed to determine the distribution of potential landslide- prone areas with geospatial technology and the causes of landslides in the study area. The  research  was  conducted  from  February  to  May  2018.  The  main  causes  of  the landslide  in  Sinjai  Regency  consist  of  rainfall,  slope,  land  cover,  level  of  landslide potential  based  on  rainfall  divided  into  low  grade  with  a  rainfall  range  of  2000-2500, spread in the area of Sinjai Bulupoddo Subdistrict, North Sinjai, part of the Central Sinjai District  and  northern  Sinjai  Timur  Subdistrict.  While  the  area  located  in  the  moderate landslide potential class is located in the rainfall range 2500 mm - 3000 mm, this potential is spread in the district Sinjai Barat Utara, District Sinjai Tengah, East Sinjai District, and
Muhlis.,  dkk. Deteksi  Potensi  Longsor  di  Kabupaten  Sinjai  dengan  Teknologi Geospasial
South Sinjai. Potential high-grade landslide with rainfall value is in the range of 3000 mm -  3500  mm  spread  in  the  East  Sinjai  District,  Central  Sinjai  District,  South  Sinjai Subdistrict  and  Sinjai  Barat  and  Sinjai  Borong  Subdistricts,  while  the  grade  class landslide class is very high with 3500 rainfall range mm - 4000 mm spread in South Sinjai and Sinjai Borong Subdistricts and some of Sinjai Tellulimpo Subdistrict. Slopes with a slope rate of more than 40%, including very steep categories that have great potential for landslides, the area is spread in the District Sinjai Borong and some areas of West Sinjai District. For a slope of 15 - 40%, including the steep categories scattered in the District  of West  Sinjai,  Sinjai  Borong,  Central  Sinjai  and  parts of  South  Sinjai.  For the slope of 5 - 15%, including sloping categories spread in District Bulupoddo, District Sinjai Tengah,  District  Sinjai  Selatan  and  part  of  District  Tellulimpoe.  For  slopes  2  -  5%, including slopes spread over Bulupoddo sub-district, part of Sinjai Tengah Subdistrict, Sinjai  Tengah  District  and  Tellulimpoe  Sub-district.  For  slope  0  -  2%,  including  flat category spread in North Sinjai Subdistrict, and part of East Sinjai District and some of Tellulimpoe  Sub-district.  Based  on  the  pattern  of  the  spread  of  slopes,  the  most potentially  landslide  areas  are  Sinjai  Barat  District,  Sinjai  Borong  Sub-district,  Sinjai Tengah Sub-District, East Sinjai District.
Keywords: geospatial, landslide, rainfall, satellite images.

## PENDAHULUAN
Kabupaten  Sinjai  memiliki  3  (tiga) dimensi wilayah, yakni wilayah
laut/pantai,  wilayah  dataran  rendah  dan wilayah dataran tinggi. Secara morfologi, kondisi  topografi  wilayah  Kabupaten Sinjai  sangat  bervariasi,  yaitu  dari  area dataran  hingga  area  yang  bergunung. Sekitar 38,26 persen atau seluas 31.370 Ha merupakan kawasan dataran hingga landai dengan kemiringan 0 - 15 persen. Area  perbukitan  hingga  bergunung dengan  kemiringan  di  atas  40  persen, diperkirakan  seluas  25.625  Ha  atau 31,25 persen.
Potensi bencana alam tanah longsor yang  terdapat  di  wilayah  Kabupaten Sinjai  umumnya  terjadi  pada  wilayah dengan  kemiringan  topografi  >45% dengan  kondisi  hutan  yang  sudah mengalami penggundulan
yang disebabkan oleh peladang yang
berpindah-pindah  dan  penebangan  liar.
Wilayah Kabupaten Sinjai yang diidentifikasi rawan terjadi bencana alam tanah  longsor  dan  gerakan  tanah berlokasi  di  Kecamatan  Sinjai  Barat, Kecamatan  Sinjai  Tengah,  Kecamatan Sinjai  Borong,  Kecamatan  Bulupoddo, Kecamatan  Sinjai  tengah,  Kecamatan Sinjai Timur, Kecamatan Tellulimpoe dan Kecamatan Sinjai Utara (Anonim, 2015).
Tidak  adanya  informasi  yang  pasti tentang luas, posisi titik koordinat wilayah yang  rawan  terkena  longsor,  untuk mendapatkan  informasi  tentang  kondisi wilayah  tersebut  maka  perlu  dilakukan pengukuran  dan  survei  wilayah,  namun hal  ini  memerlukan  jumlah  tenaga  kerja yang  banyak  dan  waktu  yang  lama sehingga  memerlukan  biaya  yang  tinggi (Muhlis,  2014).  Tujuan  pelaksanaan penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui sebaran  wilayah  yang  berpotensi  rawan longsor dengan teknologi geospasial dan penyebab longsor di wilayah penelitian.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Alat dan Bahan
Alat yang digunakan pada penelitian ini  antara  lain meteran , GPS , komputer , printer , dan  alat  tulis  menulis.  Bahan- bahan  yang  digunakan  antara  lain  peta Reppprot,  peta  administrasi,  peta  jenis tanah,  peta  kemiringan  lereng,  peta curah  hujan,  peta  penggunaan  lahan, dan  software  ArcGIS,  Ermapper  dan Arcview.
Teknik Pengumpulan Data Populasi dalam penelitian ini adalah berupa  keseluruhan  satuan  lahan  di wilayah Kabupaten Sinjai yang merupakan  hasil  overlay  lima  peta:  (1) Peta  status  kawasan  skala1:200.000 tahun  2012  (2)  Peta  bentuk  lahan
(SRTM),  (3)  Peta  kemiringan  lereng (data DEM) skala 1:250.000 tahun 2011 dan  (4)  Peta  penggunaan  lahan  (hasil klasifikasi  data  citra  satelit  landsat ETM+8)    (5)  peta  Jenis  tanah  skala 1:200.000 tahun 2011 (6) peta iklim skala 1:250.000  tahun  2012.  Variabel  yang dikaji  ada  3  (tiga),  yaitu antara  lain :  (1) Kemiringan  lereng,  (2)  Daya  dukung tanah  kedalaman  solum  dan  tekstur tanah, (3) Bahaya erosi tingkat kemiringan. Metode dan teknik pengumpulan  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  meliputi  metode interpretasi,  dokumentasi,  wawancara, pengamatan,  dan  ground  truth.  Metode analisis  data  yaitu  melalui  metode tumpang  susun  (overlay)  peta-peta  dan metode pengharkatan ( skoring ).

## Prosedur penelitian
1.  Penentuan  peta  unit  lahan  untuk menentukan  lokasi  yang  terdeteksi rawan longsor
2.  Survey  lapangan  (melihat  kondisi wilayah)
3.  Mengambil titik kordinat dilokasi 4.  Melakukan pengolahan data spasial 5.  Mengambil kesimpulan dari pengolahan data tersebut 6.  Membuat  arahan  penggunaan  dan konservasi lahan
Analisis data
1.  Pengolahan Citra a.  Klasifikasi Penutupan Lahan/

## Penggunaan Lahan
Peta  penggunaan  lahan  didapatkan dari  peta  klasifikasi  citra  satelit  landsat ETM + 8.  Dari  klasifikasi  citra  dihasilkan kelas-kelas  penutup  lahan  yang  akan diturunkan
menjadi informasi penggunaan  lahan,  hal  ini  sejalan dengan  pendapat  Danoedoro  (2012) yang  menyatakan  bahwa  klasifkasi multispektral  hanya  dapat  diterapkan untuk  pemetaan  penutup  lahan  (land cover),  dan  bukan  penggunaan  lahan. Aspek penggunaan lahan secara deduktif  dapat  diturunkan  dari  informasi penutup lahannya, atau dengan cara lain melalui pemasukan informasi bantu atau ancillary data  (rotasi  tanaman,  citra multitemporal,  faktor  bentuk  lahan,  dan
sebagainya).  Oleh  karena  itu,  skema klasifikasi  yang  disiapkan  harus  berisi kelas-kelas  penutup  lahan  (misalnya pertanian, perkebunan, hutan campuran, semak,  padang  rumput,  lahan  terbuka, dan  sebagainya);  bukan  penggunaan lahan  (sawah,  tegalan,  hutan  lindung) karena  aspek  fungsi  ini  tidak  dapat direpresentasikan  melalui  nilai  piksel, kecuali untuk kasus-kasus khusus. Peta penggunaan lahan ( land use) yang didapatkan dari hasil klasifikasi data citra baru bisa digunakan setelah dilakukan uji akurasi  dilapangan  ( ground  truth ).  Nilai akurasi  didapatkan  dari  eror  matriks, yaitu dengan mengambil titik-titik sampel dari  masing-masing  penutupan  lahan hasil klasifikasi kemudian melakukan cek lapangan,  apakah  sesuai  atau  tidak dengan lahan hasil klasifikasi berdasarkan  pembacaan  piksel-piksel yang  sama.  Uji  akurasi  sangat  penting untuk peta hasil klasifikasi data penginderaan  jauh,  karena  uji  akurasi memberikan gambaran tingkat kepercayaan  terhadap  informasi  dari peta yang dihasilkan. Untuk mendapatkan nilai akurasi secara keseluruhan penelitian ini menggunakan persamaan coefisien chatt ( lihat persamaan  1 ) ,  berdasarkan  referensi yang  ada  ketelitian  citra  landsat  ETM + 8 mencapai  95%  untuk  mengidentifikasi lahan  sawah  sawah  irigasi  di  Kalifornia dan lahan gandum di Kansas, Oklahoma, dan Texas di Amerika. Tetapi identifakasi tanaman di negara berkembang ketelitiannya  lebih  rendah  hanya  sekitar 75% - 85% (Aronof, 2005).
Dari olah citra dihasilkan nilai statistik antara  lain  luasan  areal  masing-masing kelas  penutupan  lahan,  data  yang didapatkan  dari  hasil  olah  software kemudian  dicocokkan  dengan  data statistik  tentang  luas  wilayah  yang terdeteksi memiliki potensi lonsor. b. Penentuan Titik Sebaran Longsor
Penentuan lokasi penyebaran tanaman  cengkeh  dilakukan  dengan mengadakan  kunjungan  langsung  ke lokasi-lokasi pertanaman dengan kriteria sebagai  berikut:  Lokasi  penyebaran ditentukan  di  empat  Kecamatan  yaitu Kecamatan  Sinjai  Barat,  Sinjai  Borong,
Muhlis.,  dkk. Deteksi  Potensi  Longsor  di  Kabupaten  Sinjai  dengan  Teknologi Geospasial
Sinjai  Timur,  Sinjai  Tengah  dan  Tellu Limpoe,  dengan  memilih  jumlah  desa dengan ktiteria  50%  dari  seluruh jumlah desa  dalam  satu  Kecamatan  dengan memperhatikan besarnya luasan berdasarkan  data  statistik  yang  ada, sebagai  contoh  Kecamatan  Borong Selatan memilik 8 Desa, maka penentuan  desa  untuk  pengambilan sampel  dengan kriteria 50%  dari jumlah desa  tersebut,  maka  dipilih  4  Desa.
Untuk penentuan titik sampel penyebaran  ditiap  desa  diambil  dengan kriteria  10%  dari  jumlah  petani  pemilik lahan  cengkeh  yang  ada  di  desa tersebut. Titik tersebut kemudian diinput kedalam peta hasil Klasifikasi penutupan lahan  dari  data  citra  satelit  landsat ETM+8.  Peta  hasil  klasifiksasi  dan  titik- titik penyebaran wilayah longsor dengan peta  rupa  bumi  untuk  menentukan tingkat kerawanan berdasarkan peta.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kabupaten  secara  administrative terdiri  atas  9  (Sembilan)  Kecamatan dapat dilihat pada peta diatas, Kabupaten  Sinjai  merupakan  daerah yang  memiliki  potensi  longsor  yang besar,  beberapa  factor  yang  menjadi pemicu  terjadinya  bencana  anatara  lain faktor  kelerengan,  faktor  hidrologi  dan DAS, faktor geologis, faktor curah hujan, faktor  patahan,  faktor  jalan,  faktor pemukiman,  faktor  penggunaan  dan tutupan  lahan  serta  faktor  tekstur  tanah menggunakan pendekatan jenis tanah.
Hasil estimasi longsor ini diklasifikasikan  menjadi  empat  kelas, yaitu  kelas  longsor  rendah,  sedang, tinggi  dan  sangat  tinggi.  Pembagian kelas  ini  dengan  melihat  sebaran  nilai yang dihasilkan dari perhitungan selanjutnya dibagi secara merata menjadi empat bagian. Karnawati (2005)
dalam  bukunya  yang berjudul  “Bencana
Alam Gerakan Massa Tanah di
Indonesia  dan  Upaya  Penanggulannya, (dalam  Buzthan,  2013)  berpendapat bahwa  proses  terjadinya  tanah  longsor atau  gerakan  tanah  dibagi  menjadi  dua faktor  yaitu  faktor  penyebab  pengontrol dan  faktor  pemicu  gerakan.  Faktor pengontrol meliputi: aspek geomorfologi,
geologi,  tanah,  geohidrologi  dan  tata guna  lahan.  Faktor  pemicu  gerakan meliputi:  infiltrasi  air  kedalam  lereng, getaran  dan  aktivitas  manusia.  Ada banyak  klasifikasi  mekanisme  tanah longsor, seperti klasifikasi yang dikemukakan  oleh  Varnes  (1978),  Hoek dan  Bray  (1981).  Klasifikasi  tanah longsor  yang  sering  digunakan  adalah klasifikasi yang dikemukakan oleh Varnes  untuk  lereng  alami.  Adapun klasifikasi  Hoek  dan  Bray  banyak digunakan  dalam  bidang  pertambangan yaitu  untuk  lereng  buatan.  Klasifikasi Varnes  didasarkan  pada  mekanisme gerakan  dan  material  yang  berpindah atau bergerak.
Berdasarkanpengamatan  lapangan, penyebab  atau  pengontrol  terjadinya tanah longsor adalah karena kemiringan lahan  yang  terjal  sampai  sangat  terjal dan  batuan  penyusun  lereng  adalah batuan volkanik muda yang mudah lapuk terutama  tufa  yang  lapuk  tinggi  sampai lapuk  sempurna,  sehingga  bila  musin hujan air akan mudah meresap ke dalam tubuh  batuan  dan  menyebabkan  massa batuan  menjadi  berat  sehingga  tanah longsor terjadi.

## Curah hujan
Peta  curah  hujan  juga  berpengaruh dan merupakan peta dasar yang dimiliki karena curah hujan di setiap lokasi juga berbeda-beda.  Selain  itu,  hujan  juga berpengaruh terhadap longsor sehingga jika jenis tanah dengan skor tertinggi dan dengan  skor  curah  hujan  tertinggi  juga, maka dapat diperkirakan daerah tersebut merupakan daerah yang rawan longsor.
Di  kabupaten  Sinjai  curah  hujan berada  pada  kisaran  2000  mm  sampai dengan 4000 mm yang tersebut dibeberapa Kecamatan dan tiap kecamatan  memiliki  nilai  curah  hujan yang  berbeda  beda  pula.  Pembagian tingkat  potensi  longsor  berdasarkan curah hujan dibagi menjadi kelas rendah dengan kisaran curah hujan berada pada nilai 2000-2500, wilayah tersebar diwilayah  Kecamatan  Sinjai  Bulupoddo, Sinjai  Utara,  sebagaian  Kecamatan Sinjai  Tengah  bagian  utara  serta Kecamatan  Sinjai  Timur  bagian  utara.
Sedangkan  wilayah  yang  berada  pada kelas  potensi  longsor  sedang  yaitu berada  pada  kisaran  curah  hujan  2500 mm  -    3000  mm,  potensi  ini  tersebar  di Kecamtan  Sinjai  Barat  Bagian  utara, Kecamatan  Sinjai  Tengah,  Kecamatan Sinjai  Timur  dan  Sinjai  Selatan.  Potensi longsor  kelas  tinggi  dengan  nilai  curah hujan  berada  pada  kisaran  3000  mm – 3500  mm  yang  sebar  di  Kecamatan
Sinjai  Timur,  Kecamatan  Sinjai  Tengah, Kecamtan Sinjai Selatan dan Kecamatan Sinjai Barat dan Sinjai Borong, sedangkan kelas longsor tingkatan kelas sangat tinggi dengan kisaran curah hujan
3500  mm –  4000  mm  tersebar  di Kecamatan  Sinjai  Selatan  dan  Sinjai Borong serta sebagian Kecamatan Sinjai Tellulimpoe.  Sebarannya  dapat  dilihat pada gambar 4.1. berikut ini.

## Kemiringan Lereng
Lereng atau kemiringan suatu tempat juga merupakan salah satu faktor yang  dapat  menyebabkan  terjadinya longsor. Oleh karena itu, peta kemiringan lereng  juga  berpengaruh  dan  dapat dijadikan  sebagai  parameter  sebagai peta dasar dalam pemetaan daerah yang rawan longsor. Kriteria kemiringan lereng dapat kita lihat pada Table 1.
No Lereng(%) Kriteria Kemiringan Skor 1 Diatas 40 Sangat terjal 5 2 15-40 Terjal 4 3 5-15 Miring 3 4 2-5 Landai 2 5 0-2 Datar 1 Lereng  dengan  tingkat  kemiringan lebih dari 40% termasuk kategori sangat terjal sehingga berpotensi besar mengalami  longsor,  wilayah  tersebut tersebar  di  wilayah  Kecamatan  Sinjai Borong dan sebagian wilayah Kecamatan Sinjai Barat. Untuk kemiringan 15 – 40% termasuk kategori terjal yang tersebar di wilayah Kecamatan  Sinjai  Barat,  Sinjai  Borong, Sinjai  Tengah  dan  sebagian  Sinjai Selatan.  Untuk  kemiringan  5 –  15% termasuk  kategori  miring  yang  tersebar di  Kecamatan  Bulupoddo,  Kecamatan Sinjai Tengah, Kecamatan Sinjai Selatan dan  sebagian  Kecamatan  Tellulimpoe.
Untuk  kemiringan  2 –  5  %  termasuk kategori  landai  yang  tersebar  di  wilayah Kecamatan Bulupoddo, sebagian Kecamatan  Sinjai  Tengah,  Kecamatan Sinjai Tengah dan Kecamatan Tellulimpoe.  Untuk  kemiringan  0 –  2  % termasuk kategori datar yang tersebar di Kecamatan  Sinjai  Utara,  dan  sebagian Kecamatan  Sinjai  Timur  serta  sebagian Kecamatan  Tellulimpoe.  Berdasarkan pola sebaran lereng wilayah yang paling berpotensi  longsor  adalah  Kecamatan Sinjai  Barat,  Kecamatan  Sinjai  Borong, Kecamatan  Sinjai  Tengah,  Kecamatan Sinjai  Timur.  Sebarannya  dapat  dilihat pada Gambar 1 berikut ini.

## Gambar 1.Peta sebaran kemiringan lereng

## Penggunaan lahan
Peta  penggunaan  lahan  berfungsi sebagai  pusat  informasi  penggunaan lahan  yang  ada  di  daerah  yang  akan dipetakan  supaya  dapat  mengetahui kawasan yang mungkin terkena longsor. Kawasan  yang  dapat  terkena  longsor dapat  berupa  kawasan  pemukiman, kawasan hutan lindung, dan lain sebagainya. Peta ini juga dapat menjadi pedoman untuk menganalisis lebih lanjut untuk  menentukan  lokasi  evakuasi  jika longsor  terjadi  di  kawasan  pemukiman. Penggunaan  lahan  Kabupaten  Sinjai disajikan pada Gambar 2.
Muhlis.,  dkk. Deteksi  Potensi  Longsor  di  Kabupaten  Sinjai  dengan  Teknologi Geospasial
Gambar  2.  Peta  penggunaan  lahan  di
Kab. Sinjai Analisis penggunaan lahan berdasarkan  identifikasi  citra  landsat ETM+ Lahan  pertanian  kering  campuran merupakan  penggunaan  lahan  yang paling luas di Kabupaten Sinjai.
Penggunaan  lahan  ini  menempati  78% dari luas keseluruhan penggunaan lahan Kabupaten  Sinjai.  Proporsi  luas  lahan pertanian kering campuran paling banyak  dijumpai  di  Kecamatan  Sinjai Selatan, Sinjai Tengah dan Tellulimpoe. Lahan persawahan menempati 13% dari luas  keseluruhan  penggunaan  lahan. Areal  lahan  persawahan  tersebar  di seluruh wilayah kecamatan.
Di Kabupaten Sinjai, sebagian areal
pertanian  lahan  kering  ditelantarkan sehingga  banyak  ditumbuhi  semak. Tegalan  banyak  dijumpai  di  wilayah Kecamatan Sinjai Barat. Semak belukar banyak  dijumpai  di  wilayah  Kecamatan Sinjai  Barat,  Semak  belukar  merupakan areal  pertanian  lahan  kering  yang  telah lama  tidak  diolah  sehingga  ditumbuhi semak belukar, atau sering juga ditemui semak belukar dibiarkan tumbuh bersama  tanaman  buah-buahan  atau tanaman perkebunan.
Penggunaan  lahan  semak  belukar menempati  lahan  sekitar  2,33%  dari keseluruhan  wilayah  Kabupaten  Sinjai. Semak/belukar umumnya berupa vegetasi yang tumbuh di daerah-daerah bekas perladangan dan dibiarkan tumbuh bebas. Sebagian semak/belukar menempati  bekas  areal  penghijauan yang  pernah  terbakar.  Semak/belukar banyak dijumpai  di wilayah yang
termasuk Kabupaten Sinjai, luas penggunaan  lahan  ini  adalah  1.949  ha. Hutan sekunder menempati areal sekitar 6,21%  dari  luas  wilayah  Kabupaten Sinjai. Hutan sekunder tersebar setempat-setempat hampir seluruh wilayah  Kabupaten  Sinjai,  terutama  di Kecamatan  Sinjai  Barat,  Sinjai  Selatan, Sinjai  Tengah  dan  Sinjai  Borong.  Hutan mangrove  dapat  dijumpai  di  wilayah
Kecamatan Sinjai Timur dan Sinjai Utara, luas penggunaan lahan ini sekitar 0,06% dari luas keseluruhan wilayah Kabupaten Sinjai. Permukiman tersebar disepanjang jalur  jalan  utama.  Permukiman  tidak teridentifikasi  dengan  baik  pada  citra Landsat  ETM+  karena  luas  lahan terbangun  yang  relatif  sempit.  Hal  ini dapat kita lihat pada peta hasil identifikasi citra  landsat  ETM+  pada  gambar kawasan yang bervariasi dan cenderung tajam  yang  berpotensi  untuk  longsor Kabupaten Sinjai termasuk wilayah yang berpotensi  longsor,  sebarannya  dapat dilihat pada peta pada Gambar 3.
Gambar  3.    Peta  sebaran  longsor  tiap kecamatan

## KESIMPULAN
Wilayah  yang  paling  berpotensi rawan  longsor  terutama  di  Kecamatan Sinjai  Barat,  Sinjai  Borong,  Sinjai Tengah,  Sinjai  Selatan dan  Sinjai Timur bagian utara serta sebagian Bulupoddo, sedangkan  Kecamatan  Sinjai  Utara, Sebagian  Bulupoddo  dan  Tellu  Limpo termasuk  wilayah  yang  relative  rendah potensi longsornya.
Penyebab utama longsor di
Kabupaten Sinjai disebabkan oleh faktor alam  seperti  curah  hujan,  kemiringan lereng,  sedangkan  factor  lain  adalah penggunaan  tutupan  lahan  yang  tidak
sesuai dengan konsep evaluasi
kesesuaian lahan.

## DAFTAR PUSTAKA
Adams,  J.B.,  and  Gillespie,  A.R.  2006. Remote Sensing of Landscape With Spectral Modelling Approach : Cambridge Universiaty Press. Anderson,  J.  R.,  Hardy,  E.,  Roach,  J., and  Witmer,  R.  1976. A.  Land-Use and Land-cover Classification System for Use with Remote Sensor Data . Washington DC: US Geological Survey. Anonim,  2014. Persyaratan  tumbuh Tanaman Cengkeh . www.google.com diakses pada tanggal  14  januari  2014,  Makassar
2014
Aronof,  S.  2005. Remote  Sensing  For GIS  Managers .  New  York:  John Wiley and Sons Arsyad,  S.  1979. Konservasi  Tanah . Jurusan Tanah, Fakultas Pertanian, IPB. Bogor.
Baja,  S.  2012. Perencanaan  Tata  Guna Lahan Dalam Pengembangan Wilayah :  Pendekatan  Spasial  dan Aplikasinya. Penerbit Andi, Yogyakarta Baja,  S.  2012. Metode  Analitik  Evaluasi
Sumber  Daya  Lahan:  Aplikasi  GIS,
Fuzzy  Set,  dan  MCDM .  Penerbit Identitas, Makassar Campbell, J,2000, Intruduction to
Remote  Senshing. Guilford  Press,
551 p.New York. Campbell,  J.B.  2002. Introducing  to Remote  Sensing,  3 rd edition .  New York: Guildford Press. Danoedoro,  P.  2001,  Integration  of remote  sensing  and  geographical information  system  for  land-use Mapping: An Indonesian Example. In Zonneveld, I.S. and van der zee, D. (Ed), Landscape Ecology Applied in Land  Evaluation,  Development  and Conservation:  Some  World  Wide Examples.  ITC  Publication  Number 81/IALE  Publication Number MM-1. Enschede: ITC/ International Association For Land Evaluation. Danoedoro,  P.,  and  Phin,  S.  2005. Detailed  Land-cover  Mapping  by
Introducing Higher-spatial Resolution  Pancromatic  Bands  in Multispectral Classification: Examples  Using  Landsat+  and Quickbird Imagery. Paper Presented at  the  MapAsia  2005  Conference: Empowering People through Geospatial Information, Jakarta. Danoedoro, P. 2013. Pengantar Penginderaan Jauh Digital. Penerbit Andy, Yogyakarta. Djaenuddin, D., Marwan H., Subagyo H., dan  A.  Hidayat,  2003.  Petunjuk untuk  komoditas  pertanian.  Edisi Pertama  tahun  2003,  ISBN  979- 9474-25-6. Balai Penelitian Tanah,  Pusat  Penelitian  dan Pengembangan Tanah dan Agroklimat, Bogor, Indonesia
Estes, J. 1992. “Remote sensing and GIS Integration:  Research  Needs, Status  and  Trends”. ITC  Journal (3). FAO.  1976. A  Framework  for  land evaluation .  FAO  Soil  Bulletin no.32.  Food  and  Agriculture Organization of the United Nations, Rome. Hanafi I.H., 2011. Aktifitas Penginderaan Jauh Melalui Satelit Di Indonesia Dan Pengaturannya Dalam Hukum  Ruang  Angkasa .  Jurnal Sasi  Vol.  17  No.  2  April –  Juni
2011: 6-7
Hapsari,  B.,  Awaluddin,  M.,  Yuwono, B.D.  2014. Evaluasi  Kesesuaian Lahan Tanaman Pertanian Berbasis Sistem Informasi Geografis Dengan Menggunakan MetodeFuzzy Set. Jurnal Geodesi  UNDP.  Vol.  3 Nomor  1, (ISSN: 2337-845X) Hardjowigeno, S., 2011. Evaluasi Kesesuaian Lahan dan Perencanaan  Tata  Guna  Lahan . Gajah  Mada  University  Press:
Yogyakarta Hardjowigeno,  S.,  2003 .  Ilmu  Tanah . Akademika Pressindo: Jakarta Hidayati I. N., 2013 . Pengaruh ketinggian dalam  analisis  kemasuk-akalan (plausibility function) untuk optimalisasi klasifikasi Penggunaan lahan. Makalah
Muhlis.,  dkk. Deteksi  Potensi  Longsor  di  Kabupaten  Sinjai  dengan  Teknologi Geospasial
disajikan dalam seminar nasional penginderaan  jauh  di  Fakultas
Geografi  UGM.  Yogyakarta  15 Mei 2013. Jahne, B., 1991, Digital Image Processing. Springger-Verlag. New York . Jensen, J.R., D.J. Cowens, Nuramalani, J.D. Althausen and O. Weatherbee, 1993. Urban Suburan  Land  Use  Analisis Chapter 30 in Manual of Remote
Senshing, R.  Colwell,ed.,Falls Church, VA: American Society of
Photogrammetry, 2:1571-1666.
Jensen,  R.  1986. Introductory  digital image  processing,  A  Remote Sensing  Perspective .  Prentice-
Hall,  Englewood  Cliffs,  New jersey 07632.
Lillesand,  T.M.  and  R.W.  Kiefer,  1979.
Remote  Senshing  and  Image
Interpretation, John  Wiley  and Sons, New York. Lilesand,  T.M.  Dean  Kiefer,  1988.
Remote  Sensing  and  Image Interpretation. John  Wilewand Son. Lillesand,  T.M.  and  R.W.  Kiefer,  1993.
Remote  Senshing  and  Image Interpretation oleh Dulbahri, Prato Suharsono Hartono dan Suharyati. Terjemahan Pengindraan Jauh dan Interpretasi  Citra. Gajah  Mada University Press. Ygoyakarta
Lillesand,  T.M.  and  Kiefer,  R.W.  2000.
Remote  Sensing  and  Image Interpretation.  4 th Edition.  John Wiley and Sons. New York. Malingreau,  J.  P.,  and  Christiani,  R. 1982.  “A  Land-cover  and  Land- use  Classification  for  Indonesia.
The Indonesian Journal of Geography, McCloy,  R.  2005. Field  Methods  in Remote Sensing . New York: Guildford Press Mumby, P.J., and Edwards, A.J. 2002.”Mapping Marine Environment with  Ikonos  Imagery:  Enchaned Spatial  Resolution  Can  Deliver Greater Thematic Accuracy”.
Remote  Sensing  of  Envoronment (82), 248-257.
Parwati  E.,  Prasasti  I.,  Effendy  I.  2004.
Penentuan  Potensi  Lahan  Untuk Tanaman  Kedelai  Dan  Tanaman Cengkeh Dari Data Landsat Tm dan Data Iklim Di Kabupaten Banyuwangi Dengan Sistem Informasi Geografis . Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data  Citra  Digital  Vol.  1  No.  1  Juni 2004: 35-45
Phin  S.R.  2002  GEOS  3301/7322 Advanced Remote Sensing. Lecture notes. Stlucia,  Brisbane:  School  of Geography, Planning and Architecture,  The  University  of Queensland. Prasasti  I.,  Sofyan  P.,  Febrianti  N.,
Suprapto  T.  2014. Pemanfaatan Data  Penginderaan  Jauh  Untuk
Analisis Pengaruh Perubahan Lahan Terhadap  Distribusi  Spasial  Daerah Bahaya  Banjir  Di  Dki  Jakarta  Dan Koefisien Aliran Permukaan . Seminar  Nasional  Penginderaan Jauh 2014
Pratiwi , K .  2012.  Aplikasi  Pengolahan Digital Citra Penginderaan Jauh Dan
Sistem  Informasi  Geografis  Untuk Pemetaan  Lahan  Kritis  Kasus  di Kabupaten  Banjarnegara  Provinsi Jawa Tengah, (Online). ( http://google.com ), diakses pada 27
Februari 2014 ).
Purbowaseso,  B.  1995. Pengindraan Jauh Terapan . Terjemahan : UI.Press. Universitas Indonesia: Jakarta. Puthut,  EA.  Dkk.,  2013. Ekspedisi Cengkeh .  Penerbit  Ininnawa  dan Layar Nusa. Makassar
Putri,  Y.S.V.R.,  Taufik,M.,  Utama,  W., Aplikasi  Penginderaan  Jauh  dan Metode  Geolistrik  untuk  Analisa Potensi Batuan Fosfat (Studi Kasus :  Kecamatan  Saronggi,  Kabupaten Sumenep). Jurnal Teknik Pomits 10: 2301-9271 Ramli M., Baja S. 2005. Aplikasi fuzzy set berbasis  sistem  Informasi  geografis dalam  evaluasi  Kesesuaian  lahan . Informatika Pertanian Vol. 14
Riadi  B.,  Subagio  H.  2013. Evaluasi Lahan Wilayah Pertanian Kepulauan Maritim Untuk Mendukung Ketahanan  Pangan .  Globe  journal 15: 12-22. Setiawan, M., 2014. Penginderaan Jauh Untuk Penggunaan Lahan . (Online).
( http://google.com ), diakses pada 07
Maret 2014. Sitanggang G., 2010. Kajian pemanfaatan  satelit  masa  depan: Sistem  penginderaan  jauh  satelit
LDCM  (landsat-8). Berita  Dirgantara Vol. 11 No. 2 Juni 2010:47-58 Soeroto,  Katili  J.A.,  Patty  EJ.  1981.
Gerakan Tanah di Indonesia . Direktorat  Jenderal  Pertambangan Umum  Departemen  Pertambangan dan Energi. Sudaryanto, Rini, S.M. 2014. pemanfaatan  citra  penginderaan jauh dan system informasi geografis untuk  kajian  perubahan  penggunan lahan di kecamatan umbulharjo kota Yogyakarta. Magistra . 87: Suharsono  P.,  1988. Identifikasi  Bentuk
Lahan  dan  Interpretasi  Citra  Untuk Geomorfologi (kumpulan bahan
kuliah) . PUSPICS UGM Yogyakarta. Unpublished Sukojo,B.M., Susilowati,D. 2003. Penerapan  Metode  Penginderaan Jauh Dan Sistem Informasi Geografis Untuk Analisa Perubahan Penggunaan  Lahan  (Studi  Kasus:
Wilayah  Kali  Surabaya). Makara teknologi . 7: Sutanto, 1994. Penginderaan Jauh. jilid I. Gajah  Mada  University  Pres  s. Yogyakarta. Sutikno,  Huda  M.,  Sarwondo  dan Triyono.  2002. Sistem  Informasi Penanggulangan  Bencana  Alam Tanah  Longsor  Kabupaten  Kulon Progo. Simposium Nasional Pencegahan Bencana Alam. Yogyakarta 12 – 13 Maret 2002.
Sys, C. 1985. Land Evaluation. Part I, II, and III . University of Ghent, Ghent.