## Digital Terrain Model LiDAR untuk Perhitungan Volume dan Analisis Kerawanan Banjir  di Wilayah Lumpur Sidoarjo
Digital Terrain Model LiDAR for Volume Calculation and Flood Hazard Analysis in Sidoarjo Mudflow Area
Salsabila Ananda 1 , Hepi Hapsari Handayani 1 *, dan G. Haryuatmanto 2
1 Departemen Teknik Geomatika, FTSPK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia
2 PT. Waindo Specterra Indonesia, Jakarta, 12510, Indonesia *Korespondensi penulis: hapsari@geodesy.its.ac.id
Diterima: 17082023; Diperbaiki: 29082023; Disetujui: 01092023; Dipublikasi: 08092023
Abstrak: Pada 29 Mei 2006, terjadi semburan lumpur panas di Kabupaten Sidoarjo, Jawa Timur yang terus meluas hingga saat ini. Hal ini mengancam keselamatan penduduk di sekitar wilayah tersebut karena potensi lumpur meluap melebihi batas tanggul penahan. Untuk mencegah situasi tersebut, diperlukan analisis volume dan tingkat kerawanan lumpur  Sidoarjo.  Analisis  dilakukan  menggunakan  data Digital  Terrain  Model (DTM)  dari  hasil  pengolahan  data Light  Detection  and  Ranging (LiDAR)  wilayah  lumpur  Sidoarjo  yang  memiliki  akurasi Root  Mean  Square  Error (RMSE) sebesar 0,195 m dan tingkat kepercayaan LE90 0,322 m untuk standar BIG, serta akurasi vertikal kelas 20 cm  dengan  tingkat  kepercayaan  95%  untuk  standar  ASPRS.  Volume  lumpur  dihitung  berdasarkan  jenisnya menggunakan metode prismoidal, didapatkan total volume lumpur di dalam tanggul penahan adalah 29.633.305,17 m 3 ,  dengan  volume  Air  Berlumpur  sebesar  9.987.931,57  m 3 ,  Lumpur  Mulai  Mengering  sebesar  4.719.359,92  m 3 , Lumpur Kering sebesar 6.993.143,74 m3, dan Lumpur Basah sebesar 7.932.869,94m3. Dalam analisis kerawanan, dua parameter yang digunakan adalah kemiringan lereng dan tutupan lahan. Berdasarkan parameter kemiringan lereng, wilayah  lumpur  Sidoarjo  memiliki  kelas  Datar  sebesar  7.672.441  m 2 yang  memenuhi  59,291%  dari  luasan  total wilayah penelitian. Sedangkan berdasarkan parameter tutupan lahan, wilayah lumpur Sidoarjo dengan kelas Tinggi untuk klasifikasi Lahan Terbangun, Jalan, Jalur Kereta, Sungai, Danau, dan Lumpur memiliki luas 7.648.611 m 2 , serta kelas Sedang untuk klasifikasi Pertanian, Sawah, Tambak, Kebun, Rawa, dan Lahan Kosong memiliki luas 5.320.286 m 2 . Hasil analisis kerawanan menunjukkan adanya dua kelas kerawanan, yaitu kelas Sedang dengan luas 1.371.472 m 2 atau 10,599% dari total luas wilayah penelitian, dan kelas Tinggi dengan luas 11.568.748 m 2 atau 89,401% dari total  luas  wilayah  penelitian.  Berdasarkan  informasi  dari  DTM,  volume  lumpur,  dan  Peta  Kerawanan  ini,  dapat diprediksi  bahwa  arah  aliran  banjir  lumpur  Sidoarjo  kemungkinan  besar  menuju  ke  arah  timur  laut  dari  tanggul pembatas lumpur, terutama menuju Kecamatan Tanggulangin, Kabupaten Sidoarjo.
Copyright © 2023 Geoid. All rights reserved.
Abstract: On May 29, 2006, a hot mud eruption occurred in Sidoarjo Regency, East Java, which has been continuously expanding up to the present time. This poses a threat to the safety of residents in the surrounding areas due to the potential overflow of mud beyond the retaining embankment. To prevent such a situation, it is necessary to conduct volume calculation and flood hazard analysis in Sidoarjo mudflow. The analysis is performed using the Digital Terrain Model (DTM) data derived from the processing of Light Detection and Ranging (LiDAR) data in the Sidoarjo mudflow area. The DTM has a Root Mean Square Error (RMSE) accuracy of 0.195 m and a LE90 confidence level of 0.322 m for  BIG  standard,  as  well  as  a  vertical  accuracy  of  20  cm  with  a  95%  confidence  level  for  ASPRS  standard.  The volume  of  mud  is  calculated  based  on  its  types  using  the  prismoidal  method,  resulting  in  a  total  volume  of 29,633,305.17 m 3 within the retaining embankment. This includes volumes of Mud-Containing Water amounting to 9,987,931.57  m 3 ,  Starting-to-Dry  Mud  with  4,719,359.92  m 3 ,  Dry  Mud  with  6,993,143.74  m 3 ,  and  Wet  Mud  with 7,932,869.94 m 3 . In the hazard analysis, two parameters are considered: slope gradient and land cover. Based on the slope gradient parameter, the Sidoarjo mudflow area is classified as Flat with an area of 7,672,441 m2, covering 59.291% of the total research area. As for the land cover parameter, the Sidoarjo mudflow area is classified as High for  Built-up  Land,  Roads,  Railways,  Rivers,  Lakes,  and  Mud,  covering  an  area  of  7,648,611  m 2 ,  and  Medium  for Agriculture, Paddy Fields, Fishponds, Plantations, Marshes, and Empty Land, with an area of 5,320,286 m2. The results of the hazard analysis indicate the existence of two hazard classes: Medium with an area of 1,371,472 m 2 , accounting for 10.599% of the total research area, and High with an area of 11,568,748 m 2 , representing 89.401% of the total research area. Based on the information from the DTM, mud volume, and Hazard Map, it can be predicted that  the  direction  of  the  Sidoarjo  mudflow  flood  is  likely  to  flow  towards  the  northeast  of  the  mud-retaining embankment, particularly towards Tanggulangin District, Sidoarjo Regency."
Kata kunci: Lumpur Sidoarjo, LiDAR, Digital Terrain Model , Volume Lumpur, Kerawanan Banjir Lumpur.
Cara untuk sitasi: Ananda, S., Handayani, H.H., Haryuatmanto, G. (2023). Digital Terrain Model LiDAR untuk Perhitungan Volume dan Analisis Kerawanan Banjir di Wilayah Lumpur Sidoarjo. Geoid,19(1) , 164 - 179

## Pendahuluan
Bencana  lumpur  Sidoarjo  merupakan  peristiwa  menyemburnya  lumpur  panas  yang  mengandung  material vulkanis dan disertai gas sejak 29 Mei 2006 di lokasi pengeboran Lapindo Brantas Inc. di Dusun Balongnongo, Desa Renoenongo, Kecamatan Porong, Kabupaten Sidoarjo, Jawa Timur. Luapan lumpur yang terus menerus ini dapat berbahaya bagi masyarakat yang tinggal di sekitar wilayah luapan tersebut karena adanya bahaya tanggul jebol yang telah terjadi beberapa kali sebelumnya (Akbari & Hariyanto, 2012). Bahaya tanggul jebol ini dapat mengakibatkan banjir lumpur yang dapat memberikan dampak terhadap berbagai aspek, yaitu tidak berhasilnya  usaha  penghentian  semburan,  juga  mengakibatkan  kerusakan  infrastruktur  yang  ada  di  sekitar lokasi  semburan  seperti  rusaknya  bangunan,  fasilitas  umum,  pemukiman,  sawah,  tambak,  dan  perkebunan milik warga, serta dapat menghambat jalan arteri hingga jalur kereta api (Setyaningrum, 2022).
Sebagai  upaya  pencegahan  dan  penanggulangan  masalah  luapan  lumpur,  masalah  sosial,  dan  masalah infrastruktur  di  sekitar  kawasan  area  terdampak,  Pusat  Pengendalian  Lumpur  Sidoarjo  (PPLS)  memiliki tanggung jawab untuk memperhatikan risiko lingkungan yang terkecil dari dampak semburan lumpur Sidoarjo (Pusat  Pengendalian  Lumpur  Sidoarjo  (PPLS),  2020).  Terkait  dengan  fungsi  dari  PPLS  dalam  menangani semburan lumpur ini, salah satu teknologi pengindraan jauh ( remote sensing ) dapat dimanfaatkan dalam proses pemantauan dan mengevaluasi bencana yang ada, yaitu dengan menggunakan Light Detection and Ranging (LiDAR)  dimana  teknologi  ini  tidak  dimiliki  oleh  pihak  PPLS  sehingga  dapat  menjadi  alternatif  teknologi yang dapat digunakan.
LiDAR merupakan teknologi pengindraan jauh sensor aktif yang terdiri dari kombinasi antara pemancar laser serta mekanisme pemindaian yang dapat mengukur jarak ke target dan orientasinya dari sinar laser sehingga menghasilkan  data  berupa  titik  dengan  koordinat  X,  Y,  dan  Z  yang  disebut  dengan point  cloud (Carter, Shrestha, Tuell, Bloomquist, & Sartori, 2001). Dari data ini nantinya dapat diolah menjadi Digital Terrain Model (DTM) yang merupakan deskripsi digital dari permukaan medan dari poin 3D yang mendekati sebagian atau seluruh permukaan terrain (Hirt, 2015). Dari DTM dapat diperoleh informasi secara akurat terkait elevasi untuk perhitungan volume tiap jenis tutupan lumpur, dimana klasifikasi jenis tutupan lumpur ini didapatkan dari analisis interpretasi visual data orthophoto wilayah lumpur Sidoarjo sehingga didapatkan klasifikasi jenis lumpur,  yaitu  Air  Berlumpur,  Lumpur  Basah,  Lumpur  Mulai  Mengering,  dan  Lumpur  Kering  (Widodo  & Hariyanto, 2016) (Taufik, Khomsin, Pratomo, & Widyasari, 2009). Perhitungan volume menggunakan metode prismoidal, metode ini dipilih karena mempertimbangkan kemiringan atau perubahan lereng pada permukaan yang  sedang  dihitung  volumenya  sehingga  dapat  mengatasi  perubahan  kemiringan  pada  permukaan  yang sedang diukur (Aruga, Sessions, & Akay, 2004).
Selain  itu,  data  DTM  juga  dapat  digunakan  untuk  analisis  kerawanan  banjir  lumpur  dengan  mengolah informasi elevasi menjadi informasi kemiringan lereng wilayah Lumpur Sidoarjo. Jika data kemiringan lereng ini  dikolaborasikan  dengan  data  tutupan  lahan  maka  nantinya  dapat  dihasilkan  analisis  kerawanan  lumpur Sidoarjo beserta perkiraan arah aliran banjir lumpur yang dapat berguna untuk antisipasi jika terjadi luapan saat tanggul penahan lumpur tidak lagi mampu menampung lumpur yang terus menerus keluar (Surjoatmodjo, 2019).  Dengan  adanya  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  membantu  pihak  PPLS  dalam  perhitungan  volume lumpur yang berada di dalam tanggul penahan. Juga diharapkan dapat diaplikasikan dalam proses penyajian kondisi bencana yang terjadi dalam bentuk peta berbasis Sistem Informasi Geografis, sehingga dapat dijadikan sebagai  arahan  dalam  melakukan  analisis  penentuan  potensi  arah  aliran  banjir  lumpur  dalam  bentuk  Peta Kerawanan  sehingga  dapat  mengurangi  dampak  yang  dapat  merugikan  masyarakat  yang  tinggal  di  sekitar wilayah semburan lumpur ini.

## Data dan Metode
Lokasi yang digunakan dalam penelitian ini berada di wilayah semburan lumpur Sidoarjo yang berlokasi di Kecamatan  Porong,  Kecamatan  Jabon,  dan  Kecamatan  Tanggulangin,  Kabupaten  Sidoarjo,  Jawa  Timur. Wilayah  ini  terletak  di  dataran  rendah  pesisir  utara  Jawa  Timur.  Wilayah  lumpur  Sidoarjo  sebagian  besar merupakan area pertanian dengan ladang-ladang padi yang subur.
Gambar 1. Lokasi penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data point cloud LiDAR wilayah lumpur Sidoarjo dan data orthophoto wilayah lumpur Sidoarjo yang diambil pada 18 September 2022 oleh PT. Waindo Specterra, data koordinat hasil pengukuran terestris menggunakan GPS wilayah lumpur Sidoarjo yang diambil oleh PPLS pada  Bulan  September  2022,  dan shapefile batas  administrasi  Kabupaten  Sidoarjo  dengan  skala  1:25000 diperoleh  dari website geospasial  Indonesia  (Geospasial,  2023).  Untuk  data  LiDAR  yang  digunakan merupakan point cloud yang sudah dilakukan pengolahan filtering dan klasifikasi kelas point cloud LiDAR sesuai  dengan  format  LAS  1.2.  Dua  tahapan  ini  dilakukan  menggunakan  algoritma macro di software Terrasolid. Berikut merupakan spesifikasi data LiDAR yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1. Spesifikasi data LiDAR Parameter Spesifikasi Scanner Frequency 48 Hz Scanner Half Angel 20° Above Ground Level 725 m Flightline 8 LAS version LAS 1.2 Position and orientation system POS AV TM AP50 (OEM) System PRF 150 kHz Flight Speed 50 m/s Flight Altitude 731 m Multipulse Yes Gyro-stabilization SOMAG GSM 3000 integration kit
Sementara data orthophoto yang digunakan merupakan hasil pengolahan foto udara menggunakan software Inpho UASMaster 9.1. Berikut merupakan spesifikasi data orthophoto yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 2. Spesifikasi orthophoto wilayah lumpur Sidoarjo Parameter Spesifikasi Σ foto 289 Camera sensor 11.608 x 8.708 px Camera pixel size 4.6 x 4.6 micron Orthophoto GSD 10 cm/px Ortho pixel size 45.641 x 63.806 px f. length 51.690 mm Camera GSD 62.700 mm Principal point -0.0023 mm Altitude mean 754.4 m Coordinate system WGS84 UTM Zone 49S Image capture Phase One iXU-RS1000
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  MicroStation  CONNECT  Edition,  Terrasolid,  Global Mapper,  dan  ArcGIS.  Sedangkan  pada  tahapan  pengolahan  data  pada  penelitian  mencakup  semua  langkah untuk  mendapatkan  hasil  volume  jenis  lumpur  dan  kerawanan  banjir  lumpur.  Berikut  merupakan  tahapan pengolahan data yang dilakukan pada penelitian ini.
Perhitungan Volume Pembuatan Peta Kerawanan
Gambar 4. Diagram alir pengolahan data
Langkah awal adalah melakukan interpolasi point cloud LiDAR kelas Groud agar didapatkan Digital Terrain Model (DTM) wilayah lumpur Sidoarjo. Interpolasi dilakukan menggunakan metode triangulated irregular network (TIN)  sehingga  didapatkan  representasi  permukaan  atau  relief  dari  wilayah  lumpur  Sidoarjo berdasarkan  titik-titik  data  yang  terukur.  Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  uji  akurasi  untuk  DTM  yang dihasilkan menggunakan perhitungan RMSE antara koordinat elevasi yang didapatkan dari pengukuran GPS Geodetik dan koordinat elevasi yang terdapat pada data LiDAR. Jika hasil uji akurasi memenuhi standar yang ditetapkan, lalu dilakukan perhitungan volume tiap jenis lumpur yang didapatkan dari interpretasi visual data orthophoto  wilayah  lumpur  Sidoarjo  untuk  mendapatkan  klasifikasi  jenis  lumpur,  yaitu  Air  Berlumpur,
Lumpur Basah, Lumpur Mulai Mengering, dan Lumpur Kering sesuai dengan ground truth pengamatan di lapangan.  Perhitungan  volume  lumpur  dilakukan  secara  otomatis  menggunakan software MicroStation CONNECT  Edition  dengan  dukungan  TerraModeler.  Perhitungan  volume  ini  menggunakan  metode prismoidal dengan DTM LiDAR sebagai upper surface dan elevasi 3 mdpl sebagai lower surface , metode ini dipilih karena metode ini mempertimbangkan kemiringan atau perubahan lereng pada permukaan yang sedang dihitung  volumenya  sehingga  dapat  mengatasi  perubahan  kemiringan  pada  permukaan  yang  sedang  diukur dalam hal ini pada permukaan lumpur yang kompleks (Aruga, Sessions, & Akay, 2004).
Langkah  selanjutnya  adalah  pembuatan  Peta  Kerawanan,  dimana  dibutuhkan  Peta  Kemiringan  Lereng  dan Peta Tutupan Lahan untuk mendapatkan kerawanan wilayah lumpur Sidoarjo. Peta Kemiringan Lereng didapat dari  pengolahan  interpolasi  elevasi  dari  data surface DTM  LiDAR  yang  sudah  diolah  sebelumnya menggunakan software ArcGIS. Hal pertama yang dilakukan adalah pemotongan wilayah sesuai wilayah studi kasus.  Selanjutnya  adalah  membuat  kemiringan  lerengnya  dengan  fungsi Slope di Symbology yang  akan membentuk  tampilan  baru  dengan  tampilan  berdasarkan  kemiringan  lereng.  Akan  tetapi  kelas  kemiringan lereng tersebut belum sesuai hingga perlu di lakukan klasifikasi dengan menggunakan fungsi Reclassify pada 3D Analyst Tools . Kriteria yang di masukan pada tahap ini akan di sesuaikan dengan nilai scoring yang telah ditentukan. Untuk pembuatan Peta Tutupan Lahan di dapat dengan cara digitasi manual tutupan lahan yang diklasifikasikan  menjadi  beberapa  kelas,  diantaranya  adalah  kelas Lahan  Terbangun,  Jalan,  Jalur  Kereta, Sungai, Danau, Vegetasi, Sawah, Tambak, Kebun, Rawa, dan Lahan Kosong. Masing-masing tutupan lahan ini akan dilakukan scoring sesuai dengan nilai yang ditentukan. Setelah kedua parameter didapatkan, dilakukan overlay menggunakan metode weighted overlay dimana  akan dihitung kombinasi linier dari nilai pixel dari tiap lapisan raster yang berbeda. Setiap lapisan raster diberi bobot yang sesuai dengan tingkat kontribusinya terhadap kerawanan, tetapi pada penelitian ini semua parameter dianggap memiliki bobot yang sama sehingga didapatkan Peta Kerawanan yang dapat digunakan untuk analisis prediksi arah aliran lumpur yang didapatkan dari penilaian obyektif berdasarkan parameter yang ditentukan.

## Hasil dan Pembahasan

## 1. Data LiDAR
Data LiDAR yang digunakan pada penelitian ini memiliki total keseluruhan point 132.547.905 points yang terbagi  menjadi  beberapa  kelas,  salah  satunya  kelas Ground yang  memiliki  41.733.236,00- point dengan densitas point sebesar  3,903 samples /m 2 dan  rata-rata  intensitas point sebesar  286,0.  Seluruh point kelas ground akan digunakan untuk pembuatan Digital Terrain Model (DTM) wilayah lumpur Sidoarjo.
Tabel 3. Klasifikasi Point cloud Data LiDAR Class Description Count Min z Max Z  Density Average Intensity Median Intensity 1 Default 180.817 -993,54 38,66 0,234 308,8 263 2 Ground 41.733.236 -1,74 12,17 3,903 286,0 198 3 Low Vegetation 32.589.975 -1,82 20,19 2,374 277,9 203 4 Medium Vegetation 10.450.212 -1,30 22,16 2,060 266,7 252 5 High Vegetation 13.794.174 -0,34 54,88 3,746 211,3 180 6 Building 5.714.901 0,61 26,43 3,610 320,8 284 7 Low Point 17.601 -598,46  931,43 0,626 283,7 78 8 Model Key-point 31.980 -265,28  237,09 0,161 27,6 4 8 Model Key-point 31.980 -265,28  237,09 0,161 27,6 4 9 Water 0 - - - - 10 Class 10 0 - - - - 11 Overlap 28.066.989  -1499,19  251,62 6,782 189,5 126 12 Wire 0 - - - - All Point 132.547.905 - - 8,679 - -
Gambar 5. Data Point cloud LiDAR, (a) Point cloud seluruh kelas (b) Point cloud kelas Ground

## 2. Digital Terrain Model
Pembuatan DTM ini berdasarkan metode triangulated surface model yang merupakan representasi geometri permukaan tiga dimensi yang terdiri dari segitiga-segitiga yang saling berbagi sisi. DTM yang didapatkan dari hasil klasifikasi kelas Ground dari point cloud LiDAR ini dilakukan pemotongan agar sesuai dengan area studi pada penelitian ini sehingga didapatkan DTM dengan luas total sebesar 19,863 km 2 . DTM ini memiliki elevasi terendah yaitu  -1,740 mdpl yang berada di wilayah barat Lumpur Sidoarjo tepatnya di wilayah Kecamatan Porong dan elevasi tertinggi sebesar 12,170 mdpl yang terletak di pusat semburan Lumpur Sidoarjo.
Gambar 6. Digital Terrain Model Wilayah Lumpur Sidoarjo
(a) (b) (a) (b)

## 3. Uji Akurasi
Hasil  DTM  LiDAR  ini  dilakukan  uji  akurasi  menggunakan  data  pengukuran  GPS  Geodetis  berdasarkan standar PERKA BIG No.6 tahun 2018 Perubahan Atas Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 15 Tahun 2014 Tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar serta ASPRS Positional Accuracy Standards for  Digital  Geospatial  Data  Edition ,  Version  1  –  November,  2014  dengan  uji  akurasi  menggunakan perbandingan elevasi dari 20 titik yang berada pada wilayah tanggul lumpur Sidoarjo hasil dari pengukuran GPS. Jumlah titik uji yang  digunakan ini sesuai dengan SNI 8202:2015 tentang Ketelitian peta dasar dimana jumlah titik uji untuk ketelitian vertikal untuk area non-vegetasi yang digunakan untuk luasan wilayah kurang dari 500 km 2 adalah 20 titik. Dikarenakan DTM ini memiliki luasan 19,863 km 2 maka titik uji akurasi yang digunakan sudah sesuai, yaitu 20 titik.
Untuk  ketelitian  vertikal  berdasarkan  standar  BIG  yang  didapatkan  dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel didapatkan ketelitian vertikal dengan RMSE Z sebesar 0,195 meter dengan nilai ketelitian LE90 sebesar 0,322 meter. Dari hasil perhitungan ini maka DTM LiDAR ini memenuhi ketelitian vertikal kelas 1 untuk skala peta 1:2.500 yang disyaratkan BIG.
Akurasi  vertikal  untuk  standar  ASPRS  diuji  berdasarkan  hasil  RMSE Z pada  area  non  vegetasi.  Dari  hasil perhitungan  pada  Tabel  4.6  didapatkan  hasil  akurasi  absolut  pada  RMSE Z sebesar  19,516  cm,  maka  DTM LiDAR  ini  termasuk  pada  akurasi  vertikal  kelas  20  cm  dengan  38,525  cm  sebagai  tingkat  kepercayaan  95 persen menggunakan RMSE Z x 1,9600. Dari hasil densitas point clounds sebelumnya yang didapatkan sebesar 3,903 samples /m 2 juga termasuk ke dalam kelas akurasi vertikal 20 cm dimana Nominal Pulse Density (NPD) yang didapatkan adalah minimum sebesar 0,5 samples /m 2 .
Tabel 4. Hasil Perhitungan Uji Akurasi No Nama Point Easting Northing Z GPS (m)  Z LiDAR (m) dZ2 1 VK−19 688368,377  9165717,699 4,105 4,172 0,005 2 Gempol Sari 690074,241  9168799,454 1,665 1,687 0,000 3 Makam Reno 690300,234  9167327,675 1,919 1,700 0,048 4 Kali Tenga 689471,961  9169321,734 1,295 1,218 0,006 5 Demak 688426,309  9169400,364 2,993 2,691 0,091 6 Poloh Gunting  691078,336  9168583,108 1,148 1,121 0,001 7 ITB Besuki 689807,248  9166309,217 3,637 3,316 0,103 8 P.73 688461,766  9169327,963 9,742 9,534 0,043 9 P.75 690019,480  9168997,513 9,357 9,339 0,000 10 P.22 687884,474  9167203,737 10,288 10,009 0,078 11 P.41 689513,815  9166280,741 10,8 10,825 0,001 12 P.84 690030,624  9167350,385 10,857 10,756 0,010 13 P.25 688466,435  9166983,292 9,569 9,325 0,060 14 P.42 689581,862  9166865,658 9,732 9,489 0,059 15 P.74 689410,068  9169077,628 9,562 9,315 0,061 16 P.83 690269,184  9167937,814 10,623 10,651 0,001 17 P.71 688318,415  9168628,227 9,95 9,651 0,090 18 P.67 689942,337   9168501,321 10,178 10,058 0,014 19 Tol Putul 688100,544   9168186,845 -0,11 -0,248 0,019 20 CP-2 689741,896   9166558,360 2,935 2,666 0,072 Σdz2   0,762 RMSE vertikal (m) 0,195 Keteletian Vertikal (LE90) (m) 0,322 Non-Vegetated RMSE vertikal (cm)  19,516 NVA at 95% Confidence Level (cm)  38,252
Perbedaan elevasi antara pengukuran menggunakan GPS dan LiDAR ini dapat dipengaruhi oleh pengukuran LiDAR yang tidak menggunakan Ground Control Point (GCP), sehingga koreksi koordinat x, y, dan z yang
ada pada LiDAR hanya mengacu pada koordinat yang didapatkan saat pengukuran berlangsung, yaitu berasal dari perhitungan antara GPS Ground yang memberikan titik kontrol yang diketahui di darat, GPS pada pesawat yang  memberikan  informasi  posisi  dan  orientasi  pesawat,  dan  IMU  pada  pesawat  yang  memberikan  data mengenai pergerakan pesawat. Ketiga parameter ini digunakan bersama-sama untuk memastikan akurasi dan konsistensi pengukuran LiDAR, serta untuk menghubungkan data yang dihasilkan oleh LiDAR dengan sistem koordinat yang sudah ditetapkan.

## 4. Interpretasi Jenis Lumpur
Interpretasi dilakukan secara visual, di mana objek-objek dalam orthophoto diidentifikasi berdasarkan ciri-ciri yang terlihat. Interpretasi adalah penilaian secara kualitatif yaitu sifat data yang dapat dilihat secara visual atau bersifat  semantik,  obyek  apa  yang  ada  di  permukaan  bumi  yang  diamati/dilihat,  apakah  obyek  tersebut mengalami perubahan dan mengapa terjadi perubahan tersebut.
Tabel 5. Hasil Observasi Lapangan Jenis Lumpur Lumpur Basah
Lumpur Mulai Mengering
Air Berlumpur Lumpur Kering

## Gambar 7. Hasil Klasifikasi Tutupan Lumpur
Proses  interpretasi  pada  penelitian  ini  mencakup  pengenalan  berbagai  jenis  lumpur  yang  terdapat  dalam orthophoto , dengan menghubungkannya dengan dokumentasi observasi lapangan ( ground truth ). Hasil dari observasi lapangan dan interpretasi orthophoto menunjukkan adanya empat jenis tutupan lumpur yang berada
di  dalam  tanggul  penahan,  yakni  Air  Berlumpur,  Lumpur  Basah,  Lumpur  Kering,  dan  Lumpur  Mulai Mengering.  Hasil interpretasi  visual  dimana terdapat 4  jenis  tutupan  lumpur  yang  berada  di  dalam tanggul penahan, yaitu Air Berlumpur, Lumpur Basah, Lumpur Kering, dan Lumpur Mulai Mengering ini selanjutnya dijadikan acuan untuk digitisasi manual klasifikasi jenis lumpur yang telah ditafsirkan sebelumnya sehingga menghasilkan tutupan lumpur sesuai jenis lumpur.

## 5. Perhitungan Volume Lumpur
Perhitungan volume permukaan lumpur dilakukan menggunakan software Terrasolid dimana hasil klasifikasi jenis  permukaan  lumpur  yang  telah  didapatkan  digunakan  sebagai  batas  area  perhitungan  volume.  Pada perhitungan  volume ini menggunakan metode  prismoidal  dimana digunakan  dua permukaan  sebagai  acuan perhitungan  volume,  metode  ini  dipilih  karena  metode  ini  mempertimbangkan  kemiringan  atau  perubahan lereng  pada  permukaan  yang  sedang  dihitung  volumenya  sehingga  dapat  mengatasi  perubahan  kemiringan pada  permukaan  yang sedang  diukur  dalam  hal  ini  pada  permukaan lumpur  yang  kompleks.  DTM  LiDAR yang  telah  didapatkan  digunakan  sebagai upper  surface dan  permukaan  dengan  elevasi  3  mdpl  digunakan sebagai lower surface . Setelah dilakukan perhitungan volume sesuai dengan jenis tutupan lumpur, maka akan didapatkan jumlah volume lumpur pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Volume Tutupan Lumpur Sidoarjo Jenis Lumpur Luas (m2) Volume (m3) Persentase Air Berlumpur 2.224.002,89 9.987.931,57 33,705% Lumpur Mulai Mengering 943.902,49 4.719.359,92 23,599% Lumpur Kering 1.338.610,01 6.993.143,74 26,770% Lumpur Basah 1.305.188,09 7.932.869,94 15,926% Total 5.811.703,48 29.633.305,17 100%
Dari  hasil  perhitungan  volume  yang  telah  dilakukan,  didapatkan  total  volume  lumpur  Sidoarjo  pada  18 September 2022 adalah sebesar 29.633.305,17 m 3 . Volume terbesar terdapat pada klasifikasi Air Berlumpur sebesar 9.987.931,57 m 3 atau 33,705% dari total volume lumpur, dilanjutkan oleh jenis Lumpur Basah yang memiliki volume sebesar 7.932.869,94 m 3 atau 23,599% dari total volume lumpur, lalu Lumpur Kering dengan volume sebesar  6.993.143,74 m 3 atau 26,770% dari total volume lumpur, dan volume paling sedikit dimiliki oleh Lumpur Mulai Mengering sebesar 4.719.359,92 m 3 atau 15,926% dari total volume lumpur. Klasifikasi Air Berlumpur yang memiliki nilai luasan dan volume paling besar ini sebagian besar berada pada bagian utara hingga timur dari tanggul pembatas lumpur yang berada di Kecamatan Tanggulangin.

## 6. Pembuatan Peta Kemiringan Lereng
Informasi  kemiringan  lereng  didapatkan  dari  DTM  LiDAR  wilayah  lumpur  Sidoarjo  yang  dilakukan pengolahan menggunakan fungsi Slope . Dari hasil pengolahan tersebut akan menampilkan raster dengan nilai kelerengan tertentu. Nilai kelerengan ini selanjutnya dilakukan klasifikasi agar sesuai dengan kriteria dengan menggunakan  fungsi Reclassify pada 3D  Analyst  Tools sehingga  sesuai  dengan  nilai scoring yang  telah ditentukan.
Berdasarkan Tabel 7 didapatkan bahwa hampir seluruh wilayah di sekitar luapan lumpur Sidoarjo didominasi oleh kelerengan 0% - 2% dengan kelas Datar seluas 7672.441 m2 yang memenuhi 59,291% dari seluruh area studi. Untuk kelerengan 2% - 7% dengan kelas Landai memiliki luasan 3.840.152 m2 yang memenuhi 29,676% dari area studi pada penelitian ini. Selain itu, kelerengan 7% - 13% dengan kelas Agak Landai memiliki luasan 314.824 m2 atau 2,433% dari area studi pada penelitian ini. Pada kelerengan 13% - 20% dengan kelas Agak Terjal  memiliki luasan 165.311 m2 atau 1,277 % dari area studi pada penelitian ini. Dan untuk kelerengan >20% dengan kelas Terjal memiliki luasan 947.685 m2 atau 7,323 % dari area studi pada penelitian ini.
Pada penelitian ini, kelas datar memiliki nilai skor yang paling tinggi lalu dilanjutkan oleh kelas landai yang juga memiliki skor yang cukup tinggi. Hal ini dikarenakan pada daerah datar dan landai aliran lumpur dapat
mengendap  dan  menggenang  di  daerah  tersebut.  Endapan  lumpur  ini  dapat  merusak  lingkungan  yang dilaluinya. Sedangkan pada kelas agak landai, agak terjal, dan terjal potensi lumpur mengendap tidak sebesar kelas datar dan landai. Meskipun begitu, pada rentang kelas ini juga memiliki bahaya jika aliran lumpur sangat cepat  dengan  volume  yang  besar  sehingga  berpotensi  merusak  lingkungan  dan  pemukiman  manusia  yang dilaluinya.
Gambar 8. Hasil Peta Kemiringan Lereng
Tabel 7. Hasil scoring Peta Kemiringan Lereng Kelerengan Keterangan Skor Luas (m2) Persentase Luasan 0% - 2% Datar 5 7.672.441 59,291% 2% - 7% Landai 4 3.840.152 29,676% 7% - 13% Agak Landai 3 314.824 2,433% 13% - 20% Agak Terjal 2 165.311 1,277% >20% Terjal 1 947.685 7,323%

## 7. Pembuatan Peta Tutupan Lahan
Informasi  tutupan  lahan  didapatkan  dari  klasifikasi  menggunakan  digitisasi  manual  dari  data orthophoto wilayah Lumpur Sidoarjo dan dibagi menjadi 12 kelas yaitu, Lahan Terbangun, Jalan, Jalur Kereta, Sungai, Danau, Lumpur, Pertanian, Sawah, Tambak, Kebun, Rawa, dan Lahan Kosong. Klasifikasi ini berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Surjoatmodjo pada 2019. Tutupan  lahan yang telah dilakukan pemberian nilai skor selanjutnya  dilakukan  pengolahan  menggunakan  fungsi From  Polygon  to  Raster agar  digitisasi  yang sebelumnya  merupakan  data  vektor  diubah  menjadi  data  raster  dengan  ketelitian  0.1  m.  Hasil  raster  ini selanjutnya  dilakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan  fungsi Reclassify pada 3D  Analyst  Tools sehingga sesuai dengan nilai scoring yang telah ditentukan.
Gambar 9. Hasil Peta Tutupan Lahan
Tabel 8. Hasil scoring Peta Tutupan Lahan Parameter Luas (m2) Persentase Lahan Terbangun, Jalan, Jalur Kereta, Sungai, Danau, Lumpur 7.648.611 58,977% Pertanian, Sawah, Tambak, Kebun, Rawa, Lahan Kosong 5.320.286 41,023%
Pada  hasil  perhitungan  luasan  tiap  skor  pada  tutupan  lahan,  dapat  disimpulkan  bahwa  skor  tertinggi  yang dimiliki oleh kelas Lahan Terbangun, Jalan, Jalur Kereta, Sungai, Danau, dan Lumpur memiliki luasan paling banyak yaitu sebesar 7.648.611 m 2 sedangkan untuk luasan paling kecil dimiliki oleh kelas Pertanian, Sawah, Tambak, Kebun, Rawa, dan Lahan Kosong sebesar 5.320.286 m 2 .
Informasi  tutupan  lahan  ini  memberikan  pemahaman  tentang  sejauh  mana  jenis  tutupan  lahan  dapat berkontribusi terhadap risiko dan kerawanan terhadap banjir lumpur Sidoarjo. Pada tutupan lahan dengan skor tertinggi yaitu skor 5 memiliki persentase 58,977% dari keseluruhan wilayah penelitian. Dengan persentase yang besar, kelas ini memiliki potensi risiko dan kerawanan yang tinggi, karena untuk lahan terbangun, jalan, dan  jalur  kereta  cenderung  memiliki  permukaan  yang  tidak  dapat  menyerap  air  dengan  baik,  sehingga  air lumpur dapat menggenangi daerah ini dengan cepat. Sedangkan untuk tutupan lahan dengan skor 4 memiliki persentase 41,023% dari keseluruhan tutupan lahan. Kelas ini memiliki potensi yang cukup besar juga, karena pada  permukaan  kelas  pertanian,  sawah,  dan  kebun  cenderung  rendah  dan  rentan  terhadap  genangan  air lumpur.  Untuk  kelas  tambak,  luapan  lumpur  dapat  menyebabkan  kerusakan  pada  sistem  tambak  dan mengancam  keberlanjutan  budidaya  perikanan.  Sementara  untuk  kelas  lahan  kosong  cenderung  memiliki permukaan yang tidak stabil dan rentan terhadap erosi dan genangan air lumpur.

## 8. Pembuatan Peta Kerawanan
Peta kerawanan didapatkan dengan melakukan perhitungan scoring dengan atribut yang telah di overlay untuk semua parameter mulai dari skor kelerengan dan tutupan lahan. Perhitungan dilakukan tanpa ada pembobotan karena belum adanya acuan yang pasti mengenai pembobotan untuk bencana Lumpur Sidoarjo sehingga tiap
parameter dianggap sama atau untuk Peta Kemiringan Lereng berbobot 50% dan Peta Tutupan Lahan berbobot 50%. Dari perhitungan ini akan didapatkan Kerawanan dengan tiga kelas, yaitu Rendah, Sedang, dan Tinggi. Pemilihan kelas ini didasarkan oleh Pembuatan Peta Kerawanan yang dikeluarkan oleh BNPB. Berdasarkan hasil  perhitungan yang  telah  dilakukan  didapatkan rentang skor  keseluruhan  parameter  yang  telah  dihitung sebesar  2,50  –  5,00  sehingga  untuk  kelas  interval  kerawanan  dikelaskan  dengan  perhitungan  interval  yang sama.
Kelas Interval Kerawanan = 5,00 − 2,50 2 = 1.25
Sehingga  klasifikasi  kelas  kerawanan  dan  skornya  dengan  nilai  interval  kerawanan  0.833  adalah  sebagai berikut:
Tabel 9. Hasil Peta Kerawanan Rentang Skor  Tingkat Kerawanan Skor Luas (m2) Persentase Luasan 2,50 – 3,75 Sedang 2 1.371.472 10,599% 3,75 – 5,00 Tinggi 3 11.568.748 89,401%
Gambar 10. Hasil Peta Kerawanan wilayah lumpur Sidoarjo
Dari  hasil scoring dan overlay yang  telah  dilakukan,  didapatkan  luas  wilayah  dan  persentase  daerah berdasarkan tingkat kerawanan. Untuk tingkat kerawanan sedang memiliki luas 1.371.472 m 2 atau 10,599% dari  total  luas  wilayah  penelitian  sedangkan  tingkat  kerawanan  tinggi  memiliki  luas  11.568.748  m 2 atau 10,599% dari total luas wilayah penelitian.
Berdasarkan  hasil  kerawanan  banjir  lumpur  Sidoarjo,  terdapat  89,401%  dari  luas  wilayah  total  dalam penelitian ini masuk ke dalam tingkat kerawanan tinggi. Hasil ini menunjukkan terdapat potensi genangan air
lumpur yang parah di wilayah ini jika terjadi bencana tanggul jebol maupun luapan lumpur melebihi batas tanggul penahan lumpur, dengan kemungkinan risiko tinggi terhadap keselamatan penduduk dan kerusakan infrastruktur  yang  signifikan.  Untuk  wilayah  yang  termasuk  ke  dalam  kerawanan  tinggi  ini,  perlu  adanya perhatian lebih agar wilayah ini selalu siap untuk mencegah dan menanggulangi kemungkinan adanya banjir lumpur Sidoarjo.
Dari tingkat kerawanan dan elevasi wilayah lumpur Sidoarjo pada Gambar 4.21, dapat dianalisis prediksi arah aliran banjir lumpur. Umumnya aliran banjir akan meluap dari tempat tinggi ke tempat rendah, Dari informasi Peta Kerawanan dan Digital Terrain Model wilayah lumpur Sidoarjo, dapat diprediksi bahwa aliran lumpur akan meluap ke arah timur laut dari tanggul penahan lumpur yaitu mengarah ke Kecamatan Tanggulangin.

## Kesimpulan
Pembuatan Digital Terrain Model (DTM) wilayah lumpur Sidoarjo menggunakan data LiDAR menghasilkan data elevasi yang berasal dari 41.733.236,00 point kelas ground. DTM ini memiliki elevasi terendah yaitu - 1,740 mdpl yang berada di wilayah barat Lumpur Sidoarjo tepatnya di wilayah Kecamatan Porong dan elevasi tertinggi sebesar 12,170 mdpl yang terletak di pusat semburan Lumpur Sidoarjo. Dari hasil DTM didapatkan permukaan  tanah  wilayah  Lumpur  Sidoarjo  dan  sekitarnya  menurun  dari  wilayah  Kecamatan  Gempol  dan Kecamatan Jabon ke arah timur laut dari tanggul penahan tepatnya ke wilayah Kecamatan Tanggulangin dan sebagian Kecamatan Porong. Hal ini dapat mengakibatkan wilayah Kecamatan Tanggulangin memiliki risiko yang lebih besar terkena dampak banjir lumpur Sidoarjo.
Volume total lumpur Sidoarjo pada 18 September 2022 yang didapatkan adalah 29.633.305,17 m 3 . Volume terbesar  terdapat  pada  klasifikasi  Air  Berlumpur  9.987.931,57  m 3 atau  33,705%  dari  total  volume  lumpur, dilanjutkan oleh jenis Lumpur Basah yang memiliki volume 7.932.869,94 m 3 atau 23,599% dari total volume lumpur, lalu Lumpur Kering dengan volume 6.993.143,74 m 3 atau 26,770% dari total volume lumpur, dan volume paling sedikit dimiliki oleh Lumpur Mulai Mengering 4.719.359,92 m 3 atau 15,926% dari total volume lumpur.  Klasifikasi  Air  Berlumpur  yang  memiliki  nilai  luasan  dan  volume  paling  besar  ini  sebagian  besar berada pada bagian utara hingga timur dari tanggul pembatas lumpur yang berada di Kecamatan Tanggulangin.
Hasil analisis kerawanan banjir lumpur Sidoarjo didapatkan tingkat kerawanan sedang memiliki luas 1.371.472 m 2 atau 10,599% dari total luas wilayah penelitian, dan tingkat kerawanan tinggi memiliki luas 11.568.748 m 2 atau 89,401% dari total luas wilayah penelitian. Dari informasi tingkat kerawanan dan elevasi yang didapatkan dapat diprediksi bahwa aliran lumpur akan meluap ke arah timur laut dari tanggul penahan lumpur tepatnya mengarah ke Kecamatan Tanggulangin. Hasil Peta Kerawanan ini menunjukkan terdapat potensi genangan air lumpur  yang  parah  di  area  studi  penelitian  ini  jika  terjadi  bencana  tanggul  jebol  maupun  luapan  lumpur melebihi batas tanggul penahan lumpur. Untuk wilayah yang termasuk ke dalam kerawanan ini, perlu adanya perhatian lebih agar wilayah ini selalu siap untuk mencegah dan menanggulangi kemungkinan adanya banjir lumpur Sidoarjo.

## Ucapan Terimakasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  kepada  Laboratorium  Geoinformatika  Departemen  Teknik Geomatika  ITS  yang  telah  membantu  dalam  memberikan  fasilitas  penunjang  untuk  pemrosesan  dan pengolahan data pada penelitian ini. Juga kepada PT. Waindo SpecTerra Indonesia dan Pusat Pengendalian Lumpur Sidoarjo (PPLS) – PUPR yang telah memberikan dukungan dalam pemberian data yang digunakan pada penelitian ini. Serta kepada seluruh pihak yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Akbari, A. M., & Hariyanto, T. (2012). Perhitungan volume semburan dan sebaran lumpur Sidoarjo dengan citra ikonos multi temporal 2011. Tugas Akhir, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Teknik Geomatika, Surabaya. Arbeck.  (2015). The difference  between  digital  surface  model  (DSM)  and  digital  terrain  models  (DTM)  when  talking about  digital  elevation  models  (DEM) .  Dipetik  Januari  16,  2023,  dari  Wikimedia  Commons: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:The_difference_between_Digital_Surface_Model_(DSM)_and_Digital _Terrain_Models_(DTM)_when_talking_about_Digital_Elevation_models_(DEM).svg Aruga, K., Sessions, J., & Akay, A. E. (2004). Application of an airborne laser scanner to forest road design with accurate earthwork volumes. Journal of Forest Research, 10 (2), 113-123. doi: 10.1007/s10310-004-0116-9 ASPRS. (2008). LAS Specification Version 1.2. Brabb, E. E. (1984). Innovative approaches to landslide hazard and risk mapping. Fourth International Symposium on Landslides , 1 , hal. 307-324. Toronto.
Carter, W., Shrestha, R., Tuell, G., Bloomquist, D., & Sartori, M. (2001). Airborne laser swath mapping shines new light on earth's topography. Eos, Transactions American Geophysical Union, 82 , 549-555. doi:https://doi.org/10.1029/01EO00321
Firdaus,  Z.  M.  (2020). Pemodelan  kota  tiga  dimensi  menggunakan  data  LiDAR  dan  foto  udara  dengan  metode  semi automatis (Studi kasus: Area Pakuwon Trade Center, Kota Surabaya). Tugas Akhir, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Teknik Geomatika, Surabaya. Diambil kembali dari http://repository.its.ac.id/id/eprint/77870
Geospasial.  (2023,  November  2023). Indonesia  Geospasial .  Diambil  kembali  dari  https://www.indonesia- geospasial.com/
Ghilani,  C.  D.,  &  Wolf,  P.  R.  (2012). Elementary  surveying:  An  introduction  to  geomatics (13th  Edition  ed.).  Upper Saddle River, New Jersey: Pearson Education, Inc. Guth,  P.  L.  (2018). What  should  a  bare  earth  digital  terrain  model  (DTM)  portray? United  States  Naval  Academy, Department of Oceanograph. Annapolis: PeerJ Preprints. doi:10.7287/peerj.preprints.27053v1 Hirt,  C.  (2015).  Digital  terrain  models.  Dalam  M.  G.  Sideris  (Penyunt.), Encyclopedia  of  Geodesy. Springer  Cham. doi:https://doi.org/10.1007/978-3-319-02370-0_31-1 Khalil, R. (2018). Surveying: Volume calculation. King Abdul Aziz University, Department of Landscape Architecture, Jeddah.
Kilian,  J.,  Haala,  N.,  &  Englich,  M.  (1996).  Capture  and  evaluation  of  airborne  laser  data. International  Archives  of Photogrammetry and Remote Sensing, 31 (3), 383-338.
Kobler, A., Pfeifer, N., Ogrinc, P., Todorovski, L., Oštir, K., & Džeroski, S. (2007). Repetitive interpolation: A robust algorithm for DTM generation from Aerial Laser Scanner Data in forested terrain. Remote Sensing of Environment, 108 (1), 9-23. doi:10.1016/j.rse.2006.10.013
Liu, X. (2008). Airborne LiDAR for DEM generation: some critical issues. Progress in Physical Geography: Earth and Environment, 32(1) , 31–49. doi:https://doi.org/10.1177/0309133308089496 Petrie, G., & Toth, C. K. (2008). Introduction to laser ranging, profiling, and scanning. Dalam J. Shan, & C. K. Toth, Topographic Laser Ranging and Scanning: Principles and Processing, Second Edition. Boca Raton: CRC Press. doi:10.1201/9781420051438.ch1
Pfeifer, N., Höfle, B., Briese, C., Rutzinger, M., & Haring, A. (2008). Analysis of the backscattered energy in terrestrial laser scanning data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXXVII (B5), 1045-1052. Pusat Pengendalian Lumpur Sidoarjo (PPLS). (2020). Pengendalian lumpur Sidoarjo. Surabaya: Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat. Direktorat Jenderal Sumber Daya Air. Puspita,  B.  D.,  &  Sudaryatno.  (2013). Estimasi  sedimen  lahar  dingin  di  sebagian  Kali  Gendol  Gunung  Merapi menggunakan FUFK dan LiDAR. Universitas Gadjah Mada, Fakultas Geografi, Sleman. Schenk, T. (2005). Introduction to photogrammetry. The Ohio State University, Department of Civil and Environmental Engineering and Geodetic Science, Columbus. Setyaningrum, P. (2022, Januari 26). Lumpur Lapindo: Penyebab, dampak, ganti rugi, hingga temuan “harta karun” logam tanah jarang. Kompas.com. Dipetik Desember 27, 2022, dari Kompas.com: https://surabaya.kompas.com/read/2022/01/26/205822478/lumpur-lapindo-penyebab-dampak-ganti-rugi-hingga- temuan-harta-karun-logam?
Sukojo, B. M. (2012). Penginderan jauh (dasar teori dan terapan). Surabaya. Surjoatmodjo, M. I. (2019). Analisis potensi pergerakan arah aliran banjir lumpur untuk menunjang kegiatan mitigasi bencana (Studi kasus: Lumpur Sidoarjo Kecamatan Porong dan Tanggulangin). Tugas Akhir, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Teknik Geomatika, Surabaya.
Taufik,  M.,  Khomsin,  K.,  Pratomo,  D.  G.,  &  Widyasari,  M.  (2009).  Digital  elevation  model  (DEM)  aster  untuk menghintung volume lumpur Lapindo. Geoid, 4 (2) , 166-170.
doi:http://dx.doi.org/10.12962/j24423998.v4i2.7316 Wahyono,  E.  B.,  &  Suhattanto,  M.  A.  (2019). Survey  Satelit  Pertanahan. Yogyakarta:  Sekolah  Tinggi  Pertanahan Nasional. Widodo, B. T., & Hariyanto, T. (2016). Visualisasi perubahan volume dan elevasi permukaan lumpur dengan citra satelit resolusi  tinggi  temporal  untuk  monitoring  lumpur  Sidoarjo. Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember,  Teknik Geomatika, Surabaya. doi:10.12962/j23373539.v5i2.17385
Yuwono. (2005). Pendidikan dan pelatihan  (diklat)  teknis pengukuran dan  pemetaan  kota:  BAB XV.  Volume. Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Teknik Geomatika, Surabaya.
Zhang, W., Qi, J., Wan, P., Wang, H., Xie, D., Wang, X., & Yan, G. (2016). An easy-to-use airborne LiDAR data filtering method  based  on  cloth  simulation.  (P.  D.  Shan,  &  P.  D.  Hyyppä,  Penyunt.) Remote  Sensing,  8 (6),  501. doi:10.3390/rs8060501
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .