Vol. 4, No. 2, July 2022: 86-101
Jambura Geoscience Review
p-ISSN 2623-0682 | e-ISSN 2656-0380
Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.

## Penggunaan DTM Presisi dari Fotogrametri UAV untuk Analisa Bencana Longsor Menggunakan Sistem Informasi Geografis
Vikanisa Rahmadany 1 , Martinus Edwin Tjahjadi 1 , Fransisca Dwi Agustina 1
1 Prorgram Studi Teknik Geodesi, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Nasional Malang, Kota Malang, Provinsi Jawa Timur, Indonesia
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article history: Received: 30 December 2021 Accepted: 22 April 2022 Published: 5 July 2022
Keywords: DTM; Geographic Information System; Landslide; Photogrammetry; UAV
Corresponding author: Vikanisa Rahmadany Email: vikanisarahmadany1798@gmail.com
Read online:
Scan this QR code with your smart phone or mobile device to read online. The  morphologies  of  the  Pandansari  Village  (Ngantang  District,  Malang
Regency, Indonesia) are vulnerable to landslide disasters that may damage human  properties,  infrastructures,  and  even  fatalities.  Landslide  disaster mitigation  can  be  carried  out  by  conducting  disaster-prone  mapping utilizing  Unmanned  Aerial  Vehicle  (UAV)  photogrammetry  along  with geographic information systems (GIS) to produce precise Digital Elevation Model/Digital Terrain Model (DEM/DTM). The purpose of this study is to analyze areas prone to landslides using precision DTM data from UAV technology  integrated  with  geospatial  data.  DEM  is  widely  used  for disaster  mapping  applications  in  the  form  of  DTM,  representing  the ground  surface.  DTM  can  be  generated  from  UAV  images  with photogrammetric processing and additional procedures for removing non- ground  objects.  This  study  utilizes  PCI  Geomatics  software  to  remove vegetation  and  human-made  objects  off  the  ground  surfaces  semi- automatically. The evaluation revealed that LE 90% of the DTM has only deviated  at  approximately  0.81  m.  This  value  follows  the  introductory map geometric accuracy provisions according to BIG No.15 of 2014 for a scale of 1:2500 in class 2. The landslide hazard map classifications using the landslide estimation Puslittanak are dominated by a high classification landslide hazard level with an  area of 20.3 ha (48.55%).  In addition, the validation  of  the  landslide-prone  map  using  the  accuracy  assessment method obtained a percentage of 83%.
How to cite: Rahmadany, V., Tjahjadi, M. E., & Agustina, F. D. (2022). Penggunaan DTM Presisi dari Fotogrametri UAV untuk Analisa  Bencana  Longsor  Menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis. Jambura  Geoscience  Review,  4 (2),  86-101. doi:https://doi.org/10.34312/jgeosrev.v4i2.12908

## 1. PENDAHULUAN
Morfologi  kawasan  Desa  Pandansari,  Kecamatan  Ngantang,  Kabupaten  Malang  yang memiliki kondisi daya dukung tanah berbentuk lereng yang terjal hingga mencapai lebih dari 45 derajat serta peristiwa hujan deras yang secara terus menerus mengguyur lereng Gunung Kelud dan  sekitarnya  mengakibatkan  terganggunya  kestabilan  lereng  dan  terjadi  perpindahan  atau pergerakan  massa  tanah  yang  disebut  dengan  tanah  longsor  (Cruden  &  Varnes,  1996).  Tanah longsor  memberi  dampak  dengan  sejumlah  kerugian  seperti  lenyapnya  harta  benda,  kerusakan infrastruktur  hingga  berjatuhan  korban  jiwa.  Sebagai  upaya  mitigasi  bencana  tanah  longsor dalam  bentuk  informasi  awal  untuk  memperkirakan  potensi  dari  bencana  tersebut,  dapat dilakukan  pemetaan  melalui  pemotretan  udara yang memanfaatkan  wahana  udara tanpa awak atau  disebut  dengan Unmanned  Aerial  Vehicle (UAV)  serta  pemanfaatan  dari  aplikasi  sistem informasi geografis yang dapat digunakan untuk menganalisis daerah rawan longsor.
Berdasarkan fokus penelitian yang dikaji, dilakukan analisa sistem informasi geografis untuk identifikasi daerah yang rawan terhadap bencana tanah longsor di Desa Pandansari, Kecamatan Ngantang,  Kabupaten  Malang  dengan Digital  Terrain  Model (DTM)  presisi  yang  diperoleh  dari pengolahan menggunakan teknologi fotogrametri digital. Perangkat lunak PCI Geomatica 2014 digunakan untuk mengekstraksi data DTM dari data Digital Surface Model (DSM) dengan metode pengolahan semi-otomatis filtering . Prosedur ini dapat menghasilkan DTM dengan kualitas yang lebih akurat dan presisi serta menyerupai bentuk ground pada daerah sebenarnya (Kerong et al., 2022).  Implementasi  metode  semi-otomatis filtering atau  perpaduan  antara  otomatis filtering (DSM2DTM)  dengan  manual filtering ( editing  tool )  pada  perangkat  PCI  Geomatica menghilangkan  DSM  yang  masih  mengandung  unsur  vegetasi  dan human  made  objec t. Keluarannya  adalah  fitur  non  vegetasi  pada  permukaan  yang  digunakan  untuk  mendapatkan nilai  kelerengan  dari  data  ketinggian  permukaan  tanah  atau  elevasi  DTM  sebagai  representasi kondisi ketinggian medan (Mahmudi, 2015).
DTM merupakan representasi digital tiga dimensi dari data ketinggian pada permukaan suatu area tertentu. Sedangkan untuk presisi merupakan salah satu kualitas pada data yang terukur di dalam  fotogrametri  (Chandler,  1989).  Presisi  yang  dapat  dicapai  dengan  pengukuran fotogrametri tergantung pada kualitas sumber data. Foto yang diperoleh dari UAV, memberikan ortofoto  dan  DTM  dengan  resolusi  yang  tinggi.  Resolusi  DTM menjadi  salah  satu  kontributor paling  signifikan  untuk  analisis  kerentanan  tanah  longsor  yang  efektif  dan  dapat  menghasilkan presisi  yang  tinggi  (Chen  et  al.,  2020).  DTM  dengan  resolusi  tinggi  dapat  menghasilkan  hasil cerminan dari kondisi permukaan yang sebenarnya (Du et al., 2021).
Studi  identifikasi  longsor  menggunakan  metode  semi-otomatis filtering pada  data  DSM fotogrametri  udara  belum  banyak  ditemukan.  Penelitian  yang  sebelumnya  ditemukan  adalah hasil filtering terhadap DSM dari citra satelit Alos Palsar (Julzarika & Sudarsono, 2009). Namun data yang diperoleh dengan citra satelit memiliki kekurangan seperti terhalau oleh objek awan, waktu akuisisi dengan letak data yang diperlukan tidak fleksibel, dan memiliki biaya operasional yang terbilang cukup mahal (Shofiyanti, 2011).
Penelitian  tekait  dengan  pemanfaatan  data  foto  udara  UAV  dapat  digunakan  sebagai  salah satu sumber informasi spasial pasca bencana longsor dan dapat digunakan untuk proses analisis spasial.  Identifikasi  wilayah  terdampak  melalui  hasil  orthofoto  UAV  menggunakan  teknologi UAV  seperti  dilakukan  oleh  (Azeriansyah  et  al.,  2017)  dan  (Abdurrahman  et  al.,  2020). Penggunaan  teknologi  UAV  memiliki  banyak  keuntungan  dari  segi  karakteristik  presisi  yang tinggi,  kecepatan  yang  tinggi  dalam  pemrosesan  data,  ketinggian  terbang  rendah,  persiapan terbang  yang nyaman,  kemudahan menghasilkan data orthoimage beserta Digital  Elevation  Model (DEM),  dan  biaya  operasi  yang  rendah  dibanding  dengan  data  dari  citra  satelit.  Data  yang diperoleh memiliki resolusi spasial yang tinggi sehingga kesalahan dalam objek identifikasi atau pengukuran  dapat  diminimalisir  serta  memudahkan  untuk  mengidentifikasi  objek  yang  sulit dijangkau (Afif et al., 2019).
Di  dalam  penelitian  ini,  DTM  presisi  foto  udara  hasil  semi-otomatis filtering dilakukan  uji ketelitian geometri vertikal (LE90) dari perhitungan RMSE ( root mean square error )  yang mengacu pada standar Badan Informasi Geospasial Nomor 15 (2014). Pengujian ketelitian terpusat pada selisih koordinat (Z) antara titik uji di peta dan titik ICP ( Independent Check Point ) yang dianggap benar dari titik uji pada permukaan tanah. Analisa spasial sistem informasi geografis pada DTM presisi  digunakan  untuk  mendapatkan  klasifikasi  nilai  dari  kemiringan  lereng  ( slope )  dengan menggunakan  ArcGIS  10.8.  Hasil  klasifikasi slope DTM  presisi  digunakan  untuk  memperoleh tingkat  kerawanan  tanah  longsor  dengan  melakukan overlay bersama  parameter  lainnya  yaitu tutupan  lahan,  curah  hujan,  jenis  tanah,  dan  jenis  batuan,  serta  dilakukan  perhitungan  antara skoring  dan  pembobotan  menggunakan  model  pendugaan  kerawanan  longsor  (Puslittanak, 2004). Peta rawan tanah longsor yang dihasilkan, diklasifikasi menjadi empat tingkatan potensi terhadap  terjadinya  tanah  longsor.  Hasil  klasifikasi  peta  rawan  longsor  juga  dilakukan  uji validitas atau akurasi dengan klasifikasi yang sebenarnya di lapangan.
Penelitian  ini  bertujuan  menganalisa  daerah  yang  rawan  terhadap  bencana  tanah  longsor dengan  data  DTM  presisi  dari  teknologi  UAV  yang  diintegrasikan  dengan  data  geospasial menggunakan  analisa  spasial  sistem  informasi  geografis  untuk  mengetahui  daerah  sebaran
longsor yang dihasilkan melalui peta kerawanan longsor. Diharapkan dari hasil penelitian yang dilakukan,  dapat  menghasilkan  sebuah  peta  rawan  bencana  tanah  longsor  yang  baik  sebagai landslide  identifier dalam  upaya  mitigasi  dan  kewaspadaan  terhadap  daerah  yang  berpotensi bencana tanah longsor.

## 2. METODE
Daerah penelitian longsor dilakukan di Desa Pandansari, wilayah Kecamatan Ngantang, pada bagian barat Kabupaten Malang, Provinsi Jawa Timur yang ditunjukkan pada Gambar 1. Secara geografis  koordinat  lokasi  penelitian  tersebut  terletak  pada  koordinat 7 ̊ 51 ’ 57.58 ” LS  dan  11 2 ̊ 21 ’ 39.68 ” BT.

## 2.1. Teknik Akuisisi Data
Teknik  akuisisi data primer  terdiri  atas  data  foto,  titik  GCP  ( Ground  Control  Point ),  dan  titik ICP  ( Independent  Control  Point ).  Titik  GCP  didapatkan  melalui  hasil  pengamatan  GPS  ( Global Positioning System ) Geodetik dengan metode statik. Titik GCP dibutuhkan sebagai titik referensi pada  area  pemotretan  udara.  Metode  statik  yakni  penentuan  posisi  GPS  dengan receiver diam terhadap titik yang diamati. Sedangkan titik ICP sebagai titik kontrol kualitas dari objek (Pardo et al . , 2019), diperoleh dengan metode Real Time Kinematic (RTK) yang merupakan metode untuk memperoleh koordinat titik dengan hasil ketelitian yang tinggi dengan waktu pengambilan yang relatif  cepat  (Abidin,  2000).  Data  foto  diperoleh  melalui  pemotretan  udara  yang  dilakukan dengan  memanfaatkan  teknologi  UAV. Teknik  potret  udara ini  dilakukan  dengan  menentukan jalur terbang dan tinggi terbang yang menyesuaikan area penelitian.
Selain  data  primer,  data  sekunder  juga  dibutuhkan  yang  meliputi  data  Curah  Hujan  Tahun 2021 dari Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Malang, Jenis Tanah Tahun 2016  diperoleh  dari  Badan  Penelitian  dan  Pengembang  Pertanian,  dan  Jenis  Batuan  (Geologi) dari Badan Geologi Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral (ESDM).

## 2.2. Teknik Pengolahan Data
Teknik  pengolahan  terhadap  DSM  foto  udara  yang  masih  mengandung  unsur  vegetasi  dan human made object diekstraksi menjadi data DTM presisi dengan software PCI Geomatica 2014. Proses  penghapusan  atau  penghalusan  permukaan  data  DSM  menggunakan  metode  semi-
Gambar 1. Peta ortofoto Desa Pandansari, Kecamatan Ngantang, Kabupaten Malang
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.
otomatis filtering .  Metode  semi-otomatis filtering merupakan  perpaduan  metode  otomatis  filter dengan  algoritma  DSM2DTM  yakni  secara  otomatis  mengubah  DSM  menjadi  DTM  dengan menerapkan  serangkaian  langkah  pemfilteran  yang  menghilangkan  fitur  seperti  bangunan  dan pohon  serta  menghaluskan  hasilnya  dengan  menerapkan  penghapusan  fitur  permukaan  besar, kemudian  menghilangkan  gundukan  dan  lubang  yang  lebih  kecil  dan  menerapkan  filter pemulusan,  sedangkan  metode  manual  yang  digunakan  dengan  alat  ( tools )  yang  tersedia  pada software  PCI  Geomatica,  dapat  membantu  dalam  pemindaian  permukaan  dari  hasil  metode otomatis yang dimana masih belum terfilter dengan baik. Dengan penggunaan metode manual, pengguna  dapat  menentukan  dengan  menggambarkan  bentuk  poligon  pada  permukaan  yang masih belum ter- filter dengan baik kemudian memilih tools focus DEM editing seperti Terrain filters, Bump and Pit filters, Median filters, Clamp filters, dan Final manual touch-up yang tersedia pada PCI Geomatica.  Metode  manual  memungkinkan  kontrol  proses  konversi  DEM  memberikan  hasil yang terbaik.
DTM presisi yang dihasilkan, dilakukan uji akurasi vertikal dengan perhitungan RMSE ( root mean square error ). Nilai RMSE dihasilkan melalui selisih koordinat Z ICP model (foto) dengan koordinat  Z  ICP  dari  pengamatan  GPS  Geodetik  (lapangan)  kemudian  dibagi  sesuai  dengan jumlah titik ICP yang digunakan (Persamaan 2). Sedangkan untuk hasil ortofoto juga dilakukan uji  akurasi  horizontal  dengan  perhitungan  RMSE  yang  nilai  RMSE  dihasilkan  melalui  selisih koordinat X dan Y model dengan koordinat ICP dari lapangan (Persamaan 1). Titik ICP perlu disebar secara merata pada area penelitian untuk mengetahui tingkat akurasi atau ketelitian dari hasil pengolahan ortorektifikasi. Jumlah titik ICP yang digunakan, disesuaikan dengan ketentuan dalam SNI 8202:2019, ketelitian peta dasar (BIG, 2020). Persamaan RMSE yang menggunakan standar dari Perka BIG Nomor 15 Tahun 2014 adalah sebagai berikut:
RMSE horizontal =   √ D 2 n (1) dimana,
D =   √RMSE x 2 + RMSE y 2
=   √ Σ((X data − X cek ) 2 + (X data − X cek ) 2 ) n
RMSE vertikal = √ Σ((Z data − Z cek ) 2 n (2)
dimana:  n  adalah  jumlah  total  dari  seluruh  titik check pada  peta;  D  adalah  selisih  koordinat  di lapangan  dengan  koordinat  di  peta;  x  adalah  point  koordinat  pada  sumbu  x;  y  adalah  point koordinat pada sumbu y; z adalah point koordinat pada sumbu z.
Pengujian akurasi atau ketelitian geometri yang menggunakan standar oleh Perka BIG Nomor 15 Tahun 2014 tentang pedoman teknis ketelitian peta dasar diambil dari nilai RMSE. Pengujian tersebut  dilakukan  dengan  cara  melakukan  perhitungan  CE90  dan  LE90  diperoleh  dari United States National Mapping Accuracy Standard pada Persamaan 3 dan 4.
CE90 = 1.5175 x RMSE r (3) LE90 = 1.6499 x RMSE Z (4) dimana:  RMSE  adalah  akar  kuadrat  dari  nilai mean selisih  antara nilai  koordinat  data  (model) dan nilai koordinat dari data lapangan yang memiliki akurasi yang lebih tinggi; RMSEr adalah Root Mean Square Error untuk posisi koordinat X dan Y (Horizontal); RMSEz adalah Root Mean Square Error untuk posisi koordinat Z (Vertikal); CE90  adalah  Nilai  ketelitian  dengan  tingkat
kepercayaan  90%  untuk  posisi  horizontal;  LE90  adalah  Nilai  ketelitian  dengan  tingkat kepercayaan 90% untuk posisi vertikal.
Linear  Error 90%  (LE90)  atau  ketelitian  geometrik  vertikal  (elevasi)  adalah  nilai  jarak  yang menunjukkan bahwa,  dengan  tingkat kepercayaan  90%,  perbedaan  antara elevasi  objek di  peta dan di lapangan lebih kecil dari nilai jarak tersebut. Sedangkan untuk Circular Error 90% (CE90), radius lingkaran dari ukuran ketelitian geometrik horizontal yang menunjukkan bahwa, dengan tingkat kepercayaan 90%, perbedaan antara posisi objek di peta dan di lapangan lebih kecil dari nilai radius tersebut. Standar atau acuan ketelitian geometri peta dasar ditentukan pada Tabel 1 dan 2.
DTM presisi yang dihasilkan dari proses filtering , kemudian diklasifikasi untuk mendapatkan nilai  kemiringan  lereng  pada  software  ArcGIS  10.8  dengan  fitur  3D Spatial  Analyst .  Analisa kemiringan lereng yang digunakan untuk kemiringan lereng terhadap DTM presisi melalui slope . Slope adalah nilai dari perubahan ketinggian (kemiringan). Daerah dengan nilai slope yang lebih rendah,  merupakan  daerah  yang  lebih  datar.  Sebaliknya,  daerah  dengan  nilai  slope  yang  lebih tinggi merupakan daerah yang lebih curam. Output Slope dari sebuah objek raster dapat dihitung dalam bentuk persen atau derajat slope . Untuk pengolahan data atau analisa spasial pada masing- masing parameter tanah longsor dapat dilihat pada Tabel 3.

## 2.3. Teknik Analisa Data
Sistem  klasifikasi  longsor  yang  digunakan  mengacu  pada  klasifikasi  longsor  oleh  Pusat Penelitian  Tanah  dan  Agroklimat  (Puslittanak)  Tahun  2004  yang  disesuaikan  dengan karakteristik  daerah  penelitiannya.  Menurut  model  Puslittanak  (2004),  parameter  kelerengan, jenis batuan, tutupan lahan memiliki nilai bobot sebesar 20%, faktor curah hujan memiliki nilai bobot  sebesar  30%,  sedangkan  jenis  tanah  memiliki  nilai  bobot  sebesar  10%.  Bobot  tersebut didasarkan pada pengaruh dari peta tersebut terhadap terjadinya bencana tanah longsor. Berikut rumus pada Persamaan 5, untuk mengetahui tingkatan/klasifikasi kerawanan tanah longsor:
Total Skor = Σ (Bobot  ×  Skoring)                                                                                                                 (5)
Adapun  keterangan  dari  setiap  parameter  beserta  bobot  dan  pemberian  skor  yang  mengacu pada Puslittanak (2004) ditunjukkan pada Tabel 4. Nilai skor jenis batuan diberikan berdasarkan tingkat  pelapukan  yang  tinggi  ataupun  bersifat  lunak  secara  fisik  (mudah  tergerus  oleh  air).
Tabel 1. Ketelitian geometri peta dasar Skala Interval kontur (m) Ketelitian peta RBI (m) Kelas 1 Kelas 2 Horizontal (CE90) Vertikal (LE90) Horizontal (CE90) Vertikal (LE90) 1 : 2500 1 0.75 0.5 2.25 1 1 : 1000 0.4 0.3 0.2 0.9 0.4 Sumber:  SNI 8202:2019 Tabel 2. Ketentuan ketelitian geometri peta dasar berdasarkan kelas Ketelitian Kelas 1 Kelas 2 Horizontal 0.3 mm x bilangan skala 0.9 mm x bilangan skala Vertikal 0.5 x interval kontur 1 x interval kontur Sumber:  SNI 8202:2019 Tabel 3. Keterangan pengolahan data/analisa spasial sistem informasi geografis No  Parameter Analisis Skala Peta 1 Peta Kemiringan Lereng 3D Analyst – Slope – Reclassify – Raster to Polygon - Skoring 1:2.500 2 Peta Tutupan Lahan Digitation On Screen – Topology – Klasifikasi - Skoring 1:2.500 3 Peta Jenis Tanah Geoprocessing Clip Batas Dusun – Klasifikasi - Skoring 1:2.500 4 Peta Jenis Batuan Geoprocessing Clip Batas Dusun – Klasifikasi - Skoring 1:2.500 5 Peta Curah Hujan Analysis Tools – Proximity – Create Polygon Thiessen –
Geoprocessing Clip Batas Dusun – Klasifikasi - Skoring 1:2.500
Kondisi  ini  yang  kemudian  akan  mempengaruhi  kestabilan  lereng  hingga  menyebabkan terjadinya  longsoran.  Pada  Tabel  5  untuk  tutupan  lahan,  skor  yang  diberikan  berdasarkan pengaruh terhadap longsor yang dilihat dari kondisi tutupan lahan tersebut ditempatkan. Contoh seperti pada area semak belukar yang terdapat pada kemiringan lereng yang curam, sangat tinggi potensi  terjadinya  tanah  longsor  sehingga  memiliki  nilai  skor  yang  tinggi.  Pada  Tabel  6  untuk kemiringan  lereng,  skor  diberikan  berdasarkan  tingkat  kemiringan  lereng  yang  dapat  memberi pengaruh  terhadap  kestabilan  lereng,  lereng  yang  memiliki  kecuraman  yang  tinggi  tidak  dapat menahan  beban  sehingga  akan  berpotensi  longsor.  Pada  Tabel  7  untuk  jenis  tanah,  skor  yang diberikan tergantung pada tingkat erodibilitas tanah (kepekaan terhadap erosi) yaitu mudah atau sukarnya tanah ambruk oleh tingginya daya dari butiran hujan dan/oleh daya aliran permukaan. Semakin  peka  terhadap  erosi,  maka  semakin  tinggi  skor  yang  diperoleh  jenis  tanah  tersebut (Veihe, 2002).  Skor curah hujan ditentukan berdasarkan tingkat intensitas curah hujan. Semakin tinggi intensitas curah hujan, semakin berpengaruh terhadap timbulnya tanah longsor (Tabel 8).
Tabel 4. Skor dan bobot jenis batuan Parameter Bobot Skor Vulkanik 3 Sedimen 10% 2 Aluvial 1 Sumber:  Puslittanak (2004) Tabel 5. Skor dan bobot tutupan lahan Parameter Bobot Skor Tegalan,Sawah 5 Semak Belukar 4 Hutan dan Perkebunan 20% 3 Kota/Pemukiman Tambak, Waduk Perairan 2 1 Sumber:  Puslittanak (2004) Tabel 6. Skor dan bobot kemiringan lereng Parameter ( ̊ ) Bobot Skor Keterangan >45 5 Sangat Curam 30-45 4 Curam 15-30 20% 3 Agak  Curam 8-15 <8 2 1 Landai Datar
Sumber:  Puslittanak (2004) Tabel 7. Skor dan bobot jenis tanah Parameter Bobot Skor Keterangan Regosol 5 Sangat Peka Andosol, Podsolik 4 Peka Latosol Cokelat, Kambisol 20% 3 Agak Peka Asosiasi Latosol Cokelat Aluvial, Glei 2 1 Kurang Peka Tidak Peka Sumber:  Puslittanak (2004) Tabel 8. Skor dan bobot curah hujan Parameter Besaran (mm/Tahun) Bobot Skor Sangat Basah >3000 5 Basah 2501-2300 4 Sedang 2001-2500 30% 3 Kering Sangat Kering 1501-2000 <1500 2 1 Sumber: Puslittanak (2004)
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.
Hasil  analisa overlay untuk  peta  rawan  tanah  longsor  dengan  4  klasifikasi  terkait  dengan berpotensinya  area  pada  longsor  dengan  tingkatan  kelasnya  terdiri  dari  area  rendah,  sedang, tinggi,  dan  sangat  tinggi  dengan  nilai  interval  masing-masing  kelas.  Penentuan  area  tersebut dilakukan dengan perhitungan menggunakan Persamaan 6.
𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒 = Σ Skor tertinggi  − Σ Skor Terendah Jumlah Kelas Klasifikasi (6) dimana: Range adalah Nilai interval kelas longsor; Skor adalah Nilai parameter longsor.
Untuk  mengetahui  tingkat  validitas  atau  akurasi  yang  diperoleh  dari  peta  rawan  tanah longsor,  dilakukan  teknik accurassion  assessment yang  bertujuan  untuk  menentukan  akurasi  dari klasifikasi  titik  kejadian  longsor  (peta)  dengan  data  di  lapangan  (Selaby  et  al.,  2021).  Berikut rumus dari accurassion assessment pada Persamaan 7.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑠𝑠𝑚𝑒𝑛𝑡 = Σ Titik Sesuai dengan 𝐺𝑟𝑜𝑢𝑛𝑑𝑐ℎ𝑒𝑐𝑘 Σ Semua Titik Uji x 100                                           (7)
jika  nilai  yang  dihasilkan accurassion  assessment adalah  ≥80%  maka  peta  yang  dihasilkan  akurat terhadap klasifikasi longsor yang sebenarnya (National Park Service Vegetation Inventory, 2011).

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. DTM Presisi
Gambar  2a  menunjukkan  hasil  dari  pengolahan  data  foto  udara  dengan  software  Agisoft Metashape  10.6  untuk  memperoleh  data  DSM.  Data  DSM  yang  dihasilkan  memiliki  resolusi sebesar 11.6 m/ pix . Gambar 2b merupakan hasil pengolahan semi-otomatis filtering terhadap data DSM  (ekstrasi  DSM  ke  DTM).  Metode  semi-otomatis filtering dilakukan  dengan  dua  metode yakni otomatis filtering  DSM2DTM  Algorithm dan manual filtering menggunakan tools focus  DEM editing pada software PCI Geomatica 2014.
Perbedaan elevasi antara DSM dengan DTM presisi pada lokasi yang sama ditunjukkan pada path  profile (Gambar 3a, Gambar 3c), dengan ketinggian maksimum yang diperoleh pada DSM yakni 570.75 m (Gambar 3b), sedangkan untuk ketinggian maksimum pada DTM presisi yakni 565.5 m (Gambar 3d). Pada bagian antara visualisasi DSM dengan DTM presisi menunjukkan hasil  yang  signifikan  dimana  pada  Gambar  3a,  menampakkan  fitur human  made  object yaitu jembatan  dan  area  vegetasi  persawahan  telah  terhapus  pada  Gambar  3c,  setelah  dilakukan pengolahan semi-otomatis filtering .
Nilai dari hasil perhitungan RMSE(z) DTM presisi didapatkan sebesar 0.49 meter (Tabel 9). Berdasarkan  hasil  perhitungan  tersebut,  didapatkan  nilai  LE90  sebesar  0.81  meter.  Dapat disimpulkan sesuai pada Tabel 10, uji akurasi vertikal dengan tingkat kepercayaan 90% (LE90) untuk ketelitian peta dasar memenuhi pada skala 1:2500 di kelas 2 dengan ketelitian maksimum sebesar 1 meter dengan interval kontur 1 meter.
Gambar 2. (a) DSM; (b) DTM Presisi
Gambar  3. (a)  Path  profil  pada  DSM;  (b)  Keterangan  path profile DSM; (c)  Path  profile pada DTM presisi; (d) Keterangan path profile DTM presisi.
Tabel 9. Perhitungan RMSE ketelitian geometri vertikal (DTM) Point Koordinat DSM all epok 2 (m) Koordinat RTK GPS (m) Residual errors (m) Z Z dz² ICP_1 608.2046413 609.2274 1.05 ICP_2 610.9648513 611.30125 0.11 …. …. …. …. ICP_25 559.0817293 559.589 0.26 RMSEz (m) 0.49 Tabel 10. Hasil uji LE90 berdasarkan kelas BIG No. 15 Tahun 2014 Ketelitian Hasil uji LE90 (m) Ketelitian peta skala 1:2500 Kelas 2 (m) Vertikal 0.81 1
Gambar 4. Peta kemiringan lereng area penelitian dari hasil DTM presisi
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.

## 3.2. Klasifikasi Slope
Nilai kelerengan berlandaskan pada perbandingan antara jarak horizontal dan jarak vertikal. Peta kemiringan lereng (Gambar 4) yang diperoleh dari analisa slope dengan DTM presisi, terbagi menjadi  5  kelas  dengan  acuan  (Puslittanak,  2004)  yang  ditentukan  berdasarkan  besar  derajat
Tabel 11. Keterangan hasil analisa parameter kemiringan lereng No Kelas Kelerengan Skor Kategori Luas (ha) Persentase 1 >45 5 Sangat Curam 1.08 2.58% 2 30 - 45 4 Curam 3.86 9.23% 3 15 - 30 3 Agak Curam 10.3 24.62% 4 8 – 15 2 Landai 8.3 19.84% 5 <8 1 Datar 18.3 43.74% Total 41.8 100% Tabel 12. Perhitungan RMSE horizontal (ortofoto) Point Koordinat DSM All Area Epok 2 (m) Koordinat RTK GPS (m) RESIDUAL ERRORS (m) X Y X Y dx² dy² ICP_1 649332.1  9129473 649332.1  9129473 0.001612 0.009351 ICP_2 649425.9  9129470 649425.8  9129469 0.000507105  0.028540724 …. …. …. …. …. …. …. ICP_25 649145.8  9129285 649145.7  9129284 1.86E-06 0.017927 RMSEr (m) 0.13 Tabel 13. Hasil uji ketelitian horizontal berdasarkan kelas big  No. 15 Tahun 2014 Ketelitian Hasil Uji CE90 (m) Ketelitian Peta Skala 1:2500 Kelas 2 (m) Horizontal 0.19 2.25
Gambar 5. Ortofoto
kemiringannya.  Daerah  kemiringan  lereng  yang  paling  mendominasi  adalah  daerah  klasifikasi datar dengan luas sebesar 18.2 ha (44%), yang ditunjukkan pada Tabel 11.

## 3.3. Ortofoto
Hasil  ortofoto  yang  terdiri  atas  1  titik bench  mark dan  4  titik  kontrol  tanah  pada  Gambar  5 yang diolah dari 1654 buah foto dengan panjang fokus 8.8 mm dan tinggi terbang rata-rata 109 m.    Luas  area  pada  ortofoto  yang  dihasilkan  yakni  sebesar  50.413  km²  dan  memiliki  resolusi sebesar 2.9 cm/ pix . Perhitungan RMSE (r) diperoleh dengan selisih antara titik ICP foto (model) dengan ICP sebenarnya dari dari nilai koordinat X dan Y. Jumlah ICP yang dipasang adalah 19 titik. Nilai yang dihasilkan dari perhitungan RMSE(r) didapatkan sebesar 0.13 meter. Nilai CE90 didapatkan sebesar 0.19 meter (Tabel 12). Dapat disimpulkan sesuai pada Tabel 13, uji akurasi horizontal dengan tingkat kepercayaan 90% (CE90) untuk ketelitian peta dasar memenuhi pada skala 1:2500 di kelas 2 dengan ketelitian maksimum sebesar 2.25 meter.
3.4. Tutupan Lahan
Gambar  6  merupakan  hasil  interpretasi  visual  ortofoto  berdasarkan  klasifikasi  Puslittanak Tahun  2004,  diperoleh  area  vegetasi  yang  berupa  sawah,  semak  belukar,  hutan,  perkebunan, waduk dan perairan (Tabel 14). Sawah dan semak belukar mendominasi tutupan lahan di lokasi kajian, masing-masing dengan luas 14.2 dan 14.3 ha. Pengamatan tutupan lahan secara langsung di lapangan dapat membantu pekerjaan digitasi, sehingga hasil yang diperoleh akurat.

## 3.5. Curah Hujan
Peta  curah  hujan  (Gambar  7)  yang  dihasilkan  menunjukkan  bahwa,  di  Desa  Pandansari dilingkupi  oleh  intensitas  curah  hujan  yang  sangat  tinggi  yakni  dengan  besaran  curah  hujan berkisar 4480-6408 mm/tahun (Tabel 15).
Gambar 6. Peta tutupan lahan area penelitian
Tabel 14. Keterangan hasil analisa parameter tutupan lahan No Tutupan lahan Skor Luas (ha) Persentase 1 Tegalan, sawah 5 14.2 34% 2 Semak belukar 4 14.3 34.19% 3 Hutan dan perkebunan 3 8.39 20.06% 4 Tambak, waduk dan perairan 1 4.94 12% Total 41.8 100%
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.

## 3.6. Jenis Tanah
Hasil analisa jenis tanah yang ditemukan pada area penelitian adalah tanah andosol dan tanah kambisol  (Gambar  8  dan  Tabel  16).  Tingkat  kepekaan  terhadap  erosi  pada  jenis  tanah  dapat dijadikan penentu tingkat rawan tanah longsor (Hasibuan & Rahayu, 2017).

## 3.7. Jenis Batuan (Geologi)
Pengaruh struktur batuan dan komposisi mineralogi terhadap kepekaan erosi sebagai pemicu terjadinya longsor. Gambar 9 menunjukkan hasil klasifikasi jenis batuan vulkanik di seluruh area penelitian  (41.8  ha)  dengan  skor  yang  diberikan  adalah  3.  Batuan  vulkanik  memiliki  potensi tanah  longsor  yang  sangat  tinggi  karena  memiliki  karakteristik  yang  mudah  lapuk  oleh pembasahan dan pengeringan saat bersinggungan dengan udara luar sehingga dapat menambah beban pada massa batuan sampai bertambah berat dan terjadilah longsor (Hasibuan & Rahayu, 2017).

## 3.8. Analisa Peta Rawan Tanah Longsor
Peta rawan tanah longsor (Gambar 10) yang dihasilkan menggunakan analisa spasial overlay terbagi atas empat klasifikasi yaitu rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi, sebagaimana pada dengan acuan pada model pendugaan longsor oleh Puslittanak (2004). Hasil analisa rawan tanah longsor  terhadap  lima  parameter  yakni  curah  hujan,  kemiringan  lereng,  tutupan  lahan,  jenis tanah,  dan  jenis  batuan,  menunjukkan  bahwa  Desa  Pandansari,  Kecamatan  Ngantang,
Gambar 7. Peta curah hujan area penelitian
Tabel 15. Keterangan hasil analisa parameter curah hujan No Curah hujan (mm/tahun) Skor Kategori Persebaran wilayah Luas (ha) Persentase 1 6408 5 Sangat Basah Dusun Bales, Dusun Munjung, Dusun Plumbang, Dusun Wonorejo 4.10 10 % 2 4480 – 6408 5 Sangat Basah Dusun Sedawun 37.7 90% Total 41.8 100%
Kabupaten Malang didominasi oleh daerah dengan klasifikasi rawan longsor dari sedang hingga tinggi (Tabel 17).
Analisa  kerawanan  tanah  longsor  menunjukkan  seberapa  besar  pengaruh  dari  kelima parameter  yang  digunakan  untuk  menentukan  tingkatan  rawan  longsor.  Analisa  tersebut menunjukkan bahwa Desa Pandansari memiliki intensitas curah hujan yang sangat tinggi yakni mencapai > 3000 mm/tahun. Jika butiran air hujan secara terus menerus membasahi terkhusus pada  daerah  yang  memiliki  topografi  lereng  yang  sangat  curam  dan  daerah  berbukit  tinggi, daerah  tersebut  memiliki  potensi  besar  terjadi  tanah  longsor.  Desa  Pandansari  memiliki morfologi  lereng  yang  sangat  curam  yang  mencapai  >  45  derajat  dan  dilingkupi  oleh  dataran tinggi. Jika terdapat kondisi lereng dengan kemiringan mencapai > 45 disertai dengan parameter atau  faktor  pendukung  longsor  seperti  tutupan  lahan,  maka  dapat  meningkatkan  potensi terjadinya  longsor  (Buchori  &  Susilo,  2012).  Tutupan  lahan  seperti  persawahan  dan  semak belukar,  terkhususnya  pada  daerah  yang  memiliki  kemiringan  lereng  yang  curam,  umumnya sering terjadi longsor.
Tutupan  lahan  pada  area  penelitian,  banyak  ditemukan  kenampakan  vegetasi  berupa pepohonan yang tumbuh pada kemiringan lahan yang terjal, hingga menyebabkan besarnya daya penggerak tanah. Area persawahan memiliki akar kurang kokoh terhadap pengikatan butir tanah,
Gambar 8. Peta jenis tanah area penelitian
Tabel 16. Keterangan hasil analisa parameter jenis tanah No Jenis Tanah Skor  Kategori  Persebaran Wilayah Luas (Ha)  Persentase 1 Andosol 4 Peka Dusun Sedawun, Dusun Wonorejo, Dusun Munjung, Dusun Plumbang, Dusun Bales 19.2 46 % 2 Kambisol 3 Agak Peka Dusun Sedawun, Dusun Wonorejo, Dusun Munjung, Dusun Plumbang 22.6 54% Total 41.8 100%
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.
Gambar 9. Peta jenis batuan (geologi) area penelitian
Gambar 10. Peta rawan tanah longsor area penelitian
sehingga  tanah  menjadi  lembek  dan  tidak  mampu  menyerap  air  yang  berada  pada  permukaan tanah  (jenuh  air).  Selain  itu,  muatan  berat  seperti  bangunan  pada  lereng  dan  kendaraan  akan menambah  daya  pendorong  semakin  besar,  sehingga  berpotensi  terjadi  longsor  terutama  pada tikungan  jalan  di  daerah  lembah.  Kondisi  tersebut  menciptakan  penurunan  tanah  dan  retakan yang  arahnya  menuju  lembah.  Parameter  longsor  lainnya  yakni  sifat  jenis  tanah,  sangat  peka terhadap erosi. Tanah kambisol dan andosol merupakan jenis tanah yang relatif mudah memicu terjadinya  longsor  sesuai  dengan  karakteristik  gerakan  tanahnya  (Priyono,  2015).  Jenis  batuan juga menjadi faktor internal penyebab terjadinya tanah longsor selain jenis tanah. Apabila tingkat pelapukan yang dialami oleh suatu batuan tinggi ataupun bersifat lunak secara fisik, maka akan mudah remuk oleh air sehingga mempengaruhi kestabilan lereng hingga menyebabkan longsor.
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.

## 3.9. Uji Validitas Peta Rawan Tanah Longsor
Uji validitas peta rawan tanah longsor di Desa Pandansari, Kecamatan Ngantang, Kabupaten Malang  menggunakan  teknik accurassion  assessment .  Teknik  tersebut  dilakukan  pada  hasil  peta rawan tanah longsor yang dibuat dengan titik uji hasil pengamatan lapangan. Titik uji kemudian dilakukan  survei  terhadap  titik-titik  faktual  di  lapangan.  Kriteria  dalam  pengujian  titik  rawan tanah  longsor  adalah  memperhatikan  pada  daerah  dengan  kemiringan  lereng  yang  terjal,  area vegetasi  yang  terdapat  pada  area  kemiringan  terjal,  tingkat  curah  hujan,  serta  jenis  tanah  dan jenis batuan yang terdapat pada area yang ditinjau. Titik uji dibuat sebanyak 90 titik, kemudian dilakukan survei terhadap titik-titik faktual di lapangan. Dari 90 titik tersebut terdapat 75 titik uji yang terbukti akurat. Tabel 18 merupakan salah satu data yang dicocokkan dari titik uji pada peta dengan  di  lapangan.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  Persamaan  7,  didapatkan  nilai persentase uji validitas sebesar 83%.
Hasil perolehan nilai persentase dari uji validitas terhadap peta daerah rawan tanah longsor berdasarkan ketetapan dari National Park Service Vegetation  Inventory (2011) termasuk akurat karena  nilai  yang  dihasilkan  adalah ≥80% .  Uji  validitas  peta  rawan  tanah  longsor  juga menunjukkan  area  penelitian  cukup  sesuai  dengan  riwayat  terjadinya  bencana  tanah  longsor berdasarkan data kejadian bencana tanah longsor oleh Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD)  Kabupaten  Malang  yaitu  terjadi  longsor  yang  diakibatkan  oleh  peristiwa  hujan  lebat pada lahan tebing yang terjal pada awal  Tahun 2020 dan pada dokumen kajian risiko bencana Desa Pandansari  yang  menunjukkan,  bahwa dalam  kurun  waktu  12  tahun  terakhir  mengalami beberapa bencana, salah satunya adalah tanah longsor.

## 3.10. Keunggulan dan Kekurangan Teknologi UAV Untuk Kajian Longsor
Akuisisi  data  menggunakan  teknologi  UAV  merupakan  salah  satu  teknik  pengambilan  data yang tidak memerlukan kontak langsung terhadap objek. Dengan teknik tersebut, UAV memiliki kelebihan dalam melakukan pengukuran yakni dapat memasuki akses yang sulit dijangkau jika menggunakan  pengukuran  topografi  darat  tidak  memungkinkan.  Akuisisi  data  menggunakan UAV memungkinkan untuk mengumpulkan data dalam jumlah besar dalam waktu singkat. Hasil data  yang  diperoleh  memiliki  resolusi  spasial  yang  tinggi  sehingga  kesalahan  dalam mengidentifikasi  objek  dapat  diminimalisir.  Sedangkan  kelemahan  dalam  penggunaan  UAV meliputi  hasil  ukuran  tidak  dapat  diperoleh  secara  langsung  sehingga  tidak  dapat  mengontrol kesalahan  secara  langsung  dan  cepat,  mengingat  perlu  dilakukan  pengolahan  pada  data  serta evaluasi.
Tabel 17 . Keterangan hasil peta rawan tanah longsor No Kategori longsor Luas (ha) Persentase 1 Rendah 3.64 8.71% 2 Sedang 14.5 34.68% 3 Tinggi 20.3 48.55% 4 Sangat Tinggi 3.37 8.06% Total 41.8 100% Tabel 18. Uji validasi peta rawan tanah longsor Titik Koordinat X Koordinat Y Kondisi lapangan Akurasi A 649292.235 9129429.845 Sesuai dengan Ciri Kerawanan Tinggi Akurat B 649284.7737 9129115.335 Tidak sesuai dengan ciri kerawanan Tinggi Tidak Akurat C 649138.5332 9129318.972 Sesuai dengan Ciri Kerawanan Tinggi Akurat D 649149.0718 9129105.367 Sesuai dengan Ciri Kerawanan Sangat Tinggi Akurat
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.

## 4. KESIMPULAN
DTM  presisi  yang  diperoleh  dari  akuisisi  data  menggunakan  UAV  disertai  dengan penggunaan  penghalusan  permukaan  dengan  metode  semi-otomatis filtering ,  memperoleh  hasil RMSE(z) sebesar 0.49 meter. Dari hasil perhitungan RMSE(z), nilai ketelitian vertikal yang diuji dengan  tingkat  kepercayaan  90%  (LE90)  memperoleh  nilai  sebesar  0.81  meter.  Nilai  yang dihasilkan  tersebut  memenuhi  pada  skala  1:2500  di  kelas  2  sesuai  dengan  standar  ketelitian geometri peta dasar BIG No.15 Tahun 2014 (SNI 8022:2019). Nilai jarak tersebut menunjukkan bahwa, perbedaan antara nilai elevasi objek di peta dengan nilai elevasi sebenarnya di lapangan lebih kecil dari jarak 1 meter.
Peta  rawan  tanah  longsor  dari  hasil  analisa overlay DTM  presisi  dengan  parameter  longsor tutupan lahan,  curah hujan,  jenis tanah, dan  jenis  batuan,  terbagi  menjadi empat kelas  dengan area yang paling didominasi oleh tingkat kerawanan longsor klasifikasi tinggi dengan luas area sebesar 20.3 ha (48.55%). Hasil uji validasi terhadap peta rawan tanah longsor Desa Pandansari, Kecamatan  Ngantang,  Kabupaten  Malang  dengan  menggunakan  metode accurasion  assessment memperoleh  persentase  sebesar  83%.  Penggunaan  DTM  presisi  dari  fotogrametri  UAV  yang diintegrasikan  dengan  data  geospasial  menggunakan  sistem  informasi  geografis  secara  efektif sangat  membantu  mengidentifikasi  daerah-daerah  yang  rawan  bencana  tanah  longsor  karena DTM presisi memiliki resolusi yang tinggi sehingga  dapat menghasilkan cerminan dari kondisi topografi daerah rawan longsor dengan tepat.

## 5. REFERENSI
Abdurrahman, A., Budipraja, M. A., Khoirullah, N., Helmi, F., & Sophian, R. I. (2020). Brief communication: rapid assessment of landslide events based on UAV photogrametry: The 9 January  2021  Cimanggung  Landslide,  Sumedang,  Indonesia. Journal  of  Geological  Sciences and Applied Geology, 4 (2). 19 – 25.
Abidin, H. Z. (2000). Penentuan Posisi Dengan GPS dan Aplikasinya.
Afif,  H.  A.,  Saraswati,  R.,  &  Hernina,  R.  (2019).  UAV  application  for  landslide  mapping  in Kuningan  Regency,  West  Java. In  E3S  Web  of  Conferences (Vol.  125,  p.  03011).  EDP Sciences. doi: 10.1051/e3sconf/201912503011.
Azeriansyah, R., Prasetyo, Y., & Yuwono, B. D. (2017). Analisis Identifikasi Dampak Bencana Tanah  Longsor  dengan  Menggunakan  Unmanned  Aerial  Vehicle  (UAV)  (Studi  Kasus: Kelurahan Ngesrep, Kecamatan Banyumanik). Jurnal Geodesi Undip, 6 (4), 474-484. BIG  (2020).  Peraturan  Badan  Informasi  Geospasial  Republik  Indonesia  Nomor  1  Tahun  2020 Tentang  Standar  Pengumpulan  Data  Geospasial  Dasar  Untuk  Pembuatan  Peta  Dasar Skala Besar. BIG, 53 (9), 1689 – 1699.
Buchori,  I.,  &  Susilo,  J.  (2012).  Model  keruangan  untuk  identifikasi  kawasan  rawan  longsor. Tataloka, 14 (4), 282-294.
Chen, Z., Ye, F., Fu, W., Ke, Y., & Hong, H. (2020). The influence of DEM spatial resolution on landslide susceptibility mapping in the Baxie River basin, NW China. Natural Hazards, 101 (3), 853-877. https://Doi.Org/10.1007/S11069-020-03899-9
Chandler, C. C. (1989). Specific retroactive interference in modified recognition tests: Evidence for an unknown cause of interference. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 15 (2), 256 – 265. https://doi.org/10.1037/0278-7393.15.2.256 Cruden, D. M., & Varnes, D. J. (1996). Chapter 3 Landslide Types And Processes. Landslides: Investigation  And  Mitigation,  Transportation  Research  Board  Special  Report  247, Washington D.C., Bell 1992, 36 – 75.
Du,  Y.,  Wan,  L.,  Li,  X.,  Yan,  G.,  Liu,  S.,  Qi,  S.,  &  Lu,  T.  (2021).  High-precision  DEM extraction  by  region  segmentation-based  progressive  triangulation  encryption  filtering. Arabian Journal of Geosciences, 14 (6), 1-12. https://doi.org/10.1007/S12517-021-06635-0 Hasibuan, H. C., & Rahayu, S. (2017). Kesesuaian Lahan Permukiman pada Kawasan Rawan Bencana  Tanah  Longsor  di  Kabupaten  Temanggung. Teknik  PWK  (Perencanaan  Wilayah Kota), 6 (4), 242-256.
Julzarika,  A.,  &  Sudarsono,  B.  (2009).  Penurunan  Model  Permukaan  Dijital  (DSM)  Menjadi
Model  Elevasi  Dijital  (DEM)  dari  Citra  Satelit  Alos  Palsar  (Studi  Kasus:  NAD  Bagian Tenggara, Indonesia). Teknik, 30(1) , 57-63.
Kerong,  R.  G.  D.,  Tjahjadi,  M.  E.,  &  Agustina,  F.  D.  (2022).  Kajian  Perbandingan  Akurasi DTM Pengolahan Data Foto Udara Menggunakan Metode Otomatis Dan Semi-Otomatis Filtering. Jambura Geoscience Review, 4 (1), 69-85.
https://doi.org/10.34312/jgeosrev.v4i1.12046
Mahmudi.  (2015).  Analisis  Ketelitian  DEM  ASTER  GDEM,  SRTM,  Dan  Lidar  Untuk Identifikasi Area Pertanian Tebu Berdasarkan Parameter Kelerengan (Studi Kasus: Distrik Tubang,  Kabupaten  Merauke,  Provinsi  Papua  (Doctoral  dissertation,  Universitas Diponegoro).
National Park Service Vegetation Inventory (2011) “Vegetation Inventory Project.”
Pardo,  C.  N.,  Sabri,  L.,  &  Awwaluddin,  M.  (2019).  Analisis  Akurasi  Model  3  Dimensi Bangunan  Dari  Foto  Secara  Tegak  Dan  Miring  (Studi  Kasus  :  Gedung  Fakultas Kedokteran Universitas Diponegoro). Jurnal Geodesi UNDIP, 9 (1), 354-363. Retrieved from https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/article/view/26181
Priyono.  (2015).  Hubungan  Klasifikasi  Longsor,  Klasifikasi  Tanah  Rawan  Longsor  Dan Klasifikasi Tanah Pertanian Rawan Longsor. Gema, 27 (49), 1602-1617.
Puslittanak, Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanah dan Agroklimat (2004) “Laporan Akhir Pengkajian Potensi Bencana Kekeringan, Banjir dan Longsor di Kawasan Satuan Wilayah Sungai Citarum- Ciliwung, Jawa Barat Bagian Barat Berbasis Sistem Informasi Geografis.” Bogor.
Selaby,  S.,  Kusratmoko,  E.,  &  Rustanto,  A.  (2021).  Landslide  Susceptibility  in  Majalengka Regency,  West  Java  Province.  In  IOP  Conference  Series: Earth  and  Environmental  Science 884 (1), p. 012053. IOP Publishing. doi:10.1088/1755-1315/884/1/012053. Shofiyanti, R. (2011). Teknologi pesawat tanpa awak untuk pemetaan dan pemantauan tanaman dan lahan pertanian. Informatika Pertanian, 20 (2), 58-64. Veihe, A. (2002). The spatial variability of erodibility and its relation to soil types: a study from northern Ghana. Geoderma, 106 (1-2), 101-120.