Journal of Natural Resources and Environmental Management 10 (4): 594-606. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.10.4.594-606
E-ISSN: 2460-5824 http://journal.ipb.ac.id/index.php/jpsl

## Pemetaan sebaran erosi tanah prediksi melalui integrasi model USLE ke dalam Sistem Informasi Geografis
Spatial  mapping  of  soil  erosion  prediction  through  integration  USLE  model  into  Geography Information System
Sri Malahayati Yusuf ab , Kukuh Murtilaksono a , Dwi Mei Laraswati a
a Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga Bogor, 16680, Indonesia [+62 251-629360]
b Pusat Penelitian Lingkungan Hidup, Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga Bogor, 16680, Indonesia [+62 251-8621262]

## Article Info:
Received: 12 - 08 - 2020 Accepted: 07 - 12 - 2020

## Keywords:
Geography information system, soil erosion, USLE
Corresponding Author: Sri Malahayati Yusuf Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Institut Pertanian Bogor; Tel. +62-251-8629360; Email: srimalahayati@apps.ipb.ac.id
Abstract.  The  application  of  USLE  model  to  several  watersheds  in Indonesia  shows  the  diversity  of  processes  that  affect  soil  erosion.  The integration of USLE model into Geography Information System (GIS) is able to  provide  a  spatial  distribution  of  soil  erosion  classes.  This  study  aims  to predict  the  soil  erosion  rate  in  various  land cover  in  Ciesek  sub  watershed by  integrating  the  USLE  model  into  GIS.  Undisturbed  and  disturbed  soil sampling  was  carried  out  based  on  soil  map  unit,  accompanied  by observations of soil physic characteristics. Soil erosion prediction was done using  the  raster  calculator  with  input  raster-based  data  that  has  a  certain spatial resolution. Analysis of the erosion class distribution on various land cover  and  slope  classes  was  carried  out  by  using  the  cross  tabulation method.  The  results  showed  that  the  very  low  soil  erosion  class  was dominant in the study location, namely in areas with forest land cover. The highest  predicted  of  soil  erosion  rate  resulted  from  bare  land,  followed  by moorland and mix gardens. This research results are expected to be used for determining the priority location for soil erosion management.
How to cite (CSE Style 8 th Edition):
Yusuf SM, Murtilaksono K, Laraswati DM. 2020. Pemetaan sebaran erosi tanah prediksi  melalui integrasi model USLE ke dalam Sistem Informasi Geografi. JPSL 10 (4): 594-606. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.10.4.594-606.

## PENDAHULUAN
Tanah  merupakan  bagian  dari  sumber  daya  alam  dengan  fungsi  yang  berbeda-beda  tergantung  pada tingkat  kepentingan/pemanfaatan  (Vink,  1975;  Hardjowigeno,  2003).  Perbedaan  tersebut  berimplikasi  pada proses  pemeliharaan  tanah  yang  dilakukan  yang  terkadang  tidak  memperhatikan  keseimbangan  antara pembentukan dan kehilangan tanah. Ketidakseimbangan  tersebut dapat mengakibatkan terjadinya kerusakan tanah  yang  kemudian  menyebabkan  berkurangnya  kemampuan  tanah  untuk  mendukung  pertumbuhan tanaman.
Salah satu penyebab terjadinya kerusakan tanah adalah proses erosi (Arsyad, 2010; Murtilaksono, 2013; Lopez-Garcia et al ., 2020). Erosi terjadi karena pukulan butir hujan yang langsung mengenai tanah sehingga tanah  terdispersi  menjadi  bagian-bagian  kecil  dan  ditransportasikan  ke  tempat  lain  oleh  aliran  permukaan (Morgan,  1979;  Asdak,  2004;  Arsyad,  2010;  Napoli et  al .,  2016).  Terangkutnya  tanah  menyebabkan
hilangnya  tanah  lapisan  atas  yang  subur  dan  mempunyai  kandungan  bahan  organik  serta  unsur  hara  yang banyak  sehingga  produktivitas  tanah  menurun  dan  tanah  kehilangan  kemampuannya  dalam  mengatur keseimbangan  air  (Arsyad,  2010;  Suryawanshi  dan  Chandramohan,  2016).  Erosi  tanah  juga  memengaruhi siklus hidrologi, degradasi tutupan lahan, dan kehilangan biodiversitas (Lopez-Garcia et al ., 2020).
Permasalahan  tersebut  dapat  diatasi  dengan  membuat  suatu  perencanaan  penggunaan  lahan  yang memperhitungkan  aspek  pengendalian  erosi  tanah  yakni  penerapan  teknik  konservasi  yang  memadai. Kaitannya  dengan  hal  tersebut,  maka  besarnya  erosi  tanah  dari  wilayah  yang  bersangkutan  sangatlah diperlukan.  Pengukuran  erosi  secara  langsung  membutuhkan  biaya  tinggi  dan  waktu  yang  relatif  lama, sehingga penggunaan model untuk memprediksi besarnya erosi tanah merupakan suatu alternatif. Salah satu model  yang  umum  digunakan  yaitu  model  USLE/ Universal  Soil  Loss  Equation (Nearing et  al., 1994;  Lal, 1994; Schmitz dan Tameling, 2000; ICRAFT, 2001; Hardjowigeno, 2003; Vadari et al., 2004; Arsyad, 2010; Fitri,  2011;  Lee  dan  Lin,  2015;  Simanjuntak et  al., 2017;  Liastuti et  al., 2018;  Alewell et  al., 2019)  yang dikembangkan oleh Wischmeier dan Smith (1978).
Aplikasi  model  USLE  pada  beberapa  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  di  Indonesia  menunjukkan keragaman proses yang memengaruhi terjadinya erosi tanah. Penelitian Anasiru (2015) menunjukkan bahwa terdapat  tiga  kelas  bahaya  erosi  karena  pemanfaatan  lahan  di  Sub  DAS  Langge,  DAS  Bolango  Gorontalo yaitu  ringan,  sedang, dan  sangat  berat.  Prediksi  erosi  tanah  di  daerah  hulu  Sub  DAS  Padang  menunjukkan bahwa faktor pengelolaan tanaman merupakan faktor yang paling berpengaruh (Bukhari et al., 2015). Hasil penelitian Fitri (2018) menunjukkan bahwa prediksi erosi tanah tertinggi di DAS Ciliwung Hulu dipengaruhi oleh faktor lereng.
DAS  Ciliwung  Hulu  merupakan  salah  satu  DAS  penting  di  Provinsi  Jawa  Barat  dan  DKI  Jakarta. Penelitian yang dilakukan oleh Fitri (2018) fokus pada prediksi erosi dari lahan agroforestri yang tersebar di seluruh  DAS  Ciliwung  Hulu,  sedangkan  Nuraida et  al. (2016)  memprediksi  erosi  tanah  di  DAS  Ciliwung Hulu  berdasarkan  nilai  konservasi  tinggi  untuk  aspek  pengendalian  erosi  dan  sedimentasi.  Kondisi  DAS Ciliwung  Hulu  pada  dasarnya  dipengaruhi  oleh  kontribusi  setiap  sub  DAS  yang  ada  di  dalamnya.  Oleh karena itu, informasi dari sub DAS juga menjadi penting.
Berdasarkan  informasi  yang  telah  disampaikan,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi besarnya erosi tanah pada berbagai tutupan lahan di Sub DAS Ciesek (salah satu sub DAS di DAS Ciliwung Hulu) dengan mengintegrasikan model USLE ke dalam Sistem Informasi Georafis (SIG). Hal ini dilakukan karena SIG merupakan alat yang dapat digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, mentransformasi, serta menyajikan  data  spasial  dari  suatu  fenomena  di  permukaan  bumi  (Wiradisastra,  1998;  Prahasta,  2002). Pemanfaatan SIG dalam proses prediksi erosi mampu memperbaiki keakuratan prediksi model dan cakupan area  kajian,  serta  mampu  menyajikan  hasil  secara  spasial  (Suryawanshi  dan  Chandramohan,  2016;  Lopez- Garcia et  al., 2020).  Dengan  demikian  diharapkan  dapat  membantu  pengambil  keputusan  untuk merencanakan konservasi tanah dan air pada suatu area.

## METODE

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian dilakukan pada bulan Januari sampai Juni 2019 di Sub DAS Ciesek (Gambar 1). Sifat kimia dan fisika tanah dianalisis di Laboratorium Kimia Tanah, dan Laboratorium Fisika Tanah, Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, IPB.

## Gambar 1 Lokasi penelitian

## Metode Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan dua jenis data yaitu data primer dan data sekunder. Data primer terdiri dari data  sifat  fisik  dan  kimia  tanah,  sedangkan  data  sekunder  meliputi  citra  tutupan  lahan Google  Earth ,  peta jenis  tanah,  dan  data  hujan  harian,  serta  nilai  erodibilitas  tanah  di  DAS  Ciliwung  Hulu.  Sifat  fisik  berupa struktur  tanah  diperoleh  dari  hasil  pengamatan  di  lapangan,  tekstur  tanah  dianalisis  dengan  metode  pipet, permeabilitas tanah diukur di laboratorium, bobot isi dianalisis dengan metode Black  dan Hartge, dan kadar C-organik dengan metode Walkley dan Black. Jenis, sumber, dan kegunaan data disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 Jenis, sumber, dan kegunaan data No Jenis Data Sumber Data Kegunaan Data 1 Peta Jenis Tanah 1: 50 000 BBSDLP Pembuatan peta faktor erodibilitas tanah, input model USLE-SIG 2 Citra Google Earth www.GoogleEarth Interpretasi jenis tutupan lahan, input model USLE-SIG 3 DEMNAS www.tides.big.go.id Delineasi batas sub DAS, pembuatan peta kelas lereng, input model USLE- SIG 4 Data hujan 2012-2019 www.bmkg.online Perhitungan erosivitas hujan, input model USLE-SIG 5 Sifat fisik dan kimia tanah Hasil analisis laboratorium dan pengamatan lapang Perhitungan faktor erodibilitas tanah, input model USLE-SIG 6 Nilai erodibilitas tanah DAS Ciliwung Hulu* BPDASHL Citarum Ciliwung Melengkapi nilai erodibilitas tanah untuk jenis tanah di lokasi penelitian yang belum terwakili oleh pengambilan sampel tanah
*BPDASHL Citarum Ciliwung (2016)
Data  primer  dalam  penelitian  ini  dihasilkan  dari  pengamatan  secara  langsung  di  Sub  DAS  Ciesek  dan pengambilan  sampel  tanah  dari  empat  lokasi.  Keempat  lokasi  tersebut  ditentukan  berdasarkan  Satuan  Peta Tanah  (SPT)  Sub  DAS  Ciesek  yang  dihasilkan  dari  tumpangsusun  tiga  peta  yaitu  peta  tanah,  peta  tutupan lahan,  dan  peta  lereng.  Masing-masing  sampel  tanah  diambil  pada  kedalaman  0-20  cm  yang  terdiri  dari  3 ring sampler tanah utuh, dan 1 plastik sampel tanah terganggu (contoh tanah komposit).

## Metode Analisis Data

## Delineasi Batas Sub DAS
Batas  Sub  DAS  Ciesek  didelineasi  menggunakan  data  DEMNAS  ( Digital  Elevation  Model Nasional) yang dipublikasikan oleh Badan Informasi Geospasial (BIG, 2020). DEMNAS memiliki ukuran sel 8.33 m. Adapun  tahapan  delineasi  yaitu  proyeksi  koordinat  data  DEMNAS, fill data  DEMNAS,  pembentukan  arah aliran, akumulasi aliran, dan penentuan titik outlet . Proses fill data DEMNAS dilakukan untuk mengisi data DEMNAS  yang  kosong  sehingga  proses  pembentukan  arah  aliran  menjadi  lebih  akurat.  Tahap  delineasi dilakukan dengan bantuan model hidrologi.

## Interpretasi Citra Tutupan Lahan
Citra  tutupan  lahan  tahun  2019  yang  berasal  dari Google  Earth (2019)  diinterpretasi  menggunakan metode  interpretasi  visual.  Proses pre-processing citra  yang  dilakukan  adalah  koreksi  geometrik.  Proses interpretasi dilakukan berdasarkan kenampakan jenis tutupan lahan yang ada karena citra Google Earth dapat diinterpretasi pada skala 1: 10 000. Penentuan kenampakan jenis tutupan lahan juga didukung dengan hasil survei  tutupan  lahan. Selain  itu,  interpretasi  juga  dilakukan dengan  mengacu pada  rona/warna,  tekstur,  dan pola (Lillesand dan Kiefer, 1997).

## Prediksi Erosi Tanah
Erosi  tanah  di  Sub  DAS  Ciesek  diprediksi  menggunakan  faktor-faktor  yang  memengaruhi  terjadinya proses  erosi  tanah  yaitu  faktor  erosivitas  hujan,  erodibilitas  tanah,  panjang  dan  kemiringan  lereng, pengelolaan  tanaman,  dan  tindakan  konservasi  tanah.  Keenam  faktor  tersebut  merupakan  dasar  persamaan USLE  (Wischmeier  dan  Smith,  1978)  yang  di  dalam  penelitian  ini  diintegrasikan  ke  dalam  SIG.  Dengan demikian,  seluruh  informasi  penentu  erosi  tanah  seperti  data  hujan,  tanah,  tutupan  lahan,  lereng,  dan pengelolaan  tindakan  konservasi  tanah  disajikan  dalam  format  raster.  Adapun  persamaan  umum  model USLE (Wischmeier dan Smith, 1978) yaitu:

## 𝐴 = 𝑅 𝐾 𝐿𝑆 𝐶𝑃
dimana  A  adalah  banyaknya  tanah  yang  tererosi  (ton/ha/thn),  R  adalah  faktor  erosivitas  hujan  (MJ cm/ha/jam),  K  adalah  faktor  erodibilitas  tanah,  LS  adalah  faktor  panjang  dan  kemiringan  lereng,  dan  CP adalah  faktor  penutupan  vegetasi  dan  tindakan  konservasi  tanah.  Nilai  erosivitas  hujan  dihitung menggunakan persamaan  Bols  (1978 di dalam  Arsyad,  2010) dengan  input parameter  curah  hujan  rata-rata bulanan,  jumlah  hari  hujan,  dan  curah  hujan  maksimum  selama  24  jam.  Data  hujan  yang  digunakan bersumber dari stasiun hujan Citeko periode 2012-2019. Hasil perhitungan disajikan sebagai data atribut peta erosivitas hujan menggunakan platform SIG. Parameter erodibilitas tanah dihitung menggunakan Persamaan Weischmeier  dan  Smith  (1978).  Nilai  K  ditentukan  untuk  setiap  jenis  tanah  di  Sub  DAS  Ciesek  dan digunakan sebagai input atribut untuk peta erodibilitas tanah.
Faktor LS merefleksikan pengaruh panjang (L) dan kemiringan lereng (S) terhadap erosi tanah. Faktor LS  di  Sub  DAS  Ciesek  ditentukan  untuk  setiap  sel/piksel  dengan  mengalikan  nilai  L  dan  S  menggunakan raster calculator dari Spatial Analyst Tools extension . Nilai panjang lereng dihitung dengan persamaan yang telah  banyak  digunakan  pada  penelitian  sebelumnya  (Ma,  2001;  Anghel  dan  Todica,  2008;  Bosco et  al.,
2009;  Tombus et  al., 2012;  Ganasri  dan  Ramesh,  2015;  Markov  dan  Nedkov,  2016;  Simanjuntak et  al., 2017) yaitu:

## 𝑃𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑙𝑒𝑟𝑒𝑛𝑔 = 𝑓𝑙𝑜𝑤 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑚𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑐𝑒𝑙𝑙 𝑠𝑖𝑧𝑒
Data flow  accumulation dibangkitkan  dari  data  DEMNAS,  dan  ukuran cell  size disesuaikan  dengan informasi cell  size DEMNAS  itu  sendiri. Flow  accumulation merupakan  data  raster  yang  berisi  informasi akumulasi  aliran  air  terhadap  masing-masing  sel,  yang  diperoleh  dengan  menghitung  aliran  terakumulasi sebagai  bobot/berat  terakumulasi  dari  semua  sel  yang  mengalir  ke  setiap  sel  di  lereng  bawah  pada  raster output . Input dari tahap ini adalah data arah aliran air. Data raster aliran air berisi arah aliran dari sel dengan nilai tertinggi menuju ke sel dengan nilai terendah. Seluruh proses dilakukan menggunakan menu Hydrology pada Spatial  Analyst  Tools .  Peta  kemiringan  lereng  Sub  DAS  Ciesek  juga  diperoleh  dari  analisis  data DEMNAS.  Nilai  kemiringan  lereng  (%)  dihitung  pada  setiap  sel  menggunakan  menu slope pada Spatial Analyst Tools . Kemiringan lereng tersebut dikelompokkan menjadi lima kelas sesuai klasifikasi Departemen Kehutanan (1998).
Nilai  pengelolaan  tanaman  dan  tindakan  konservasi  tanah  ditentukan  berdasarkan  informasi  jenis tutupan lahan dan tingkat pengelolaan yang dilakukan di masing-masing lahan. Nilai-nilai tersebut mengacu pada hasil penelitian sebelumnya yang terangkum di dalam Hardjowigeno (2003).  Nilai C dan P yang telah ditentukan  dijadikan  sebagai  nilai  atribut  pada  peta  CP.  Diagram  alir  prediksi  erosi  tanah  disajikan  pada Gambar 2.

## Gambar 2 Diagram alir prediksi erosi tanah
Hasil  prediksi  erosi  tanah  dikelompokkan  menjadi  lima  kelas  berdasarkan  klasifikasi  Departemen Kehutanan (1998) untuk mengetahui sebaran spasial kelas tingkat erosi tanah. Nilai prediksi erosi tanah pada masing-masing  sel  juga  dibandingkan  dengan  nilai  erosi  yang  ditoleransikan  (TSL)  untuk  mengetahui apakah prediksi erosi tersebut melewati batas erosi yang masih dapat ditoleransikan atau tidak. Metode yang digunakan  untuk  menghitung  TSL  adalah  metode  Hammer  (1981  dalam  Hardjowigeno,  2003).  Hal  ini dilakukan  guna  memberikan  informasi  lengkap  kepada stakeholder terkait  sehingga  hasil  yang  diperoleh dapat  digunakan  untuk  merencanakan  tindakan  konservasi  tanah  yang  diperlukan  untuk  menjamin keberlanjutan fungsi tanah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Delineasi Sub DAS Ciesek
Delineasi batas Sub DAS Ciesek dilakukan menggunakan data DEMNAS dengan proyeksi UTM 1984. Hasil delineasi menunjukkan bahwa Sub DAS Ciesek memiliki luas sebesar 2 428.71 ha. Luas hasil delineasi model ini sedikit berbeda dengan luas Sub DAS Ciesek yang bersumber dari BPDASHL Citarum Ciliwung (2018) yang memiliki luas 2 537.25 ha. Perbedaan ini dimungkinkan terjadi karena perbedaan sumber data yang digunakan dalam mendelineasi batas sub DAS. Hasil delineasi Sub DAS Ciesek disajikan pada Gambar 3a.

## Tutupan Lahan Sub DAS Ciesek
Tutupan lahan Sub DAS Ciesek dikelompokkan menjadi enam kelas berdasarkan hasil kenampakan dari citra Google Earth dan juga survei lapang yaitu hutan, kebun campuran, lahan terbuka, pemukiman, sawah, dan tegalan (Tabel 2). Berdasarkan hasil interpretasi, tutupan lahan yang dominan di Sub DAS Ciesek adalah hutan yaitu seluas 48.74% dari total luas Sub DAS Ciesek. Tutupan lahan dengan luas kedua terbesar adalah kebun  campuran  sebesar  19.60%,  kemudian  diikuti  oleh  tegalan,  pemukiman,  sawah,  dan  lahan  terbuka dengan luas masing-masing secara berurutan adalah 15.23%, 14.47%, 1.14%, dan 0.82% dari total luas Sub DAS Ciesek. Hasil klasifikasi tutupan lahan Sub DAS Ciesek disajikan pada Gambar 3b.
Tabel 2 Luas tutupan lahan di Sub DAS Ciesek No Jenis Tutupan Lahan Luas (ha) 1 Hutan 1 183.77 2 Kebun Campuran 476.00 3 Lahan Terbuka 19.86 4 Pemukiman 351.53 5 Sawah 27.72 6 Tegalan 365.81 Total 2 428.71

## Kemiringan Lereng Sub DAS Ciesek
Daerah studi didominasi oleh kelas lereng agak curam (15-25%) seluas 25.04% dari total luas Sub DAS Ciesek,  sedangkan  kelas  lereng  terkecil  adalah  kelas  datar  (0-8%)  seluas  8.99%  (Tabel  3).  Sebaran  spasial kelas lereng disajikan pada Gambar 3c.
Tabel 3 Kelas kemiringan lereng di Sub DAS Ciesek No Kelas Kemiringan Lereng (%) Luas (ha) 1 0-8 218.43 2 8-15 426.39 3 15-25 608.18 4 25-40 597.75 5 >40 577.96 Total 2 428.71
(a) (b) (c)
Gambar 3 Hasil delineasi batas sub DAS (a), hasil interpretasi tutupan lahan (b),

## dan kelas kemiringan lereng di Sub DAS Ciesek (c)

## Prediksi Erosi Tanah
Nilai dari setiap parameter USLE untuk Sub DAS Ciesek disajikan pada Tabel 4.  Nilai erosivitas hujan hanya  ada  satu  nilai  yaitu  sebesar  3  262.78 MJ  cm/ha/jam.  Hal  ini dikarenakan data  hujan yang  digunakan untuk menghitung nilai erosivitas hujan hanya berasal dari satu stasiun hujan saja yaitu Stasiun Klimatologi Citeko dengan periode 2012-2019. Curah hujan maksimum selama periode tersebut tercatat sebesar 630 mm pada  bulan  Desember  tahun  2012.  Jumlah  hujan  bulanan  pada  musim  penghujan  termasuk  dalam  kategori hujan di atas normal yaitu dengan hujan >115% dari rata-rata hujan (klasifikasi hujan berdasarkan BMKG, 2017). Dengan demikian dapat dikatakan bahwa nilai erosivitas hujan di  Sub DAS Ciesek termasuk tinggi. Peta faktor erosivitas hujan Sub DAS Ciesek disajikan pada Gambar 4a.
Tabel 4 Nilai-nilai faktor penentu erosi tanah di Sub DAS Ciesek No Faktor Nilai 1 Erosivitas hujan (R) 3 262.78 2 Erodibilitas tanah (K) 0.11-0.23* 3 Panjang dan kemiringan lereng (LS) 0-6.91** 4 Pengelolaan tanaman dan tindakan konservasi tanah 0.001-0.9***
Keterangan: *nilai bervariasi untuk setiap jenis tanah dan tutupan lahan, **nilai bervariasi untuk setiap sel, ***nilai bervariasi untuk setiap jenis tutupan lahan
Faktor erodibilitas tanah ditentukan untuk setiap jenis tanah yang ada di dalam  Sub DAS Ciesek. Pada poligon  jenis  tanah  yang  tidak  terwakili  oleh  pengambilan  sampel,  maka  data  erodibilitas  tanahnya  diisi menggunakan  data  dari  hasil  kegiatan  BPDASHL  Citarum  Ciliwung  (2016).  Faktor  erodibilitas  tanah  ini dipengaruhi  juga  oleh  jenis  tutupan  lahan  yaitu  tercermin  dari  nilai  bahan  organik  yang  digunakan  dalam perhitung  nilai  erodibilitas.  Oleh  karena  itu,  dalam  penentuan  nilai  erodibilitas  dilakukan  terlebih  dahulu tumpang susun peta tanah dan tutupan lahan.  Dengan demikian, satu poligon dengan jenis tanah yang sama bisa  memiliki  nilai  K  yang  berbeda  apabila  jenis  tutupan  lahannya  lebih  dari  satu.  Hal  ini  dinilai  dapat memberikan  hasil  yang  lebih  akurat  dibandingkan  penentuan  sebaran  spasial  nilai  K  hanya  berdasarkan poligon  jenis  tanah  saja.  Nilai  erodibilitas  tertinggi  dihasilkan  dari  sampel  yang  berasal  dari  lahan  terbuka dan  terendah  dari  lahan  hutan,  yaitu  masing-masing  secara  berurutan  sebesar  0.23  dan  0.11  (Gambar  4b). Tinggi  rendahnya  nilai  K  dipengaruhi  oleh  faktor  bahan  organik,  permeabilitas  tanah,  tekstur  dan  struktur tanah (Wischmeier dan Smith, 1978; Hardjowigeno, 2003; Arsyad, 2010; Kurnia dan Suwardjo, 1984).
Sebaran  nilai  CP  di  Sub  DAS Ciesek  adalah 0-0.9  (Gambar  4c).  Nilai  terendah  ditentukan  untuk  jenis tutupan  lahan  pemukiman  dan  sawah,  sedangkan  nilai  tertinggi  untuk  lahan  terbuka.  Nilai  CP  sebesar  nol yang  ditentukan  untuk  pemukiman  dan  sawah  dikarenakan  kedua  jenis  tutupan  lahan  tersebut  mampu melindungi permukaan tanah dari pukulan butir hujan dan aliran permukaan. Dengan kata lain, besaran erosi tanah prediksi pada kedua jenis tutupan lahan tersebut tidak akan dianalisis.
(a)
(b) (c) (d)
Gambar 4 Sebaran spasial nilai R (a), K (b), CP (c), dan LS (d) di Sub DAS Ciesek
Berdasarkan data panjang dan kemiringan lereng pada tiap sel, maka diperoleh nilai LS dengan kisaran antara 0-6.91. Semakin besar nilai LS berarti semakin panjang dan semakin curam lereng tersebut. Sebaran spasial nilai LS di Sub DAS Ciesek disajikan pada Gambar 4d. Hasil penelitian Simanjuntak et al. (2017) di Sub  DAS  Kampa  menggunakan  metode  penentuan  LS  yang  sama  dengan  penelitian  ini  menunjukkan sebaran  nilai  LS  yang  lebih  bervariatif  yaitu  berkisar  antara  ≤0.4  hingga  >12.  Perbedaan  ini  tentu  saja dikarenakan  kondisi  alamiah  yang  berbeda  antara  kedua  lokasi  dan  juga  dipengaruhi  oleh  perbedaan  data DEM yang digunakan dalam penelitian tersebut yaitu DEM SRTM dengan resolusi spasial 30 m.

## Gambar 5 Sebaran spasial kelas erosi tanah prediksi di Sub DAS Ciesek
Hasil analisis tingkat erosi tanah prediksi di Sub DAS Ciesek disajikan pada Tabel 5, sedangkan sebaran spasialnya  disajikan  pada  Gambar  5.  Total  luas  yang  diprediksi  tidak  sama  dengan  total  luas  Sub  DAS Ciesek  hasil  delineasi  dikarenakan  erosi  tanah  pada  tutupan  lahan  pemukiman  dan  sawah  tidak  diprediksi, sebagaimana  telah  dijelaskan  sebelumnya.  Lokasi  penelitian  didominasi  oleh  tingkat  erosi  sangat  rendah (<15  ton/ha/thn)  yaitu  seluas  89.08%  dari  total  luas  sub  DAS  yang  dikaji,  sedangkan  tingkat  erosi  yang paling rendah sebarannya adalah kelas sangat tinggi (>480 ton/ha/thn) seluas 0.12%.
Tabel 5 Klasifikasi kelas tingkat erosi di Sub DAS Ciesek Nilai Kelas Kelas Luas (ha) <15 Sangat rendah 1 798.22 15-60 Rendah 135.83 60-180 Sedang 78.05 180-480 Tinggi 4.05 >480 Sangat tinggi 2.45 Total 2 018.60
Hasil  tabulasi  silang  antara  atribut  peta  sebaran  tingkat  kelas  erosi  dengan  peta  tutupan  lahan menunjukkan  bahwa  daerah  yang  memiliki  tingkat  erosi  sangat  rendah  adalah  daerah  yang  didominasi tutupan hutan, kemudian diikuti oleh jenis tutupan lahan kebun campuran, tegalan dan lahan terbuka dengan luas masing-masing secara berurutan sebesar 1 162.09, 347.69, 273.08, dan 15.36 ha. Selain itu, data tersebut juga ditabulasi silang dengan atribut peta kemiringan lereng sehingga dapat diketahui bahwa sebagian besar erosi tanah prediksi di lahan hutan pada kelas sangat rendah ini terjadi pada kelas lereng sangat curam yaitu sekitar 43.48% dari total luas kelas erosi sangat rendah di lahan hutan. Tingkat erosi tanah pada kelas sangat rendah di lahan kebun campuran dominan terjadi pada kelas lereng agak curam, sedangkan pada tegalan dan lahan  terbuka pada kelas  lereng  landai dengan persentase  masing-masing  secara  berurutan  sebesar  31.86%, 40.28%, dan 32.74% dari total luas kelas erosi sangat rendah pada masing-masing tutupan lahan tersebut.
Dominasi nilai prediksi erosi tanah sangat rendah pada lahan hutan dikarenakan sifat hutan yang mampu menjaga tanah dari pukulan butir hujan yaitu dari kombinasi adanya kanopi dan juga serasah di permukaan tanahnya. Hujan yang jatuh akan terlebih dahulu tertahan pada kanopi dan kemudian ada bagian dari hujan tersebut  yang  akan  sampai  ke  permukaan  tanah  baik  melalui  lolosan  tajuk/kanopi  maupun  dari  batang. Bagian air hujan yang sampai di permukaan tanah akan tertahan oleh adanya serasah sehingga tanah menjadi terlindungi  dari  kemungkinan  terjadinya  proses  dispersi.  Selain  itu,  tanah-tanah  pada  lahan  hutan  juga memiliki kandungan bahan organik tinggi yang mempunyai fungsi sebagai granulator (Hardjowigeno, 2003).
Sebaran tingkat erosi tanah  prediksi pada kelas sangat tinggi dominan terjadi pada lahan  terbuka (2.36 ha), kemudian diikuti oleh kebun campuran (0.07 ha), dan tegalan (0.03 ha). Kelas erosi tanah sangat tinggi di  lahan  terbuka dominan  terjadi  pada  lereng  agak  curam,  kemudian diikuti  pada  lereng  curam,  dan  sangat curam. Hal ini dikarenakan sebaran lahan terbuka lebih banyak pada lereng agak curam dibandingkan pada lereng curam dan sangat curam. Kebun campuran memiliki sebaran kelas erosi sangat tinggi yang lebih besar dibandingkan lahan tegalan karena kelas erosi tersebut dominan terjadi pada lereng sangat curam, dan pada lereng terebut, masyarakat masih dominan mengusahakan kebun campuran dibandingkan tegalan.
Pada analisis di level sel/piksel, nilai erosi tanah prediksi tertinggi pada kelas sangat tinggi terjadi pada lahan  terbuka  dengan  kemiringan  lereng  sangat  curam  yaitu  sebesar  1  367.04  ton/ha/thn,  kemudian  diikuti oleh  tegalan  dan  kebun  campuran  masing-masing  secara  berurutan  sebesar  1  172.94 dan 777.24  ton/ha/thn pada  kelas  lereng  sangat  curam.  Hasil  penelitian  Bukhari et  al. (2015)  di  hulu  Sub  DAS  Padang  juga menunjukkan bahwa prediksi erosi tanah tertinggi terjadi pada lahan terbuka dengan kemiringan lereng yang sangat curam yaitu berkisar antara 2 790.86-7 177.84 ton/ha/thn.
Tingginya  nilai  prediksi  erosi  tanah  pada  lahan  terbuka  telah  sesuai  dengan  teori  dikarenakan  tanah tidak terlindungi dari apapun sehingga partikel tanah lebih mudah terdispersi dan didukung oleh kelas lereng yang sangat curam, sehingga kehilangan tanah pada lahan terbuka menjadi lebih banyak dibandingkan pada tutupan  lahan  lainnya.  Hal  tersebut  dipengaruhi  oleh  faktor  erodibilitas  tanah  di  lahan  terbuka  yang  paling tinggi  dibandingkan  nilai  K  pada  lahan  lainnya  yaitu  sebesar  0.23.  Berdasarkan  kelas  erodibilitas  tanah USDA-SCS  (1973  dalam  Dangler  dan  El-Swaify,  1976),  nilai  tersebut  masuk  dalam  kategori  kelas  sedang yang berarti kepekaan tanah terhadap erosi adalah sedang.
Tanah pada lahan terbuka di lokasi penelitian memiliki kelas tekstur liat dengan kandungan klei sebesar 58.98%.  Berdasarkan  teori,  tanah-tanah  dengan  tekstur  liat  cenderung  lebih  tahan  terhadap  pukulan  butir
hujan  dan  daya  angkut  aliran  permukaan  (Hardjowigeno,  2003;  Dariah et  al., 2004).  Dengan  demikian seharusnya prediksi erosi tanah adalah rendah-sedang. Meski demikian, tekstur bukanlah satu-satunya faktor yang  memengaruhi  erosi  tanah.  Kombinasi  sifat  tanah  lainnya  di  lahan  terbuka  seperti  nilai  bahan  organik yang  rendah  (1.85%),  permeabilitas  yang  masuk  dalam  kategori  lambat,  dan  struktur  yang  kurang  mantap menyebabkan hasil prediksi kehilangan tanah di lahan terbuka menjadi lebih tinggi.  Hasil penelitian Kurnia dan  Suwardjo  (1984)  menunjukkan  bahwa  nilai  erodibilitas  tanah  akan  semakin  meningkat  pada  tanah dengan bahan organik rendah dan struktur kurang baik. Morgan (1979) juga menyatakan bahwa tanah-tanah yang umumnya peka terhadap erosi adalah tanah dengan kandungan bahan organik kurang dari 2%. Dengan demikian  agregat  tanah  menjadi  tidak  mantap  sehingga  tidak  tahan  terhadap  pukulan  butir  hujan  dan  daya angkut  aliran  permukaan.  Selain  itu  dipengaruhi  pula  oleh  faktor  pengelolaan  tanaman  dan  tindakan konservasi tanah yang mendekati satu di lahan terbuka.
Erosi  tanah  prediksi  pada  lahan  tegalan  dibandingkan  kebun  campuran  pada  kelas  kemiringan  lereng sangat  curam  lebih  tinggi  dikarenakan  pengolahan  tanah  di  lahan  tegalan  lebih  intensif,  termasuk pembersihan gulma dari permukaan lahan sehingga permukaan tanah menjadi lebih terbuka dibandingkan di lahan  kebun  campuran.  Beberapa  faktor  yang  menyebabkan  tingginya  hasil  prediksi  erosi  tanah  di  lahan tegalan dibandingkan pada lahan kebun campuran adalah nilai permeabilitas tanah dan bahan organik yang lebih  rendah  di  lahan  tegalan  yaitu  masing-masing  secara  berurutan  sebesar  0.9  cm/jam  dan  3.72% dibandingkan di lahan kebun campuran sebesar 4.2 cm/jam dan 9.47%.  Dengan demikian, faktor K di lahan tegalan lebih tinggi dibandingkan lahan kebun campuran. Nilai permeabilitas yang rendah menyebabkan air tidak  mudah  meresap  ke  dalam  tanah,  sehingga  aliran  permukaan  besar  dan  potensi  terjadinya  erosi  tanah juga besar (Hardjowigeno, 2003).
Sebaran  kelas  erosi  rendah  (15-60  ton/ha/thn)  dominan  terjadi  pada  area  dengan  tutupan  lahan  kebun campuran  (102.18  ha)  kemudian  diikuti  oleh  lahan  tegalan  (33.38  ha)  yaitu  pada  kelas  kemiringan  lereng agak curam hingga curam. Kejadian sebaliknya terjadi pada kelas erosi sedang dan tinggi, yaitu area dengan tutupan  lahan  tegalan  lebih  dominan  dibandingkan  lahan  kebun  campuran  masing-masing  secara  berurutan sebesar 52.92 ha dan 2.88 ha dibandingkan 24.82 ha dan 0.11 ha dan dominan terjadi pada kelas lereng agak curam hingga curam. Hal ini menunjukkan bahwa faktor LS dan CP sangat memengaruhi besarnya prediksi erosi  tanah.  Prediksi  erosi  tanah  semakin  tinggi  pada  jenis  tutupan  lahan  yang  sama  pada  lereng  yang semakin  curam.  Dengan  demikian,  kombinasi  faktor  tanah  yaitu  nilai  K,  faktor  panjang  dan  kecuraman lereng,  serta  pengelolaan  tanaman  dan  tindakan  konservasi  merupakan  hal  yang  tidak  dapat  dipisahkan dalam mengkaji erosi tanah.

## Erosi yang Ditoleransikan (TSL)
Pada  kajian  erosi  tanah,  besarnya  nilai  erosi  yang  ditoleransikan  (TSL)  merupakan  suatu  hal  yang penting  juga  untuk diketahui.  Hal  ini  dikarenakan  nilai  TSL  mampu  memberikan  gambaran  besarnya  erosi tanah  yang  masih  bisa  ditoleransikan  terjadi  pada  suatu  lahan  sehingga  produktivitas  lahan  tetap  terjaga secara  berkelanjutan  (Hardjowigeno,  2003;  Arsyad,  2010).  Besarnya  nilai  TSL  pada  setiap  jenis  tutupan lahan  di  Sub  DAS  Ciesek  bervariasi  dari  9.05  hingga  37.87  ton/ha/thn  (Gambar  6).  Nilai  TSL  terendah dihasilkan  dari  lahan  dengan  tutupan  hutan  dan  tertinggi  dari  lahan  terbuka.  Rendah  tingginya  nilai  TSL sangat dipengaruhi oleh kedalaman efektif tanah, faktor kedalaman, dan bobot isi. Pada lahan-lahan dengan kedalaman efektif dan faktor kedalaman yang sama, maka tinggi rendahnya nilai TSL tergantung pada nilai bobot isi. Semakin tinggi bobot isi, maka nilai TSL juga akan semakin tinggi. Hal ini merupakan penyebab tingginya nilai TSL di lahan terbuka pada lokasi penelitian.
Nilai  prediksi  erosi  tanah  pada  semua  jenis  tutupan  lahan  yang  ada  menyebar  mulai  dari  kelas  erosi sangat rendah hingga sangat tinggi. Pada tutupan lahan hutan, sebagian besar area yaitu  dengan kelas erosi sangat rendah (<15 ton/ha/thn) memiliki nilai prediksi erosi tanah yang lebih rendah dari nilai TSL dengan
luas 1 162.38 ha atau 99.97% dari total lahan hutan, sedangkan sebesar 0.03% area memiliki nilai prediksi erosi tanah yang lebih besar dari TSL. Hal ini dikarenakan pengaruh faktor panjang dan kemiringan lereng.
Gambar 6 Besarnya erosi diperbolehkan pada tiap tutupan lahan di Sub DAS Ciesek
Prediksi erosi tanah yang lebih rendah dari nilai TSL di lahan tegalan seluas 289.80 ha yang terdiri dari seluruh  kelas  erosi  sangat  rendah  (<15  ton/ha/thn)  dan  sebagian  dari  kelas  erosi  rendah.  Begitu  pula  untuk lahan  kebun  campuran  dan  lahan  terbuka,  dengan  total  luas  sebaran  kelas  erosi  yang  lebih  kecil  dari  TSL adalah  398.87  dan  15.44  ha.  Sebaran  prediksi  erosi  tanah  di  lahan  tegalan,  kebun  campuran,  dan  lahan terbuka  yang  lebih besar  dari  nilai  TSL  mencakup  sebagian  kelas  erosi  rendah,  seluruh  kelas  erosi  sedang, tinggi, dan sangat tinggi dengan luasan masinng-masing secara berurutan sebesar 72.51, 76.08, dan 3.63 ha. Dengan  demikian,  masih  terdapat  lahan-lahan  di  lokasi  penelitian  yang  memiliki  nilai  erosi  tanah  prediksi lebih  besar  dari  TSL.  Hal  ini  menggambarkan  bahwa  tingkat  pengelolaan  lahan  yang  dilakukan  dapat memengaruhi keberlanjutan fungsi atau produktivitas dari lahan itu sendiri. Dengan demikian, pada daerah- daerah  dengan  nilai  prediksi  erosi  tanah  lebih  besar  dari  TSL  diperlukan  suatu  perencanaan  teknik pengelolaan tanaman dan tindakan konservasi tanah yang dapat menurunkan nilai erosi tanah sehingga lebih kecil  dari  nilai  TSL.  Perencanaan  tersebut  tentunya  dengan  tetap  memperhatikan  keuntungan  yang  akan diperoleh petani dan aspek keberlanjutan fungsi lahan.

## SIMPULAN
Integrasi  model  USLE  ke  dalam  Sistem  Informasi  Geografis  pada  kajian  prediksi  erosi  tanah  di  Sub DAS Ciesek mampu menunjukkan sebaran lokasi yang perlu diprioritaskan dalam penanganan masalah erosi tanah di Sub DAS Ciesek. Prioritas utama yaitu pada lahan dengan prediksi erosi tanah tertinggi yang terjadi pada  jenis  tutupan  lahan  terbuka,  kemudian  diikuti  oleh  tutupan  lahan  tegalan,  dan  kebun  campuran,  pada kelas lereng sangat curam. Sebaran erosi tanah di Sub DAS Ciesek didominasi oleh kelas erosi sangat rendah dan sebagian besar terjadi pada tutupan lahan hutan dengan kelas lereng sangat curam.  Sebagian kecil area pada  tutupan  lahan  tegalan,  kebun  campuran,  dan  lahan  terbuka  memiliki  nilai  prediksi  erosi  tanah  yang lebih besar dari TSL.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  PPLH  IPB  yang  telah  memberikan  bantuan  dana  penelitian melalui skema OGFICE GRANT 2018-2019.

## DAFTAR PUSTAKA
[BIG]  Badan  Informasi  Geospasial.  2020. DEMNAS:  Seamless  Digital  Elevation  Model  dan  Batimetri Nasional [Internet]. [diunduh 2020 Mar 5]. Tersedia pada: http://www.tides.big.go.id.
[BMKG]  Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika.  2017. Daftar  Istilah  Klimatologi.  Balai  Besar Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika Wilayah III [Internet]. [diunduh pada 2020 Maret 30]. Tersedia pada: http://www.balai3.denpasar.bmkg.go.id.
[BPDASHL]  Balai  Pengelolaan  Daerah  Airan  Sungai  Citarum  Ciliwung.  2016. Aplikasi  SWAT  untuk Implementasi  Rencana  Tindak  Pengelolaan DAS  Citarum,  Ciliwung,  Cisadane .  Bogor  (ID):  BPDASHL Citarum Ciliwung, Direktorat Jenderal Pengendalian DAS dan Hutan Lindung, Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan.
[BPDASHL] Balai Pengelolaan Daerah Aliran Sungai Citarum Ciliwung. 2018. Batas DAS di Wilayah Kerja BPDASHL  Citarum  Ciliwung .  Bogor  (ID):  BPDASHL  Citarum  Ciliwung,  Direktorat  Jenderal Pengendalian DAS dan Hutan Lindung, Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan.
[ICRAFT]  International  Center  for  Research  AgroForestry.  2001. Modelling  Erosion  at  Different  Scales, Case Study in the Sumber Jaya Watershed, Lampung, Indonesia . International Report (Unpublished). Bogor (ID): ICRAFT.
Alewell C, Borreli P, Meusburger K, Panagos P. 2019. Using the USLE: Chances, challenges, and limitation of  soil  erosion. International  Soil  and  Water  Conservation  Research. 7:  203-225.  doi: 10.1016/j.iswcr.2019.05.004.
Anasiru  RH.  2015.  Perhitungan  laju  erosi  metode  USLE  untuk  pengukuran  nilai  ekonomi  ekologi  di  Sub DAS Langge, Gorontalo. Jurnal Pengkajian dan Pengembangan Teknologi Pertanian. 18(3): 273-289. Anghel  T,  Todica  S.  2008.  Quantitative  assessment  of  soil  erosion  using  GIS  empirical  methods.  A comparative  study  between  the  Motru  mining  area  and  the  Sucevita  catchment. Annals  of  Oradea University Geography Series . 18: 95-102. Arsyad S. 2010. Konservasi Tanah dan Air . Bogor (ID): IPB Pr.
Asdak C. 2004. Hidrologi dan Pengelolaan DAS . Yogyakarta (ID): Gajah Mada University Pr.
Bosco  C, Rusco  E,  Montanarella  L,  Panagos  P.  2009. Soil  erosion  in  the  Alpine  area:  risk  assessment  and climate change. Study Trentini di Scienze Naturali. 85: 117-123.
Bukhari I, Lubis KS, Lubis A. 2015. Pendugaan erosi aktual berdasarkan metode USLE melalui pendekatan vegetasi,  kemiringan  Lereng,  dan  erodibilitas  di  Hulu  Sub  DAS  Padang. Jurnal  Online  Agroteknologi 3(1): 160-167.
Dariah A, Subagyo H, Tafakresnanto, Marwan S. 2004. Kepekaan tanah terhadap erosi. Jurnal Akta Agrosia. 8: 2-3.
Dangler EW, El-Swaify SA. 1976. Erosion of selected Hawaii soils by simulated rainfall. Soil Sci Soc Am J. 40: 769-773.
Departemen  Kehutanan.  1998. Pedoman  Penyusunan  Rencana  Teknik  Lapangan  dan  Konservasi  Tanah . Jakarta (ID): Departemen Kehutanan.
Fitri  R.  2011.  Prediksi  erosi  pada  lahan  pertanian  di  Sub  DAS  Krueng  Simpo  Provinsi  Aceh. Jurnal Hidrolitan. 2(3): 96-102.
Fitri  R.  2018.  Prediksi  erosi  pada  lahan  petani  agroforestri  di  DAS  Ciliwung  Hulu,  Provinsi  Jawa  Barat.
Jurnal Agrosains dan Teknologi. 3(1): 13-18.
Ganasri BP, Ramesh H. 2015. Assessment of soil erosion by RUSLE model using remote sensing and gis – a case study of Nethravathi basin. Geoscience Frontier. 30: 1-9.
Google  Earth.  2019. Citra  Tutupan  Lahan [Internet].  [diunduh  pada  2019  Jan  10].  Tersedia  pada: http://www.earth.google.com.
Hardjowigeno S. 2003. Ilmu Tanah . Jakarta (ID): Akademika Pressindo.
Kurnia U, Suwardjo H. 1984. Kepekaan erosi beberapa jenis tanah di Jawa menurut metode USLE. Pembrit Penel Tanah dan Pupuk. 3: 17-20.
Lal R. 1994. Soil erosion by wind and water: problem and prospects. In: Lal R (Ed). Soil Erosion Research Method . Florida (US): Soil and Water Conservation Society.
Lee Ming-Hsi, Lin Huan-Hsuan. 2015. Evaluation of annual rainfall erosivity index based on daily, monthly, and annual precipitation data of rainfall station network in Southern Taiwan. International Journal of Distributed Sensor Networks. 2015: 1-15. doi: 10.1155/2015/214708.
Liastuti P, Chandra TO, Widiarso B. 2018. Prediksi erosi dengan metode USLE di Perkebunan Kelapa Sawit PTP  XIII  Gunung  Meliau  Kecamatan  Meliau  Kabupaten  Sanggau. Jurnal  Perkebunan  dan  Lahan Tropika. 8(2): 67-79. doi: 10.26418/plt.v8i2.29800. Lillesand  TM,  Kiefer  RW.  1997. Penginderaan  Jauh  dan  Interpretasi  Citra .  Dulbahri,  Suharsono  P, Hartono, Suharyadi , penerjemah; Sutanto, editor. Yogyakarta (ID): Fakultas Geografi UGM.
Lopez-Garcia EM, Torres-Trejo E, Lopez-Reyes L, Flores-Dominguez AD, Pena-Moreno RD, Lopez-Olguin JF.  2020.  Estimation  of  soil  erosion  using  USLE  and  GIS  in  the  locality  of  Tzicatlacoyan,  Puebla, Mexico. Soil and Water Research. 15(1): 9-17. doi: 10.17221/165/2018-SWR. Ma J. 2001. Combining the USLE and GIS/ArcView for Soil Erosion Estimation in Fall Creek Watershed in Ithaca, New York [Internet]. [diunduh 2008 Feb 15]. Tersedia pada: http://www.ssc.bibalex.org. Markov B, Nedkov S. 2016. Mapping of erosion regulation ecosystem services. In: Bandrova T, Konecny M, editor. Proceeding of 6 th International Conference on Cartography and GIS [Internet]. [2016 June 13- 17, Albena, Bulgaria]. [diunduh 2020 Mei 3]. Tersedia pada: http://cartography-gis.com. Morgan RPC. 1979. Soil Erosion and Conservation . 3 rd edition. Australia (AU): Blackwell.
Morgan RPC. 1979. Soil Erosion. London (GB): Longmans. Murtilaksono K. 2013. Penyelarasan Implementasi Pengelolaan Daerah Aliran Sungai di Indonesia. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Napoli  M,  Cecchi  S,  Orlandini  S,  Mugnai  G,  Zanchi  CA.  2016.  Simulation  of  field-measured  soil  loss  in Mediterranean hilly areas (Chianty, Italy) with RUSLE. Catena. 145: 246-256.
Nearing  MA,  Lane  LJ,  Lopes  VL.  1994.  Modelling  soil  erosion.  In:  Lal  R,  editor. Soil  Erosion  Methods . Florida (US): Soil and Water Conservation Society.
Nuraida,  Rachman  LM,  Baskoro  DPT.  2016.  Analisis  nilai  konservasi  tinggi  aspek  pengendali  erosi  dan sedimentasi  (HCV  4.2)  di  DAS  Ciliwung  Hulu. Jurnal  Pengelolaan  Sumberdaya  Alam  dan Lingkungan . 6(2): 151-159. doi: 10.19081/jpsl.6.2.151.
Prahasta E. 2002. Konsep-konsep Dasar Sistem Informasi Geografi . Bandung (ID): Penerbit Informatika. Schmitz,  Tameling.  2000. Modelling  Erosion  at  Different  Scales,  A  Preliminary  Virtual  Exploration  of Sumber Jaya Watershed . Bogor (ID): ICRAF.
Simanjuntak  H,  Hendrayanto,  Puspaningsih  N.  2017.  Modifikasi  metode  perhitungan  faktor  topografi menggunakan Digital Elevation Model (DEM) dalam menduga erosi. Media Konservasi. 22(3): 242- 251.
Suryawanshi V, Chandramohan. 2016. Application of GIS in hydrology and estimation of soil erosion using USLE  model. International  Journal  of  Science  and  Research. 2016:  483-488.  doi: 10.21275/ART20182128.
Tombus  FE,  Yuksel  M,  Sahin  M,  Ozulu  IM,  Cosar  M.  2012.  Technical  aspects  of  spatial  information  II. Assessment of soil erosion based on the method usle: corum province example [Internet]. [2012 May 6-10;  Rome,  Italy].  Rome  (IT):  FIG.  [diunduh  pada  2020  May  31].  Tersedia  pada: http://www.fig.net/resources/proceedings/fig_proceedings/fig2012/papers/ts05e/TS05E_tombus_yuks el_et_al_5848.pdf.
Vadari T, Subagyono K, Sutrisno N. 2004. Model  prediksi erosi: prinsip, keunggulan, dan keterbatasan. Di dalam:  Kurnia  U,  Rachman  A,  Dariah  A,  editor. Teknologi  Konservasi  Tanah  dan  Air  pada  Lahan Kering Berlereng . Bogor (ID): Departemen Pertanian.
Vink APA. 1975. Land Use in Advancing Agriculture . New York (US): Springer-Verlag.
Wischmeier WH, Smith DD. 1978. Predicting Rainfall Erosion Losses: A Guide to Conservation Planning . Washington DC (US): USDA-SED Agric.
Wiradisastra  UP.  1989.  Metodologi  evaluasi  lahan  dalam  hubungan  sistem  informasi  sumberdaya  lahan.
Makalah  lokakarya  Sistem  Informasi  Sumberdaya  Lahan  untuk  Perencanaan  Tata  Ruang. 1989 Desember 24-25. Yogyakarta (ID): UGM.