Abstrak— Longsor  merupakan  salah  satu  jenis  gerakan  massa tanah  atau  batuan,  ataupun  percampuran  keduanya, menuruni  atau  keluar  lereng  akibat  dari  terganggunya kestabilan  tanah  atau  batuan  penyusun  lereng  tersebut.  Efek tanah  longsor  terhadap  manusia  dan  bangunan  dapat dikurangi dengan cara menghindari daerah rawan, menyiarkan  larangan,  atau  dengan  menerapkan  standar keselamatan  saat  berada  di  daerah  tersebut.  Oleh  karena  itu, tujuan  dalam  studi  ini  yaitu  untuk  mengetahui  potensi/risiko longsor  yang  berperan  dalam  mitigasi  bencana  longsor  di Kabupaten  Tuban.  Daerah  rawan  bencana  longsor  dapat diidentifikasi  dengan  menggunakan  data  penginderaan  jauh dan  sistem  informasi  geografis.  Pada  penelitian  ini  dilakukan pembuatan  peta  daerah  rawan  bencana  longsor  dengan menggunakan  beberapa  parameter  penyebab  tanah  longsor diantaranya  curah  hujan,  jenis  tanah,  kemiringan  lereng,  dan tutupan  lahan.  Parameter  tersebut  akan  diolah  dan  dianalisis serta akan diperkuat dengan menggunakan data penginderaan jauh  yakni  citra  satelit  resolusi  menengah  Landsat  8,  citra satelit  resolusi  tinggi  SPOT  dan  citra  satelit  resolusi  sangat tinggi  Quickbird.  Hasil  yang  didapatkan  berupa  peta kerawanan  longsor  yang  terbagi  dalam  5  kelas  kerawanan yakni kerawanan  sangat rendah, kerawanan rendah, kerawanan  sedang,  kerawanan  tinggi,  dan  kerawanan  sangat tinggi  yang  menempatkan  Kabupaten  Tuban  didominasi  oleh tingkat kerawanan sedang dengan luas 99.519,9 ha, sedangkan untuk  tingkat  kerawanan  sangat  tinggi  hanya  seluas  268,537 ha.
Kata  Kunci —Kabupaten  Tuban,  Penginderaan  Jauh,  Satelit Landsat  8,  Satelit  SPOT,  Satelit  Quickbird,  Sistem  Informasi Geografis, Tanah Longsor.

## I. PENDAHULUAN
ENCANA hidro-meteorologi seringkali melanda Indonesia  dikarenakan  memiliki  curah  hujan  yang tinggi dan beriklim topis. Banjir dan kekeringan merupakan bencana  hidro-meteorologi  yang  dapat  memicu  adanya bencana  alam  lain.  Badan  Nasional  Penanggulangan Bencana  mencatat  dari  total  bencana  meteorologi  yang paling  sering  terjadi  di  Indonesia  adalah  bencana  banjir diikuti oleh longsor.
Tuban  merupakan  salah  satu  wilayah  yang  merasakan dampak  berupa  kerugian  yang  disebabkan  oleh  bencana longsor. Strategi dan upaya penanggulangan bencana tanah longsor  diperlukan  sebagai  langkah  awal  dalam  mitigasi bencana longsor, salah satunya adalah dengan
memasyarakatkan daerah rawan longsor  melalui pembuatan peta potensi longsor.
Bahaya  tanah  longsor  dapat  diidentifikasi  melalui  sistem informasi  geografis  dan  penginderaan  jauh.  Dengan melakukan  pengolahan  terhadap  parameter  penyebab longsor  seperti  curah  hujan,  jenis  tanah,  kemiringan  lereng, dan  tutupan  lahan,  nantinya  akan  diperkuat  dengan menggunakan  data  penginderaan  jauh  yakni  citra  satelit multilevel.    Parameter  longsor  beserta  data  pendukungnya diolah  dan  dianalisis  menggunakan  teknologi  berbasis Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis.
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan  untuk  mengetahui wilayah  yang  berpotensi  longsor,  serta  parameter  yang mempengaruhi terjadinya longsor lahan di Kabupaten Tuban dengan  luaran  dalam  bentuk  peta  potensi  longsor  dimana dalam  penyusunannya  mengacu  pada  beberapa  aturan pembuatan  peta  potensi  longsor.  Dalam  penyelesaiannya, penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  informasi kepada pemerintah dan  masyarakat  mengenai  wilayah  yang memiliki  potensi  longsor  di  Kabupaten  Tuban,  khususnya kepada  masyarakat  yang  berada  di  sekitar  wilayah  yang berpotensi longsor.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  berada  pada  Kabupaten  Tuban dengan  luas  wilayah  sekitar  183.994.562  Ha.  Letak astronomi Kabupaten Tuban pada koordinat 111 o 30' - 112 o 35 BT dan 6 o 40' - 7 o 18' LS.
Gambar 1. Lokasi Penelitian (Sumber: Dinas Pekerjaan Umum Tuban)
B. Data dan Peralatan
1) Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:

## A nalisis Bencana Longsor Lahan di Kabupaten Tuban Melalui Pengolahan Citra Satelit Multilevel Untuk Pembuatan Peta Potensi Longsor
Citra Prastika dan Bangun Muljo Sukojo
Departemen Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : bangunms@gmail.com
B
1. Data tabular curah hujan Kabupaten Tuban tahun 2015 (sumber: Dinas Pekerjaan Umum Tuban).
2. Data  DEM  Satelit  Astrium  Terra  SAR  X Kabupaten  Tuban  tahun  2012  (sumber:  Bappeda Tuban).
3. Data  jenis  tanah  Kabupaten  Tuban  tahun  2008 (sumber: Bappeda Tuban).
4. Data  kemiringan  lereng  Kabupaten  Tuban  tahun 2008 (sumber: Bappeda Tuban).
5. Citra  resolusi  menengah  Landsat  Path  119  Row 65 tanggal 13 Oktober 2015 (sumber: http://earthexplorer.usgs.gov).
6. Citra  satelit  resolusi  tinggi  SPOT  6/7  Tahun 2015-2017 (sumber: LAPAN).
7. Citra resolusi sangat tinggi Quickbird tahun 2013 (sumber: Bappeda Tuban).
8. Batas administrasi (sumber: Peta RBI 1:25.000).
9. Data Citra Foto.
10. Data GPS.
2) Peralatan
Perlatan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini meliputi:
a. Perangkat Keras
i. GPS Geodetic dual frequency.
ii. Phantom 3 Advance.
iii. Laptop.
b. Perangkat Lunak
i. Perangkat lunak pengolah data geospasial.
ii. Perangkat lunak pengolah data citra satelit. iii. Perangkat lunak pengolah data GPS.
iv. Perangkat lunak pengolah orthorektifikasi.
v. Perangkat lunak pengolah data statistic.

## C. Tahapan Pengolahan Data
Tahapan  pengolahan  data  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Pembuatan Peta Curah Hujan Melakukan interpolasi pada data curah hujan kemudian klasifikasi  dan  pemberian  skor  pada  hasil  interpolasi tersebut.
2. Pembuatan Peta Jenis Tanah Melakukan  klasifikasi  dan  pemberian  skor  pada  data yang tersedia.
3. Pembuatan Kemiringan Lereng Melakukan  klasifikasi  dan  skoring  pada  data  yang tersedia.
4. Pembuatan Peta Tutupan Lahan Melakukan  koreksi  radiometrik  dan  klasifikasi  digital pada citra Landsat 8 serta menghitung matriks konfusi dari hasil klasifikasi dan melakukan pemberian skor.
5. Overlay, skoring, dan reklasifikasi
Melakukan  overlay  dan  skoring  pada  seluruh parameter.  Skoring  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  mengacu  pada  beberapa  referensi  dari  penelitian serupa seperti yang ditunjukkan pada tabel berikut.
Tabel 1.
Skoring Parameter
Skor/ Parameter 1 2 3 4 5 Curah Hujan (mm/tahun) <1500 1500- 2000 2000- 2500 2500-3000 >3000 Jenis Tanah Alluvial, Glei Latosol Brown Foret, Andosol, Grumosol, Regosol, Litosol,
Mediteran Podsol Organosol Kelerengan (%) 0 – 8 8 – 15 15 - 25 25 – 45 > 45 Tutupan Lahan Tubuh Air Hutan Kebun Tegalan, sawah, pemukiman -
Reklasifikasi  dilakukan  hingga  menjadi  5  kelas kerawanan longsor, dengan penentuan interval mengacu pada Susanto (2014) [1] menggunakan rumus berikut: 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 − 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 (1)
6. Pengolahan Citra Resolusi Tinggi dan Sangat Tinggi Melakukan mosaik dan pansharpening agar citra dapat dilihat  dengan  jelas.  Interpolasi  koordinat  GCP  dan ICP  diperlukan  untuk  dilakukan  pengukuran  lapangan yang  akan  dihitung  kekuatan  jaringnya  dengan melakukan  perhitungan  SoF.  Hasil  koordinat  yang memenuhi  standar  GCP  dan  ICP  digunakan  dalam proses orthorektifikasi dan uji akurasi.
7. Pembuatan Peta Vegetasi
Melakukan perhitungan algoritma Normalized Difference Vegetation Index (NDVI).
8. Pembuatan Peta Kebasahan Melakukan perhitungan algoritma Normalized
Difference Water Index (NDWI).
9. Pengolahan Parameter Groundtruth
Melakukan  perbandingan  data  yang  didapatkan  dari citra dan didapatkan dari lapangan.

## III. HASIL DAN ANALISIS

## A. Citra Terkoreksi
Koreksi  geometrik dilakukan  pada masing-masing citra agar  dapat  dihasilkan  luasan  yang  sesuai  dengan  keadaan di lapangan. a. Landsat 8 Dilakukan  koreksi  geometrik  hingga  menghasilkan rmse  sebesar  0.005m  yang  kemudian  dilanjutkan dengan melakukan koreksi radiometrik dengan metode FLAASH  menggunakan  perangkat  lunak  pengolah data citra.
b. SPOT Citra  Satelit  SPOT  direktifikasi  dengan  menggunakan perangkat lunak pengolah citra hingga didapatkan rmse sebesar  0,88  m.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa proses  rektifikasi  yang  dilakukan  dapat  dikatakan memenuhi  standar,  yakni  <  1m  sesuai  dengan  yang tertera pada PerkaBIG [1].
c. Quickbird Citra satelit resolusi tinggi Quickbird digunakan dalam pembuatan  peta  vegetasi  dan  peta  kebasahan.  Dimulai dengan  melakukan  mosaik  dan pansharpening yang dilanjutkan  dengan  menginterpolasi  koordinat  citra menjadi  titik  GCP  dan  ICP  untuk  digunakan  dalam pengukuran  lapangan.  Pemilihan  lokasi  dan  sebaran titik GCP dan ICP mengacu pada Modul Validasi Peta Rencana  Tata  Ruang  BIG  (2016)  [2]  dimana penempatan  titik  tersebut  harus  dapat  diidentifikasi secara jelas pada citra.
Terdapat  8  titik  GCP  dan  12  titik  ICP  yang  digunakan dalam  penelitian  ini.  Nilai  SoF  yang  didapatkan  sebesar 0.2115 sesuai dengan perhitungan berikut.
Σ baseline : 22 Σtitik    : 8 N_u     : Σ baseline x 3 = 66 N_p     : Σtitik x 3    = 24 U       : N_u – N_p   = 42
𝑆𝑂𝐹   = 𝑇𝑟𝑎𝑐𝑒 ([𝐴 𝑇 ]. [𝐴]) −1

## 𝑢
= 0,2115
Semakin  kecil  nilai  SOF  maka  semakin  baik  konfigurasi jaring,  dan  begitu  pula  sebaliknya.  Perhitungan  SOF  yang dilakukan  telah  menghasilkan  nilai  <1  sehingga  desain jaring yang telah dibuat dapat dianggap kuat [3].
Pengambilan  data  berupa  koordinat  titik  kontrol  (GCP) dan  titik  uji  akurasi  (ICP)  dilakukan  dengan  menggunakan GPS  geodetik  dual  frekuensi  dengan  metode  statik  dalam durasi  pengukuran  30-45  menit  pada  masing-masing  titik. Pengolahan  data  pengukuran  dilakukan  menggunakan perangkat  lunak  pengolah  data  GPS  yang  meliputi  proses post processing dan network adjustment .
Koordinat GCP dan ICP  yang didapatkan telah diikatkan dengan CORS ITS S dan telah dikoreksi dengan SRGI BIG hingga  didapatkan  dx  =  -4.306m  dan  dy  =  0.391m  untuk selanjutnya  digunakan  dalam  proses  orthorektifikasi menggunakan  perangkat  lunak  pengolah  citra  hingga didapatkan  RMSE  yang  diharuskan  <1,5  piksel  yakni sebesar  0.7875  piksel.  Berikut  merupakan  RMSE  dari koordinat yang telah diolah.
Tabel 2.
RMSE Citra Quickbird (SRGI) Nama Titik RMSE X (m) Y (m) GCP01 0.493 611415.0625 9212055.26 GCP02 0.391 610493.7655 9215153.548 GCP03 0.207 612407.1645 9216339.387 GCP04 0.644 610388.3905 9219113.217 GCP05 0.22 612762.5285 9220378.888 GCP06 0.784 613208.4405 9223709.584 GCP07 0.597 610415.7845 9223937.052 GCP08 0.448 610728.3145 9227575.156 ICP01 0.628 611176.4635 9211689.356 ICP02 0.222 610453.8785 9213282.668 ICP03 0.303 610779.3935 9213638.819 ICP04 0.293 611867.6925 9214775.977 ICP05 0.216 611103.6175 9215903.052 ICP06 0.194 612664.9875 9216831.495 ICP07 0.37 612078.4525 9218234.885 ICP08 0.439 611217.0885 9219342.436 ICP09 0.397 611224.6875 9221431.059 ICP10 0.626 611717.0115 9224112.681 ICP11 0.381 610678.3295 9226189.472 ICP12 0.257 611768.9875 9229012.678
Citra  tegak  yang  dihasilkan  dari  proses  orthorektifikasi selanjutnya  dilakukan  uji  akurasi  untuk  mengetahui  nilai ketelitian  citra.  Uji  akurasi  dilakukan  dengan  menghitung RMSE  dari  seluruh  titik  ICP  terlebih  dahulu  kemudian dihitung  dengan  rumus  sesuai  dengan  Pedoman  Teknik Ketelitian Peta Dasar berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 ℎ𝑜𝑟𝑖𝑠𝑜𝑛𝑡𝑎𝑙 = 1,5175 𝑥 𝑅𝑀𝑆𝐸                                  (2) Hasil  dari  perhitungan  uji  akurasi  didapatkan  ketelitian horizontal  sebesar  0,9105  sehingga  dapat  dikatakan memenuhi  standar  [2]  dengan  termasuk  pada  kelas  1  pada skala 1:5000.

## B. Korelasi Antar Data Citra
Penggunaan  citra  satelit  multilevel  dalam  penelitian  ini perlu  dilakukan  pengujian  kekuatan/kesesuaian  hubungan antar  data  citra.  Hubungan  tersebut  didapatkan  dengan
menerapkan  algoritma  NDVI  pada  Landsat  dan  Quickbird, serta penggunaan band Blue dan Red pada SPOT dan Foto.
Tabel 3.
NDVI pada citra Nama Titik NDVI Foto SPOT Landsat Quickbird GT-01 0.04 0.026 0.28 0.4 GT-02 0.063 0.3 0.4 0.51 GT-03 0.056 0.06 0.29 0.62 GT-04 0.028 0.06 0.25 0.26 GT-05 0.03 0.26 0.46 0.28
Berikut merupakan ilustrasi yang menunjukkan hubungan antar  data  terhadap  citra  yang  diperoleh  dari  pemrosesan NDVI  terhadap  masing-masing  citra  dengan  pendekatan panjang gelombang pada citra foto dan SPOT.
(a  )                        (b)

## (c)
Gambar  2.  (a)  Korelasi  Citra  Foto  dengan  Landsat  (b)  Korelasi  Citra  Foto dengan Citra SPOT (c) Korelasi Citra Foto dengan Citra Quickbird.
Dari  gambar  2  dapat  diketahui  bahwa  korelasi  terendah hingga  terkuat  berturut-turut  adalah  foto  dengan  Landsat sebesar 0,0945, foto dengan SPOT sebesar 0,2677, serta foto dengan Quickbird sebesar 0,912. Hal tersebut dimungkinkan karena  resolusi  spasial  yang  dimiliki  masing-masing  citra. Citra  Quickbird  memiliki  resolusi  sangat  tinggi  yakni sebesar  0,6m  sehingga  memiliki  hubungan  yang  lebih  kuat dengan  foto  jika  dibandingkan  dengan  SPOT  sebesar  1,5m dan Landsat sebesar 30m. Oleh karena itu, dalam penelitian ini  parameter  groundtruth  diolah  dengan  menitikberatkan pada penggunaan citra Quickbird.

## C. Peta Curah Hujan
Data  curah  hujan  didapatkan  dalam  bentuk  tabular mencakup  26  stasiun  curah  hujan  yang  tersebar  di Kabupaten  Tuban.  Klasifikasi  dilakukan  dengan  mengacu pada Puslitbangtanak (2002) dalam Isti (2013) [4].

## D. Peta Jenis Tanah
Data  jenis  tanah  didapatkan  dalam  format shapefile (vektor) yang mencakup seluruh kecamatan pada Kabupaten Tuban. Klasifikasi dilakukan dengan mengacu pada Sugianti (2014) [5].

## E. Peta Kelerengan
Data  kemiringan  lereng  didapatkan  dalam  format shapefile (vektor)  dimana  penentuan  klasifikasi  dilakukan dengan mengacu pada Sugianti (2014) [5].

## F. Peta Tutupan Lahan
Tutupan lahan diperoleh dari citra  Landsat 8 yang diolah dengan  melakukan  koreksi  radiometrik  terlebih  dahulu. Dilanjutkan  dengan  interpretasi  digital  dengan  metode Supervised  Classification:  Maximum  Likelihood dengan matriks  konfusi  sebesar  80,19%.  Proses  klasifikasi dilakukan  dengan  mengacu  pada  Kesaulya,  2014  (mengacu pada Permen PU No.22 tahun 2007 dan Nugroho Jefri,2009) [6]. Luas masing-masing kelas yang didapatkan ditunjukkan pada tabel berikut.
Tabel 4. Luas Tutupan Lahan Tutupan Lahan Luas (ha) % Tubuh Air 507.7 0.26 Hutan 70257.6 35.52 Kebun 4325.6 2.19 Tegalan, sawah, pemukiman 122688.0 62.03

## G. Peta Kerawanan Longsor
Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode  Storie  yang membutuhkan  data  curah  hujan,  jenis  tanah,  kemiringan lereng,  dan  tutupan  lahan  dalam  penyusunannya,  dimana penentuan  parameter  tersebut  mengacu  pada  Pedoman Penyusunan  Penataan  Ruang  Kawasan  Rawan  Bencana Longsor Kementerian Pekerjaan Umum No.22/PRT/M/2007 [7].
Data  yang  diberikan  skor  seperti  pada  tabel  1  kemudian di- overlay dan  diterapkan  tools intersect untuk  dilajutkan pada  proses  skoring  dan  klasifikasi  ulang  sesuai  dengan interval  yang  ditentukan  dengan  mengacu  pada  Susanto (2014) [1] seperti rumus berikut.
𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 − 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 (3)
Dari  perhitungan  interval  tersebut  didapatkan  rentang nilai  masing-masing  kelas  sepanjang  2,2  hingga  didapatkan hasil klasifikasi dalam 5 kelas seperti berikut.

## Gambar 3. Peta Kerawanan Longsor.
Dari  hasil  klasifikasi  yang  telah  dilakukan  didapatkan luas  masing-masing  kelas  kerawanan  longsor  seperti  tabel berikut.
Tabel 8. Luas Kerawanan Longsor Kategori Luas (ha) % Kerawanan Sangat Rendah 3.835,920 1.9 Kerawanan Rendah 62.136,500 31.5 Kerawanan Sedang 99.519,900 50.5 Kerawanan Tinggi 31.218,300 15.8 Kerawanan Sangat Tinggi 268,537 0.1

## H. Korelasi antar Parameter Kerawanan Longsor

## Gambar 4. Korelasi Parameter dengan Tingkat Kerawanan Longsor.
Dari  gambar  13  dapat  diketahui  bahwa  besar  korelasi parameter  longsor  dengan  tingkat  kerawanan  longsor  dari rendah  ke  tinggi  berturut-turut  adalah  curah  hujan  sebesar 0.06,  tutupan  lahan  sebesar  0.49,  jenis  tanah  sebesar  0.59, serta kelerengan sebesar 0.63.

## I. Groundtruth
Gambar  5.  5  titik  groundtruth  diletakkan  pada  tiap-tiap  myander  di  tepian Sungai Bengawan Solo.
Sejumlah  5  titik groundtruth diletakkan  pada  tiap-tiap myander di  tepian  Sungai  Bengawan  Solo.  Pengambilan sample tanah  (untuk  pengujian  kadar  air  dan  tekstur  tanah) dilakukan pada bagian disturb land (tanah terganggu/permukaan  tanah)  dengan  menggunakan  pipa paralon yang ditancapkan sedalam + 30cm pada tanah yang diambil  sekitar  1kg  agar  dapat  dilakukan  pengujian  pada sample tanah.
Pengambilan  citra  foto  dilakukan  dengan  menggunakan Phantom 3  Advance  yang diterbangkan sekitar 150m diatas titik groundtruth .
Jika disesuaikan dengan hasil klasifikasi hingga terbentuk peta  kerawanan  longsor  seperti  pada  gambar  4  titik groundtruth berada  pada  tingkat  kerawanan  yang  dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 9. Klasifikasi kerawanan titik groundtruth Nama Titik Klasifikasi Kerawanan GT-01 Kerawanan Tinggi GT-02 Kerawanan Sedang GT-03 Kerawanan Sangat Rendah GT-04 Kerawanan Sangat Rendah GT-05 Kerawanan Sedang

## J. NDVI dan NDWI (Quickbird)
Citra  tegak  yang  telah  dihasilkan  kemudian  diproses dengan algoritma NDVI untuk diketahui tingkat kehijauannya.  Dihasilkan  5  kelas  sesuai  dengan  Peraturan Menteri  Kehutanan  Republik  Indonesia  No.P.12/Menhut- II/2012 [8]hingga menghasilkan peta seperti berikut.

## Gambar 6. Peta Vegetasi.
Citra  tegak  yang  dihasilkan  selanjutnya  juga  diproses dengan  algoritma  NDWI.  Proses  klasifikasi  dilakukan dengan  mengacu  pada  Xu  (2006,  merujuk  ke  MNDWI) [9] hingga dihasilkan seperti berikut.

## Gambar 7. Peta Kebasahan

## K. Uji Laboratorium
Pengujian  kadar  air  dalam  tanah  dilakukan  pada Laboratorium  Dinas  Lingkungan  Hidup  Kabupaten  Tuban. Pengujian  tekstur  tanah  dilakukan  pada  Laboratorium Mekanika  Tanah  dan  Batuan  Teknik  Sipil  –  ITS  dengan menggunakan  metode  ayakan  dan hydrometer yang mengacu pada Pedoman  Penyelidikan dan Pengujian Tanah Dasar  untuk  Pekerjaan  Jalan  Departemen  Pekerjaan  Umum No.003-03/BM/2006 [10]. Pengujian tanah tersebut dilakukan  berdasarkan  analisis  ukuran  butir  untuk mengetahui fraksi penyusun tanah.
Hasil  pengujian  kadar  air  dan  tekstur  tanah  yang  telah digabungkan  dengan  nilai  NDVI  dan  NDWI  melalui pengolahan  citra  Quickbird  pada  masing-  masing  titik groundtruth dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 10. Hasil parameter groundtruth Nama
Titik NDWI NDVI Kadar Air Tekstur Tanah Sand Silt Clay GT-01 0.12 0.27 75.22 80.2 13.9 5.9 GT-02 0.07 0.20 57.17 71.1 11.2 17.6 GT-03 0.10 0.45 42.55 79.4 14.2 6.4 GT-04 0.07 0.27 37.17 81.9 12.2 5.9 GT-05 0.09 0.56 37.67 70.7 15.2 14.1
Tekstur  tanah  menunjukkan  komposisi  tanah  penyusun yang  dinyatakan  sebagai  perbandingan  proporsi  (%)  relatif antara fraksi pasir ( sand ) berdiameter 2,00 – 0,20 mm, debu ( silt )  berdiameter  0,20  –  0,002  mm  dan  liat  ( clay )  (<  2 mikrometer). Pengambilan sampel tanah berada pada bagian
disturb land (sekitar 20 cm dari permukaan tanah ke bagian dalam)  sehingga  terdapat  beberapa  material  yang  sangat jelas  berbeda  ukuran  dengan  pasir  (secara  kasat  mata) seperti  batu/kerikil,  keong,  akar  tanaman,  dan  sebagainya. Dalam  pengujian  tanah  material  tersebut  ikut  terhitung dalam kategori >2,00 mm.

## L. Korelasi Parameter Groundtruth
Dominasi  fraksi  pasir  akan  menyebabkan  terbentuknya sedikit  pori-pori  makro,  sehingga  daya  pegang  terhadap  air sangat  lemah.  Kondisi  ini  menyebabkan  air  mudah  masuk- keluar  tanah  dan  hanya  sedikit  yang  tertahan [11],  hal tersebut  dibuktikan  dengan  didapatkannya  korelasi  sebesar 0.1 terhadap kadar air dan pasir.
Dominasi  fraksi  liat  akan  menyebabkan  terbentuknya banyak  pori-pori  mikro,  sehingga  daya  pegang  terhadap  air sangat  kuat.  Kondisi  ini  menyebabkan  air  yang  ke  masuk segera  terperangkap,  dibuktikan  dengan  didapatkannya  R 2 sebesar 0,95 terhadap air (NDWI) dan tanah liat.
Dominasi  fraksi  debu  akan  menyebabkan  terbentuknya pori-pori meso dalam jumlah sedang, sehingga menghasilkan  daya  pegang  terhadap  air  yang  cukup  kuat. Hal  ini  menyebabkan  air  dan  udara  cukup  mudah  masuk- keluar  tanah,  sebagian  air  akan  tertahan.  Tanah  bertekstur debu  umumnya  lebih  subur  dibandingkan  dengan  tanah bertekstur pasir [11].
Selain  tekstur  tanah  dan  kadar  air  dalam  tanah,  vegetasi juga berperan penting dalam mengendalikan stabilitas tanah. Keberadaan pohon di sepanjang tebing sangat mempengaruhi  stabilitas  tebing  melalui  fungsi  perakaran yang  melindungi  tanah  sehingga  mempengaruhi  ketahanan geser  ( shear  strength )  tanah.  Adanya  bahan  organik  pada tanah  akan mempengaruhi  peningkatan  kemampuan menahan  air,  pelarutan  sejumlah  hara  dari  mineral,  serta meningkatnya  kegiatan  dekomposi  bahan  organik.  Hal tersebut  didukung  dengan  didapatkannya  R 2 sebesar  0,95 terhadap vegetasi (NDVI) dan air (NDWI).
Jika dilihat dari  sifat  fisik tanah (tekstur tanah dan  kadar air)  serta  adanya  vegetasi  pada  titik groundtruth, GT-01 memiliki  potensi  yang  begitu  besar  (dibandingkan  dengan titik groundtruth lain) untuk terjadi suatu longsoran. Dengan kandungan  fraksi  pasir  80,2%,  debu  13,9%,  dan  liat  5,9%,
Gambar  8.  Korelasi  Kadar Air dan Pasir
Gambar 9. Korelasi NDWI dan Tanah Liat
Gambar 10. Korelasi.
Gambar  12.  Tekstur  Tanah Menurut Segitiga USDA
mengacu  pada  USDA  (1999) [12],  tanah  pada  GT-01 memiliki kategori pasir berlempung.
Dengan  nilai  NDWI  sebesar  0,12  yang  mengartikan bahwa  terdapat  kandungan  air  dalam  GT-01  sehingga dimungkinan adanya  suatu  vegetasi  yang tumbuh pada titik tersebut  yang  juga  diperkuat  dengan  nilai  NDVI  sebesar 0.27. Kadar air dalam GT-01 memiliki kategori yang cukup tinggi  yakni  75,22%  yang  mana  hal  tersebut  merupakan pemicu  terjadinya  longsoran.  Jika  terjadi  peningkatan
kandungan  air  dalam  tanah  (seperti  meresapnya  air  hujan, air sungai yang meluap, air sawah/kolam yang bocor), akan terjadi  akumulasi  air  yang  semakin  merenggangkan  ikatan antar butir tanah yang pada akhirnya akan mendorong butir- butir  tanah  untuk  longsor.  Berikut  merupakan  data  terkait parameter yang telah didapatkan.
Tabel 11. Parameter Groundtruth Nama Titik NDWI NDVI Kadar Air
Tekstur Tanah
Klasifikasi Kerawanan Sand (pasir) Silt (debu) Clay (liat) Kategori (USDA) GT-01 0.12 0.27 75.22 80.2 13.9 5.9 Pasir berlempung Kerawanan Tinggi GT-02 0.07 0.20 57.17 71.1 11.2 17.6 Lempung berpasir Kerawanan Sedang GT-03 0.10 0.45 42.55 79.4 14.2 6.4 Pasir berlempung Kerawanan Sangat Rendah GT-04 0.07 0.27 37.17 81.9 12.2 5.9 Pasir berlempung Kerawanan Sangat Rendah GT-05 0.09 0.56 37.67 70.7 15.2 14.1 Lempung berpasir Kerawanan Sedang

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengolahan  dan  analisis  data  yang  telah dilakukan, berikut adalah kesimpulan yang penulis dapatkan dalam penyelesaian studi ini.
1. Didapatkan  5  kelas  kerawanan  longsor  yakni  sangat rendah,  rendah,  sedang,  tinggi,  dan  sangat  tinggi. Kerawanan  sangat  rendah  dengan  1,9  %  dari  luas  total wilayah  Tuban,  kerawanan  rendah  dengan  31,5%, kerawanan  sedang  dengan  luas  sebesar  50,5%, kerawanan  tinggi  dengan  15,8%,  dan  kerawanan  sangat tinggi dengan 0,1%.
2. Kabupaten  Tuban  didominasi  oleh  tingkat  kerawanan sedang  dengan  luas  99.519,9  ha,  sedangkan  untuk tingkat kerawanan sangat tinggi hanya seluas 268,537 ha pada  sebagian  Kecamatan  Kenduruan,  Kecamatan Bangilan,  Kecamatan  Singgahan,  Kecamatan  Senori, Kecamatan  Kerek,  Kecamatan  Jatirogo,  Kecamatan Soko, Kecamatan Rengel, Kecamatan Widang,
Kecamatan Palang, dan Kecamatan Semanding.
3. Dari  ke-5  titik groundtruth yang  diteliti,  titik  GT-01
memiliki kerawanan  longsor yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan titik groundtruth yang lain. GT-01 berada  pada  tingkat  kerawanan  sedang  dimana  titik  ini berada 1-2 tingkat lebih tinggi dibandingkan GT-02, GT- 03, GT-04, dan GT-05.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Peraturan  Kepala  Badan  Informasi  Geospasial, Pedoman  Teknis
Ketelitian Peta Dasar . Bogor, 2014.
[2] Badan Informasi Geospasial, Modul Validasi Peta Rencana Tata Ruang . Jakarta, 2016.
[3] Z.  A.  Abidin, Penentuan  Posisi  Dengan  Receiver  GPS  Satu Frekuensi,  Status  Dan  Permasalahannya .  Bandung:  Depertemen Teknik Geodesi, 2005.
[4] A.  Y.  Isti,  “Pemetaan  Zonasi  Kerentanan  Banjir  di  Kabupaten Sragen  Menggunakan  Teknologi  Penginderaan  Jauh  dan  Sistem Informasi Geografis. Penginderaan Jauh dan SIG Sekolah Vokasi
Universitas Gajah Mada,” 2013.
[5] K.  Mulyadi,  Dedi;  Sarah,  Dwi;  Sugianti,  “Pengkelasan  Tingkat Kerentanan Gerakan Tanah Daerah Sumedang Selatan
Menggunakan Metode Strokie,” 2014.
[6] dkk Kesaulya Hertine, “Perencanaan Mitigasi Bencanan Longsor di Kota Ambon. Jurnal Perencanaan Wilayah & Kota Universitas
Sam Ratulanggi Manado,” pp. 228–235, 2016.
[7]
Dinas  Pekerjaan  Umum, Peraturan  Menteri  Pekerjaan  Umum Tentang  Pedoman  Penataan  Ruang  Kawasan  Rawan  Bencana Longsor . Jakarta, 2007.
[8] A.  D.  Susanto,  “Analisis  Tingkat  Rawan  Kekeringan  Lahan Sawah  Dengan  Pemanfaatan  Penginderaan  Jauh  dan  Sistem Informasi  Geografis  di  Kabupaten  Sragen,”  Universitas Muhammadiyah Surakarta, 2014.
[9] Menteri  Kehutanan, Peraturan  Menteri  Kehutanan  Tentang Perubahan  Kedua  Atas  Peraturan  Menteri  Kehutanan  Nomor P.32/Menhut-Ii/2009  Tentang  Tata  Cara  Penyusunan  Rencana Teknik .  Jakarta:  Rehabilitasi  Hutan  dan  Lahan  Daerah  Aliran Sungai (Rtk RHL-DAS), 2012.
[10] Departemen  Pekerjaan  Umum, Pedoman  Penyelidikan  dan Pengujian  Tanah  Dasar  untuk  Pekerjaan  Jalan  Departemen Pekerjaan Umum . Jakarta, 2006.
[11] K. Ali Hanafiah, Dasar-dasar Ilmu Tanah . Jakarta: Rajagrafindo Persada, 2005.
[12] USDA.  Second  Edition, Soil  Taxonomy:  A  Basic  System  of  Soil Classification  for  Making  and  Interpreting  Soil  Surveys .  U.S. Government Printing Office Washington, DC, 1999.