## PEMANFAATAN INFORMASI SPASIAL BERBASIS SIG UNTUK PEMETAAN TINGKAT KERAWANAN LONGSOR DI KECAMATAN SUMALATA
* La Ode Juni Akbar 1 , Dewi Sartika T. Zees 2 , Bambang Djau 3
1,2, Program Studi perencanaan Wilayah, Jl. Agung Suprapto No 40, Universitas Binataruna Gorontalo, Kota Gorontalo, Indonesia junilaode23@gmailcom , dewi.zees90@gmail.com
Abstrak:  Pemanfaatan  Informasi  Spasial  Berbasis SIG untuk  Pemetaan  Tingkat Kerawanan Longsor di Kecamatan Sumalata
Kecamatan Sumalata merupakan wilayah dengan topografi berbukit didominasi oleh lereng yang relatif curam. Kejadian bencana longsor sering terjadi pada wilayah penelitian tujuan penelitian  yaitu  Pemanfaatan  Informasi  Spasial  Berbasis SIG untuk  Pemetaan  Tingkat Kerawanan  Longsor  di  Kecamatan  Sumalata.  Berdasarkan  hasil  observasi  tahun  2024 Maret hingga  bulan  April telah terjadi  7  kejadian  bencana tanah longsor.  Bencana tanah longsor  dapat  diminimalisir  dengan  melakukan  pemetaan  daerah  rawan  longsor. Pendekatan penelitian longsoran dipakai pendekatan satuan unit lahan. Klasifikasi satuan unit  lahan  diperoleh  dengan  cata  tumpang  susun  ( overlay ) peta tematik  yaitu  peta  curah hujan, tutupan lahan, kelerengan, batuan dan peta jenis tanah. Berdasarkan hasil penelitian klasifikasi kerawanan longsor wilayah Kecamatan Sumalata yaitu kelas rendah luas 49,304 Ha, kelas sedang luas 13.409,71 Ha dan kelas tinggi luas 16.921,36 Ha. Kata kunci: Pemetaan; SIG ; Tanah Longsor; Kecamatan Sumalata
Abstract:  The  utilization  of  GIS-Based  Spatial  Information  for  Mapping  the Landslide Vulnerability Levels in Sumalata District
Sumalata district is an area with hilly topography which is dominated by relatively steep slopes.  The  landslide disaster  frequently  occurs  in this  study  setting. This  study  aims to explore  the  utilization  of  GIS-Based  Spatial  Information  for  mapping  the  landslide vulnerability levels in Sumalata District. Based on the observation on March to April 2024, there are 7 landslide disaster occurred. However, the disaster can be minimized by mapping the  landslide-prone  area.  The  approach  used  in  this  study  is  a  land  unit  approach.  The classification of land unit is obtained from the overlay of thematic map which consist of maps of rainfall, land cover, slopes, rocks and soil type maps. The result of this study shows that the classification of the landslide vulnerability categorized in three aspects, there are low  grade  with  49,304  Ha,  medium  grade  with  13.409,71  Ha,  and  high  grade  with 16.921,36 Ha.
Keyword: Mapping; SIG; Landslide, Sumalata District
History &License of Article Publication: Received: 12/05/2024 Revision: 02/06/2024 Published: 01/07/2024
DOI: https://doi.org/10.37971/radial.vXXiXX.XXX
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

## PENDAHULUAN
Longsor merupakan salah satu bencana alam yang menyebabkan banyak kerusakan rumah, sarana dan prasarana permukiman sehingga berdampak pada kondisi sosial ekonomi. Bencana  longsor  berkaitan  dengan  faktor  alam  seperti  curah  hujan,  tutupan  lahan,  jenis batuan, kelerang dan jenis tanah (Arsyad et al., 2018; Fan et al., 2017; Zhao & Lu, 2018).
Vol. 12 No. 1, Juni 2024, Hal. 98-107
Available at https://stitek-binataruna.e-journal.id/radial/index ISSN: 2337-4101 Published by STITEK Bina Taruna Gorontalo E-ISSN: 2686-553X
Kejadian bencana longsor berhubungan dengan faktor alam yang berlangsung secara intens atau jangka waktu yang lama (Fan et al., 2017; Zhao & Lu, 2018). Terjadinya tanah longsor disebabkan oleh adanya gangguan kesetimbangan lereng pada faktor pengontrol dan pemicu. Ketidakseimbangan  gaya  terjadi  karena  gaya  peluncur  lereng  lebih  besar  daripada  gaya penahannya. Kondisi ini mengakibatkan masa tanah bergerak turun. Mengingat korban yang masih sangat tinggi,  mitigasi  longsor sangat diperlukan agar korban  jiwa dapat dikurangi. Mitigasi  longsor  ini  sangat  diperlukan  karena  longsor  memiliki  dampak  kerugian  bagi manusia dan lingkungan dalam jangka panjang (Chang et al., 2018)
Mengamati fenomena tanah longsor disuatu wilayah atau kawasan diperlukan adanya pemetaan daerah rawa tanah longsor yang mampu memberikan gambaran kondisi kawasan yang  ada  berdasarkan  faktor  penyebab  terjadinya  tanah  longsor.  Mengacu  data  dari  pusat penelitian tentang epideomologi bencana,  (Liu et al., 2015) melaporkan bahwa setidaknya 17% dari semua korban jiwa dari bahaya alam seluruh dunia disebabkan oleh tanah longsor. China sebagai salah satu negara yang paling rawan longsor dengan pengaturan lingkungan yang  kompleks  dan  intervensi  manusia  yang  ekstensif  menderita  kerugian  ekonomi  yang besar dan banyak korban setiap tahun dan banyak bahaya alam, tanah longsor adalah salah satu yang paling luas dan destruktif (Chang et al., 2018; GUERRA et al., 2017; Nicu, 2018; Youssef et al., 2016).
Kecamatan  Sumalata  merupakan  salah  satu  daerah  di  Kabupaten  Gorontalo  Utara yang sering terjadi  longsor. Daerah ini umumnya  mempunyai  bahan  longsoran  yang  luas. Tipe  longsoran  adalah planar  slide merupakan  tipe  gerakan  material  berupa  tanah  atau batuan  pada  bidang  lereng  yang  lemah  terhadap  proses  longsor,  bidang  gelincir  longsor berada pada kedalaman 2 meter – 3,75 meter. Kemiringan longsor rata-rata 12° ke arah barat (Akbar  et  al.,  2021;  Lihawa  et  al.,  2014).  Menghindari  jatuhnya  korban  yang  lebih  besar akibat  bahaya  tanah  longsor  diperlukan  upaya-upaya  yang  mengarah  kepada  tindakan menimalisir dampak yang ditimbulkan.
Efektivitas  pengambilan  keputusan  tergantung  pada  kualitas  data  serta  metode analisis  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  peta  rawan  tanah  longsor.  Pembuatan  peta potensi  daerah  rawan  longsor  menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis  ( SIG )  mampu memberikan  solusi  dan  kemudahan  dalam  analisis  spasial  secara  berulang,  kontinu,  cepat dan akurat (Akbar et al., 2019). Bahaya tanah longsor diidentifikasi melalui sistem informasi geografis  dengan  metode overlay terhadap  parameter-parameter  penyebab  tanah  longsor. Melalui SIG diharapkan  mempermudah  penyajian  informasi  spasial  khusus  penentuan tingkat kerawanan tanah longsor serta dapat menganalisis dan memperoleh informasi baru dalam  menentukan  daerah-daerah  khususnya  Kecamatan  Sumalata  yang  menjadi  sasaran tanah  longsor.  Tujuan  utama  dari  analisis  kerawanan  longsor  adalah  untuk  mengetahui daera-daerah potensi berbahaya dan beresiko tinggi bencana tanah longsor dengan demikian meminimalisir dampak tanah longsor melalui tindakan mitigasi yang sesuai.
Alasan inilah peneliti tertarik melakukan penelitian tentang “Pemanfaatan Informasi Spasial Berbasis SIG untuk Pemetaan Tingkat Kerawanan Longsor di Kecamatan Sumalata”. Luaran  dari  penelitian  ini  berupa  peta  daerah  rawan  bencana  tanah  longsor.  Peta  dapat digunakan sebagai acuan dalam  memitigasi  bencana alam  serta untuk rekomendasi dalam
perencanaan  tata  ruang  wilayah  dan  dapat  dilakukan  tindakan  yang  bersifat  prefentif terhadap daerah dengan kategori tingkat kerawanan tinggi.

## METODE
Penelitian  dilakukan  di  Kecamatan  Sumalata  Kabupaten  Gorontalo  Utara.  Luas wilayah Kecamatan Sumalata  305,59 km 2 atau 17,2% dari luas Kabupaten Gorontalo Utara. Secara  geografis  Kecamatan  Sumalata  posisi  koordinat  (latitude:  0.980095  longitude: 122.490997). Secara administrasi wilayah: Sebelah Utara berbatasan dengan Laut Sulawesi, Sebelah Timur berbatasan dengan Kecamatan Sumalata Timur, Sebelah Selatan berbatasan dengan Kabupaten Gorontalo, Sebelah Barat berbatasan dengan Kecamatan Biau.
Gambar 1 . Peta Lokasi Penelitian Kecamatan Sumalata

## Metode dan Pendekatan Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  survei  lapangan.  Survei  lapangan dilakukan  sebagai  langkah  awal  untuk  mengetahui  kondisi  aspek-aspek  penting  dalam permasalahan longsor daerah Kecamatan Sumalata. Pendekatan penelitian longsoran dipakai pendekatan satuan unit lahan. Klasifikasi satuan unit lahan diperoleh dengan cata tumpang susun ( overlay ) 4 peta tematik yaitu, Penutupan lahan, peta kemiringan lereng, jenis tanah, peta geologi daerah penelitian.

## Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  difokuskan  pada  longsor  Kecamatan  Sumalata  adalah  sebagai berikut:
1. Potensi  suatu  medan  untuk  terjadinya  gerakan  massa  atau  ketidakseimbangan  yang dibentuk oleh lingkungan fisik maupun non fisik.
2. Potensi  tanah  longsor  ditunjukkan  oleh  jumlah  skor  secara  keseluruhan  dari  masing- masing parameter pendukung terjadinya tanah longsor dengan kriteria berpotensi rendah, sedang, tinggi dan sangat tinggi.

## Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data  yang digunakan adalah teknik dokumentasi dan Survei. Teknik  dokumentasi  untuk  mendapatkan  data  sekunder  berupa  data  tutupan  lahan,  curah
hujan,  jenis  tanah,  jenis  batuan  dan  data  lereng  Kecamatan  Sumalata.  Teknik  survei dilakukan untuk memperoleh data primer dengan cara pengamatan langsung di lapangan .
Teknik pengumpulan data ditunjukan pada Tabel 1 No. Jenis Data Di Lapangan Di labolatorium 1 Penutupan Lahan Pengamatan langsung Interpretasi  citra  satelit  dan  dilakukan pengecekan lapangan 2 Curah Hujan Pengambilan data stasiun meteorologi Menganalisis  data  curah  hujan  dengan mengguanakan metode Isohyet 3 Jenis Tanah Diperoleh melalui peta jenis tanah Analisis tanah 4 Jenis Batuan dan struktur Diperoleh melalui interpretasi peta geologi daerah penelitian 5 Kemiringan Lereng Pengukuran menggunakan kompas  geologi  atau abney level Peta lereng melalui interpretasi citra

## Analisis Data
Analisis  data  yang  digunakan  merupakan  analisis  spasial  dengan  Teknik superimpose ( overlay). Overlay yaitu kemampuan untuk menampakan garis satu peta diatas grafis peta yang lain. Semakin tinggi skor dan bobot dari parameter, maka pengaruhnya akan semakin  besar  terhadap  bahaya  resiko  longsor,  begitu  juga  sebaliknya.  Klasifikasi  untuk Potensi dan resiko dibagi ke dalam 4 kelas, yaitu, rendah, sedang, tinggi, sangat tinggi. Nilai tingkat kerawanan longsor ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Tingkat kerawanan longsor
No. Kelas Kerawanan Longsor Niai Rentan 1 Rendah <2,0 2 Sedang 2,0 – 2,7 3 Tinggi 2,71 – 3,6 4 Sangat Tinggi >3,6

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Penelitian
Penentuan lokasi kerawanan longsor dapat dilakukan dengan cara menganalisi secara spasial  ( spatial  approach )  parameter-parameter  alami  meliputi:  kemiringan  lereng,  curah hujan,  jenis  tanah  geologi  dan  penggunaan  lahan.  Nilai  pembobotan  dan  skoring  dari masing-masing  parameter  di overlay dalam  proses  GIS  ( Geographic  Information  Sistem ) sehingga mendapatkan perkiraan potensi di Sumalata.

## Klasifikasi kemiringan lereng
Kemiringan  lereng  Kabupaten  Gorontalo  Utara  diklasifikasikan  ke  dalam  5  kelas yaitu datar, landai, sedang, curam dan sangat curam yang diperoleh dari hasil analisis Citra DEM STRM.
Gambar 2 . Peta sebaran Kemiringan Lereng Kecamatan Sumalata

## Klasifikasi Jenis Tanah
Berdasarkan peta jenis tanah di Gorontalo Utara terdapat beberapa jenis tanah yaitu latosol  dan  mediteran  merah  kuning.  Mediteran  merah  kuning,  jenis  tanah  ini  merupakan jenis  tanah  yang  kurang  subur  karena  telah  mengalami  pencucian  lanjut.  Tanah  latosol adalah  tanah  yang  terbentuk  karena  pelapukan  dengan  intensitas  tinggi.  Tanah  ini  dapat ditemukan di wilayah dengan iklim hutan hujan tropis. Mirip dengan tanah podsol, tanah ini memiliki  kandungan  besi  atau  alumunium  yang  tinggi  dan  mengalami  oksidasi,  sehingga warnanya berwarna kemerahan. Peta jenis tanah disajikan pada Gambar 3 .
Gambar 3 . Peta Sebaran Jenis Tanah Kecamatan Sumala

## Klasifikasi curah hujan
Wilayah Kecamatan Sumala termasuk dalam tipe C dengan curah hujan setiap tahun rata-rata  2.267  mm/tahun  dengan  temperatur  udara  rata-rata  32 0 C  dengan  temperatur tertinggi 33,9 0 C terjadi pada bulan Maret dan temperatur terendah 23° C terjadi pada bulan
Februari Penelitian ini, menerapkan curah hujan tahunan rata-rata sebagai faktor pengendali. Data  curah  hujan  tahunan  dari  4  stasiun  curah  hujan  dan  kemudian  dihitung  curah  hujan tahunan rata-rata untuk setiap stasiun curah hujan. Peta curah hujan disajikan pada Gambar 4 .
Gambar 4 . Peta Sebaran Curah Hujan Kecamatan Sumalata

## Klasifikasi Penggunaan Lahan
Dari hasil analisis didapatkan data penggunaan lahan yang terdiri atas: Hutan, semak belukar,  pertanian  lahan  kering,  permukiman,  tambak,  tanah  terbuka  dan  tubuh  air.  Peta penggunaan lahan dapat dilihat pada Gambar 5 .
Gambar 5 . Peta Penggunaan Lahan Kecamatan Sumalata Klasifikasi Geeologi
Kabupaten  Gorontalo  Utara  terdiri  atas  beberapa  formasi  batuan  yaitu  Qal,  TQls, TQpv, Tets.  Formasi batuan Kabupaten Gorontalo Utara disajikan pada Gambar 6 .
Gambar 6 . Peta geologi Kecamatan Sumalata

## Klasifikasi Rawan Longsor
Hasil  analisis  spasial  dengan  Teknik superimpose  (overlay) dengan  memakai pembobotan  dan  pemberian  skor  pada  tiap  parameter  yang  ditentukan  yaitu  curah  hujan, penutupan lahan, jenis batuan, kemiringan lereng dan jenis tanah. Semakin tinggi skor dan bobot  dari  parameter,  maka  pengaruhnya  akan  semakin  besar  terhadap  bahaya  resiko longsor, begitu juga sebaliknya. Kecamatan Sumalata berdasarkan hasil analisis terdapat tiga (3) kategori resiko kerawanan longsor yaitu tingkat kerawanan rendah, sedang dan tingkat kerawanan tinggi. Peta sebaran dan luasan daerah tingkat kerawanan longsor dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 . Peta Sebaran Rawan Longsor Kecamatan Sumalata

## Pembahasan
Berdasarkan  hasil  analisis  5  parameter  kerawanan  longsor  wilayah  Kecamatan Sumalata diperoleh 3 kriteria kerawanan longsor yaitu Rendah, Sedang, dan Tinggi. Daerah dengan potensi longsor rendah berdasarkan hasil analisis yaitu kelas rendah luas 49,304 Ha, kelas sedang luas 13.409,71 Ha dan kelas tinggi luas 16.921,36 Ha. Ancaman longsor tinggi
dapat  terjadi  pada  daerah  yang  memiliki  kondisi  geologi  relatif  labil,  baik  ditinjau  dari komposisi  batuan  penyusun  dan/ataupun  dekatnya  area  tersebut  dengan  zona  sesar; kemiringan  lereng  >25%;  curah  hujan  >1000  mm,  serta  kawasan  yang  vegetasi  alaminya terganggu.  Ketika intensitas curah hujan tinggi air masuk kedalam tanah melewati patahan berasamaan dengan material batuan dan tanah sehingga membentuk bidang gelincir longor yang  memicu  terjadinya  longsoran.  Hasil  penelitian  (Fan  et  al.,  2017;  Nasiah  &  Ichsan, 2014) menunjukan bahwa pelapisan  batuan  yang  dikontrol oleh adanya rekahan, patahan, serta terdapatnya endapan massa tanah dan batuan dapat mempercepat terjadinya longsoran apabila hujan turun dalam intensitas dan jumlah yang tinggi. Bersarkan data yang disajikan dapat  dijelaskan  bahwa  bentuk  penggunaan  lahan  pertanian  lahan  kering  mempunyai hubungan  erat  dengan  kejadian  longsoran  sedangkan  bentuk  pengguanaan  lahan  lainnya mempunyai  intensitas  longsor  lebih  rendah.  Peta  hasil  ploating  kejadian  longsoran  pada Gambar 8 .
Gambar 8. Plot kejadian Longsor Kecamatan Sumalata
Setiap penggunaan lahan dapat dijelaskan bahwa pertanian lahan kering mempunyai intensitas  longsoran  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  penggunaan  lahan  lainnya  seperti penggunaan  lahan  hutan,  permukiman,  semak  belukar.  Dalam  penelitian  (Abrauw,  2017) penggunaan  lahan  yang  tidak  disertai  dengan  tindakan  konservasi  tanah  dan  air  dapat mempercepat terjadinya  longsoran. Terganggunya lereng oleh aktivitas  manusia  berakibat pada  perubahan  proses  lereng  yang  cenderung  meningkatkan  longsoran.  (Chaeril  et  al., 2018) juga menambahkan bahwa pada wilayah yang rawan terhadap longsor pembangunan infrastruktur  dalam  bidang  pertanian  akan  menyebabkan  perubahan  komposisi  tanah  dan meningkatkan gerakan tanah  yang dapat memicu longsor. Faktor pendorong lainnya  yang
terkait terhadap  longsoran  yaitu  pemotongan  lereng  oleh  penduduk  untuk  dijadikan  lahan pertanian, sehingga dijumpai lereng-lereng yang rentan terhadap longsoran diwaktu hujan. Demikin  juga  pemotongan  lereng  untuk  pembangunan  jalan  lahan  pertanian  dapat menimbulkan terjadinya longsor.
Litologi  telah  dianggap  sebagai  faktor  yang  sangat  penting,  yaitu  paling  sering digunakan dalam penilaian kerentanan longsor (Hadji et al., 2017). Litologi dengan variasi struktural  dan  propertinya  mungkin  menyebabkan  perbedaan  kekuatan  dan  permeabilitas batuan dan tanah (Bui et al., 2011). Daerah lokasi penelitian sering terjadi longsoran pada jenis tanah Latosol dan Mediteran saat musim hujan datang dengan intensitas tinggi.  Jenis tanah tipe Latosol dan Mediteran sangat rentan terhadap kejadian longsoran. Tanah Latosol di  daerah  pengunungan-perbukitan  sangat  mudah  mengalami  longsoran  dimusim  hujan apabila  aliran  permukaan  tidak  dikendalikan  akibat  perubahan  penggunaan  lahan  seperti hutan dikonversi kelahan pertanian kering

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis satuan unit lahan klasifikasi kerawanan longsor yaitu kelas rendah luas 49,304 Ha, kelas sedang luas 13.409,71 Ha dan kelas tinggi luas 16.921,36 Ha. Kawasan-kawasan dengan kerentanan yang tinggi ini ditandai dengan zona berwarna merah yang ditunjukkan pada peta rawan longsor. Faktor alam yaitu kandungan air dan kadar hujan biasanya  menjadi  pemicu  utama  tidak  dapat  diukur  dengan  pasti.  Aktivitas  manusia  yang tidak  dihitung  justru  memberikan  andil  besar  dalam  mempengaruhi  kestabilan  lereng  di Wilayah Kecamatan Sumalata.N

## DAFTAR PUSTAKA
Abrauw,  R.  D.  (2017).  Wilayah  rawan  longsor  di  Kota  Jayapura. Jurnal  Geografi Lingkungan Tropik , 1 (1). https://doi.org/10.7454/jglitrop.v1i1.4
Akbar,  L.  O.  J.,  Lihawa,  F.,  &  Mahmud,  M.  (2021).  Analisis  Tipe  Dan  Bidang  Gelincir Longsor Di Kabupaten Gorontalo Utara. Jambura Geoscience Review , 3 (2), 73–83. https://doi.org/10.34312/jgeosrev.v3i2.10623
Akbar, L. O. J., Yusuf, D., & Kasim, M. (2019). Analisis Potensi Wisata Bahari Berbasis Sistem  Informasi  Geografis  di  Pantai  Langala  Provinsi  Gorontalo. Jambura Geoscience Review , 1 (1), 30. https://doi.org/10.34312/jgeosrev.v1i1.2036
Arsyad, U., Barkey, R. A., Wahyuni, W., & Matandung, K. K. (2018). Karakteristik Tanah Longsor di Daerah Aliran Sungai Tangka. Jurnal Hutan Dan Masyarakat , 10 (1), 203. https://doi.org/10.24259/jhm.v0i0.3978
Bui, D. T., Lofman, O., Revhaug, I., & Dick, O. (2011). Landslide susceptibility analysis in the  Hoa  Binh  province  of  Vietnam  using  statistical  index  and  logistic  regression. Natural Hazards , 59 (3), 1413–1444. https://doi.org/10.1007/s11069-011-9844-2 Chaeril, C., Tjoneng, A., & Saida, S. (2018). Analisis Kerawanan Longsor Berbasis Spasial Di Kawasan Taman Nasional Bantimurung Bulusaraung. AGROTEK: Jurnal Ilmiah Ilmu Pertanian , 2 (1), 54–68. https://doi.org/10.33096/agrotek.v2i1.45
Chang, K. J., Chan, Y. C., Chen, R. F., & Hsieh, Y. C. (2018). Geomorphological evolution of landslides near an active normal fault in northern Taiwan, as revealed by lidar and unmanned aircraft system data. Natural Hazards and Earth System Sciences , 18 (3), 709–727. https://doi.org/10.5194/nhess-18-709-2018
Fan, W., Wei, X. sheng, Cao, Y. bo, & Zheng, B. (2017). Landslide susceptibility assessment using  the  certainty  factor  and  analytic  hierarchy  process. Journal  of  Mountain Science , 14 (5), 906–925. https://doi.org/10.1007/s11629-016-4068-2
GUERRA, A. J. T., FULLEN, M. A., JORGE, M. do C. O., BEZERRA, J. F. R., & SHOKR, M.  S.  (2017).  Slope  Processes,  Mass  Movement  and  Soil  Erosion:  A  Review. Pedosphere , 27 (1), 27–41. https://doi.org/10.1016/S1002-0160(17)60294-7
Hadji,  R.,  Rais,  K.,  Gadri,  L.,  Chouabi,  A.,  &  Hamed,  Y.  (2017).  Slope  Failure Characteristics  and  Slope  Movement  Susceptibility  Assessment  Using  GIS  in  a Medium  Scale:  A  Case  Study  from  Ouled  Driss  and  Machroha  Municipalities, Northeast  Algeria. Arabian  Journal for  Science  and  Engineering , 42 (1),  281–300. https://doi.org/10.1007/s13369-016-2046-1
Lihawa,  F.,  Patuti  Martha,  I.,  &  Nurfaika.  (2014).  Sebaran  Aspek  Keruangan  Tipe Longsoran Di Daerah Aliran Sungai Alo Provinsi Gorontalo. J.Urnal Manusia Dan Liigkungan , 21 (3), 277–285.
Liu, Z., Lacasse, S., Nadim, F., & Gilbert, R. (2015). Reliability of API and ISO Guidelines for Bearing Capacity of Offshore Shallow Foundations . 1 . https://doi.org/10.3233/978-1-61499-580-7-821
Nasiah,  &  Ichsan,  I.  (2014).  Upaya  Penanggulangan  Bencana  di  Kabupaten  Sinjai Identification of Areas Prone to Landslides as Disarter Management Effors in Sinjai Regency. Jurnal Sainsmat , III (2), 109–121.
Nicu, I. C. (2018). Application of analytic hierarchy process, frequency ratio, and statistical index  to  landslide  susceptibility:  an  approach  to  endangered  cultural  heritage. Environmental Earth Sciences , 77 (3). https://doi.org/10.1007/s12665-018-7261-5 Youssef,  A.  M.,  Pourghasemi,  H.  R.,  Pourtaghi,  Z.  S.,  &  Al-Katheeri,  M.  M.  (2016). Landslide  susceptibility  mapping  using  random  forest,  boosted  regression  tree, classification and regression tree, and general linear models and comparison of their performance at Wadi Tayyah Basin, Asir Region, Saudi Arabia. Landslides , 13 (5), 839–856. https://doi.org/10.1007/s10346-015-0614-1
Zhao, C., & Lu, Z. (2018). Remote sensing of landslides-A review. Remote Sensing , 10 (2), 8–13. https://doi.org/10.3390/rs10020279