Teknik Geologi Universitas Mulawarman
TEKNIK PENGINDERAAN JAUH UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN LONGSOR DI DESA SRIDADI, KECAMATAN SIRAMPOG,

## KABUPATEN BREBES
REMOTE SENSING TECHNIQUE FOR IDENTIFICATION LANDSLIDE PRONE AREAS IN SRIDADI VILLAGE, SUB- DISTRICT SIRAMPOG, BREBES REGENCY
Agus Nur Shidik*, Eva Cintia Purba, Puspita Ayuningtyas 1Department Teknik Geologi, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro
* Email: agusnurshidik@gmail.com

## Abstract
Based  on  data  from  BNPB  for  2020,  there  have  been  2,059  natural  disasters  in  Indonesia  during  January-20 September 2020, and one of the dominating natural disasters is landslides. The research location in Sridadi Village also has a history of landslides that are quite frequent, based on BNPB data (2010-2013), there have been three landslide  disasters  in  Sridadi  Village,  namely  on  24  October  2010,  19  December  2012,  and  29  January  2013. Therefore, it is necessary to mapping and zoning areas that are prone to landslides in Sridadi Village so that can be used as a reference for further mitigation. In this study, a combination and  weighting  of  several parameters were used, such as lithology, NDWI, NDVI, Fault Fracture Density, and Slope Analysis which were obtained from processing Landsat 8 OLI and DEM SRTM imagery. The results of map processing obtained 5 classes of hazardous materials ranging from very low to very high. The Areas that have very high landslide susceptibility include most of Dusun Lebak Goak, Dusun Suruhsunda, Dusun Pringanamba, the western part of Dusun Gua, Dusun Legok, Dusun Rakem, Dusun Sigomyang, Dusun Bojongsari, and parts of Dusun Srimpak.
Keywords: remote sensing, natural disaster, landslide, Brebes

## Abstrak
Berdasarkan  data  BNPB  tahun  2020  mencatat  telah  terjadi  2.059  bencana  alam    di  Indonesia  sepanjang  bulan Januari-20  September  2020,  dan  salah  satu  bencana  alam  yang  mendominasi  adalah  tanah  longsor.  Di  lokasi penelitian  yang  berada  di  Desa  Sridadi  juga  memiliki  riwayat  bencana  tanah  longsor  yang  cukup  sering, berdasarkan data BNPB (2010-2013), telah terjadi tiga kali peritiwa bencana tanah longsor di Desa Sridadi yakni pada tanggal 24 Oktober 2010, 19 Desember 2012, dan 29 Januari 2013. Oleh karena itu, perlu dilakukan pemetaan dan zonasi wilayah yang memiliki kerawanan terjadinya tanah longsor di Desa Sridadi agar dapat dijadikan acuan untuk mitigasi lebih lanjut. Penginderaan jauh merupakan sebuah teknik yang dapat diterapkan untuk memetakan daerah  yang  memiliki  kerawanan  terjadinya  tanah  longsor.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  kombinasi  dan pembobotan dari beberapa parameter seperti litologi, NDWI, NDVI, Fault Fracture Density, dan Slope Analysis yang diperoleh dari pengolahan data Citra Landsat 8 OLI dan DEM SRTM. Hasil pengolahan peta didapatkan 5 kelas  kerawan  mulai  dari  sangat  rendah  sampai  sangat  tinggi.  Daerah  yang  memiliki  kerentanan  tanah  longsor sangat tinggi meliputi sebagian besar Dusun Lebak Goak, Dusun Suruhsunda, Dusun Pringanamba, bagian barat Dusun Gua, Dusun Legok, Dusun Rakem, Dusun Sigomyang, Dusun Bojongsari dan sebagian Dusun Srimpak.
Kata Kunci : penginderaan jauh, bencana alam, tanah longsor, Brebes.

## Teknik Geologi Universitas Mulawarman

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan wilayah yang rawan mengalami bencana alam. Banyaknya daerah rawan bencana di Indonesia dan pentingnya peningkatan  upaya  pengurangan  risiko bencana  merupakan  landasan  kuat  bagi bangsa  Indonesia  untuk  bersama-sama melakukan upaya meningkatkan kesiapsiagaan secara terpadu dan terarah.
Informasi  yang  diperoleh  dari  BNPB (2010-2013)  bahwa  di  Kabupaten  Brebes telah terjadi tiga kali peristiwa tanah longsor dalam kurun waktu 3 (tiga) tahun, yaitu pada tanggal 24 Oktober 2010, 19 Desember 2012, dan  29  Januari  2013  yang  semuanya  terjadi di  Desa  Sridadi  Kecamatan  Sirampog. Bencana  tanah  longsor  yang  terjadi  pada tanggal  24  Oktober  2010  dan  tanggal  29 Januari 2013 mengakibatkan kerusakan berat pada  rumah  warga  sedangkan  pada  tanggal 19  Desember  2012  terjadi  akibat  adanya pergerakan tanah yang disebabkan oleh hujan lebat di wilayah tersebut. Warga yang tinggal di  daerah  rawan  longsor  berjumlah  3700 orang.
Oleh  karena  itu,  mengingat  kerawanan bencana tanah longsor yang tinggi di wilayah Desa  Sridadi,  Kecamatan  Sirampog  sangat perlu  dilakukan  upaya  mitigasi  bencana tahapan  awal  yakni  dengan  memetakkan area-area  yang  memiliki  potensi  terjadinya tanah longsor. Dengan menggunakan teknik penginderaan  jauh  sebagai  sarana  untuk melakukan  pemetaan  daerah  rawan  longsor di Desa Sridadi akan menghasilkan data yang lebih akurat dan efisien baik dari segi biaya dan  waktu.  Sehingga  hasil  dari  pemetaan daerah  rawan  longsor  ini  dapat  menjadi acuan  apabila  hendak  melakukan  mitigasi lebih  lanjut  seperti  pembangunan  bangunan struktural untuk mencegah tanah longsor.
Peran  iptek,  khususnya  penginderaan jauh, sebetulnya sangat besar untuk mengidentifikasi dan mitigasi bencana alam. Menurut  Lillesand  dan  Kiefer  (1994) penginderaan  jauh  adalah  ilmu  dan  seni memperoleh informasi tentang  suatu  obyek, daerah  atau  fenomena  melalui  analisis  data yang  diperoleh  dengan  suatu  alat  tanpa kontak  langsung  dengan  obyek,  daerah  atau
fenomena yang dikaji. Sistem perolehan data dalam penginderaan jauh terdiri dari tenaga, obyek  atau  benda,  proses,  dan  keluaran. Tenaga  yang  paling  banyak  digunakan adalah tenaga elektromagnetik yang bersumber  dari  tenaga  matahari  dan  dari pancaran  obyek  di  permukaan  bumi.  Data yang didapat adalah hasil perekaman dibumi yang disebut dengan citra.
Citra  satellite  Landsat  8  OLI  merupakan citra yang memiliki 11 kanal band. Diantara kanal-kanal  tersebut,  9  kanal  (band  1-9) berada pada OLI dan 2 lainnya (band 10 dan 11)  pada  TIRS.  Satelit  LDCM  (Landsat-8) dirancang  membawa  sensor  pencitra  OLI ( Operational Land Imager ) yang mempunyai 1 kanal inframerah dekat dan 7 kanal tampak reflektif,  akan  meliput  panjang  gelombang yang  direfleksikan  oleh  objek-objek  pada permukaan  Bumi,  dengan  resolusi  spasial yang  sama  dengan  Landsat  pendahulunya yaitu  30  meter.  Sensor  pencitra  OLI mempunyai kanal-kanal spektral yang menyerupai sensor ETM+ ( Enhanced Thermal  Mapper  plus )  dari  Landsat-7,  akan tetapi  sensor  pencitra  OLI  ini  mempunyai kanal-kanal  yang  baru  yaitu  :  kanal-1:  443 nm  untuk aerosol  garis  pantai  dan  kanal 9  : 1375  nm  untuk  deteksi  cirrus,  namun  tidak mempunyai  kanal  inframerah  termal.  Untuk menghasilkan  kontinuitas  kanal  inframerah termal,  pada  tahun  2008,  program  LDCM (Landsat-8) mengalami pengembangan, yaitu Sensor  pencitra  TIRS  ( Thermal  Infrared Sensor ) ditetapkan sebagai pilihan (optional) pada  misi    LDCM  (Landsat-8)  yang  dapat menghasilkan  kontinuitas  data  untuk  kanal- kanal inframerah termal yang tidak dicitrakan oleh OLI (NASA,2008,
http://directory.
eoportal. org/
get_announce.php? an_ id=10001248 ).
Beberapa parameter yang dapat digunakan untuk  mengidentifikasi  kerawanan  tanah longsor  menggunakan  teknik  penginderaan jauh  meliputi  data Fault  Fracture  Density , Litologi,  Kemiringan  Lereng,  Kerapatan Vegetasi  (NDVI),  dan  Tingkat  Kebasahan Batuan  dengan  data  NDWI. Fault  Fracture Density merupakan  parameter  yang  dapat digunakan  untuk  menganalisis  kerapatan struktur (rekahan/patahan) dari suatu daerah.
Daerah yang memiliki nilai FFD yang tinggi cenderung  akan  memiliki  potensi  tanah longsor karena pada daerah tersebut terdapat zona lemah akibat struktur geologi.
Kemudian  litologi  merupakan  kondisi  atau jenis  litologi  yang  menyusun  daerah penelitian,  dimana  setiap  litologi  memiliki tingkat  potensi  longsor  yang  berbeda.  Pada litologi  yang  berasal  dari  batuan  vulkanik seperti  lava,  granit,  diorite,  dll,  cenderung lebih kuat dari pada litologi batuan sedimen. Parameter  Kemiringan  Lereng  ( Slope ) didapatkan dari hasil pengolahan data DEM SRTM  daerah  penelitian.  Pada  daerah  yang memiliki kemiringan lereng yang tinggi akan lebih  berpotensi  terjadi  tanah  longsor dibandingkan  pada  daerah  yang  memiliki kemiringan  lereng  yang  rendah.  Kemudian parameter Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) memberikan gambaran terkait dengan  kerapatan  vegetasi  dari  daerah penelitian.  Pada  daerah  yang  memiliki kerapatan  vegetasi  yang  tinggi  cenderung lebih stabil, jika dibandingkan dengan daerah yang  memiliki  kerapatan  vegetasi  yang rendah.  Parameter  terakhir  adalah  tingkat kebasahan batuan yang berasal dari pengolahan Normalized  Difference  Water Index (NDWI),  parameter  ini  mampu mengidentifikasi  keberadaan  tubuh  air permukaan.

## GEOLOGI REGIONAL
Berdasarkan Van Bemmelen (1949) Pulau Jawa  terbagi  menjadi  6  zona  (gambar  1), yaitu:
1. Zona Dataran Aluvial Utara Jawa
2. Zona Gunung Api Kuarter
3. Zona  Antiklinorium  Bogor,  Serayu- Utara, Kendeng
4. Zona Depresi Jawa Tengah
5. Kubah dan Depresi Rangkaian Pegunungan Serayu Selatan
6. Zona Pegunungan Selatan Jawa Barat dan Jawa Timur
Daerah  penelitian  yang  berada  di  Desa Sridadi,  Kecamatan  Sirampog,  Kabupaten Brebes termasuk ke dalam Zona Gunung Api Kuarter yang terletak pada kawasan di sekitar Gunung Slamet. Secara umum, Zona Gunung Api  Kuarter  memanjang  dari  sisi  Barat
hingga  Timur  Pulau  Jawa  yang  terbentuk akibat proses vulkanisme berumur Kuarter.
Gambar  1. Fisiografi  Jawa  Tengah  dan Timur (Modifikasi dari Bemmelen, 1949)
Pulau  Jawa  terbentuk  oleh  aktivitas tektonisme  yang  akan  menghasilkan  pola- pola  struktur  geologi.  Pola  Meratus  berarah Timurlaut  –  Baratdaya,  Pola  Sunda  berarah Utara – Selatan, dan Pola Jawa berarah Timur – Barat (Pulonggono dan Martodjojo, 1994).
Gambar 2. Pola struktur geologi Pulau Jawa (Pulonggono dan Martodjojo, 1994)
Berdasarkan data stratigrafi daerah penelitian  termasuk  ke  dalam  Formasi Batuan  Gunungapi  Slamet  tak  terurai  (Qvs) dan  Formasi  Rambatan  (Tmr).  Batuan Gunungapi Slamet tak terurai (Qvs) tersusun atas  breksi  gunungapi,  lava  dan  tuf  yang persebarannya  membentuk  dataran  dan perbukitan.  Sementara  Formasi  Rambatan (Tmr)  tersusun  atas  serpih,  napal,  dan batupasir gampingan. Napal berselang-seling dengan  batupasir  gampingan  berwarna  abu- abu  muda.  Pada  formasi  ini  banyak ditemukan  adanya  lapisan  tipis  kalsit  yang tegak  lurus  dengan  perlapisan.  Litologi  ini banyak  mengandung  foraminifera  kecil dengan  tebal  mencapai  300  meter  (Djuri,
dkk., 1996).
Gambar  3. Stratigrafi  Purwokerto  –  Tegal (Djuri, dkk 1996).

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  di  Desa  Sridadi, Kecamatan  Sirampong,  Kabupaten  Brebes, Jawa  tengah.  Dengan  tahapan  penelitian sebagai berikut:

## 1. Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa  data  primer  dan  data  sekunder.  Data primer  yaitu  berupa  data  hasil  pengamatan secara langsung dilapangan untuk mendapatkan kondisi geologi daerah penelitian.  Sedangkan  data  sekunder  yang digunakan  berupa  studi  literatur  dari penelitian terdahulu serta raw data yang akan diolah menggunakan aplikasi, seperti:
a.  Data  Landsat  8  OLI  Desa  Sridadi, Kecamatan Sirampog, Kab. Brebes ( Date Acquired : 22-10-2019).
b.  Data  DEM  SRTM  Desa  Sridadi, Kecamatan Sirampog, Kab. Brebes yang dapat diperoleh dari sumber earthexplorer.usgs.gov . c.  Shp  Kecamatan  Indonesia  yang  dapat diperoleh dari sumber, yaitu: https://tanahair.indonesia.go.id/portalw eb .
d. Data  Fault  Fracture  Density (FFD)  dan Slope yang  didapatkan  dari  pengolahan data DEM SRTM menggunakan Globalmapper13 dan Arcmap 10.3.
e.  Data  tingkat  persebaran  vegetasi  atau Normalized  Difference Vegetation  Index (NDVI)  dan Normalized  Difference Water  Index (NDWI)  yang  didapatkan dari  pengolahan  Citra  Landsat  8  OLI
menggunakan ENVI 5.0.
2. Pengolahan Data Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan  Globalmapper13,  ENVI  5.0, dan  ArcMap  10.5.  Pengolahan  spasial menggunakan  Globalmapper13  digunakan untuk  delineasi  kelurusan.  Pengolahan spasial  menggunakan  ENVI  5.0  digunakan dalam pengolahan data Landsat 8 OLI untuk mengidentifikasi tingkat persebaran vegetasi atau Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)  dan  tingkat  kebasahan  batuan (NDWI).  Sedangkan  pengolahan  spasial menggunakan ArcMap 10.5 digunakan untuk melakukan  pembuatan  peta  Litologi,  peta Fault Fracture Density (FFD), peta Kemiringan Lereng ( Slope ), peta Normalized Difference  Vegetation  Index (NDVI),  peta Tingkat  Kebasahan  Batuan  (NDWI),  dan peta Potensi Tanah Longsor.

## 3. Analisis Data
Analisis daerah rawan longsor menggunakan  teknik  penginderaan  jauh berdasarkan  pada  parameter  –  parameter seperti Fault  Fracture  Density (FFD), Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI), Kemiringan Lereng ( Slope ), Tingkat  Kebasahan  Batuan  (NDWI),  dan Litologi/Jenis batuan. Dari semua parameter kemudian  dilakukan overlay dengan  bobot berdasarkan  pada  penelitian  terdahulu  yang dilakukan  Dewi,  dkk  (2017)  dengan  sedikit modifikasi  pada  data  curah  hujan  yang diganti dengan data tingkat kebasahan batuan (NDWI) tabel 6.
Tabel 1. Klasifikasi jenis batuan (Pusittlanak, 2004) Parameter Skor Vulkanik 3 Sedimen 2 Aluvium 1 Tabel  2. Klasifikasi  kemiringan  lereng (Pusittlanak, 2004) Parameter (%) Skor > 45 5 30-45 4
15-30 3 8-15 2 <8 1 Tabel  3. Klasifikasi  Kerapatan  Vegetasi (NDVI) Parameter Skor Sangat Rapat 1 Rapat 2 Sedang 3 Renggang 4 Sangat Renggang 5
Tabel 4 .  Klasifikasi Fault Fracture Density (FFD) Parameter Skor Sangat Rapat 5 Rapat 4 Sedang 3 Renggang 2 Sangat Renggang 1 Tabel  5. Klasifikasi  Tingkat  Kebasahan Batuan (NDWI) Parameter Skor Sangat Basah 5 Basah 4 Sedang 3 Kering 2 Sangat Kering 1
Tabel  6. Bobot  persentase  dari  masing- masing  parameter  (Dewi  dkk,  2017  dengan modifikasi)
Parameter Persentase  (Dewi dkk,  2017  dengan modifikasi) Jenis Batuan 25% Tingkat Kebasahan Batuan (NDWI) 20% Jarak  dari  Patahan (FFD) 10% Kelerengan ( Slope )  35%
Kerapatan Vegetasi (NDVI)
10%
Lokasi penelitian bearada di Desa Sridadi, Kecamatan  Sirampog,  Kabupaten  Brebes yang  memiliki luas  wilayah  sekitar  795,477 Ha.  Desa  Sridadi  memiliki  17  dusun  yang meliputi  Dusun  Kampung  Baru,  Dusun Srimpak, Dusun Cikembang, Dusun Mekarsari,  Dusun  Lebak  Goak,  Dusun Bojongsari,  Dusun  Dukuh  Anyar,  Dusun Dukuh  Makam,  Dusun  Limbangan,  Dusun
Pengasinan,  Dusun  Karang  Anyar,  Dusun Pringanamba,  Dusun  Karang  Gondang, Dusun  Sigombyang,  Dusun  Pakeleran, Dusun  Suruh  Sunda,  dan  Dusun  Gua.  Desa ini  berjarak  sekitar  5.5  Km  sebelah  timur pusat Kecamatan Sirampog dan 60 Km dari Ibu Kota Kabupaten Brebes. Informasi yang diperoleh dari BNPB (2010-2013) bahwa di
Desa Sridadi, Kecamatan Sirampog, Kabupaten  Brebes  pernah  terjadi  tiga  kali peristiwa tanah longsor dalam kurun waktu 3 (tiga)  tahun,  yaitu  pada  tanggal  24  Oktober 2010,  19  Desember  2012,  dan  29  Januari 2013. Berdasarkan hasil pengamatan dilapangan  peristiwa  gerakan  tanah  juga masih  sering  terjadi,  meskipun  dalam  skala yang tidak terlalu besar. Akibat dari gerakan tanah  tersebut  menyebabkan  kerusakan  di beberapa ruas jalan, rumah, dan kebun milik warga (gambar 4 dan 5).
Gambar  4. Kerusakan  jalan  akibat  gerakan tanah.
Gambar 5. Kerusakan akibat bencana tanah longsor tahun 2010.
Dalam  tahapan  mitigasi  bencana  tanah longsor menurut (Somantri, 2014) terdiri dari tahap pemetaan, penyelidikan, pemerikasaan, pemantauan, dan sosialisasi. Tahap pemetaan dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara teknik  penginderaan  jauh  untuk  mengetahui zonasi wilayah yang berpotensi terjadi tanah longsor. Teknik penginderaan jauh dilakukan dengan  menganalisis  parameter-parameter yang  menjadi  faktor  yang  berkaitan  dengan tanah  longsor  seperti  jenis  litologi,  tingkat kebasahan  batuan  (NDWI), fault  fracture density (FFD),  kemiringan  lereng  ( Slope ), dan kerapatan vegetasi (NDVI).

## 1. Jenis Litologi
Dari  hasil  pemetaan  geologi  daerah penelitian  tersusun  atas  dua  litologi  yakni, satuan  lava  andesit  dari  formasi  Batuan Gunungapi  Slamet  Tak  Terurai  (Qvs),  dan satuan batu serpih dari formasi Rambatan.
Gambar 6. Litologi daerah penelitian.
Satuan  lava  andesit  menyusun  sebagaina besar  lereng  dan  bukit  pada  bagian  timur,
sedangkan  pada  bagian  barat  tersingkap satuan  batu  serpih  yang  berumur  lebih  tua dari formasi Rambatan (gambar 6).

## 2. Tingkat Kebasahan
Untuk  mengetahui  tingkat  kelongsoran daerah penelitian, kemudian dapat ditentukan melalui  parameter  lain  berupa  tingkat kebasahan pada daerah penelitian. Parameter tingkat kebasahan (NDWI) menggambarkan kondisi  air  atau  tingkat  kebasahan  pada daerah penelitian. Setelah dilakukan analisis, hasilnya diklasifikasikan ke dalam lima kelas dengan gradasi berwarna biru. Kelas pertama memiliki nilai yang paling kecil yaitu -0,656 hingga -0,508 dan diinterpretasikan memiliki kebasahan  sangat  kering.  Kelas  kedua memiliki  nilai  -0,506  hingga  -0,437  yang diinterpretasikan memiliki tingkat kebasahan kering.  Kelas  ketiga  memiliki  nilai  -0,437 hingga -0,365 yang diinterpretasikan memiliki  tingkat  kebasahan  sedang.  Kelas keempat memiliki nilai -0,365 hingga -0,285 yang  diinterpretasikan  memiliki  tingkat kebasahan basah. Dan kelas kelima memiliki nilai -0,285 hingga -0,1026 yang diinterpretasikan memiliki tingkat kebasahan sangat basah (gambar 7).
Gambar  7. Tingkat  kebasahan  daerah penelitian.
3. Fault Fracture Denity (FFD) Parameter yang dilakukan analisis selanjutnya  berupa fault  fracture  density yang  menggambarkan  kondisi  kerapatan struktur  daerah  penelitian.  Hasil  analisis  ini dikelompokkan  menjadi  5  kelas.  Kelas pertama dengan warna hijau memiliki nilai 0 hingga  0,001026714  yang  diinterpretasikan memiliki tingkat kerapatan sangat renggang.
Kelas  kedua  dengan  warna  hijau  muda memiliki nilai 0,001026714 hingga 0,002851982  dengan  tingkat  kerapatan renggang. Kelas ketiga dengan warna kuning memiliki
nilai 0,002851982 hingga 0,004373039  dengan  tingkat  kerapatan sedang. Kelas keempat dengan warna jingga memiliki
nilai 0,004373039 hingga 0,006350413 dengan tingkat kerapatan rapat. Dan  Kelas  kelima  dengan  warna  merah memiliki nilai 0,006350413 hingga 0,009696739  dengan  tingkat  kerapatan sangat rapat (gambar 8).
Gambar 8. FFD daerah penelitian.
4. Kemiringan Lereng ( Slope ) Kemiringan suatu lereng ( slope ) merupakan  salah  satu  parameter  yang  dapat mempengaruhi  terjadinya  longsor  sehingga dilakukan analisis. Hasil analisis dari daerah penelitian  dibagi  menjadi  5  kelas.  Kelas pertama  dengan  warna  hijau  memiliki kemiringan  lereng  yang  sangat  rendah dengan derajat kemiringan <8%. Kelas kedua dengan warna hijau muda memiliki kemiringan  lereng  aman  dengan  derajat kemiringan  <8  –  15%.  Kelas  ketiga  dengan warna  kuning  memiliki  kemiringan  lereng sedang  dengan  derajat  kemiringan  <15  – 30%.  Kelas  keempat  dengan  warna  jingga memiliki  kemiringan  lereng  tinggi  dengan derajat kemiringan <30 – 45%. Kelas kelima dengan  warna  merah  memiliki  kemiringan lereng sangat tinggi dengan derajat kemiringan >45% (gambar 9).
Gambar  9. Kemiringan  lereng  daerah penelitian.

## 5. Kerapatan Vegetasi
Parameter  selanjutnya  yang  dianalisis berupa kerapatan vegetasi. Kerapatan
vegetasi  akan  menggambarkan  jumlah  dan kekerapan  vegetasi  daerah  penelitian.  Hasil analisis  dibedakan  menjadi  5  kelas  dengan gradasi warna hijau. Kelas pertama memiliki nilai  yang  paling  kecil  yaitu  0,08045615 hingga  0,28396344  yang  diinterpretasikan memiliki  tingkat  kekerapan  vegetasi  sangat renggang.  Kelas  kedua  memiliki  nilai 0,28396344 hingga 0,388394836 dan tingkat kekerapan  vegetasi  renggang.  Kelas  ketiga memiliki nilai 0,388394836 hingga 0,487470772 dan tingkat kekerapan vegetasi sedang.  Kelas  keempat  memiliki  nilai 0,487470772  hingga  0,581191252  dan tingkat  kekerapan  vegetasi  rapat.  Dan  kelas kelima  memiliki  nilai  0,581191252  hingga 0,763276756 dan tingkat kekerapan vegetasi sangat rapat (gambar 10).
Gambar  10. Kerapatan  Vegetasi  daerah penelitian.
6. Potensi Tanah Longsor
Dari  kelima  parameter  yang  sudah

## Teknik Geologi Universitas Mulawarman
dianalisis, selanjutnya dilakukan
pembobotan nilai untuk mengetahui persebaran  tanah  longsor  dari  daerah penelitian. Penilaian parameter yang digunakan yaitu 25% dari jenis batuan (tabel 1);  20%  dari  tingkat  kebasahan  batuan (NDWI)  (tabel  5);  10%  dari  jarak  patahan (FFD) (tabel 4); 35% dari kemiringan lereng ( slope )  (tabel  2);  dan  10%  dari  kerapatan vegetasi  (NDVI)  (tabel  3)  (Dewi  dkk,  2017 dengan modifikasi). Dari pembobotan tersebut  diperoleh  5  kelas  tingkat  potensi longsor pada daerah penelitian. Warna hijau tua  memiliki  potensi  longsor  yang  sangat rendah;  warna  hijau  muda  memiliki  potensi longsor yang rendah; warna kuning memiliki potensi  longsor  yang  sedang;  warna  jingga memiliki  potensi  longsor  yang  tinggi;  dan warna merah memiliki potensi longsor yang sangat tinggi.
Gambar 11. Peta potensi tanah longsor.
Berdasarkan  peta  potensi  longsor  yang dihasilkan  sebagian  besar  wilayah  di  Desa Sridadi memiliki potensi tanah longsor yang dominan  sedang-sangat  tinggi.  Daerah- daerah  yang  memiliki  kerentanan  tanah longsor sangat tinggi meliputi sebagian besar Dusun  Lebak  Goak,  Dusun  Suruhsunda, Dusun  Pringanamba,  bagian  barat  Dusun Gua,  Dusun  Legok,  Dusun  Rakem/Dukuh Makam, Dusun Sigomyang,
Dusun Bojongsari, Dusun Pengasinan dan sebagian
Dusun Srimpak.

## KESIMPULAN
Desa  Sridadi,  Kecamatan  Sirampog, Kabupaten  Brebes  pernah  terjadi  tiga  kali
peristiwa tanah longsor dalam kurun waktu 3 (tiga)  tahun,  yaitu  pada  tanggal  24  Oktober 2010,  19  Desember  2012,  dan  29  Januari 2013. Sampai saat ini gerakan tanah di Desa Sridadi masih sering terjadi yang mengakibatkan  kerusakan  jalan,  rumah,  dan lahan milik warga. Oleh karena itu, dilakukan pemetaan potensi tanah longsor menggunakan  teknik  penginderaan  jauh dengan menggunakan data dari Citra Landsat 8  OLI  dan  DEM  SRTM.  Parameter- parameter  untuk  mengetahui  potensi  tanah longsor  yang  digunakan  yakni  ada  jenis batuan,  tingkat  kebasahan  batuan  (NDWI), kelerengan  ( Slope ),  kerapatan  vegetasi (NDVI), dan Fault Fracture Density (FFD). Kelima parameter tersebut dilakukan pembobotan  dengan  acuan  dari  penelitian Dewi, dkk (2017). Hasil overlay dari kelima parameter  didapatkan  peta  potensi  tanah longsor  dari  daerah  penelitian  dimana daerah-daerah  yang  memiliki  potensi  tanah longsor yang sangat tinggi meliputi sebagian besar Dusun Lebak Goak, Dusun Suruhsunda,  Dusun  Pringanamba,  bagian barat  Dusun  Gua,  Dusun  Legok,  Dusun Rakem/Dukuh  Makam,  Dusun  Sigomyang,
Dusun  Bojongsari,  Dusun  Pengasinan  dan sebagian Dusun Srimpak.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  selaku  penulis  mengucapkan  terima kasih  kepada  perangkat  Desa  Sridadi  yang telah  memberikan  izin  dan  dukungannya untuk  melakukan  survei  dan  pemetaan geologi di daerah ini. Sehingga penelitian ini dapat berjalan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Dewi, Tara Sinta, Sari Bahagiarti Kusumayudha, and Heru Sigit
Purwanto.  " Zonasi  Rawan  Bencana
Tanah  Longsor  dengan  Metode
Analisis  GIS:  Studi  Kasus  Daerah Semono  dan  Sekitarnya,  Kecamatan
Bagelen, Kabupaten Purworejo, Jawa  Tengah ."  Jurnal  Mineral, Energi,  dan  Lingkungan  1.1  (2017):
50-59.
Djuri, M., Samodra, H., Amin, T.C., Gafoer,
S.,  1996. Peta  Geologi  Lembar
Purwokerto dan Tegal, Jawa Tengah . Bandung.
Pulunggono,  A.,  Matodjojo,  S.,  1994.
Perubahan Tektonik Paleogen- Neogen Merupakan Peristiwa Terpenting  Di  Jawa, Proccedings Geologi dan Geotektonik Pulau Jawa:
37-50.
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 Geografi . Bogor. Somantri,  Lili.  " Kajian  Mitigasi  Bencana Longsor Lahan Dengan Menggunakan Teknologi Penginderaan Jauh ." Padang:  Ikatan Geografi Indonesia (2014).
Van Bammelen, R.W., 1949. The Geology Of
Indonesia,
v.I.A Government Printing Office.
Yassar, Muhammad Farhan, et al.
" Penerapan  Weighted  Overlay  Pada
Pemetaan Tingkat Probabilitas Zona
Rawan Longsor di Kabupaten Sumedang,  Jawa  Barat ."  Jurnal Geosains  dan  Remote  Sensing  1.1 (2020): 1-10.