Pemodelan Zona Kerentanan Fenomena Gerakan Tanah di Wilayah Kecamatan Bayah dan Sekitarnya Menggunakan Data Fenomena Gerakan Tanah Berbasis Titik
DOI:
https://doi.org/10.64986/jgt.v7i1.122Kata Kunci:
Penginderaan jauh, Fenomena gerakan tanah, Faktor pemicu gerakan tanah, Zona kerentanan gerakan tanahAbstrak
Wilayah yang menjadi daerah penelitian berada pada kavling pemetaan geologi lanjutan milik penulis yang mencakup Kecamatan Bayah dan Cibeber di Kabupaten Lebak dengan luas area 6x6 km2. Daerah penelitian ini memiliki banyak memiliki lereng yang cukup curam dengan curah hujan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan persebaran area zona kerentanan gerakan tanah dalam piksel resolusi 15, 25, 35, dan 45. Adapun data yang digunakan berupa data kejadian longsor dan 8 faktor pemicu kejadian gerakan tanah. Dari faktor tersebut diolah menjadi 8 peta faktor pemicu kejadian gerakan tanah yang kemudian dilakukan perhitungan Weight of Evidence (WoE). Dari perhitungan WoE masing-masing piksel resolusi didapati nilai kontras yang digunakan untuk perhitungan peta Landslide Susceptibility Index (LSI). Dari peta LSI didapati suatu peta zona kerentanan gerakan tanah dengan piksel resolusi berbeda dengan pembagian indikatornya menjadi zona kerentanan gerakan tanah sangat rendah, rendah, menengah, dan tinggi. Terakhir menggunakan metode Area Under the Curvature (AUC) didapati nilai tertinggi success rate berada pada piksel resolusi 15 (AUC = 0.736) dan predictive rate pada piksel resolusi 15 (AUC = 0.674). kemiringan 35-55, elevasi 400-500m, aspek lereng barat laut, kurvatur concave, vegetasi sedang, kerapatan struktur 558.36 – 745.45 m/m2, kerapatan sungai sedang, dan curah hujan tinggi, adalah kelas faktor pemicu yang berpengaruh terhadap kejadian gerakan tanah.
Referensi
Aleksova, B., Lukic, T., Milevski, I., Puhar, D., Markovic, S. B. (2023). Preliminary Assessment of Geohazards’ Impacts on Geodiversity in the Kratovska Reka Catchment (North Macedonia). https://doi.org/10.3390/geosciences14030062
Atun, R. Kalkan, K., & Gursoy, O. (2020). Determining The Forest Fire Risk with Sentinel 2 Images. Turkish Journal of Geoscience.
Badan Geologi. (2018). Di Balik Pesona Palu Bencana Melanda Geologi Menata. Jakarta: Kementrian Energi dan Sumber Daya Mineral
Baharudin, Nur A. (2014). Analisis Evaluasi Fungsi Kawasan Dengan Kondisi Lahan Existing Dan Rencana Tata Ruang Wilayah Di Kabupaten Sleman, Yogyakarta. Malang: Institut Teknologi Malang
Berutu, K. B. K. (2020). Identifikasi Zona Rentan Longsor Di Kabupaten Lebak Menggunakan Frequency Ratio dan Logistic Regression Models. Depok: Universitas Indonesia.
Bonham-Carter, G.F. (1994). Geographic information systems for geoscientists: modelling with GIS. Pergamon: Oxford.
Buckley, A. (2010). Understanding Curvature Rasters. ESRI.
Capitani, M., Ribolini, A., Bini, M. (2013). The Slope Aspect: A Predisposing Factor for Landsliding?. Comptes Rendus Geoscience.
Chen, W., Sun, Z., & Han, J. (2019). Landslide Susceptibility Modeling Using Integrated Ensemble Weights of Evidence with Logistic Regression and Random Forest Models. p. 5-10. doi:10.3390/app9010171.
Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS). melalui: https://data.chc.ucsb.edu/products/CHIRPS-2.0/indonesia_monthly/bils/ yang diakses pada tanggal 1 Februari 2025.
Erfani , S., Naimullah, M., Winardi, D. (2023). GIS Scoring and Overlay Methods for Mapping Landslide Vulnerability in Lebak Regency, Banten. DOI:10.20527/flux.v20i1.15057.
Feby, B., Achu, A. L., Jimnisha, K., Ayisha, V. A., & Reghunath, R. (2020). Landslide susceptibility modelling using integrated evidential belief function based logistic regression method: A study from Southern Western Ghats, India. p. 7. Remote Sensing Applications: Society and Environment, Volume 20, 100411. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2020.100411
Filayati, M. Q., Patonah, A. & Haryanto, I. (2018). Struktur Geologi Daerah Cikadongdong Dan Sekitarnya, Kabupaten Lebak, Provinsi Banten, Padjadjaran Geoscience Journal. Vol.02, No. 03, p. 169-177. i-ISSN: 2597-4033.
Hasegawa, S., Nakai, S., Dahal, R., & Nonomura, A. (2014). Drainage Density as Rainfall Induced Landslides Susceptibility Index in Small Catchment Area. International Journal of Landslide and Environment 1 (1): 27–28.
Iqbal, Y. A., Fajarwati, Y., Aditya, I. N., & Lambu, G. L. (2024). Identifikasi kerentanan gerakan tanah berdasarkan kemiringan lereng dan curah hujan (Studi kasus: Dusun Ponces, Ggirimulyo, Kulon Progo). ISSN 2962-2697.
Katili, J. A., Koesoemadinata, P. (1962). Structural Pattern of South Banten and It’s Relation to The Ore Bearing Veins. Bandung : ITB. OCLC: 67913498.
Kayastha, P., Dhital, M. R., & De Smedt, F. (2012). Landslide susceptibility mapping using the weight of evidence method in the Tinau watershed, Nepal. Natural Hazards, 63(2), 479–498. https://doi.org/10.1007/s11069-012-0163-z
Kriegler, F.J., Malila, W.A., Nalepka, R.F., & Richardson,W. (1969) Preprocessing transformations and their effect on multispectral recognition. Remote Sens Environ VI:97–132
Llinca, V., Sandric, I., Chitu, Z., & Irimia, R. (2021). UAV Applications To Assess Short-Term Dynamics Of Slow-Moving Landslides Under Dense Forest Cover. DOI:10.1007/s10346-022-01877-9.
Luriyanto, A., Maulana. I., Wardani, S. P. R., Atmanto, I. D. (2014). Analisis Stabilitas Lereng Dan Alternatif Penanganannya : Studi Kasus Longsoran Pada Ruas Jalan Pringsurat Km. Mgl. 22+631 – 22+655 Kabupaten Temanggung. p. 861 – 889. Semarang: Jurnal Karya Teknik Sipil Universitas Diponegoro.
M. Vishnu Vardhan, S. Harish Kumar, S. Mohan Kumar, S. Kundapura. (2023). A NDVI Based Approach To Detect The Landslides By Using Google Earth Engine. 2023 International Conference on Machine Intelligence for GeoAnalytics and Remote Sensing (MIGARS), Hyderabad, India, 2023, pp. 1-4, doi: 10.1109/MIGARS57353.2023.10064592.
Menteri Pertanian. (1980). Surat Keputusan Menteri Pertanian No. 837/Kpts/Um/11/1980 tentang Kriteria dan Tata Cara Penetapan Hutan Lindung. Jakarta
Mickus, K., Jallouli, C. (1999). Crustal Structure Beneath The Tell And Atlas Mountains (Algeria And Tunisia) Through The Analysis Of Gravity Data. DOI:10.1016/S0040-1951(99)00225-5.
Nakizela, B. R., Nedala, S. (2020). Topographic Influence On Landslides Characteristics And Implication For Risk Management In Upper Manafwa Catchment, Mt Elgon Uganda. Geoenviron Disasters.
Pamela, Arifanti Y. (2019). Metode Validasi Dalam Pemodelan Statistik Peta Kerentanan Gerakan Tanah Di Kabupaten Ciamis. Pusat Vulkanologi dan Mitigasi Bencana Geologi: Bandung
Pimiento, E. (2010). Shallow Landslide Susceptibility; Modeling and Validation. Lund: Lund University.
Rasyid, A. R., Bhandary P. N., Ryuichi Yatabe. (2018). Implementing Landslide Susceptibility Map at Watershed Scale of Lompobattang Mountain South Sulawesi, Indonesia. Indonesian Journal of Geography.
Saifuddin, A., Yusdian, M. F., Deristani, A. (2021). Analisis Kerawanan Longsor Di Kecamatan Lebakgedong Kabupaten Lebak Menggunakan Sistem Informasi Geografis. ISBN : 978-623-92801-1-6.
Soeters, R., & van Westen, C. J. (1996). Slope Instability Recognition, Analysis, and Zonation. Dalam Turner, A. K., & Schuster ,R. L. (1996). Landslides, Investigation and Mitigation (pp. 129-177). (Transportation Research Board Special Report; Vol. 247). National Academy Press.
Soewarno. (1991). Hidrologi Pengukuran dan Pengolahan Data Aliran Sungai (Hidrometri), Nova, Bandung.
Svancara, J., Gnojek, I., Hubatka, F., Dedacek, K. (2000). Geophysical Field Pattern in The West Bohemian Geodynamic Active Area. https://doi.org/10.1023/A:1022175228804
Triana, D. Y., Iskandar, Firmansyah, M. N., Pamela. (2020). Faktor Geologi Dan Mekanisme Gerakan Tanah Di Indonesia. Bulletin Vulkanologi dan Bencana Geologi, Volume 14, Nomor 2, Tahun 2020: 35-43.
Usman, D. N., Sulaksana, N., Hirnawan, F., & Haryanto, I. (2018). Pola Deformasi (Deformation Pattern) Mineralisasi Emas Sulfida Rendah. p. 12-18. Promine Journal di Zona Neo-Tektonik Selat Sunda.
Van Bemmelen, R. W. (1949). The Geology of Indonesia (Issue v. 1). U.S. Government Printing Office.
Van Zuidam. (1985). Aerial Photo – Interpretation in Terrain Analysis and Geomophologyc Mapping. ITC, Smits Publ., Enschede, The Hagu.
Xianyu Yu, Kaixiang Zhang, Yinqu Song, Weiwei Jiang, Jianguo Zhou. (2021). Study On Landslide Susceptibility Mapping Based On Rock–Soil Characteristic Factors. Scientific Reports.
Yesilnacar, E., Topal, T. (2005). Landslide Susceptibility Mapping: A Comparison of Logistic Regression and Neural Networks Methods in a Medium Scale Study, Hendek Region (Turkey). p. 251-266. http://dx.doi.org/10.1016/j.enggeo.2005.02.002
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Lisensi
Hak Cipta (c) 2025 Jurnal Geosains Terapan
Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
