INFORMASI GEOSPASIAL DAERAH RAWAN LONGSOR SEBAGAI BAHAN MASUKAN DALAM PERENCANAAN TATA RUANG WILAYAH - Suriadi, A.B. (Badan Informasi Geospasial, 2012)
Dalam makalah ini diuraikan pendekatan inderaja dan SIG untuk mengidentifikasi daerah rawan longsor serta tingkat risikonya terhadap manusia atau pemukiman. Bahaya longsor dipengaruhi banyak faktor, untuk itu pendekatan analisis dilakukan melalui integrasi layerlayer data baik yang bersifat kualitatif maupun kuantitatif. Data yang bersifat kualitatif seperti jenis tanah, tipe batuan diberi nilai kuantitatif melalui pembobotan tergantung pengaruhnya terhadap kerentanan longsor. Data kuantitatif seperti kemiringan lereng juga diberi bobot sesuai dengan tingkat pengaruhnya terhadap longsor. Data tutupan lahan adalah salah satu data kualitatif yang dipercaya pengaruhnya cukup besar terhadap kejadian longsor. Data ini diekstrak melalui citra inderaja dan diolah melalui SIG. Identifikasi daerah rawan longsor dilakukan melalui citra Landsat dan DEM SRTM dan dikonfirmasi melalui informasi historis, dan wawancara dengan penduduk setempat. Dengan mengetahui daerah rawan longsor dan tingkat risikonya maka diharapkan informasi spasial mengenai daerah rawan longsor dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan dalam menata alokasi ruang wilayah. Kata Kunci: Longsor, Risiko, SIG, Penginderaan Jauh, Multi Kriteria, Data Multi LayersÂ ABSTRACTThis paper describes the remote sensing and Gographic Information System (GIS) approach to identify landslide prone areas and the level of risk to human or settlement. Since landslide is affected by many factors, the approach is carried through the integration of the layers of both qualitatively and quantitatively data. Qualitative data such as soil type, rock type rated quantitatively through a weighting depending of its influence on susceptibility to landslide. Quantitative data such as slope is also given a weighting according to the level of influence on landslide. Land cover data is one of the qualitative data that is believed has considerable influence on the occurrence of landslide. This data is extracted through remotesensing technique and analysed by using GIS. Identification of landslides prone areas was carried out through the used of Landsat imagery and SRTM DEM in conjunction with historical information, ground truth and local residents interviews. By knowing the landslide prone areas and the level of risk, it is expected that this spatial information can be used as consideration in arranging the space allocation.Keywords: Landslides, Risk, GIS, Remote Sensing, Multi-Criteria, Multiple Layers Data