PEMETAAN DAERAH RAWAN LONGSOR DENGAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG) DAN PENGINDERAAN JAUH DI KABUPATEN SABU RAIJUA

Abstract

Abstrak

Telah dilakukan pemetaan daerah rawan longsor di Kabupaten Sabu Raijua Provinsi Nusa Tenggara Timur dengan sistem informasi geografis (SIG) dan penginderaan jauh. Tujuan dari penelitian ini yaitu memetakan lokasi rawan longsor di Kabupaten Sabu Raijua ditinjau dari parameter-parameter penyebab longsor, mengklasifikasikan tingkat kerawanan longsor dari daerah paling rawan sampai daerah kurang rawan untuk mitigasi bencana longsor dan mengetahui potensi tingkat kerawanan longsor. Metode penelitian berupa pembuatan peta kemiringan lereng, peta curah hujan, peta tutupan lahan, dan peta jenis tanah. Kemudian keempat parameter tersebut dioverlay untuk mendapatkan peta rawan longsor berdasarkan tiga kelas yaitu tidak rawan (aman), rawan, sampai sangat rawan. Hasil penelitian menunjukkan potensi tingkat kerawanan longsor dengan kategori tidak rawan (aman) seluas 375,05 km², rawan seluas 80,31 km², dan sangat rawan seluas 2,86 km².

Kata kunci: pemetaan, longsor, sistem informasi geografis (sig), penginderaan jauh

Abstract 

Mapping of landslide-prone areas in Sabu Raijua Regency, East Nusa Tenggara Province has been carried out with geographic information systems (GIS) and remote sensing. The purpose of this study is to map landslide-prone locations in Sabu Raijua Regency in terms of the parameters that cause landslides, classify the level of landslide susceptibility from the most vulnerable areas to less prone areas for landslide disaster mitigation and determine the potential level of landslide susceptibility. The research method consists of making slope maps, rainfall maps, land cover maps, and maps of soil types. Then the four parameters are overlaid to get a landslide hazard map based on three classes, namely not vulnerable (safe), vulnerable, to very vulnerable. The results showed the potential level of landslide susceptibility with the category of not vulnerable (safe) covering an area of ​​375,05 km², prone to an area of 80,31 km², and very vulnerable to an area of ​​2,86 km².

Keywords: mapping, landslide, geographic information system (gis), remote sensing.