Classification of Majene Regency Landslide Prone Areas Using Geographic Information System and Storie Index

Klasifikasi Daerah Rawan Tanah Longsor Kabupaten Majene Menggunakan Sistem Informasi Geografis dan Metode Indeks Storie

Authors

  • Indadzil A. P. Santoso Program Studi Teknik Sipil, Universitas Pertamina, Jakarta
  • Aulia L. P. Wibowo Program Studi Teknik Sipil, Universitas Pertamina, Jakarta
  • Cut L. Zulfa Program Studi Teknik Sipil, Universitas Pertamina, Jakarta
  • Naufal N. Siregar Program Studi Teknik Sipil, Universitas Pertamina, Jakarta
  • Rangga Adiprima Sudisman Program Studi Teknik Sipil, Universitas Pertamina, Jakarta

DOI:

https://doi.org/10.20956/geocelebes.v6i1.19040

Keywords:

Geographic Information Systems, landslide, Mamuju-Majene Thrust Fault

Abstract

On January 14, 2021, several villages in Majene Regency suffered landslides triggered by a M6.2 earthquake. The study’s aim is to use the Index Storie model approach, remote sensing data, and Geographic Information Systems (GIS) to map the distribution of landslide-prone areas as a mitigation basis in Majene Regency to reduce the potential for future landslide disasters. The level of landslide potential was determined based on slope conditions, soil types, rainfall, land use types, and potential earthquake risk. In general, morphological conditions in Majene Regency are dominated by slopes that are still covered in forests and receive relatively low rainfall, resulting in low landslide potential if seismic potential factors are not taken into account. Based on the results of an analysis that considers slope factors and potential seismic risks, the results of a map that illustrates the risk of landslide are quite high in several areas, are Malunda District, Ulumanda District, and Tubo Sendana District.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Annisa, J., Sutikno, S. and Rinaldi. 2015. Analisis Daerah Rawan Longsor Berbasis Sistem Imformasi Geografis (Studi Kasus : Kabupaten Lima Puluh Kota, Sumatera Barat). JOM FTEKNIK. 2(2), pp.1-8. https://jom.unri.ac.id/index.php/JOMFTEKNIK/article/view/7976

Arifin, S., Carolila, I. and Winarso, C. 2006. Implementasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Inventaris Daerah Rawan Bencana Longsor (Propinsi Lampung). Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital. 3(1), pp.77-86. http://jurnal.lapan.go.id/index.php/jurnal_inderaja/article/view/501

Bais, R.E., Sunaryo, D.K. and Sai, S.S. 2018. Pemanfaatan Metode Index Storie untuk Prediksi Tingkat Kerentanan Gerakan Tanah dengan Memanfaatkan Sistem Informasi Geografis (Studi Kasus : Malang Raya). [Online]. Available at: http://eprints.itn.ac.id/1070/1/Jurnal%20Rezky%20E.%20Bais.pdf

BIG, 2017. Indonesia Geospasial Portal. [Online] [Accessed 16 Oktober 2021]. Available at: https://tanahair.indonesia.go.id/portal-web

BNPB, 2022. Data Informasi Bencana Indonesia. [Online] [Accessed 01 April 2022]. Available at: https://dibi.bnpb.go.id/xdibi

Dewi, C. 2018. Peta Topografi Kabupaten Majene. [Online]. [Accessed 2 November 2021]. Available at: https://archysig.files.wordpress.com/2019/05/topografi-majene.jpg?w=1000

Dewi, S. 2018. Peta Kemiringan Lereng Kabupaten Majene. [Online]. [Accessed 2 December 2021]. Available at: https://archysig.files.wordpress.com/2019/05/lereng-majene.jpg?w=1000

Effendi, A.Y. and Hariyanto. 2016. Pembuatan Peta Daerah Rawan Bencana Tanah Longsor dengan Menggunakan Metode Fuzzy Logic (Studi Kasus: Kabupaten Probolinggo). Jurnal Teknik ITS. 5, pp.A714-A722. http://dx.doi.org/10.12962/j23373539.v5i2.17190

Fiantis, D. 2014. Morfologi dan Klasifikasi Tanah. Padang: Lembaga Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (LPTIK) Universitas Andalas.

Gartung, E. 1986. Clay Geosynthetic Barries. A.A. Balkema Publisher.

Hermawan, B. 2021. Mengenal Sesar Naik Mamuju-Majene, Penyebab Gempa Sulbar. [Online]. [Accessed 31 August 2021]. Available at: https://www.republika.co.id/berita/qmze5w354/mengenal-sesar-naik-mamujumajene-penyebab-gempa-sulbar

Hidayah, A., Paharuddin. and Massinai, M. A. 2017. Analisis Rawan Bencana Longsor Menggunakan Metode AHP (Anallytical Hierarchy Process) di Kabupaten Toraja Utara. Jurnal Geocelebes. 1(1), pp.1-4. https://doi.org/10.20956/geocelebes.v1i1.1772

Misnawati, M., Boer, R., June, T. and Faqih, A. 2018. Perbandingan Metodologi Koreksi Bias Data Curah Hujan CHIRPS. LIMNOTEK Perairan Darat Tropis di Indonesia. 25(1), pp.18-29. https://limnotek.limnologi.lipi.go.id/index.php/limnotek/article/view/224

Ningsih, U.D.H., Soelistijadi, R. and Sunardi. 2005. Pemanfaatan Analisis Spasial untuk Pengolahan Data Spasial Sistem Informasi Geografi (Studi Kasus: Kabupaten Pemalang). Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK. 10(2), pp. 108-116. https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/fti1/article/view/18

Nugraha, A.M.S. and Hall, R. 2018. Late Cenozoic palaeogeography of Sulawesi, Indonesia. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology. 490, pp. 191-209. https://doi.org/10.1016/j.palaeo.2017.10.033

Nugroho, A.J., Sukojo, B.M. and Sari, I.L. 2010. Pemetaan Daerah Rawan Longsor dengan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis (Studi Kasus: Kawasan Hutan Lindung Kabupaten Mojokerto). Geoid Journal of Geodesy and Geomatics. 5(2), pp.110-117. https://iptek.its.ac.id/index.php/geoid/article/view/7340

Pangaribuan, J., Sabri, L.M. and Amarrohman, F.J. 2019. Analisis Daerah Rawan Bencana Tanah Longsor di Kabupaten Magelang Menggunakan Sistem Informasi Geografis dengan Metode Standar Nasional Indonesia dan Analythical Hierarchy Process. Jurnal Geodesi UNDIP. 8(1), pp.288-297. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/article/view/22582

Radja, V.M., Ndale, F.X. and Tibo, T. 2019. Pengaruh Akar Tanaman Terhadap Parameter Geser Tanah Dan Stabilitas Lereng Pada Ruas Jalan Ende – Wolowaru. TEKNOSIAR. 7(2), pp.1-12. http://uniflor.ac.id/e-journal/index.php/TEKNOSIAR/article/view/63

Rahmad, R., Suib, S. and Nurman, A. 2018. Aplikasi SIG untuk Pemetaan Tingkat Ancaman Longsor di Kecamatan Sibolangit, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara. Majalah Geografi Indonesia, 32(1), 1 – 13. http://dx.doi.org/10.22146/mgi.31882

Ramdani, D., Kresnawati, D. K. & Apriyanti, D., 2020. Analisis dan Pembuatan Peta Daerah Potensi Longsor di Kabupaten Bogor Tahun 2019 Menggunakan Metode Pembobotan pada Sistem Informasi Geografis. Jurnal Teknik. 21(2), pp. 1-12. https://journal.unpak.ac.id/index.php/jurnalteknik/article/view/3277

Storie, R.E. and Weir, W.W. 1958. Storie Index Soil Rating. Berkeley: Assosiated Students Store, Univ. of California.

Surono, S., Husain, J., Kamagi, Y.E.B. and Lengkong, J. 2013. Aplikasi Sistem Informasi Geografis Dalam Memprediksi Erosi dengan Metode USLE di Sub DAS Dumoga. COCOS. 3(5). https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/cocos/article/view/2372

Susanti, P.D., Miardini, A. and Harjadi, B. 2017. Analisis Kerentanan Tanah Longsor Sebagai Dasar Mitigasi di Kabupaten Banjar Negara. Jurnal Penelitian Pengelolaan DAS. 1(1), pp. 49-59. https://doi.org/10.20886/jppdas.2017.1.1.49-59

Luo, X., Wu, W., He, D., Li, Y. and Ji, X. Hydrological Simulation Using TRMM and CHIRPS Precipitation Estimates in the Lower Lancang-Mekong River Basin. Chinese Geographical Science. 29, pp.13–25. https://doi.org/10.1007/s11769-019-1014-6

Yassar, F.M., Nurul, M., Nadhifah, N. and Sekarsari, N.F. 2020. Penerapan Weighted Overlay pada Pemetaan Tingkat Probabilitas Zona Rawan Longsor di Kabupaten Sumedang, Jawa Barat. Jurnal Geosains dan Remote Sensing (JGRS). 1(1), pp. 1-10. http://dx.doi.org/10.23960/jgrs.2020.v1i1.13

Published

2022-04-25

How to Cite

Santoso, I. A. P., Wibowo, A. L. P., Zulfa, C. L., Siregar, N. N., & Sudisman, R. A. (2022). Classification of Majene Regency Landslide Prone Areas Using Geographic Information System and Storie Index: Klasifikasi Daerah Rawan Tanah Longsor Kabupaten Majene Menggunakan Sistem Informasi Geografis dan Metode Indeks Storie. JURNAL GEOCELEBES, 6(1), 72-86. https://doi.org/10.20956/geocelebes.v6i1.19040

Issue

Section

Articles