Simulasi Morfodinamika Longsor Kalisari, Kabupaten Magelang Berdasarkan Data LiDAR dan Model Numerik

Simulasi Morfodinamika Longsor Kalisari, Kabupaten Magelang Berdasarkan Data LiDAR dan Model Numerik Morphodynamic Simulation of Kalisari Landslide, Magelang Regency Based on LiDAR and Numerical Model Guruh Samodra Departemen Geografi Lingkungan, Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada Bulaksumur, Sleman, Yogyakarta, 55281, Indonesia e-mail: Naskah diterima 28 Oktober 2021, selesai direvisi 21 Juli 2022, dan disetujui 10 Agustus 2022 ABSTRAK Simulasi morfodinamika longsor dapat digunakan untuk memprediksi proses dan hasil proses geomorfologi di masa mendatang. Tujuan penelitian ini adalah untuk memetakan topografi Longsor Kalisari secara rinci dengan menggunakan UAV LiDAR dan memodelkan secara spasial morfodinamika Longsor Kalisari di masa mendatang khusunya jarak luncur, area yang mungkin terpapar, kecepatan, dan ketebalan material longsoran. Metode yang digunakan meliputi pemetaan topografi, estimasi volume material yang akan longsor (initial source), penentuan reologi, dan pemodelan spasial morfodinamika longsor. Model elevasi digital (DEM) yang terdiri atas model permukaan digital (DSM) dan model medan digital (DTM)dihasilkan dari fotogrametri Unmanned Aerial Vehicle (UAV) foto udara dan LiDAR. Penentuan volume longsor awal berdasarkan data geolistrik dan model medan digital. Reologi material longsor ditentukan berdasarkan uji laboratorium sampel tanah. Pemodelan spasial morfodinamika longsor menggunakan model numerik berbasis raster. Pemetaan topografi menggunakan UAV LiDAR sangat superior dibandingkan dengan menggunakan Structure-from-Motion (SfM) foto udara. Pemindaian dengan LiDAR dapat menghasilkan model medan dengan mengeliminasi kenampakan vegetasi. Kombinasi teknologi LiDAR dan pemodelan numerik dapat diandalkan untuk memprediksi morfodinamika Longsor Kalisari di masa mendatang. Hasil pemodelan morfodinamika dapat dikonversi menjadi peta kerawanan longsor yang dapat digunakan sebagai acuan perencanaan penggunaan lahan berbasis pengurangan risiko bencana longsor pada skala rinci. Kata kunci: geomorfologi, morfodinamika longsor, LiDAR, model numerik ABSTRACT Landslide morphodynamic analysis can be employed to predict geomorphological processes and landforms in the future. The objectives of the research are to map detailed topographical features of Kalisari Landslide using UAV LiDAR and to model its morphodynamic spatially including runout distance, inundated area, velocity and height of the material. Digital Elevation Model (DEM) consisting of Digital Surface Model (DSM) and Digital Terrain Models (DTM) were obtained from UAV photography and LiDAR. The volume of material was estimated from elecrical resistivity data and DTM. Rheology was estimated from the laboratory soil test. Landslide morphodynamics were generated from raster-based numerical model. Topographic mapping using LiDAR is more superior to that of UAV photogrammetry. LiDAR scanning can generate digital terrain model by eliminating vegetation. The combination of UAV LiDAR and numerical model can be well-implemented to predict the morphodynamic of future Kalisari Landslide. The results of the model can be directly converted to landslide susceptibility map which can be used as a reference for large scale/ detailed land use planning based on landslide disaster risk reduction. Keywords: geomorphology, landslide morphodynamic, LiDAR, numerical model 82 Simulasi Morfodinamika Longsor Kalisari, Kabupaten Magelang Berdasarkan Data LiDAR dan Model Numerik PENDAHULUAN Longsor sebagai kata umum dari proses perpindahan material menuruni lereng akibat adanya gravitasi (Varnes, 1978, Cornforth, 2005; Hungr drr., 2014;) merupakan agen utama dari evolusi geomorfologi (Crozier, 2010). Perubahan topografi pada lereng-lereng perbukitan dan pegunungan disebabkan oleh perulangan longsor yang sudah terjadi selama kurun waktu tertentu selain disebabkan oleh faktor eksogen lainnya seperti pelapukan dan erosi. Analisis mengenai perubahan bentuk lereng akibat longsor dapat didekati dengan analisis morfodinamika longsor. Morfodinamika yang menunjukkan tingkat atau status keaktifan dan laju proses genetik bentuklahan (Dramis drr., 2011) atau merupakan dinamika eksogen terkait kerja angin, air, es serta gerak massa (van Zuidam, 1983) merupakan aspek penting dalam kajian geomorfologi longsor. Morfodinamika longsor yang berkaitan dengan evolusi bentuklahan dapat dipelajari berdasarkan hierarki skala spasial (skala peta) dan temporal. Morfodinamika longsor skala spasial kecil memfokuskan pada hubungan antara kejadian banyak longsor pada area yang luas sedangkan skala spasial besar memfokuskan pada satu longsor yang biasanya memiliki area kajian lebih sempit. Keduanya dapat dianalisis berdasarkan rentang waktu proses yang berbeda (temporal) yaitu jangka pendek dan jangka panjang (Korup, 2009). Kajian longsor skala besar yang memfokuskan pada saat proses terjadinya longsor (jangka pendek) dapat digunakan untuk penilaian kerawanan longsor skala rinci. Aspek morfodinamika longsor skala besar dalam penelitian ini meliputi luasan wilayah terpapar, jarak luncur, kecepatan, dan tebal material yang terpindahkan. Informasi tentang prediksi aspek morfodinamika longsor di masa mendatang dapat digunakan sebagai acuan dalam perencanaan penggunaan lahan berbasis pengurangan risiko bencana dan pemilihan prosedur mitigasi yang tepat (Rodríguez-Morata drr., 2019; Cheon drr., 2020). Data rinci topografi dan reologi diperlukan dalam simulasi morfodinamika longsor skala besar menggunakan model numerik. Kemajuan teknologi pemetaan dan komputer memungkinkan geomorfolog untuk menggunakan model numerik morfodinamika longsor skala rinci. Kemajuan teknologi Unmanned Aerial Vehicle (UAV) fotografi, Global Navigation Satellite System (GNSS), dan Light Detection and Ranging (LiDAR) memungkinkan geomorfolog untuk melakukan pengukuran topografi secara cepat dan akurat. Perubahan topografi dan laju perpindahan material longsor dapat dihitung menggunakan data UAV fotografi multitemporal (Samodra drr., 2020b). Luas, volume longsor, frekuensi-magnitude, dan laju denudasi longsor juga dapat dihitung dengan bantuan teknologi terkini (Guzzetti drr., 2012; Samodra drr., 2018, 2020a) yang salah satunya adalah LiDAR. Teknologi LiDAR menawarkan teknologi pemetaan topografi yang sangat membantu dalam menemu-kenali kenampakan longsor. Teknologi LiDAR mampu menembus celahcelah vegetasi untuk mencitrakan permukaan tanah. Dibandingkan dengan pemrosesan gambar fotogrametri Foto Udara (FU), keunggulan utama LiDAR adalah memungkinkan pemetaan permukaan tanah/dataran di bawah tutupan vegetasi yang lebat. Selain itu, point cloud yang diperoleh dari akuisisi LiDAR memungkinkan klasifikasi bangunan, jalan, saluran listrik sebagai elemen berisiko. Point cloud merupakan sekumpulan titik yang dapat merepresentasikan permukaan obyek elemen berisiko seperti gedung, rumah, jalan, saluran listrik, lahan pertanian, dll. yang dapat dipindai oleh sensor LiDAR. Teknik pemetaan mengg (...truncated)