Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tanah longsor merupakan salah satu kejadian alam paling merugikan yang terjadi setiap tahun di Kabupaten Pacitan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis aspek fisik yang berperan sebagai faktor penyebab tanah longsor serta membuat analisis tingkat kerawanan tanah longsor menggunakan metode regresi logistik di Kabupaten Pacitan. Digunakan 468 titik longsor hasil inventarisasi BPBD Kabupaten Pacitan, survei lapang, dan interpretasi citra satelit yang kemudian dibagi menjadi 80% sebagai basis data uji dan 20% sebagai validasi model. Analisis probabilitas kejadian tanah longsor menggunakan nilai koefisien 14 aspek fisik menghasilkan bahwa aspek fisik berupa lereng, aspek/arah hadap lereng, curah hujan, penggunaan tanah, jenis tanah, dan litologi memiliki nilai koefisien positif. Sedangkan pada aspek fisik berupa ketinggian, topographic wetness index (TWI), profile curvature, plan curvature, jarak dari patahan, jarak dari jalan, jarak dari jalan, dan normalized difference vegetation index (NDVI) yang memiliki nilai koefisien negatif. Dihasilkan lima tingkat kerawanan tanah longsor di Kabupaten Pacitan, yaitu; sangat rendah (43,219.8 Ha), rendah (32,256.9 Ha), sedang (24,133.8 Ha), tinggi (20,590.7 Ha), dan sangat tinggi (18,787.6 Ha). Tingkat kerawanan longsor sangat tinggi mendominasi wilayah bagian tengah sampai Timur Kabupaten Pacitan di Kecamatan Kebonagung, Arjosari, Tulakan, dan Pacitan dengan ciri wilayah memiliki rata-rata lereng 23.2°, tersusun atas batuan dalam Formasi Arjosari dengan jenis tanah aluvial dan penggunaan tanah semak belukar, curah hujan rata-rata 2,384.64 mm/tahun, jarak dari patahan rata-rata 693.4 m, jarak dari sungai rata-rata 499.87 m, nilai topographic wetness index (TWI) rata-rata 4.79, dan profile curvature sebesar -0.04 atau cembung. Sementara itu, tingkat kerawanan longsor sangat rendah dominan berada pada pada bagian Barat Kabupaten Pacitan di Kecamatan Donorojo, Punung, dan Pringkuku dengan ciri wilayah memiliki rata-rata lereng 11.05°, tersusun atas batuan sedimen gamping dari Formasi Wonosari dengan jenis tanah litosol dan penggunaan tanah tegalan/ladang, curah hujan rata-rata 2,042.63 mm/tahun, jarak dari patahan 3,222.57 m, jarak dari sungai rata-rata 2,216.60 m, nilai topographic wetness index (TWI) rata-rata 5.5, dan profile curvature 0.06 atau cekung. Validasi model menggunakan data uji dengan AUROC bernilai 0.876. Dihasilkan validasi tingkat kerawanan menggunakan data validasi dengan akurasi sebesar 0.781 dan presisi sebesar 0.755.

---

Landslides are one of the most detrimental natural events that occur every year in the Pacitan Regency. This study analyzes the physical aspects that act as factors causing landslides and the level of landslide susceptibility using the logistic regression method in Pacitan Regency. Four hundred sixty-eight landslide points were used from the BPBD inventory in Pacitan Regency, field surveys, and interpretation of satellite imagery and separated with 80% as test data and 20% as model validation. The probability analysis of landslides using 14 physical aspects coefficient results that slopes, aspects/directions towards the slopes, rainfall, land use, soil types, and lithology have positive coefficients values. Meanwhile, the physical aspects include elevation, topographic wetness index (TWI), profile curvature, plan curvature, distance from fault, distance from road, distance from road, and normalized difference vegetation index (NDVI), have negative coefficients values. Five levels of landslide susceptibility were generated in Pacitan Regency, namely, very low (43.219.8 Ha), low (32.256.9 Ha), medium (24.133.8 Ha), high (20.590.7 Ha), and very high (18.787.6 Ha). Very high level of landslide susceptibility dominates the central to the eastern part of Pacitan Regency in Kebonagung, Arjosari, Tulakan, and Pacitan Districts with regional characteristics having an average slope of 23.2°, composed of rocks in the Arjosari Formation with alluvial soil types, and shrub land use, rainfall the average rainfall is 2,384.64 mm/year, the distance from the fault is 693.4 m, the distance from the river is 499.87 m, the topographic wetness index (TWI) value is 4.79, and the curvature profile is -0.04 or convex. Meanwhile, the very low level of landslide susceptibility is dominated in the western part of Pacitan Regency in Donorojo, Punung, and Pringkuku Subdistricts, with regional characteristics having an average slope of 11.05°, composed of limestone sedimentary rocks from the Wonosari Formation with litosol soil types and dry farming land use. /field, the average rainfall is 2,042.63 mm/year, the distance from the fault is 3,222.57 m, the distance from the river is 2,216.60 m on average, the topographic wetness index (TWI) value is 5.5 on average, and the curvature profile is 0.06 or concave. Validation of the model using test data with AUROC worth 0.876. Vulnerability validation using validation data resulted in an accuracy of 0.781 and a precision of 0.755."

"Kabupaten Cianjur cukup sering dilanda bencana tanah longsor. Salah satu kejadian terparah adalah bencana tanah longsor yang terjadi pada tahun 2022 yang mengakibatkan ratusan warga meninggal dunia, ribuan orang luka-luka, dan ratusan rumah serta infrastruktur rusak. Untuk meminimalisir dampaknya, mengetahui tingkat kerawanan tanah longsor dapat menjadi salah satu langkah perencanaan penanggulangan bencana secara maksimal. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan kerawanan tanah longsor di Kabupaten Cianjur dan mengkategorikan keterpaparannya menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG). Model kerentanan tanah longsor didasarkan pada metode Landslide Numerical Risk Factor (LNRF) dan menggunakan data spasial yang terdiri dari data historis kejadian tanah longsor, Digital Elevation Model (DEM), geologi, jenis tanah, tutupan lahan, curah hujan, dan gempa bumi di Kabupaten Cianjur. Keakuratan model diuji menggunakan metode ROC-Curve dan menghasilkan nilai sebesar 0,845 sehingga tergolong model sangat baik. Melalui model tersebut, diketahui bahwa sebagian besar wilayah Kabupaten Cianjur mempunyai tingkat kerawanan tanah longsor sedang dan tinggi dengan persentase masing-masing wilayah sebesar 40% dan 46%. Model kerawanan tanah longsor akan dianalisis lebih lanjut beserta kepadatan penduduknya untuk mengetahui tingkat keterpaparan longsor dengan basis administrasi kecamatan. Melalui analisis tersebut dapat diketahui bahwa hampir sebagian dari kecamatan yang ada di Kabupaten Cianjur berada pada tingkat keterpaparan sedang.

---

Cianjur regency is often hit by landslides.  One of the worst incidents was a landslide that occurred on 2022 that resulted in hundreds of civilians dying, thousands injured, and hundreds of houses and infrastructure damaged. To minimize the impact, knowing the landslide susceptibility level can be one of the steps in planning disaster management maximally. This study aims to model the landslides susceptibility in Cianjur regency and to categorize the exposure using the Geographic Information System (SIG). The landslide susceptibility model is based on Landslide Numerical Risk Factor (LNRF) method and using spatial data consist of historical landslides, Digital Elevation Model (DEM), geology, soil types, land cover, rainfall, and earthquakes in Cianjur District. The accuracy of model was tested using ROC-Curve method with a value of 0.845 so it is considered as a very good model.  Most areas of Cianjur regency have moderate and high level of landslide susceptibility with each area percentage is 40% and 46%. The landslide susceptibility model will be further analyzed along with the population density to determine the level of landslide exposure with subdistrict administration basis. Through this analysis, it can be seen that almost half of the subdistricts in Cianjur regency are at moderate exposure level."

"Tanah longsor merupakan salah satu bahaya alam yang paling banyak terjadi setiap tahunnya di Kabupaten Pacitan, Provinsi Jawa Timur. Bahaya tanah longsor berpotensi memberikan dampak yang merugikan di beberapa aspek seperti penduduk, ekonomi, fisik, dan lingkungan. Sebagai upaya mitigasi dalam mengurangi potensi dampak yang ditimbulkan, maka diperlukan penelitian mengenai kerentanan tanah longsor. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kerentanan demografi, tingkat kerentanan ekonomi, tingkat kerentanan fisik, tingkat kerentanan lingkungan, dan tingkat kerentanan wilayah terhadap bahaya tanah longsor di Kabupaten Pacitan. Metode yang digunakan untuk menghasilkan tingkat kerentanan wilayah terhadap bahaya tanah longsor adalah overlay dan perhitungan indeks kerentanan dengan mengalikan skor dan bobot dari tiap parameter dan komponen kerentanan. Analytical Hierarchy Process (AHP) diperlukan untuk mengetahui bobot tiap parameter dan komponen kerentanan. Hasil penelitian ini adalah tingkat kerentanan demografi dan tingkat kerentanan lingkungan didominasi oleh kelas kerentanan sangat rendah, kemudian kelas kerentanan rendah pada tingkat kerentanan ekonomi dan kelas kerentanan sangat tinggi pada tingkat kerentanan fisik. Adapun tingkat kerentanan wilayah didominasi oleh kelas kerentanan sedang. Uji akurasi tingkat kerentanan wilayah terhadap bahaya tanah longsor menggunakan kurva AUROC yang menghasilkan nilai 0,849.

---

Landslides are one of the most common natural hazards occurring annually in the Pacitan Regency, East Jawa Province. Landslide hazard has the potential to have a detrimental impact on several aspects such as population, economy, physical, and environment. Mitigating efforts to reduce their potential impact requires research on landslide vulnerability. The study aims to analyze levels of demographic vulnerability, levels of economic vulnerability, levels of physical vulnerability, levels of environmental vulnerability, and more of the region's vulnerability to the landslides in the Pacitan Regency. The methods used to create a level of region vulnerability to the landslide hazard are overlay and vulnerabilities indexing by multiplying the score and weight of each parameters and component of vulnerability. Analytical Hierarchy Process (AHP) is needed to know each parameter's weight and vulnerability component. The results of this study are the level of demographic vulnerability and level of environmental vulnerability dominated by very low vulnerability classes, then low-vulnerability classes at a level of economic vulnerability, and extremely high vulnerability classes in physical vulnerability. As for a level of regional vulnerability dominated by a class of moderate vulnerability. Accuracy test of the model using the AUROC curve produces a value of 0,849."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi zona kerentanan longsor pada Kabupaten Lebak, Provinsi Banten dengan menggunakan dua model yakni Frequency Ratio dan Logistic Regression. Penelitian ini menggunakan 44 data titik longsor yang terjadi pada daerah penelitian, titik longsor tersebut dibagi menjadi dua bagian yakni 35 titik untuk mengindentifikasi zona rentan longsor dan sisanya sebanyak 9 titik digunakan untuk validasi. Zona rentan longsor tersebut dapat diketahui dengan menganalisis faktor-faktor pemicu terjadinya longsor, pada penelitian ini faktor pemicu tersebut terdiri atas sudut lereng, aspek lereng, elevasi, Normalized Differential Vegetation Index (NDVI), curvature, jarak terhadap kelurusan, jarak terhadap sungai, penggunaan lahan, litologi dan curah hujan. Nilai curah hujan yang digunakan pada peneltian ini adalah jumlah curah hujan rata-rata setiap bulannya yang terjadi selama 10 tahun pada daerah penelitian, sehingga akan dihasilkan peta zona rentan longsor setiap bulannya pada daerah penelitian. Hasil dari analisis dengan kedua model tersebut kemudian dibagi atas 3 tingkat kerentanan yakni rendah, menengah, dan tinggi serta nilai AUC yang didapatkan oleh kedua model tersebut setiap bulannya mencapai diatas 50%.

---

This study aims to identify landslide susceptibility zones in Lebak Regency, Banten Province by using two models Frequency Ratio and Logistic Regression. This study uses 44 data of landslide points that occur in the study area, the landslide points are divided into two parts, 35 points to identify landslide susceptibility zones and 9 points are used for validation. The landslide susceptibility zone can be identified by analyzing factors that maybe trigger landslides, in this study the trigger factors consist of slope angle, slope aspect, elevation, Normalized Differential Vegetation Index (NDVI), curvature, distance to straightness, distance to rivers, usage land, lithology and rainfall. The rainfall value used in this research is the average monthly rainfall that occurs for 10 years in the study area, so a monthly landslide susceptibility zone map will be produced in the study area. The results of the analysis with the two models were then divided into 3 vulnerability zones low, intermediate, and high, and the AUC value obtained by the two models each month reached above 50%."

"Analisis kerentanan gerakan tanah sangat diperlukan sebagai upaya mitigasi untuk mengurangi kerugian yang diakibatkan oleh gerakan tanah. Namun ketidaktepatan pemilihan faktor pengontrol dalam pemodelan kerentanan gerakan tanah, sering kali menghasilkan peta kerentanan yang kurang akurat dan kurang rasional. Faktor linier diskrit berupa jarak terhadap sungai, jarak terhadap jalan, dan jarak terhadap struktur, tidak memiliki makna keterkaitan yang jelas antara faktor pengontrol dengan evolusi gerakan tanah, yang menyebabkan penurunan akurasi pemodelan. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan faktor pengontrol kontinu berbasis densitas spasial seperti densitas sungai, densitas jalan, dan densitas struktur untuk meningkatkan kesesuaian faktor linier. Kabupaten Sumedang dipilih sebagai lokasi pada penelitian kali ini, dengan 65 sejarah gerakan tanah dan 12 faktor pengontrol terpilih. Pertama, jarak terhadap jalan, sungai, dan struktur, serta 9 faktor lainnya merupakan faktor asli dari pemodelan kerentanan gerakan tanah. Kedua, jarak terhadap jalan, sungai, dan struktur, masing-masing diganti dengan densitas sungai, densitas jalan, dan densitas struktur menjadi faktor yang ditingkatkan. Ketiga, dilakukan perhitungan nilai frequency ratio untuk mengetahui faktor yang dominan terhadap gerakan tanah. Keempat, pemodelan kerentanan gerakan tanah berdasarkan logistic regression dengan faktor asli dan faktor dikembangkan, dikonstruksikan dan dibandingkan. Terakhir, dilakukan uji validasi pemodelan gerakan tanah. Hasil menunjukkan bahwa (1) nilai FR >1 pada kelas setiap faktor menunjukkan pengaruh dominan terhadap gerakan tanah, seperti elevasi 552 – 738 m, kemiringan lereng 24° – 29°, dan lainnya. (2) Zona kerentanan gerakan tanah dibagi menjadi empat yaitu, tinggi, menengah, rendah, sangat rendah, dengan persebaran dari tinggi ke rendah terletak pada arah barat daya ke timur laut lokasi penelitian. (3) Hasil uji validasi terhadap peta kerentanan gerakan tanah menggunakan faktor yang dikembangkan lebih tinggi dibandingkan dengan faktor asli, dapat disimpulkan bahwa faktor densitas lebih layak daripada faktor linier.

---

Landslide susceptibility analysis is needed as a mitigation effort to reduce losses caused by soil movement. Inaccurate selection of controlling factors in landslide susceptibility modeling, often results in less accurate and less rational susceptibility maps. Discrete linear factors such as distance to rivers, distance to roads, and distances to structures, do not have a clear relationship between controlling factors and the evolution of landslide, which leading to a decrease in modeling accuracy. Therefore, this study proposes continuous control factors based on spatial density such as river density, road density, and structural density to improve the suitability of linear factors. Sumedang Regency was chosen as the location for this study, with 65 landslide histories and 12 control factors selected. First, distance to roads, rivers, and structures, and 9 other factors constitute the original factors from landslide susceptibility modeling. Second, distance to roads, rivers, and structures, respectively replaced by river density, road density, and structural density to constitue improved factors. Third, the calculation of the frequency ratio value is carried out to determine the dominant factor in landslide susceptibility. Fourth, landslide susceptibility modeling based on logistic regression with original factors and improved factors, constructed and compared. Finally, the landslide susceptibility modeling is validated. Results show that (1) the FR value >1 in the class of each factor show a dominant influence on landslide, such as elevation 552 – 738 m, slope slope 24° – 29°, and others. (2) The landslide susceptibility zone is divided into four susceptibility levels, high, medium, low, and very low, with the distribution from high to low located in the southwest to northeast of the study area. (3) The results of the validation test on landslide susceptibility map using improved factors are higher than the original factors, it can be concluded that the density factor is more feasible than the linear facto"

"Gerakan tanah merupakan sebuah kejadian bahaya geologi yang memiliki dampak buruk bahkan memakan korban jiwa. Indonesia sendiri memiliki frekuensi kejadian yang tinggi dalam bencana gerakan tanah di mana pada tahun 2021 sebanyak 1506 peristiwa terjadi di wilayah Indonesia. Banyak faktor yang memengaruhi kejadian gerakan tanah di mana umumnya faktor geologi seperti litologi, kemiringan lereng, dan vegetasi sebagai faktor pengontrol terhadap kerentanan gerakan tanah. Selain itu, faktor iklim merupakan faktor yang cukup memengaruhi kejadian gerakan tanah. Terjadinya perubahan iklim menjadi perhatian tentang bagaimana dampak yang dihasilkan terhadap kerentanan gerakan tanah. Penelitian ini melakukan analisis faktor-faktor pengontrol kerentanan gerakan tanah termasuk pengaruh perubahan iklim terhadap kejadian gerakan tanah menggunakan metode logistic regression dengan menghubungkan variabel bebas berupa faktor-faktor pemicu gerakan tanah dan variabel terikat berupa kejadian gerakan tanah. Faktor iklim juga dianalisis menggunakan proyeksi data iklim masa depan dengan skenario shared socioeconomic pathways (SSPs) untuk memperlihatkan seberapa pengaruh perubahan iklim yang terjadi terhadap kejadian gerakan tanah. Penelitian ini menjelaskan adanya pengaruh dari faktor elevasi, kemiringan lereng, aspek, plan curvature, profile curvature, litologi, vegetasi, jarak terhadap struktur, jarak terhadap jalan, jarak terhadap sungai, curah hujan, dan temperatur terhadap kerentanan gerakan tanah. Penelitian ini juga menghasilkan 5 peta kerentanan gerakan tanah berdasarkan perbedaan kondisi masa sekarang, kondisi tahun 2021-2040, dan kondisi tahun 2040-2060. Berdasarkan hasil tersebut, adanya kenaikan luas wilayah zona kerentanan tinggi pada skenario peningkatan iklim.

---

Landslides are geological hazards that have severe consequences, including fatalities. Indonesia has experienced frequent landslide events, with 1,506 incidents occurring in the country in 2021 alone. Various factors influence landslide occurrences, predominantly geological factors such as lithology, slope angle, and vegetation, which act as controlling factors for landslide susceptibility. Additionally, climate factors significantly affect landslide events. Climate change raises concerns about the resulting impacts on landslide susceptibility. This study analyzes the controlling factors of landslide susceptibility, including the influence of climate change on landslide occurrences, using logistic regression to establish a connection between independent variables representing landslide triggers and the dependent variable representing landslide occurrences. Climate factors are also examined using future climate data projections based on Shared Socio-economic Pathways (SSPs) scenarios to illustrate the extent of climate change impact on landslide events. This study explained the influence of elevation, slope, aspect, plan curvature, profile curvature, lithology, vegetation, distance to structures, distance to roads, distance to rivers, rainfall, and temperature on the susceptibility of soil movement. The study also generated five landslide vulnerability maps based on the current conditions, the conditions between 2021 and 2040 and the conditions between 2040 and 2060. The results showed that there is an increase in the area of high susceptibility zones under the climate change scenario."

"Gerakan tanah merupakan salah satu bencana yang sering terjadi di Indonesia. Pulau Jawa merupakan pulau besar dengan tingkat kepadatan penduduk tertinggi di Indonesia, di mana wilayah Jawa Barat memiliki tingkat kejadian gerakan tanah paling tinggi.  Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui zona kerentanan gerakan tanah (ZKGT) pada salah satu kabupaten di Jawa Barat yaitu Kabupaten Majalengka. Identifikasi ZKGT dilakukan untuk memetakan serta mengidentifikasi zona longsoran agar dapat dilakukannya mitigasi bencana untuk mengurangi dampak merugikan dari longsoran. Penelitian ini dilakukan menggunakan metode Wight of Evidence (WoE) dengan data berbasis poligon dan titik serta menggunakan beberapa kelas ukuran piksel untuk menentukan ukuran piksel paling optimum dalam pemetaan ZKGT di Kabupaten data kejadian gerakan tanah yang digunakan dalam penelitian ini berupa 319 kejadian berbentuk poligon dan 319 kejadian berbentuk titik yang kemudian di bagi menjadi training set (70%) dan test set (30%). Penelitian membandingkan pemodelan WoE dengan data poligon dan titik pada tujuh kelas ukuran piksel yaitu 10, 15, 20, 25, 30, 35 dan 40. Hasil kedua model reliabel untuk digunakan dan diterapkan untuk menentukan zona kerentanan di Kabupaten Majalengka di mana pengolahan dengan data poligon menghasilkan success rate yang lebih tinggi dan pengolahan dengan data titik menghasilkan predictive rate yang lebih tinggi. 

---

Landslide is one of the most occurring natural disaster in Indonesia. Java Island is one of Indonesia’s largest Island with the highest population density in Indonesia, where the West Java region has the highest rate of natural disasters. This research aims to determine the landslide vulnerability zone in one of the regency in West Java Province, which is Majalengka Regency. Identification of landslides vulnerability zones is carried out to map and identify landslides zones so that disaster mitigation can be carried out to reduce the adverse effects of a landslides. This research was conducted using the Wight of evidence (WoE) method with polygon based data and multiple pixel class to find the most optimal pixel class to map the landslides vulnerability zones in Majalengka Regency. this research used Weight of Evidence method with two sets of data which are polygon and point, with multiple pixel size to find the optimum pixel size to make a landslide susceptibility map. This research used 319 set of data in a form of polygon and 319 set of data in a form of point. The WoE method was used in seven pixel size which are 10, 15, 20, 25, 30, 35 and 40. The result are both of the data set are reliable to use in making landslide susceptibility model where in the polygon data set, the success rate is higher and in the point data set the predictive rate is higher."

"Penelitian ini membahas mengenai identifikasi faktor utama yang menjadi penyebab terjadinya peristiwa tanah longsor di Kota dan Kabupaten Sukabumi serta menentukan zona rawan bencana berdasarkan kelas-kelasnya yang disajikan dalam bentuk peta kerawanan bencana. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode analisis bivariat, yaitu menguji parameter independen berupa data titik keterjadian longsor terhadap parameter-parameter dependen yang diindikasikan menjadi penyebab terjadinya tanah longsor tersebut, diantaranya kemiringan lereng, litologi, tutupan lahan, vegetasi, kedekatan dengan kelurusan dan sungai, curah hujan dan kurvatur. Hasil penelitian menjelaskan bahwa parameter yang paling berpengaruh dalam keterjadian bencana longsor adalah parameter litologi, karena memiliki nilai Area Under Curve (AUC) terbesar dibanding parameter lainnya yaitu 0,823. Hasil penelitian juga menjelaskan bahwa potensi terjadinya longsor terbesar adalah pada bulan Desember dengan nilai AUC total 0,96 yang diperoleh dari campuran beberapa parameter yang sudah tervalidasi, yang memiliki nilai AUC > 0,6, yaitu litologi, tutupan lahan, dan curah hujan. Lokasi sebaran kejadian bencana tanah longsor dominan berada di wilayah utara daerah penelitian. Hasil penelitian ini menyarankan pada pembaca untuk memperhatikan tiga parameter tersebut sebelum melakukan proyek pembangunan di wilayah Kota dan Kabupaten Sukabumi.

---

This research discusses the identification of the main factors that caused the occurrence of landslides in the City and District of Sukabumi and determines disaster-susceptibility zones based on their classes and presented in the form disaster susceptibility map. This research was conducted using the bivariate analysis method, which tested the independent variables in the form of landslide point data on the dependent variables indicated to be the cause of the landslide, including slope, lithology, land cover, vegetation, closeness to lineaments and rivers, rainfall and curvature. The results of the study explained that the most influential variable in the occurrence of landslides was the lithology factor, because it has 0.823 Area Under Curve (AUC) value, the largest one compared to other variables. The results also explained that the biggest potential for landslides was in December with a total AUC value of 0.96 obtained from a mixture of several validated variables, which had an AUC value> 0,6, those are lithology, land cover, and rainfall. The dominant landslide disaster distribution location is in the northern area of the study area. The results of this study suggest to the reader to pay attention to these three variables before carrying out development projects in the City and Sukabumi Districts."

"

Tanah longsor merupakan pergerakan material pembentuk lereng (tanah, batuan, dan campurannya) pada bidang longsor atau lereng yang bergerak secara cepat atau singkat dalam jumlah atau volume yang relatif besar. Selama 10 tahun terakhir telah terjadi lebih dari 125 kasus tanah longsor di Kabupaten Banyumas dan menghasilkan banyak kerugian dan korban. Pembuatan peta kerentanan tanah longsor menjadi salah satu solusi untuk dapat mengurangi kerugian akibat tanah longsor. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan zona kerentanan tanah longsor di Kabupaten Banyumas menggunakan metode analysis hierarchy process (AHP) dan metode frequency ratio (FR). Penelitian ini dilakukan menggunakan data kejadian tanah longsor sebanyak 125 titik yang dibagi menjadi 2 set data yaitu training data (70%) dan testing data (30%). Pengolahan dan analisis untuk membuat peta kerentanan terhadap dua metode dilakukan menggunakan training data dengan acuan delapan parameter yang berpengaruh terhadap tanah longsor, yaitu kemiringan lereng, elevasi, arah lereng, litologi, curah hujan, penggunaan lahan, jarak terhadap sungai, dan jarak terhadap sesar. Hasil pengolahan data dan analisis menggunakan kedua metode adalah dua buah peta kerentanan tanah longsor yang masingmasingnya dibagi menjadi empat kelas kerentanan. Peta kerentanan juga divalidasi menggunakan training data (success rate) dan testing data (predictive rate) untuk mengetahui akurasi model yang dibuat. Hasil validasi menunjukkan kedua metode menghasilkan nilai AUC yang cukup baik dan dapat diterima, tetapi metode AHP memiliki nilai AUC yang lebih tinggi dari metode FR.

---

Landslides are the rapid or sudden movement of materials forming slopes (soil, rocks, and their mixtures) in large amounts or volumes. Over the past 10 years, there have been more than 200 cases of landslides in Banyumas Regency, resulting in significant losses and casualties. The creation of a landslide vulnerability map is one solution to reduce the damages caused by landslides. This study aims to determine the zone of landslide vulnerability in Banyumas Regency using the Analytic Hierarchy Process (AHP) and Frequency Ratio (FR) methods. The study utilizes data from 100 landslide incidents, divided into two sets: training data (70%) and testing data (30%). Processing and analysis to create vulnerability maps for both methods are carried out using the training data with reference to eight parameters influencing landslides: slope gradient, elevation, slope aspect, lithology, rainfall, land use, distance to rivers, distance to faults, and distance to roads. The processing and analysis results using both methods produce two landslide vulnerability maps, each divided into four vulnerability classes. The vulnerability maps are also validated using the training data (success rate) and testing data (predictive rate) to assess the accuracy of the models created. The validation results indicate different values for the success rate and predictive rate, where the frequency ratio method has a higher success rate, and the AHP method has a higher predictive rate.

"

"Gerakan tanah merupakan salah satu bencana alam yang cukup sering terjadi di Indonesia. Tercatat pada tahun 2020 telah terjadi bencana gerakan tanah sebanyak 1152 peristiwa yang tersebar di seluruh wilayah Indonesia. Provinsi Jawa Barat menjadi salah satu wilayah yang rentan akan terjadinya gerakan tanah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui zona kerentanan gerakan tanah pada Kabupaten Garut, Provinsi Jawa Barat dan menentukan metode yang memiliki tingkat akurasi lebih baik pada lokasi penelitian. Penentuan zona kerentanan gerakan tanah dilakukan dengan menggunakan metode Weight of Evidence (WoE) dan Logistic Regression (LR). Parameter penyebab kerentanan gerakan tanah yang digunakan pada penelitian ini yaitu elevasi, kemiringan lereng, aspek lereng, curvature, Normalized Differential Vegetation Index (NDVI), jarak terhadap sungai, jarak terhadap jalan, jarak terhadap kelurusan, tata guna lahan, litologi, dan curah hujan pada setiap bulannya. Penelitian ini juga menggunakan data kejadian gerakan tanah yang terjadi selama tahun 2000 hingga tahun 2020. Data kejadian gerakan tanah dibagi menjadi dua kelompok, yaitu data training set sebesar 70% dan data test setsebesar 30%. Kedua data tersebut digunakan untuk validasi model berupa success rate dan predictive rate. Penelitian ini menghasilkan 12 peta kerentanan gerakan tanah berdasarkan data setiap bulannya dari masing-masing metode. Peta kerentanan gerakan tanah terbagi menjadi empat zona kerentanan gerakan tanah. Hasil validasi success rate dan predictive rate pada penelitian ini menunjukkan bahwa metode WoE memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi pada success rate dan metode LR memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi pada predictive rate. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa kedua metode tersebut dapat melengkapi satu sama lain.

---

Landslides are one of the most frequent natural disasters in Indonesia. It was recorded that in 2020 there have been 1152 landslides events disasters spread throughout Indonesia. West Java Province is one of the areas that vulnerable to landslides. This research aims to determine the landslide vulnerability zone in Garut Regency, West Java Province and to determine which method has better accuracy at this research. In this study, determination of landslide vulnerability zone was carried out using Weight of Evidence (WoE) and Logistic Regression methods. The parameter that causing landslide vulnerability that used in this study are elevation, slope, slope aspect, curvature, normalized differential vegetation index (NDVI), distance to river, distance to road, distance to lineament, land use, lithology, and rainfall on a monthly basis. This study also used data of landslide events that occurred from 2000 to 2020. Landslide events data divided into two groups, training set (70%) and test set (30%). Both data is used for validation model of success rate and predictive rate. This study produced 12 landslide vulnerability maps based on monthly data from each method. The landslide vulnerability map is divided into four landslide vulnerability zones. The results of the success rate and predictive rate validation show that the WoE method has a higher accuracy at success rate and the LR method has a higher accuracy at predictive rate. Based on these results, it can be concluded that the two methods can complement each other."