Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"

Dinding penahan tanah (DPT) metoda Branch Block merupakan salah satu jenis dinding penahan tanah yang dikembangkan di Jepang dan mulai di aplikasikan sejak tahun 2003, sedangkan Indonesia diperkenalkan sejak tahun 2017, dengan nama Turap Progresif (TUPRO). Lokus praktek keinsinyuran ini merupakan salah satu kawasan perumahan di Bogor yang terletak di tengah perbukitan. Permasalahan yang dihadapi akibat kontur tanah perbukitan ini membuat di beberapa area memerlukan cut and fill sehingga diperlukan penanganan potensi tanah longsor pada sisi tanah urukan yang tinggi dan curam. Tujuan laporan praktek keinsinyuran ini adalah mendapat gambaran pencegahan tanah longsor menggunakan DPT metoda branch block. Metoda laporan menggunakan metoda deskriptif, interpretasi data yang diperoleh didokumentasikan dalam bentuk laporan Praktek Keinsinyuran dilengkapi dengan sisi Etika Praktek Keinsinyuran, Profesionalisme, Keselamatan dan Kesehatan Kerja Lindung Lingkungan. Pelaksanaan proyek pembangunan DPT metoda Branch Block ini merupakan solusi dalam mencegah tanah longsor pada tebing tanah urukan yang tinggi dan dengan sudut kemiringan yang terjal. Kesimpulan laporan keinsinyuran ini adalah DPT Metoda Branch Block dapat menjadi alternatif solusi dalam penanganan bahaya tanah longsor di Indonesia.

 

 

---

The branch block method is a retaining wall developed in Japan and has been applied since 2003, in Indonesia the branch block method was introduced in 2017 with the name Turap Progressive (TUPRO). The locus of this study was in one of the residential areas in Bogor, which is situated in the middle of the hills. Cut and fill at the steep side of the landfill is necessary to handle the potential landslides. This study aims to get an overview of landslide prevention using the branch block method. This study uses a descriptive approach, the interpretation of the acquired data is documented in this report, which includes aspects of engineering ethics, professionalism, occupational health and safety, and environmental protection. Implementing the branch block construction project serves as a solution to prevent landslides on high embankments with steep slopes. In conclusion, the branch block method can be an alternative solution for addressing Indonesia's landslide hazards.

 

"

"Tanah longsor merupakan bencana alam yang banyak terjadi di Kabupaten Bogor. Selain faktor alam yang sangat mendukung, aktivitas manusia yang intensif pun menambah kemungkinan terjadinya tanah longsor. Maka perlu diadakan banyak penelitian mengenai wilayah yang rawan terjadi tanah longsor agar meminimalisir dampak yang diakibatkan. Salah satu metode yang digunakan untuk memetakan wilayah potensi longsor adalah dengan menggunakan pemodelan Stability Index Mapping SINMAP , dan data yang digunakan adalah Digital Elevation Model DEM , jenis tanah, serta curah hujan. Hasil dari pemodelan SINMAP berupa Indeks Stabilitas digunakan sebagai acuan menentukan wilayah potensi tanah longsor. Kemudian wilayah potensi tanah longsor ditumpang-susunkan dengan penggunaan tanah berupa permukiman dengan memperhatikan arah hadapan lereng, sehingga didapatkan wilayah rawan tanah longsor. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui sebaran lokasi wilayah potensi dan wilayah rawan tanah longsor di Kecamatan Jonggol. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa 11,12 1.496,52 Ha dari luas wilayah Kecamatan Jonggol berpotensi longsor. Wilayah yang memiliki potensi longsor terdapat di bagian Selatan dan bagian Timur wilayah Kecamatan Jonggol yang merupakan wilayah dengan kemiringan lereng di atas 10 , sedangkan wilayah rawan tanah longsor di Kecamatan Jonggol adalah seluas 84,45 Ha atau 3,11 dari luas wilayah permukiman di Kecamatan Jonggol.

---

Landslide is a natural disaster occurs frequently in Bogor District. In addition to natural factors that are very supportive, intensive human activity also increases the likelihood of landslides. Therefore, there should be a lot of researches on areas hazard to landslides to minimize the impacts. One of the methods used to map the landslide potential areas is by using Stability Index Mapping SINMAP modeling, and the data used is Digital Elevation Model DEM , soil type, and rainfall. The result of SINMAP modeling in the form of Stability Index is used as reference to determine the potential landslide areas. Then the landslide potential areas stacked up with the use of land in the form of settlements by paying attention to the direction of the slopes, so that the landslide hazard areas are found. The purpose of this research is to know the distribution of potential and landslide hazard areas in Jonggol sub district. The result of this research indicates that 11,12 1,496,52 Ha from Jonggol sub district has landslide potential. Areas that have landslide potential are in the South and East part of Jonggol Sub district, areas with the slope of above 10 . Meanwhile, the landslide hazard areas in Jonggol sub district are 84.45 Ha or 3.11 of the total settlement area in Jonggol sub district."

"Tanah Longsor merupakan bencana geologi yang paling banyak dijumpai di Kota dan Kabupaten Bogor. Berdasarkan data yang dirilis oleh Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), pada tahun 2013 – 2018 telah terjadi 44 bencana tanah longsor di Kota Bogor dan 139 bencana tanah longsor di Kabupaten Bogor, mengakibatkan 68 orang meninggal dunia. Penelitian ini bertujuan untuk pengembangan studi bencana tanah longsor di Kota dan Kabupaten Bogor, sehingga dapat bermanfaat untuk meminimalisir jumlah keterjadian dan dampak yang dihasilkan dari bencana longsor didaerah tersebut. Pada penelitian ini, peta kerentanan bencana tanah longsor dari area studi dibuat menggunakan metode analytical hierarchy process (AHP) dan artificial neural network (ANN). Sebanyak 84 titik lokasi keterjadian bencana tanah longsor dan 84 titik lokasi yang tidak mengalami bencana tanah longsor diolah menjadi landslide inventory map. Faktor penyebab bencana tanah longsor yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 17 faktor, yaitu bentuk lereng, kemiringan lereng, topographic wetness index (TWI), aspek lereng, elevasi, stream power index (SPI), jarak terhadap sungai, kerapatan sungai, jarak terhadap kelurusan, kerapatan kelurusan, normalized differential vegetation index (NDVI), jenis litologi, jenis tanah, curah hujan, tutupan lahan, jarak terhadap jalan, dan kerapatan bangunan. Data yang diperlukan untuk membuat peta dari setiap faktor penyebab bencana tanah longsor yaitu, data digital elevation model (DEM), peta rupa bumi Indonesia (RBI), data Citra Landsat 8, peta geologi teknik, data curah hujan, dan peta Jenis Tanah. Landslide inventory map dan peta dari setiap faktor penyebab bencana tanah longsor diolah menjadi peta kerentananan bencana tanah longsor menggunakan kedua metode tersebut. Berdasarkan peta kerentanan bencana tanah longsor yang dihasilkan, wilayah selatan daerah penelitian memiliki tingkat kerentanan bencana tanah longsor yang lebih tinggi dibandingkan wilayah lainnya. Proses validasi dari peta kerentanan bencana tanah longsor yang dihasilkan dilakukan dengan menggunakan kurva receiver operating characteristic (ROC). Nilai area under curve (AUC) untuk tingkat keberhasilan metode AHP dan ANN masing-masing adalah 0,834 dan 0,818, hal tersebut menujukkan bahwa metode AHP lebih unggul dalam menjelaskan hubungan bencana tanah longsor dengan faktor penyebabnya. Kedua metode tersebut menghasilkan peta kerentanan bencana tanah longsor yang baik dengan tingkat akurasi lebih dari 81%.Landslide is one of the most common disaster in Bogor City and Bogor Regency. BNPB stated that between 2013-2018 there have been 44 landslides in Bogor City and 139 landslides in Bogor Regency with death toll of 68 persons. Therefore, it is important to generate map to identify landslide susceptibility in study area. In this study, landslide susceptibility map of study area was created using analytical hierarchy process (AHP) and artificial neural network (ANN) methods. A total of 84 points of landslide occurrence locations and 84 secure location points of landslides are processed into landslide inventory map. The landslide causative factors in this study amounted to 17 factors, including slope form, slope gradient, topographic wetness index (TWI), slope aspect, elevation, stream power index (SPI), distance to river, river density, distance to lineament, lineament density, normalized differential vegetation index (NDVI), lithology type, soil type, rain intensity, land cover, distance to road, and building density. The data used to create maps of each landslide causative factors, including digital elevation model (DEM), Bakosurtanal Map, Landsat 8 Imagery, engineering geology map, geological map, and soil type map. Landslide inventory map and maps of each landslide causative factors are processed into landslide susceptibility map using both methods. Based on landslide susceptibility maps obtained in this study, the southern region of the study area has a higher level of landslide susceptibility than other regions. To validate the result, Receiver Operating Characteristic (ROC) applied. The areas under the curve (AUC) for the success rate of the AHP and ANN methods were 0,834 and 0,818, respectively, indicating that the AHP method is superior in explaining the relationship of landslide with each causative factors. Both methods produce a good landslide susceptibility map with the accuracy being higher than 81%."

"Tanah longsor merupakan dikategorikan menjadi bencana hidrometeorologi paling mematikan yang dapat mengakibatkan korban luka-luka, meninggal dunia, dan kerusakan rumah serta infrastruktur. Faktor penyebab longsor dapat dipengaruhi oleh kemiringan lereng, saturasi air, permeabilitas dan porositas. Parameter ini dianalisis untuk mengidentifikasi sebaran bidang gelincir dan potensi longsor menggunakan metode geolistrik. Peneliatian ini dilakukan di sekitar Dry Dam Ciawi dengan total tiga lintasan geolistrik. Pengukuran menggunakan konfigurasi Dipole-Dipole dan didapatkan hasil sebaran nilai resistivitas yaitu 3 – 23 Ωm pada kedalaman 0 – 5 meter yang diduga sebagai endapan kolluvial atau tuff lapilli terlapukkan sempuran, resistvitas 23 – 43 Ωm pada kedalaman 10 – 40 meter diduga sebagai tuff lapili, dan resistivitas > 60 Ωm diduga sebagai breksi tuff. Pada hasil penampang ketiga lintasan terlihat adanya dugaan bidanggelincir atntara breksi tuff dengan endapan alluvial atau tuff lapilli terlapukkan sempurna.Berdasarkan analisis kemiringan lereng, lokasi penelitian berada pada lereng yang curam dengan kemiringan 25 – 45 derajat dan tidak stabil. Adapun litologi yang diduga akan tergelincir yaitu endapan kolluvial atau endapa tuff lapilli terlapukkan sempurna. Sehingga, melalui penelitian ini area penelitian memiliki potensi terjadi tanah longsor

---

Landslides are categorized as the deadliest hydro-meteorological disaster which can result

in injuries, deaths, and damage to houses and infrastructure. Factors causing landslides

can be influenced by slope, water saturation, permeability, and porosity. This parameter

is analyzed to identify the distribution of slip planes and the potential for landslides using

the geoelectric method. This research was carried out around the Ciawi Dry Dam with a

total of three geoelectric trajectories. Measurements used the Dipole-Dipole configuration

and the results obtained were the distribution of resistivity values, namely 3 – 23 Ωm at

a depth of 0 – 5 meters which is suspected to be a colluvial deposit or perfectly weathered

lapilli tuff, resistivity of 23 – 43 Ωm at a depth of 10 – 40 meters is suspected to be a

lapilli tuff. and resistivity > 60 Ωm is suspected as tuff breccia. In the results of the third

section of the track, there is an alleged slip plane between breccia tuff and alluvial deposits

or perfectly weathered lapilli tuff. Based on the slope analysis, the research location is on

a steep slope with a slope of 25-45 degrees and is unstable. The lithology suspected of

slipping is colluvial deposits or perfectly weathered lapilli tuff deposits. So, through this

research the research area has the potential for landslides to occur."

"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 bencana yang sering terjadi di Indonesia. Pada tahun 2021, bencana tanah longsor menduduki peringkat ketiga sebagai bencana yang sering terjadi di Indonesia setelah bencana banjir dan cuaca ekstrem. Longsor dapat dipengaruhi oleh bidang gelincir, kemiringan lereng, litologi, saturasi air, permeabilitas dan porositas. Parameter ini dianalisis untuk mengidentifikasi potensi longsor menggunakan metode geolistrik. Peneliatian ini dilakukan di sekitar Bendungan Sukamahi dengan total tiga lintasan geolistrik. Pengukuran menggunakan konfigurasi Dipole-Dipole dan didapatkan hasil sebaran nilai resistivitas yaitu 37 – 79 Ωm yang diduga sebagai endapan kolovial, 52 – 89 Ωm diduga sebagai tanah residu, dan 90 – 138 Ωm diduga sebagai breksi. Pada hasil penampang ketiga lintasan terlihat adanya bidang gelincir yang diduga sebagai breksi. Berdasarkan analisis kemiringan lereng, lokasi penelitian berada pada lereng yang curam dengan kemiringan 20 – 60 derajat dan tidak stabil. Adapun litologi yang diduga akan tergelincir yaitu endapan kolovial dan tanah residu. Sehingga melalui penelitian ini, lokasi peneltian merupakan area yang rawan terhadap bencana tanah longsor.

---

Landslides are one of the most common disasters in Indonesia. In 2021, landslides will be ranked as the third most frequent disaster in Indonesia after floods and extreme weather. Landslides can be influenced by the slip surface, slope, lithology, water saturation, permeability and porosity. These parameters were analyzed to identify potential landslides using the geoelectric method. This research was carried out around the Sukamahi Dam with a total of three geoelectric lines. Measurements used the Dipole-Dipole configuration and we get a resistivity distribution of 37 – 79 Ωm which is assumed to be a collovial deposits, 52 – 89 Ωm is thought to be a residual soil, and 90 – 138 Ωm is thought to be a breccia. In the cross-section of the three tracks, it can be seen that there is a slip surface that is suspected to be a breccia. Based on the slope analysis, the research location is on a steep slope with a slope of 20-60 degrees and is unstable. The lithology that is expected to slip is colovial deposits and residual soil. Thus, through this research, the research location is an area that is prone to landslides."

"Gerakan tanah termasuk bencana geologi yang menimbulkan kerugian besar di Kabupaten Bogor dan Kota Bogor. Untuk meminimalisasi kerugian tersebut, dilakukan prediksi kerentanan bencana gerakan tanah di wilayah tersebut. Dalam penelitian ini, prediksi divisualisasikan dalam bentuk peta kerentanan bencana gerakan tanah. Untuk menghasilkan peta prediksi, digunakan dua metode, yaitu Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Frequency Ratio Model (FRM). Sebanyak 71 titik gerakan tanah di daerah penelitian dikumpulkan. Data tersebut bermanfaat dalam pengolahan 17 faktor yang dipertimbangkan dalam memprediksi kerentanan bencana gerakan tanah, diantaranya: kemiringan lereng, bentuk lereng, aspek lereng, topographic wetness index (TWI), stream power index (SPI), elevasi, jarak terhadap sungai, kerapatan sungai, jarak terhadap kelurusan, kerapatan kelurusan, normalized differential vegetation index (NDVI), jenis litologi, jenis tanah, curah hujan, tutupan lahan, jerak terhadap jalan, dan kerapatan bangunan. Setelah didapatkan peta potensi, risiko, dan bencana gerakan tanah di Kabupaten Bogor dan Kota Bogor, dilakukan validasi menggunakan grafik rasio frekuensi dan uji mekanika tanah. Dari hasil validasi, didapatkan peta potensi, risiko, dan bencana gerakan tanah daerah penelitian tervalidasi. Berdasarkan peta tersebut, daerah penelitian memiliki kerentanan terhadap bencana gerakan tanah semakin tinggi dari utara ke selatan. Dari kedua metode, Frequency Ratio Model (FRM) lebih cocok digunakan di daerah penelitian dibandingkan Analytical Hierarchy Process.

---

Landslide is one of the geological disasters which causes massive loss in Bogor Regency and Bogor City. To minimize such damage, landslide susceptibility prediction is proposed. In this study, landslide susceptibility prediction visualized as landslide susceptibility maps of Bogor Regency and Bogor City. To obtain that maps, two methods were applied, Analytical Hierarchy Process (AHP) and Frequency Ratio Model (FRM). At least 71 points of landslide were collected. Those data is used in 17 triggering factors processing considered in the prediction. Those are: slope angle, slope curvature, slope aspect, topographic wetness index, stream power index, elevation, distance to drainage, drainage density, distance to lineaments, lineaments density, normalized differential vegetation index, lithology types, soil types, annual rainfall intensity, land use, distance to roads, and building density. After landslide hazard, risk, and susceptibility map in Bogor Regency and Bogor City are made, the next step is to validate those maps using frequency ratio graphic and direct shear test. Based on prediction maps obtained, we can conclude that the landslide susceptibility from the north side to the south side relatively increases. We can also conclude that Frequency Ratio Model (FRM) method is way better than Analytical Hierarchy Process (AHP)."

"ABSTRAKSkripsi ini membahas mengenai bentuk kerentanan bencana tanah longsor dan upaya menguranginya di Desa Bojongkoneng, Kabupaten Bogor. Penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif. Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah wawancara mendalam, observasi, dan studi literatur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat bentuk-bentuk kerentanan bencana tanah longsor di Desa Bojongkoneng yang diklasifikasikan ke dalam aspek fisik, sosial, lingkungan, dan ekonomi. Selain itu, terdapat adanya upaya mitigasi dan kesiapsiagaan yang dilakukan untuk mengurangi kerentanan. Upaya kesiapsiagaan perlu untuk ditingkatkan lagi sedangkan kerentanan ekonomi merupakan kerentanan yang harus menjadi prioritas utama pada upaya pengurangan kerentanan bencana di Desa Bojongkoneng.

---

ABSTRACTThis thesis discusses the form of vulnerability of landslide disaster and its effort to reduce it at Bojongkoneng Village, Bogor Regency. This study used qualitative descriptive approach. Data collection techniques used were in depth interviews, observations, and literature studies. The results show that there are forms of vulnerability of landslide disaster at Bojongkoneng Village which are classified into physical, social, environmental, and economic aspects. In addition, there are mitigation and preparedness efforts undertaken to reduce vulnerability. Preparedness efforts need to be improved while the vulnerability of the economy is a vulnerability that should be a top priority on disaster vulnerability reduction efforts at Bojongkoneng Village."

"Longsor merupakan fenomena geosfer yang terjadi pada topografi kasar dan secara luas dikaji dalam berbagai disiplin ilmu. Ilmu Geografi menampilkan analisis yang komprehensif terkait dengan spasial dan waktu terkait dengan fenomena tersebut. Salah satu wilayah dengan topografi kasar adalah Kota dan Kabupaten Bogor, terletak di provinsi Jawa Barat, Indonesia, selain itu wilayah ini memiliki curah hujan yang sangat tinggi. Berdasarkan data Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD), longsor merupakan bencana mayoritas di Kota Kabupaten Bogor, dengan rasio kejadian lebih dari 30%, kurun waktu 2020 – 2023. Dengan isu tersebut, penelitian ini berupaya untuk menganalisis kerentanan longsor di Kota dan Kabupaten Bogor, tingkat signifikansi parameter longsor, dan juga sebagai dasar untuk melihat tingkat kesesuaian tata ruang. Data yang diperlukan terdiri atas 12 aspek lingkungan fisik dan 2 lingkungan non fisik, serta data kejadian longsor eksisting dan potensial dengan kurun waktu 2020 – 2023. Penelitian ini menggunakan metode statistik dengan model Random Forest dan Extreme Gradient Boosting. Model ini menunjukan nilai evaluasi yang baik dibandingkan model yang sejenis seperti logistic regression, sehingga mampu menghasilkan distribusi spasial dan tingkat signifikansi dengan akura, selain itu untuk melihat tingkat keseuaian pola ruang menggunakan metode overlay. Hasil analisis menunjukan bahwa random forest merupakan model yang paling baik dibandingkan dengna extreme gradient boosting, dengan decisions trees 1.500. Hasil dari dari evaluasi model adalah nilai Akurasi 0,86, Sensivitas 0,85, F1 0,86, MCC 0,71, dan AUROC 0,936. Aspek lingkungan yang paling berpengaruh adalah litologi untuk Kabupaten Bogor dan Aspek untuk Kota Bogor. Tingkat kesesuaian pola ruang untuk Kota Bogor memliki tingkat kerentanan sangat tinggi pada kawasan budidaya dengan luas 2.252,825 hektar, dengan dominan penggunaan lahan perumahan merupakan yang paling rentan dengan luas 1.594,252 hektar, sedangkan untuk Kabupaten Bogor tingkat kerentanan tinggi pada kawasan budidaya berjumlah 38.284,04 hektar dengan mayoritas permukiman perkotaan kepadatan rendah 5.076,85 hektar. Dengan hasil tersebut memberikan manfaat terkait dengan kebutuhan mitigasi dan tindakan preventif di masa depan, sehingga dapat meminimalisir risiko kerugian dari bencana longsor di masa yang akan datang.

---

Landslides are a geospheric phenomenon occurring in rough topography, widely studied across various disciplines. Geography provides a comprehensive analysis of the spatial and temporal aspects related to this phenomenon. One area with rough topography is Bogor City and Regency, located in West Java province, Indonesia, which also has a very high rainfall. According to data from the Regional Disaster Management Agency (BPBD), the landslide is the predominant disaster in Bogor City and Regency, with an incident ratio of over 30% from 2020 to 2023. Addressing this issue, this study aims to analyze landslide susceptibility in Bogor City and Regency, assess the significance of landslide parameters, and serve as a basis for evaluating spatial planning suitability. The required data consists of 12 physical environmental aspects, 2 non-physical environmental aspects, and existing and potential landslide incident data for 2020 to 2023. This research employs statistical methods using the Random Forest and Extreme Gradient Boosting models. These models demonstrate superior evaluation values compared to similar models like logistic regression, enabling the generation of accurate spatial distribution and significance levels. Additionally, spatial pattern suitability is assessed using the overlay method. The analysis results indicate that the Random Forest model outperforms the Extreme Gradient Boosting model, with 1,500 decision trees. The model evaluation results show an Accuracy of 0.86, Sensitivity of 0.85, F1 Score of 0.86, MCC of 0.71, and AUROC of 0.936. The most influential environmental aspect is lithology for Bogor Regency and another aspect for Bogor City. The spatial pattern suitability for Bogor City shows a very high susceptibility level in cultivation areas, covering 2,252.825 hectares, with residential land use being the most susceptible, covering 1,594.252 hectares. In contrast, Bogor Regency shows high susceptibility in cultivation areas covering 38,284.04 hectares, with the majority being low-density urban settlements covering 5,076.85 hectares. These results provide valuable insights for future mitigation needs and preventive actions, thereby minimizing the risk of losses from landslides."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui daerah rawan tanah longsor di Kabupaten Dairi, Provinsi Sumatera Utara dengan menggunakan metode Spatial Multicriteria Evaluations (SMCE). Sebanyak 100 data inventaris kejadian bencana tanah longsor digunakan dalam penelitian yang berlangsung selama tahun 2018 – 2020. Data ini dibagi menjadi dua bagian yaitu 60 titik digunakan untuk pengolahan dalam menentukan peta rawan longsor dan 40 titik digunakan untuk validasi peta rawan longsor. Untuk menghasilkan peta rawan longsor, digunakan 12 parameter yang memiliki pengaruh terhadap terjadinya longsor yakni kemiringan lereng, arah hadap lereng (aspek), ketinggian (elevasi), bentuk lereng, formasi, jarak dari patahan, jarak dari sungai, topographic wetness index (TWI), stream power index (SPI), sediment transport index (STI), penggunaan lahan, dan jarak dari jalan. Selanjutnya masing-masing peta parameter dianalisis menggunakan metode SMCE melalui pendekatan analytical hierarchy process (AHP). Hasil pembuatan peta kerawanan longsor dibagi menjadi 5 kelas yang terdiri dari kelas sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi. Penentuan validasi peta kerawanan yang telah dibuat dilakukan dengan menggunakan metode kurva receiver operating characteristic (ROC). Nilai area under curve (AUC) pada kurva ROC hasil penelitian ini menunjukkan nilai akurasi  83,33 %. Berdasarkan nilai tersebut, maka model peta yang dihasilkan dapat digolongkan memiliki akurasi yang tinggi. Peta daerah rawan longsor yang dibuat dapat berguna sebagai upaya mitigasi bencana di Kabupaten Dairi, Provinsi Sumatera Utara.

---

This study aims to determine landslide susceptibility areas in Dairi Regency, North Sumatra Province using the Spatial Multicriteria Evaluations (SMCE) method. A total of 100 pieces of inventory data for landslide events were used in the research that took place during 2018 – 2020. This data was divided into two parts, 60 points were used for processing in determining landslide susceptibility map and 40 points were used for validation of landslide susceptibility map. To produce a landslide susceptibility map, 12 parameters are used that influence the occurrence of landslides, including  slope gradient, slope aspect, elevation, curvature, lithology, distance from faults, distance from rivers, topographic wetness index (TWI), stream power index (SPI), sediment transport index (STI), land use, and distance from roads. Furthermore, each parameter map was analyzed using the SMCE method through the analytical hierarchy process (AHP) approach. The result of making landslide susceptibility map is divided into 5 classes consisting of very low, low, medium, high, and very high classes. Determination of the validation of the susceptibility map that has been made is done using the receiver operating characteristic (ROC) curve method. The area under curve (AUC) value on the ROC curve shows an accuracy value of 83.33%. Based on these values, the resulting map model can be classified as having high accuracy. The map of landslide susceptibility areas that is made is expected to be useful as a disaster mitigation effort in Dairi Regency, North Sumatra Province."