Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 64032 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Alfirda Zahra Cesarah
"Indonesia sebagai salah satu negara yang terletak di pertemuan lempeng tektonik aktif dan jalur pegunungan aktif mengakibatkan Indonesia memiliki kerentanan tinggi terhadap bencana, salah satunya adalah tanah longsor. Salah satu wilayah yang memiliki potensi longsor tinggi yaitu Desa Sukakersa, Kecamatan Parakansalak karena lokasinya berada di wilayah perbukitan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kerawanan Desa Sukakersa terhadap bencana tanah longsor dengan memperhatikan unsur penggunaan lahan yang berfokus pada wilayah permukiman serta menganalisis lokasi-lokasi yang memiliki tingkat kerentanan tinggi akan bencana tanah longsor dengan memperhatikan aspek sosial seperti karakteristik penduduk di Desa Sukakersa. Data yang digunakan untuk menganalisis kerawanan dan kerentanan Desa Sukakersa terhadap bencana longsor adalah data primer berupa titik-titik longsor pada tahun 2021 dan data sekunder berupa data lereng, curah hujan, jenis batuan, jenis tanah, usia penduduk rentan, tutupan lahan, dan lokasi permukiman. Data-data tersebut diskoring dan dioverlay sehingga menghasilkan peta potensi longsor menggunakan Indeks Storie dan peta bahaya longsor. Peta hasil pengolahan tersebut dianalisis secara deskriptif untuk mengetahui lokasi yang memiliki tingkat kerentanan dan kerawanan tinggi terhadap bencana longsor. Berdasarkan hasil pengolahan dan analisis data didapatkan bahwa tingkat rawan longsor di Desa Sukakersa terdiri atas tingkat rawan sedang dan rawan tinggi dengan didominasi oleh tingkat kerawanan tinggi. Desa Sukakersa memiliki tingkat kerentanan yang terdiri atas kerentanan tinggi dan sedang. Tingkat kerentanan tinggi lebih mendominasi jika dibandingkan dengan tingkat sedang. Wilayah rentan longsor terletak terpusat di bagian tengah dan Selatan, dikarenakan wilayah bagian Utara merupakan kawasan Hutan Lindung Halimun Salak yang memang tidak diperuntukkan sebagai lokasi permukiman.

Indonesia, as one of the countries located at the meeting point of active tectonic plates and active mountain ranges, is highly vulnerable to disasters, one of which is landslides. One area with a high potential for landslides is Sukakersa Village, Parakansalak Subdistrict, due to its hilly location. This study aims to analyze the vulnerability of Sukakersa Village to landslide disasters by focusing on land use elements in residential areas and analyzing locations with high vulnerability to landslide disasters, considering social aspects such as the characteristics of the population in Sukakersa Village. The data used to analyze the vulnerability of Sukakersa Village to landslide disasters are primary data consisting of landslide points in 2021 and secondary data, including slope data, rainfall, rock types, soil types, age of vulnerable population, land cover, and settlement locations. These data are scored and overlaid to produce a landslide potential map using the Storie Index and a landslide hazard map. The processed map is analyzed descriptively to identify locations with high vulnerability and susceptibility to landslide disasters. Based on the data processing and analysis results, it is found that the susceptibility to landslides in Sukakersa Village consists of moderate and high susceptibility levels, dominated by high vulnerability levels. In terms of distribution, the lowest potential level is mostly located in the northern part, while areas with moderate and high potential are mostly found in the central and southern parts of Sukakersa Village. Additionally, Sukakersa Village indicating a combination of high and moderate vulnerability. High vulnerability dominates over moderate vulnerability. The landslide-prone areas are concentrated in the central and southern parts because the northern part is a protected forest area, Halimun Salak Forest Reserve, which is not designated for settlement."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia;Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia;Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia;Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia;Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Nova Anugrah Pramudya
"Dalam kurun waktu 2018-2023 terjadi 40 kejadian longsor di Kecamatan Babakan Madang. Kejadian tersebut menimbulkan banyak kerugian seperti kerusakan rumah warga, akses jalan, dan kerusakan fasilitas umum seperti sekolah dan tempat ibadah. Penelitian ini digunakan untuk mengkaji dan menganalisis mengenai distribusi spasial tingkat kerawanan dan kerentanan tanah longsor di Kecamatan Babakan Madang. Dalam menentukan tingkat kerawanan tanah longsor digunakan metode Index Storie dengan beberapa variabel seperti tutupan lahan, lereng, curah hujan, dan jenis tanah yang kemudian dilakukan analisis matematis dan overlay. Mengenai tingkat kerentanan digunakan data fisik seperti kepadatan bangunan dan sebaran fasum, serta data sosial seperti kepadatan penduduk dan kelompok rentan yang nantinya akan menghasilkan indeks kerentanan untuk menentukan tingkat kerentanan masyararakat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kecamatan Babakan Madang memiliki tingkat kerawanan yang tinggi yaitu 65% dengan luasnya sekitar 5.860,91 Ha yang terdistribusi di sebagaian wilayah selatan dan utara. Sedangkan untuk tingkat kerentanan tanah longsor seluruh wilayah pemukiman di Kecamatan Babakan Madang memiliki tingkat kerentanan yang tinggi dengan indeks > 0,67.

Between 2018 and 2023, there were 40 landslide incidents in Babakan Madang District. These incidents caused significant damage, including the destruction of residents' homes, road access, and public facilities such as schools and places of worship. This research aims to examine and analyze the spatial distribution of landslide susceptibility and vulnerability levels in Babakan Madang District. To determine the level of landslide susceptibility, the Index Storie method is used with several variables such as land cover, slope, rainfall, and soil type, followed by mathematical analysis and overlay. For the vulnerability level, physical data such as building density and the distribution of public facilities, as well as social data such as population density and vulnerable groups, are used to produce a vulnerability index to determine the community's vulnerability level. The result of the study show that Babakan Madang District has a high susceptibility level, reaching 65%, covering an area of approximately 5,860.91 hectares distributed in both southern and northern regions. As for landslide vulnerability, the entire residential area in Babakan Madang Subdistrict exhibits a high vulnerability level with an index exceeding 0.67."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Fadli Dharma Yudha
"Kemiskinan merupakan masalah yang masih menjadi fokus utama di berbagai negara khususnya Indonesia. Kemiskinan suatu daerah berbeda dengan daerah lainnya. Permasalahan mengenai ketepatan bantuan penerima masih menjadi masalah karena metode dan tidak adanya kriteria yang efektif. Desa Sukakersa merupakan desa yang mempunyai laju pertumbuhan penduduk tertinggi di Kecamatan Parakansalak yaitu 1,79% per tahun 2010-2020. Oleh sebab itu, diperlukan database yang dapat mengumpulkan dan mengelola data kependudukan untuk membantu menentukan karakteristik rumah tangga miskin. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola spasial peringkat karakteristik rumah tangga berdasarkan pemeringkatan menggunakan metode SAW dan SIG. Hasil penelitian ini menunjukan terdapat tiga karakteristik rumah tangga di Desa Sukakersa yaitu Rumah Tangga Sangat Miskin (RTSM) sebanyak 24%, Rumah Tangga Miskin (RTM) 60%, dan Rumah Tangga Tidak Miskin (RTTM) 16%. Berikutnya, pola spasial karakteristik rumah tangga di Desa Sukakersa dapat diketahui melalui tingkat aksesibilitas. Jumlah karakteristik rumah tangga di Desa Sukakersa dominan berada pada tingkat aksesibilitas sedang dengan persentase 63% dari total 94 rumah tangga. Selain itu juga menunjukan bahwa karakteristik rumah tangga tidak dipengaruhi oleh tingkat aksesibilitas, di mana setiap tingkatan aksesibilitas didominasi oleh karakteristik rumah tangga miskin (RTM).

Poverty is a problem that is still the main focus in various countries, especially Indonesia. Poverty of a region is different from other areas. The problem regarding the accuracy of beneficiary assistance is still a problem due to the lack of effective methods and criteria. Sukakersa Village is a village that has the highest population growth rate in Parakansalak District, namely 1.79% per year 2010-2020. Therefore, a database is needed that can collect and manage population data to help determine the characteristics of poor households. This study aims to analyze the spatial pattern of ranking household characteristics based on ranking using the SAW and GIS methods. The results of this study indicate that there are three household characteristics in Sukakersa Village, namely Very Poor Households (RTSM) of 24%, Poor Households (RTM) 60%, and Not Poor Households (RTTM) 16%. Next, the spatial pattern of household characteristics in Sukakersa Village can be identified through the level of accessibility. The dominant number of household characteristics in Sukakersa Village is at a moderate level of accessibility with a percentage of 63% of a total of 94 households. In addition, it also shows that household characteristics are not affected by the level of accessibility, where each level of accessibility is dominated by the characteristics of poor households (RTM)"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Faisal Grahadi Wibowo
"ABSTRAK
Skripsi 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.

ABSTRACT
This 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."
2017
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Safira Nur Aisyah
"

Tanah longsor tercatat memiliki dampak paling mematikan di Indonesia selama tahun 2015 - 2017. Tanah longsor dapat disebabkan oleh aktivitas manusia yang memperburuk kondisi lingkungan seperti dengan merekonstruksi lanskap yang dapat mengurangi fungsi ekologis. Oleh karena itu, pemetaan wilayah rawan tanah longsor diperlukan sebagai salah satu upaya mitigasi bencana. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Indeks Lanskap dengan FRAGSTATS 4.2 dan Index Storie. Indeks lanskap digunakan untuk memetakan pola lanskap sementara Index Storie dapat digunakan untuk memetakan daerah rawan longsor, kedua indeks tersebut kemudian digunakan untuk analisis lebih lanjut yang menunjukkan hubungan antara pola lanskap dan daerah rawan longsor di wilayah studi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bahwa peningkatan nilai Patch Density (PD), Landscape Shape Index (LSI) dan Interspersion and Juxtaposition Index (IJI), menggambarkan pola lanskap yang tersebar, sedangkan peningkatan nilai Largest Patch Index (LPI) pada lanskap menunjukkan pola yang semakin mengelompok. Index Storie menunjukkan bahwa wilayah rawan longsor dengan tingkat sedang mendominasi area studi dan cenderung terkonsentrasi di utara, karakteristik fisik yang mempengaruhi tingkat kerentanan longsor di area studi adalah curah hujan, lapisan batuan dasar dan jenis tanah. Kombinasi Indeks Lanskap dan Index Storie menunjukkan bahwa hubungan antara pola lanskap dan daerah rawan longsor dapat menjadi salah satu alat penentu prioritas yang digunakan untuk memantau dan merencanakan penutupan lahan sebagai upaya mitigasi bencana tanah longsor.


Landslides were recorded as having the deadliest impact in Indonesia during 2015 - 2017. Landslides can be caused by human activities which deteriorate the environment condition such as by reconstructing landscapes that may reduce ecological functions. Therefore, mapping of landslide-prone areas is necessary as one of the efforts to mitigate the disaster that could be following. The methods used in this research are the landscape metrics with FRAGSTATS 4.2 and Index Storie. Landscape metrics are useful to map the landscape patterns while the Index Storie can be used to map landslide-prone areas, both indexes then being used for further analysis to determine the relationship between landscape patterns and landslide-prone areas in the study area. The results showed that increasing value of Patch Density (PD), Landscape Shape Index (LSI) and Interspersion and Juxtaposition Index (IJI), illustrates the pattern of scattered landscapes, whereas an increase in the value of the Largest Patch Index (LPI) in a landscape indicates an increasingly clustered pattern. The Index Storie shows that areas of moderate landslide-prone areas dominate the study area and tend to be concentrated in the north, physical characteristics that affect the level of landslide vulnerability in the study area are rainfall, bedrock layer, and soil type. The combination of the Landscape metrics and the Index Storie shows that the relationship between landscape patterns and landslide-prone areas can be one of the priorities determining tools used for monitoring and planning land cover as an effort to mitigate landslides.

"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
M. Baried Izhom
"Longsor sebagai bencana yang sering terjadi di Indonesia dan banyak memakan korban, khususnya di Jawa Barat, sudah sepatutnya untuk diwaspadai dan dianalisis lebih baik. Salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis longsor adalah pemodelan Stability Index Mapping (SINMAP), dengan menggunakan data-data yaitu, Digital Elevation Model (DEM), jenis tanah, dan curah hujan, yang akan digunakan untuk menganalisis zona potensi longsor pada Daerah Aliran (DA) Ci Catih, Kabupaten Sukabumi.
Indeks Stabilitas sebagai hasil dari metode SINMAP akan ditumpangsusunkan dengan peta permukiman untuk menghasilkan peta rawan longsor di DA Cicatih. Peta rawan longsor tersebut kemudian akan ditumpangsusunkan kembali dengan peta kepadatan rumah sehingga menghasilkan peta kerentanan terhadap permukiman di DA Ci Catih. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana sebaran lokasi wilayah potensi, rawan, dan kerentanan tanah longsor.
Hasil penelitian menunjukan bahwa 22,87% (39.446 Ha) dari luas wilayah DA Ci Catih berpotensi longsor. Semakin ke arah lereng Gunung Gede dan Gunung Pangrango wilayah potensi longsor semakin besar. Sedangkan wilayah rawan dan rentan longsor di DA Ci Catih semakin ke arah tengah cenderung semakin besar luasannya.

Landslide, a hazard that many times happen in Indonesia, take many victims especially in West Java. there's should be an attentive act and a better analyze for landslide. one of landslide analyzing method is Stability Index Mapping (SINMAP), by using some data such as Digital Elevation Model (DEM), soil type, and rainfall. by using those data we can analyze landslide potential zone in Ci Catih Watershed, Sukabumi Regency (Kabupaten Sukabumi).
The SINMAP's result, Stability Index, will be overlay-ed with settlement map to make a landslide susceptibility zone map. Then the landslide susceptibility zone map will be overlay-ed with house-density map to make a landslide vulnerability zone map. The purpose of the research is to explain the distribution of landslide potential, susceptibility, and vulnerability zone.
The result of this research tells us that 22,87% (39.446 Ha) of the area Ci Catih Watershed was a landslide potential zone. The potential of landslide gets higher by the area of mount gede's and mount pangrango's slope. Even though, the zone of landslide susceptibility and vulnerability gets wider range by the middle area of Ci Catih Watershed.
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2012
S42648
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library
cover
Muthia Tri Octavia
"Tanaman Padi merupakan jenis tanaman pangan yang dibudidayakan melalui dataran rendah, salah satu kebutuhan pokok masyarakat dunia dan sumber penghidupan bagi sebagian besar masyarakat Indonesia. Namun jumlah produksi beras di Indonesia masih tergolong rendah dibandingkan dengan tingkat konsumsi masyarakat, sehingga perlu mendapat perhatian lebih dalam mendukung terwujudnya swasembada pangan. Salah satu upaya untuk mencapai hal tersebut dilakukan dengan pemantauan, seperti kondisi kesehatan. Penggunaan penginderaan jauh seperti Citra Sentinel-2 dan SPOT-6 dengan algoritma NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dapat digunakan untuk menganalisis kesehatan tanaman padi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persebaran kondisi kesehatan tanaman padi di Kecamatan Parakansalak, Kabupaten Sukabumi, Jawa Barat menggunakan citra satelit Sentinel-2 dan SPOT-6 yang diolah dengan algoritma NDVI dan mengetahui hubungannya dengan nilai NDVI hasil survei lapangan juga faktor fisik lingkungan dan tanaman. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa kesehatan tanaman padi di Kecamatan Parakansalak cukup tinggi dengan didominasi klasifikasi kesehatan yang baik seluas 197 hektar atau 52% dari lahan eksisting oleh Sentinel-2, dan sebaran nilai NDVI pada citra SPOT-6 memiliki pola spasial yang serupa. Persentase ini menunjukkan bahwa sebaran nilai NDVI relatif tinggi dan tanaman memiliki kerapatan yang tinggi. Adapun kesehatan tanaman padi dengan nilai NDVI hasil survei lapang menunjukkan hubungan dengan nilai R sebesar 0,929. Berdasarkan hasil overlay dan jumlah sampel yang sedikit ini, Tanaman padi dengan kesehatan lebih tinggi sebagian besar berada pada wilayah dengan lereng yang landai dan dekat dengan jaringan irigasi tersebar di lahan sawah Kecamatan Parakansalak. Sehingga kemudian hasil yang baik ini masih memiliki banyak kekurangan dan memerlukan studi lebih lanjut.

Rice is a type of food plant that is cultivated through the lowlands, one of the basic needs of the world community and source of livelihood for most Indonesian people. However, the amount of rice production in Indonesia is still relatively low compared to the level of public consumption, so it needs more attention in supporting the realization of food self-sufficiency. One of the efforts to achieve this is through monitoring, such as health conditions. The use of remote sensing such as Sentinel-2 and SPOT-6 with NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) algorithm can be used to analyze the health of rice plants. This study aims to analyze the distribution of the health condition of rice plants in Parakansalak District, Sukabumi Regency using Sentinel-2 and SPOT-6 satellite imagery which were processed by the NDVI algorithm and knowing the relationship with an NDVI value from field survey with the physical factors. The results of the study concluded that the health of rice plants in Parakansalak District was quite high with a good health classification dominated by an area of 197 hectares or 52% of the existing land by Sentinel-2, and the distribution of NDVI values in SPOT-6 images had a similar spatial pattern. This percentage indicates that the distribution of NDVI values is relatively high and the plants have a high density. The health of rice plants with an NDVI value from the results of a field survey showed a relationship with an R value of 0.929. Based on the results of the overlay and the small number of samples, the rice plants with higher health are mostly located in areas with gentle slopes and close to irrigation networks scattered in the paddy fields of Parakansalak District. So then this good result still has many shortcomings and requires further study."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Retno Ramadhani
"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."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Nurul Qamilah
"Pemanasan global telah menganggu sistem iklim global dan menyebabkan meningkatnya frekuensi dan intensitas kejadian iklim ekstrim. Hujan ekstrim merupakan salah satu indikasi terjadinya kejadian iklim ekstrim. Dampak akibat terjadinya hujan ekstrim di sebagian wilayah Indonesia menimbulkan bencana alam, salah satunya bencana longsor. Indonesia yang sebagian wilayahnya berupa daerah perbukitan dan pegunungan, menyebabkan sebagian wilayah tersebut menjadi daerah yang rawan kejadian longsor. Kebumen merupakan salah satu wilayah yang dinyatakan termasuk wilayah dengan kejadian longsor tinggi. Berdasarkan banyaknya titik kejadian longsor membuktikan bahwa wilayah Kabupaten Kebumen merupakan salah satu wilayah yang tergolong rentan terhadap kejadian longsor. Melalui pendekatan Modeling GIS melalui Tools SINMAP diperoleh bahwa wilayah Kabupaten Kebumen yang berpotensi longsor terluas terdapat di Kecamatan Rowokele dengan luas 60% dari total wilayah yang berpotensi tinggi.
Hasil pemodelan SINMAP kemudian dilakukan validasi berdasarkan titik kejadian longsor yang ada dan selanjutnya wilayah yang potensi dianalisis dengan Analytical Hierarchy Process (AHP), sehingga diperoleh bahwa wilayah yang dinyatakan rentan tersebar pada 149 desa, dengan desa yang memiliki rentan tinggi tersebar di 6 desa yaitu Desa Kebakalan, Desa Kajoran, Desa Kalirejo, Desa Clapar, Desa Logandu, dan Desa Wadasmalang atau 4,02% dari total wilayah yang dinyatakan rentan terhadap longsor. Terkait dengan perubahan iklim, maka kerentanan wilayah terhadap longsor sehubungan dengan perubahan Iklim terbagi atas sebaran kerentanan longsor berdasarkan rerata frekuensi hujan ekstrim yang terus meningkat sepanjang tahun dengan intensitas hujan ekstrim >20 kejadian tersebar di Desa Sawangan. Untuk sebaran kerentanan longsor berdasarkan tren hujan ekstrim dengan tingkat rentan tinggi dan nlai tren mengalami kenaikan dengan r > 0,4 terdapat di Kecamatan Sempor.

Global warming disturbing the global climate system and causing increased frequency and intensity of extreme climate events. Extreme of rain is an indication the occurrence of extreme climate events. Impacts due to the occurrence extreme rainfall in some parts of Indonesia caused natural disasters, one of the landslides. Indonesia that partly in the form of hilly and mountainous regions, causing most of the territory into areas prone to landslide. Kebumen is one of the areas declared to including areas with a high incidence of landslides. Based on the number of points landslide prove that Kebumen district is one of the region that are vulnerable to landslide. Through the GIS Modeling approach of through Tools SINMAP obtained that the district of Kebumen potentially there are the largest landslide in the district with an area Rowokele 60% of the total area of high potential.
The modeling results SINMAP then validated by a point landslide existing and further areas of potential analyzed with Analytical Hierarchy Process (AHP), to obtain that areas declared to vulnerable scattered in 149 villages, the village has a vulnerable high spread in 6 villages namely Kebakalan, Kajoran Village, Village Kalirejo, Clapar Village, Village Logandu and Wadasmalang village with a total area 5.71% of the total areas declared to vulnerable landslides. Related climate change, the vulnerability of the region to landslides in connection with climate change consists of the distribution of landslide vulnerability based on the average frequency of extreme rainfall that is continued to increase throughout the year with extreme rainfall intensity> 20 events spread in the District Sawangan. For the distribution of landslide vulnerability by extreme rainfall trends with high levels of vulnerable and value of trend has increased with r> 0.4 there are in the district Sempor.
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2016
T45111
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Sareta Selaby
"

Majalengka adalah salah satu kabupaten di Indonesia yang termasuk daerah rentan terjadi tanah longsor. Tanah longsor di Kabupaten Majalengka menyebabkan kerugian yang sangat besar seperti kerusakan infrastruktur, kehilangan harta benda, hingga jatuhnya korban jiwa. Melihat dampak kerugian tersebut perlu dilakukan upaya mitigasi untuk mengurangi resiko dan kerugian dengan cara pembuatan peta rentan longsor. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan wilayah rentan tanah longsor dan sebagai salah satu acuan untuk pemerintah dan instansi terkait guna mengurangi kerugian yang ditimbulkan. Metode yang digunakan adalah overlay menggunakan Spatial Multi Criteria Evaluation (SMCE), dengan menggunakan nilai pembobotan yang bersumber dari Peraturan Menteri PU NO.22/PRT/M/2007, Puslittanak Bogor (2014) dan Direktorat Vulkanologi dan Mitigasi Bencana (2004). Kemudian dilakukan perbandingan dari sumber tersebut untuk mengetahui nilai pembobotan dengan akurasi tertinggi. Adapun variabel yang digunakan lereng, curah hujan, jenis tanah, litologi, dan penggunaan tanah. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa wilayah kerentanan tanah longsor di bagi menjadi wilayah tidak rentan, rendah, sedang, tinggi dan Kabupaten Majalengka di dominasi oleh tingkat kerentanan sedang. Untuk nilai akurasi peta kerentanan tanah longsor yang dihasilkan sumber nilai pembobotan dari Peraturan Menteri PU NO.22/PRT/M/2007 memiliki nilai akurasi paling tinggi sebesar 76%. Untuk pembobotan dari Puslittanak Bogor (2004) nilai akurasi 73%, sedangkan sumber pembobotan dari DVMBG (2004) memiliki nilai akurasi 69%.


Majalengka is one of the regencies in Indonesia which is considered as an area susceptibility to landslides. There were 67 landslides in 2019 causing damage to infrastructure, loss of property, and death. Seeing the impact of these losses it is necessary to mitigate efforts to reduce risks and losses by making landslide susceptibility maps. This study aims to map landslide susceptibility areas based on Geographic Information Systems (GIS) with overlays using the Spatial Multi-Criteria Evaluation (SMCE) method. The variables used slope, rainfall, soil type, lithology, and land use by comparing weighting values based on overlays, with values sourced from the Minister of Public Works Regulation NO.22 / PRT / M / 2007, Puslittanak Bogor (2014) and the Directorate of Volcanology and Disaster Mitigation (2004). The results of this study indicate that landslide susceptibility areas are divided into very low, low, moderate, high areas. For accuracy values on each landslide susceptibility map produced by the weighting value source of research, Minister of Public Works Regulation NO.22 / PRT / M / 2007 has the highest accuracy value of 76%. Weighting from Puslittanak Bogor (2004) the accuracy value is 73%, while the weighting source from DVMBG (2004) has an accuracy value of 69%.

"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>