Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 158987 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Punta Ambi Rio
"Kabupaten Sumedang merupakan salah satu wilayah dengan tingkat kejadian bencana gerakan tanah tertinggi di Jawa Barat. Kejadian gerakan tanah merupakan bencana yang dapat merugikan secara ekonomi hingga dapat memakan korban jiwa, sebab itu kajian mengenai bencana gerakan tanah perlu dilakukan. Kajian yang dilakukan di Indonesia umumnya menggunakan data kejadian gerakan tanah berupa titik, padahal sejatinya gerakan tanah merupakan kejadian yang melibatkan suatu area sehingga penggunaan data kejadian berbasis poligon lebih representatif terhadap kejadian sesungguhnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui reliabilitas data kejadian poligon jika dibandingkan dengan titik dalam pembuatan peta zona kerentanan gerakan tanah (ZKGT). Pembuatan peta ZKGT menggunakan metode weight of evidence (WoE) dengan parameter penyebab gerakan tanah berupa elevasi, kemiringan lereng, aspek lereng, TWI, plan curvature, profile curvature, jarak terhadap sungai, jarak terhadap sesar, formasi batuan, dan tutupan lahan. Data kejadian gerakan tanah yang digunakan berjumlah 336 kejadian berbentuk poligon dan 336 titik centroid dari kejadian poligon sebagai pembanding. Data kejadian gerakan tanah dibagi menjadi training set dan testing set masing-masing sebesar 70% dan 30%. Penelitian membandingkan pemodelan WoE dengan data kejadian poligon dan titik dalam menghasilkan peta ZKGT. Hasil validasi AUC menunjukkan bahwa peta ZKGT berbasis kejadian titik memiliki AUC success rate dan predictive rate yang lebih baik. Namun Peta ZKGT berbasis kejadian poligon tergolong reliabel untuk dapat digunakan dan diterapkan sebab pada penelitian ini menunjukkan hasil validasi AUC yang dikategorikan baik dan memiliki nilai yang tidak berbeda secara signifikan.

Sumedang Regency is one of the highest region with landslide occurrence rate in West Java. The occurrence of a landslide can cause economic loss and loss of lives, therefore any study about landslide disaster needs to be carried out. Common studies in Indonesia use point-based landslide data, however landslide is actually an event that involves an area so using polygon-based landslide data represent the actual event more. The purpose of this research is to know how reliable polygon-based data compared to point-based data in making landslide susceptibility zone. Landslide susceptibility zone created using weight of evidence method with elevation, slope, slope aspect, TWI, plan curvature, profile curvature, distance to streams, distance to faults, rock formation, and land cover as causative parameters. 336 polygon-based landslide occurrence and 336 point-based landslide occurrence from centroid polygon are used. The landslide occurrence data then divided into 70% for training sets and 30% for testing sets. The study compares WoE modelling with polygon-based and point-based landslide occurrence data in producing landslide susceptibility maps. The result of AUC validation shows that point-based landslide susceptibility map has higher success and predictive rate AUC. However, polygon-based landslide susceptibility still classified as reliable for any use and application because the success and predictive AUC classified as good and the AUC value does not significally different."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
M.F. Dovanega Satjadibrata
"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."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Muhammad Qalbi
"Gerakan tanah adalah suatu peristiwa bencana alam dimana terjadinya perpindahan blok massa batuan, tanah, atau campuran keduanya yang disebabkan oleh rendahnya kestabilan yang dimiliki oleh massa tersebut. Kabupaten Bandung Barat termasuk ke dalam salah satu Kabupaten dengan potensi gerakan tanah tertinggi di Provinsi Jawa Barat, hal ini menjadi penyebab utama terjadinya bencana longsor. Salah satu upaya dalam mengatasi bencana gerakan tanah ini adalah dengan memetakan zona- zona yang memiliki kerentanan terjadinya bencanan gerakan tanah. Peta zona kerentanan gerakan tanah merupakan peta yang memanfaatkan data inventarisasi longsor untuk memetakan zona-zona kerentanan gerakan tanah. Secara umum pembuatan peta ini di Indonesia masih banyak menggunakan data titik, sedangkan penggunaan data berbasis titik dianggap kurang representatif karena produk dari longsoran akan berbentuk area melainkan titik. Maka dari itu pada penelitian ini akan digunakan data berbasis poligon. Penelitian ini menggunakan metode Weight of Evidence (WOE) untuk memetakan zonasi kerentanan gerakan tanah di Kabupaten Bandung Barat. Untuk mengetahui resolusi optimal dilakukan pengujian dengan 4 resolusi piksel. Hasil dari kedua model menunjukkan kelayakan untuk digunakan dengan resolusi optimal pada data poligon di piksel 40 dan data titik pada 30 untuk success rate dan 40 untuk success rate.

Ground movement is a natural disaster event in which mass blocks of rock, soil, or a mixture of the two move due to the low stability of the mass. West Bandung Regency is one of the regencies with the highest potential for ground movement in West Java Province, this is the main cause of landslides. One of the efforts to overcome this land movement disaster is to map the zones that are vulnerable to land movement disasters. The land movement vulnerability zone map is a map that utilizes landslide inventory data to map land movement vulnerability zones. In general, making these maps in Indonesia still mostly uses point data, while the use of point-based data is considered less representative because the product of landslides will be in the form of areas but points. Therefore, in this research, polygon-based data will be used. This research uses the Weight of Evidence (WOE) method to map the zoning of land movement vulnerability in West Bandung Regency. To find out the optimal resolution, testing was carried out with 4 pixel resolutions. The results of both models show the feasibility of being used with optimal resolution for polygon data at 40 pixels and point data at 30 for success rate and 40 for success rate."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Ivan Antonio Yoshua
"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."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Elvita Rahmawanti
"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"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Cesna Yuda Gestri
"Gerakan tanah merupakan salah satu bencana alam geologi paling sering terjadi dan merusak di indonesia. Oleh karena itu pemetaan zona kerentanan gerakan tanah dapat dilakukan guna membantu stackholder dalam langkah pencegahan. Salah satu yang penting dalam penilaian kerentanan gerakan tanah adalah pemilihan unit pemetaan. Pada penelitian ini bertujuan untuk membandingkan akurasi unit pemetaan slope unit dan grid cell serta mengeksplor faktor paling mengontrol dan zonasi kondisi kerentanan gerakan tanah di Kabupaten Sumedang. Dalam pembuatan pemetaan kerentanan gerakan tanah ini menggunakan data gerakan tanah sebanyak 332 titik dan 10 faktor pengkondisi gerakan tanah. Index of Entropy Model digunakan untuk mengkuantifikasi faktor pengontrol gerakan tanah. Analisis pemetaan gerakan tanah berdasarkan slope unit dan grid cell dihasilkan dengan menggunakan metode Logistic Regression. Kurva AUC digunakan untuk mengevaluasi peta kerentanan gerakan tanah dengan menghitung akurasi training dan akurasi predictive. Dari hasil didapatkan faktor pengontrol pada penelitian ini adalah faktor aspek, ketinggian, kemiringan, curah hujan bulan agustus. Zona kerentanan gerakan tanah dibagi menjadi 4, yaitu sangat rendah, rendah, sedang, dan tinggi. Nilai akurasi training dan predictive metode Grid Cell (AUC = 0,831; 0,842; 0,828; 0,83) sedikit lebih baik daripada metode Slope Unit (AUC = 0,794; 0,792; 0,752; 0,757), meskipun Slope Unit menyerupai bentuk lahan lebih baik daripada Grid Cell.

Land movement is one of the most frequent and destructive geological natural disasters in Indonesia. Therefore, mapping of land movement vulnerability zones can be carried out to assist stackholders in preventive measures. One of the important things in assessing land movement susceptibility is the selection of mapping units. This research aims to compare the accuracy of slope unit and grid cell mapping units and explore the most controlling factors and zoning of land movement vulnerability conditions in Sumedang Regency. In making this land movement vulnerability mapping, 332 points of land movement data and 10 land movement conditioning factors were used. The Index of Entropy Model is used to quantify factors controlling land movement. Analysis of land movement mapping based on slope units and grid cells was produced using the Logistic Regression method. The AUC curve is used to evaluate the land movement susceptibility map by calculating training accuracy and predictive accuracy. From the results obtained, the controlling factors in this study were aspect, height, slope, and rainfall in August. Land movement vulnerability zones are divided into 4, namely very low, low, medium and high. The training and predictive accuracy values of the Grid Cell method (AUC = 0.831; 0.842; 0.828; 0.83) are slightly better than the Slope Unit method (AUC = 0.794; 0.792; 0.752; 0.757), although the Slope Unit resembles landforms better than the Grid Cell."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Adelia Angel
"Tingginya intensitas atau frekuensi kejadian gerakan tanah atau tanah longsor di Jawa Tengah terlebih di Kabupaten Cilacap yang merupakan salah satu wilayah dengan frekuensi kejadian longsor yang tinggi maka diperlukan adanya upaya mitigasi bencana yang tepat untuk mengurangi resiko bencana. Sejak tahun 1998-2023 terdapat 303 kejadian gerakan tanah, data tersebut dibagi menjadi 70% data training dan 30% data testing (validasi). Sebagai upaya mitigasi, diperlukan adanya kajian terkait analisis persebaran zona rawan longsor. Kajian tersebut mencakup identifikasi faktor penyebab tanah longsor melalui metode frequency ratio dan statistical index. Faktor penyebab gerakan tanah terdiri dari tingkat kemiringan lereng, elevasi, aspek lereng, intensitas curah hujan, jenis penutup lahan, tipe litologi, kerapatan sungai utama dan anak sungai, kerapatan jalan, kerapatan kelurusan, dan data kejadian longsor. Tujuan Frequency ratio yaitu mengokorelasikan kejadian gerakan tanah dengan faktor kausatif terkait dan Statistical index dapat memberikan bobot korelasi faktor tersebut terhadap kejadian gerakan tanah. Analisis dengan kedua metode tersebut dapat memperkuat interpretasi terkait pengaruh parameter gerakan tanah terhadap kejadian gerakan tanah. Kemudian akan dilakukan uji validasi melalui analisis Grafik AUC. Pada penelitian ini, hasil analisis frequency ratio bernilai AUC 84,9 dan hasil analisis statistical index sebesar 81,5. Kedua nilai tersebut termasuk kategori baik. Sehingga diperoleh bahwa faktor penyebab gerakan tanah di Cilacap dominan dipengaruhi oleh litologi batuan, tingkat kemiringan lereng, elevasi dan aspek lereng.

The high intensity or frequency of land movement or landslides in Central Java, especially in Cilacap Regency, which is one of the areas with a high frequency of landslides, means that appropriate disaster mitigation efforts are needed to reduce disaster risk. From 1998-2023 there were 303 ground movement incidents, the data was divided into 70% training data and 30% testing (validation) data. As a mitigation effort, a study is needed regarding the analysis of the distribution of landslide-prone zones. The study includes identifying factors that cause landslides using frequency ratio and statistical index methods. Factors causing land movement consist of slope level, elevation, slope Aspect, rainfall intensity, land cover type, lithology, density of main river network and tributary, density of road network, Lineament density, and data on landslide events. The purpose of the Frequency ratio is to correlate ground movement events with related causative factors and the Statistical index can provide a weight for the correlation of these factors with ground movement events. Analysis using these two methods can strengthen interpretations regarding the influence of ground motion parameters on ground motion events. Then a validation test will be carried out through AUC graph analysis. In this study, the results of the frequency ratio analysis were AUC 84.9 and the results of the statistical index analysis were 81.5. Both values are in the good category. So it was found that the factors causing land movement in Cilacap were predominantly influenced by rock lithology, slope level, elevation and slope aspect."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Vido Ghifari
"Longsor merupakan salah satu bencana yang sering terjadi di Indonesia. Pada tahun 2021 wilayah Jawa Barat paling banyak mengalami bencana alam. Oleh karena itu, diperlukan identifikasi terkait dengan zona kerentanan longsoran dalam mitigasi bencana sehingga dapat mengurangi dampak longsoran. Penelitian ini dianalisis menggunakan metode Frequency Ratio (FR) dan Weight of Evidence (WoE). Berdasarkan hasil data yang di peroleh, terdapat 125 titik longsoran. Data tersebut di bagi menjadi dua untuk data train sebanyak 80% (100 titik) dan data testing sebanyak 20% (25 titik). Penelitian ini menggunakan sepuluh parameter, yaitu elevasi, kemiringan lereng, aspek lereng, curvature, NDVI, jarak dari sungai, jarak dari kelurusan, formasi, tutupan lahan, dan curah hujan setiap bulan. Hasil dari analisis tersebut akan menghasilkan peta zona kerentanan longsor setiap bulan yang dibagi atas 4 tingkat kerentanan, yaitu sangat rendah, rendah, menengah, dan tinggi. Model tersebut di validasi menggunakan kurva ROC dan mendapatkan nilai AUC di atas 50%.

Landslide is one of the disasters that often occurs in Indonesia. In 2021 the West Java region experienced the most natural disasters. Therefore, it is necessary to identify the landslide susceptibility mapping in disaster mitigation to reduce the impact of the landslide. This research analyzed using the Frequency Ratio (FR) and Weight of Evidence (WoE) methods. Based on the results of the data obtained, there are 125 landslide points. The data is divided into 80% for training data (100 points) and 20% for testing data (25 points). This study used ten parameters, elevation, slope, slope aspect, curvature, NDVI, distance from river, distance from lineament, lithology (formation), land cover, and rainfall. The results of this analysis will produce a landslide susceptibility zone map every month which is divided into 4 levels of landslide susceptibility class, very low, low, medium, and high. The model was validated using the ROC curve and obtained an AUC value above 50%."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Muhammad Reza Aditya Nugroho
"Gerakan tanah merupakan bahaya geologi utama di dunia yang menyebabkan tingginya jumlah korban manusia hingga kerugian harta benda yang sangat besar, serta mengakibatkan kerusakan pada sumber daya alam, ekosistem, dan infrastruktur. Selama periode Januari 2020 hingga Desember 2021, bancana gerakan tanah telah menjadi bencana yang paling rawan terjadi di Kabupaten Wonosobo, yakni sebanyak 238 kejadian. Bahkan, beberapa dari kejadian tersebut memakan korban jiwa yakni satu orang meninggal dunia di Kecamatan Kaliwiro, satu orang meninggal dunia di Kecamatan Kepil, dan dua orang meninggal dunia di Kecamatan Watumalang. Oleh karenanya, penelitian ini dilakukan agar dapat menentukan zona kerentanan gerakan tanah yang berguna dalam membantu proses mitigasi risiko sehingga segala bentuk kerugian dapat diminimalisasi. Zona kerentanan gerakan tanah pada Kabupaten Wonosobo divisualisasikan dengan peta kerentanan gerakan tanah. Sebanyak 242 titik gerakan tanah dikumpulkan untuk menghasilkan peta inventori. Titik tersebut kemudian dibagi menjadi 168 (70%) sebagai data training dan 74 (30%) sebagai data testing. Parameter yang dipertimbangkan terdiri dari berbagai parameter penyebab seperti aspek lereng, curvature, elevasi, kemiringan lereng, jarak dari sungai, litologi, tata guna lahan dan satu parameter pemicu, yaitu curah hujan. Selain itu, dilakukan pengurangan resolusi terhadap turunan data DEM seperti aspek lereng, curvature, elevasi, kemiringan lereng menjadi 8, 17, 25, dan 40 m untuk melihat pengaruhnya terhadap akurasi model. Semua parameter diolah menggunakan piranti ArcGIS untuk mengasilkan peta parameter. Peta parameter selanjutnya digabungkan dan dianalisis menggunakan metode frequency ratio dan weight of evidence untuk menghasilkan peta kerentanan gerakan tanah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kabupaten Wonosobo memiliki kecenderungan terhadap kerentanan gerakan tanah dengan tingkatan rendah, sedang, hingga tinggi. Berdasarkan data resolusi DEM 8 m dan 17 m, tingkatan kerentanan didominasi oleh kelas sedang. Namun pada data resolusi DEM 25 m dan 40 m, tingkatan kerentanan didominasi oleh kelas rendah. Peta kerentanan masing-masing resolusi kemudian diuji nilai AUC nya menggunakan success rate curve untuk melihat keberhasilan model dan prediction rate curve untuk mengukur akurasi prediksi model. Setelah dilakukan validasi, resolusi tinggi ternyata tidak berbanding lurus dengan kualitas akurasi model. Akurasi success rate mengalami puncaknya pada resolusi DEM 25 m sedangkan prediction rate pada resolusi DEM 17 m.

Landslide is a major geological hazard in the world that causes a high number of human casualties to enormous property losses, as well as causing damage to natural resources, ecosystems and infrastructure. During the period from January 2020 to December 2021, landslide disasters have become the most prone to disasters in Wonosobo Regency, with 238 incidents. In fact, some of these incidents claimed lives, namely one person died in Kaliwiro District, one person died in Kepil District, and two people died in Watumalang District. Therefore, this research was conducted in order to determine the susceptibility zones of landslide which are useful in assisting the risk mitigation process so that all forms of losses can be minimized. The landslide vulnerability zone in Wonosobo Regency is visualized with a landslide susceptibility map. A total of 242 landslide points were collected to produce an inventory map. These points are then divided into 168 (70%) as training data and 74 (30%) as testing data. The parameters considered consist of various causal parameters such as slope aspect, curvature, elevation, slope, distance from river, lithology, land use and one trigger parameter, namely rainfall. In addition, the resolution of the DEM data derivatives was reduced, such as slope aspects, curvature, elevation, slope to 8, 17, 25, and 40 m to see the effect on model accuracy. All parameters are processed using the ArcGIS tool to produce a parameter map. Then the parameter maps are combined and analyzed using the frequency ratio and weight of evidence methods to produce a landslide susceptibility map. The results of the study show that Wonosobo Regency has a tendency towards low, moderate and high susceptibility to landslide. Based on DEM 8 m and 17 m resolution data, the susceptibility level is dominated by the moderate class. However, in DEM 25 m and 40 m resolution data, the susceptibility level is dominated by the low class. Then the susceptibility map of each resolution is tested for AUC value using a success rate curve to see the success of the model and a prediction rate curve to measure the accuracy of model predictions. After validation, it turns out that high resolution is not directly proportional to the quality of the model accuracy. Success rate accuracy peaks at DEM 25 m resolution while prediction rate at DEM 17 m resolution."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Feri Haldi
"Gerakan tanah merupakan bencana alam yang banyak menimbulkan kerugian harta benda, korban jiwa maupun luka-luka, kerusakan properti dan juga infrastruktur. Salah satu cara untuk mengurangi kerugian tersebut adalah dengan melakukan pemetaan potensi bencana gerakan tanah (slide hazard zonation). Pemetaan potensi bencana gerakan tanah dilakukan di Kabupaten Bandung Barat yang merupakan salah satu daerah di Indonesia dengan frekuensi keterjadian gerakan tanah yang tinggi. Metode yang digunakan adalah dengan menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP). Pada penelitian ini digunakan 15 faktor pemicu terjadinya gerakan tanah, yaitu sudut lereng, arah lereng, kelas lereng, elevasi, elevasi relatif, Stream Power Index (SPI), Topographic Wetness Index (TWI), Normalized Differential Vegetation Index (NDVI), kerapatan liniasi, jarak terhadap liniasi, litologi, jenis tanah, curah hujan, kerapatan sungai, dan juga jarak terhadap sungai. Sedangkan faktor risiko gerakan tanah berupa penggunaan lahan, kerapatan bangunan, dan juga jarak terhadap jalan. Kabupaten Bandung Barat secara umum memiliki potensi kerentanan gerakan tanah moderate dengan persentase area sebesar 17,37%. Sedangkan kelas very low menyusun sekitar 15,97% luas daerah penelitian, low 16,96%, moderately high 16,75%, high 16,73%, dan juga very high 16,19%. Sedangkan untuk risiko gerakan tanah Kabupaten Bandung Barat didominasi area dengan tingkat moderately high dengan persentase area sebesar 22,36%. Sedangkan kelas very low menyusun sekitar 15,95% luas daerah penelitian, low 16,79%, moderate 18,70%, high 15,57%, dan juga very high 10,59%. Untuk potensi bencana gerakan tanah, Kabupaten Bandung Barat didominasi oleh tingkat moderate dengan persentase area sebesar 18,41%. Sedangkan kelas very low menyusun sekitar 15,22% luas daerah penelitian, low 15,20%, moderately high 16,88%, high 17,14%, dan juga very high 17,12%.

Landslide is a natural disaster that causes a huge loss in properties, fatalities, and public utilities. One of the ways to decrease those loss is by mapping the landslide susceptibility area (landslide hazard zonation). The landslide susceptibility mapping was applied in West Bandung Regency because the area has high landslide occurence frequency. The method used in this research is the Analytical Hierarchy Process (AHP). There are 15 landslide triggering factors considered in this research, such as: slope angle, slope aspect, slope curvature, elevation, relative elevation, Stream Power Index (SPI), Topographic Wetness Index (TWI), Normalized Differential Vegetation Index (NDVI), lineaments density, distance to lineaments, lithology, soil types, rainfall intensity, drainage density, and distance to drainage. As for the risk triggering factors, there are land use, building density, and distance to roads. In general, landslide hazard in West Bandung Regency is in moderate class with 17,37% total area. The very low class is about 15,97% of total area, low 16,96%, moderately high 16,75%, high 16,73%, and very high 16,19%. Besides, the landslide risk in West Bandung Regency dominated by moderately high class with 22,36% total area. The very low class is about 15,95% total area, low 16,79%, moderately 18,70%, high 15,57%, and very high 10,59%. Finally, the landslide susceptibility in West Bandung Regency dominated by moderate class with 18,41% total area. The very low class is about 15,22% total area, low 16,20%, moderately high 16,88%, high 17,14%, and very high 17,12%."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2018
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>