Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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.

---

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."

"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."

"Kesiapsiagaan terhadap bencana tanah longsor merupakan suatu tindakan penting untuk meminimalisir dampak bencana alam. Purworejo adalah salah satu kabupaten di Indonesia yang sering mengalami bencana tanah longsor. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi kesiapsiagaan keluarga terhadap bencana tanah longsor di daerah rawan bencana tanah longsor Kabupaten Purworejo. Penelitian ini merupakan penelitian dengan desain penelitian survei menggunakan teknik simpel random sampling. Responden penelitian berjumlah 424 responden yang tinggal di 5 kecamatan rawan bencana tanah longsor. Hasil penelitian menunjukkan bawa mayoritas responden berusia 50-59 tahun dan tinggal di Purworejo lebih dari 10 tahun. Kesiapsiagaan keluarga yang tinggal di daerah rawan bencana tanah longsor dalam kategori  tinggi (50,7%). Selain itu, 46,5% responden mengalami tanah longsor berdasarkan pengalaman keluarga. Tiga penyebab utama bencana tanah longsor berdasarkan persepsi responden adalah hujan deras (28,1%), penebangan pohon (17,7%), dan hujan sedang selama beberapa hari (17,5%). Penelitian ini merekomendasikan kepada masyarakat yang tinggal di daerah rawan bencana tanah longsor untuk menjaga dan meningkatkan upaya kesiapsiagaan bencana tanah longsor demi keselamatan warga yang tinggal di daerah rawan tanah longsor.

---

Landslide preparedness is an important action to minimize impact to disasters. Purworejo is one of the cities in Indonesia which is vulnerable to landslide disasters. This study aimed to identify the family’s preparedness in the landslide-prone area of Purworejo. A descriptive survey design with a simple random sampling technique was used in this research. This study involved 424 respondents who live in 5 landslide-prone sub-districts of Purworejo. The study’s results showed that a majority of the respondents are 50-59 years old and have lived in Purworejo for more than ten years. The family living in landslide-prone area have a high landslide preparedness (50,7%), a 46,5% of respondents in this study experienced the landslide through their relative or close friend. Three main causes of landslides based on family’s perception are heavy rains (28,1%), tree removal (17,7%), and moderate rains for several days (17,5%). This study recommends that the landslides preparedness in the family need to be increased in order to have a better understanding of the risk of a landslide disaster."

"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."

"Latar belakang: Indonesia termasuk negara dengan jumlah kejadian bencana yang banyak dan jumlahnya cenderung mengalami peningkatan. Namun sistem yang ada saat ini belum merespon kebutuhan korban bencana terutama pada kondisi pascabencana dimana jaringan seringkali tidak berfungsi. Tujuan: Mengembangkan prototipe sistem informasi kebencanaan yang dapat digunakan dalam peningkatan respon yang cepat dan tepat saat terjadi bencana, mulai dari prediksi korban, pendataan, pemetaan masalah, dan penentuan wilayah prioritas sesuai dengan kebutuhan di lokasi terdampak bencana. Metode: Analisis kebutuhan sistem melalui literature review dan wawancara mendalam kepada sembilan informan, dilanjutkan dengan perancangan prototipe sistem informasi kebencanaan, pengumpulan data fasilitas berbasis online, dan perancangan dashboard sistem informasi kebencanaan. Hasil: Prototipe sistem informasi kebencanaan telah dibuat meliputi pengumpulan data yang sesuai untuk kejadian bencana (dapat digunakan secara offline), terintegrasi dengan surveilans demografi dan kesehatan (SDK) dan data prabencana, beserta dashboard Sistem Informasi Kebencanaan yang user friendly dengan memanfaatkan Sistem Informasi Geografis (SIG). Kesimpulan: Peluang pengembangan sistem informasi kebencanaan sangat memungkinkan untuk dilakukan (feasible) dengan integrasi data SDK dan data prabencana (meliputi kontak dan koordinat untuk fasilitas kesehatan, ambulans umum, perkiraan tempat untuk pengungsian, fasilitas air bersih, MCK). Prototipe ini sesuai dengan kondisi bencana, membuat proses pencatatan dapat lebih cepat, efektif dan dapat menampilkan dashboard interaktif berbasis SIG untuk prediksi korban berdasarkan kelompok rentan, kebutuhan bantuan logistik, perencanaan tempat pengungsian dan fasilitas yang tersedia, serta untuk koordinasi dengan fasilitas kesehatan, dan pembagian sumber daya maupun relawan sesuai hasil pemetaan prioritas wilayah.

---

Background: Indonesia is a country with a large number of disaster events and the number tends to increase. However, the current system has not responded to the needs of disaster victims, especially in post-disaster conditions where the network often does not function.

Objective: Develop a prototype of a disaster information system that can be used to improve a fast and accurate response when a disaster occurs, starting from disaster victims prediction, data collection, problem mapping, and determining priority areas according to needs in disaster-affected locations.

Method: Analysis of system requirements through literature review and in-depth interviews with nine informants, followed by the design of a disaster information system prototype, online-based facility data collection and the design of a disaster information system dashboard.

Results: A prototype of a disaster information system has been created which includes data collection suitable for disaster events (can be used offline), integrated with demographic and health surveillance (DHS) and pre-disaster data, along with a user-friendly disaster information system dashboard by utilizing the geographic information system (GIS).

Conclusion: Opportunities to develop a disaster information system are very possible with the integration of DHS data and pre-disaster data (including contacts and coordinates for health facilities, public ambulances, estimated places for evacuation, clean water facilities, toilets). This prototype is in accordance with disaster conditions, making the recording process faster, more effective and able to display a GIS-based interactive dashboard for prediction of victims based on vulnerable groups, logistical assistance needs, planning for evacuation places and available facilities, and for coordination with health facilities, and distribution resources and volunteers according to the results of regional priority mapping."

"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%."

"Berdasarkan data yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2020, dari 25.504 desa di Indonesia yang mengalami bencana pada tahun sebelumnya, hanya 49,96% desa yang memiliki mitigasi bencana. Idealnya semakin tinggi tingkat kerawanan bencana desa, semakin tinggi juga kemungkinan suatu desa memiliki fasilitas mitigasi bencana yang memadai. Wilayah rawan bencana perlu memprioritaskan upaya mitigasi bencananya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis variabel-variabel yang mempengaruhi mitigasi bencana desa pasca bencana terjadi di Indonesia. Data penelitian diperoleh berdasarkan hasil Survei Perkembangan Desa Tahun 2020 yang diolah menggunakan regresi Ordinary Least Square (OLS) pada aplikasi STATA / IC 16.1 dan menggunakan analisis deskriptif. Hasil penelitian menunjukan bahwa jumlah kejadian bencana, jumlah jenis kejadian bencana, dan lokasi desa yang mengalami bencana berpengaruh positif dan signifikan terhadap upaya mitigasi bencana desa. Hasil regresi semua variabel bebas secara bersama-sama memiliki tingkat signifikansi pengaruh yang tinggi terhadap upaya mitigasi bencana desa. Pemerintah desa, daerah, atau pusat diharapkan mempertimbangkan kedua variabel yang berkaitan dengan kejadian bencana sebelumnya ketika mempersiapkan mitigasi bencana desa dan rencana kontinjensi.

---

Based on data sourced from the Indonesian Central Statistics Agency (BPS) in 2020, of the 25,504 villages in Indonesia that experienced a disaster in the previous year, only 49.96% of villages had disaster mitigation. Theoretically, the higher the level of village disaster vulnerability, the higher the possibility that a village will have adequate disaster mitigation facilities. Disaster-prone areas need to prioritize their disaster mitigation. The research aims to analyze the variables that influence village disaster mitigation after a disaster occurs in Indonesia. This study uses a quantitative approach. Research data was obtained based on the results of the 2020 Village Development Survey which was processed using Ordinary Least Square (OLS) regression on the STATA / IC 16.1 application and using descriptive analysis. The research results show that the number of disasters, the number of disaster types, and the village location individually have a positive and significant effect on village disaster mitigation. The regression results of all independent variables together have a high level of significance in influencing village disaster mitigation. village, regional, or central governments are expected to consider factors related to previous disaster events when preparing village disaster mitigation and contingency plans."

"Tanah longsor merupakan bencana yang sangat berpotensi di Kabupaten Cianjur karena selama periode 2012 – 2022 terdapat 194 catatan kejadian tanah longsor yang terjadi di wilayah tersebut. Pada 21 November 2022, Desa Cijedil, Kecamatan Cugenang mengalami bencana tanah longsor setelah gempa bumi dengan kekuatan 5,6 SR. Penelitian dilakukan di lokasi kejadian tanah longsor, tepatnya di Desa Cijedil, Kecamatan Cugenang. Penelitian dilakukan dengan tujuan menganalisis kondisi kestabilan lereng dan menganalisis pengaruh gempa bumi terhadap kestabilan lereng di lokasi penelitian. Penelitian ini membutuhkan data berupa berat volume tanah, ukuran butir tanah, batas plastis tanah, batas cair tanah, sudut geser dalam tanah, kohesi tanah, muka air tanah, dan nilai peak ground acceleration. Metode kesetimbangan batas Morgenstern-Price, Bishop, dan Janbu digunakan guna mendapatkan variasi nilai faktor keamanan dalam kestabilan lereng. Analisis regresi linier dimanfaatkan untuk menentukan kuat atau tidaknya hubungan gempa bumi terhadap nilai faktor keamanan pada lereng. Nilai faktor keamanan statis pada Lereng Cijedil menggunakan metode Morgenstern-Price, Bishop, dan Janbu secara berturut – turut, yaitu 1.297 (stabil), 1.304 (stabil), dan 1.280 (stabil), sedangkan pada Lereng Shinta, yaitu 1.428 (stabil), 1.43 (stabil), dan 1.324 (stabil). Nilai faktor keamanan dinamis pada Lereng Cijedil dengan ketiga metode yang sama, yaitu 0.589 (tidak stabil), 0.596 (tidak stabil), dan 0.570 (tidak stabil), sedangkan pada Lereng Shinta, yaitu 0.599 (tidak stabil), 0.602 (tidak stabil), dan 0.584 (tidak stabil). Pengaruh gempa bumi terhadap kestabilan lereng diketahui melalui simulasi kenaikkan gempa bumi dalam bentuk koefisien seismik horizontal sebesar 0.05 sebanyak 20 kali. Berdasarkan analisis regresi linier sederhana, analisis koefisien korelasi, dan analisis koefisien determinasi di kedua lereng penelitian, nilai koefisien seismik horizontal memiliki hubungan dan pengaruh yang kuat terhadap nilai faktor keamanan pada kedua lereng daerah penelitian.

---

Landslides are a significant potential disaster in Cianjur Regency, as there have been 194 recorded landslide incidents in the area from 2012 to 2022. On November 21, 2022, Cijedil Village in Cugenang Sub-district experienced a landslide following a 5.6 magnitude earthquake. A study was conducted at the landslide site, specifically in Cijedil Village, Cugenang Sub-district, aiming to analyze the stability conditions of the slopes and the impact of earthquakes on slope stability at the research location. This study required data on soil bulk density, soil grain size, soil plastic limit, soil liquid limit, soil internal friction angle, soil cohesion, groundwater level, and peak ground acceleration. The limit equilibrium methods of Morgenstern-Price, Bishop, and Janbu were used to obtain varying safety factor values for slope stability. Linear regression analysis was utilized to determine the strength of the relationship between earthquakes and the safety factor values of the slopes. The static safety factor values for the Cijedil Slope using the Morgenstern-Price, Bishop, and Janbu methods were 1.297 (stable), 1.304 (stable), and 1.280 (stable), respectively, while for the Shinta Slope, they were 1.428 (stable), 1.43 (stable), and 1.324 (stable). The dynamic safety factor values for the Cijedil Slope using the same three methods were 0.589 (unstable), 0.596 (unstable), and 0.570 (unstable), while for the Shinta Slope, they were 0.599 (unstable), 0.602 (unstable), and 0.584 (unstable). The impact of the earthquake on slope stability was determined through a simulation of increased earthquake activity in the form of a horizontal seismic coefficient of 0.05 applied 20 times. Based on simple linear regression analysis, correlation coefficient analysis, and determination coefficient analysis for both research slopes, the horizontal seismic coefficient has a strong relationship and influence on the safety factor values of both research slopes."

"Indonesia adalah salah satu negara yang memiliki tingkat insiden bencana alam yang tinggi. Di antara berbagai jenis bencana, tanah longsor adalah salah satu bencana hidrometeorologi yang paling umum. Salah satu daerah yang memiliki tingkat bencana longsor tinggi adalah Kabupaten Cianjur, Provinsi Jawa Barat. Pemetaan kerusakan ekonomi dan kerugian akibat bencana longsor di suatu wilayah adalah salah satu alat penting dalam kerangka pemulihan dan rekonstruksi. Tujuan penelitian ini adalah memetakan kerusakan dan kehilangan daerah longsor di Desa Cibanteng, Kabupaten Cianjur melalui pendekatan partisipasi masyarakat dan fotografi udara. Dalam studi ini, Forum diskusi kelompok dengan masyarakat desa dilakukan untuk mendapatkan informasi tentang kerugian ekonomi di daerah-daerah di mana tanah longsor telah terjadi. Selanjutnya, UAV kendaraan udara tak berawak digunakan untuk membuat peta resolusi tinggi dari wilayah desa dan khususnya daerah longsor. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa nilai kerusakan dalam kasus bencana longsor dapat mencapai 12 miliar rupiah di satu wilayah. Sedangkan jumlah kerugian hingga lahan longsor bisa digunakan kembali mencapai 50 miliar rupiah. Berdasarkan hasil analisis, kerusakan dan kehilangan nilai di daerah longsor yang telah terjadi dapat dijadikan acuan untuk memprediksi nilai kerugian di daerah lain, terutama di Kabupaten Cianjur.

---

Indonesia is one country that has a high incidence of natural disasters. Among the various types of disasters, landslides are one of the most common hydrometeorological disasters. One of the areas that have a high rate of landslide disaster is Cianjur district, West Java province. Mapping of economic damage and loss due to landslide disaster in a region is one of the important tools in the recovery and reconstruction framework. The purpose of this research is to map the damage and loss of landslide area in Cibanteng Village, Cianjur Regency through community participation approach and aerial photography.

In this study, Forums of group discussion with village communities were conducted to obtain information on economic losses in areas where landslides have occurred. Furthermore, UAV unmanned aerial vehicles was used to create high resolution maps of village areas and especially landslide areas.

The results of this study indicate that the damage value in case of landslide disaster can reach 12 billion rupiahs in one region. While the amount of loss up to landslide areas can be reused reach 50 billion rupiahs. Based on the analysis results, the damage and loss values in the landslide areas that have occurred can be used as a reference to predict the value of losses in other areas, especially in the district of Cianjur."

"ABSTRAKPertumbuhan penduduk kota yang cepat dan tak terkendali menyebabkan tekanan terhadap ketersediaan lahan. Selain itu berbagai masalah seperti fasilitas umum yang tidak merata hingga bencana seperti banjir dan longsor yang terjadi saat ini akan semakin parah di masa yang akan datang. Penelitian ini berusaha untuk melakukan proyeksi mengenai pertambahan penduduk agar ketersediaan lahan yang ada dapat digunakan secara berkelanjutan. Sistem pemodelan merupakan metode yang dapat menggambarkan situasi nyata mengenai ketersediaan lahan. Penilaian kesesuaian penggunaan lahan merupakan penentu utama dalam proses perencanaan dan pengambilan keputusan. Variabel yang diambil untuk penelitian ini adalah kemiringan, ketinggian, dan tutupan lahan. Studi ini memberikan informasi mengenai proyeksi pertumbuhan penduduk dan wilayah terbangun, serta kesesuaian lahan untuk pembentukan kota di masa depan dan strategi mitigasi bencana banjir dan longsor untuk pengembangan wilayah terbangun.

---

The rapid and uncontrolled population growth of the city causes pressure on the availability of land. In addition, various problems such as uneven public facilities such as disasters such as floods and landslides that occur at this time will be even worse in the future. This research attempts to make projections regarding population growth so that the available land can be used sustainably. Modeling system is a method that can describe real situations regarding land availability. Land use suitability assessment is the main determinant in the planning and decision making process. The variables taken for this study are slope, altitude, and land cover. This study provides information on projections of population growth and built areas, as well as land suitability for future city formation and flood and landslide mitigation strategies for the development of built areas.

"