Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 140876 dokumen yang sesuai dengan query
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
cover
Yosua Sigit Wicaksono
"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%."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2019
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Aulya Ulfah Rahmadhani
"Gerakan tanah termasuk bencana geologi yang menimbulkan kerugian besar di Kabupaten Bogor dan Kota Bogor. Untuk meminimalisasi kerugian tersebut, dilakukan prediksi kerentanan bencana gerakan tanah di wilayah tersebut. Dalam penelitian ini, prediksi divisualisasikan dalam bentuk peta kerentanan bencana gerakan tanah. Untuk menghasilkan peta prediksi, digunakan dua metode, yaitu Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Frequency Ratio Model (FRM). Sebanyak 71 titik gerakan tanah di daerah penelitian dikumpulkan. Data tersebut bermanfaat dalam pengolahan 17 faktor yang dipertimbangkan dalam memprediksi kerentanan bencana gerakan tanah, diantaranya: kemiringan lereng, bentuk lereng, aspek lereng, topographic wetness index (TWI), stream power index (SPI), elevasi, jarak terhadap sungai, kerapatan sungai, jarak terhadap kelurusan, kerapatan kelurusan, normalized differential vegetation index (NDVI), jenis litologi, jenis tanah, curah hujan, tutupan lahan, jerak terhadap jalan, dan kerapatan bangunan. Setelah didapatkan peta potensi, risiko, dan bencana gerakan tanah di Kabupaten Bogor dan Kota Bogor, dilakukan validasi menggunakan grafik rasio frekuensi dan uji mekanika tanah. Dari hasil validasi, didapatkan peta potensi, risiko, dan bencana gerakan tanah daerah penelitian tervalidasi. Berdasarkan peta tersebut, daerah penelitian memiliki kerentanan terhadap bencana gerakan tanah semakin tinggi dari utara ke selatan. Dari kedua metode, Frequency Ratio Model (FRM) lebih cocok digunakan di daerah penelitian dibandingkan Analytical Hierarchy Process.

Landslide is one of the geological disasters which causes massive loss in Bogor Regency and Bogor City. To minimize such damage, landslide susceptibility prediction is proposed. In this study, landslide susceptibility prediction visualized as landslide susceptibility maps of Bogor Regency and Bogor City. To obtain that maps, two methods were applied, Analytical Hierarchy Process (AHP) and Frequency Ratio Model (FRM). At least 71 points of landslide were collected. Those data is used in 17 triggering factors processing considered in the prediction. Those are: slope angle, slope curvature, slope aspect, topographic wetness index, stream power index, elevation, distance to drainage, drainage density, distance to lineaments, lineaments density, normalized differential vegetation index, lithology types, soil types, annual rainfall intensity, land use, distance to roads, and building density. After landslide hazard, risk, and susceptibility map in Bogor Regency and Bogor City are made, the next step is to validate those maps using frequency ratio graphic and direct shear test. Based on prediction maps obtained, we can conclude that the landslide susceptibility from the north side to the south side relatively increases. We can also conclude that Frequency Ratio Model (FRM) method is way better than Analytical Hierarchy Process (AHP)."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2019
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Adam Abdullah Adiwijaya
"

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


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

"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
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
Andhita Dodi Risnata
"Since the implementation of the kerosene to LPG conversion program in Indonesia in 2007, LPG has become an essential commodity, so that the distribution process must be carried out correctly. One of the crucial activities in the LPG distribution process is planning the supply from the main terminal to the depots using a ship scheduling system. The current condition is that with the increasing consumption of LPG and the growing number of depots, there is often a deviation between planning and realization, which causes additional operating costs for LPG distribution. With the development of technology and very tight industrial competition, companies are required to run their business efficiently. One way to achieve these goals is by managing supply chain management so that products can be distributed on time, quality is maintained, and at low cost. It is necessary to determine and weigh the Key Performance Indicator (KPI) in measuring supply chain performance. The purpose of this research is to identify KPIs forLPG supply chain at the main terminal by identifying levels in the SCOR model, and weighting and determining KPIs using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method. The results showed that there were 36 KPIs adapted to the performance measurement approach with the SCOR method, namely reliability, responsiveness, flexibility, cost and asset management. The highest weight at level 1 is obtained on the reliability dimension with a weight of 0.300, and for KPI the highest priority is minimum inventory with a weight of 0.083.

Sejak dijalankannya program konversi minyak tanah ke LPG di Indonesia pada tahun 2007, LPG menjadi komoditi yang sangat penting sehingga dalam proses pendistribusiannya harus dijalankan dengan baik. Salah satu kegiatan penting dalam proses pendistribusian LPG adalah perencanaan supply dari terminal Utama ke depot – depot. Kondisi saat ini dimana dengan semakin meningkatnya konsumsi LPG dan bertambahnya jumlah depot maka sering kali terjadi deviasi antara perencanaan dengan realisasi. Dengan adanya perkembangan teknologi dan persaingan industri yang sangat ketat, perusahaan dituntut untuk dapat menjalankan bisnis secara efisien, dimana salah satu cara untuk mencapai tujuan tersebut yaitu dengan mengelola management rantai pasok agar produk dapat didistribusikan dengan tepat waktu, terjaga kualitasnya dan dengan biaya yang rendah. Dalam pengukuran kinerja rantai pasok, terlebih dahulu diperlukan penentuan dan pembobotan Key Performance Indicator (KPI). Tujuan dari penelitan ini adalah mengidentifkasi KPI supply chain LPG di terminal Utama dengan identifikasi level dalam model SCOR, dan dilakukan pembobotan dan penentuan KPI dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Hasilnya penelitian menunjukkan terdapat 36 KPI yang disesuaikan dengan pendekatan pengukuran kinerja dengan metode SCOR , yaitu reliability, responsiveness, flexibility, cost dan asset management. Bobot tertinggi pada level 1 diperoleh pada dimensi reliability dengan bobot 0,300, dan untuk KPI dengan prioritas tertinggi adalah minimum inventory dengan bobot 0,083."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2021
T-Pdf
UI - Tesis 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
Pangrukti Kisbandini
"Air merupakan kebutuhan makhluk hidup yang sangat panting, terutama bagi manusia untuk keperluan sehari-hari. Pemerintah daerah DKI Jakarta memberikan penanganan air bersih sccara khusus dikarenakan kebutuhan tersebut melibatkan hajat hidup orang banyak dan memiliki pengaruh yang sangat besar bagi kelangsungan hidup manusia Khusus untuk daerah DKI Jakarta wilayah bagian barat sungai Ciliwung, pengelolaan dan penyediaan air bersih ditugaskan kepada PT. PALYJA. Salah satu bentuk real kerja PT. PALYJA adalah membangun pipa-pipa distribusi air, dimana dalam pembangunannya digunakan jasa kontraktor. Pemilihan kontraktor sangatlah penting karena akan mempengaruhi kualitas hasil kerja PT. PALYJA dalam pendistribusian air bersih, serta turut mempengaruhi tingkat kepuasan konsumen terhadap pelayanan suplai air bersih dari PT. PALYJA.
Pengambilan keputusan mengenai kontraktor mana yang akan dipilih diharapkan dilakukan secara obyektif, seksama dan tepat. Pemilihan dibantu pemecahannya dengan metode AHP (Analitycal Hierarchy Process), mengingat metode ini mampu mengakomodasi masalah multikriteria yang multi kompleks dengan begitu banyak pihak terkail yang masing-masing mempunyai persepsi dan kepentingan yang berbeda, serta ketelitian bobot elemen hirarki hingga tiga angka desimal sehingga penilaian dapat dilakukan secara lebih akurat.
Hasil penelitian berupa perolehan kriteria, subkriteria dan sub-subkriteria beserta bobotnya untuk pemilihan kontraktor proyek primer di PT. PALYJA dan peratingan 4 sampel alternatif kontraktor yang hasil ratingnya berturut-turut adalah PT. Cahaya Murni, PT. Promits, PT. Marlanco, PT.Kolongan."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2003
S50038
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Cecilia Natapura
"The study is to find out the major type of institutional investors who own the biggest fund in the capital market and to study their behaviors which can affect the market. There are three types of investors: intuitive investors, emotional investors, and rational investors. To analyze the main factor of decision making, the researcher used Analytical Hierarchy Process (AHP) and spread questionnaires to several Indonesian fund managers. The result shows that most institutional investors are rational (55%), 45% are emotional and none of them are intuitive. The main factor influencing them to make an investment decision is the country’s economic conditions (25.12%),
along with accounting information (liquidity, rentability, solvability, and quality of financial reports).
"
[s.l]: [s.n], 2009
AJ-pdf
Artikel Jurnal  Universitas Indonesia Library
cover
Tri Widodo
"Gerakan tanah merupakan peristiwa perpindahan material pembentuk lereng berupa batuan, bahan rombakan, tanah, atau material campuran yang bergerak ke bawah atau keluar lereng. Gerakan tanah dapat terjadi karena faktor alam maupun faktor perbuatan manusia. Kecamatan Sukaresmi, Kabupaten Cianjur merupakan salah satu wilayah yang mempunyai kejadian gerakan tanah yang cukup sering terjadi. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mendeteksi serta menganalisis sebaran wilayah potensi gerakan tanah di Kecamatan Sukaresmi, Kabupaten Cianjur.
Metode pendeteksian potensi gerakan tanah dilakukan dengan menggunakan metode Decision Tree pohon keputusan dengan algoritma C4.5 untuk mendapatkan nilai Gain tertinggi dalam penentuan akar pada pohon keputusan. Data aktual kejadian gerakan tanah digunakan untuk megetahui tingkat akurasi wilayah potensi gerakan tanah dengan uji confussion matrix. Selanjutnya, analisis keterhubungan antara titik aktual kejadian dengan kondisi fisik wilayah dan hasil model dilakukan menggunakan metode weighted of evidence.
Penelitian ini menggunakan data litologi, jenis tanah, penggunaan tanah, ekstrasi data citra Landsat 8 OLI pada bulan Agustus 2017 dengan analisis Normalized Difference Vegetation Index NDVI serta ekstrasi data citra Alos PALSAR untuk wilayah ketinggian, dan kemiringan lereng.
Hasil dari penelitian ini menunjukkan tingkat gerakan tanah dengan potensi tinggi di wilayah penelitian seluas 18.23 Km2 atau 19.09 dari total wilayah penelitian. Asosiasi data kejadian aktual dengan hasil identifikasi potensi gerakan tanah menunjukkan akurasi model sebesar 80.91. Distribusi wilayah potensi gerakan tanah tersebar pada wilayah dengan ciri pada ketinggian 600-800 mdpl, kemiringan lereng 14-20, kerapatan vegetasi 50-75, penggunaan tanah permukiman, jenis batuan anggota batu pasir cantayan dengan jenis tanah asosiasi latosol coklat kemerahan dan latosol coklat.

Landslide is a phenomenon of movement of slope forming material in the form of rocks, soil, or mixed material moving down or out of the slope. Landslide can occur due to natural factors and factors of human action. Sukaresmi District, Cianjur Regency is one of the areas that has landslide occurrence which is quite common. Therefore, this study was conducted with the aim to detect and analyze the spread of landslide susceptibility areas in Sukaresmi District, Cianjur Regency.
The landslide susceptibility detection method was performed using the Decision Tree method with C4.5 algorithm to obtain the highest gain value in root determination in the decision tree. Actual data of landslide occurrence was used to determine the accuracy of susceptibility region with confussion matrix examination. Furthermore, the correlation analysis between the actual point of landslide occurrence with the physical condition of the region and the model results was done using the weighted of evidence method.
This research used lithology data, soil type, landuse, Landsat 8 multispectral imagery data extraction in August 2017 with Normalized Difference Vegetation Index analysis, and Alos PALSAR imagery data extraction for altitude area and slope.
The results of this study indicate a high potential landslide in the research area of 18.23 Km2 or 19.09 of the total research area by accuracy level 80.91 with actual event data. Distribution of landslide susceptibility area was spread on area with characteristics at an altitude of 600 ndash 800 m, slope 14 20, vegetation density 50 75, settlement landuse, cantayan sandstone rock type with soil associations latosol reddish brown and brown latosol.
"
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   >>