Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 199570 dokumen yang sesuai dengan query
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
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
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
Hermawan Setiawan
"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."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2024
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Adam Azhariansyah
"Penelitian ini membahas mengenai identifikasi faktor utama yang menjadi penyebab terjadinya peristiwa tanah longsor di Kota dan Kabupaten Sukabumi serta menentukan zona rawan bencana berdasarkan kelas-kelasnya yang disajikan dalam bentuk peta kerawanan bencana. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode analisis bivariat, yaitu menguji parameter independen berupa data titik keterjadian longsor terhadap parameter-parameter dependen yang diindikasikan menjadi penyebab terjadinya tanah longsor tersebut, diantaranya kemiringan lereng, litologi, tutupan lahan, vegetasi, kedekatan dengan kelurusan dan sungai, curah hujan dan kurvatur. Hasil penelitian menjelaskan bahwa parameter yang paling berpengaruh dalam keterjadian bencana longsor adalah parameter litologi, karena memiliki nilai Area Under Curve (AUC) terbesar dibanding parameter lainnya yaitu 0,823. Hasil penelitian juga menjelaskan bahwa potensi terjadinya longsor terbesar adalah pada bulan Desember dengan nilai AUC total 0,96 yang diperoleh dari campuran beberapa parameter yang sudah tervalidasi, yang memiliki nilai AUC > 0,6, yaitu litologi, tutupan lahan, dan curah hujan. Lokasi sebaran kejadian bencana tanah longsor dominan berada di wilayah utara daerah penelitian. Hasil penelitian ini menyarankan pada pembaca untuk memperhatikan tiga parameter tersebut sebelum melakukan proyek pembangunan di wilayah Kota dan Kabupaten Sukabumi.

This research discusses the identification of the main factors that caused the occurrence of landslides in the City and District of Sukabumi and determines disaster-susceptibility zones based on their classes and presented in the form disaster susceptibility map. This research was conducted using the bivariate analysis method, which tested the independent variables in the form of landslide point data on the dependent variables indicated to be the cause of the landslide, including slope, lithology, land cover, vegetation, closeness to lineaments and rivers, rainfall and curvature. The results of the study explained that the most influential variable in the occurrence of landslides was the lithology factor, because it has 0.823 Area Under Curve (AUC) value, the largest one compared to other variables. The results also explained that the biggest potential for landslides was in December with a total AUC value of 0.96 obtained from a mixture of several validated variables, which had an AUC value> 0,6, those are lithology, land cover, and rainfall. The dominant landslide disaster distribution location is in the northern area of the study area. The results of this study suggest to the reader to pay attention to these three variables before carrying out development projects in the City and Sukabumi Districts."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Gamma Suyoto
"Sejak diundangkannya UU No. 22/1999 terjadi perubahan sistem pengelolaan mineral di Indonesia dari Sentralistik menjadi Desentralistik. Keadaan ini menyebabkan penurunan jumlah cukup signifikan atas pengusahaan pertambangan Kontrak Karya di Indonesia. Untuk itu perlu dilakukan studi dengan menggunakan metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) untuk mendapatkan strategi yang tepat sehingga desentralisasi pengelolaan mineral dapat berjalan dengan baik.
Dalam studi ini dikemukakan 3 alternatif sistem pengelolaan mineral yang masih dimungkinkan sesuai Pasal 4 Peraturan Pemerintah No. 25/1999, yaitu desentralisasi, semi desentralisasi dan sentralisasi. Telah ditetapkan adanya 7 aspek yang berperan dalam pengelolaan mineral, masing-masing sosial, ekonomi. kelembagaan, sumber daya manusia, keamanan, manajemen strategi dan hukum.
Berdasarkan pengolahan data menggunakan perangkat lunak Expert Choice 9.0 dan evaluasi hasil jawaban kuesioner oleh 16 responden yang berasal dari kalangan akademisi, Pemerintah dan Daerah serta praktisi, telah ditetapkan bahwa 'desentralisasi', yaitu pengelolaan mineral oleh daerah otonom, merupakan alternatif strategi terbaik dalam sistem pengelolaan mineral di Indonesia. Dalam pelaksanaannya beberapa aspek perlu mendapar perhatian Pemerintah maupun Daerah. Dalam aspek hukum peraturan perundangan dan prosedur perizinan perlu mendapat perhatian/prioritas, sedangkan dalam aspek keamanan maka harus tercipta dan terjaga stabilitas sosial maupun stabilitas politik. Dalam aspek sumber daya manusia perlu mendapat perhatian bidang pendidikan maupun pengalaman bagi aparat daerah otonom.

Since UU NO. 22/1999 was effective on 1st January 2001, Indonesian mineral development system has been change from centralistic to be decentralistic. These condition made significant slow down of the Contract of Work in Indonesia, so its need studying with Analytical Hierarchy Process to get the best strategy in mineral development.
In these case, we purpose three alternatives system in mineral development base on Article 4 Peraturan Pemerintah No. 29/1999. The alternatives are Decentralization, Semi Decentralization and Centralization. Seven criterias controlling mineral development, there are Social, Economic, Organization, Man Power, Security, Management Strategy and Law.
Base on processing with software Expert Choice 9,0 and evaluation of the 16 respondens (academic, Government and Local Govemment and practicients), the best strategy in mineral development is Decentralization doing by Local Govemment. By the way, implementation of this choice need more stressing aspect of the Local Govemment. In Law aspect, regulation and procedure permit need most priority as same as social and politic stability in security aspect and education and experience in Man Powes aspect."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2003
T10979
UI - Tesis 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
Ronny
"Semakin berkembangnya bisnis suatu perusahaan, semakin pentingnya peran pemasok dalam mendukung kinerja operasional suatu perusahaan. Untuk dapat meningkatkan kualitas kinerja, maka perusahaan perlu melakukan seleksi pemasok yang sudah atau yang akan terlibat. Hal ini menjadi alasan diperlukan adanya seleksi pemasok dalam manajemen rantai pasok perusahaan. Penelitian dalam Tesis ini mensimulasikan metode Analytical Hierarchy Process AHP sebagai model pemgambilan keputusan seleksi pemasok untuk pengadaan langsung di Universitas. Metode AHP dalam Tesis ini mempunyai beberapa kriteria, sub-kriteria, dan alternatif, dimana menggunakan wawancara dan kuesioner sebagai sumber data utama. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa kriteria Kualitas/Teknis merupakan kriteria paling penting. Untuk kriteria Harga dan Profil Pemasok menjadi kriteria pendukung dalam memilih pemasok terbaik. Dan sebagai contoh untuk model pengambilan keputusan di penelitian ini, PT Bhinneka menjadi pemasok dengan kinerja terbaik untuk pengadaan komputer di Universitas.

As the company grows, role of suppliers in supporting the operational performance of a company becomes more important. In order to improve the quality of the performance, the company needs to filter the suppliers which have been or will be involved in the process. This has become the reason to filter the suppliers in company rsquo s supply chain management.The research in this thesis simulates the Analytical Hierarchy Process AHP as a model for decision making in suppliers selection for direct procurement at the University. AHP method in this thesis has several criteria, sub criteria, and alternative, which uses interviews and questionnaires as the main data source. The results of this study indicate that the criteria of Quality Technical is the most important criterion. Price and Suppliers rsquo Profile become supporting criteria in selecting the best suppliers. And as an example of decision making model in this study, PT Bhinneka becomes the supplier with the best performance for the procurement of computers at the University."
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2016
T-Pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Rudolf Doni Abrauw
"[ABSTRAK
Kota Jayapura merupakan salah satu wilayah yang berada di utara pulau Papua dan
berhadapan langsung dengan lempeng pasifik, sehingga berpotensi terhadap bencana
geologi, salah satunya adalah longsor, walaupun demikian tidak hanya dipengaruhi
oleh pergerakan lempeng pasifik tetapi juga dari kondisi kemiringan lereng di Kota
Jayapura yang bervariasi dari dataran rendah (0-8%) sampai perbukitan (>45%),
sehingga untuk kajian ini kemiringan lereng serta sesar dan juga kondisi kegempaan
yang sewaktu-waktu terjadi karena kota Jayapura berada pada wilayah rawan gempa
maka sangatlah berpotensi terhadap longsor yang dipengaruhi oleh kegempaan dan
adanya sesar. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan wilayah rawan dan risiko
longsor di Kota Jayapura dengan menggunakan dua model pendugaan, pertama
adalah Model Pendugaan Longsor Direktorat Vulkanologi dan Mitigasi Bencana
Geologi dengan paramater curah hujan, geologi, jenis tanah, lereng dan penggunaan
lahan; kedua adalah Model Pendugaan Kombinasi (Puslittanak tahun 2004 dan Shabi,
H. et. al tahun 2012) dengan parameter kemiringan lereng, curah hujan, geologi, jenis
tanah, jarak sesar dan kerapatan vegetasi. Hasil penelitian dengan menggunakan
olahan Sistem Informasi Geografis (SIG) serta validasi lapangan menujukkan bahwa
dari total luas wilayah kajian ada perbedaan luas wilayah rawan longsor dengan
klasifikasi tinggi, yang mana model pendugaan pertama menghasilkan luas wilayah
rawan longsor tinggi sebesar 16.780 Ha, sementara itu model kedua sebesar 2.184
Ha. Kedua model tersebut divalidasi dengan data di lapangan dan data kejadian
longsor, menunjukkan bahwa model kedua lebih sesuai dengan kondisi lapangan dan
representatif untuk mengindentifikasi rawan longsor di Kota Jayapura, sehingga dapat
disimpulkan bahwa model tersebut dapat digunakan lebih lanjut untuk keperluan
mitigasi.

ABSTRACT
Jayapura city is one area in the north of the island of Papua and dealing directly with
the Pacific plate, so the potential for geological disasters, one of which is a landslide,
however is not only affected by the influence of the Pacific plate movement but also
of the condition of the slope in the city of Jayapura varies from lowlands (0-8%) to
the hills (> 45%), so that for the assessment of slope and seismic faults and also the
condition that at any time there because the city of Jayapura located in earthquake
region then it has the potential to landslides which affected by seismicity and the
presence of faults. This study aims to map landslide susceptibility areas and risk in
Jayapura by using two prediction models, the first is the Model Estimation of
landslide Directorate of Volcanology and Geological Hazard Mitigation with
parameters rainfall, geology, soil type, slope and land use; The second is a
combination Estimation Model (Puslittanak 2004 and Shabi, H. et. al in 2012) with
the parameters slope, rainfall, geology, soil type, fault distance and density of
vegetation. Processed research results using Geographic Information System (GIS)
and field validation showed that of the total study area there are vast differences in
landslide-prone areas with higher classification, which first prediction models to
produce high landslide prone area of 16,780 hectares, while the second model of
2,184 Ha. Both models are validated with field data and landslide occurrence data,
showing that both models are better suited to field conditions and to identify landslide
prone representative in Jayapura, so that it can be concluded that the model can be
used further for mitigation purposes.;Jayapura city is one area in the north of the island of Papua and dealing directly with
the Pacific plate, so the potential for geological disasters, one of which is a landslide,
however is not only affected by the influence of the Pacific plate movement but also
of the condition of the slope in the city of Jayapura varies from lowlands (0-8%) to
the hills (> 45%), so that for the assessment of slope and seismic faults and also the
condition that at any time there because the city of Jayapura located in earthquake
region then it has the potential to landslides which affected by seismicity and the
presence of faults. This study aims to map landslide susceptibility areas and risk in
Jayapura by using two prediction models, the first is the Model Estimation of
landslide Directorate of Volcanology and Geological Hazard Mitigation with
parameters rainfall, geology, soil type, slope and land use; The second is a
combination Estimation Model (Puslittanak 2004 and Shabi, H. et. al in 2012) with
the parameters slope, rainfall, geology, soil type, fault distance and density of
vegetation. Processed research results using Geographic Information System (GIS)
and field validation showed that of the total study area there are vast differences in
landslide-prone areas with higher classification, which first prediction models to
produce high landslide prone area of 16,780 hectares, while the second model of
2,184 Ha. Both models are validated with field data and landslide occurrence data,
showing that both models are better suited to field conditions and to identify landslide
prone representative in Jayapura, so that it can be concluded that the model can be
used further for mitigation purposes., Jayapura city is one area in the north of the island of Papua and dealing directly with
the Pacific plate, so the potential for geological disasters, one of which is a landslide,
however is not only affected by the influence of the Pacific plate movement but also
of the condition of the slope in the city of Jayapura varies from lowlands (0-8%) to
the hills (> 45%), so that for the assessment of slope and seismic faults and also the
condition that at any time there because the city of Jayapura located in earthquake
region then it has the potential to landslides which affected by seismicity and the
presence of faults. This study aims to map landslide susceptibility areas and risk in
Jayapura by using two prediction models, the first is the Model Estimation of
landslide Directorate of Volcanology and Geological Hazard Mitigation with
parameters rainfall, geology, soil type, slope and land use; The second is a
combination Estimation Model (Puslittanak 2004 and Shabi, H. et. al in 2012) with
the parameters slope, rainfall, geology, soil type, fault distance and density of
vegetation. Processed research results using Geographic Information System (GIS)
and field validation showed that of the total study area there are vast differences in
landslide-prone areas with higher classification, which first prediction models to
produce high landslide prone area of 16,780 hectares, while the second model of
2,184 Ha. Both models are validated with field data and landslide occurrence data,
showing that both models are better suited to field conditions and to identify landslide
prone representative in Jayapura, so that it can be concluded that the model can be
used further for mitigation purposes.]"
2015
T43571
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>