Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian geologi dilakukan di Kabupaten Sukabumi yang memiliki luas sekitar 4.145  dan terbagi menjadi 47 Kecamatan. Berdasarkan data statistik BNPB tahun 2021, tercatat di Jawa Barat terjadi kurang lebih 585 bencana dan 268 diantaranya adalah tanah longsor. Bencana tanah longsor tersebut diketahui berdampak pada lebih dari 8000 orang baik secara material maupun imaterial. Dari 268 bencana tanah longsor tersebut, 44 diantaranya terjadi di Kabupaten Sukabumi. Tujuan penelitian adalah untuk mendapatkan informasi mengenai faktor apa saja yang mempengaruhi kerentanan gerakan tanah di daerah penelitian dan daerah zonasi kerentanan gerakan tanah dalam waktu yang cepat. Penelitian dilakukan berdasarkan metode frequency ratio dan information value yang telah dikemas dengan menggunakan LSAT toolbox. Dari kesepuluh parameter kerentanan gerakan tanah yang dipakai, intensitas curah hujan, jenis litologi, dan kemiringan lereng adalah faktor utama terjadinya longsor di Kabupaten Sukabumi. Berdasarkan metode frequency ratio dan information value, persebaran gerakan tanah di wilayah Kabupaten Sukabumi dibagi menjadi 5 (lima) kelas yaitu kelas sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi. Dalam analisis menggunakan kedua metode tersebut, wilayah Kabupaten Sukabumi didominasi oleh kelas kerentanan gerakan tanah yang tinggi-sangat tinggi. Tipe kerentanan gerakan tanah tersebut ditemukan dominan pada Formasi Beser. Kemampuan prediksi dan keberhasilan algoritma frekuensi rasio lebih baik daripada algoritma nilai informasi.

---

Geological research was carried out in Sukabumi Regency, which has an area of around 4,145 km² divided into 47 sub-districts. Based on BNPB statistical data for 2021, West Java recorded approximately 585 disasters, 268 of which were landslides. The landslide disaster is known to have impacted more than 8,000 people both materially and immaterially. Of the 268 landslides, 44 occurred in Sukabumi Regency. The aim of the research is to obtain information about the factors influencing the vulnerability to land movements in the research area and the zoning area for land movement susceptibility in a short time. The research was carried out based on the frequency ratio and information value method, which was packaged using the LSAT toolbox. Of the ten landslide vulnerability parameters used, rainfall intensity, lithology type, and slope are the main factors causing landslides in Sukabumi Regency. Based on the frequency ratio and information value methods, the distribution of land movement potential in Sukabumi Regency is divided into five classes: very low, low, medium, high, and very high. In the analysis using these two methods, the Sukabumi district area is dominated by the high to very high ground movement vulnerability class. The type of landslide vulnerability was found to be dominant in the Beser Formation. The prediction ability and success of the frequency ratio algorithm are better than the information value algorithm."

"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."

"Gerakan tanah merupakan salah satu bencana alam yang cukup sering terjadi di Indonesia. Tercatat pada tahun 2020 telah terjadi bencana gerakan tanah sebanyak 1152 peristiwa yang tersebar di seluruh wilayah Indonesia. Provinsi Jawa Barat menjadi salah satu wilayah yang rentan akan terjadinya gerakan tanah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui zona kerentanan gerakan tanah pada Kabupaten Garut, Provinsi Jawa Barat dan menentukan metode yang memiliki tingkat akurasi lebih baik pada lokasi penelitian. Penentuan zona kerentanan gerakan tanah dilakukan dengan menggunakan metode Weight of Evidence (WoE) dan Logistic Regression (LR). Parameter penyebab kerentanan gerakan tanah yang digunakan pada penelitian ini yaitu elevasi, kemiringan lereng, aspek lereng, curvature, Normalized Differential Vegetation Index (NDVI), jarak terhadap sungai, jarak terhadap jalan, jarak terhadap kelurusan, tata guna lahan, litologi, dan curah hujan pada setiap bulannya. Penelitian ini juga menggunakan data kejadian gerakan tanah yang terjadi selama tahun 2000 hingga tahun 2020. Data kejadian gerakan tanah dibagi menjadi dua kelompok, yaitu data training set sebesar 70% dan data test setsebesar 30%. Kedua data tersebut digunakan untuk validasi model berupa success rate dan predictive rate. Penelitian ini menghasilkan 12 peta kerentanan gerakan tanah berdasarkan data setiap bulannya dari masing-masing metode. Peta kerentanan gerakan tanah terbagi menjadi empat zona kerentanan gerakan tanah. Hasil validasi success rate dan predictive rate pada penelitian ini menunjukkan bahwa metode WoE memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi pada success rate dan metode LR memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi pada predictive rate. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa kedua metode tersebut dapat melengkapi satu sama lain.

---

Landslides are one of the most frequent natural disasters in Indonesia. It was recorded that in 2020 there have been 1152 landslides events disasters spread throughout Indonesia. West Java Province is one of the areas that vulnerable to landslides. This research aims to determine the landslide vulnerability zone in Garut Regency, West Java Province and to determine which method has better accuracy at this research. In this study, determination of landslide vulnerability zone was carried out using Weight of Evidence (WoE) and Logistic Regression methods. The parameter that causing landslide vulnerability that used in this study are elevation, slope, slope aspect, curvature, normalized differential vegetation index (NDVI), distance to river, distance to road, distance to lineament, land use, lithology, and rainfall on a monthly basis. This study also used data of landslide events that occurred from 2000 to 2020. Landslide events data divided into two groups, training set (70%) and test set (30%). Both data is used for validation model of success rate and predictive rate. This study produced 12 landslide vulnerability maps based on monthly data from each method. The landslide vulnerability map is divided into four landslide vulnerability zones. The results of the success rate and predictive rate validation show that the WoE method has a higher accuracy at success rate and the LR method has a higher accuracy at predictive rate. Based on these results, it can be concluded that the two methods can complement each other."

"Dalam kurun waktu 2018-2023 terjadi 40 kejadian longsor di Kecamatan Babakan Madang. Kejadian tersebut menimbulkan banyak kerugian seperti kerusakan rumah warga, akses jalan, dan kerusakan fasilitas umum seperti sekolah dan tempat ibadah. Penelitian ini digunakan untuk mengkaji dan menganalisis mengenai distribusi spasial tingkat kerawanan dan kerentanan tanah longsor di Kecamatan Babakan Madang. Dalam menentukan tingkat kerawanan tanah longsor digunakan metode Index Storie dengan beberapa variabel seperti tutupan lahan, lereng, curah hujan, dan jenis tanah yang kemudian dilakukan analisis matematis dan overlay. Mengenai tingkat kerentanan digunakan data fisik seperti kepadatan bangunan dan sebaran fasum, serta data sosial seperti kepadatan penduduk dan kelompok rentan yang nantinya akan menghasilkan indeks kerentanan untuk menentukan tingkat kerentanan masyararakat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kecamatan Babakan Madang memiliki tingkat kerawanan yang tinggi yaitu 65% dengan luasnya sekitar 5.860,91 Ha yang terdistribusi di sebagaian wilayah selatan dan utara. Sedangkan untuk tingkat kerentanan tanah longsor seluruh wilayah pemukiman di Kecamatan Babakan Madang memiliki tingkat kerentanan yang tinggi dengan indeks > 0,67.

---

Between 2018 and 2023, there were 40 landslide incidents in Babakan Madang District. These incidents caused significant damage, including the destruction of residents' homes, road access, and public facilities such as schools and places of worship. This research aims to examine and analyze the spatial distribution of landslide susceptibility and vulnerability levels in Babakan Madang District. To determine the level of landslide susceptibility, the Index Storie method is used with several variables such as land cover, slope, rainfall, and soil type, followed by mathematical analysis and overlay. For the vulnerability level, physical data such as building density and the distribution of public facilities, as well as social data such as population density and vulnerable groups, are used to produce a vulnerability index to determine the community's vulnerability level. The result of the study show that Babakan Madang District has a high susceptibility level, reaching 65%, covering an area of approximately 5,860.91 hectares distributed in both southern and northern regions. As for landslide vulnerability, the entire residential area in Babakan Madang Subdistrict exhibits a high vulnerability level with an index exceeding 0.67."

"Analisis kerentanan gerakan tanah sangat diperlukan sebagai upaya mitigasi untuk mengurangi kerugian yang diakibatkan oleh gerakan tanah. Namun ketidaktepatan pemilihan faktor pengontrol dalam pemodelan kerentanan gerakan tanah, sering kali menghasilkan peta kerentanan yang kurang akurat dan kurang rasional. Faktor linier diskrit berupa jarak terhadap sungai, jarak terhadap jalan, dan jarak terhadap struktur, tidak memiliki makna keterkaitan yang jelas antara faktor pengontrol dengan evolusi gerakan tanah, yang menyebabkan penurunan akurasi pemodelan. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan faktor pengontrol kontinu berbasis densitas spasial seperti densitas sungai, densitas jalan, dan densitas struktur untuk meningkatkan kesesuaian faktor linier. Kabupaten Sumedang dipilih sebagai lokasi pada penelitian kali ini, dengan 65 sejarah gerakan tanah dan 12 faktor pengontrol terpilih. Pertama, jarak terhadap jalan, sungai, dan struktur, serta 9 faktor lainnya merupakan faktor asli dari pemodelan kerentanan gerakan tanah. Kedua, jarak terhadap jalan, sungai, dan struktur, masing-masing diganti dengan densitas sungai, densitas jalan, dan densitas struktur menjadi faktor yang ditingkatkan. Ketiga, dilakukan perhitungan nilai frequency ratio untuk mengetahui faktor yang dominan terhadap gerakan tanah. Keempat, pemodelan kerentanan gerakan tanah berdasarkan logistic regression dengan faktor asli dan faktor dikembangkan, dikonstruksikan dan dibandingkan. Terakhir, dilakukan uji validasi pemodelan gerakan tanah. Hasil menunjukkan bahwa (1) nilai FR >1 pada kelas setiap faktor menunjukkan pengaruh dominan terhadap gerakan tanah, seperti elevasi 552 – 738 m, kemiringan lereng 24° – 29°, dan lainnya. (2) Zona kerentanan gerakan tanah dibagi menjadi empat yaitu, tinggi, menengah, rendah, sangat rendah, dengan persebaran dari tinggi ke rendah terletak pada arah barat daya ke timur laut lokasi penelitian. (3) Hasil uji validasi terhadap peta kerentanan gerakan tanah menggunakan faktor yang dikembangkan lebih tinggi dibandingkan dengan faktor asli, dapat disimpulkan bahwa faktor densitas lebih layak daripada faktor linier.

---

Landslide susceptibility analysis is needed as a mitigation effort to reduce losses caused by soil movement. Inaccurate selection of controlling factors in landslide susceptibility modeling, often results in less accurate and less rational susceptibility maps. Discrete linear factors such as distance to rivers, distance to roads, and distances to structures, do not have a clear relationship between controlling factors and the evolution of landslide, which leading to a decrease in modeling accuracy. Therefore, this study proposes continuous control factors based on spatial density such as river density, road density, and structural density to improve the suitability of linear factors. Sumedang Regency was chosen as the location for this study, with 65 landslide histories and 12 control factors selected. First, distance to roads, rivers, and structures, and 9 other factors constitute the original factors from landslide susceptibility modeling. Second, distance to roads, rivers, and structures, respectively replaced by river density, road density, and structural density to constitue improved factors. Third, the calculation of the frequency ratio value is carried out to determine the dominant factor in landslide susceptibility. Fourth, landslide susceptibility modeling based on logistic regression with original factors and improved factors, constructed and compared. Finally, the landslide susceptibility modeling is validated. Results show that (1) the FR value >1 in the class of each factor show a dominant influence on landslide, such as elevation 552 – 738 m, slope slope 24° – 29°, and others. (2) The landslide susceptibility zone is divided into four susceptibility levels, high, medium, low, and very low, with the distribution from high to low located in the southwest to northeast of the study area. (3) The results of the validation test on landslide susceptibility map using improved factors are higher than the original factors, it can be concluded that the density factor is more feasible than the linear facto"

"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."

"

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

---

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

"

"Gerakan tanah merupakan salah satu bencana yang sering terjadi di Indonesia. Pulau Jawa merupakan pulau besar dengan tingkat kepadatan penduduk tertinggi di Indonesia, di mana wilayah Jawa Barat memiliki tingkat kejadian gerakan tanah paling tinggi.  Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui zona kerentanan gerakan tanah (ZKGT) pada salah satu kabupaten di Jawa Barat yaitu Kabupaten Majalengka. Identifikasi ZKGT dilakukan untuk memetakan serta mengidentifikasi zona longsoran agar dapat dilakukannya mitigasi bencana untuk mengurangi dampak merugikan dari longsoran. Penelitian ini dilakukan menggunakan metode Wight of Evidence (WoE) dengan data berbasis poligon dan titik serta menggunakan beberapa kelas ukuran piksel untuk menentukan ukuran piksel paling optimum dalam pemetaan ZKGT di Kabupaten data kejadian gerakan tanah yang digunakan dalam penelitian ini berupa 319 kejadian berbentuk poligon dan 319 kejadian berbentuk titik yang kemudian di bagi menjadi training set (70%) dan test set (30%). Penelitian membandingkan pemodelan WoE dengan data poligon dan titik pada tujuh kelas ukuran piksel yaitu 10, 15, 20, 25, 30, 35 dan 40. Hasil kedua model reliabel untuk digunakan dan diterapkan untuk menentukan zona kerentanan di Kabupaten Majalengka di mana pengolahan dengan data poligon menghasilkan success rate yang lebih tinggi dan pengolahan dengan data titik menghasilkan predictive rate yang lebih tinggi. 

---

Landslide is one of the most occurring natural disaster in Indonesia. Java Island is one of Indonesia’s largest Island with the highest population density in Indonesia, where the West Java region has the highest rate of natural disasters. This research aims to determine the landslide vulnerability zone in one of the regency in West Java Province, which is Majalengka Regency. Identification of landslides vulnerability zones is carried out to map and identify landslides zones so that disaster mitigation can be carried out to reduce the adverse effects of a landslides. This research was conducted using the Wight of evidence (WoE) method with polygon based data and multiple pixel class to find the most optimal pixel class to map the landslides vulnerability zones in Majalengka Regency. this research used Weight of Evidence method with two sets of data which are polygon and point, with multiple pixel size to find the optimum pixel size to make a landslide susceptibility map. This research used 319 set of data in a form of polygon and 319 set of data in a form of point. The WoE method was used in seven pixel size which are 10, 15, 20, 25, 30, 35 and 40. The result are both of the data set are reliable to use in making landslide susceptibility model where in the polygon data set, the success rate is higher and in the point data set the predictive rate is higher."

"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%."

"Tanah longsor merupakan dikategorikan menjadi bencana hidrometeorologi paling mematikan yang dapat mengakibatkan korban luka-luka, meninggal dunia, dan kerusakan rumah serta infrastruktur. Faktor penyebab longsor dapat dipengaruhi oleh kemiringan lereng, saturasi air, permeabilitas dan porositas. Parameter ini dianalisis untuk mengidentifikasi sebaran bidang gelincir dan potensi longsor menggunakan metode geolistrik. Peneliatian ini dilakukan di sekitar Dry Dam Ciawi dengan total tiga lintasan geolistrik. Pengukuran menggunakan konfigurasi Dipole-Dipole dan didapatkan hasil sebaran nilai resistivitas yaitu 3 – 23 Ωm pada kedalaman 0 – 5 meter yang diduga sebagai endapan kolluvial atau tuff lapilli terlapukkan sempuran, resistvitas 23 – 43 Ωm pada kedalaman 10 – 40 meter diduga sebagai tuff lapili, dan resistivitas > 60 Ωm diduga sebagai breksi tuff. Pada hasil penampang ketiga lintasan terlihat adanya dugaan bidanggelincir atntara breksi tuff dengan endapan alluvial atau tuff lapilli terlapukkan sempurna.Berdasarkan analisis kemiringan lereng, lokasi penelitian berada pada lereng yang curam dengan kemiringan 25 – 45 derajat dan tidak stabil. Adapun litologi yang diduga akan tergelincir yaitu endapan kolluvial atau endapa tuff lapilli terlapukkan sempurna. Sehingga, melalui penelitian ini area penelitian memiliki potensi terjadi tanah longsor

---

Landslides are categorized as the deadliest hydro-meteorological disaster which can result

in injuries, deaths, and damage to houses and infrastructure. Factors causing landslides

can be influenced by slope, water saturation, permeability, and porosity. This parameter

is analyzed to identify the distribution of slip planes and the potential for landslides using

the geoelectric method. This research was carried out around the Ciawi Dry Dam with a

total of three geoelectric trajectories. Measurements used the Dipole-Dipole configuration

and the results obtained were the distribution of resistivity values, namely 3 – 23 Ωm at

a depth of 0 – 5 meters which is suspected to be a colluvial deposit or perfectly weathered

lapilli tuff, resistivity of 23 – 43 Ωm at a depth of 10 – 40 meters is suspected to be a

lapilli tuff. and resistivity > 60 Ωm is suspected as tuff breccia. In the results of the third

section of the track, there is an alleged slip plane between breccia tuff and alluvial deposits

or perfectly weathered lapilli tuff. Based on the slope analysis, the research location is on

a steep slope with a slope of 25-45 degrees and is unstable. The lithology suspected of

slipping is colluvial deposits or perfectly weathered lapilli tuff deposits. So, through this

research the research area has the potential for landslides to occur."