Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kota Bekasi merupakan salah satu Kota yang berada di wilayah Metropolitan Jadetabek. Kota Bekasi memiliki tingkat kepadatan penduduk yang tinggi dan memiliki 443 ha permukiman kumuh yang tersebar pada 118 lokasi. Permukiman kumuh pada penelitian ini dibedakan berdasarkan tipologi yaitu daerah komersil, perumahan penduduk, ruang terbuka hijau, sempadan rel kereta api, sempadan sungai, dan dekat TPA. Dari 118 lokasi pemukiman kumuh dilakukan sampling pada 33 titik yang tersebar merata dan mewakili masing-masing tipologi. Penelitian ini menggunakan metode AHP dan spatial multi criteria SMC untuk mengetahui tingkat sensitivitas kebakaran di permukiman kumuh. Berdasarkan hasil pengolahan data dan analisis menunjukan bahwa permukiman kumuh dengan tingkat sensitivitas tinggi berada di sekitar wilayah komersil, tingkat sensitivitas sedang cenderung berada di sekitar wilayah komersil, sempadan sungai, dan rel kereta api. Sedangkan tingkat sensitivitas rendah cenderung berada di sekitar wilayah ruang terbuka hijau dan sekitar perumahan.

---

Bekasi City is one of the City that located in Jabodetabek Metropolitan area. Bekasi has a high population density and has 443 ha of slums area that spread in 118 locations. Slum settlements in this study are distinguished by typology of commercial areas, housing complex, green spaces, railway borders, river borders, and near landfill. Out of 118 slum dwellings, 33 samples were scattered and represented each typology. This research uses AHP method and Spatial Multi Criteria SMC to know slum rsquo s sensitivity level agains fires. Based on the results of data processing and analysis shows that slums with high sensitivity is around the commercial area, the medium level of sensitivity are around commercial areas, river borders, and railway lines. While the low sensitivity tends to be around the green space and housing complex."

"Tanah longsor merupakan bencana alam yang banyak terjadi di Kabupaten Bogor. Selain faktor alam yang sangat mendukung, aktivitas manusia yang intensif pun menambah kemungkinan terjadinya tanah longsor. Maka perlu diadakan banyak penelitian mengenai wilayah yang rawan terjadi tanah longsor agar meminimalisir dampak yang diakibatkan. Salah satu metode yang digunakan untuk memetakan wilayah potensi longsor adalah dengan menggunakan pemodelan Stability Index Mapping SINMAP , dan data yang digunakan adalah Digital Elevation Model DEM , jenis tanah, serta curah hujan. Hasil dari pemodelan SINMAP berupa Indeks Stabilitas digunakan sebagai acuan menentukan wilayah potensi tanah longsor. Kemudian wilayah potensi tanah longsor ditumpang-susunkan dengan penggunaan tanah berupa permukiman dengan memperhatikan arah hadapan lereng, sehingga didapatkan wilayah rawan tanah longsor. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui sebaran lokasi wilayah potensi dan wilayah rawan tanah longsor di Kecamatan Jonggol. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa 11,12 1.496,52 Ha dari luas wilayah Kecamatan Jonggol berpotensi longsor. Wilayah yang memiliki potensi longsor terdapat di bagian Selatan dan bagian Timur wilayah Kecamatan Jonggol yang merupakan wilayah dengan kemiringan lereng di atas 10 , sedangkan wilayah rawan tanah longsor di Kecamatan Jonggol adalah seluas 84,45 Ha atau 3,11 dari luas wilayah permukiman di Kecamatan Jonggol.

---

Landslide is a natural disaster occurs frequently in Bogor District. In addition to natural factors that are very supportive, intensive human activity also increases the likelihood of landslides. Therefore, there should be a lot of researches on areas hazard to landslides to minimize the impacts. One of the methods used to map the landslide potential areas is by using Stability Index Mapping SINMAP modeling, and the data used is Digital Elevation Model DEM , soil type, and rainfall. The result of SINMAP modeling in the form of Stability Index is used as reference to determine the potential landslide areas. Then the landslide potential areas stacked up with the use of land in the form of settlements by paying attention to the direction of the slopes, so that the landslide hazard areas are found. The purpose of this research is to know the distribution of potential and landslide hazard areas in Jonggol sub district. The result of this research indicates that 11,12 1,496,52 Ha from Jonggol sub district has landslide potential. Areas that have landslide potential are in the South and East part of Jonggol Sub district, areas with the slope of above 10 . Meanwhile, the landslide hazard areas in Jonggol sub district are 84.45 Ha or 3.11 of the total settlement area in Jonggol sub district."

"Kota Depok merupakan wilayah yang mengalami laju perubahan lahan yang cukup tinggi. Penelitian ini mengkaji pola spasiotemporal pertumbuhan daerah terbangun Kota Depok dan prediksinya di Tahun 2020 menggunakan analisis logistik biner. Faktor-faktor yang dikaji dalam penelitian ini antara lain jarak terhadap jalan utama, kepadatan jaringan jalan, jarak terhadap daerah terbangun eksisting, jarak terhadap Kota Jakarta dan jarak terhadap Kota Bogor. Hasil pemodelan menunjukkan pada tahun 2020 luasan daerah terbangun di Kota Depok mencakup sekitar 64.01% yang tersebar merata diseluruh wilayah Kota Depok dengan kecenderungan mengikuti jalan utama. Tren pertumbuhan penduduk digunakan untuk mengukur keakurasian model yang menghasilkan nilai sekitar 80.97%.

---

Depok is an city that experienced a high rate of land conversion. This study examines spatotemporal pattern of growth of Depok's built-up area and its prediction in Year 2020 using binary logistic analysis. Factors studied in this study including distance to the main road, road network density, distance to existing built-up areas, distance to Jakarta, and distance to Bogor. The modeling result shows that in 2020, built up area covers about 64.01% with the tendency to be distributed alongside the main road. Population growth trends are used to measure the accuracy of the model that result about 80.97%."

"ABSTRAKSebagian wilayah karst memiliki wilayah yang kering dan tidak produktif serta sering mengalami fenomena kekeringan dan kritis air seperti di Kawasan Karst Pegunungan Sewu yang ada di Wonogiri dan Gunung Kidul. Namun ada sebagian wilayah karst lain yang justru berlebihan air seperti Karst yang ada di Pangkep Maros, Sulawesi Selatan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis variasi tingkat kekritisan air bulanan di Kawasan Karst Gombong Selatan dan Sekitarnya secara spasial dan temporal.Variabel penelitian yang digunakan adalah curah hujan dan faktor geologi untuk menghitung ketersediaan air, serta jumlah penduduk, jumlah murid sekolah, jumlah industri, jumlah fasilitas kesehatan, jumlah fasilitas ibadah, dan luas area pasar untuk kebutuhan air. Data curah hujan yang digunakan adalah data curah hujan bulanan yang digunakan selama tahun 1988-2017 dari 2 stasiun penakar curah hujan. Metode yang digunakan adalah menghitung serta membandingkan jumlah kebutuhan air dan ketersediaan air bulanan secara kuantitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara temporal kekritisan air baru terjadi pada bulan-bulan seperti Bulan Juni, Juli Agustus dan September. Secara spasial, wilayah dengan tingkat kekritisan mendekati kritis-sangat kritis terjadi pada Bulan Juni-September dan sebagian besar mengelompok di sebelah Timur Laut serta Utara menuju ke Tengah wilayah penelitian.

---

ABSTRACTSome karst areas have dry and unproductive areas and often experience of drought phenomena and critical water such as in the Karst Area of Pegunungan Sewu in Wonogiri and Gunung Kidul. But there are some other karst areas that just excessive water like Karst in Pangkep Maros, South Sulawesi. This study aims to analyze the variation of monthly water criticality level in Karst Gombong Selatan and surrounding areas spatially and temporally. The research variables used rainfall and geological factors to calculate water availability, and the number of residents, the number of school students, the number of industries, the number of facilities health, number of worship facilities, and wide market area to calculate water needs. Rainfall data used is the monthly rainfall data used during the years 1988 2017 from 2 rainfall precipitation stations. The method used to calculate and compare the quantity of water needs and monthly water availability quantitatively. The results show that temporal water criticality occurs only in months such as June, July August and September. Spatially, the region with criticality is close to critical very critical in June September and mostly clustered to the Northeast and North to the Middle of the study area. "

"Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi persebaran dan besar perubahan lahan terbangun di Kota Tangerang Selatan dengan menggunaakan Land Change Modeling (LCM) dari IDRISI berdasarkan dua skenario. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan data satelit landsat untuk mendapatkan data penggunaan tanah tahun 1989 dan tahun 2014. Peta penggunaan tanah hasil interpretasi ini digunakan untuk melakukan prediksi perubahan lahan terbangun di tahun 2031. Dalam penelitian ini diprediksi bahwa daerah timur laut Kota Tangerang Selatan mempunyai tingkat pertumbuhan lahan terbangun yang tinggi. Hasil pemodelan lahan terbangun menunjukan  pola pertumbuhan bergerak dari arah Provinsi DKI Jakarta yang berada pada timur laut daerah Kota Tangerang Selatan.

---

The purpose of this study is to predict the movement and development level of built-up area in Tangerang Selatan by using Land Change Modeling (LCM) from IDRISI based on two scenarios. The author uses landsat satellite data to obtain land use data for the year of 1989 and 2014. Interpretation result in form of land use map is used to predict built-up area development in 2031. In this study, it is predicted that northeast area of Tangerang Selatan would have high built-up area growth. Built-up area modeling result shows that the growing pattern is moving from DKI Jakarta side that is on Kota Tangerang Selatan’s northeast."

"ABSTRACTIndonesia adalah negara agraris dengan masyarakat agraris memproduksi dan memelihara tanaman dan lahan pertanian. Wilayah Gunung Patuha di Jawa Barat dianggap sebagai daerah yang cocok untuk pertanian. Wilayah Gunung Patuha juga dikenal sebagai Wilayah Agropolitan Ciwidey yang memiliki potensi luas lahan pertanian yang pemanfaatannya masih belum optimal karena kurangnya perhatian terhadap kesuburan tanah. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi tingkat kesuburan tanah berdasarkan Kawasan Tanah yang Dibudidayakan (WTU). Kesuburan tanah dipengaruhi oleh faktor fisik, kimia, dan biologis di dalam tanah. Faktor fisik meliputi tekstur tanah, kapasitas retensi air, dan kerapatan curah. Faktor biologis termasuk mikroorganisme dan Karbon Organik Tanah (SOC). Sementara itu, faktor kimia termasuk pH tanah dan Kapasitas Pertukaran Kation (KTK). Untuk mengidentifikasi tingkat kesuburan tanah, pengambilan sampel tanah diperlukan. Kemudian hasilnya dilakukan tes laboratorium sehingga kandungan SOC dalam tanah diketahui dengan metode Walkley-Black dan untuk pemetaan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan Stepwise Multiple Linear Regression (SMLR). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Wilayah Gunung Patuha memiliki tingkat kesuburan tanah sedang dan tinggi. Distribusi dominan tingkat kesuburan tanah di WTU Limited II terletak di bagian selatan Kecamatan Pasirjambu. Meskipun WTU Limited II tidak ditujukan untuk pertanian, ia memiliki tingkat kesuburan tanah yang lebih dominan karena menanam tanaman tahunan seperti perkebunan dan agroforestri. Agroforestri dan perkebunan sebagai tanaman tahunan lebih mampu mempertahankan kesuburan tanah daripada tanaman padi / sekunder dan hortikultura sebagai tanaman musiman, oleh karena itu tingkat kesuburan tanah yang tinggi dari Wilayah Gunung Patuha ada di WTU Limited II

---

ABSTRACTIndonesia is an agrarian country with an agrarian society producing and maintaining crops and agricultural land. The Mount Patuha region in West Java is considered an area suitable for agriculture. The Gunung Patuha area is also known as the Ciwidey Agropolitan Region which has wide potential for agricultural land, which is still not optimally utilized due to lack of attention to soil fertility. Therefore, this study aims to identify the level of soil fertility based on the Cultivated Land Area (WTU). Soil fertility is influenced by physical, chemical, and biological factors in the soil. Physical factors include soil texture, water retention capacity, and bulk density. Biological factors include microorganisms and Soil Organic Carbon (SOC). Meanwhile, chemical factors include soil pH and Cation Exchange Capacity (CEC). To identify soil fertility, soil sampling is needed. Then the results are carried out laboratory tests so that the SOC content in the soil is known by the Walkley-Black method and for mapping using the Principal Component Analysis (PCA) and Stepwise Multiple Linear Regression (SMLR) methods. The results showed that the Mount Patuha Region had moderate and high soil fertility. The dominant distribution of soil fertility in WTU Limited II is located in the southern part of Pasirjambu District. Although WTU Limited II is not intended for agriculture, it has a more dominant level of soil fertility because it grows annual crops such as plantations and agroforestry. Agroforestry and plantations as annual crops are better able to maintain soil fertility than rice / secondary crops and horticulture as seasonal crops, therefore the high soil fertility rate of the Mount Patuha Region is in WTU Limited II"

"Kecamatan Kintamani di Kabupaten Bangli merupakan salah satu daerah yang cocok untuk pertumbuhan tanaman kopi. Tahun 2000 produksi kopi Kintamani sedang meningkat pesat akan tetapi ditahun 2014 produksi kopi Kintamani ini mulai mengalami penurunan secara signifikan. Hal tersebut ditunjukkan dengan hasil produksi kopi Kintamani pada tahun 2015yang mencapai 2.482,78 ton dimana tergantikan oleh tanaman jeruk Kintamani yang semakin meningkat sampai ke 117.596 ton per tahun.Berdasarkan hal tersebut dapat diketahui bahwa produksi kopi Kintamani selalu berubah dan cenderung menurun disetiap tahunnya. Hal ini diduga berkaitan dengan pemanfaatan lahan perkebunan di Kecamatan Kintamani.Berdasarkan pemaparan tersebut, tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisisdinamika spasial perkebunan kopi Kintamanidari tahun 1999-2018 yang kemudian diproyeksikan ke tahun 2033 sesuai dengan kebijakan RTRW pemerintah Kabupaten Bangli tahun 2013-2033.Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Cellular Automata Markovdengan beberapa faktor pendorongterjadinya perubahan penggunaan lahan antara lain jarak dari hutan, jarak dari jalan, jarak dari sungai, dan jarak dari pemukiman. Penggunaan lahanyg digunakan antara lain ditahun 1999, 2014 dan 2018. Nilai akurasi kappapada model mencapai 87%.Hasil prediksi menunjukkan bahwa dinamika spasial perkebunan kopi Kintamani tidak menurun secara signifikan karena diprediksi keberadaan kopi Kintamani masih dalam jangka panjang. Penurunan lahan perkebunan ini terus menurun seiring dengan perkembangan lahan permukiman."

"Pertumbuhan penduduk mengarah pada ketersediaan lahan permukiman. Tekanan populasi ini menyebabkan ketidakseimbangan dengan kemampuan lahan permukiman di Kota Samarinda. Prediksi pemodelan spasial diperlukan sebagai langkah untuk mencegah perubahan tutupan lahan yang berlebihan di masa depan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi daya dukung permukiman dan pemodelan spasial tutupan lahan yang terjadi di Kota Samarinda pada tahun 2006, 2014, dan 2020. Metode Pengolahan data menggunakan Cellular Automata Markov Chain (CAMC) dan Indeks Daya Dukung Lahan Permukiman. Selanjutnya Indeks Daya Dukung Lahan Permukiman digunakan untuk memprediksi kemampuan lahan permukiman. Hasil CAMC menunjukkan adanya ekspansi tutupan lahan permukiman yang dipengaruhi oleh driving factor diantaranya jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari point of Interest (fasilitas kesehatan dan fasilitas pendidikan), lereng, dan wilayah ketinggian. Hasil daya dukung lahan permukiman dipengaruhi oleh jumlah penduduk, standar luas kebutuhan ruang, dan luas lahan permukiman di Kota Samarinda. Perhitungan daya dukung lahan permukiman tahun 2034 di Kota Samarinda mendapatkan hasil nilai indeks daya dukung lahan permukiman sebesar 4,6 m²/kapita. Arti dari 4,6 m²/kapita bahwa daya dukung lahan permukiman masih mampu menampung penduduk untuk bermukim 4 kali dari jumlah penduduk yang ada pada tahun 2034 karena memiliki luas yang lebih untuk menampung penduduk yang ada.

---

Population growth leads to the availability of residential areas, this population pressure causes an imbalance with the ability of residential areas in Samarinda City. Spatial modeling predictions are needed as a prevention step to prevent excessive land cover changes in the future. This research aims to predict residential area carrying capacity and spatial modeling of land cover that occurred in Samarinda City in 2006, 2014, and 2020. The data processing method uses the Cellular Automata Markov Chain (CAMC) and the Capability Index of the residential area. Then the residential area Capacity Index is used to predict the ability of a residential area. The Cellular Automata Markov Chain (CAMC)  results show that there is an expansion of residential area land cover which affected by driving factors that consist of distance from the nearby road, distance from the river, distance from the point of interest (health facility and education facility), slope, and elevation. The residential area land carrying capacity results affected by population density, standard needed land area, and residential area extent in Samarinda City. The calculation of residential area land carrying capacity in 2034 Samarinda City results in the index value of the carrying capacity residential area 4.6 m²/capita. The meaning of 4.6 m²/capita is that the carrying capacity of residential area is still able to accommodate residents to live 4 times the total population in 2034 because it has more area to accommodate the existing population."

"

Keberadaan aktivitas penambangan batubara secara terbuka menyebabkan kerusakan lingkungan sekitar. Salah satu kerusakan tersebut yaitu terbentuknya lubang bekas tambang (void). Void tersebut dapat dideteksi dengan citra satelit. Kota Samarinda memiliki ratusan lubang void dan berpotensi untuk bertambah. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memetakan sebaran void dan menganalisis void tersebut dengan analisis kesesuaian wilayah untuk area pengembangan panel surya terapung dan bendungan. Penelitian ini menggunakan metode dijitasi pada citra resolusi tinggi dan metode Fuzzy Logic. Tahapan pertama yaitu mengidentifikasi sebaran void menggunakan dijitasi citra satelit pada wilayah izin usaha pertambangan di Kota Samarinda. Setelah itu melakukan identifikasi kesesuaian wilayah panel surya dan bendungan. Kriteria kesesuaian wilayah diklasifikasikan menggunakan metode Fuzzy Membership dan metode Fuzzy Overlay. Selanjutnya, peta kesesuaian wilayah tersebut di overlay dengan peta sebaran void untuk mendapatkan wilayah kesesuaian panel surya terapung dan bendungan pada void di Kota Samarinda. Hasil penelitian menunjukkan terdapat 442 void dengan luas total 7,901 km². Tingkat kesesuaian wilayah panel surya terapung dan bendungan dibagi menjadi 4 kelas, yaitu S1, S2, S3, dan S4/N. Jumlah void pada kelas kesesuaian panel surya terapung berturut-turut 17, 26, 40, dan 359. Adapun jumlah void pada kesesuaian bendungan berturut-turut 45, 133, 210, dan 54. Mayoritas void tersebar pada wilayah yang memiliki aksesibilitas rendah dengan jarak lebih dari 1 km, berada pada wilayah dengan penyinaran matahari yang cukup tinggi dengan 1800-1900 kWh/m²/tahun, dan berada pada wilayah dengan kemiringan lereng yang lebih dari 10 %.

---

The existence of open coal mining activities causes damage to the surrounding environment. One such damage is the formation of a former mine pit (voids). These voids can be detected with satellite imagery. Samarinda City has hundreds of void holes and has the potential to increase. Therefore, this study aims to map the distribution of voids and analyze these voids by analyzing the suitability of the area for the development area of floating solar panels and dams. This research uses digitizing methods in high-resolution images and Fuzzy Logic methods. The first stage is identifying void distribution using digitalized satellite imagery in the mining business permit area in Samarinda City. After that, determine the suitability of the solar panel area and the dam. Region suitability criteria are classified using the Fuzzy Membership method and then overlaid using the Fuzzy Overlay method. Furthermore, the suitability map of the area is overlaid using the intersect with the void distribution map to get the suitability of the floating solar panels and the dams on the voids in Samarinda City. The results showed that there were 442 voids with a total area of 7,901 km². The suitability level of the floating solar panel and dam is divided into four classes, namely S1, S2, S3, and S4/N. The number of voids in the suitability class of floating solar panels are 17, 26, 40, and 359. The number of voids in the suitability of the dam is 45, 133, 210, and 54. The majority of voids are scattered in areas that have low accessibility with a distance of more than 1 km, are in areas with high solar radiation with 1800-1900 kWh/m²/year, and are in areas with slopes of more than 10 %.

 

 

"

"ABSTRAKPerubahan penggunaan lahan adalah suatu proses dalam pembangunan regional dan satu jenis penggunaan lahan yang telah mengalami banyak perubahan dalam penggunaan lahan dalam pertanian. Prediksi penggunaan lahan diperlukan sebagai langkah untuk mencegah perubahan penggunaan lahan yang berlebihan di masa depan. Kecamatan Palaran sebagai salah satu kecamatan di Kota Samarinda dengan salah satu lahan pertanian terbesar di Kota Samarinda telah mengalami konversi lahan pertanian selama lima belas tahun terakhir dan dengan demikian menyebabkan pengurangan lahan pertanian. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan penggunaan lahan pertanian pada tahun 2006, 2014, dan 2020 di Kecamatan Palaran, Kota Samarinda dan membuat prediksi penggunaan lahan pertanian pada tahun 2034. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Cellular Automata dan Markov Chain dengan faktor pendorong penggunaan lahan yang digunakan dalam penelitian ini terdiri atas lereng, jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari tambang, jarak dari hotspot, dan kepadatan penduduk. Faktor pendorong didapat dengan menggunakan metode Fuzzy Logic. Hasil penelitian ini menunjukkan perubahan penggunaan lahan pertanian dimana bagian utara Kecamatan Palaran penggunaan lahan pertanian berubah menjadi permukiman dan di bagian tengah Kecamatan Palaran berubah menjadi lahan terbuka selama rentang tahun 2006 hingga 2020. Prediksi perubahan penggunaan lahan pada tahun 2034 menunjukkan penurunan pada hampir semua jenis lahan pertanian.

---

ABSTRACTLand-use change is a process in regional development and one type of land-use that has undergone many changes in land-use in agriculture. Land-use prediction is needed as a step to prevent excessive land-use changes in the future. Palaran Subdistrict as one of the subdistrict in Samarinda City with one of the largest agricultural land in Samarinda City has experienced an agricultural land conversion over the past 15 years and thus led to agricultural land reduction. This study aims to analyze changes in agricultural land-use in 2006, 2014, and 2020 in Palaran Subdistrict, Samarinda City and make land-use predictions in. The method used in this study is Cellular Automata and Markov Chain with the land-use driving factors used in this study consists of slope, distance from road, distance from river, distance from mining, distance from hotspot, and population density. The driving factors are obtained by using the Fuzzy Logic method. The results of this study indicate an agricultural land-use change wherein the northern part of Palaran Subdistrict is changed into a settlement and in the middle of Palaran Subdistrict is changed into bare land area. The prediction of land-use change in 2034 shows a reduction in almost all of agricultural land."