Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 6 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Retno Wulandari
Abstrak :
ABSTRAK
Pertumbuhan penduduk kota yang cepat dan tak terkendali menyebabkan tekanan terhadap ketersediaan lahan. Selain itu berbagai masalah seperti fasilitas umum yang tidak merata hingga bencana seperti banjir dan longsor yang terjadi saat ini akan semakin parah di masa yang akan datang. Penelitian ini berusaha untuk melakukan proyeksi mengenai pertambahan penduduk agar ketersediaan lahan yang ada dapat digunakan secara berkelanjutan. Sistem pemodelan merupakan metode yang dapat menggambarkan situasi nyata mengenai ketersediaan lahan. Penilaian kesesuaian penggunaan lahan merupakan penentu utama dalam proses perencanaan dan pengambilan keputusan. Variabel yang diambil untuk penelitian ini adalah kemiringan, ketinggian, dan tutupan lahan. Studi ini memberikan informasi mengenai proyeksi pertumbuhan penduduk dan wilayah terbangun, serta kesesuaian lahan untuk pembentukan kota di masa depan dan strategi mitigasi bencana banjir dan longsor untuk pengembangan wilayah terbangun.


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

Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2018
T52308
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Rudolf Doni Abrauw
Abstrak :
[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
cover
Muhammad Baried Izhom
Abstrak :
Longsor merupakan kejadian yang terjadi akibat kombinasi dari faktor penyebab dan faktor pemicu. Faktor penyebab dapat meliputi topografi, geologi, tanah, dan penggunaan lahan, sedangkan faktor pemicu utama terjadinya longsor adalah hujan. Intensitas curah hujan yang tinggi ditambah dengan karakteristik topografi Pulau Jawa yang sekitar 22 wilayahnya berlereng curam, menyebabkan pulau ini berpotensi terhadap longsor. Penelitian ini mengelompokan kejadian longsor di Pulau Jawa selama tahun 2012-2015 berdasarkan faktor penyebabnya. Analisis menunjukan bahwa terdapat 4 kelompok cluster kejadian longsor berdasarkan faktor penyebabnya. Berdasarkan pengelompokan tersebut diidentifikasi hujan pemicu longsor menggunakan data curah hujan Qmorph. Pendekatan empiris intensitas dan durasi hujan pada setiap kejadian longsor dilakukan untuk menentukan ambang hujan pemicu longsor mengikuti model kurva Intensitas-Durasi Kurva ID yang diperkenalkan Caine pada tahun 1980. Nilai dari ambang hujan ini menunjukan nilai curah hujan minimum yang diperlukan untuk terjadinya longsor. Hasil penelitian menunjukan nilai ambang hujan yang berbeda untuk setiap kelompok kejadian longsor. Kelompok kejadian longsor 1 memiliki ambang intensitas hujan 24,71 mm/jam, kelompok 2 didapatkan 12,32 mm/jam, kelompok 3 didapatkan 8,65 mm/jam, dan kelompok 4 didapatkan ambang intensitas hujan 19,17 mm/jam. Menurut ambang hujan, kelompok kejadian longsor 3 merupakan kelompok yang paling rawan dibandingkan kelompok lainnya. Nilai dari ambang hujan pemicu longsor pada penelitian ini dapat digunakan sebagai acuan pembuatan sistem peringatan dini kejadian longsor.
Landslides is an event that occurs due to a combination of causes factor and triggers factor. Causes factor may include the topography, geology, soil, and land use. Meanwhile, the main trigger factor of landslide is the rainfall. The intensity of heavy rainfall coupled with the topographic characteristics of Java that about 22 of its territory steep slopes, causing this island has great potential to landslides. This research is aiming to grouping the landslide in Java during the years of 2012 2015 based on causes factor. The result show that there were 4 groups clusters landslide based on causes factors. Based on these groupings, it successfully determined the rainfall triggered landslides using Qmorph. Empirical approach of the intensity and duration of rain on any landslide carried out to determine the threshold of rain triggers landslide following the model of intensity duration curve curve ID introduced by Caine in 1980. The value of the rainfall threshold shows the minimum value required for the occurence of landslides. The results showed that the value of rainfall threshold different for each group of the landslide. The rain threshold value for the first group is 24,71 mm h, the second group is 12,32 mm h, the third group is 8,65 mm h, and the fourth group is 19,17 mm h. According to the equation, the landslide points in the third group is the most vulnerable than other groups. The value of rainfall triggered landslide in this research can be used as a reference for the development of the landslide early warning system.
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2016
T47212
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Hermansyah
Abstrak :
Longsor merupakan bencana yang sering terjadi di Indonesia dan Provinsi Jawa Barat, termasuk Kabupaten Sukabumi di dalamnya merupakan daerah yang sering terjadi longsor. Oleh karena itu, sudah seharusnya diwaspadai dan dianalisis lebih baik agar tidak memakan korban yang lebih banyak. Salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis potensi longsor adalah Stability Index Mapping (SINMAP) dengan menggunakan beberapa data, yaitu Digital Elevation Model (DEM), jenis tanah, dan curah hujan. Data tersebut nantinya digunakan untuk menganalisis wilayah potensi longsor di Kecamatan Simpenan. Kemudian peta potensi longsor hasil pemodelan SINMAP di-overlay dengan permukiman untuk mendapatkan wilayah bahaya longsor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 65,56% (11.034,81 Ha) dari luas wilayah Kecamatan Simpenan berpotensi longsor dan wilayah bahaya longsor seluas 192,82 Ha atau 36,90% dari total luas wilayah permukiman.
Landslide is a kind of disaster that happens so many times in Indonesia and West Java Province, especially Sukabumi Regency is region that experience landslide disaster often. Therefore, landslide hazard should get more attention in order to surpess disaster?s victims. One of method that can be used to analyze landslide potential is Stability Index Mapping (SINMAP). SINMAP uses some kind of data, such as Digital Elevation Model (DEM), soil type, and rainfall. Those data will be analyzed to get landslide potential in Simpenan Sub-District. The result of SINMAP modelling is overlayed with settlement region to get landslide hazard region. The result of this research showed that 65,56% (11.034,81 Ha) of the Simpenan Sub-District area has a landslide potential and 192,82 Ha or 36,90% of settlement area are in landslide hazard region.
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2015
S61440
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Rokhmat Hidayat
Abstrak :
Mayoritas tanah longsor terjadi akibat curah hujan yang tinggi dalam kurun waktu tertentu pada daerah yang memiliki sifat geologis berpotensi longsor. Untuk itu perlu dilakukan penelitian mengenai karakteristik hujan yang memicu tanah longsor sehingga dapat digunakan untuk membangun hubungan antara curah hujan dan prediksi terjadinya tanah longsor. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan menentukan ambang batas curah hujan harian dan 3 harian yang digunakan untuk peringatan dini terjadinya tanah longsor dengan LEWS (landslide early warning sistem). Daerah yang dimodelkan adalah area yang sangat rawan longsor dan area rawan longsor sesuai peta gerakan tanah dari Badan Geologi. Analisis dilakukan berdasarkan data kejadian longsor dari BNPB, serta data curah hujan TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) dan ECMWF (The European Centre for Medium-Range Weather Forecasts),. Setelah dilakukan pendataan kejadian longsor pada berbagai lokasi, selanjutnya dilakukan identifikasi nilai hujan pemicu longsor dari data hujan TRMM. Hasil analisis menunjukan ambang hujan yang menjadi pemicu terjadinya tanah longsor yaitu hujan 61 mm/hari dan 91 mm/3hari.
Bandung : Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat, 2020
551 JSDA 16:1 (2020)
Artikel Jurnal  Universitas Indonesia Library
cover
Yosua Sigit Wicaksono
Abstrak :
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