Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Erosi tanah di wilayah beriklim tropis dipicu oleh curah hujan baik secara spasial maupun temporal. Erodibilitas tanah berkaitan erat dengan jumlah dan intensitas hujan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis pola keterpaparan erosi akibat hujan menurut kondisi fisik wilayah. Data curah hujan harian tahun 2005-2016 digunakan untuk mendapatkan wilayah keterpaparan erosi yang diperoleh dari hasil scoring data berdasarkan frekuensi hari hujan FHH 5-10 mm/hari, FHH 11-25 mm/hari, FHH 26-50 mm/hari dan FHH >51mm/hari berbasis metode Thiessen. Validasi melalui survey lapang di 64 lokasi, dengan metode stratified sampling. Analisis spasial dilakukan dengan teknik overlay peta keterpaparan erosi dengan variabel jenis tanah, lereng dan penggunaan tanah, selanjutnya dilakukan uji validasi untuk mengetahui jenis erosi di lokasi sampel. Luas wilayah keterpaparan erosi tingkat berat di Kabupaten Kulon Progo mencapai 314,98 km 53,7 . Keterpaparan erosi tingkat berat menurut kondisi fisik wilayah di Kulon Progo yaitu pada lereng 15-40 , dengan penggunaan tanah berupa tegalan dan jenis tanah Andisol. Pada wilayah keterpaparan erosi tingkat berat, didominasi oleh jenis erosi parit. Pada wilayah keterpaparan erosi tingkat sedang, didominasi oleh jenis erosi alur. Pada wilayah keterpaparan erosi tingkat ringan, didominasi oleh jenis erosi lembar.

---

ABSTRACT
Soil erosion in tropical climates is triggered by variations in both spatial and temporal rainfall. The soil erodibility is closely related to the amount and intensity of the rain that the frequency of occurrence varies spatially. The purpose of this research is to analyze rainfall erosion exposure pattern according to physical condition of region. The 2005 2016 daily rainfall data is used to obtain erosion exposure area obtained from scoring data based on 5 10 mm day rain frequency DRF , DRF 11 25 mm day, DRF 26 50 mm day and DRF 51mm day based on Thiessen method, validated through field survey at 64 locations, the location distribution was determined by stratified sampling method. Spatial analysis is done by overlay technique on the map of erosion exposure with variables soil type, slope, and land use, then validation test is done to determine the type of erosion at sample location. The area of heavy erosion exposure in Kulon Progo reached 314,98 km 53,7 . The exposure of heavy erosion according to the physical condition of the area in Kulon Progo is on the slope of 15 40 , with the moor as the land use and Andisol as the soil type. In areas of severe erosion exposure, erosion is dominated by the type of trench erosion. In areas of moderate erosion exposure, erosion is dominated by the type of flow erosion. In areas of mild erosion exposure, erosion is dominated by type of sheet erosion.

Abstrak :
ABSTRAK
Tanah longsor merupakan bencana geologi terbesar ke tiga dan seringkali terjadi di beberapa wilayah di Indonesia seperti Kabupaten Kebumen yang sering mengalami tanah longsor yakni memiliki 398 kejadian longsor selama 8 tahun terakhir dikarenakan letak geografis daerah tropis yang memiliki curah hujan tinggi hingga 4000 mm/tahun yakni pada 1984. Sehubungan dengan perubahan iklim, terdapat prediksi kecenderungan perubahan frekuensi curah hujan pemicu longsor terbagi dalam tiga kategori; 51-100 mm/hari, 71-140 mm/3 hari, 81-160 mm/5 hari, 101-200 mm/10 hari diperhitungkan menggunakan metode Mann-Kendall yang ditempatkan berdasarkan wilayah Poligon Thiessen. Keterkaitan antara kecenderungan perubahan frekuensi curah hujan yang di overlay dengan kejadian longsor merupakan tujuan dari penelitian ini sehingga dapat terlihat bagaimana kecenderungan curah hujan di masa mendatang pada wilayah rawan tanah longsor. Hasil analisis kecenderungan perubahan curah hujan menunjukkan bahwa terdapat peningkatan frekuensi curah hujan yang signifikan di beberapa wilayah seperti Merden dan Mirit serta menurun seperti di Pudourip dan Rantewringin. Kejadian longsor tinggi didominasi pada bagian utara dan barat daya Kabupaten Kebumen dan pada wilayah meningkat signifikan jumlah kejadian longsor adalah rendah.

---

ABSTRACT
Landslide was the third greatest geological disaster often in some regions in Indonesia like in Kebumen Regency that often have landslide case and have 398 landslide case at last 8 years caused by tropical location which have high rainfall up to 4000 mm year like at 1984. In the connection with the climate changes, there is prediction about trend of the rainfall frequency landslide triggers divided in three class 51 ndash 100 mm day, 71-140 mm 3 days, 81-160 mm 5 days, and 101-200 mm 10 days that predicted by Mann Kendall methods located by Poligon Thiessen area. Spatial analysis used to describe linkages between trend of rainfall that overlayid with landslide case. Linkages between trend of rainfall frequency overlayid with landslide case was the aims of this research to see how the trend of rainfall frequency in future at prone of landslide. The result of the analysis trend of rainfall frequency show there was significant increase in some regions like Merden and Mirit and decrease of trend of rainfall frequency like in Pudourip and Rantewringin. High number of landslide case north and southwest area and at significant increase area dominant low number of landslide case.

Abstrak :
Berdasarkan pantauan satelit NOAA Provinsi Jambi merupakan salah satu daerah rawan kebakaran hutan di Pulau Sumatera, dimana hasil pantauan satelit NOAA yang dinyatakan dalam bentuk koordinat titik panas (hotspot) menunjukkan bahwa pada setiap tahun Provinsi Jambi mengalami kebakaran hutan. Variabilitas Curah Hujan sangat berperan menyebabkan kekeringan terutama pada daerah rawan kebakaran hutan di Provinsi Jambi. Kekeringan menyebabkan hutan sebagai bahan bakar menjadi semakin mudah terbakar tergantung dari faktor-faktor lain yang mempengaruhinya, antara lain, Tutupan Lahan, Sebaran Kedalaman Gambut, Ketinggian Wilayah, Kelerengan Wilayah dan Jaringan Jalan sebagai akses untuk melakukan pembakaran. Dalam penelitian ini dilakukan uji statistik homogenitas untuk mengetahui normalitas data, uji Mann Kendall untuk melihat tren, analisis tren, analisis korelasi, dan analisis spasial deskriftif untuk mengetahui pola spasial hubungan antara indeks kekeringan dan hotspot serta faktor-faktor yang menentukan pola spasial hubungan antara indeks kekeringan dan hotspot dengan menggunakan polygon thiessen sebagai unit analisisnya. Analisis tren menunjukkan bahwa kondisi kekeringan dan munculnya hotspot di Provinsi Jambi pada umumnya merupakan kejadian yang saling beriringan dan terjadi secara berulang dalam beberapa tahun berikutnya, dimana indeks kekeringan SPI akan turun dan hotspot akan naik secara signifikan apabila diiringi dengan kejadian El-nino. Hasil analisis korelasi dengan selang kepercayaan 95% menunjukkan bahwa terdapat pola hubungan yang kuat antara indeks kekeringan (SPI) musiman sebesar -0,718 dan tahunan sebesar -0,586. Sedangkan faktor lain kurang berpengaruh memicu kebakaran seperti ketinggian tempat mempunyai tingkat hubungan lemah 0.14, tutupan lahan sebesar 0.344, kelerengan wilayah sebesar 0,19 lahan gambut sebesar 0.588, sedangkan faktor kerapatan jaringan jalan tidak berpengaruh memicu hotspot. Selanjutnya analisis spasial deskripsi menunjukkan bahwa jumlah hotspot sering terjadi pada pertanian lahan kering, sawah dan hutan mangrove sekunder pada lereng 2-25% dan menurun pada lereng >25%, dan pada ketinggian wilayah yang rendah antara 0-100 m dpl, semakin tinggi dari permukaan laut jumlah hotspot semakin berkurang. Kejadian hotspot di wilayah Provinsi Jambi juga sering terjadi pada lahan non gambut, khusus lahan gambut semakin tebal lahan gambut semakin sering terjadi hotspot. ...... Based on NOAA satelite observations of Jambi Province is one of the areas prone to forest fires in Sumatra, where the results of NOAA satellite observations are expressed in terms of the coordinates of hot spots (hotspots) shows that in every year of Jambi suffered forest fires. Rainfall variability was instrumental cause drought, especially in areas prone to forest fires in Jambi Province. Dryness causes the forest as fuel becomes increasingly combustible depends on other factors that influence it, among others, land cover, distribution of Peat Depth, Region Altitude, Regional Slope and the density of road network as some access to arson. This research use a statistical test of homogenity to determine the normality of the data, Mann Kendall to see trends, trend analysis, correlation analysis, and descriptive spatial analysis to determine the spatial pattern of the relationship between drought index and hotspots as well as the factors that determine the spatial pattern of the relationship between drought index and hotspots using Thiessen polygons as the unit of analysis. Trend analysis showed that the drought conditions and the emergence of hotspots in Jambi province is generally an event that coexist and occur repeatedly in the next few years, in which SPI drought index is going down and the hotspot will increase significantly when accompanied by of El-nino events. Results of correlation analysis with 95% confidence interval indicates that there is a strong relationship between the pattern of drought index (SPI) of 0.718 annually and seasonally of 0.586. While others are less influential factors such as altitude triggers fire has a weak relationship level 0.14, land cover by 0.344, a slope of 0.19 peatland area by 0.588, while the road network density factor does not affect triggering hotspot. Further description of the spatial analysis showed that the number of hotspots events occurs in dry land farming, paddy areas and secondary mangrove forests on the slopes of 2-25% and decreased on the slopes of >25%, and at a low altitude region between 0-100 m above sea level, the higher of sea surface diminishing number of hotspots. Genesis hotspots in Jambi province is also common in non-peatland forest, peatland special thicker peat hotspots are becoming more frequently occured.

Abstrak :
Tanah longsor di Kabupaten Kebumen dipengaruhi oleh beberapa faktor dan sebagai pemicunya adalah hujan lebat. Curah hujan yang dinilai mempengaruhi terjadinya tanah longsor adalah curah hujan kumulatif sepuluh harian sebelum tanah longsor (CH H -10), curah hujan kumulatif lima harian sebelum tanah longsor (CH H -5), curah hujan kumulatif tiga harian sebelum tanah longsor (CH H -3), dan curah hujan saat terjadinya kejadian tanah longsor (CH H). Sebanyak 247 kejadian tanah longsor di Kabupaten Kebumen selama 2010-2016, dianalisis secara spasial-temporal dengan basis pewilayahan curah hujan menggunakan metode Poligon Thiessen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa karakteristik curah hujan pemicu tanah longsor di Kabupaten Kebumen dengan CH H -10 adalah 101-200 mm, CH H -5 adalah 81-160 mm, CH H -3 adalah 71-140 mm, dan CH H adalah 51-100 mm; terutama curah hujan yang paling berpengaruh di kondisi fisik Kabupaten Kebumen adalah CH H -10.

---

Landslides in Kebumen are influenced by several factors and as the trigger is a heavy rain. Rainfall affecting landslides are cumulative rainfall ten days before landslide (CH H -10), cumulative rainfall five days before landslide (CH H -5), cumulative rainfall three days before landslide (CH H -3), and the current rainfall of landslide occurrences (CH H). A total of 247 occurrences of landslides in Kebumen during 2010-2016 are analyzed by spatial-temporal with rainfall zoning base using Thiessen Polygon method. The results show that characteristics of rainfall triggered landslides in Kebumen with CH H -10 is 101-200 mm, CH H -5 is 81-160 mm, CH H -3 is 71-140 mm, and CH H is 51-100 mm; especially the most influential rainfall in physical conditions are CH H -10.

Abstrak :
Longsor merupakan bencana terbesar ketiga yang terjadi di Indonesia, termasuk di Kabupaten Probolinggo. Menganalisis pola keterpaparan wilayah terhadap bencana longsor akibat hujan lebat yang memicu longsor di Kabupaten Probolinggo merupakan tujuan dari penelitian ini. Data curah hujan harian tahun 1990-2015 digunakan untuk mendapatkan wilayah frekuensi curah hujan lebat (>50mm/hari, >100mm/tiga hari dan >150mm/lima hari) berbasis metode interpolasi poligon thiessen. Wilayah potensi longsor diperoleh dengan menggunakan model SINMAP yang diverifikasi dengan data kejadian longsor tahun 2015-2016. Analisis spasial deskriptif menggunakan teknik overlay menunjukan bahwa seluas 50,30% (85.358 Ha) wilayah di Kabupaten Probolinggo memiliki potensi longsor terutama di Kecamatan Krucil, tanah Andisol, wilayah lereng 15-40%, dan wilayah curah hujan 1500-2000mm/tahun. Keterpaparan wilayah terhadap bencana longsor akibat hujan lebat di Kabupaten Probolinggo memiliki pola semakin tinggi potensi longsor dan frekuensi curah hujan lebat suatu wilayah maka tingkat keterpaparan wilayah terhadap bencana longsor akibat hujan lebat akan semakin tinggi. ...... Landslide is the third largest disaster occurred in Indonesia, including in Probolinggo District. Analyze the place exposure patterns toward landslide disaster due to heavy rainfall which triggering the landslide in Probolinggo District is the purpose of this study. Daily rainfall data in 1990-2015 are used to obtain the frequency of heavy rainfall regions (> 50 mm/day, >100mm/three days and >150mm/five days) using the interpolation method based on Thiessen Polygon. The potential landslide region are obtained by using SINMAP models which is verified by the landslide location data from 2015 to 2016. Descriptive spatial analysis using the overlay technique showed that 50,30% (85.358 Ha) area in Probolinggo District has the potential of landslide, especially in Sub District Krucil, Andisol Soil region, the slopes of 15-40% region, and the rainfall of 1500-2000mm/year region. The place exposure patterns toward landslide disaster due to heavy rainfall in Probolinggo District is in the region which has the higher potential of landslides and heavy rainfall frequency, the level of place exposure to landslides disaster due to heavy rainfall will be higher.

Abstrak :
ABSTRAK
DAS Cisadane Bagian Hulu luasnya 85.161,098 ha, wilayah terbagi atas dua DAS besar yaitu DAS Cianten 42.324 ha dan DAS Cisadane Hulu 42.837 ha yang tebagi lagi menjadi 5 Sub, yaitu : Ciampea, Ciapus, Cianten, Ciaruteun, dan Cisadane Hulu Pada Periode tahun 2005-2015. Tujuan penelitian ini menganalisis penutupan dan perubahan lahan di Hulu DAS Cisadane pada perioede 2005, 2010 dan 2015 menggunakan citra landsat 5 dan 8 untuk mengetahui alih fungsi lahan kemudian dihubungkan dengan data banjir BNPB 2013 dan data curah hujan BMKG tahun 2013. Untuk mengetahui sebaran curah hujan menggunakan Metode Polygon Thiessen curah hujan dihitung dengan berdasarkan pengaruh tiap tiap stasiun pengamatan. Cara yang digunakan dalam metode ini adalah dengan menghubungkan semua stasiun yang ada lalu membagi dua sama panjang garis penghubung dari dua stasiun pengamatan ini dan ditarik garis tegak lurus di titik pembagi. perubahan penggunaan lahan di Bagian Hulu DAS Cisadane terhadap banjir bandang. Pada periode tahun 2005-2010 di Bagian Hulu DAS Cisadane telah terjadi perubahan penggunaan lahan meningkatnya luas area terbangun dan pertanian lahan kering, namun sebaliknya terjadi pengurangan pertanian lahan basah, tubuh air dan tanah terbuka. Sedangkan pada periode 2010-2015 telah terjadi perubahan penggunaan lahan yaitu meningkatnya luas area terbangun, hutan, pertanian lahan basah dan tanah terbuka, namun sebaliknya terjadi pengurangan pertanian lahan kering dan tubuh air.

---

ABSTRACT
The Size of the upper Cisadane watershed was 85,161,098 ha. This upper watershed was divided into two big watersheds Cianten 42.324 ha and Cisadane Hulu 42.837 ha, also five sub watersheds, namely Ciampea, Ciapus, Cianten, Ciaruteun and Cisadane Hulu in between 2005 2015. The objectives of this research were to analyze the land cover and landuse change in the upper area of Cisadane Watershed in 2005, 2010 and 2015 using landsat images 5 and 8 to determine the land conversion to be linked to the BNPB 2013 flood data and BMKG 2013 precipitation data. Thiessen Polygon Method was used to calculated the precipitation distribution based on the impact in each observation station. This method used to connect all the available observation station than divided equally the length of the connecting line between two observation stations and drag a perpendicular line to the dividing point of the land use change in upper area of Cisadane Watershed to flash floods. Between 2005 2010 the land use change in the upper Cisadane Watershed already occurred, higher developing area and dryland farming, but in the contrary, lessen numbers in wet agriculture, water bodies and open land. In the periods of 2010 2015 the land use change numbers for developing area forest, wet agriculture, and open land has increased, but in the opposites decreasing occurs for dryland agriculture and water bodies.