Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Dinamika morfologi di Laguna Segara Anakan telah berlangsung sejak lama yang meliputi perubahan diseluruh unit morfologi yang ada. Pada tahun 1900 luas perairan laguna meliputi 6.898 hektar dan terus berkurang hingga tinggal 1800 hektar pada tahun 1998. Sehubungan dengan terjadinya perubahan luasan dan kedalaman laguna yang dikarenakan oleh tingginya angka suplai sedimen yang masuk dan mengenda di laguna selain mengakibatkan majunya garis pantai juga membentuk unit morfologi bars yang baru yang dikokohkan keberadaannya dengan tumbuhnya mangrove pioneer. Dalam analisis digunakan aplikasi Sistem Informasi Geografis (SIG) dan foto udara. Hasil menunjukkan bahwa unit morfologi tidak flat merupakan unit morfologi yang paling signifikan perubahan pola, luasan dan arahnya.

Abstrak :
Penelitian kerentanan fisik pesisir Surabaya dan sekitarnya terhadap kenaikan muka air laut difokuskan pada perhitungan indeks kerentanan fisik dengan pendekatan metode coastal vulnerability index (CVI) yang distandarisasi dengan multi criteria analysis (MCA) sesuai daerah kajian. Nilai setiap variabel kerentanan fisik diperoleh dari data satelit penginderaan jauh serta hasil penelitian dan kajian yang sudah dilakukan berupa hasil pemodelan dan peta-peta tematik, kemudian diintegrasikan dalam sistem informasi geografis (SIG). Berdasarkan hasil analisis, daerah pesisir Kabupaten Gresik, Kota Surabaya dan Kabupaten Sidoarjo memiliki tingkat kerentanan fisik terhadap kenaikan muka air laut pada kategori sangat rendah hingga sangat tinggi. Wilayah dengan tingkat kerentanan tinggi secara fisik merupakan wilayah dataran rendah dengan kondisi pantai langsung menghadap Laut Jawa. Di seluruh daerah penelitian diketahui berada pada kategori kerentanan tinggi hingga sangat tinggi sebesar 28,81% yang sebagian besar terdapat di bagian utara Selat Madura (Kabupaten Gresik). Sementara itu, Kota Surabaya dan Kabupaten Sidoarjo yang kondisi pantainya relatif lebih terlindung memiliki tingkat kerentanan sedang, rendah dan sangat rendah. Kondisi fisik yang paling berkontribusi terhadap tingginya tingkat kerentanan pesisir di daerah kajian adalah elevasi pantai.

---

The study for coastal vulnerability to sea level rise was carried out in Surabaya and its surrounding area, it has focused on calculations of the physical vulnerability index were used coastal vulnerability index (CVI) methods. It was standardized by the multi criteria analysis (MCA) approach according to the study area. The score of each physical variable derived from remote sensing satellite data and the results of studies that have been done, such as modeling results and thematic maps, and then integrated into geographic information systems (GIS). Result of this study shows that the coastal areas of Gresik, Surabaya , and Sidoarjo in the very low to very high vulnerability level. Physically, the low land areas with open and slightly open coastal have a high vulnerability category. The high level vulnerability was found located in the northern of Madura Strait (Gresik Regency) that overlooks to the Java Sea is about 28.81% from the entire of study areas. Meanwhile, the moderate, low and very low levels of vulnerability were located on Surabaya and Sidoarjo Regency that have more protected coastal area, relatively. According to the physical condition, the coastal elevation is the most variable that contributes to the high of vulnerability index in the coastal of Surabaya City and Sidoarjo Regency.

Abstrak :
Tujuan dari penelitian adalah mencoba mengidentifikasi kerusakan hutan mangrove di Segera Anakan Cilacap dan hubungannya dengan sebaran konsentrasi Klorofil A. Citra dijital langsat TM 5 bulan September 1994 dan Desember 2000 peta dijital topografi digunakan dan survey lapangan dilakukan dalam penelitian ini. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa luas hutan mangrove telah berubah dari 12056 ha menjadi 9671 ha atau menyusut 20 persen dalam kurun waktu 6 tahun. Sementara atas dasar kerapatannya sekitar 12 persen hutan mangrove telah rusak. Secara spasial tidak ada korelasi antara distribusi konsentrasi Klorofil A dengan kerapatan vegetasi mangrove. Pola arus pasang dan arus sungai diduga berpengaruh terhadap pola distribusi Klorofil A yang terbentuk.

Abstrak :
Tulisan ini membahas tentang perkembangan tegalan di daerah alairan Cikawung, kabupaten Cilacap Provinsi Jawa Tengah. Menggunakan data dasar peta topografi keluaran tahun 1940 citra Landsat tahun 1994 dan peta penggunaan lahan tegalan. Hasil analisis memperlihatkan bahwa selama kurun waktu tahun 1940-1999 telah terjadi perubahan lahan, khususnya konversi lahan hutan dan kebun/perkebunan menjadi tegalan secara signifikan. Dalam kurun waktu tersebut terjadi rata-rata penambahan luas tegalan sebesar 104 hektar per tahun. Secara spasial pertambahan luas tegalan berkorelasi positif dengan pertambahan jumlah petani dan perubahan kerapatan jaringan jalan. Berkembangnya lahan tegalan di daerah studi pada wilayah perbukitan dan pegunungan dengan lereng lebih dari 25 persen, diduga menjadi penyebab tingginya muatan sedimen aliran Cikawung selanjutnya bermuara di Citandui dan akhirnya mengendap di laguna Segara Anakan.

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.]

Abstrak :
Lahan kering merupakan sumberdaya pertanian terbesar ditinjau dari segi luasnya. Profil usaha tani pada agroekosistem ini sebagian masih diwarnai oleh rendahnya produktifitas lahan. Daerah Aliran (DA) Ci Sokan merupakan salah satu dari Sub DA Ci Tarum yang memiliki sebaran pertanian lahan kering cukup luas yang dikhawatirkan berdampak pada besarnya erosi dan berakhir pada pembentukan lahan kritis. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji dan menilai persebaran spasial perubahan pertanian lahan kering di DA Ci Sokan yang diduga sebagai salah satu kontributor yang menyebabkan gangguan fisik tanah dan degradasi lahan oleh erosi. Hasil penelitian menunjukan bahwa pertanian lahan kering di DA Ci Sokan sejak tahun 1990 sampai 2010 semakin bertambah. Secara spasial peningkatan luas pertanian lahan kering terjadi pada daerah yang memiliki ketinggian antara 700-1000 mdpl dan kelas lereng agak curam (15-25%) dan curam (25-40%). Dengan pemodelan spasial menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) dan Markov Chain diprediksi terdapat penambahan luas pertanian lahan kering pada tahun 2030 sebesar 16,5% dari tahun 2015. Dari penelitian ini pula diketahui bahwa Tingkat Bahaya Erosi (TBE) kelas sedang sampai dengan sangat berat semakin bertambah seiring dengan meningkatnya jumlah pertanian lahan kering di DA Ci Sokan.

---

Dryland farming should contribute significant amount of agricultural product, based on its extent area. However, some of this agro-ecosystems practice has low productivities. Ci Sokan watershed is one of the sub-watersheds of Ci Tarum River, which has vast area of dryland farming, and has been considered affects the amount of erosion and causes degraded land. This research aims to study the spatial distribution of the change of dryland farming area in Ci Sokan watershed, which is supposed to contribute to soil physical disturbance and land degradation caused by erosion. The results show that from 1990 to 2010, the area of dryland farming in Ci Sokan watershed increased. The model predicted that the conversion will mostly occurred in the area with the height of 700-1000 m above sea level and intermediate to steep slope (15-25% and 25-40%). Using spatial modelling with Artificial Neural Network (ANN) and Markov Chain method, the predicted show that dryland farming area will increase 16.5% by 2030, compare to the area in 2015. The results also show that the research area is in the intermediate to highly risk of Erosion Hazard Level, which is related to the increasing of shifting land use into dryland farming.

Abstrak :
Tesis ini membahas pola spasial Hydrologic Response Unit (HRU) pada 1997-2008 dan dampaknya terhadap aliran Daerah Aliran (DA) Ci Rasea. Pada penelitian ini digunakan model SWAT (Soil and Water Assesment Tool) berdasarkan perubahan penutup lahan untuk mendapatkan HRU dan debit aliran secara spasial dan temporal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pola spasial HRU dipengaruhi oleh penutup lahan secara temporal yang berdasarkan pada perubahan jumlah dan luas HRU. Dalam periode 1997-2008, akumulasi aliran permukaan dan perubahan debit aliran secara temporal dipengaruhi oleh perubahan HRU. Akumulasi aliran permukaan terbesar di DA Ci Rasea dipengaruhi oleh HRU tegalan yang ada pada daerah berjenis tanah liat dengan lereng agak miring. Sedangkan akumulasi aliran permukaan terkecil di DA Ci rasea dipengaruhi oleh HRU sawah yang ada pada daerah yang berjenis tanah lempung berpasir dengan lereng landai. Perubahan HRU tegalan menjadi HRU kebun campur pada daerah yang berjenis tanah liat dengan lereng agak miring dan HRU tegalan menjadi sawah pada daerah yang berjenis tanah lempung berpasir dengan lereng landai dapat mengurangi akumulasi aliran permukaan di DA Ci Rasea. ...... This thesis discussed the spatial pattern of Hydrologic Response Unit (HRU) in 1997-2008 and its impact on flow Ci Rasea watershed. In this study, SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model, based on land cover changed, was used to get HRU and flow in spatially and temporally. The results shown spatial pattern of HRU temporally was affected by land cover which based on change of number and area of HRU. In period 1997-2008, accumulated surface runoff and the changing of flow were affected by changes of HRU in temporally. The biggest accumulated surface runoff in DA Ci Rasea influenced by HRU of agriculture cropland which there on area of clay soil type with slope slightly oblique. While the smallest accumulated surface runoff in DA Ci Rasea influenced by HRU of paddy field which there on area of sandy loam soil type with a gentle slope. The changed of agriculture cropland HRU to be mixed cropland HRU on area which have clay soil type with slope at a slight angle and agriculture cropland HRU to be paddy field HRU on area which have sandy loam soil type with a gentle slope can decrease accumulated surface runoff in DA Ci Rasea.