Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 83154 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Rudolf Doni Abrauw
"[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
Retno Wulandari
"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
Hermansyah
"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
"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
Adam Azhariansyah
"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."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Masita Jasmin
"Kabupaten Majalengka memiliki karakteristik fisik dengan potensi yang besar untuk terjadinya tanah longsor. Menghasilkan peta daerah rawan longsor di Kabupaten Majalengka, Jawa Barat dengan menggunakan modifikasi metode Indeks Storie adalah tujuan dari penelitian ini. Modifikasi metode indeks storie memperhitungkan variabel-variabel yang mempengaruhi terjadinya longsor yaitu penggunaan lahan, kemiringan lereng, jenis tanah, dan curah hujan. Dari peta rawan longsor yang dihasilkan, secara umum Kabupaten Majalengka didominasi oleh tingkat kerawanan terhadap longsor dengan intensitas sedang hingga sangat tinggi yang tersebar dari bagian tengah hingga selatan wilayah penelitian sedangkan bagian utara Kabupaten Majalengka hanya ditemui tingkat kerawanan sangat rendah hingga sedang. Secara keseluruhan wilayah Kabupaten Majalengka didominasi oleh tingkat kerawanan longsor sedang yaitu sebesar 43,43%. Peta Daerah Rawan Longsor di Kabupaten Majalengka memiliki tingkat akurasi sebesar 55,26% dengan menghitung jumlah kejadian longsor tahun 2018 yang terjadi di daerah rawan longsor tinggi dan sangat tinggi. Hasil tersebut melebihi separuh dari data kejadian longsor yang terjadi di Kabupaten Majalengka sehingga peta yang dihasilkan adalah peta dengan tingkat akurasi yang baik.

The Majalengka Regency has a lot of physical characteristic with great potential for landslides to happen. To produce the map of susceptibility of landslide area in The Majalengka Regency, West Java using the modification of the Storie index method is the aim of this study. The modification of the Storie index method is taking into account the variables that influence the occurrence of landslides such as land use, slope, type of soil, and precipitation. From the map that is resulted, in general Majalengka Regency is dominated by moderate level to high level of susceptibility which are sca scattered from the middle part to the southern part of the region meanwhile in the northern part of Majalengka Regency could only be found very low level to moderate level of susceptibility. Overall, The Majalengka Regency Region is dominated by moderate level of susceptibility as big as 43.43%. The Susceptibility of Landslide Area Map in Majalengka Regency has accuracy rate of 55.26% by calculating the number of landslides happened in 2019 in high level and very high level of susceptibility area. The result exceeded half of the number of landslides happened in Majalengka Regency so the map produced is a map with good accuracy.
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2019
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Simaremare, Marshelino
"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui daerah rawan tanah longsor di Kabupaten Dairi, Provinsi Sumatera Utara dengan menggunakan metode Spatial Multicriteria Evaluations (SMCE). Sebanyak 100 data inventaris kejadian bencana tanah longsor digunakan dalam penelitian yang berlangsung selama tahun 2018 – 2020. Data ini dibagi menjadi dua bagian yaitu 60 titik digunakan untuk pengolahan dalam menentukan peta rawan longsor dan 40 titik digunakan untuk validasi peta rawan longsor. Untuk menghasilkan peta rawan longsor, digunakan 12 parameter yang memiliki pengaruh terhadap terjadinya longsor yakni kemiringan lereng, arah hadap lereng (aspek), ketinggian (elevasi), bentuk lereng, formasi, jarak dari patahan, jarak dari sungai, topographic wetness index (TWI), stream power index (SPI), sediment transport index (STI), penggunaan lahan, dan jarak dari jalan. Selanjutnya masing-masing peta parameter dianalisis menggunakan metode SMCE melalui pendekatan analytical hierarchy process (AHP). Hasil pembuatan peta kerawanan longsor dibagi menjadi 5 kelas yang terdiri dari kelas sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi. Penentuan validasi peta kerawanan yang telah dibuat dilakukan dengan menggunakan metode kurva receiver operating characteristic (ROC). Nilai area under curve (AUC) pada kurva ROC hasil penelitian ini menunjukkan nilai akurasi  83,33 %. Berdasarkan nilai tersebut, maka model peta yang dihasilkan dapat digolongkan memiliki akurasi yang tinggi. Peta daerah rawan longsor yang dibuat dapat berguna sebagai upaya mitigasi bencana di Kabupaten Dairi, Provinsi Sumatera Utara.

This study aims to determine landslide susceptibility areas in Dairi Regency, North Sumatra Province using the Spatial Multicriteria Evaluations (SMCE) method. A total of 100 pieces of inventory data for landslide events were used in the research that took place during 2018 – 2020. This data was divided into two parts, 60 points were used for processing in determining landslide susceptibility map and 40 points were used for validation of landslide susceptibility map. To produce a landslide susceptibility map, 12 parameters are used that influence the occurrence of landslides, including  slope gradient, slope aspect, elevation, curvature, lithology, distance from faults, distance from rivers, topographic wetness index (TWI), stream power index (SPI), sediment transport index (STI), land use, and distance from roads. Furthermore, each parameter map was analyzed using the SMCE method through the analytical hierarchy process (AHP) approach. The result of making landslide susceptibility map is divided into 5 classes consisting of very low, low, medium, high, and very high classes. Determination of the validation of the susceptibility map that has been made is done using the receiver operating characteristic (ROC) curve method. The area under curve (AUC) value on the ROC curve shows an accuracy value of 83.33%. Based on these values, the resulting map model can be classified as having high accuracy. The map of landslide susceptibility areas that is made is expected to be useful as a disaster mitigation effort in Dairi Regency, North Sumatra Province.
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
"Tarutung -Sipirok road segment is a national road between Medan and Padang cities which landslide always occurs over and over again. From survey and field investigation, Aeklatong and Batujomba areas are located on unstable area and on the Semangko Fault zone...."
Artikel Jurnal  Universitas Indonesia Library
cover
Muhammad Irsyad
"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.
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2017
S67510
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Nurul Qamilah
"Pemanasan global telah menganggu sistem iklim global dan menyebabkan meningkatnya frekuensi dan intensitas kejadian iklim ekstrim. Hujan ekstrim merupakan salah satu indikasi terjadinya kejadian iklim ekstrim. Dampak akibat terjadinya hujan ekstrim di sebagian wilayah Indonesia menimbulkan bencana alam, salah satunya bencana longsor. Indonesia yang sebagian wilayahnya berupa daerah perbukitan dan pegunungan, menyebabkan sebagian wilayah tersebut menjadi daerah yang rawan kejadian longsor. Kebumen merupakan salah satu wilayah yang dinyatakan termasuk wilayah dengan kejadian longsor tinggi. Berdasarkan banyaknya titik kejadian longsor membuktikan bahwa wilayah Kabupaten Kebumen merupakan salah satu wilayah yang tergolong rentan terhadap kejadian longsor. Melalui pendekatan Modeling GIS melalui Tools SINMAP diperoleh bahwa wilayah Kabupaten Kebumen yang berpotensi longsor terluas terdapat di Kecamatan Rowokele dengan luas 60% dari total wilayah yang berpotensi tinggi.
Hasil pemodelan SINMAP kemudian dilakukan validasi berdasarkan titik kejadian longsor yang ada dan selanjutnya wilayah yang potensi dianalisis dengan Analytical Hierarchy Process (AHP), sehingga diperoleh bahwa wilayah yang dinyatakan rentan tersebar pada 149 desa, dengan desa yang memiliki rentan tinggi tersebar di 6 desa yaitu Desa Kebakalan, Desa Kajoran, Desa Kalirejo, Desa Clapar, Desa Logandu, dan Desa Wadasmalang atau 4,02% dari total wilayah yang dinyatakan rentan terhadap longsor. Terkait dengan perubahan iklim, maka kerentanan wilayah terhadap longsor sehubungan dengan perubahan Iklim terbagi atas sebaran kerentanan longsor berdasarkan rerata frekuensi hujan ekstrim yang terus meningkat sepanjang tahun dengan intensitas hujan ekstrim >20 kejadian tersebar di Desa Sawangan. Untuk sebaran kerentanan longsor berdasarkan tren hujan ekstrim dengan tingkat rentan tinggi dan nlai tren mengalami kenaikan dengan r > 0,4 terdapat di Kecamatan Sempor.

Global warming disturbing the global climate system and causing increased frequency and intensity of extreme climate events. Extreme of rain is an indication the occurrence of extreme climate events. Impacts due to the occurrence extreme rainfall in some parts of Indonesia caused natural disasters, one of the landslides. Indonesia that partly in the form of hilly and mountainous regions, causing most of the territory into areas prone to landslide. Kebumen is one of the areas declared to including areas with a high incidence of landslides. Based on the number of points landslide prove that Kebumen district is one of the region that are vulnerable to landslide. Through the GIS Modeling approach of through Tools SINMAP obtained that the district of Kebumen potentially there are the largest landslide in the district with an area Rowokele 60% of the total area of high potential.
The modeling results SINMAP then validated by a point landslide existing and further areas of potential analyzed with Analytical Hierarchy Process (AHP), to obtain that areas declared to vulnerable scattered in 149 villages, the village has a vulnerable high spread in 6 villages namely Kebakalan, Kajoran Village, Village Kalirejo, Clapar Village, Village Logandu and Wadasmalang village with a total area 5.71% of the total areas declared to vulnerable landslides. Related climate change, the vulnerability of the region to landslides in connection with climate change consists of the distribution of landslide vulnerability based on the average frequency of extreme rainfall that is continued to increase throughout the year with extreme rainfall intensity> 20 events spread in the District Sawangan. For the distribution of landslide vulnerability by extreme rainfall trends with high levels of vulnerable and value of trend has increased with r> 0.4 there are in the district Sempor.
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2016
T45111
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>