Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Unknown."

"ABSTRAKKota Pariaman merupakan salah satu kota di Indonesia yang memiliki kejadian gempa bumi yang sangat tinggi baik dari darat maupun dari bawah laut. Hal ini dikarenakan wilayah Kota Pariaman berbatasan langsung dengan Samudera Hindia yang menjadi tempat pertemuan dua lempeng tektonik yaitu Lempeng Eurasia dan Lempeng Indo-Australia. Tingkat kegempaan di bawah laut yang tinggi dapat memicu bencana tsunami. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis model dinamika spasial kawasan rawan tsunami di Kota Pariaman, kemudian dengan menggunakan metode Cellular Automata Markov Chains (CA-MC) model tersebut digunakan untuk memodelkan kawasan rawan tsunami di Kota Pariaman tahun 2030 berdasarkan faktor pendorong yang diberikan kepada model. Faktor pendorong yang digunakan dalam penelitian ini adalah ketinggian kawasan, kemiringan lereng, jarak dari garis pantai, jarak dari jalan raya, dan jarak dari sungai. CA-MC merepresentasikan tutupan lahan yang berubah tergantung pada sel tetangganya. Setelah model dihasilkan, model tersebut dianalisis berdasarkan RTRW Kota Pariaman tahun 2030 untuk membandingkan hasil model tersebut dengan RTRW eksisting. Untuk mendapatkan daerah rawan tsunami, model tutupan lahan tahun 2030 dilapisi dengan peta rawan tsunami. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari tahun 2018 hingga tahun 2030 telah terjadi peningkatan wilayah rawan tsunami dengan kelas rendah, sedang, dan tinggi di kawasan pemukiman.ABSTRACTPariaman City is one of the cities in Indonesia which has a very high incidence of earthquakes both from land and from under the sea. This is because the Pariaman City area is directly adjacent to the Indian Ocean which is the meeting place for two tectonic plates, namely the Eurasian Plate and the Indo-Australian Plate. The high level of seismicity under the sea can trigger a tsunami disaster. This study aims to analyze the spatial dynamics model of tsunami prone areas in Kota Pariaman, then by using the Cellular Automata Markov Chains (CA-MC) method the model is used to model the tsunami prone areas in Kota Pariaman in 2030 based on the driving factors given to the model. The driving factors used in this study are the height of the area, the slope of the slope, the distance from the coastline, the distance from the road, and the distance from the river. CA-MC represents land cover that changes depending on neighboring cells. After the model is generated, the model is analyzed based on the RTRW for Kota Pariaman in 2030 to compare the results of the model with the existing RTRW. To get a tsunami prone area, the land cover model for 2030 is overlaid with a tsunami hazard map. The results show that from 2018 to 2030 there has been an increase in tsunami-prone areas with low, medium, and high classes in residential areas."

"Kawasan selat Sunda yang merupakan bagian dari sistem global lempeng Eurasia dan Indo - Australia termasuk wilayah yang berpotensi tinggi terhadap timbulnya aktivitas gempabumi tektonik. Sesar Semangko bagian selatan terdapat di kawasan ini disamping itu terdapat pula adanya patahan lokal yang berdasarkan penelitian Haijono dkk 1989 selat Sunda termasuk wilayah tektonik aktif. Kawasan ini merupakan wilayah yang berkembangan pesat dalam bidang industri dan sekaligus sebagai pintu gerbang lalu lintas yang menghubungkan Sumatera dan Jawa , menurut rencana akan dibangun jembatan selat Sunda . Berdasarkan data historis menvmjukkan bahwa wilayah ini pemah teijadi gempabumi yang menimbulkan bencana. Gempabumi merupakan bencana alam yang hanya menimbulkan kerusakan dan kesengsaraan belaka (Sandy, 1989). Permasalahan yang akan dibahas adalah bagaimana aktivitas kegempaan di Kawasan Selat Simda dan klasifikasi tingkat kerawanan di kawasan ini. Metodologi Penelitian yang digunakan adalah menghitung aktivitas gempabumi dan menghitung percepatan permukaan tanah maksimum untuk mendapatkan intensitas Dengan menampalkan (overlay) aktivitas dengan intensitas dihasilkan wilayah tingkat kerawanan. Dari analisis diperoleh suatu hasil sebagai berikut:1. Kawasan Selat Sunda selama periode 1900 - 1996 teijadi 1330 gempa tektonik, diantaranya 364 gempa (27.3%) teijadi di darat sedangkan 966 gempa (72.7%) teijadi di laut dengan rincian 925 gempa (69.5%) berasal dari Samudera Hindia, 41 gempa ( 3.2 %) dari Laut Jawa sehingga aktivitas gempa di kawasan ini banyak dipengaruhi oleh gempa yang berasal dari Samudera Hindia. Di Jawa Barat kerusakan tertinggi akibat gempa teijadi di wilayah Bogor tanggal 10 Oktober 1834 dengan intensitas skala IX MMI dan menurun kearah wilayah utara/timurlaut yaitu teijadi kerusakan akibat gempa di Cirebon tanggal 30 Oktober 1953 dengan intensitas skala V - VI MMI2. Di Kawasan Selat Sunda dapat diklasifikasikan dalam 3 klas daerah rawan gempa, yaitu :a. Kerawanan Tingkat I (tinggi) terdapat di sekitar selat Sunda yang meliputi bagian barat Propinsi Lampung yaitu sekitar Kotaagung sampai Liwa dan bagian barat Propinsi Jawa Barat yaitu sekitar Serang dan Pandeglang.b. Kerawanan Tingkat II ( sedang ) terdapat di bagian barat , tengah dan selatan Propinsi Lampung serta bagian tengah dan selatan.Propinsi Jawa Barat.c. Kerawanan Tingkat III (rendah) terdapat di bagian timur laut Propinsi Lampung dan bagian timur laut Propinsi Jawa Barat. "

"Makalah ini memaparkan hasil pengembangan beberapa model acuan untuk menentukan jumlah stasiun pencatat percepatan gempabumi kuat pada tingkatan negara berdasarkan kondisi geografis, demografis, dan sosial-ekonomi. Beberapa model ini dapat digunakan dalam pengembangan lebih lanjut sistem pencatat gempa bumi kuat Indonesia. Dasar pengembangan model adalah sistem serupa di Selandia Baru, Jepang, Taiwan, Iran, Turki, dan Italia. Parameter jumlahstasiun pencatat yang diusulkan adalah jumlah stasiun per 1000 km2luas daratan, dan tiga buah model regresi eksponensial telah dikembangkan berdasarkan fungsi kepadatan penduduk negara, fungsiProduk Domestik Bruto (PDB) per kapita, dan fungsi Indeks Daya-Saing Global (GCI) kelompok Persyaratan Dasar. Berdasarkan tiga modelini, jumlah minimum stasiun pencatat yang dibutuhkan adalah sekitar 750 stasiun.

---

AbstractAn empirical study to develop benchmark models at country-level to assess the suggested number of earthquake strong-motion stations based on a framework encompassing geographic, demographic, and socio-economic parameters is reported. The models are to provide a working estimate of the required number of stations for improving the strong-motion instrumentation program of Indonesia. National earthquake strong-motion networks of New Zealand, Japan,Taiwan, Iran, Turkey, and Italy were used as the references.The parameter proposed is the number of stations in land area of 1,000 km2, and three models based on the exponential regression analysis are presented as functions of population density, Gross Domestic Product (GDP) per capita, and the Global Competitiveness Index (GCI) Basic Requirements Index. Using the models, it is suggested that Indonesia would require at least 750 stations."

"Gempabumi yang terjadi di Yogyakarta 27 Mei 2006 merupakan gempabumi besar dengan kekuatan Mw : 6, 2. Selain menyebabkan kematian sekitar 5000-an jiwa, juga mneyebabkan kerusakan infrastruktur serta mengakibatkan kerusakan geologi berupa hilangnya kekuatan tanah atau likuifaksi. Penelitian ini ingin mengungkapkan kaitan kejadian likuifaksi dengan geologi dan indeks keburukan likuifaksi serta pola wilayah bahaya likuifaksi di Daerah Istimewa Yogyakarta menggunakan metode deskriptif dengan pendekatan spasial (keruangan). Hasil penelitian menunjukkan sebaran titik kejadian likuifaksi cenderung mengelompok di tengah wilayah penelitian, sebarannya mengikuti : sebaran jenis batuan endapan Gunungapi Merapi muda, sebaran umur batuan kuarter. Seluruh titik kejadian likuifaksi dijumpai pada jarak kurang dari enam kilometer dari sesar utama dan sesar minor. Sebaran kejadian likuifaksi tidak selalu dijumpai pada wilayah dengan nilai LSI yang besar. Wilayah bahaya likuifaksi terbagi menjadi : wilayah bahaya likuifaksi sangat tidak aman, tidak aman, dan wilayah aman.

---

The Yogyakarta earthquake of May 27, 2006 has magnitude Mw : 6,2. This earthquake caused about 5000 died people and destroyed infrastructures also liquefaction. Focus of this study is interrelation between liquefaction occurance and geological condition and liquefaction severity index (LSI). This research is descriptive and spatial approach. The research shows that distribution of liquefaction occurrence is clustered in the centre part of Yogyakarta Special Province, it is related to young volcanic deposits of Merapi Volcano distribution and Quarternary deposits distribution. Liquefaction occurance is situated within 6 km distance from the major and minor fault zone.The distribution of liquefaction occurance it isn?t related to liquefaction severity index (LSI)."

"Keberadaan Gunung Merapi di Kabupaten Sleman membuat lahan pertanian subur sehingga menjadi daya tarik bagi manusia untuk menempati wilayah tersebut. Pertumbuhan penduduk yang tinggi akan menyebabkan tuntutan penduduk akan ketersediaan lahan terbangun tinggi pula, sehingga membuat daya dukung lingkungan pada Kabupaten Sleman menurun. Akan tetapi, aktivitas vulkanik Gunung Merapi menjadi sebuah ancaman bagi masyarakat yang bermukim di kawasan Rawan Bencana Gunung Merapi. Prediksi terhadap ketersediaan lahan serta kaitannya dengan kawasan rawan bencana, dan daya dukung lingkungan perlu untuk dilakukan. Data kependudukan 2007-2017 dan citra Landsat 7 ETM 2007, 2012, dan Landsat 8 OLI 2017 akan digunakan dalam penelitian ini sebagai variabel dalam model dinamika spasial. Sedangkan, data fisik serta data aksesibilitas seperti kemiringan lereng, bentuk medan, jarak dari sungai, jarak dari kawasan lindung, jarak dari jalan, dan jarak dari pusat pertumbuhan ekonomi akan digunakan sebagai faktor pembatas wilayah terbangun. Daya dukung lingkungan dapat diamati melalui model sistem dinamis hubungan antara pertumbuhan penduduk dan ketersediaan lahan dalam kurun waktu tahun 2007-2100, kemudian dijadikan model dinamika spasial untuk diketahui perilaku spasialnya. Prediksi hasil dari model ini, menunjukkan bahwa lahan terbangun semakin meningkat tiap tahunnya, memadati wilayah yang sesuai untuk lahan terbangun, dan kemudian berkembang pada wilayah yang kurang sesuai untuk lahan terbangun serta menempati kawasan rawan bencana Gunung Merapi.

---

The existence of Mount Merapi in Sleman Regency makes the agricultural land so fertile and that becomes the attraction for humans to occupy the region. A high population growth will lead to the residents demand of the availability built up land higher, that makes the environmental carrying cappacity in Sleman Regency decrease. However, the volcanic activity of Mount Merapi becomes a threat to the people who live in the area of Disaster Prone Areas of Mount Merapi. Predictions on the availability of land as well as the relation to the disaster prone areas, and the carrying capacity of the environment needs to be done. 2007 ndash 2017 population data and Landsat 7 ETM 2007, 2012, and Landsat 8 OLI 2017 imagery will be used in this research as variable in the spatial dynamics model. Meanwhile, physical and accesibility data such as slope, landform, distance from the river, distance from protected area, distance from road, and distance from the center of economic growth will be used as limiting factor of built up land. Environmental carrying capacity can be observed through a dynamic system model of the relationship between population growth and land availability within the period of 2007 2100, then made into the spatial dynamics model to know its spatial stance. The results of this model show that built up land increasing every year, packed areas that are suitable for built up land first, then encroach on areas which not suitable for built up land and Mount Merapi Disaster Prone Areas."

"Kejadian gempa yang terjadi dalam periode tertentu serta kondisi fisik wilayah yang mudah terkena dampak getaran seismik menjadikan wilayah Tasikmalaya menjadi wilayah rawan. Kerawanan wilayah Tasikmalaya dapat ditentukan dengan menggunakan metode skoring berdasarkan Peraturan Menteri Pekerjaan Umum Nomor 21 Tahun 2007 dengan variabel berupa kondisi geologi berupa jenis batuan, kemiringan lereng, dan PGA. Selain kerawanan wilayah, penelitian ini menghasilkan kerentanan wilayah terhadap gempa bumi berdasarkan aspek fisik berupa kerawanan wilayah dan juga aspek sosial ekonomi berupa kepadatan bangunan, keluarga miskin, kepadatan penduduk, laju pertumbuhan penduduk dan persentase penduduk wanita dengan menggunakan metode pembobotan yang menghasilkan tiga tingkat kerentanan dimana kerentanan wilayah tertinggi berada di Kecamatan Culamega. Berdasarkan metode pembobotan dengan mengurangi variabel struktur geologi, maka pengaruh kondisi fisik lebih mendominasi dibandingkan kondisi sosialnya.

---

Earthquake events that happened in certain period, as well as the physical condition of the area that susceptible to seismic tremor cause the Tasikmalaya area become a fluid area. The fluidity of Tasikmalaya area can be determined by using scoring method in accordance with The Provision of Minister of Public Works No. 21 of 2007 with variables in geological conditions, such as rock types, slope and PGA. Other than/besides the fluidity of the area, this research results in a vulnerability of the area over the earthquake based on physical aspects, such as the fluidity of the area and also social economy aspects, such as plants density, poor families, population density, population growth rate and women population percentage by using weighting method resulting in three vulnerability levels where the greatest area vulnerability is in Culamega district. According to the weighting method by decreasing geology structure variables, the physical condition more dominates than the social condition."