Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Indonesia adalah wilayah yang memiliki bencana alam geologis. Salah satu bencana geologis yang cukup umum di Indonesia adalah tanah longsor. Tanah longsor adalah gerakan massa batuan atau tanah karena gaya gravitasi tarikan ke bawah yang disertai oleh kekuatan pendorong pada lereng yang lebih besar dari material bawaan. Bencana tanah longsor juga bisa disebabkan oleh perubahan fungsi hutan yang tidak seimbang. Mengubah fungsi hutan menjadi lahan pertanian, pemukiman, dan kondisi vegetasi yang jarang di kawasan hutan akan meningkatkan potensi longsor. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode SMORPH untuk menentukan potensi tanah longsor dan Markov Chain-Cellular Automata untuk menghasilkan model prediksi perubahan tutupan lahan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis daerah sebaran potensial longsor dan pengaruh perubahan tutupan lahan terhadap wilayah potensial longsor di Kabupaten Kebumen. Hasil penelitian menunjukkan daerah potensial sangat rendah yaitu 44,84% di wilayah selatan dan tengah Kabupaten Kebumen; daerah berpotensi rendah 2,36%; wilayah tingkat potensial sedang 41,42% yang didistribusikan secara acak dan daerah berpotensi tinggi 11,38% di utara dan barat daya Kabupaten Kebumen. Perubahan tutupan lahan hutan secara umum mengalami penurunan yang signifikan selama tahun 2003-2031 yaitu 139,33 Km2. Perubahan tutupan lahan di kawasan hutan karena aktivitas manusia dapat secara signifikan menyebabkan potensi tanah longsor meningkat. Ini disebabkan oleh hilangnya vegetasi yang mempengaruhi stabilitas lereng.

---

Indonesia is a region that has geological natural disasters. One of the geological disasters that is quite common in Indonesia is landslides. Landslides are movements of rock or soil masses due to the pulling downward force of gravity accompanied by a driving force on the slope greater than the congenital material. Landslide disasters can also be caused by changes in the function of forests that are not balanced. Changing the function of forests to become agricultural land, settlements, and the condition of sparse vegetation in forest areas will increase the potential for landslides. The method used in this study is the SMORPH method to determine the potential for landslides and Markov Chain-Cellular Automata to produce a prediction model for land cover change. The purpose of this study is to analyze the area of ​​potential landslide distribution and the effect of changes in land cover on landslide potential areas in Kebumen Regency. The results showed a very low potential area of ​​44.84% in the southern and central areas of Kebumen Regency; low potential area of ​​2.36%; region of medium potential level of 41.42% which is randomly distributed; and high potential areas of 11.38% in the north and southwest of Kebumen Regency. Changes in forest land cover in general experienced a significant decrease during 2003 - 2031 which was 139.33 Km2. Changes in land cover in forest areas due to human activities can significantly cause the potential for landslides to increase. This is due to the loss of vegetation which affects the stability of the slope."

"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."

"Jumlah penduduk yang selalu bertambah mengakibatkan kebutuhan akan tempat tinggal dan fasilitas pendukung juga meningkat. Bertambahnya tempat tinggal dan fasilitas-fasilitas pendukung hidup mengakibatkan terjadinya perubahan penutup lahan. Adanya pembangunan Bandara Internasional Jawa Barat (BIJB) dan pertambahan jumlah penduduk mengakibatkan perubahan penutup lahan yang terjadi di Kabupaten Majalengka. Perubahan penutup lahan dapat di analisis menggunakan data citra satelit dengan teknologi penginderaan jauh dan sistem informasi geografi. Model prediksi perubahan penutup lahan dapat di analisis dengan menggunakan metode cellular automata markov chain. Penelitian ini menggunakan teknik pansharpening dan algoritma machine learning random forest untuk melihat perubahan penutup lahan tahun 2014, 2018, 2022. Metode cellular automata markov chain dengan sepuluh driving factor (ketinggian lahan, kemiringan lereng, jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari pusat pemerintahan, jarak dari fasilitas kesehatan, jarak dari fasilitas pendidikan, jarak dari pusat perdagangan dan bisnis, jarak dari bangunan eksisting, dan kepadatan penduduk) digunakan untuk melakukan analisis model prediksi penutup lahan tahun 2016 dan 2030 di Kabupaten Majalengka. Hasil klasifikasi penutup lahan selama periode 2014 sampai 2022 menunjukkan peningkatan luas penutup lahan pada lahan terbuka dan lahan terbangun, sedangkan vegetasi alami mengalami penurunan luas. Pada model prediksi penutup lahan tahun 2030, terjadi peningkatan luas pada penutup lahan pada vegetasi budidaya, lahan terbuka, dan lahan terbangun berturut-turut yaitu 136,172 Km2, 57,768 Km2, dan 30,774 Km2 sedangkan vegetasi alami mengalami penurunan luas menjadi 225,241 Km2 pada tahun 2030. Peningkatan luas lahan terbangun terjadi pada daerah pusat pemerintahan, BIJB, dan daerah perbatasan dengan kabupaten Indramayu, Kabupaten Cirebon, Kabupaten Sumedang, dan Kabupaten Kuningan. Model prediksi penutup lahan tahun 2030 memiliki keseuaian dengan tingkat moderate atau substansial dengan peta pola ruang tahun 2011-2031. Luas lahan terbangun pada tahun 2030 memiliki luas tertinggi pada masing-masing potensi bencana banjir, gempa bumi, dan tanah longsor yaitu berturut-turut memiliki tingkat potensi sedang, rendah, dan tinggi pada data BNPB dan memiliki luas tertinggi pada masing-masing bencana banjir, gempa bumi, dan tanah longsor yaitu berturut-turut memiliki tingkat potensi rendah, rendah, dan tinggi berdasarkan data Bappedalitbang Kabupaten Majalengka.

---

The ever-increasing population has resulted in the need for housing and supporting facilities also increasing. The increase in housing and living support facilities has resulted in changes in land cover. The construction of the West Java International Airport (BIJB) and the increase in the population have resulted in land cover changes occurring in the Majalengka Regency. Land cover changes can be analyzed using satellite image data, remote sensing technology, and geographic information systems. The prediction model for land cover changes can be analyzed using the cellular automata Markov chain method. This research uses pansharpening techniques and random forest machine-learning algorithms to see changes in land cover in 2014, 2018, and 2022. The cellular automata Markov chain method with ten driving factors (height of land, slope, distance from road, distance from river, distance from center government, distance from health facilities, distance from educational facilities, distance from trade and business centers, distance from existing buildings, and population density) has used to conduct a prediction model analysis of land cover in 2016 and 2030 in Majalengka Regency. The results of land cover classification for the period 2014 to 2022 show an increase in the area of land cover on open land and built-up land, while the area of natural vegetation has decreased in this area. In the 2030 land cover prediction model, there is an increase in the area of land cover in cultivated vegetation, open land, and built-up land, respectively 136,172 Km2, 57,768 Km2, and 30,774 Km2, while the area of natural vegetation decreases to 225,241 Km2 in 2030. The increase in the built-up land area occurred in the central government area, BIJB, and border areas with Indramayu Regency, Cirebon City, Sumedang Regency, and Kuningan Regency. The 2030 land cover prediction model is in moderate or substantial agreement with the 2011-2031 spatial pattern map. The built-up land area in 2030 has the highest area for each potential flood, earthquake, and landslide disaster, respectively, medium, low, and high potential levels in BNPB data; and has the highest area for each flood and earthquake, and landslides disaster, respectively, have low, low, and high potential levels based on data from the Majalengka Regency Bappedalitbang."

"Longsor merupakan bencana yag sering terjadi di Indonesia termasuk Kabupaten Kebumen. Sebaran potensi dan bahaya longsor dapat diidentifikasi dengan metode Indeks Storie. Tingkat potensi longsor Kabupaten Kebumen dikaji berdasarkan empat tipe curah hujan, kemiringan lereng, tekstur tanah, dan kerapatan sungai melalui penerapan metode indeks Storie dan bahaya longsor dengan penggunaan tanah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa potensi longsor di Kabupaten Kebumen terbagi menjadi tiga kelas, yaitu sangat rendah, rendah dan sedang. Wilayah potensi longsor sedang mendominasi daerah Kabupaten Kebumen sekitar 60 , tersebar di kecamatan kecamatan bagian tengah dari barat sampai timur. Bahaya longsor di Kabupaten Kebumen berada pada lima tingkat, yaitu sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi. Hampir separuh dari wilayah Kabupaten Kebumen tergolong sebagai wilayah bahaya longsor sangat tinggi, tersebar di kecamatan kecamatan bagian tengah dari barat sampai ke timur Kabupaten Kebumen.

---

Landslide is a frequent disaster in Indonesia including Kebumen Regency. Potential and hazard of landslide can be identified by the Storie Index method. The potential landslide level of Kebumen Regency is assessed based on four types of rainfall, slope, soil texture, and river density through the application of Storie index method and landslide hazard with land use. The results showed that the potential of landslides in Kebumen Regency is divided into three classes, namely very low, low and medium. Potential landslide areas are dominating the area of Kebumen Regency about 60 , spread in the middle from west to east. Hazard of landslide in Kebumen Regency is at five levels, which is very low, low, medium, high, and very high. Almost half of Kebumen Regency classified as a very high landslide hazard area, spread in the middle from west to east of Kebumen Regency."

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh perubahan tutupan lahan terhadap perubahan debit banjir di Sub-DAS Cisangkuy, dengan fokus pada debit banjir di outlet hilir, yaitu Kelurahan Andir, selama periode 2010- 2022. Model hidrologi HEC-HMS digunakan untuk memodelkan debit banjir dengan mengintegrasikan faktorfaktor hidrologi seperti curah hujan dan periode ulangnya (2, 5, 10, dan 25 tahun). Selain itu, dilakukan identifikasi pola perubahan tutupan lahan dan perhitungan perubahan nilai curve number yang berdampak pada perubahan debit banjir. Analisis data dilakukan menggunakan analisis komparatif deskriptif dan analisis statistik deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan debit banjir pada tahun 2010-2014, namun pada tahun 2014- 2018 dan 2018-2022 terjadi penurunan debit banjir. Perubahan debit banjir ini diiringi dengan kenaikan dan penurunan nilai kurva aliran, dengan perubahan tutupan lahan yang menjadi faktor penting dalam mempengaruhi perubahan debit banjir di Sub-DAS Cisangkuy.

---

This study aims to analyze the influence of land cover change on changes in flood discharge in the Cisangkuy Sub-watershed, with a focus on flood discharge at the downstream outlet, namely Andir Village, during the period 2010-2022. The HEC-HMS hydrological model was used to model flood discharge by integrating hydrological factors such as rainfall and its return period (2, 5, 10, and 25 years). In addition, identification of land cover change patterns and calculation of changes in curve number values that have an impact on changes in flood discharge were conducted. Data analysis was conducted using descriptive comparative analysis and descriptive statistical analysis. The results showed an increase in flood discharge in 2010-2014, but in 2014-2018 and 2018- 2022 there was a decrease in flood discharge. This change in flood discharge is accompanied by an increase and decrease in the value of the flow curve, with changes in land cover being an important factor in influencing changes in flood discharge in the Cisangkuy Sub-watershed."

"ABSTRAKTanah 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.

---

ABSTRACTLandslide 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."

"Perubahan iklim menjadikan kondisi fisik Kabupaten Kebumen rentan perubahan iklim terutama lahan pertanian. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola keterpaparan lahan pertanian terhadap perubahan iklim di Kabupaten Kebumen dan kaitannya terhadap kondisi topografi dan produktivitas lahan. Variabel yang digunakan adalah curah hujan, kemiringan lereng, wilayah ketinggian, penggunaan tanah dan produktivitas lahan. Parameter curah hujan yang digunakan untuk menilai tingkat keterpaparan perubahan iklim adalah curah hujan tahunan, jumlah hari hujan, curah hujan ekstrem, frekuensi hujan ekstrem, durasi musim kemarau dan tingkat kekeringan. Data curah hujan harian yang digunakan selama tahun 1981-2017 dari 32 stasiun curah hujan. Metode yang digunakan adalah overlay dan skoring. Hasil menunjukkan bahwa keterpaparan lahan pertanian terhadap perubahan iklim didominasi oleh tingkat keterpaparan rendah. Tingkat keterpaparan tinggi mendominasi lahan pertanian kering jenis ladang/huma terutama pada wilayah dengan curah hujan tahunan, jumlah hari hujan tahunan, curah hujan ekstrem, frekuensi hujan ekstrem, durasi musim kemarau dan tingkat kekeringan yang tinggi. Lahan pertanian basah sebagian besar berada pada tingkat keterpaparan rendah. Lahan pertanian basah yang terpapar rendah berada di sebelah selatan pada wilayah dengan kemiringan lereng 0-2 dan ketinggian 0-50 mdpl. Lahan pertanian kering sebagian besar berada pada tingkat keterpaparan tinggi terutama berada pada wilayah ketinggian 100-250 mdpl dan kemiringan lereng berkisar antara 21-55. Wilayah dengan tingkat keterpaparan tinggi cenderung menghasilkan produktivitas yang lebih rendah seperti padi sawah, padi ladang dan jagung. Namun pada lahan ketela pohon, produktivitas lahannya tidak dipengaruhi oleh perubahan iklim ditunjukkan dengan nilai produktivitasnya yang cenderung tetap untuk setiap kategori keterpaparan.

---

Climate change makes the physical condition of Kebumen Regency vulnerable to climate change, especially agricultural land. This study aims to analyze patterns of agricultural land exposure to climate change in Kebumen regency and its relation to topography and land productivity. The variables used are rainfall, slope slope, altitude area, land use and land productivity. The rainfall parameters used to assess the level of climate change exposure are annual rainfall, the number of rainy days, extreme rainfall, the frequency of extreme rainfall, the duration of the dry season and the degree of drought. Daily rainfall data used during 1981 2017 from 32 rainfall stations.

The method used is overlay and scoring. The results show that agricultural land exposure to climate change is dominated by low levels of exposure. The high level of exposure dominates the dryland farmland or huma species especially in areas with annual rainfall, the number of annual rainy days, extreme rainfall, the frequency of extreme rainfall, the duration of the dry season and the high level of drought. Wetland farms are mostly located at low levels of exposure. Low exposed wetland farms are in the south on the slope 0 2 and 0 50 masl. Dry farmland is mostly located at high exposure level especially in the altitude of 100 250 masl and slope ranges between 21 55. Areas with high levels of exposure tend to produce lower productivity such as wetland rice, paddy fields and maize. However, on cassava plantation, the productivity of the land is not affected by climate change as indicated by its productivity value which tends to be fixed for each exposure category."

"ABSTRAKKecamatan Cikarang Utara merupakan kawasan yang termasuk dalam CBD (Central Business District) Kabupaten Bekasi, oleh karena itu perkembangan dan perkembangannya sangat pesat terutama untuk penggunaan lahan untuk kawasan industri dan pemukiman. Hal ini kemudian menyebabkan lahan berubah fungsinya dengan menambah luas lahan terbangun dan mengurangi luas lahan bervegetasi yang dapat mempengaruhi perubahan suhu permukaan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan tutupan lahan yang terjadi di Kabupaten Cikarang Utara, menganalisis variasi suhu permukaan tanah dan korelasinya dengan kerapatan bangunan dan kerapatan vegetasi dari tahun 2007 hingga 2018. Data yang diperoleh berdasarkan pengolahan citra Landsat 5 dan Landsat 8. di bulan-bulan kering. Metode yang digunakan adalah ekstraksi nilai LST, NDVI, NDBI dan klasifikasi terbimbing. Kemudian dilakukan uji akurasi menggunakan metode Khat Kappa dan diperkuat dengan survei lapangan untuk validasi tutupan lahan dan suhu. Hasil penelitian menunjukkan telah terjadi penurunan luas areal bervegetasi dari tahun 2007 hingga tahun 2018 yang berubah menjadi lahan terbangun atau lahan kosong / terbuka. Hal tersebut terkait dengan nilai LST yang terus meningkat. Hasil uji korelasi antara LST dan NDBI bertanda positif sedangkan korelasi antara LST dan NDVI bertanda negatif.ABSTRACTCikarang Utara District is an area included in the CBD (Central Business District) of Bekasi Regency, therefore its development and development is very rapid, especially for land use for industrial and residential areas. This then causes the land to change its function by increasing the area of ​​built land and reducing the area of ​​vegetated land which can affect changes in land surface temperature. This study aims to analyze changes in land cover that occurred in North Cikarang Regency, analyze variations in soil surface temperature and their correlation with building density and vegetation density from 2007 to 2018.Data obtained are based on processing Landsat 5 and Landsat 8 imagery in the months dry. The method used is the extraction of LST, NDVI, NDBI values ​​and supervised classification. Then performed an accuracy test using the Khat Kappa method and strengthened by field surveys to validate land cover and temperature. The results showed that there had been a decrease in the area of ​​vegetated areas from 2007 to 2018 which turned into built-up land or empty / open land. This is related to the increasing value of LST. The results of the correlation test between LST and NDBI are positive, while the correlation between LST and NDVI is negative."

"Lahan merupakan suatu ruang yang digunakan oleh semua makhluk hidup di muka bumi sebagai tempat tinggal dan selalu berubah seiring berjalannya waktu. Dengan percepatan urbanisasi, pengaruh dari aktivitas manusia dalam tutupan lahan sangat besar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan tutupan lahan dan memprediksi perubahan tutupan lahan di Kabupaten Badung tahun 2033. Data Landsat 7 ETM+ dan 8 OLI-TIRS digunakan untuk memetakan sebaran tutupan lahan tahun 2004, 2013 dan 2019. Kemudian menggunakan metode Cellular Automata Markov Chain untuk menentukan prediksi perubahan tutupan lahan tahun 2033. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prediksi penigkatan luas permukiman adalah sebesar 1307,71 hektare, sedangkan lahan bukan pertanian menurun sebesar 1908,86 hektare. Perubahan berpusat pada dataran rendah dengan lereng landai (umunya pesisir) dan akan semakin meluas ke dataran yang lebih tinggi dengan lereng yang sedikit curam (kaki gunung).

---

Land is defined as a space that is used by all living things on earth’s surface as a place to live which frequently changes with time. The fast-paced urbanization occurrence affected the existing land use and caused it to change more significantly. The objective of the study is to analyze the land cover changes in Badung Regency in 2004 - 2019 and to predict future changes in 2033. Landsat 7 ETM+ and 8 OLI-TIRS data is used to visualize land cover distribution in 2004, 2013 and 2019. Cellular Automata Markov Chain method is used to determine the prediction of land cover change in 2033. Result shows that settlements are predicted to be increasing by 1307,71 hektare, while non-agricultural land is predicted to be decreasing by 1908,86 hektare. The changes mainly occur in lower flatland (coastal area) and later expends to higher slope land (hillside area)."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh tutupan lahan kedap air dan kepadatan penduduk terhadap kondisi ekosistem akuatik DAS di Indonesia berdasarkan hasil analisis hubungan antara tutupan lahan kedap air dan kepadatan penduduk dengan kualitas lingkungan perairan menggunakan metode regresi linear berganda. Penelitian terdahulu menemukan bahwa kondisi tutupan lahan dan kepadatan penduduk merupakan parameter yang dapat mempengaruhi kualitas air. Pada daerah dengan kepadatan penduduk yang tinggi, memiliki kualitas air yang lebih buruk dibandingkan dengan daerah yang memiliki kepadatan penduduk yang rendah, meskipun kondisi tutupan lahannya relatif sama. Ekosistem akuatik yang dipakai pada penelitian ini diwakili oleh indeks biotik FBI (Family Biotic Index). Penelitian ini menggunakan variabel bebas yaitu persentase tutupan lahan kedap air dan kepadatan penduduk serta variabel terikatnya adalah ekosistem akuatik DAS. Sumber data sekunder diolah berdasarkan artikel/laporan penelitian yang dapat diunduh dari internet dan untuk kepadatan penduduk menggunakan data kependudukan dari Badan Pusat Statistik (BPS). Alat bantu untuk pengolahan dan analisis data menggunakan aplikasi ArcGIS dan SPSS. Hasil penelitian ini menunjukkan korelasi dan seberapa besar pengaruh tutupan lahan kedap air dan kepadatan penduduk terhadap ekosistem akuatik DAS di Indonesia melalui persamaan yang dihasilkan.

---

This study aims to evaluate the effect of land cover and population density on the condition of aquatic watershed ecosystems in Indonesia based on the results of the analysis of the relationship between land cover and population density with the quality of the aquatic environment using multiple linear regression methods. Previous researches found that land cover conditions and population density are parameters that can affect water quality. Areas with high population density have poorer water quality than areas with low population density, even though the land cover conditions are relatively the same. The aquatic ecosystem used in this study is represented by the FBI (Family Biotic Index). This study uses the independent variables, namely the percentage of impermeable land cover and population density and the dependent variable is the aquatic ecosystem of the watershed. Secondary data sources are processed based on research articles/reports that can be downloaded from the internet and for population density using population data from the Central Statistics Agency (BPS). Tools for data processing and analysis using ArcGIS and SPSS applications. The results of this study indicate the correlation and how big the effect of land cover and population density on the aquatic ecosystem of watersheds in Indonesia through the resulting equation."