Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kabupaten Cianjur cukup sering dilanda bencana tanah longsor. Salah satu kejadian terparah adalah bencana tanah longsor yang terjadi pada tahun 2022 yang mengakibatkan ratusan warga meninggal dunia, ribuan orang luka-luka, dan ratusan rumah serta infrastruktur rusak. Untuk meminimalisir dampaknya, mengetahui tingkat kerawanan tanah longsor dapat menjadi salah satu langkah perencanaan penanggulangan bencana secara maksimal. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan kerawanan tanah longsor di Kabupaten Cianjur dan mengkategorikan keterpaparannya menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG). Model kerentanan tanah longsor didasarkan pada metode Landslide Numerical Risk Factor (LNRF) dan menggunakan data spasial yang terdiri dari data historis kejadian tanah longsor, Digital Elevation Model (DEM), geologi, jenis tanah, tutupan lahan, curah hujan, dan gempa bumi di Kabupaten Cianjur. Keakuratan model diuji menggunakan metode ROC-Curve dan menghasilkan nilai sebesar 0,845 sehingga tergolong model sangat baik. Melalui model tersebut, diketahui bahwa sebagian besar wilayah Kabupaten Cianjur mempunyai tingkat kerawanan tanah longsor sedang dan tinggi dengan persentase masing-masing wilayah sebesar 40% dan 46%. Model kerawanan tanah longsor akan dianalisis lebih lanjut beserta kepadatan penduduknya untuk mengetahui tingkat keterpaparan longsor dengan basis administrasi kecamatan. Melalui analisis tersebut dapat diketahui bahwa hampir sebagian dari kecamatan yang ada di Kabupaten Cianjur berada pada tingkat keterpaparan sedang.

---

Cianjur regency is often hit by landslides.  One of the worst incidents was a landslide that occurred on 2022 that resulted in hundreds of civilians dying, thousands injured, and hundreds of houses and infrastructure damaged. To minimize the impact, knowing the landslide susceptibility level can be one of the steps in planning disaster management maximally. This study aims to model the landslides susceptibility in Cianjur regency and to categorize the exposure using the Geographic Information System (SIG). The landslide susceptibility model is based on Landslide Numerical Risk Factor (LNRF) method and using spatial data consist of historical landslides, Digital Elevation Model (DEM), geology, soil types, land cover, rainfall, and earthquakes in Cianjur District. The accuracy of model was tested using ROC-Curve method with a value of 0.845 so it is considered as a very good model.  Most areas of Cianjur regency have moderate and high level of landslide susceptibility with each area percentage is 40% and 46%. The landslide susceptibility model will be further analyzed along with the population density to determine the level of landslide exposure with subdistrict administration basis. Through this analysis, it can be seen that almost half of the subdistricts in Cianjur regency are at moderate exposure level."

"Tanah longsor merupakan salah satu kejadian alam paling merugikan yang terjadi setiap tahun di Kabupaten Pacitan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis aspek fisik yang berperan sebagai faktor penyebab tanah longsor serta membuat analisis tingkat kerawanan tanah longsor menggunakan metode regresi logistik di Kabupaten Pacitan. Digunakan 468 titik longsor hasil inventarisasi BPBD Kabupaten Pacitan, survei lapang, dan interpretasi citra satelit yang kemudian dibagi menjadi 80% sebagai basis data uji dan 20% sebagai validasi model. Analisis probabilitas kejadian tanah longsor menggunakan nilai koefisien 14 aspek fisik menghasilkan bahwa aspek fisik berupa lereng, aspek/arah hadap lereng, curah hujan, penggunaan tanah, jenis tanah, dan litologi memiliki nilai koefisien positif. Sedangkan pada aspek fisik berupa ketinggian, topographic wetness index (TWI), profile curvature, plan curvature, jarak dari patahan, jarak dari jalan, jarak dari jalan, dan normalized difference vegetation index (NDVI) yang memiliki nilai koefisien negatif. Dihasilkan lima tingkat kerawanan tanah longsor di Kabupaten Pacitan, yaitu; sangat rendah (43,219.8 Ha), rendah (32,256.9 Ha), sedang (24,133.8 Ha), tinggi (20,590.7 Ha), dan sangat tinggi (18,787.6 Ha). Tingkat kerawanan longsor sangat tinggi mendominasi wilayah bagian tengah sampai Timur Kabupaten Pacitan di Kecamatan Kebonagung, Arjosari, Tulakan, dan Pacitan dengan ciri wilayah memiliki rata-rata lereng 23.2°, tersusun atas batuan dalam Formasi Arjosari dengan jenis tanah aluvial dan penggunaan tanah semak belukar, curah hujan rata-rata 2,384.64 mm/tahun, jarak dari patahan rata-rata 693.4 m, jarak dari sungai rata-rata 499.87 m, nilai topographic wetness index (TWI) rata-rata 4.79, dan profile curvature sebesar -0.04 atau cembung. Sementara itu, tingkat kerawanan longsor sangat rendah dominan berada pada pada bagian Barat Kabupaten Pacitan di Kecamatan Donorojo, Punung, dan Pringkuku dengan ciri wilayah memiliki rata-rata lereng 11.05°, tersusun atas batuan sedimen gamping dari Formasi Wonosari dengan jenis tanah litosol dan penggunaan tanah tegalan/ladang, curah hujan rata-rata 2,042.63 mm/tahun, jarak dari patahan 3,222.57 m, jarak dari sungai rata-rata 2,216.60 m, nilai topographic wetness index (TWI) rata-rata 5.5, dan profile curvature 0.06 atau cekung. Validasi model menggunakan data uji dengan AUROC bernilai 0.876. Dihasilkan validasi tingkat kerawanan menggunakan data validasi dengan akurasi sebesar 0.781 dan presisi sebesar 0.755.

---

Landslides are one of the most detrimental natural events that occur every year in the Pacitan Regency. This study analyzes the physical aspects that act as factors causing landslides and the level of landslide susceptibility using the logistic regression method in Pacitan Regency. Four hundred sixty-eight landslide points were used from the BPBD inventory in Pacitan Regency, field surveys, and interpretation of satellite imagery and separated with 80% as test data and 20% as model validation. The probability analysis of landslides using 14 physical aspects coefficient results that slopes, aspects/directions towards the slopes, rainfall, land use, soil types, and lithology have positive coefficients values. Meanwhile, the physical aspects include elevation, topographic wetness index (TWI), profile curvature, plan curvature, distance from fault, distance from road, distance from road, and normalized difference vegetation index (NDVI), have negative coefficients values. Five levels of landslide susceptibility were generated in Pacitan Regency, namely, very low (43.219.8 Ha), low (32.256.9 Ha), medium (24.133.8 Ha), high (20.590.7 Ha), and very high (18.787.6 Ha). Very high level of landslide susceptibility dominates the central to the eastern part of Pacitan Regency in Kebonagung, Arjosari, Tulakan, and Pacitan Districts with regional characteristics having an average slope of 23.2°, composed of rocks in the Arjosari Formation with alluvial soil types, and shrub land use, rainfall the average rainfall is 2,384.64 mm/year, the distance from the fault is 693.4 m, the distance from the river is 499.87 m, the topographic wetness index (TWI) value is 4.79, and the curvature profile is -0.04 or convex. Meanwhile, the very low level of landslide susceptibility is dominated in the western part of Pacitan Regency in Donorojo, Punung, and Pringkuku Subdistricts, with regional characteristics having an average slope of 11.05°, composed of limestone sedimentary rocks from the Wonosari Formation with litosol soil types and dry farming land use. /field, the average rainfall is 2,042.63 mm/year, the distance from the fault is 3,222.57 m, the distance from the river is 2,216.60 m on average, the topographic wetness index (TWI) value is 5.5 on average, and the curvature profile is 0.06 or concave. Validation of the model using test data with AUROC worth 0.876. Vulnerability validation using validation data resulted in an accuracy of 0.781 and a precision of 0.755."

"Gerakan tanah merupakan peristiwa perpindahan material pembentuk lereng berupa batuan, bahan rombakan, tanah, atau material campuran yang bergerak ke bawah atau keluar lereng. Gerakan tanah dapat terjadi karena faktor alam maupun faktor perbuatan manusia. Kecamatan Sukaresmi, Kabupaten Cianjur merupakan salah satu wilayah yang mempunyai kejadian gerakan tanah yang cukup sering terjadi. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mendeteksi serta menganalisis sebaran wilayah potensi gerakan tanah di Kecamatan Sukaresmi, Kabupaten Cianjur. Metode pendeteksian potensi gerakan tanah dilakukan dengan menggunakan metode Decision Tree pohon keputusan dengan algoritma C4.5 untuk mendapatkan nilai Gain tertinggi dalam penentuan akar pada pohon keputusan. Data aktual kejadian gerakan tanah digunakan untuk megetahui tingkat akurasi wilayah potensi gerakan tanah dengan uji confussion matrix. Selanjutnya, analisis keterhubungan antara titik aktual kejadian dengan kondisi fisik wilayah dan hasil model dilakukan menggunakan metode weighted of evidence. Penelitian ini menggunakan data litologi, jenis tanah, penggunaan tanah, ekstrasi data citra Landsat 8 OLI pada bulan Agustus 2017 dengan analisis Normalized Difference Vegetation Index NDVI serta ekstrasi data citra Alos PALSAR untuk wilayah ketinggian, dan kemiringan lereng. Hasil dari penelitian ini menunjukkan tingkat gerakan tanah dengan potensi tinggi di wilayah penelitian seluas 18.23 Km2 atau 19.09 dari total wilayah penelitian. Asosiasi data kejadian aktual dengan hasil identifikasi potensi gerakan tanah menunjukkan akurasi model sebesar 80.91. Distribusi wilayah potensi gerakan tanah tersebar pada wilayah dengan ciri pada ketinggian 600-800 mdpl, kemiringan lereng 14-20, kerapatan vegetasi 50-75, penggunaan tanah permukiman, jenis batuan anggota batu pasir cantayan dengan jenis tanah asosiasi latosol coklat kemerahan dan latosol coklat.

---

Landslide is a phenomenon of movement of slope forming material in the form of rocks, soil, or mixed material moving down or out of the slope. Landslide can occur due to natural factors and factors of human action. Sukaresmi District, Cianjur Regency is one of the areas that has landslide occurrence which is quite common. Therefore, this study was conducted with the aim to detect and analyze the spread of landslide susceptibility areas in Sukaresmi District, Cianjur Regency.

The landslide susceptibility detection method was performed using the Decision Tree method with C4.5 algorithm to obtain the highest gain value in root determination in the decision tree. Actual data of landslide occurrence was used to determine the accuracy of susceptibility region with confussion matrix examination. Furthermore, the correlation analysis between the actual point of landslide occurrence with the physical condition of the region and the model results was done using the weighted of evidence method.

This research used lithology data, soil type, landuse, Landsat 8 multispectral imagery data extraction in August 2017 with Normalized Difference Vegetation Index analysis, and Alos PALSAR imagery data extraction for altitude area and slope.

The results of this study indicate a high potential landslide in the research area of 18.23 Km2 or 19.09 of the total research area by accuracy level 80.91 with actual event data. Distribution of landslide susceptibility area was spread on area with characteristics at an altitude of 600 ndash 800 m, slope 14 20, vegetation density 50 75, settlement landuse, cantayan sandstone rock type with soil associations latosol reddish brown and brown latosol."

"Tanah longsor merupakan salah satu fenomena bencana alam yang memiliki ciri khas dan sering terjadi di wilayah tropis. Bencana tanah longsor menjadi pusat perhatian karena terjadi secara kontinu dari tahun ke tahun, serta dapat menimbulkan kerugian baik secara material maupun non material. Kecamatan Cibeber merupakan wilayah yang sering dilanda kejadian tanah longsor di Kabupaten Cianjur. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis karakteristik fisik wilayah tanah longsor dan menganalisis kaitan antara karakteristik fisik wilayah tanah longsor dengan kerugian akibat tanah longsor di Kecamatan Cibeber. Karakteristik fisik wilayah tanah longsor yang digunakan adalah ketinggian, kelerengan, jarak dari sungai, jarak dari jalan, jenis tanah, jenis batuan dan penggunaan lahan. Penelitian ini menggunakan analisis spasial overlay, statistik dan deskriptif. Hasil penelitian menyatakan bahwa karakteristik fisik wilayah tanah longsor di Kecamatan Cibeber terbagi menjadi 3 klaster. Tanah longsor yang berada pada klaster 1 yakni sering terjadi pada ketinggian 601-800 mdpl, memiliki kelerengan 15%-30%, dan didominasi oleh penggunaan lahan permukiman. Tanah longsor yang berada pada klaster 2 yakni sering terjadi pada ketinggian 801-1000 mdpl, memiliki kelerengan 30%-45%, dan didominasi oleh penggunaan lahan hutan. Tanah longsor yang berada pada klaster 3 yakni sering terjadi pada ketinggian 401-600 mdpl, memiliki kelerengan >45%, dan didominasi oleh penggunaan lahan hutan kemasyarakatan. Variabel yang sangat berkontribusi dalam proses pembentukan tanah longsor adalah kelerengan, khususnya pada lereng 30%-45%. Kaitan karakteristik fisik wilayah tanah longsor terhadap kerugian baik secara non material maupun material di Kecamatan Cibeber dapat diidentifikasi melalui klasternya. Kerugian non material yakni korban jiwa akibat tanah longsor berada pada klaster 1 dengan penggunaan lahan permukiman. Sedangkan, kerugian material yakni perumahan dan jalan akibat tanah longsor berada pada klaster 3 dengan penggunaan lahan hutan kemasyarakatan.

---

Landslide is one of natural disaster phenomena that has distinctive characteristics and often occur in tropical region. Landslide disaster can be the center of attention because it occurs continuously from year to year and cause loss both  material and non-material. Cibeber District is an area that often exposed by landslides in Cianjur Regency. This study aims to analyze the physical characteristics of the landslide area and analyze the relationship between the physical characteristics of the landslide area and loss due to landslides in Cibeber District. The physical characteristics of landslide area used are elevation, slope, distance to river, distance to road, soil type, lithology and landuse. This study uses spatial overlay, statistic, and descriptive analysis. The result of study stated that the physical characteristics of landslide area in Cibeber District were divided into 3 clusters. Landslide in cluster 1 often occur at an elevation of 601-800 meters above sea level, has a slope of 15%-30%, and has dominated land use by residential. Landslide in cluster 2 often occur at an elevation of 801-1000 meters above sea level, has a slope of 30%-45%, and has dominated landuse by forest. Landslide in cluster 3 often occur at an elevation of 401-600 meters above sea level, has a slope of >45%, and has dominated landuse by community forest land. The variable that very contribute to the process of landslide is a slope, especially in slope of 30%-45%. The relationship between the physical characteristics of the landslide area to loss both non-material and material in Cibeber District can be identified through it’s cluster. Non-material loss due to landslide is in cluster 1 with residential landuse. Meanwhile, housing and road material loss due to landslides are in cluster 3 with community forest land."

"Gerakan tanah merupakan salah satu bencana yang sering terjadi di Indonesia. Pulau Jawa merupakan pulau besar dengan tingkat kepadatan penduduk tertinggi di Indonesia, di mana wilayah Jawa Barat memiliki tingkat kejadian gerakan tanah paling tinggi.  Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui zona kerentanan gerakan tanah (ZKGT) pada salah satu kabupaten di Jawa Barat yaitu Kabupaten Majalengka. Identifikasi ZKGT dilakukan untuk memetakan serta mengidentifikasi zona longsoran agar dapat dilakukannya mitigasi bencana untuk mengurangi dampak merugikan dari longsoran. Penelitian ini dilakukan menggunakan metode Wight of Evidence (WoE) dengan data berbasis poligon dan titik serta menggunakan beberapa kelas ukuran piksel untuk menentukan ukuran piksel paling optimum dalam pemetaan ZKGT di Kabupaten data kejadian gerakan tanah yang digunakan dalam penelitian ini berupa 319 kejadian berbentuk poligon dan 319 kejadian berbentuk titik yang kemudian di bagi menjadi training set (70%) dan test set (30%). Penelitian membandingkan pemodelan WoE dengan data poligon dan titik pada tujuh kelas ukuran piksel yaitu 10, 15, 20, 25, 30, 35 dan 40. Hasil kedua model reliabel untuk digunakan dan diterapkan untuk menentukan zona kerentanan di Kabupaten Majalengka di mana pengolahan dengan data poligon menghasilkan success rate yang lebih tinggi dan pengolahan dengan data titik menghasilkan predictive rate yang lebih tinggi. 

---

Landslide is one of the most occurring natural disaster in Indonesia. Java Island is one of Indonesia’s largest Island with the highest population density in Indonesia, where the West Java region has the highest rate of natural disasters. This research aims to determine the landslide vulnerability zone in one of the regency in West Java Province, which is Majalengka Regency. Identification of landslides vulnerability zones is carried out to map and identify landslides zones so that disaster mitigation can be carried out to reduce the adverse effects of a landslides. This research was conducted using the Wight of evidence (WoE) method with polygon based data and multiple pixel class to find the most optimal pixel class to map the landslides vulnerability zones in Majalengka Regency. this research used Weight of Evidence method with two sets of data which are polygon and point, with multiple pixel size to find the optimum pixel size to make a landslide susceptibility map. This research used 319 set of data in a form of polygon and 319 set of data in a form of point. The WoE method was used in seven pixel size which are 10, 15, 20, 25, 30, 35 and 40. The result are both of the data set are reliable to use in making landslide susceptibility model where in the polygon data set, the success rate is higher and in the point data set the predictive rate is higher."

"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."

"Longsor merupakan fenomena geosfer yang terjadi pada topografi kasar dan secara luas dikaji dalam berbagai disiplin ilmu. Ilmu Geografi menampilkan analisis yang komprehensif terkait dengan spasial dan waktu terkait dengan fenomena tersebut. Salah satu wilayah dengan topografi kasar adalah Kota dan Kabupaten Bogor, terletak di provinsi Jawa Barat, Indonesia, selain itu wilayah ini memiliki curah hujan yang sangat tinggi. Berdasarkan data Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD), longsor merupakan bencana mayoritas di Kota Kabupaten Bogor, dengan rasio kejadian lebih dari 30%, kurun waktu 2020 – 2023. Dengan isu tersebut, penelitian ini berupaya untuk menganalisis kerentanan longsor di Kota dan Kabupaten Bogor, tingkat signifikansi parameter longsor, dan juga sebagai dasar untuk melihat tingkat kesesuaian tata ruang. Data yang diperlukan terdiri atas 12 aspek lingkungan fisik dan 2 lingkungan non fisik, serta data kejadian longsor eksisting dan potensial dengan kurun waktu 2020 – 2023. Penelitian ini menggunakan metode statistik dengan model Random Forest dan Extreme Gradient Boosting. Model ini menunjukan nilai evaluasi yang baik dibandingkan model yang sejenis seperti logistic regression, sehingga mampu menghasilkan distribusi spasial dan tingkat signifikansi dengan akura, selain itu untuk melihat tingkat keseuaian pola ruang menggunakan metode overlay. Hasil analisis menunjukan bahwa random forest merupakan model yang paling baik dibandingkan dengna extreme gradient boosting, dengan decisions trees 1.500. Hasil dari dari evaluasi model adalah nilai Akurasi 0,86, Sensivitas 0,85, F1 0,86, MCC 0,71, dan AUROC 0,936. Aspek lingkungan yang paling berpengaruh adalah litologi untuk Kabupaten Bogor dan Aspek untuk Kota Bogor. Tingkat kesesuaian pola ruang untuk Kota Bogor memliki tingkat kerentanan sangat tinggi pada kawasan budidaya dengan luas 2.252,825 hektar, dengan dominan penggunaan lahan perumahan merupakan yang paling rentan dengan luas 1.594,252 hektar, sedangkan untuk Kabupaten Bogor tingkat kerentanan tinggi pada kawasan budidaya berjumlah 38.284,04 hektar dengan mayoritas permukiman perkotaan kepadatan rendah 5.076,85 hektar. Dengan hasil tersebut memberikan manfaat terkait dengan kebutuhan mitigasi dan tindakan preventif di masa depan, sehingga dapat meminimalisir risiko kerugian dari bencana longsor di masa yang akan datang.

---

Landslides are a geospheric phenomenon occurring in rough topography, widely studied across various disciplines. Geography provides a comprehensive analysis of the spatial and temporal aspects related to this phenomenon. One area with rough topography is Bogor City and Regency, located in West Java province, Indonesia, which also has a very high rainfall. According to data from the Regional Disaster Management Agency (BPBD), the landslide is the predominant disaster in Bogor City and Regency, with an incident ratio of over 30% from 2020 to 2023. Addressing this issue, this study aims to analyze landslide susceptibility in Bogor City and Regency, assess the significance of landslide parameters, and serve as a basis for evaluating spatial planning suitability. The required data consists of 12 physical environmental aspects, 2 non-physical environmental aspects, and existing and potential landslide incident data for 2020 to 2023. This research employs statistical methods using the Random Forest and Extreme Gradient Boosting models. These models demonstrate superior evaluation values compared to similar models like logistic regression, enabling the generation of accurate spatial distribution and significance levels. Additionally, spatial pattern suitability is assessed using the overlay method. The analysis results indicate that the Random Forest model outperforms the Extreme Gradient Boosting model, with 1,500 decision trees. The model evaluation results show an Accuracy of 0.86, Sensitivity of 0.85, F1 Score of 0.86, MCC of 0.71, and AUROC of 0.936. The most influential environmental aspect is lithology for Bogor Regency and another aspect for Bogor City. The spatial pattern suitability for Bogor City shows a very high susceptibility level in cultivation areas, covering 2,252.825 hectares, with residential land use being the most susceptible, covering 1,594.252 hectares. In contrast, Bogor Regency shows high susceptibility in cultivation areas covering 38,284.04 hectares, with the majority being low-density urban settlements covering 5,076.85 hectares. These results provide valuable insights for future mitigation needs and preventive actions, thereby minimizing the risk of losses from landslides."

"

Tanah longsor merupakan pergerakan material pembentuk lereng (tanah, batuan, dan campurannya) pada bidang longsor atau lereng yang bergerak secara cepat atau singkat dalam jumlah atau volume yang relatif besar. Selama 10 tahun terakhir telah terjadi lebih dari 125 kasus tanah longsor di Kabupaten Banyumas dan menghasilkan banyak kerugian dan korban. Pembuatan peta kerentanan tanah longsor menjadi salah satu solusi untuk dapat mengurangi kerugian akibat tanah longsor. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan zona kerentanan tanah longsor di Kabupaten Banyumas menggunakan metode analysis hierarchy process (AHP) dan metode frequency ratio (FR). Penelitian ini dilakukan menggunakan data kejadian tanah longsor sebanyak 125 titik yang dibagi menjadi 2 set data yaitu training data (70%) dan testing data (30%). Pengolahan dan analisis untuk membuat peta kerentanan terhadap dua metode dilakukan menggunakan training data dengan acuan delapan parameter yang berpengaruh terhadap tanah longsor, yaitu kemiringan lereng, elevasi, arah lereng, litologi, curah hujan, penggunaan lahan, jarak terhadap sungai, dan jarak terhadap sesar. Hasil pengolahan data dan analisis menggunakan kedua metode adalah dua buah peta kerentanan tanah longsor yang masingmasingnya dibagi menjadi empat kelas kerentanan. Peta kerentanan juga divalidasi menggunakan training data (success rate) dan testing data (predictive rate) untuk mengetahui akurasi model yang dibuat. Hasil validasi menunjukkan kedua metode menghasilkan nilai AUC yang cukup baik dan dapat diterima, tetapi metode AHP memiliki nilai AUC yang lebih tinggi dari metode FR.

---

Landslides are the rapid or sudden movement of materials forming slopes (soil, rocks, and their mixtures) in large amounts or volumes. Over the past 10 years, there have been more than 200 cases of landslides in Banyumas Regency, resulting in significant losses and casualties. The creation of a landslide vulnerability map is one solution to reduce the damages caused by landslides. This study aims to determine the zone of landslide vulnerability in Banyumas Regency using the Analytic Hierarchy Process (AHP) and Frequency Ratio (FR) methods. The study utilizes data from 100 landslide incidents, divided into two sets: training data (70%) and testing data (30%). Processing and analysis to create vulnerability maps for both methods are carried out using the training data with reference to eight parameters influencing landslides: slope gradient, elevation, slope aspect, lithology, rainfall, land use, distance to rivers, distance to faults, and distance to roads. The processing and analysis results using both methods produce two landslide vulnerability maps, each divided into four vulnerability classes. The vulnerability maps are also validated using the training data (success rate) and testing data (predictive rate) to assess the accuracy of the models created. The validation results indicate different values for the success rate and predictive rate, where the frequency ratio method has a higher success rate, and the AHP method has a higher predictive rate.

"

"Gerakan tanah merupakan bencana yang sering terjadi di Kabupaten Cianjur, terutama di Desa Cibanteng yang terjadi delapan kejadian pada periode 2009-2016. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan wilayah rawan gerakan tanah dengan metode SINMAP Stability Index Mapping . Metode SINMAP dibagi menjadi dua yaitu SINMAP berbasis data laboratorium dan SINMAP berbasis peta jenis tanah. Metode SINMAP berbasis data laboratorium menggunakan 10 sampel tanah untuk memperoleh nilai karakteristik fisik tanah yaitu nilai kohesi, angle friction, dan indeks kelembaban. SINMAP berbasis peta jenis tanah menggunakan nilai karakteristik fisik tanah dari literatur. Pengolahan SINMAP menggunakan software Arcview dengan mengolah data Digital Elevation Number DEM dengan nilai kohesi, angle friction, dan indeks kelembaban. Berdasarkan analisis SINMAP berbasis jenis tanah hasilnya di dominasi oleh wilayah yang tidak berpotensi sebesar 59,57 terhadap luas desa, sementara luas tingkat tinggi 9,7, tingkat sedang 16,51, dan tingkat rendah 14,22. SINMAP berbasis data laboratorium di dominasi oleh wilayah rawan longsor tingkat sedang sebesar 39,35 terhadap luas desa, sementara tingkat tinggi 17,59, tingkat rendah 29,18, dan tidak berpotensi 13,88. Berdasarkan analisis dengan wilayah rawan tingkat tinggi dan validasi dari lokasi kejadian longsor, metode SINMAP berbasis data laboratorium memberikan nilai akurasi validasi 62,5, sedangkan metode SINMAP berbasis peta jenis tanah memberikan nilai 37,5.

---

Landslide is a disaster that commonly occurs in Cianjur Regency, especially in Cibanteng Village. This study aims to map landslide prone areas using the SINMAP Stability Index Mapping method. The SINMAP method divides into two SINMAP based laboratory data and SINMAP based on soil type map. SINMAP method based on laboratory data using 10 soil samples to obtain soil physical characteristics namely the value of cohesion, angle friction, and humidity index. SINMAP based soil type map uses the soil physical characteristic value of the literature. SINMAP processing using ArcView software to process data Digital Elevation Number DEM with a value of cohesion, friction angle, and the humidity index.

The result of SINMAP analysis based on soil type map dominated by region with no potential area equal to 59,57 of village area, while wide of high level 9.7, medium level 16,51, and low level 14,22. SINMAP based laboratory data is dominated by moderate prone areas at 39.35 of village area, while 17.59 high, 29.18 low, and no potential 13.88. SINMAP method based on laboratory data provides validation accuracy value of 62.5, while the SINMAP method based of soil type maps provide validation value of 37.5."

"Analisis kerentanan gerakan tanah sangat diperlukan sebagai upaya mitigasi untuk mengurangi kerugian yang diakibatkan oleh gerakan tanah. Namun ketidaktepatan pemilihan faktor pengontrol dalam pemodelan kerentanan gerakan tanah, sering kali menghasilkan peta kerentanan yang kurang akurat dan kurang rasional. Faktor linier diskrit berupa jarak terhadap sungai, jarak terhadap jalan, dan jarak terhadap struktur, tidak memiliki makna keterkaitan yang jelas antara faktor pengontrol dengan evolusi gerakan tanah, yang menyebabkan penurunan akurasi pemodelan. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan faktor pengontrol kontinu berbasis densitas spasial seperti densitas sungai, densitas jalan, dan densitas struktur untuk meningkatkan kesesuaian faktor linier. Kabupaten Sumedang dipilih sebagai lokasi pada penelitian kali ini, dengan 65 sejarah gerakan tanah dan 12 faktor pengontrol terpilih. Pertama, jarak terhadap jalan, sungai, dan struktur, serta 9 faktor lainnya merupakan faktor asli dari pemodelan kerentanan gerakan tanah. Kedua, jarak terhadap jalan, sungai, dan struktur, masing-masing diganti dengan densitas sungai, densitas jalan, dan densitas struktur menjadi faktor yang ditingkatkan. Ketiga, dilakukan perhitungan nilai frequency ratio untuk mengetahui faktor yang dominan terhadap gerakan tanah. Keempat, pemodelan kerentanan gerakan tanah berdasarkan logistic regression dengan faktor asli dan faktor dikembangkan, dikonstruksikan dan dibandingkan. Terakhir, dilakukan uji validasi pemodelan gerakan tanah. Hasil menunjukkan bahwa (1) nilai FR >1 pada kelas setiap faktor menunjukkan pengaruh dominan terhadap gerakan tanah, seperti elevasi 552 – 738 m, kemiringan lereng 24° – 29°, dan lainnya. (2) Zona kerentanan gerakan tanah dibagi menjadi empat yaitu, tinggi, menengah, rendah, sangat rendah, dengan persebaran dari tinggi ke rendah terletak pada arah barat daya ke timur laut lokasi penelitian. (3) Hasil uji validasi terhadap peta kerentanan gerakan tanah menggunakan faktor yang dikembangkan lebih tinggi dibandingkan dengan faktor asli, dapat disimpulkan bahwa faktor densitas lebih layak daripada faktor linier.

---

Landslide susceptibility analysis is needed as a mitigation effort to reduce losses caused by soil movement. Inaccurate selection of controlling factors in landslide susceptibility modeling, often results in less accurate and less rational susceptibility maps. Discrete linear factors such as distance to rivers, distance to roads, and distances to structures, do not have a clear relationship between controlling factors and the evolution of landslide, which leading to a decrease in modeling accuracy. Therefore, this study proposes continuous control factors based on spatial density such as river density, road density, and structural density to improve the suitability of linear factors. Sumedang Regency was chosen as the location for this study, with 65 landslide histories and 12 control factors selected. First, distance to roads, rivers, and structures, and 9 other factors constitute the original factors from landslide susceptibility modeling. Second, distance to roads, rivers, and structures, respectively replaced by river density, road density, and structural density to constitue improved factors. Third, the calculation of the frequency ratio value is carried out to determine the dominant factor in landslide susceptibility. Fourth, landslide susceptibility modeling based on logistic regression with original factors and improved factors, constructed and compared. Finally, the landslide susceptibility modeling is validated. Results show that (1) the FR value >1 in the class of each factor show a dominant influence on landslide, such as elevation 552 – 738 m, slope slope 24° – 29°, and others. (2) The landslide susceptibility zone is divided into four susceptibility levels, high, medium, low, and very low, with the distribution from high to low located in the southwest to northeast of the study area. (3) The results of the validation test on landslide susceptibility map using improved factors are higher than the original factors, it can be concluded that the density factor is more feasible than the linear facto"