Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"

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 adalah proses ketika material tanah atau batuan mengalami perpindahan akibat gravitasi bumi dan dampaknya merugikan bagi lingkungan hingga menimbulkan korban jiwa (Noor, 2011). Berdasarkan catatan dari Badan Nasional Penanggulangan Bencana, terdapat 289 kejadian bencana akibat gerakan tanah terhitung tahun 2018 hingga tahun 2022 di Kabupaten Banyumas, Provinsi Jawa Tengah (Data Informasi Bencana Indonesia (DIBI)). Pergerakan tanah dipengaruhi oleh parameter-parameter yang berpengaruh terhadap gerakan tanah seperti litologi, aspek lereng, curvature, curah hujan, kemiringan lereng, elevasi, tata guna lahan, jarak dari sungai, jarak dari struktur, dan normalized difference vegetation index (NDVI) (Chen et al., 2021). Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengidentifikasi daerah rawan pergerakan tanah berdasarkan parameter-parameter tersebut dan memetakan daerah rawan pergerakan tanah di daerah Kabupaten Banyumas mengacu pada Sistem Informasi Geografis (SIG) dengan menggunakan metode information value model dan frequency ratio. Tujuan lainnya yaitu untuk mengkaji tingkat akurasi dari setiap metode dan menentukan metode apakah yang lebih baik digunakan di lokasi penelitian. Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa model yang dihasilkan oleh metode frekuensi rasio mendapatkan nilai AUC pada succes rate sebesar 70,5% dan predictife rate 61,14%. Sementara model yang dihasilkan oleh metode information value mendapatkan nilai AUC succes rate sebesar 66,39% dan predictife rate 60,26%. Berdasarkan validasi AUC dari kedua model tersebut, maka diketahui metode frekuensi rasio merupakan metode yang lebih baik dari metode information value dalam memodelkan tingkat kerentanan gerakan tanah di lokasi penelitian.

---

Land movement is a process when soil or rock material is displaced due to the earth's gravity and the impact is detrimental to the environment and causes casualties (Noor, 2011). Based on records from the National Disaster Management Agency, there were 289 disaster events due to land movement from 2018 to 2022 in Banyumas Regency, Central Java Province (Disaster Information Data Indonesia (DIBI)). Land movement is influenced by parameters that affect land movement such as lithology, slope aspect, curvature, rainfall, slope, elevation, land use, distance from rivers, distance from structures, and normalized difference vegetation index (NDVI) (Chen et al., 2021). The purpose of this research is to identify land movement prone areas based on these parameters and map land movement prone areas in the Banyumas Regency area referring to the Geographic Information System (GIS) using the information value model and frequency ratio methods. Another objective is to assess the accuracy level of each method and determine which method is better used in the research location. The results of this study found that the model generated by the frequency ratio method obtained an AUC value at a success rate of 70.5% and a predictive rate of 61.14%. While the model produced by the information value method gets an AUC succes rate of 66.39% and a predictive rate of 60.26%. Based on the AUC validation of the two models, it is known that the frequency ratio method is a better method than the information value method in modeling the level of ground motion vulnerability at the research site."