SUSILO, Randi Cahto (2020) Deteksi Daerah Rawan Longsor Berbasis Data Satelit dengan Menggunakan Metode Regresi Logistik di Provinsi Jawa Tengah. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.

	PDF (Cover) COVER-Randi Cahyo Susilo-H1D014035-Skripsi-2020.pdf Download (505kB)
	PDF (Legalitas) LEGALITAS-Randi Cahyo Susilo-H1D014035-Skripsi-2020.pdf Restricted to Repository staff only Download (618kB)
	PDF (Abstrak) ABSTRAK-Randi Cahyo Susilo-H1D014035-Skripsi-2020.pdf Download (890kB)
	PDF (BabI) BAB-I-Randi Cahyo Susilo-H1D014035-Skripsi-2020.pdf Restricted to Repository staff only Download (792kB)
	PDF (BabII) BAB-II-Randi Cahyo Susilo-H1D014035-Skripsi-2020.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	PDF (BabIII) BAB-III-Randi Cahyo Susilo-H1D014035-Skripsi-2020.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	PDF (BabIV) BAB-IV-Randi Cahyo Susilo-H1D014035-Skripsi-2020.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	PDF (BabV) BAB-V-Randi Cahyo Susilo-H1D014035-Skripsi-2020.pdf Restricted to Repository staff only Download (780kB)
	PDF (DaftarPustaka) DAFTAR PUSTAKA-Randi Cahyo Susilo-H1D014035-Skripsi-2020.pdf Download (643kB)
	PDF (Lampiran) LAMPIRAN-Randi Cahyo Susilo-H1D014035-Skripsi-2020.pdf Restricted to Repository staff only Download (914kB)

Abstract

Indonesia merupakan wilayah yang rentan terhadap ancaman bencana tanah tongsor. Dari data BNPB kejadian bencana pada tahun 2017, bencana tanah longsor yang terjadi di Indonesia sebanyak 846 kejadian. Bencana tanah longsor tersebut telah menimbulkan banyak korban diantaranya 163 jiwa meninggal dunia atau hilang dan 59.640 jiwa menderita dan mengungsi serta lebih dari 7.917 unit rumah mengalami rusak. Cuaca ekstrim yang dipicu akibat perubahan iklim global dan kerusakan lingkungan telah meningkatkan ancaman bencana tanah longsor. Oleh sebab itu deteksi daerah rawan longsor sangat diperlukan untuk memberikan informasi yang akurat dan dapat mengurangi risiko bencana tanah longsor. Dalam penelitian ini, dilakukan deteksi daerah rawan longsor dengan menggunakan metode regresi logistik yang memperhitungkan variable-variabel penyebab terjadinya longsor seperti elevasi, kemiringan lereng, jenis tanah, tata guna dan tutupun lahan serta curah hujan. Hasil pemodelan regresi logistik yang telah dilakukan, didapatkan koefisien-koefisien dari parameter yang telah disebutkan sebelumnya, yaitu intercept (-0.8324389 - 0.1147535), DEM (0.1087638 - 0.1423941), slope (-0.7852974 - 0.2491541), precipitation (0.01478749 - 0.03019019), LULC (0.7688512 - 1.8633314), soil (-1.326696 - 1.008532). Dan dari uji kehandalan didapatkan rata-rata tingkat akurasi pada validasi pemodelan regresi logistik sebesar 90.03436%.

Actions (login required)

View Item