Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

Penggunaan Data Sistem Lahan Skala 1 : 50.000 untuk Pemetaan Rawan Longsor di Kabupaten Majalengka Widiastuti, Rastika; Khairullah, Muhammad Qabus Abid; Tambunan, Mangapul Parlindungan; Wijaya, Muhammad Sufwandika
Majalah Geografi Indonesia Vol 39, No 1 (2025): Majalah Geografi Indonesia
Publisher : Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/mgi.96138

Abstract

Abstrak. Penelitian ini mencoba mengoptimalkan pemanfaatan data sistem lahan untuk mengidentifikasi daerah rawan bencana tanah longsor di Kabupaten Majalengka. Data kejadian longsor dan peta sistem lahan digunakan sebagai sumber data utama, dengan fokus meihat pola kejadian longsor pada setiap unit sistem lahan. Metode analisis tumpang susun antara peta sistem lahan dan data kejadian longsor dikombinasikan dengan analisis geomorfologi digunakan untuk mengklasifikasikan tingkat kerawanan longsor. Hasilnya menunjukkan bahwa wilayah dengan sistem lahan Tanggamus, Gamnokora, dan Talamau memiliki tingkat kerawanan paling tinggi, sementara wilayah dengan sistem lahan Maput, Cipancur, dan Bukit Balang memiliki tingkat kerawanan sedang. Kelas kemiringan lereng digunakan untuk mendetilkan kelas kerawanan longsor pada setiap unit sistem lahan. Hasil pemetaan kerawanan longsor divalidasi dengan peta rawan bencana dari BNPB, menunjukkan persentase kesamaan sebesar 63.51%. Meskipun memiliki akurasi rendah, peta hasil dari data sistem lahan memiliki pola identik pada kelas kerawanan tinggi dan tidak rawan dengan peta referensi. Ini menunjukkan bahwa data sistem lahan dapat digunakan sebagai alternatif dalam pemetaan kerawanan longsor terutama untuk daerah dengan cakupan wilayah yang luas atau pada skala lebih kecil.Abstract. This research aims to optimize the utilization of land system data used to identify areas susceptible to landslide hazards in Majalengka Regency. Landslide occurrence data and land system maps are used as the main data sources, focusing on landslide occurrence patterns in each land system unit. An overlay analysis method between land system maps and landslide occurrence data combined with geomorphological analysis is used to classify the susceptibility levels to landslides. The results indicate that areas with Tanggamus, Gamnokora, and Talamau land systems have the highest susceptibility levels, while areas with Maput, Cipancur, and Bukit Balang land systems have moderate susceptibility levels. Slope classes are used to detail the susceptibility levels to landslides in each land system unit. The landslide susceptibility mapping results are validated with disaster-prone maps from BNPB, showing a similarity percentage of 63.51%. Despite having low accuracy, the mapping results from land system data exhibit identical patterns in high susceptibility and non-susceptibility classes compared to the reference maps. This indicates that land system data can be used as an alternative in landslide susceptibility mapping, especially for areas with extensive coverage or on a smaller scale. Submitted: 2024-05-14 Revisions: 2024-09-19 Accepted: 2024-10-25 Published: 2025-02-17
Analisis Kesesuaian Kawasan Permukiman di Kabupaten Sukoharjo Menggunakan Spatial Multi Criteria Analysis Widiastuti, Rastika; Wibowo, Adi
Geodika: Jurnal Kajian Ilmu dan Pendidikan Geografi Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Universitas Hamzanwadi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29408/geodika.v9i1.28962

Abstract

Pertumbuhan ekonomi dan peningkatan jumlah penduduk di Surakarta memengaruhi perkembangan kawasan permukiman di Kabupaten Sukoharjo. Ekspansi permukiman yang tidak terkendali berpotensi menimbulkan berbagai permasalahan lingkungan. Oleh sebab itu perlu dilakukan analisis kesesuaian lahan untuk perencanaan kawasan permukiman agar tidak menimbulkan kerugian bagi masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kesesuaian kawasan permukiman dan mengevaluasi peruntukan kawasan permukiman sebagaimana tercantum dalam Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kabupaten Sukoharjo. Analisis dilakukan menggunakan metode Spatial Multi-Criteria Analysis (SMCA) yang mampu menganalisis banyak kriteria/variabel untuk pemilihan lokasi dan pengambilan keputusan. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah jarak dari jalan, jarak dari sungai, lokasi kawasan industri, kelerengan, kerawanan banjir, penutup lahan, dan jenis tanah. Hasil penelitian menunjukkan kabupaten Sukoharjo terbagi dalam kategori sesuai, cukup sesuai, kurang sesuai, dan tidak sesuai untuk kawasan permukiman. Sedangkan hasil evaluasi peruntukan permukiman dalam RTRW menunjukkan 63% alokasi kawasan permukiman masuk dalam kategori cukup sesuai, 27% sesuai, dan 10% tidak sesuai. Temuan ini memberikan masukan penting bagi pengelolaan tata ruang yang berkelanjutan di Kabupaten Sukoharjo.
Detection of Urban Landscape Changes in Surabaya for the Years 2014-2024 Based on NDVI and NDBI Analysis of Landsat 8 OLI Imagery Widiastuti, Rastika; Wijaya, Muhammad Sufwandika; Al Kautsar, Azhari; Widiana Putri, Inanditya; Kusratmoko, Eko
JURNAL GEOGRAFI Vol. 17 No. 1 (2025): JURNAL GEOGRAFI
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/jg.v17i1.59320

Abstract

This study investigates urban landscape changes in Surabaya from 2014 to 2024 using NDVI and NDBI indices derived from Landsat 8 OLI imagery. The Earth Engine platform was employed to generate cloud-free composite images, enabling detailed analysis of vegetation and built-up area changes. The methodology included a bivariate geovisualization technique to display areas of change, comparing NDVI and NDBI values over a decade to assess changes at a granular level. Results indicate that the 'Vegetation Stable - Built-up Area Stable' category dominates, covering 2422 km², suggesting consistent land use in established areas. This dominance indicates well-established land use patterns across much of the city. Significant urbanization is observed in the 'Vegetation Decreased - Built-up Area Increased' (70 km²) and 'Vegetation Stable - Built-up Area Increased' (177 km²) categories, reflecting ongoing development pressures. These areas highlight zones of active development and environmental intervention. Additionally, a 75 km² increase in vegetation, particularly in coastal mangrove regions, highlights successful environmental management efforts. The study achieved an overall accuracy of 71%, demonstrating the effectiveness of NDVI and NDBI in capturing urban dynamics. While some classes require improved detection accuracy, particularly those involving decreased built-up areas, the model reliably identifies increases in vegetation and built-up areas.