Perpustakaan Digital ITB

Pada tahun 2020-2024, di Kabupaten Garut tercatat 26 kasus bencana longsor dari total 52 kasus bencana secara keseluruhan. Berdasarkan Peta Prakiraan Gerakan Tanah Provinsi Jawa Barat, >50% area di Kabupaten Garut tergolong kerentanan menengah – tinggi. Namun, peta ini didasari dari karakteristik regional saja dengan penyusunannya menggunakan metode heuristik. Selain itu, metode deterministik pun mulai diterapkan oleh para peneliti dalam perkembangan asesmen bahaya longsor di Indonesia. Namun, metode ini memiliki keterbatasan, yakni ketergantungannya terhadap kualitas data spasial serta ketidakmampuannya dalam merepresentasikan variabilitas karakteristik tanah. Oleh karena itu, dalam analisis berskala regional, integrasi variasi karakteristik tanah dengan pemodelan spasial menjadi penting untuk meningkatkan keandalan hasil evaluasi. Penelitian ini bertujuan untuk evaluasi kerentanan longsor dengan metode kuantitatif serta pemodelan spasial dengan metode geostatistik dan machine learning untuk mendapatkan akurasi spasial yang lebih baik. Studi kasus di Kabupaten Garut, Jawa Barat. Karakteristik tanah daerah penelitian diperoleh dari data uji laboratorium tahun 2017, yang terdiri dari 100 sampel tanah tidak terganggu. Sampel ini mewakili karakteristik tanah dekat permukaan, memberikan informasi tentang sifat dasar tanah dan memungkinkan estimasi parameter kuat geser tanah melalui korelasi empiris. Variabilitas spasial dimodelkan menggunakan teknik geostatistik dan machine learning. Metode SLIDE (Slope Infiltrationn Distributed Equilibrum) digunakan untuk memodelkan stabilitas tanah permukaan dengan pengaruh infiltrasi hujan. Hasil dari penelitian ini adalah peta kerentanan terhadap longsor yang digambarkan oleh nilai faktor keamanan. Studi ini menunjukkan kemanjuran teknik geostatistik dan machine learning dalam memodelkan variabilitas spasial karakteristik tanah secara sistematis untuk memungkinkan analisis stabilitas lereng secara deterministik.