Abstrak Rendy Dwi Kartiko 22006006.pdf
PUBLIC Dedi Rosadi Cover Rendy Dwi Kartiko 22006006.pdf
PUBLIC Dedi Rosadi Bab 1 Rendy Dwi Kartiko 22006006.pdf
PUBLIC Dedi Rosadi Bab 2 Rendy Dwi Kartiko 22006006.pdf
PUBLIC Dedi Rosadi Bab 3 Rendy Dwi Kartiko 22006006.pdf
PUBLIC Dedi Rosadi Bab 4 Rendy Dwi Kartiko 22006006.pdf
PUBLIC Dedi Rosadi Bab 5 Rendy Dwi Kartiko 22006006.pdf
PUBLIC Dedi Rosadi Bab 6 Rendy Dwi Kartiko 22006006.pdf
PUBLIC Dedi Rosadi Bab 7 Rendy Dwi Kartiko 22006006.pdf
PUBLIC Dedi Rosadi Bab 8 Rendy Dwi Kartiko 22006006.pdf
PUBLIC Dedi Rosadi
Kejadian longsoran di Indonesia merupakan fenomena yang heterogen. Longsoran
telah menjadi permasalahan yang berat terutama pada jalan, struktur bangunaan,
lahan pertanian. Faktor pengontrol longsoran di Indonesia juga memiliki variasi yang
luas dikarenakan kompleksnya kondisi geologi, dikombinasikan dengan kondisi
morfologi yang juga bervariasi.
Tesis ini menganalisis kerentanan longsoran pada pegunungan tropis di Sindangkerta,
Kabupaten Bandung Barat, Jawa Barat. Lokasi studi berada ±20 km barat daya Kota
Bandung, dan termasuk di dalam Kecamatan Sindangkerta.
Lokasi penelitian termasuk dalam Zona Fisiografi Bandung pada bagian tengah dari
Jawa Barat. Batuan muda berumur Pliosen secara dominan menutupi lokasi
penelitian. Formasi Beser tersebar di bagian selatan, sedangkan batuan Tersier
tersebar di dekat Bendungan Saguling di bagian utara.
Studi ini menggunakan beberapa jenis data untuk analisis kerentanan longsoran,
seperti data morfometri, tanah dan litologi, data zona sempadan (buffer), serta data
distribusi longsoran. Metode statistik bivariate, regresi logistik, analisis diskriminan,
SHALSTAB, dan SINMAP digunakan untuk menghasilkan peta kerentanan
longsoran. Piksel berukuran 25x25 meter digunakan sebagai unit dasar analisis.
Evaluasi kerentanan longsoran dilakukan dengan matriks korelasi, Indeks Area Sel
(SCAI, Seed Cell Area Index), dan distribusi kumulatif dengan Luasan di Bawah
Kurva (AUC, Area Under Curve). Metode statistik bivariate memiliki performa
cukup baik dalam memprediksi kerentanan pada lokasi penelitian. Statistik
multivariate cukup bagus dalam memprediksi parameter yang mengontrol terjadinya
longsoran. Dalam penelitian ini parameter utama yang mengontrol kejadian longsoran
adalah kemiringan lereng, litologi, tata guna lahan, dan ratio lempung (clay ratio).
Metode statistik pada penelitian ini memiliki performa yang lebih bagus dari metode
deterministik, yang terlihat dari nilai AUC. Ketidakpastian data dan unit skala (25x25
m per piksel) dalam analisis deterministic adalah sebab utama dari performa yang
rendah.