Author:
Kusmajaya Sumardani,Tjahjono Boedi,Barus Baba
Abstract
Tingginya kejadian longsor di Kabupaten Sukabumi menjadi penyebab diperlukannya data dan informasi kawasan yang memiliki potensi longsor. Identifikasi potensi longsor dapat dilakukan melalui berbagai pendekatan dimana metode statistik adalah pendekatan yang paling banyak digunakan untuk pemetaan longsor. Maka dari itu, tujuan penelitian ini adalah memprediksi longsor di Kabupaten Sukabumi. Metode penelitian yang digunakan adalah metode Weight of Evidence (WoE), Logistic Regression (LR), dan kombinasi WoE-LR. Hasil pengujian menunjukkan bahwa parameter yang layak digunakan menjalankan model adalah jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari patahan, SPI, TWI, Elevasi dan Lereng. Hasil metode WoE menunjukkan bahwa parameter elevasi <300 m, jarak dari jalan >200 m dan jarak dari sungai >100 m merupakan kelas parameter yang tidak baik untuk memprediksi longsor. Sebaliknya, parameter lereng 8–15%, jarak dari jalan 31–70 m dan elevasi 700–800 baik digunakan untuk memprediksi longsor. Pada metode LR, parameter elevasi dan jarak dari jalan secara signifikan berpengaruh terhadap longsor. Hasil metode kombinasi WoE-LR menunjukkan bahwa parameter jarak dari jalan dan SPI merupakan parameter yang kurang baik untuk memprediksi longsor. Sebaliknya, parameter lereng dan TWI merupakan parameter yang paling baik untuk memprediksi bahaya longsor. Berdasarkan pengujian ketiga metode tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode kombinasi WoE-LR adalah metode yang paling baik dalam memprediksi bahaya longsor di wilayah penelitian.
Reference11 articles.
1. Atkinson, P.M. and R. Massari. 1998. Generalised Linear Modelling of Susceptibility to Landsliding in The Central Apennines, Italy. Computers & Geosciences, 24: 373-385.
2. Barbieri, G. and P. Cambuli. 2009. “The Weight of Evidence Statistical Method in Landslide Susceptibility Mapping of the Rio Pardu Valley (Sardinia, Italy).” 18th World IMACS Congress and MODSIM09 International Congress on Modelling and Simulation: Interfacing Modelling and Simulation with Mathematical and Computational Sciences, Proceedings, 2658–64.
3. Bonham-Carter, G.F. 1994. Geographic Information Systems for Geoscientists: Modelling with GIS. Computer Methods in the Geosciences, 267-302.
4. Dai, F.C., C.F. Lee and Y.Y. Ngai. 2002. Landslide Risk Assessment and Management: an Overview. Engineering Geology, 64: 65-87.
5. Heckmann, T., K. Gegg, A. Gegg dan M. Becht. 2014. Sample size matters: investigating the effect of sample size on a logistic regression susceptibility model for debris flows. Natural Hazards and Earth System Sciences, 14: 259-278.
Cited by
2 articles.
订阅此论文施引文献
订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献