IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN LONGSOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE SLOPE MORPHOLOGY DAN INDEKS STORIE (Studi Kasus: Kecamatan Dampit, Kecamatan Sumbermanjing Wetan, dan Kecamatan Gedangan, Kabupaten Malang, Jawa Timur)

Putra, Septian Priyatna (2025) IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN LONGSOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE SLOPE MORPHOLOGY DAN INDEKS STORIE (Studi Kasus: Kecamatan Dampit, Kecamatan Sumbermanjing Wetan, dan Kecamatan Gedangan, Kabupaten Malang, Jawa Timur). Skripsi thesis, Institut Teknologi Nasional Malang.

Text asli.pdf Restricted to Registered users only Download (30MB)

Abstract

Kabupaten Malang, khususnya Kecamatan Dampit, Kecamatan Sumbermanjing Wetan, dan Kecamatan Gedangan, merupakan daerah yang rawan terhadap bencana tanah longsor akibat kondisi topografi berbukit, curah hujan tinggi, serta aktivitas manusia yang dapat memicu ketidakstabilan tanah. Peristiwa longsor yang terjadi di wilayah ini menyebabkan kerusakan infrastruktur dan lahan pertanian, sehingga diperlukan metode yang akurat untuk mengidentifikasi daerah rawan longsor guna mitigasi risiko bencana. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi daerah rawan longsor di wilayah penelitian serta membandingkan efektivitas Metode Slope Morphology dan Indeks Storie dalam pemetaan tingkat kerawanan tanah longsor. Penelitian ini menggunakan dua metode utama, yaitu Metode Slope Morphology dan Indeks Storie, untuk menganalisis tingkat kerawanan longsor. Metode Slope Morphology menilai kemiringan dan bentuk lereng, sedangkan Indeks Storie mempertimbangkan kemiringan lereng, jenis tanah, penggunaan lahan, dan curah hujan. Data yang digunakan mencakup citra Digital Elevation Model (DEM), data penggunaan lahan, data jenis tanah, serta curah hujan, yang diolah menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG). Validasi dilakukan menggunakan titik sampel lapangan untuk menilai tingkat akurasi hasil pemetaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Metode Slope Morphology mengidentifikasi 3,47% wilayah penelitian masuk dalam kategori rawan tinggi terhadap longsor, sedangkan Metode Indeks Storie mengindikasikan 12,64% wilayah memiliki tingkat kerawanan tinggi. Validasi menunjukkan Overall Accuracy 54,68% dan kappa 35,24% untuk Metode Slope Morphology, serta Overall Accuracy 90,62% dan kappa 85,71% untuk Metode Indeks Storie. Dengan demikian, Metode Indeks Storie memiliki akurasi yang lebih tinggi dalam mengidentifikasi daerah rawan longsor, namun keduanya dapat digunakan secara bersamaan untuk meningkatkan ketepatan dalam mitigasi bencana tanah longsor

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Indeks Storie, Rawan Longsor, Sistem Informasi Geografis (SIG), Slope Morphology.
Subjects:	Engineering > Geodesy Engineering
Divisions:	Fakultas teknik Sipil dan Perencanaan > Teknik Geodesi S1 > Teknik Geodesi S1(Skripsi)
Depositing User:	Handoyo Eka
Date Deposited:	27 Nov 2025 02:51
Last Modified:	27 Nov 2025 02:51
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/15492

Actions (login required)

View Item