APLIKASI PREDIKSI RAWAN LONGSOR KABUPATEN KULON PROGO MENGGUNAKAN AHP

Butarbutar, Ramadi G (2023) APLIKASI PREDIKSI RAWAN LONGSOR KABUPATEN KULON PROGO MENGGUNAKAN AHP. Diploma thesis, UPN "Veteran" Yogyakarta.

	Text 1. Fulltex TA_123160072_Ramadi G Butarbutar.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB)
	Text 2. Cover TA_123160072_Ramadi G Butarbutar.pdf Download (202kB)
	Text 3. Pengesahan TA_123160072_Ramadi G Butarbutar.pdf Download (668kB)
	Text 4. Abstrak TA_123160072_Ramadi G Butarbutar.pdf Download (52kB)
	Text 5. Daftar Isi TA_123160072_Ramadi G Butarbutar.pdf Download (70kB)
	Text 6. Daftar Pustaka TA_123160072_Ramadi G Butarbutar.pdf Download (119kB)

Abstract

Indonesia berada pada daerah beriklim tropis dengan curah hujan tinggi sepanjang
tahun dan berada pada daerah ring of fire. Sehingga bencana alam banyak terjadi dan
cenderung meningkat dari tahun ketahun. Diantara bencana alam yang sering terjadi adalah
bencana longsor. Dalam rentang waktu 8 tahun terkahir terjadi sebanyak 30 kejadian
bencana longsorlahan di Kabupaten Kulon Proogo yang menimbulkan kerugian materi dan
korban jiwa. Kondisi yang sedemikian rupa tentunya penting untuk diperhatikan terkait
upaya mitigasi longsorlahan di Kabupaten Kulonprogo. Prediksi daerah rawan bencana
longsorlahan merupakan salah satu bagian terpenting dalam upaya mitigasi bencana
sekaligus pengenalan potensi-potensi bencana di Kabupaten Kulonprogo.
Pada penelitian ini, metode Analytical Hierarchy Process (AHP) digunakan untuk
memprediksi lokasi yang rawan terjadinya longsor di Kabupaten Kulon Progo. Prediksi
rawan longsor ditentukan berdasarkan data parameter yang tersedia di Kabupaten Kulon
Progo yang terdiri dari kemiringan, ketinggian , curah hujan, struktur geologi, jenis tanah
dan penggunan lahan. Hasil prediksi yang dihasilkan sangat penting untuk
diimplementasikan ke dalam sebuah sistem sehingga dapat digunakan oleh orang awam.
Penelitian ini menggunakan metode waterfall sebagai metode pengembangan sistem.
Waterfall merupakan metode yang menggambarkan pendekatan sistematis dan berurutan
pada perangkat lunak (software).
Berdasarkan pengujian terhadap sistem yang digunakan, penelitian ini dapat
menentukan lokasi dengan tingkat kerawanan setiap lokas. Terdapat 4 wilayah dengan
tingkat kerawan terjadinya longsor berada pada Kecataman Samigaluh, Kokap,Girimulyo
dan Kalibawang dengan nilai total masing - masing wilayah sebesar 0.236, 0,235, 0,146 dan
0,128. Hal ini dapat diperhatikan oleh pemkab Kulon Progo untuk melakukan sosialisai dan
penanganan terjadinya longsor sejak dini di 4 kecamatan tersebut.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Prediksi, Kulon Progo, AHP, Waterfall
Subjects:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4450 Databases
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	Eny Suparny
Date Deposited:	16 Jun 2023 04:05
Last Modified:	16 Jun 2023 04:05
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/35969

Actions (login required)

View Item