Pemetaan Zona Rawan Longsor Berbasis Google Earth Engine di Kota Padang Menggunakan Teknik Evaluasi Multikriteria

Sari, Anisa Nanda (2024) Pemetaan Zona Rawan Longsor Berbasis Google Earth Engine di Kota Padang Menggunakan Teknik Evaluasi Multikriteria. S1 thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) Cover dan abstrak.pdf - Published Version Download (319kB)
	Text (Daftar Isi) Daftar isi skripsi.pdf - Published Version Download (60kB)
	Text (Bab I Pendahuluan) BAB I Pendahuluan.pdf - Published Version Download (102kB)
	Text (Bab V Kesimpulan dan Saran) Kesimpulan dan saran.pdf - Published Version Download (27kB)
	Text (Skripsi full text) SKRIPSI FULL.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only until 15 November 2025. Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Telah dilakukan pemetaan zona kerawanan longsor berbasis Google Earth Engine (GEE) menggunakan teknik evaluasi multikriteria yang mencakup scoring, klasifikasi dan overlay terhadap lima parameter longsor di Kota Padang, Sumatera Barat. Parameter yang digunakan meliputi kemiringan lereng, curah hujan, penggunaan lahan, jenis batuan dan jenis tanah. Metoda klasifikasi terbimbing (supervised classification) dengan random forrest classifier digunakan dalam pembuatan peta klasifikasi penggunaan lahan. Berdasarkan hasil pemetaan tingkat kerawanan longsor di Kota Padang terbagi menjadi dua yaitu sangat tinggi-tinggi dan sedang. Daerah dengan tingkat kerawanan sangat tinggi-tinggi memiliki luas area 479,08 km2dari total luas area penelitian mencakup Kecamatan Koto tangah, Pauh, Lubuk Begalung, Bungus Teluk Kabung, Lubuk Kilangan, dan Padang Selatan. Daerah dengan tingkat risiko longsor sedang dengan luas 206,77 km2 mencakup wilayah pesisir dan dataran rendah Kota Padang diantaranya Kecamatan Nanggalo, Padang Utara, Padang Barat, dan Padang Timur. Terdapat kesesuaian antara peta kerawanan longsor hasil penelitian dan data historis longsor sehingga disimpulkan bahwa pemetaan kerawanan longsor terhadap kelima parameter menggunakan citra satelit pada platform GEE dengan teknik multikriteria cukup efektif.

Actions (login required)

View Item