Analisis Tingkat Kerawanan Tanah Longsor menggunakan model Regresi Logistik di Daerah Aliran Sungai Takalasi Kabupaten Barru=Analysis of Landslide Vulnerability Level by Using Logistic Regression Model in Takalasi Watershed, Barru Regency


Anugrah, Indri (2024) Analisis Tingkat Kerawanan Tanah Longsor menggunakan model Regresi Logistik di Daerah Aliran Sungai Takalasi Kabupaten Barru=Analysis of Landslide Vulnerability Level by Using Logistic Regression Model in Takalasi Watershed, Barru Regency. Skripsi thesis, Universitas Hasanuddin.

[thumbnail of Full text] Text (Full text)
M011191001_skripsi_01-03-2024.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)
[thumbnail of Bab 1-2] Text (Bab 1-2)
M011191009_skripsi_23-02-2024 bab1-2.pdf

Download (980kB)
[thumbnail of Cover]
Preview
Image (Cover)
M011191009_skripsi_23-02-2024 Cover1.jpg

Download (286kB) | Preview
[thumbnail of Full text] Text (Full text)
M011191009_skripsi_23-02-2024.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (8MB)

Abstract (Abstrak)

Tanah longsor adalah bahaya geologi yang umum terjadi dan mengganggu keseimbangan sosial dan ekonomi masyarakat yang terdampak. Oleh karena itu, identifikasi Kerawan tanah longsor diperlukan untuk dan meminimalisir gangguan kegiatan ekonomi jika terjadi bencana. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi titik kejadian tanah longsor pada DAS Takalasi, menganalisis faktor paling berpengaruh dengan menggunakan model Regresi Logistik, faktor paling berpengaruh terhadap terjadinya tanah longsor dengan model Regresi Logistik dan menganalisis tingkat kerawanan tanah longsor di DAS Takalasi. Hasil penelitian menunjukkan 141 kejadian tanah longsor dari tahun 2018 sampai 2022. Berdasarkan nilai tertinggi model, faktor Lereng, Jarak dari Sungai, dan Curah Hujan memiliki nilai Regresi Logistik yang paling tinggi. Kerawanan tanah longsor dibagi menjadi 5 kelas yaitu Sangat Tinggi memiliki proporsi luasan 8,68% (806,49 ha). Daerah dengan proporsi 9,57% (892,23 ha) masuk dalam kelas Tinggi sedangkan kelas Sedang, Rendah, dan Sangat Rendah secara berturut-turut proporsinya mencakup 17,18% (160,223ha), 52,97% (4935,08 ha), dan 11,60% (1081,53 ha).dengan hasil analisis AUC tingkat kesuksesan model dan prediksi mencapai nilai akurasi sebesar 0,860 dan 0,849 sehingga dapat diterapkan dalam upaya mitigasi tanah longsor

Item Type: Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords: Kata Kunci: Longsor, Regresi Logistik, DAS Takalasi
Subjects: S Agriculture > SD Forestry
Divisions (Program Studi): Fakultas Kehutanan > Kehutanan
Depositing User: Andi Milu
Date Deposited: 13 Aug 2024 06:23
Last Modified: 13 Aug 2024 06:23
URI: http://repository.unhas.ac.id:443/id/eprint/35633

Actions (login required)

View Item
View Item