Anugrah, Indri (2024) Analisis Tingkat Kerawanan Tanah Longsor menggunakan model Regresi Logistik di Daerah Aliran Sungai Takalasi Kabupaten Barru. Skripsi thesis, Universitas Hasanuddin.
M011191009_skripsi_23-02-2024 bab1-2.pdf
Download (980kB)
M011191009_skripsi_23-02-2024 Cover1.jpg
Download (286kB) | Preview
M011191009_skripsi_23-02-2024 Dapus.pdf
Download (4MB)
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: | 14 Aug 2024 02:31 |
Last Modified: | 14 Aug 2024 02:31 |
URI: | http://repository.unhas.ac.id:443/id/eprint/35640 |