NURUL AFLAH ANDI ARIEF (2024) ANALISIS DAMPAK KERUGIAN POTENSI BENCANA TSUNAMI AKIBAT PREDIKSI GEMPA MEGATHRUST DI WILAYAH PESISIR KABUPATEN BANTUL. S1 thesis, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta.

[thumbnail of Halaman Judul] Text (Halaman Judul)
Halaman Judul.pdf
Download (775kB)
[thumbnail of Lembar Pengesahan] Text (Lembar Pengesahan)
Lembar Pengesahan.pdf
Restricted to Registered users only
Download (103kB)
[thumbnail of Abstrak] Text (Abstrak)
Abstrak.pdf
Restricted to Registered users only
Download (8kB)
[thumbnail of Bab I] Text (Bab I)
Bab I.pdf
Download (14kB)
[thumbnail of Bab II] Text (Bab II)
Bab II.pdf
Restricted to Registered users only
Download (1MB)
[thumbnail of Bab III] Text (Bab III)
Bab III.pdf
Restricted to Registered users only
Download (1MB)
[thumbnail of Bab IV] Text (Bab IV)
Bab IV.pdf
Restricted to Registered users only
Download (5MB)
[thumbnail of Bab V] Text (Bab V)
Bab V.pdf
Restricted to Registered users only
Download (73kB)
[thumbnail of Daftar Pustaka] Text (Daftar Pustaka)
Daftar Pustaka.pdf
Restricted to Registered users only
Download (214kB)
[thumbnail of Lampiran] Text (Lampiran)
Lampiran.pdf
Restricted to Registered users only
Download (1MB)
[thumbnail of Naskah Publikasi] Text (Naskah Publikasi)
Naskah Publikasi.pdf
Restricted to Registered users only
Download (3MB)
[thumbnail of Full Text] Text (Full Text)
Full Text.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (9MB)

Abstract

Selatan Jawa merupakan salah satu wilayah yang sangat rentan terjadi gempa bumi dan tsunami disebabkan oleh hasil subduksi Lempeng Eurasia dan Indo - Australia sehingga terbentuk palung laut. Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) pada tahun 2022 merilis pernyataan dan peta bahaya tsunami skenario terburuk yang menjelaskan bahwa berdasarkan kajian para ahli, zona megathrust selatan Jawa salah satunya wilayah pesisir Kabupaten Bantul memiliki potensi gempa dengan kekuatan magnitudo maksimum M 8,8 yang diikuti tsunami setinggi 20 meter. Adanya analisis bangunan terdampak tsunami, dapat memvisualisasikan kisaran dampak kerugian yang ditimbulkan. Untuk memudahkan perhitungan bangunan terdampak, digunakan deep learning dari ArcGIS Pro sebagai pendeteksi objek otomatis dari peta citra yang mampu mendeteksi 12.499 objek bangunan dan menghasilkan nilai presisi model sebesar 98,42%, recall 55,11%, F1 Score 70,65% serta nilai akurasi sebesar 65,94%. Sebanyak 449 objek dapat teridentifikasi nama dan fungsi bangunan seperti rumah sakit, sekolah, balai desa dan lain-lain berdasarkan data geoportal Bantul. Selain itu, untuk menyempurnakan jumlah bangunan yang masih belum terdeteksi, digunakan objek bangunan yang diunduh dari OpenStreetMap dengan jumlah bangunan akhir yang terdampak sebanyak 34.982 objek bangunan. Berdasarkan jumlah bangunan keseluruhan tersebut, didapatkan gambaran kerugian secara umum sebesar Rp4.667.394.755.711,05 hingga Rp9.334.789.511.422,10. Dengan demikian, gambaran besarnya kerugian tersebut dapat digunakan sebagai peringatan dan memacu langkah awal mitigasi bencana di wilayah pesisir Kabupaten Bantul dan sekitarnya.

Dosen Pembimbing: Nursetiawan, Ir., S.T., M.T., Ph.D. | NIDN0412047101
Item Type: Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords: Geographic Information System (GIS), Megathrust earthquake, Object detection, OpenStreetMap, Tsunami
Divisions: Fakultas Teknik > S1 Teknik Sipil
Depositing User: Eko Kurnawan
Date Deposited: 19 Aug 2024 07:23
Last Modified: 19 Aug 2024 07:23
URI: https://etd.umy.ac.id/id/eprint/47257

Actions (login required)

View Item View Item