📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 30 dokumenSEBARAN SPASIAL-TEMPORAL TOTAL SUSPENDED SOLID (TSS) PADA TIGA MUARA SUNGAI DI TELUK BLANAKAN, KABUPATEN SUBANG
Pesisir Kecamatan Blanakan, Kabupaten Subang, merupakan salah satu kawasan dengan laju akresi tertinggi di Pantai Utara Jawa, yang pembentukannya dipengaruhi oleh suplai sedimen dalam bentuk Total Suspended Solid (TSS) dari Sungai Cilamaya, Blanakan, dan Ciasem. Namun, informasi mengenai pola sebaran TSS secara simultan pada ketiga muara tersebut di musim yang berbeda masih terbatas. Penelitian ini bertujuan menganalisis pola sebaran spasial konsentrasi TSS, menguji pengaruh musim dan lokasi muara terhadap TSS, serta mengidentifikasi keterkaitan tutupan lahan riparian dengan besaran suplai TSS. Sampel diambil pada musim kemarau (Agustus 2025) dan musim hujan (Januari 2026) di 30 titik pada masing-masing muara secara purposive sampling, sehingga diperoleh 180 sampel. Konsentrasi TSS dianalisis dengan metode gravimetri mengacu SNI 06-6989.3:2019, dilanjutkan uji Two-Way ANOVA serta analisis spasial sebaran TSS dan tutupan lahan riparian. Hasil penelitian menunjukkan konsentrasi TSS meningkat dari 101,0–108,3 mg/L pada musim kemarau menjadi 135,4–144,3 mg/L pada musim hujan, dengan nilai maksimum 338,8 mg/L di Muara Ciasem. Konsentrasi tertinggi secara konsisten berada di sekitar mulut muara, mengindikasikan karakteristik zona Estuarine Turbidity Maximum (ETM). Two-Way ANOVA menunjukkan musim berpengaruh sangat signifikan terhadap konsentrasi TSS (p<0,001), sedangkan lokasi muara (p=0,929) dan interaksi musim×muara (p=0,975) tidak berpengaruh signifikan. Variasi tutupan mangrove riparian antarmuara juga tidak menunjukkan keterkaitan nyata dengan variasi konsentrasi TSS. Penelitian ini menyimpulkan bahwa musim hujan menjadi faktor utama peningkatan konsentrasi TSS, sedangkan ketiga sungai memberikan suplai sedimen yang relatif setara ke Teluk Blanakan. Temuan ini dapat menjadi dasar penentuan prioritas rehabilitasi mangrove dan riparian serta pengelolaan lahan akresi di kawasan pesisir.
EVALUASI KETANGGUHAN KOTA BERDASARKAN INDIKATOR SNI ISO 37123 DI KOTA BANDUNG
Ketangguhan kota merupakan orientasi penting pembangunan berkelanjutan, khususnya bagi kota-kota yang menghadapi risiko multi-bahaya seperti Kota Bandung, yang berada di Cekungan Bandung dan dilalui Sesar Lembang. Meskipun Standar Nasional Indonesia (SNI) ISO 37123:2019 telah menyediakan 77 indikator baku penilaian ketangguhan kota, penerapannya di Kota Bandung belum dilakukan secara sistematis, baik pada level kota maupun level kecamatan. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi tingkat ketangguhan Kota Bandung berdasarkan indikator SNI ISO 37123:2019 melalui empat sasaran: (1) penilaian relevansi indikator terhadap konteks Kota Bandung; (2) penghimpunan kondisi capaian setiap indikator; (3) penyusunan penilaian tingkat ketangguhan kota; dan (4) pemetaan ketangguhan pada level kecamatan. Data diperoleh melalui studi dokumen terhadap laporan resmi pemerintah (LKPJ, RPB, BPS), survei kuesioner primer terhadap 216 responden di 30 kecamatan, serta analisis penginderaan jauh menggunakan citra satelit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 77 indikator, sebagian besar berhasil diperoleh datanya melalui kombinasi sumber sekunder dan substitusi survei primer, meskipun terdapat keterbatasan pada indikator dengan satuan pengukuran fiskal dan rate per populasi yang tidak dapat diagregasi langsung ke dalam skala penilaian tunggal. Nilai ketangguhan Kota Bandung secara keseluruhan berada pada kategori sedang, dengan tema Kesehatan dan Tempat Tinggal menunjukkan capaian tertinggi, sementara Tata Kelola dan Lingkungan menunjukkan capaian terendah. Pemetaan tingkat kecamatan mengidentifikasi Kecamatan Babakan Ciparay sebagai wilayah dengan ketangguhan terendah secara konsisten, serta empat kecamatan (Astana Anyar, Batununggal, Lengkong, dan Sumur Bandung) sebagai wilayah prioritas kebijakan tertinggi karena kombinasi kelas bahaya tinggi dan tingkat kesiapsiagaan rendah. Penelitian ini merekomendasikan penguatan kapasitas kelembagaan dan partisipasi publik sebagai prioritas kebijakan, mengingat kesenjangan yang konsisten ditemukan antara ketersediaan infrastruktur formal dan tingkat kesadaran masyarakat di seluruh tema yang dikaji.
OPTIMASI JUMLAH LETAK DAN DISTRIBUSI TEMPAT PELELANGAN IKAN (TPI) UNTUK MENINGKATKAN KESEJAHTERAAN MASYARAKAT NELAYAN
Indonesia dengan luas laut 5,8 juta km2 (tiga-perempat dari luas wilayah total) dengan 17.504 pulau (negara kepulauan terbesar di dunia) dan garis pantai sepanjang 81.791 km (terpanjang kedua setelah Kanada), secara potensial dapat menjadi negara maritim yang maju dan makmur, terutama dalam komoditas perikanan tangkap. Tentunya perlu didukung dengan sarana dan prasana yang memadai, salah satunya adalah Tempat Pelelangan Ikan (TPI) sebagai tempat distribusi, konsolidasi, dan gerbang kegiatan perdagangan, dalam hal ini menyalurkan komoditas perikanan tangkap ke konsumen. Pada tugas akhir ini dikaji mengenai optimisasi jumlah, letak, dan distribusi tempat pelelangan ikan terhadap lokasi potensi penangkapan ikan dan pembagian lokasi penangkapan ikan, sehingga dapat meningkatkan pendapatan nelayan dari pengurangan penggunaan Bahan Bakar Minyak (BBM). Wilayah Studi Kabupaten Garut dan Kabupaten Cianjur. Data yang digunakan berupa jarak TPI terhadap lokasi potensi penangkapan ikan dan jumlah potensi ikan dari Peta Lokasi Potensi Penangkapan Ikan. Pengolahan data dilakukan dengan Programa Integer teknik Branch and Bound dan Software LINDO. Hasil dari tugas akhir ini, menunjukan bahwa kabupaten Cianjur membutuhkan penambahan 2 (dua) TPI lagi, karena masih rendahnya hasil penangkapan ikan, sedangkan Kabupaten Garut memiliki jumlah TPI yang sudah memadai, mengingat tingkat penangkapan yang sudah melebihi jumlah optimal, yang lebih diperlukan adalah sarana pengolahan ikan.
SPASIAL DATA CURAH HUJAN GLOBAL DARI CLIMATIC RESEARCH UNIT PERAPATAN
Kebutuhan data curah hujan dengan resolusi tinggi bagi berbagai peneliti yang bergerak di bidang lingkungan semakin meningkat. Salah satu lembaga penelitian yang hingga saat ini menyediakan data curah hujan dengan resolusi tinggi adalah Climatic Research Unit (CRU). CRU menyediakan data curah hujan klimatologi dengan resolusi 10” dan data curah hujan time series dengan resolusi 30”. Penelitian ini dilakukan dalam rangka memenuhi kebutuhan data time series dengan resolusi 10” melalui proses perapatan spasial. Proses perapatan spasial dilakukan dengan menggunakan interpolasi Inverse Distance Weighted (IDW), metode interpolasi yang nilai bobotnya berbanding terbalik dengan jarak. Data klimatologi dengan resolusi 10” digunakan sebagai validasi hasil proses perapatan spasial dan menghasilkan korelasi sebesar 0.931. Data dari lapangan turut digunakan untuk menambah keyakinan hasil proses perapatan spasial, diperoleh nilai korelasi sebesar 0.5 dan RMS sebesar ±9.5mm.
PEMODELAN 3D MENGGUNAKAN TEKNOLOGI TERRESTRIAL LASER SCANNER (OBJEK STUDI: MASJID AL IRSYAD KOTA BARU PARAHYANGAN)
Seiring berjalannya waktu, pembuatan model 3D suatu bangunan saat ini telah berkembang pesat. Salah satu cara untuk mendukung pembuatan model 3D yaitu dengan menggunakan teknologi TLS (Terrestrial Laser Scanner). TLS dapat dimanfaatkan diberbagai bidang, diantaranya: pemetaan, arsitektur, cagar budaya, industri, konstruksi, pertambangan, kepolisian, dan rekayasa balik. Melalui kegiatan penyusunan Tugas Akhir akan dibuatkan model bangunan 3D berupa bangunan masjid. Tujuan dari penulisan Tugas Akhir ini yaitu menghasilkan model 3D Masjid Al-Irsyad Kota Baru Parahyangan menggunakan teknologi TLS beserta data ukuran bangunan.Proses pengolahan data untuk memperoleh model 3D dengan TLS meliputi tahapan registrasi, filterisasi, meshing dan pembentukan surface. Pemodelan ini menggunakan koordinat lokal sebagai acuannya. Dalam pembuatan surface dilakukan mesh model dengan mengubah bentuk TIN (Triangulated Irregular Network) menjadi bentuk surface. Hasil akhir penelitian ini berupa model 3D dari bangunan masjid beserta data ukuran. Dari hasil pengolahan data, diperoleh kesimpulan bahwa melalui survei dan pemetaan menggunakan TLS dapat menghasilkan model 3D beserta ukuran jarak dari bangunan, tetapi bentuk pada dinding masjid masih kurang sempurna akibat dari kurang rapatnya point clouds pada daerah tersebut. Model 3D bangunan masjid memiliki nilai galat rata-rata sebesar 0.002 m. Nilai galat ini dihasilkan setelah melalui proses registrasi. Pemodelan pada Tugas Akhir ini dapat digunakan untuk pendokumentasian, pengarsipan dan dapat dijadikan referensi untuk proses rekonstruksi bangunan masjid.
PEMBANGUNAN APLIKASI MOBILE DAN BASE-STATION GIS UNTUK KEPERLUAN MONITORING SARANA DAN PRASARANA KAMPUS (STUDI KASUS : KAMPUS ITB PUSAT)
Bertambahnya populasi mahasiswa dan populasi tenaga akademik maupun tenaga non akademik di Kampus ITB, berdampak pada jumlah kegiatan akademik maupun kegiatan non akademik yang juga bertambah banyak di setiap tahunnya. Tentunya kegiatan-kegiatan tersebut harus didukung juga dengan perkembangan sarana dan prasarana Kampus ITB. Perkembangan sarana dan prasarana di Kampus ITB dapat terlihat dari luas cakupan fasilitas yang semakin luas di setiap tahun. Semakin banyak dan semakin luasnya cakupan fasilitas Kampus ITB menyebabkan sulitnya dilakukan kegiatan monitoring dan pemeliharaan sarana dan prasarana kampus, sehingga tujuan dari riset ini adalah membuat sistem informasi geografis yang dapat mempermudah dan mempercepat kegiatan monitoring sarana dan prasarana Kampus ITB. Data yang digunakan adalah sebuah basis data terdahulu yang berisi data spasial seperti peta Kampus ITB dan data non spasial pendukung, seperti data jenis fasilitas, data nama ruangan, foto panorama dan lain-lain. Data tersebut diproses menjadi satu kesatuan basis data dan kemudian divisualisasikan dalam bentuk aplikasi mobile web dan base-station web. Hasil yang diperoleh dari riset ini adalah sebuah aplikasi base-station web GIS yang berperan sebagai pusat kontrol dan sebuah aplikasi mobile web GIS untuk kegiatan monitoring langsung di lapangan. Sehingga dengan adanya kedua aplikasi ini, maka kegiatan monitoring sarana dan prasarana kampus dapat lebih mudah dan lebih cepat dilakukan.
SURVEI PEMETAAN 3DIMENSI SECARA TERESTRIS (STUDI KASUS: GEDUNG FAKULTAS ILMU DAN TEKNOLOGI KEBUMIAN INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG)
Peta adalah suatu gambar yang berisi informasi tentang permukaan bumi dan obyek diatasnya. Pemetaan saat ini dapat dibagi atas dua model yaitu model konvensional dan model dijital. Pada pemetaan dijital sudah memungkinkan untuk secara langsung ataupun tidak langsung, pengukuran hingga penyajian, dalam bentuk 3 dimensi. Hal ini menyebabkan tidak perlu lagi untuk membagi pernyataan posisi setiap titik dalam posisi horizontal dan vertikal seperti dalam model konvensional. Dalam pelaksanaan pemetaan 3 dimensi, pemilahan data memegang peranan sangat penting agar dapat membedakan titik muka bumi dengan obyek dan membedakan bidang permukaan tanah sesuai terrain. Dari pelaksanaan, didapatkan peta 3 dimensi yang sebenarnya yang dapat digambarkan dari berbagai sudut pandang yang berbeda dalam bentuk softcopy disertai dengan prosedur pengukuran.
PEMBANGUNAN BASIS DATA SPASIAL DENGAN SISTEM GRID SKALA RAGAM UNTUK PENGGUNAAN DAN TUTUPAN LAHAN (STUDI KASUS: WILAYAH BANDUNG)
Permasalahan banjir dan pemanasan global saat ini memiliki kaitan yang sangat erat terhadap banyak daerah hijau dan area serapan air yang telah berubah fungsi menjadi area perkantoran, permukiman, kawasan niaga, dan pabrik. Melihat permasalahan-permasalahan yang berkaitan dengan tata guna dan tutupan lahan di atas, diperlukan suatu usaha untuk memperbaiki dan mengantisipasinya. Peranan SIG sebagai sarana untuk menghimpun, menyimpan, dan menyajikan kumpulan data yang berkaitan dengan basis data spasial penggunaan dan tutupan lahan yang diperlukan bagi pemerintah sebagai sumber informasi dalam perencanaan, monitoring, dan pengambilan keputusan terkait penggunaan dan tutupan lahan. Dalam tugas akhir ini dibangun basis data spasial penggunaan dan tutupan lahan dengan menggunakan sistem grid skala ragam hingga menyajikannya dalam web GIS dengan mengambil sampel wilayah Kabupaten dan Kota Bandung dalam pembangunan basis data spasial penggunaan dan tutupan lahan.
PEMETAAN PERMASALAHAN MASYARAKAT PESISIR PASCA BENCANA TSUNAMI DALAM PERSPEKTIF PEMBUATAN SISTEM INFORMASI SUMBER DAYA WILAYAH PESISIR
Indonesia adalah negara yang memiliki kondisi geografis, geologis, hidrologis dan demografis yang rawan terjadi bencana sehingga mempengaruhi pembangunan di sebuah daerah. Terjadinya bencana tsunami pada wilayah pesisir Pangandaran pada tanggal 17 Juli 2006 menyebabkan kerusakan parah di wilayah pesisir Pangandaran, sehingga mempengaruhi kegiatan masyarakat pesisir wilayah Pangandaran termasuk di dalamnya sosial, ekonomi, lingkungan, dan hukum. Dengan adanya fenomena tersebut, wilayah pesisir Pangandaran perlu dianalisis dan dipetakan dari segala aspek dalam perspektif sistem informasi yang hasilnya berguna sebagai bahan pertimbangan untuk rehabilitasi dan rekonstruksi pasca bencana tsunami di wilayah pesisir Pangandaran.Aspek-aspek yang akan dipetakan dalam penelitian ini adalah empat entitas yang berperan dalam pembangunan wilayah pesisir yaitu sosial, ekonomi, lingkungan, dan hukum. Dengan mengklasifikasikan dan melakukan skoring data yang nantinya disusun dalam bentuk basis data spasial dan atribut, maka akan diperoleh peta permasalahan masyarakat pesisir Pangandaran.Berdasarkan hasil penelitian, dilakukan analisis korelasi, asosiasi geografikal, dan skalogram yang menyatakan bahwa Desa Pangandaran dan Desa Pananjung di wilayah pesisir Pangandaran terdapat permasalahan yang mencakup empat aspek tersebut diatas. Selain itu, peta permasalahan masyarakat wilayah pesisir Pangandaran dalam perspekif sistem informasi menyatakan bahwa Desa Pananjung mengalami permasalahan lebih banyak daripada Desa Pangandaran.
ANALISIS PENGARUH CLUSTERING BERBASIS JARAK TERHADAP PERFORMA MODEL ENSEMBLE UNTUK PREDIKSI SINYAL SELULER DI AREA URBAN
Prediksi coverage jaringan seluler yang akurat merupakan tantangan penting di area urban yang kompleks. Penelitian ini menganalisis secara komprehensif pengaruh clustering berbasis jarak terhadap performa model Ensemble Learning untuk prediksi sinyal seluler. Metodologi penelitian mencakup pengumpulan data drive test dan operator, pra-pemrosesan data, serta rekayasa fitur. Data kemudian dikelompokkan berdasarkan jarak menggunakan metode Quantile Binning dan Interval Tetap. Beberapa model ensemble dievaluasi dalam tiga skenario pemodelan: model khusus per cluster, model global (baseline), dan model global dengan penambahan fitur cluster. Hasil penelitian secara konsisten menunjukkan bahwa pendekatan model global (baseline) memberikan performa paling akurat dan robust, dengan model Stacking mencapai kinerja terbaik (R2 = 0.80). Hipotesis awal yang menyatakan error prediksi akan meningkat seiring bertambahnya jarak secara definitif ditolak. Analisis mendalam menemukan bahwa error justru memuncak pada rentang jarak menengah (100-250 meter), yang disebabkan oleh fluktuasi sinyal aktual yang sangat tinggi akibat kondisi lingkungan lokal yang kompleks seperti urban canyon. Temuan ini membuktikan bahwa faktor-faktor lingkungan lokal yang tidak dimodelkan memiliki pengaruh lebih dominan terhadap kesulitan prediksi dibandingkan pelemahan sinyal akibat jarak semata. Penelitian ini menghasilkan sistem prediksi yang andal dan menyajikan temuan melalui dashboard Streamlit interaktif. Didapat wawasan bahwa fitur geospasial yang lebih rinci diperlukan untuk meningkatkan akurasi model di masa depan.
MINING TOURISM DESTINATION PATTERNS AND INSTAGRAM INFLUENCER BEHAVIOR FOR AN INSTAGRAM SOCIAL MEDIA BOT
Instagram has now become one of the main channels for promoting tourist destinations, driven by the active role of influencers in shaping public perception. This study designs an Instagram bot named Nusava, a prototype social media bot developed to leverage the behavioral patterns and popularity of tourism influencer accounts. Nusava consists of four main modules: the data mining module, the Large Language Model (LLM) module, the dashboard module, and the automation system module. The data mining module is responsible for providing general information about tourist destinations, tourism destination patterns, and influencer behavior. Destination information is obtained through scraping from the Tiket.com and Traveloka platforms. Tourism destination patterns are analyzed using similarity measurement with the cosine distance function. In addition, the data mining module also calculates the geographical distance between tourist attractions, so that destinations that are geographically close and share similar characteristics can be recommended. To obtain influencer behavioral pattern data, user interaction data on Instagram needs to be stored in a social network, which is then divided into several communities using the Speaker-Listener Label Propagation (SLPA) algorithm. Within each community, the users who are influencers in that community and the popular posts will be analyzed. Afterwards, the data mining module will be integrated with the LLM module to provide labels and brief descriptions of these communities. This study mined 1,348 tourist attractions, formed a social network containing 479,442 users and 2,287 posts, and discovered 290 communities. Through testing and evaluation, the results show that an Instagram social media bot based on LLM and data mining can support the promotion process of tourist attractions.
ESTIMASI PENGAMBILAN AIR TANAH OLEH MASYARAKAT BERDASARKAN AIR PERMUKAAN PADA SUB DAS BALAI AWLR
Penelitian ini bertujuan mengestimasi penggunaan airtanah oleh masyarakat dengan memanfaatkan fluktuasi debit sungai selama musim kemarau, khususnya di wilayah Sub DAS Balai AWLR yang berada di Cekungan Bandung. Pola diurnal debit yang menunjukkan penurunan dari siang hingga dini hari, kemudian meningkat kembali pada pagi hari, dianalisis sebagai indikasi aktivitas pemompaan airtanah. Estimasi aliran antropogenik diperoleh melalui selisih antara debit aktual dan debit minimum harian yang diasumsikan sebagai baseflow. Hasil analisis menunjukkan pola harian yang konsisten, disertai variasi antarbulan dan antartahun yang cukup signifikan. Estimasi awal kebutuhan air masyarakat sebesar ±1.366 m³/hari diperoleh melalui pendekatan spasial berbasis data bangunan dan standar konsumsi air domestik. Estimasi debit sungai harian pada tahun 2021 mendekati angka tersebut, sehingga pendekatan berbasis debit sungai dinilai mampu merepresentasikan pemanfaatan airtanah. Walaupun terdapat beberapa dugaan ketidakpastian, hasil ini memberikan gambaran umum mengenai meningkatnya kebutuhan air masyarakat, khususnya di wilayah Sub DAS Balai AWLR.Oleh karena itu, diperlukan upaya standarisasi layanan penyediaan air agar kebutuhan domestik dapat terpenuhi secara berkelanjutan.
KONSTRUKSI PERANGKAT LUNAK UNTUK PREDIKSI RISIKO KEKERINGAN-KEBAKARAN LAHAN GAMBUT MENGGUNAKAN METODE STOKASTIK DAN MACHINE LEARNING
Kebakaran lahan gambut merupakan salah satu bencana lingkungan yang berdampak besar terhadap ekosistem, ekonomi, dan kesehatan masyarakat. Untuk mendukung upaya mitigasi, tugas akhir ini bertujuan mengembangkan perangkat lunak prediksi kebakaran lahan gambut yang dapat digunakan oleh petugas lapangan. Terdapat dua pendekatan utama dalam pengembangan sistem: (1) pembuatan R Package menggunakan model deret waktu ARIMA dan indeks Peat Fire Vulnerability Index (PFVI), serta (2) pembuatan aplikasi web berbasis model machine learning. Selain itu, dilakukan perbandingan kinerja antara kedua pendekatan tersebut. Hasil pengujian menunjukkan bahwa baik R Package maupun web app machine learning mampu memprediksi kejadian berisiko kebakaran dengan akurasi tinggi, yang divalidasi oleh keberadaan titik panas di sekitar stasiun BRGM, Sabangau, Kalimantan Tengah, pada periode 10–13 Oktober 2023. R Package unggul dalam akurasi pada deret waktu panjang dan tidak memerlukan data latih, namun memiliki kekurangan dari segi efisiensi waktu. Sebaliknya, web app machine learning menawarkan kemudahan penggunaan dan kecepatan prediksi, namun bergantung pada cakupan data latih yang terbatas secara geografis. Dua sistem ini berpotensi digunakan sebagai alat bantu peringatan dini kebakaran lahan gambut tropis.
KLASTERISASI KEJADIAN MALARIA DI INDONESIA TAHUN 2012-2016 MENGGUNAKAN BERBAGAI METODE K-MEANS
Malaria merupakan penyakit mematikan yang banyak ditemukan di wilayah tropis termasuk Indonesia. Pemerintah telah melakukan upaya pencegahan dan penanggulangan, tetapi beberapa provinsi masih menunjukkan tren kejadian malaria yang stagnan atau bahkan meningkat. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan provinsi-provinsi di Indonesia berdasarkan kejadian malaria selama periode 2012 hingga 2016 menggunakan analisis klaster dengan berbagai metode K-Means. Data dianalisis secara terpisah per tahun dan juga secara gabungan selama lima tahun untuk mengidentifikasi pola distribusi dan perbedaan tingkat kejadian malaria di setiap provinsi. Empat metode klasterisasi yang digunakan adalah K-Means, Fuzzy K-Means, Bisecting K-Means, dan Weighted K-Means dengan ukuran jarak Euclidean. Hasil klasterisasi menunjukkan bahwa provinsi dapat dikelompokkan ke dalam dua klaster utama: klaster dengan kejadian malaria tinggi dan klaster dengan kejadian rendah. Papua dan Papua Barat secara konsisten termasuk dalam klaster dengan kejadian tinggi dari tahun ke tahun. Evaluasi dilakukan menggunakan tiga metrik: Silhouette Coefficient (SC), Calinski-Harabasz Index (CHI), dan Xie-Beni Index (XBI). Berdasarkan hasil evaluasi per tahun metode K-Means dan Bisecting K-Means menunjukkan hasil klasterisasi terbaik pada tahun 2012, 2013, 2015, dan 2016, sedangkan Fuzzy K-Means unggul pada tahun 2014. Untuk data gabungan lima tahun metode K-Means, Bisecting K-Means, dan Weighted K-Means menunjukkan hasil terbaik dalam membentuk klaster yang konsisten dan jelas. Hasil klasterisasi ini diharapkan dapat menjadi dasar pengambilan kebijakan yang lebih tepat sasaran dalam upaya pengendalian malaria di Indonesia serta mendukung tercapainya target Indonesia Bebas Malaria pada tahun 2030.
PEMODELAN DAN MITIGASI BENCANA TSUNAMI AKIBAT GEMPA BUMI DI WILAYAH PESISIR KECAMATAN GIANYAR, PROVINSI BALI
Kondisi geografis Indonesia sebagai negara kepulauan yang terletak pada pertemuan lempeng tektonik utama seperti Lempeng Indo-Australia, Eurasia, Pasifik, dan Laut Filipina menyebabkan tingginya potensi kejadian gempa bumi dan dapat menimbulkan tsunami. Data historis dari Buku Katalog Tsunami Indonesia Per-Wilayah Tahun 416-2018 dan USGS Earthquake Catalog mencatat tujuh kejadian gempa bumi penyebab tsunami di Provinsi Bali antara tahun 1815-1994. Pemodelan tsunami yang dilakukan dengan bantuan perangkat lunak Delft Dashboard dan Delft3D-Flow pada skenario patahan gabungan menghasilkan tinggi gelombang tsunami sebesar 6.287 meter dengan waktu kedatangan 35 menit. Genangan inundasi tsunami berdasarkan hasil pemodelan diklasifikasikan berdasarkan PERKA BNPB Nomor 02 Tahun 2012 untuk menghasilkan Peta Hazard Tsunami. Kemudian peta tersebut dijadikan acuan untuk melakukan strategi mitigasi yang tepat dengan menerapkan konsep tsunami multidefense yaitu dengan meninggikan elevasi jalan eksisting dan relokasi sejumlah rumah yang teridentifikasi masuk kedalam zona bahaya tsunami. Peninggian jalan pada ruas Pantai Lebih dan Pantai Siyut adalah sebesar 5 meter dan 3.5 meter. Jalan arteri primer yang ditinggikan tersebut didesain sebagai sea dike untuk tahan terhadap tsunami melalui material Concrete Blocks dan pondasi beton sedalam 2 meter untuk mencegah erosi pada kaki struktur akibat tsunami surut dengan cepat. Total anggaran biaya konstruksi yang diperlukan untuk mitigasi tsunami di wilayah pesisir Kecamatan gianyar adalah sebesar Rp 356.973 miliar.