Electronic Theses and Dissertation

Tujuan penelitian ini adalah untuk mendemonstrasikan penggunaan UAV sebagai alat untuk mengidentifikasi dan menganalisis pergerakan tanah aktif serta memvalidasi hasilnya. Penelitian dilakukan di Gampong Lamkleng, Aceh Besar menggunakan metode fotogrametri secara spatio-temporal menggunakan UAV. Penggunaan UAV dipilih karena mudah digunakan, praktis, dan aman untuk daerah longsor yang relatif kecil dan sulit dijangkau. Jenis data yang digunakan adalah data primer yaitu foto udara dan koordinat titik pantau serta data sekunder yaitu profil desa dan parameter penilaian kerusakan dan kerugian akibat bencana. Data primer diolah menggunakan aplikasi Agisoft Metashape dan dianalisis menggunakan Quantum GIS (QGIS) dan ArcGis. Analisis yang dilakukan adalah Root Mean Square Error (RMSE), regresi sederhana, arah dan laju pergerakan, volume longsoran, dan perkiraan nilai kerugian akibat gerakan tanah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa (1) gerakan tanah yang terjadi merupakan jenis slide rotasi (2) ketelitian citra yang dihasilkan 5cm/pixel (3) akurasi data drone menggunakan Real Time Kinematic (RTK) adalah 99% (4) laju pergerakan tanah maksimal mencapai 0.69 m/hari yaitu pada tanggal 20 hingga 23 Januari 2021 (5) volume longsoran terbesar terjadi pada tanggal 20 hingga 23 Januari 2021 sebesar 1.411,063 m3 (6) jenis gerakan tanah pada lokasi penelitian adalah geseran rotasi (7) nilai RMSE yang dihasilkan memiliki tingkat eror yang besar yaitu 1.52, dan (8) nilai kerugian sebesar Rp 1.055.854.000 masuk dalam kategori tinggi.


Kata kunci: gerakan tanah, spatio-temporal, uav, fotogrametri, kerugian

The purpose of this research is to demonstrate the use of UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) as a tool for identifying and analyzing active ground movements, as well as validating the results. The study was conducted in Gampong Lamkleng, Aceh Besar, using spatio-temporal photogrammetry methods with UAVs. The use of UAVs was chosen due to their ease of use, practicality, and safety in relatively small and hard-to-reach landslide areas. The types of data used were primary data, namely aerial photos and coordinate points, as well as secondary data, such as village profiles and assessment parameters for disaster-related damage and losses. The primary data was processed using the Agisoft Metashape application and analyzed using Quantum GIS (QGIS) and ArcGIS. The analyses conducted included Root Mean Square Error (RMSE), simple regression, direction and rate of movement, landslide volume, and estimated value of losses due to ground movement. The research results indicate that (1) the ground movement that occurs is a type of rotational slide (2) the produced image accuracy is 5cm/pixel, (3) the accuracy of drone data using Real Time Kinematic (RTK) is 99%, (4) the maximum rate of ground movement reached 0.69 m/day on January 20th to 23rd, 2021, (5) the largest landslide volume occurred on January 20th to 23rd, 2021, with a total of 1,411,063 m3, (6) the type of ground movement at the research location is rotational sliding, (7) the resulting RMSE value has a high level of error at 1.52, and (8) the loss value of Rp 1,055,854,000 falls into the high category. Keywords: ground movement, spatio-temporal, uav, photogrammetry, loss