Judul: Studi Perbandingan Pemetaan Risiko Bencana Longsor Berbasis Pendekatan Normatif Dan Pendekatan Kuantitatif Di Kabupaten Garut
Abstrak: Kabupaten Garut sering dipengaruhi tanah longsor. Berdasarkan data dari penelitian-penelitian sebelumnya, tanah longsor disebabkan oleh hujan, lereng, jenis tanah, penggunaan lahan, dan geologi. Beberapa metode untuk pemetaaan risiko longsor dibuat berdasarkan skor dan bobot yang dibuat BNPB. Sejauh ini, peta bahaya longsor hanya dibuat oleh RTRW Kabupaten Garut dan PVMBG. Peta tersebut tidak mencerminkan data yang sebenarnya, banyak tanah longsor terjadi di kelas bahaya rendah. Oleh karena itu, penelitian perlu dilakukan untuk menemukan metode yang tepat dalam pemetaan bahaya longsor yang kemudian dilanjutkan dengan pembuatan peta kerentanan dan risiko longsor. Penelitian ini bertujuan untuk (1) Mengevaluasi pemetaan bahaya longsor berbasis pola ruang dan pemetaan bahaya longsor berbasis normatif di Kabupaten Garut, (2) Mengevaluasi pemetaan bahaya longsor berbasis normatif level Kabupaten dan berbasis normatif level detil, (3) Mengevaluasi pemetaan bahaya longsor berbasis normatif level detil dan pemetaan bahaya longsor berbasis kuantitatif level detil, (4) Mengevaluasi pemetaan kerentanan berbasis batas administrasi Kabupaten Garut dan berbasis penggunaan lahan level detil dan (5) Mengevaluasi pemetaan risiko longsor berbasis normatif level kabupaten dan berbasis kuantitatif level detil. Hasil penelitian menunjukkan formula berdasarkan skor dan bobot parameter yang dibuat BNPB (2012) untuk bahaya longsor dengan rumus (LH)=(0,25*Penggunaan Tanah dan Konservasi)+(0,35*Tanah)+(0,40*Lereng), dan berbasis pada skor dan bobot berdasarkan data aktual kejadian longsor di wilayah penelitian dengan cara Analisis Regresi Linier dengan rumus Bahaya Longsor (LH)= -2,059+(1,762*Penggunaan Lahan dan Konservasi)+(0,022* Tanah)+(0,002*Lereng). Formula untuk menilai kerentanan berbasis batas administrasi adalah V=wVf+wVs+wVe+wVl dan berbasis penggunaan lahan V=(0,5*Penggunaan Lahan dan Konservasi)+(0,2*Kepadatan Penduduk)+(0,3* Nilai Lahan). Rumus risiko longsor adalah R = H x V. Evaluasi hasil pemetaan antara peta bahaya longsor level Kabupaten dengan pola ruang pada Peta RTRW Kabupaten Garut 2011-2030 memiliki nilai inkonsistensi 96,95 %. Evaluasi hasil pemetaan antara peta bahaya longsor metode normatif level Kabupaten pada Skala 1 : 10.000 dengan metode normatif level detil memiliki nilai inkonsistensi 89,06 %. Evaluasi hasil pemetaan antara peta bahaya longsor metode normatif level detil dengan metode kuantitatif level detil memiliki nilai inkonsistensi 57,78 %. Peta bahaya longsor metode kuantitatif lebih akurat ditunjukan dengan nilai determinasi yang tinggi sebesar R2 = 0,907. Hasil pemetaan kerentanan longsor berbasis penggunaan lahan menunjukan kelas sangat tinggi didominasi oleh tanaman wortel, kubis, teh dan kopi yang tidak memiliki konservasi, kepadatan penduduk 47,94 dengan nilai lahan sebesar Rp.1.617.000 - Rp.29.655.150,-/hektar. Evaluasi hasil pemetaan risiko longsor level detil menunjukan kelas risiko longsor tinggi memiliki luas area sebesar 30,62 %.
Keyword: Longsor, mitigasi risiko, pendekatan normatif dan kuantitatif, Garut

Judul: Modeling Spasial Kerentanan Longsor. (Studi Kasus Di Propinsi Jawa Barat, Indonesia).
Abstrak: Indonesia sering terkena tanah longsor yang disebabkan oleh hujan dan gempa bumi. Selama periode tahun 1981-2007, frekuensi kejadian longsor tahunan bervariasi dengan rata-rata 49 kejadian per tahun. Ini dilaporkan oleh (Chrisanto et al., 2008). Ada juga informasi berdasarkan katalog global yang telah disajikan oleh (Kirschbaum et al., 2009) di mana pada tahun 2003 dan 2007-2009 ada laporan kejadian 97 tanah longsor di Indonesia yang mengakibatkan 872 kerusakan. Juga dalam periode 2011-2012, di mana pada tahun 2011 ada sekitar 29 kejadian yang terjadi di Jawa Barat. Dan pada tahun 2012, hampir seluruh daerah di Indonesia mengalami longsor tanah akibat intensitas curah hujan yang tinggi dan sistem tektonik yang aktif pada saat itu (Badan Geologi, 2011, 2012). Jumlah kematian di Indonesia yang disebabkan oleh tanah longsor juga tinggi. Penelitian yang dilakukan oleh (Petley, 2007) menunjukan bahwa pada tahun 2007, jumlah total korban jiwa yang disebabkan oleh tanah longsor di Indonesia sendiri adalah 465 jiwa ini angka merupakan tertinggi kedua disamping China. Karena tingginya kejadian tanah longsor dan jumlah korban jiwa akibat longsor, ada kebutuhan dari strategi mitigasi di Indonesia untuk mencegah bencana longsor di masa depan. Salah satu strategi mitigasi adalah pemetaan kerentanan longsor. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode permodelan spasial dalam kerentanan longsor yang dapat menemukan area kerentanan longsor berdasarkan analisis data. Hasil penelitian dapat menunjukan faktor-faktor utama penentu kejadian longsor di wilayah penelitian, memprediksi area yang rawan longsor, dan menghasilkan peta kerentanan area yang rawan longsor dalam daerah penelitian. Penelitian ini dilakukan di wilayah dengan batas administrasi meliputi 4 kabupaten di Jawa Barat, yaitu Kabupaten Cianjur, Kabupaten Bandung Barat, Kabupaten Bandung, dan Kabupaten Garut. Wilayah penelitian ini dipilih karena wilayah dengan karakteristik pegunungan di Propinsi Jawa Barat merupakan daerah yang paling besar dengan kemungkinan terjadinya longsor. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah peta digital dalam format vektor meliputi peta penggunaan lahan/ tutupan lahan, peta jenis tanah, peta geologi, peta jenis iklim, peta curah hujan tahunan, peta landsystem, peta sungai, dan data longsor. Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah komputer, software GIS, software statistik SPSS, Microsoft office (MS Word, dan MS Excel), dan GPS. Setiap faktor-faktor tanah longsor diberi skor berskala berdasarkan korelasi masing-masing faktor dengan kepadatan longsor. Metode yang digunakan dalam analisis ini adalah analisis regresi dan analisis korelasi dalam menentukan faktor yang harus di analisis, dan Principal Component Analysis (PCA) dalam menentukan bobot masing-masing faktor. Dari 9 faktor tanah longsor yang dipilih untuk analisis, berdasarkan hasil penentuan bobot, komponen utama 1 sampai komponen utama 8 dapat menjelaskan 96% dari total varian data. Komponen ini juga memberikan hasil akurasi keseluruhan terbaik untuk kelas kerentanan yang dibagi dalam 3 kelas sebesar 68.20%. Persamaan matematika yang diperoleh dalam penelitian ini adalah: Landslide Susceptibility Index (LSI) = 0.231 * Penggunaan/Tutupan Lahan + 0.188 * Kemiringan Lereng + 0.112 * Jarak Terhadap Sungai + 0.107 * Tipe Jenis Tanah + 0.100 * Curah Hujan Tahunan + 0.073 * Kepadatan Penduduk + 0.068 * Umur Geologi + 0.066 * Tipe Iklim + 0.054 * Geomorfologi. Hasil penentuan bobot menyimpulkan pangkat setiap faktor dalam kontribusi terhadap kejadian longsor di wilayah penelitian. Berdasarkan penentuan bobot, faktor
Keyword: Kerentanan Longsor, Modeling Spasial, PCA, Propinsi Jawa Barat

Judul: Synthesis of Molybdenum Trioxide (MoO3) by Electrochemical Method for Electrochromics Application
Abstrak: Molybdenum trioxide (MoO3) thin films have been deposited on glass substrates by electrochemical method using ammonium heptamolybdate tetrahydrate ((NH4)6Mo7O244H2O). The films were deposited onto glass substrates as the control temperature at 25○C and annealing treatment at 350○C for 30 mins. The MoO3 thin films were investigated by UV-Vis, X-ray diffraction techniques (XRD), Scanning Electron Microscopy (SEM). The JCPDS card show that orthorhombic MoO3 (α- phase) has been formed. Molybdenum trioxide MoO3 formation was also confirmed by JCPDS card no. 35-0609. The SEM photographs revealed that the spherical and rod-like morphology and their grains size increased with increasing of heating temperatures. The measurement results show that the MoO3 thin film prepared at 350°C transmited about 80% of the visible spectrum. The effect of different heat treatments on surface morphology, thickness and optical properties of the films are discussed in this thesis.
Keyword: Institut Pertanian Bogor, Bogor Agricultural University, IPB, Electrophoretics, electrodeposide, electrochromics, electrochromic materials, electrochromic mechanism