Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal

Pemodelan Spasial Untuk Penentuan Zonasi Rawan Kawasan Rawan Bencana Aliran Materil Erupsi Gunung Ungaran Menggunakan Aplikasi Sistem Informasi Geografis (SIG)

Geo-Image Journal · Vol. 7 No. 1 (2018) · hlm. 18–30

DOI
10.15294/geoimage.v7i1.23390
ISSN
2549-0362, 2252-6285
Terbit
2018-05-30
Penerbit
Universitas Negeri Semarang
Bahasa
eng

Abstrak

The purpose of this research is to model or describe the distribution of material flow eruption and to know the zoning vulnerable to the disaster of Mount Ungaran if one day there is a volcanic disaster. The method used to model the flow of eruption material is by using Monte Carlo methods of numerical simulation with the assumption that the topography determines the course of the flow. Determination of zoning of disaster prone areas is done by using overlay technique of eruption material flow aspect, land use condition aspect, morphology aspect, and sensitivity aspect to hazard represented by weight value. The result of this research is to produce the eruption material flow model at three different location points, the point is based on the chance of eruption activity. At the first point the area of eruption flow is 3.91𝑘𝑚2, the second point is 1.25𝑘𝑚2, and the third point is 2.51𝑘𝑚2. Zoning of disaster prone areas produces disaster-prone class which is divided into very low, low, medium, and high class. At all three locations the eruption shows that the high disaster-prone zoning class has the smallest area compared to the extent of other disaster-prone zoning classes.

Jaringan kolaborasi para penulis

40 penulis · 116 tautan kepenulisan bersama · 1 lintas organisasi · menampilkan 40 yang paling banyak terhubung

Arahkan kursor atau ketuk sebuah nama untuk menyorot rekan penulisnya. Klik dua kali untuk membuka halaman penulis.

  • State University of Semarang
  • Institut Teknologi Sepuluh Nopember
  • University of Brawijaya
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Organisasi berbeda
  • Organisasi sama
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Garis lebih tebal = lebih banyak artikel bersama · lingkaran lebih besar = lebih banyak artikel
Tampilkan sebagai tabel
Rekan penulisOrganisasiArtikel bersama
Eva BanowatiAfiliasi tidak diketahui4
Apik Budi SantosoAfiliasi tidak diketahui4
Dewi Liesnoor SetyowatiState University of Semarang3
Ananto AjiAfiliasi tidak diketahui3
Tjaturahono Budi SanjotoAfiliasi tidak diketahui3
Fahrur RoziInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Niken SubektiState University of Semarang2
Heru SetyantoAfiliasi tidak diketahui2
Sonika MaulanaAfiliasi tidak diketahui2
Rifa’atunnisa Rifa’atunnisaAfiliasi tidak diketahui2
Aprillia FindayaniAfiliasi tidak diketahui2
Moch. ArifienAfiliasi tidak diketahui2
Asep Pujasari NugrahaAfiliasi tidak diketahui2
Tjahjono HeriAfiliasi tidak diketahui2
Suyahmo SuyahmoAfiliasi tidak diketahui2
Sarto SartoAfiliasi tidak diketahui1
Lia NuraeniAfiliasi tidak diketahui1
Edi KurniawanAfiliasi tidak diketahui1
Hariyanto HariyantoAfiliasi tidak diketahui1
Afkar Jihad Al-afghani AfkarAfiliasi tidak diketahui1
Andi Irwan BenardiAfiliasi tidak diketahui1
Mutmainnah Farida RidwanAfiliasi tidak diketahui1
Saptono PutroUniversity of Brawijaya1
Novia Retno NingsihAfiliasi tidak diketahui1
Meriena Mustikaning KussusiloAfiliasi tidak diketahui1
Akhmad Ervin FAfiliasi tidak diketahui1
Indah Nur FitrianiAfiliasi tidak diketahui1
Ariyani IndrayatiAfiliasi tidak diketahui1
Anisa Ulul AsmiAfiliasi tidak diketahui1
Hana Torba GultomAfiliasi tidak diketahui1
Siti RohanaAfiliasi tidak diketahui1
Febrina LarasatiAfiliasi tidak diketahui1
Rahmatika Dwi IlmaAfiliasi tidak diketahui1
Eko PurnomoAfiliasi tidak diketahui1
Puji HardatiAfiliasi tidak diketahui1
Harianto HariantoAfiliasi tidak diketahui1
Sula Ari ApriantoAfiliasi tidak diketahui1

Afiliasi berasal dari OpenAlex; metadata OAI-PMH jurnal tidak memuatnya. Penulis tanpa ID OpenAlex dicocokkan berdasarkan nama, sehingga dua orang bisa tergabung atau satu orang bisa terpisah.

Sumber metadata: OAI-PMH (metadata jurnal) https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/geoimage/oai, pertama di-harvest 5 Nov 2026, terakhir terlihat 8 Nov 2026.
Metadata asli (oai_dc)
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">Pemodelan Spasial Untuk Penentuan Zonasi Rawan Kawasan Rawan Bencana Aliran Materil Erupsi Gunung Ungaran Menggunakan Aplikasi Sistem Informasi Geografis (SIG)</dc:title>
	<dc:creator>Rizki, Ananda Yusuf</dc:creator>
	<dc:creator>Juhadi, Juhadi</dc:creator>
	<dc:creator>Mochammad, Arifien</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="en-US">The purpose of this research is to model or describe the distribution of material flow eruption and to know the zoning vulnerable to the disaster of Mount Ungaran if one day there is a volcanic disaster. The method used to model the flow of eruption material is by using Monte Carlo methods of numerical simulation with the assumption that the topography determines the course of the flow. Determination of zoning of disaster prone areas is done by using overlay technique of eruption material flow aspect, land use condition aspect, morphology aspect, and sensitivity aspect to hazard represented by weight value. The result of this research is to produce the eruption material flow model at three different location points, the point is based on the chance of eruption activity. At the first point the area of eruption flow is 3.91𝑘𝑚2, the second point is 1.25𝑘𝑚2, and the third point is 2.51𝑘𝑚2. Zoning of disaster prone areas produces disaster-prone class which is divided into very low, low, medium, and high class. At all three locations the eruption shows that the high disaster-prone zoning class has the smallest area compared to the extent of other disaster-prone zoning classes.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">Universitas Negeri Semarang</dc:publisher>
	<dc:date>2018-05-30</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en-US">Peer-reviewed Article</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://journal.unnes.ac.id/sju/geoimage/article/view/23390</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.15294/geoimage.v7i1.23390</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">Geo-Image Journal; Vol 7 No 1 (2018): Geo-Image; 18-30</dc:source>
	<dc:source>2549-0362</dc:source>
	<dc:source>2252-6285</dc:source>
	<dc:source>10.15294/geoimage.v7i1</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://journal.unnes.ac.id/sju/geoimage/article/view/23390/10935</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en-US">Copyright (c) 2018 Geo-Image</dc:rights>
	<dc:rights xml:lang="en-US">https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/geoimage</dc:rights>
</oai_dc:dc>