INVENTARISASI PIPA PDAM DENGAN TEKNOLOGI GPS DAN SIG

Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) merupakan salah satu badan usaha milik daerah yang dapat menyokong pendapatan daerah sekaligus sebagai pelayan masayarakat.Tuntutan akan pendapatan dan pelayanan ini lah yang menjadikan PDAM harus bekerja secara professional. Beberapa kasus seperti kebocoran pipa dan distribusi air yang tidak lancar sering terjadi di berbagai tempat. GPS sebagai alat penentu posisi dapat menjadi jawaban dalam menentukan letak posisi pipa sebenarnya, kemudian dengan diketahuinya posisi pipa tersebut dapat dijadikan sistem database pipa dengan bantuan SIG sehingga dapat membantu meringankan pekerjaan dari PDAM sendiri dalam memecahkan kasus-kasus mereka. keywords. PDAM, Posisi Pipa, GPS, Database Pipa, SI

DETEKSI ZONASI BANJIR PADA LAHAN SAWAH MENGGUNAKAN CITRA SATELIT TERRA MODIS DAN TRMM (Studi Kasus Kabupaten Demak Jawa Tengah)

ABSTRAK Salah satu tanaman pangan yang menjadi komoditas utama di Indonesia adalah padi. Namun dengan kondisi cuaca yang ekstrim seperti hujan lebat hingga menyebabkan banjir, maka sawah yang ditanami padi dapat tergenang sehingga mengalami penurunan produktivitas. Dalam rangka membantu pemerintah untuk menentukan kebijakan pengadaan pangan di Indonesia agar tidak terjadi kerentanan pangan yang tinggi, maka diperlukan informasi tentang perkiraan kegagalan panen atau produksi pangan akibat kejadian banjir pada lahan pertanian. Pemantauan banjir dapat dilakukan menggunakan penginderaan jauh. Data penginderaan jauh yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Terra Modis dan data TRMM Desember 2012 – Februari 2013 dan Desember 2013 – Februari 2014 periode 8 harian, Peta luas baku sawah dan Peta administrasi. Penelitian ini dilakukan di Kabupaten demak yang merupakan salah satu Kabupaten penyangga pangan di Jawa Tengah. Metode yang digunakan adalah metode overlay indeks faktor Enhance Vegetation Index (EVI) dengan curah hujan pada periode yang sama sehingga diperoleh tingkat rawan banjir yang diklasifikasi menjadi 5 kelas. Penentuan potensi banjir juga menggunakan beberapa asumsi yaitu: lahan sawah diasumsikan sebagai sawah tadah hujan sehingga tidak ada aliran air keluar dan masuk lahan sawah, lahan sawah berada di daerah datar (tidak terasering), curah hujan yang melebihi kebutuhan air tanaman akan berpotensi banjir, curah hujan diasumsikan memiliki pengaruh yang lebih besar dari pada indeks vegetasi. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa banjir telah terjadi sebanyak 2 kali pada bulan Desember 2012 dan 2013, sedangkan pada Januari 2013 dan 2014 menunjukkan 3 kali kejadian banjir. Daerah yang mengalami 3 kali kejadian banjir diwaspadai mengalami kegagalan panen. Kata kunci: Terra Modis, TRMM, EVI, Curah hujan ABSTRACT One of the crops which became a main commodity in Indonesia is rice. But in extreme weather such as rain that cause flooding, the rice field can be flooded to have decline in productivity.To facilitate the government to determine the food policy in Indonesia in order to avoid high food insecurity, it’s necessary to have some information about the estimate of crop or food production failures due to flood events on the agricultural land. Flood monitoring can be done using remote sensing. Remote sensing data used in this study is a Terra MODIS and TRMM in December 2012 - February 2013 and December 2013 - February 2014 in 8 daily period, standard extensive field map, and administration map. This research was conducted in Kabupaten Demak, which is one of the food buffer districts in Central Java. The method used is the index overlay factors method which combines Enhance Vegetation Index (EVI) with rainfall in the same period in order to obtain the level of flood-prone that is classified into 5 classes. Determination of the flood potential also uses several assumptions, namely: rice fields are assumed as wetland so that there is no water flow in and out of the fields; the fields are located in a flat area (no terracing); the rainfall that in excess of crop water requirement will be potentially flooding; the rainfall is assumed to have a greater influence than the vegetation index. The results of this study indicate that flood has occurred 2 times in December 2012 and 2013, as well as 3 times in January 2013 and 2014. The areas experiencing 3 times flood are supposed to face crop failure. Keywords: Terra MODIS, TRMM, EVI, rainfal

KAJIAN PEMETAAN KERENTANAN KOTA SEMARANG TERHADAP MULTI BENCANA BERBASIS PENGINDRAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS

ABSTRAK Kota Semarang merupakan salah satu daerah di Indonesia yang termasuk kedalam daerah yang rawan terjadi bencana. Berdasarkan data dari Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kota Semarang pada tahun 2016, bencana yang sering terjadi di Kota Semarang adalah banjir, tanah longsor kebakaran gedung dan pemukiman. Berdasarkan data tersebut maka diperlukan suatu kajian mitigasi terhadap multi bencana di Kota Semarang. Aspek terpenting dalam mitigasi bencana adalah penilaian terhadap kerentanan wilayah berpotensi rawan bencana. Dan metode yang dapat digunakan dalam pengkajiannya adalah kombinasi dari metode Pengindraan Jauh dan Sistem Informasi Geografis (SIG). Kombinasi metode interpretasi citra pada pengindraan jauh serta metode penilaian, pembobotan, tumpang tindih dan analisis pada SIG akan mampu memberikan solusi terhadap penelitian ini. Acuan yang digunakan dalam penilaian dan pembobotannya adalah Peraturan Kepala Badan Nasional Penanggulangan Bencana Nomor 2 Tahun 2012 Tentang Pedoman Umum Pengkajian Risiko. Parameter yang digunakan dalam pemetaan kerentanan ini adalah parameter yang terdapat pada Perka yang datanya diakusisi atau diambil pada tahun 2016. Terdapat empat parameter penilaian yaitu, parameter kerentanan sosial, kerentanan ekonomi, kerentanan fisik dan kerentanan lingkungan. Proses pembuatan peta, tumpang tindih, penilaian dan pembobotan serta analisis SIG diproses menggunakan perangkat lunak ArcMap. Dari penelitian ini diperoleh hasil pemetaan kerentanan parameter sosial, ekonomi, fisik dan lingkungan serta pemetaan kerentanan total Kota Semarang terhadap multi bencana. Berdasarkan hasil pemetaan parameter kerentanan di dapatkan tiga kelas kerentanan yaitu, rendah, sedang dan tinggi. Berdasarkan hasil analisis pemetaan kerentanan sosial diketahui bahwa 92,09% dari jumlah kelurahan di Kota Semarang memiliki tingkat kerentanan sosial tinggi, 6,21% berkerentanan sosial sedang dan sisanya 1,69% merupakan kelurahan berkerentanan sosial rendah. Berdasarkan hasil analisis kerentanan ekonomi diketahui sebesar 39,21% dari luas total Kota Semarang berkerentanan ekonomi tinggi, sebesar 0,012% berkerentanan sedang dan sebesar 60,758 berkerentanan ekonomi rendah. Dari hasil analisis kerentanan fisik diketahui bahwa 2,31% dari luas Kota Semarang berkerentanan fisik tinggi, sebesar 38,51% berkerentanan sedang dan sisanya 59% berkerentanan fisik rendah. Berdasarkan hasil analisis kerentanan lingkungan diketahui bahwa 53,35% dari luas parameter lingkungan adalah hutan alam, 0,28% adalah hutan lindung, 46,01% adalah hutan mangrove, 0,35% adalah rawa dan 0,01% adalah semak belukar. Berdasarkan hasil analisis pemetaan kerentanan Kota Semrang terhadap multi bencana diketahui bahwa 32,19% dari luas Kota Semarang berkerentanan tinggi, 64,54% dari luas Kota Semarang berkerentanan sedang dan sisanya 3,276% dari luas Kota Semarang berkerentanan multi bencana rendah. Keluaran dari penelitian ini adalah memberikan kontribusi kajian dan analisis serta pemetaan kerentanan Kota Semarang terhadap multi bencana dengan menggunakan kombinasi dari metode pengindraan jauh dan SIG yang nantinya dapat digunakan sebagai acuan dalam pengambilan keputusan dalam mitigasi terhadap multi bencana di Kota Semarang. Kata Kunci : Bencana, Kerentanan, Kota Semarang, Tumpang Tindi

ANALISIS PRODUKSI PADI DENGAN PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DI KOTA PEKALONGAN

ABSTRAK Sawah merupakan media atau sarana untuk memproduksi padi. Sawah yang subur akan menghasilkan padi yang baik. Indonesia termasuk Negara agraris yang sebagian wilayahnya adalah pertanian, yang dapat memproduksi padi lebih banyak. Namun, karena adanya pembangunan pabrik atau bangunan lainnya di lahan pertanian, menyebabkan produksi pertanian kian berkurang. Perhitungan luas area tanaman padi dilakukan dengan melakukan overlay antara peta hasil klasifikasi dengan peta hasil NDVI pada citra Landsat 8. Sedangkan untuk menghitung produksinya dilakukan dengan menggunakan metode ubinan seperti yang dilakukan oleh BPS dan Dinas Pertanian. Luas area tanaman padi di Kota Pekalongan yaitu sebesar 664,96 hektar dengan nilai luas terbesar berada di Kecamatan Pekalongan Selatan yaitu sebesar 425,33 hektar dan luas terkecil berada di Kecamatan Pekalongan Barat yaitu sebesar 16,86 hektar. Sedangkan nilai produksi padinya diperkirakan mencapai 4443,05 ton gabah dengan produksi terbesar berada di Kecamatan Pekalongan Selatan yaitu sebesar 2841,92 ton dan produksi terkecil berada di Kecamatan Pekalongan Barat yaitu sebesar 112,65 ton. Kata Kunci : Sawah, citra Landsat 8, Luas area tanaman padi, Produksi padi ABSTRACT Paddy field is a media or means to produce rice. The fertile paddy field will produce good rice. Indonesia is an agrarian country which is most of the territory is agriculture that can produce rice in the high scale. However, due to the construction of factory or other building on the farmland, causing the agricultural production is diminished. The calculation for the area of paddy crop is done by overlaying between the map's result of the classification with the map's result of NDVI on the citra landsat 8. Whereas, for counting the production is done by using ubinan method as performed by the BPS and the Department of Agriculture. The farmland paddy's area in Pekalongan in the amount of 664,96 hectares with the largest area is in the sub district of south Pekalongan in the amount of 425,33 hectares and the smallest area is in the sub district of south Pekalongan in the amount of 16,86 hectares. While the value of paddy production is estimated at 4443,05 tons of unhulled rice with the largest production in the Sub district of South Pekalongan in the amount of 2841,92 tons and the smallest production located in the sub district of West Pekalongan in the amount of 112,65 tons. Keywords: paddy, Citra Landsat 8, The area of paddy crop, paddy production

KAJIAN AREA TERCEMAR PADA JARINGAN PEMBUANGAN LIMBAH BATIK KOTA PEKALONGAN MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS

ABSTRAK Pembuangan limbah batik yang belum dikelola dengan baik di Kota Pekalongan khususnya di Kecamatan Buaran mengakibatkan pencemaran sungai yang berdampak buruk terhadap kesehatan masyarakat. Pembuatan jaringan pembuangan limbah batik dan permodelan secara spasial berfungsi sebagai basis data distribusi pembuangan limbah pabrik batik serta untuk mengetahui luasan area yang terkena pencemaran limbah cair yang berasal dari pabrik batik tersebut. Untuk mengetahui klasifikasi pencemaran yang terjadi di Sungai Pekalongan, digunakan Metode Indeks Pencemaran menurut Kep-MENLH N0.115 tahun 2003 dari hasil pengambilan sampel. Selanjutnya untuk menganalisis area yang tercemar menggunakan software ArcGIS sehingga mendapatkan area yang tercemar. Data yang digunakan antara lain nilai BOD (Biochemical Oksigen Demand), dan COD (Chemical Oksigen Demand) insitu tahun 2010, 2011, 2012, 2013. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui klasifikasi tingkat pencemaran yang terjadi dan memetakan sebaran spasial daerah yang mengalami pencemaran pada tahun 2010, 2011, 2012, dan 2013. Berdasarkan hasil perhitungan yang diperoleh dengan menggunakan Metode Indeks Pencemaran pada tahun 2010 hingga tahun 2013, Sungai Pekalongan berada pada tingkat cemar ringan, dengan hasil sebaran tahun 2010 hingga 2013 nilai tertinggi untuk BOD berkisar antara 10-20 mg/L sedangkan untuk COD berkisar antara 60-98 mg/L dan daerah yang mengalami cemar ringan secara empat tahun berturut-turut adalah wilayah Kuripan Lor, Sapuro, dan Kaputran. Hasil klasifikasi tersebut akan disajikan sebagai model spasial dalam SIG (Sistem Informasi Geografis). Kata kunci:Jaringan Pembuangan Limbah Batik, Nilai Indeks Pencemaran, SI

PEMETAAN RISIKO BENCANA TANAH LONGSOR KOTA SEMARANG

ABSTRAK Kota Semarang adalah ibukota Provinsi Jawa Tengah, Indonesia yang menjadi salah satu kota besar di Indonesia. Struktur geologi yang cukup mencolok di wilayah Kota Semarang berupa kelurusan-kelurusan dan kontak batuan yang tegas merupakan pencerminan struktur sesar baik geser mendatar dan normal cukup berkembang di bagian tengah dan selatan kota. Sehingga sering terjadi bencana alam salah satunya tanah longsor. Dengan itu maka di buat pemetaan bencana tanah longsor guna mengurangi kerugian akibat bencana melalui peta. Pada pembuatan peta risiko bencana tanah longsor ini dilakukan dengan beberapa tahapan yaitu pemodelan peta ancaman, pemodelan kerentanan, pemodelan kapasitas, serta pemodelan risiko. Pemodelan ancaman dihasilkan dari pembobotan menggunakan overlay. Pemodelan kerentanan dan kapsitas dihasilkan mengacu pada telaah dokumen dengan penilaian kerentanan menggunakan pembobotan. Sedangkan pada pemodelan peta risiko diproses dengan menggunakan rumusan Peraturan Kepala Badan Penanggulangan Bencana Alam (PERKA BNPB) No. 2 Tahun 2012 dan VCA (Vulnerability Capacity Analysis) modifikasi untuk mementukan klasifikasi risiko bencana tanah longsor. Hasil penelitian untuk menentukan pemodelan risiko bencana tanah longsor menggunakan metode matriks penentuan kelas sesuai dengan rumusan VCA modifikasi menghasilkan risiko rendah seluas 126,003 hektar di delapan kelurahan, tingkat risiko sedang seluas 323,141 hektar di sepuluh kelurahan dan lima belas kelurahan pada 475,127 hektar ditingkat risiko tinggi. Kata Kunci : Bencana Tanah Longsor, Peta Risiko, VCA ABSTRACT Semarang city is the capital province of Central Java, Indonesia, which is one of the major cities in Indonesia. Geological structure that is quite striking in the Semarang city is in the form of straightness and firm rock contact that is the reflection of the fault structure both horizontal and normal shear are fairly developed in the central and southern parts of the city. So it frequently occur natural disasters one of them is landslides. So they developed a mapping of landslides in order to reduce disaster losses through the map. In the making of landslide risk map, it is done in several stages, namely the threat map modeling, vulnerability modeling, capacity modeling, and risk modeling. Threat modeling result from the weighting using the overlay. Vulnerabilities and capacities modeling refer to the study of documents generated by the vulnerability assessment using weighting. While in risk map modeling, it is processed by using the Regulation Head of Disaster Management (Perka BNPB) No. 2 In 2012 formula and the VCA (Vulnerability Capacity Analysis) modifications to determine the risk classification of landslides. The results of the study is to determine the risk of landslides using the grading matrix formulation in accordance with the VCA modification produces a low risk area of 126,003 hectares in eight villages, the level of risk covered 323.141 hectares in ten villages and fifteen villages in 475,127 hectares of high risk level. Keyword : Landslide Disaster, Risk Map, VC

ANALISIS PERBANDINGAN MODEL GENANGAN TSUNAMI MENGGUNAKAN DATA DEM ASTER, SRTM DAN TERRASAR STUDI KASUS KABUPATEN PANGANDARAN

ABSTRAK Pesisir Kabupaten Pangandaran merupakan wilayah di Indonesia yang pernah mengalami bencana tsunami. Tsunami tersebut terjadi pada tanggal 17 juli 2006 dengan jumlah korban sekitar 700 orang. Secara umum pesisir Kabupaten Pangandaran memiliki karakteristik yang rentan terhadap limpasan gelombang tsunami. Kerentanan yang tinggi tersebut dikarenakan sebagian besar wilayah pesisir Pangandaran merupakan wilayah pariwisata, oleh karena itu diperlukan upaya mitigasi bencana untuk mengurangi kerugian yang ditimbulkan. Salah satu upaya mitigasi bencana tsunami dapat dilakukan dengan pembuatan model genangan tsunami. Pemodelan genangan tsunami menggunakan formulasi yang dikembangkan Berryman (2006) dengan mempertimbangkan tiga parameter utama yaitu topografi, koefisien kekasaran permukaan dan ketinggian tsunami di garis pantai. Parameter topografi menggunakan DEM ASTER 30 meter, SRTM 30 meter dan TerraSAR 9 meter, sedangkan koefisien kekasaran diperoleh dari tutupan lahan yang dihasilkan dengan klasifikasi terbimbing dengan menggunakan Citra Landsat-8 tahun 2016. Penelitian ini menggunakan dua ketinggian tsunami yaitu 8 dan 15 meter sesuai dengan data historis tsunami Kabupaten Pangandaran. Berdasarkan pemodelan yang dibentuk, diperoleh luas terdampak yang dihasilkan model genangan dari DEM ASTER untuk tinggi tsunami 8 dan 15 meter yaitu 1600,98 dan 4279,23 hektar, model genangan dari DEM SRTM untuk tinggi tsunami 8 dan 15 meter yaitu 1703,02 dan 4027,33 hektar dan model genangan dari DEM TerraSAR yaitu 1348,59 dan 2025,35 hektar. Model genangan tsunami terbaik yaitu model yang dihasilkan berdasarkan DEM TerraSAR, dimana model tersebut baik secara visual maupun kemiripan dengan kejadian tsunami di Kabupaten Pangandaran. Tingkat visual pada pemodelan genangan tsunami dipengaruhi oleh resolusi spasial data yang digunakan. Sedangkan pada kemiripan tsunami terdapat pada model genangan tsunami dari DEM TerraSAR dengan tinggi tsunami 15 meter. Model tersebut memiliki selisih kedalaman tsunami terkecil pada titik validasi yakni 0,5 meter. Kata Kunci: DEM, Pangandaran, Tsunami

KAJIAN EFEKTIVITAS PEMANFAATAN SISTEM GeoKKP UNTUK PENERBITAN SERTIPIKAT TANAH DI KANTOR PERTANAHAN KABUPATEN KENDAL PROVINSI JAWA TENGAH

Abstrak Badan Pertanahan Nasional (BPN) adalah lembaga pemerintah non kementrian yang mempunyai tugas melaksanakan tugas pemerintah di bidang pertanahan secara nasional, regional dan sektoral. Guna mengurangi masalah pertanahan, pada tahun 2011 BPN membuat aplikasi GeoKKP yaitu sistem pelayanan pertanahan yang telah terkomputerisasi, sehingga data tentang bidang tanah baik tekstual maupun spasialnya dapat terintegrasi dengan baik. Kabupaten Kendal merupakan daerah yang sedang berkembang di Jawa Tengah, dimana perkembangannya tidak dapat lepas dari aspek pertanahan. Maka dari itu seberapa efektifkah pemanfaatan GeoKKP dalam penerbitan sertipikat di Kantor Pertanahan Kabupaten Kendal dan apakah ada peningkatan kinerja Kantor Pertanahan setelah adanya sistem GeoKKP. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui seberapa efektifkah penerbitan sertipikat tanah setelah adanya sistem GeoKKP. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif analitis. Suatu metode penelitian untuk memperoleh gambaran mengenai keadaan, dengan cara memaparkan data yang diperoleh sebagaimana adanya, yang kemudian dianalisis dan menyusun beberapa kesimpulan. Hasil yang diperoleh dari penelitian adalah dalam penerbitan sertipikat di Kantor Pertanahan Kabupaten Kendal sudah efektif, terbukti dengan tidak adanya keterlambatan waktu dalam penerbitan permohonan sertipikat tanah, peralihan hak jual-beli, pemecahan bidang, penggabungan bidang. Kata kunci: BPN, Sertipikat Tanah dan GeoKK

ANALISIS KESESUAIAN LAHAN KOMODITAS KEHUTANAN DAN PERKEBUNAN DI WILAYAH KABUPATEN BANJARNEGARA DENGAN METODE MATCHING

ABSTRAK Banjarnegara dilihat dari kondisi lahannya memiliki potensi komoditas perkebunan dan komoditas kehutanan yang sangat variatif sehingga perlu diadakannya penelitian lebih lanjut untuk mengembangkan hasil komoditas yang memiliki manfaat ekonomis yang cukup tinggi. Untuk memaksimalkan potensi pengembangan komoditas perkebunan dan komoditas kehutanan perlu diadakan analisis kesesuaian lahan agar dalam pengambilan kebijakan bisa disesuaikan dengan potensi daerah dan bisa lebih tepat sasaran. Komoditas perkebunan yang dianalisis pada penelitian ini adalah kopi arabika, kopi robusta, teh dan tebu. Sedangkan komoditas kehutanan yang dianalisis kesesuaian lahannya pada penelitian ini adalah kayu sengon, kayu mahoni dan kayu eucalyptus. Metode kesesuaian lahan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan metode matching atau pencocokan kriteria tanaman dengan keadaan wilayah penelitian. Hasil kesesuaian lahan dianalisis berdasarkan parameter-parameter yang telah dikelaskan berdasarkan tabel pedoman dalam menentukan kelas kesesuaian lahan. Pada penelitian ini kelas kesesuaian lahan dibedakan dengan kelas sesuai dan kelas tidak sesuai. Kelas sesuai dibedakan lagi menjadi kelas sangat sesuai (S1), kelas sesuai (S2) dan kelas sesuai majinal (S3). Kelas tidak sesuai dibedakan menjadi dua kelas untuk kesesuaian lahan komoditas kehutanan, yaitu kelas tidak sesuai saat ini (N1) dan kelas tidak sesuai sama sekali (N2) Hasil penelitian ini menunjukan Kecamatan Batur, Kecamatan Pejawaran, Kecamatan Wanayasa, Kecamatan Kalibening, Kecamatan Karangkobar, Kecamatan Pandanarum, Kecamatan Pangentan, Kecamatan Punggelan, Kecamatan Karangkobar dan Kecamatan Banjarmangu memiliki potensi dalam pengembangan komoditas kopi arabika dengan kelas terbaik yaitu kelas S3 (sesuai marjinal) dengan luas 9.364,758 Ha atau 64,3%, kopi robusta dengan kelas terbaik S1 (sangat sesuai) seluas 3,951 Ha atau 0,02% dan teh dengan kelas terbaik S1 (sangat sesuai) seluas 235 Ha atau 1,6%. Komoditas tebu paling cocok ditanam di Kecamatan Bawang, Kecamatan Rakit, Kecamatan Purwonegoro dan Kecamatan Susukan dengan kelas terbaik S1 (sangat sesuai) seluas 1.547,745 Ha atau 10,6%. Komoditas kehutanan hampir semua daerah cocok untuk tanaman eucalyptus dengan kelas terbaik yaitu S2 (sesuai) seluas 15556,19 Ha atau 27,8%, mohoni dengan kelas terbaik yaitu S1 (sangat sesuai) seluas 448,71 Ha atau 0,8% dan sengon dengan kelas terbaik yaitu S3 (sesuai marjinal) seluas 31.340,19 Ha atau 56%. Ada beberapa Kecamatan daerah yang rawan longsor sehingga daerah tersebut tidak cocok untuk tanaman kehutanan. Daerah tersebut antara lain Kecamatan Pagendongan, Kecamatan Purwonegoro, Kecamatan Mandiraja dan Kecamatan Purworejo Klampok. Selain daerah rawan erosi ada dua kecamatan yang tidak cocok ditanami 3 komoditas kehutanan tersebut karena curah hujan yang sangat tinggi yaitu sebagian Kecamatan Kalibening dan sebagian Kecamatan Pandanarum. Komoditas kehutanan mahoni, terdapat daerah yang tidak cocok ditanami tanaman mahoni, daerah tersebut adalah Kecamatan Batur, sebagian Kecamatan Pejawaran dan sebagian Kecamatan Wanayasa. Kata Kunci: Kesesuaian Lahan, Komoditas Kehutanan, Komoditas Perkebunan, Metode Matching

ANALISIS PENENTUAN LOKASI DAN RUTE TPA BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DI KABUPATEN DEMAK

ABSTRAK Sampah merupakan salah satu permasalahan yang dialami hampir semua kota di Indonesia tidak terkecuali Kabupaten Demak. Pengelolaan Sampah yang belum maksimal menyebabkan menumpuknya volume sampah dan menimbulkan masalah-masalah baru. Kabupaten Demak sendiri memiliki dua Tempat Pembuangan Akhir (TPA) yaitu TPA candisari dan TPA kalikondang. Pada tahun 2015 TPA kalikondang sudah mendapat penolakan dari warga sekitar karena adanya dampak negatif yang dirasakan oleh warga baik dampak kesehatan maupun pencemaran lingkungan. Oleh karena itu dibutuhkan lokasi TPA yang baru dan sesuai dengan SNI 03-3241-1994 untuk menampung sampah yang dihasilkan warga demak. Penentuan lokasi dan rute TPA dalam penelitian kali ini menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG), dimana metode yang digunakan untuk penentuan lokasi TPA yaitu menggunakan metode bobot dan skoring serta overlay peta. Parameter-parameter yang digunakan berdasarkan SNI 03-3241-1994 yang diperoleh dari instansi terkait. sementara untuk penentuan rute TPA dari TPS memanfaatkan Network Analyts pada perangkat lunak ArcGIS. Penelitian ini menghasilkan bahwa berdasarkan SNI 03-3241-1994 zona layak TPA terpilih berada di Desa Mangunjiwan Kecamatan Demak dengan luas 70 Ha dan total nilai 474. Sementara TPA kalikondang masuk dalam kategori tidak layak berdasarkan SNI 03-3241-1994 karena letaknya yang kurang dari 300 meter dari pemukiman. Rute yang diperoleh kondisi jalannya baik dan dapat dilalui oleh truk sampah. Kata Kunci : Kabupaten Demak, Network Analyst, SNI 03-03241-1994, Sistem Informasi Geografis (SIG), TPA