Purworejo District, which is located in Central Java, Indonesia, is prone to landslides. These are a natural hazard that often occur in mountainous areas, so landslide hazard analysis is needed to develop mitigation strategies. This paper elaborates on the use of an evidence-based statistical approach using the Information Value Model (IVM) to conduct landslide hazard mapping. The parameters of slope, aspect, elevation, rainfall, NDVI, distance from rivers, distance from the road network, and distance from faults were employed for the analysis, which was conducted based on a raster data environment, since the pixel is the most appropriate means to represent continuous data. Landslide evidence data were collected by combining secondary data and interpreting satellite imagery to identify old landslides. The IVM was successfully calculated by combining factors related to disposition to landslides and data on 19 landslide occurrences. The results helped produce a landslide susceptibility map for the northern and eastern parts of Purworejo District.
Perubahan iklim sebagai salah satu permasalahan global yang juga menjadi salah satu agenda Sustainable Development Goals (SDGs). Perubahan iklim menjadi isu penting karena memiliki dampak yang cukup signifikan terhadap berbagai aspek kehidupan, seperti perubahan pola musim, peningkatan kerawanan bencana alam, dan sebagainya. Perubahan iklim dipengaruhi oleh berbagai faktor, salah satunya peningkatan emisi CO2 dari permukaan bumi. Peningkatan emisi CO2 memicu penigkatan suhu permukaan bumi ynag berdampak pada perubahan iklim global. Peningkatan emisi CO2 sangat dipengaruhi oleh aktivitas manusia di permukaan bumi, seperti kegiatan industri dan transportasi yang juga terkait dengan aspek ekonomi. GDP per kapita sebagai salah aspek untuk mengukur pertumbuhan ekonomi yang dapat menunjukkan sektor ekonomi domain dalam suatu negara. Pertumbuhan ekonomi ditinjau dari GDP per kapita dan perubahan iklim ditinjau dari emisi CO2 dimungkinkan memiliki keterkaitan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara GDP per kapita dan emisi CO2 dengan studi kasus negara-negara di Asia Tenggara secara temporal tahun 1980–2014. Metode yang digunkan dalam penelitian ini berupa visualisasi spasio-temporal dan analisis statistik. Data GDP per kapita dan emisi CO2 divisualisasikan secara spasio-temporal menggunakan peta dan grafik. Digunakan scatter plot dan analisis regresi untuk mengetahui pengaruh GDP per kapita terhadap emisi CO2. Uji korelasi statistik Spearman’s correlation digunakan untuk mengetahui kekuatan korelasi GDP per kapita dan emisi CO2. Hasil penelitian menunjukkan adanya pengaruh yang kuat dengan nilai R2 sebesar 0,5319 antara GDP per kapita terhadap emisi CO2. Uji korelasi menunjukkan adanya nilai korelasi yang kuat dan bersifat positif sebesar 0,729. Dapat disimpulkan bahwa terhadap pengaruh dan korelasi kuat antara GDP per kapita dan emisi CO2, sehingga peningkatan GDP per kapita menyebabkan peningkatan nilai emisi CO2.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.