PEMETAAN PARTISIPATIF TIGA DIMENSI UNTUK POTENSI BAHAYA DI KAWASAN GUNUNG API PURBA (GAP) NGLANGGERAN DAN MITIGASINYA

  • Dewanto Yusuf Priyambodo Departemen Ilmu Kedokteran Forensik dan Medikolegal Fakultas Kedokteran, Kesehatan Masyarakat, dan Keperawatan Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
  • Fitria Nuraini Sekarsih Fakultas Sains dan Teknologi Universitas AMIKOM Yogyakarta, Indonesia
  • Ali Mustopa Fakultas Ilmu Komputer Universitas AMIKOM Yogyakarta, Indonesia

Abstract

Manajemen bencana merupakan tahapan awal yang penting dalam operasi Disaster Victim Identification (DVI) dan mitigasi bencana. Pemetaan lokasi bencana yang baik dapat membantu penemuan dan penyelamatan korban serta memperlancar prosedur DVI. Peta tiga dimensi (3D) adalah sarana yang paling memungkinkan untuk membuat acuan lokasi yang akurat. Data untuk membuat pemetaan 3D ini adalah foto udara bertampalan dengan menggunakan UAV (Unmanned Aerial Vehicle) atau lebih dikenal dengan drone. Hasil pemetaan 3D ini kemudian digunakan sebagai alat pemetaan partisipatif. Pemetaan partisipatif ini difokuskan untuk  menandai daerah berbahaya dan mitigasinya untuk pertolongan pertama pada korban bencana. Hasilnya adalah peta partisipatif yang memberikan informasi potensi bahaya, pengaman yang hendaknya dipasang di lokasi berbahaya, alat yang wajib dibawa pengunjung, papan peringatan, alat pertolongan pertama yang wajib ada di lokasi,  dan pertolongan apa saja yang dapat dilakukan.


 


Kata kunci :   DVI, gunung api purba, mitigasi, partisipatif, pemetaan 3D


DOI : 10.35990/mk.v7n0.p102-114

References

1. Beirman D. The integration of emergency management and tourism. The Australian Journal of Emergency Management. 2011 Jul;26:30–4.
2. Lee S, Har D, Kum D. Drone-Assisted Disaster Management: Finding Victims via Infrared Camera and Lidar Sensor Fusion. 2011.
3. Priyambodo DY, Suriyanto RA, Artanti MST, Basworo W, Prasamya E, Sekarsih FN. Pelatihan Bantuan Hidup Dasar (BHD) Kelompok Sadar Wisata (Pokdarwis) di Desa Wisata Nglanggeran [Internet]. Vol. 3. 2023. Available from: https://merahputih.com/post/read/desa-ngelanggeran-raih-predikat-desa-wisata-terbaik-dunia-2021
4. INTERPOL. Disaster victim identification guide [Internet]. 2018 [cited 2023 May 25]. Available from: https://www.interpol.int/How-we-work/Forensics/Disaster-Victim-Identification-DVI
5. Minnegalieva CB, Gabdrakhmanov RI, Khambelov AI, Khairullina LE, Bronskaya V V., Kharitonova OS. 3D modeling in the study of the basics of computer graphics. In: Journal of Physics: Conference Series. Institute of Physics Publishing; 2020.
6. Ghani DA, Supian MN Bin, Abdul ‘Alim LZ Bin. The research of 3D modeling between visual & creativity. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering. 2019 Sep 1;8(11 Special issue 2):180–6.
7. Lyu M, Zhao Y, Huang C, Huang H. Unmanned Aerial Vehicles for Search and Rescue: A Survey. Remote Sens (Basel). 2023 Jun 25;15(13):3266.
8. Brown G, Fagerholm N. Empirical PPGIS/PGIS mapping of ecosystem services: A review and evaluation. Ecosyst Serv. 2015 Jun 1;13:119–33.
9. Fagerholm N, Raymond CM, Olafsson AS, Brown G, Rinne T, Hasanzadeh K, et al. A methodological framework for analysis of participatory mapping data in research, planning, and management. Vol. 35, International Journal of Geographical Information Science. Taylor and Francis Ltd.; 2021. p. 1848–75.
10. Papadopoulou EE, Vasilakos C, Zouros N, Soulakellis N. DEM-based UAV flight planning for 3D mapping of geosites: The case of olympus tectonic window, Lesvos, Greece. ISPRS Int J Geoinf. 2021 Aug 1;10(8).
11. Du Q, Li G, Zhou Y, Chen D, Chai M, Qi S, et al. Route Plans for UAV Aerial Surveys according to Different DEMs in Complex Mountainous Surroundings: A Case Study in the Zheduoshan Mountains, China. Remote Sens (Basel). 2022 Oct 1;14(20).
12. Hackl J. Impact of UAV photogrammetry on the flood simulation process of bridges in mountain regions Network analytic methods for complex systems View project Accident Prediction Modelling View project [Internet]. 2017. Available from: https://www.blender.org/
13. Earth Resources Observation and Science (EROS) Center. USGS EROS Archive - Digital Elevation - Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) 1 Arc-Second Global [Internet]. 2018 [cited 2023 Mar 9]. Available from: https://www.usgs.gov/centers/eros/science/usgs-eros-archive-digital-elevation-shuttle-radar-topography-mission-srtm-1
14. Budiharto W, Irwansyah E, Suroso JS, Chowanda A, Ngarianto H, Gunawan AAS. Mapping and 3D modelling using quadrotor drone and GIS software. J Big Data. 2021 Dec 1;8(1).
15. Tziavou O, Pytharouli S, Souter J. Unmanned Aerial Vehicle (UAV) based mapping in engineering geological surveys: Considerations for optimum results. Eng Geol. 2018 Jan 8;232:12–21.
16. Hildmann H, Kovacs E. Review: Using unmanned aerial vehicles (uavs) as mobile sensing platforms (msps) for disaster response, civil security and public safety. Vol. 3, Drones. MDPI AG; 2019. p. 1–26.
17. Laituri M, Luizza MW, Hoover JD, Allegretti AM. Questioning the practice of participation: Critical reflections on participatory mapping as a research tool. Applied Geography. 2023 Mar 1;152.
18. Rye SA, Kurniawan NI. Claiming indigenous rights through participatory mapping and the making of citizenship. Polit Geogr. 2017 Nov 1;61:148–59.
19. Sekarsih FN, Mustopa A. Implementasi wisata virtual di jalur pendakian Gunungapi Purba Nglanggeran, Kapanewon Patuk, Kabupaten Gunungkidul. Majalah Geografi Indonesia. 2022 Aug 30;36(2):158.
Published
2024-01-25
How to Cite
PRIYAMBODO, Dewanto Yusuf; SEKARSIH, Fitria Nuraini; MUSTOPA, Ali. PEMETAAN PARTISIPATIF TIGA DIMENSI UNTUK POTENSI BAHAYA DI KAWASAN GUNUNG API PURBA (GAP) NGLANGGERAN DAN MITIGASINYA. Medika Kartika : Jurnal Kedokteran dan Kesehatan, [S.l.], p. 101-114, jan. 2024. ISSN 2655-6537. Available at: <http://medikakartika.unjani.ac.id/medikakartika/index.php/mk/article/view/937>. Date accessed: 25 apr. 2024.