<mods:mods xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd" version="3.3" xmlns:mods="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><mods:titleInfo><mods:title>Pemanfaatan Google Earth Engine untuk Area Rawan Banjir &#13;
Menggunakan Metode Threshold untuk Kabupaten Pasaman Provinsi Sumatera Barat</mods:title></mods:titleInfo><mods:name type="personal"><mods:namePart type="given">Ananda q to</mods:namePart><mods:namePart type="family">Paguno</mods:namePart><mods:role><mods:roleTerm type="text">author</mods:roleTerm></mods:role></mods:name><mods:abstract>Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan Google Earth Engine dan data citra Sentinel-1 untuk melakukan pemetaan area banjir dengan metode Threshold,yang diharapkan dapat memberikan informasi yang akurat untuk mendukung mitigasi dan penanganan banjir di wilayah Pasaman. Pada penelitian inipun bertujuan untuk mengetahui hasil luas area yang terkena dampak rawan bencana. Berdasarkan hasil penelitian, peneliti telah mendapatkan peta rawan banjir pada tahun 2024 di Kabupaten Pasaman dengan metode pengolahan data citra Sentinel-1 menggunakan algoritma Threshold yang mana telah menghasilkan luasan pada klasifikai Rawan dengan luas 4,225 Ha, klasifikasi Cukup Rawan dengan luas 9,102 Ha dan pada klasifikasi Aman 3,818 Ha untuk Kabupaten Pasaman. Dari hasil pengolahan data untuk peta rawan banjir pada Kabupaten Pasaman maka dapat simpulkan bahwa pada Kabupaten Pasaman tahun 2024 mengalami banjir yang cukup rawan.</mods:abstract><mods:classification authority="lcc">H Social Sciences (General)</mods:classification><mods:originInfo><mods:dateIssued encoding="iso8601">2025-06-09</mods:dateIssued></mods:originInfo><mods:originInfo><mods:publisher>Universitas Negeri Padang;Teknologi Penginderaan Jauh FIS UNP</mods:publisher></mods:originInfo><mods:genre>Thesis</mods:genre></mods:mods>