Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Tanaman padi adalah tanaman pangan bagi kebanyakan orang Indonesia. Berdasarkan data BPS Provinsi Jawa Barat pada tahun 2018, Kabupaten Bogor adalah salah satu daerah dengan produksi beras yang cukup rendah. Pada 2015 produksi beras turun 26.307 ton dari 2014. Ada kebutuhan untuk upaya meningkatkan ketahanan pangan dengan melihat perkiraan produktivitas beras di Kabupaten Bogor, tepatnya di Kabupaten Cariu dan Tanjungsari sebagai lumbung beras utama. Untuk mendapatkan hasil yang akurat, metode penginderaan jauh dapat digunakan. Penggunaan citra Sentinel-2A yang memiliki resolusi spasial 10 meter dapat diterapkan untuk melihat fase penanaman padi berdasarkan usia tanam. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis studi spasial produktivitas padi menggunakan citra Sentinel-2A disertai dengan metode NDVI (Normalize Difference Vegetation Index) untuk menentukan usia beras dari awal tanam hingga akhir panen dan dapat memperkirakan produktivitas padi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa estimasi produktivitas padi pada ketinggian kurang dari 100 mdpl memiliki nilai 5,52 ton/ha, sedangkan pada ketinggian optimal 100-500 mdpl nilai produktivitas beras meningkat menjadi 6,31 ton/ha, dan kembali menurun pada ketinggian lebih dari 500 meter di atas permukaan laut yaitu 5,34 ton/ha.

---

Rice plants are a food crop for most Indonesian people. Based on BPS West Java Province data in 2018, Bogor Regency is one of the regions with quite low rice production. In 2015 rice production decreased by 26,307 tons from 2014. There is a need for efforts to improve food security by looking at estimates of rice productivity in Bogor Regency, precisely in the Districts of Cariu and Tanjungsari as the main rice barns. To get accurate results, remote sensing methods can be used. The use of Sentinel-2A imagery which has a spatial resolution of 10 meters can be applied to see the rice planting phase based on planting age. This study aims to analyze the spatial study of rice productivity using Sentinel-2A imagery accompanied by the NDVI (Normalize Difference Vegetation Index) method to determine the age of rice from the beginning of planting to the end of harvest and can estimate rice productivity. The results showed that the estimated productivity of rice at an altitude of less than 100 masl has a value of 5.52 tons/ha, while at the optimum height of 100-500 masl the value of rice productivity increased to 6.31 tons/ha, and again decreased at an altitude of more of 500 meters above sea level which is 5.34 tons/ha.

Abstrak :
Estuari adalah wilayah yang berproduktivitas tinggi pada wilayah perairan karena merupakan wilayah pertemuan perairan laut dan sungai yang dapat membawa banyak material dari daerah aliran sungai disekitarnya. Produktivitas tinggi di wilayah estuaria disebabkan adanya organisme produsen seperti fitoplankton yang dapat mempengaruhi produktivitas primer dalam wilayah perairan. Estuari Cimandiri merupakan wilayah estuari terbesar dan memiliki produktifitas pada perairannya yang tinggi di Kabupaten Sukabumi. Maka dari itu perlu diperhatikannya faktor yang berpengaruh terhadap ekosistem estuari disekitarnya. Faktor oseanografis perlu juga diperhatikan seperti salinitas, padatan tersuspensi dan arus pasang surut permukaan serta nilai konsentrasi klorofil-a untuk indikasi keberadaan fitoplankton. Kondisi daeah aliran juga perlu diperhatikan seperti tutupan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui adakah pengaruh faktor oseanografis perairan estuari cimandiri dan perubahan tutupan lahan di daerah aliran sungai cimandiri terhadap kondisi produktivitas perairannya seperti persebaran fitoplankton di estuari cimandiri. Metode yang digunakan menggunakan metode analisis spasial melalui pengolahan data pengindraan jauh dengan citra Sentinel2 pada tahun 2016 - 2020 yang didukung dengan data hasil validasi lapangan. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa sebaran fitoplankton lebih dipengaruhi oleh faktor oseanografis seperti salinitas, muatan padatan tersuspensi dan arus pasang surut permukaan laut sedangkan untuk perubahan tutupan lahan yang terjadi tidak terlalu signifikan di D.A Cimandiri membuat faktor dari perubahan lahan tidak terlalu signifikan berpengaruh terhadap sebaran fitoplankton yang terdapat pada estuari cimandiri. ...... An estuary is a region with high waters productivity because it is a confluence between sea and river waters that can carry a lot of material from the surrounding watersheds. High productivity in the estuary region is due to the presence of organisms producer such as phytoplankton that can affect primary productivity in water areas. Cimandiri Estuary is the largest and more productive estuary region in Sukabumi Regency. According to it, the factor can influence the ecosystem of Cimandiri estuary it is necessary to pay attention to the surrounding ecosystems. The oceanographic factors need to be considered, such as salinity, suspended solids, tidal currents, and the value of chlorophyll-a concentration to indicate the presence of phytoplankton and also physical factors such as land cover around the watershed. This study aims to detect the effect of land cover changes in cimandiri watershed toward oceanographic conditions that affected the distribution of phytoplankton. The method used spatial analysis method through processing remote sensing data with Sentinel-2 imagery in 2016 - 2020 which is supported by data field validation. The results showed that the distribution of phytoplankton was more influenced by oceanographic factors such as salinity, suspended solids, and tidal currents. Land cover changes are not too significant to occur in Cimandiri watershed this makes the factor of land changes not too significantly affected the distribution of phytoplankton contained in the cimandiri estuary.

Abstrak :
Gangguan pertumbuhan tanaman yang disebabkan oleh serangan hama dan penyakit dapat menganggu pencapaian program ketahanan pangan. Identifikasi gangguan pertumbuhan tanaman secara akurat dan cepat dapat dilakukan dengan teknologi pengideraan jauh. Serangan hama penggerek batang telah lama ditemui dan menjadi masalah di daerah produsen padi seperti Kecamatan Margoyoso, Kabupaten Pati. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis gangguan pertumbuhan pada tanaman padi berdasarkan nilai NDVI, NDWI, dan NDYI dari data citra Sentinel-2 pada lahan sawah irigasi di Kecamatan Margoyoso, Kabupaten Pati dan mensintesis pola spektral tanaman padi yang terserang HPT serta mengetahui hubungan antara parameter iklim dengan luasan lahan sawah yang terserang hama penggerek batang padi. Variabel yang digunakan adalah indeks pertumbuhan tanaman padi yang diakses dan diolah secara online menggunakan Google Earth Engine yang berbasis cloud computing. Penelitian ini menggunakan citra Sentinel-2 berbasis open source. Pada citra Sentinel-2 multispektral diterapkan algoritma NDVI, NDWI, dan NDYI untuk mengetahui ada atau tidak adanya gangguan pertumbuhan tanaman padi di Kecamatan Margoyoso, Kabupaten Pati. Pola spektral tanaman yang terinfeksi diketahui dengan menggunakan data spektrometer. Pengaruh parameter iklim terhadap luasan serangan hama diketahui berdasarkan pada analisis regresi. Hasil kajian diperoleh bahwa. Organisme Pengganggu Tamanan (OPT) yang menyebabkan kerusakan paling luas adalah penggerek batang padi. Terdapat dua kelas kondisi pertumbuhan tanaman mulai dari awal tanam sampai fase vegetatif maksimum, yaitu sehat dan terganggu. Kelas yang sehat seluas 522,51 Ha atau 57,42 %, sedangkan kelas terganggu luasnya 68,59 Ha atau 5,95 %. Sisanya termasuk kedalam tidak terkelaskan. Band NIR merupakan panjang gelombang yang paling sensitif terhadap serangan hama penggerek batang maupun WBC. Curah hujan dan suhu tidak memiliki korelasi dengan luasan serangan hama penggerek batang. Kelembaban dan energi matahari berkorelasi dengan luasan serangan hama penggerek batang. Informasi hubungan parameter iklim dengan serangan hama penyakit tanaman dapat digunakan sebagai antisipasi pencegahan terjadinya serangan hama penyakit tanaman, agar kehilangan hasil tanaman dapat ditekan. ......Pest and disease infestation disturb plant growth as well as threaten food security. Identification of plant growth disorders accurately and quickly can be done with remote sensing technology. Stem borer infestation is endemic and become a problem in rice producing areas i.e., Margoyoso Sub-district, Pati Regency. The objective of this study was to analyze growth disturbances of rice based on NDVI, NDWI, and NDYI from Sentinel-2 image data on irrigated rice fields in Margoyoso District, Pati Regency, synthesize the spectral pattern of rice plants attacked by HPT and to investigate the relationship between climate parameters and pest-disease infestation. The variable used is the rice plant growth index which is accessed and processed online using the Google Earth Engine based on cloud computing. Sentinel-2 imagery based on open source was used in this study. During the usage of Sentinel-2 multi-spectral image, the NDVI, NDWI, AND NDYI algorithm was applied to determine the presence or absence of rice plant growth disturbances. The spectral pattern of infected plants is known by using spectrometer data. The regressions were done to analyze the effect of climate parameters on the pest-disease infestation. The results showed that the largest area of pest-disease infestation was caused by stem borer. There are two classes of plant growth conditions from the beginning of planting to the maximum vegetative phase, namely healthy and disturbed. The healthy class area is 522.51 ha or 57.42%, while the disturbed class is 68.59 ha or 5.95%. The rest are classified as unclassified. The NIR band is the most sensitive wavelength to stem borer and WBC attacks. There are no correlations between the stem borer infestation area and rainfall as well as temperature. There are correlations between the stem borer infestation area and both of humidity and solar energy. Information on the relationship between climate parameters and pest-disease infestation can be used to anticipate pest-disease infestation in future, so yield losses can be minimized.

Abstrak :
Zona estuari merupakan zona transisi antara lingkungan sungai dengan lingkungan laut. Hal tersebut menjadikan wilayah estuari dihuni oleh berbagai biota yang dalam penelitian ini difokuskan pada estuari Cimandiri, dimana estuari Cimandiri yang menjadi wilayah tangkap larva ikan Sidat (Anguilla spp.) karena banyak ditemukannya larva ikan sidat pada wilayah ini. Pemetaan zona estuari pernah dilakukan pada penelitian sebelumnya di Estuari Cimandiri namun belum ada yang menggunakan citra Sentinel-2a, maka pada penelitian ini dilakukan pemetaan zona estuari menggunakan citra Sentinel-2a. Pemetaan zona estuari dilakukan berdasar nilai salinitas yang berkisar antara 0,5-30‰. Selain memetakan zona estuari, penelitian ini juga bertujuan untuk menganalisis kaitan hasil tangkapan larva ikan Sidat (Anguilla spp.) dengan tingkat salinitas pada bulan basah dan bulan kering. Pembuatan peta zona estuari dilakukan dengan mengaplikasikan Algoritma Cilamaya pada citra Sentinel-2a untuk mendapatkan sebaran nilai salinitas permukaan. Batas zona estuari pada bulan kering terhitung sejak tahun 2017 hingga 2019 memiliki batas paling jauh 1,5 km dari bibir muara sungai Cimandiri yaitu pada tahun 2019. Sementara batas zona estuari paling dekat dengan adalah pada tahun 2017 dengan jarak 0,9 km dari bibir muara Cimandiri. Lokasi penangkapan larva ikan Sidat berada pada wilayah dengan nilai salinitas permukaan 5 - 15‰. Pada bulan basah dimana jumlah curah hujan tinggi, nilai salinitas dan hasil tangkapan akan menurun. Namun sebaliknya pada bulan kering dimana curah hujan rendah, nilai salinitas dan hasil tangkap larva ikan Sidat akan meningkat ......Estuary zone is a transition zone between the river environment and the marine environment. This makes the estuary inhabited by a variety of biota, which in this study is focused on the Cimandiri estuary, where the Cimandiri estuary which is a catching area for eel larvae (Anguilla spp.) due to the abundance of eel fish larvae in this region. Estuary zone mapping has been done in previous research in Cimandiri Estuary but has not use the Sentinel-2a imagery, so in this study estuarine zone mapping using Sentinel-2a imagery. Estuary zone mapping is done based on salinity values ranging between 0.5-30‰. In addition to map the estuary zone, this study also aims to analyze the relationship between eel larvae (Anguilla spp.) catching with salinity levels in the wet and dry months. Estuary zone mapping is done by applying the Cilamaya Algorithm to the Sentinel-2a imagery to get the distribution of surface salinity values. Estuary zone boundaries in the dry months from 2017 to 2019 have the farthest limit of 1.5 km from the mouth of the Cimandiri river mouth in 2019. While the estuarine zone boundaries closest to are in 2017 with a distance of 0.9 km from the mouth of the estuary Cimandiri. Eel larvae catching location is in an area with a surface salinity value of 5-15 ‰. In wet months where the amount of rainfall is high, the value of salinity and catch will decrease. But on the contrary in the dry months where rainfall is low, the salinity value and catch of Sidat fish larvae will increase.

Abstrak :
Hutan mangrove di wilayah pesisir memiliki peran sebagai penyimpan karbon yang sangat penting untuk menyeimbangkan emisi karbon di atmosfer. Mangrove dapat menyerap karbon per satuan luas empat kali lebih tinggi dibandingkan hutan terestrial di wilayah tropis. Masifnya pembangunan dan alih fungsi lahan di wilayah pesisir Kecamatan Teluknaga mengancam keberadaan ekosistem mangrove. Hal ini menimbulkan kekhawatiran yang mendorong untuk meningkatkan upaya pelestarian kawasan mangrove dimana salah satunya, yaitu dengan melakukan perhitungan estimasi stok karbon. Oleh sebab itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persebaran spasial biomassa dan stok karbon hutan mangrove di pesisir Kecamatan Teluknaga pada periode 2016 – 2022 dengan menggunakan pendekatan indeks vegetasi terbaik. Penelitian ini menggunakan Sentinel-2 untuk ditransformasikan menjadi indeks vegetasi ARVI, EVI, dan SAVI sebagai pendekatan untuk melakukan pemodelan biomassa. Selain itu, digunakan juga analisis statistik korelasi untuk menentukan indeks vegetasi terbaik yang dapat memodelkan biomassa di pesisir Kecamatan Teluknaga. Hasil penelitian menunjukkan bahwa indeks vegetasi ARVI memiliki korelasi terbaik (R = 0,60) untuk memodelkan biomassa dengan nilai RMSE 36,67 kg/piksel. Diketahui bahwa mayoritas hutan mangrove di wilayah pesisir Kecamatan Teluknaga mengalami peningkatan nilai biomassa dan stok karbon pada periode 2016 – 2022. Adapun peningkatan yang paling signifikan terlihat pada hutan mangrove di Desa Muara dan Desa Lemo. Hal tersebut sejalan dengan peningkatan luas dan kepadatan hutan mangrove. ......Mangrove forests in coastal areas have a role as a carbon store which is very important in balancing carbon emissions in the atmosphere. Mangroves can absorb carbon per unit area four times higher than terrestrial forests in the tropics. The massive development and land use change in the coastal area of Teluknaga District threatens the existence of the mangrove ecosystem. This raise concerns that encourage efforts to increase mangrove conservation, one of which is by calculating carbon stock estimates. Therefore, this study aims to analyze the spatial distribution of biomass and carbon stock of mangrove forests in the coastal district of Teluknaga in 2016 – 2022 using the best vegetation index approach. This study used Sentinel-2 to be transformed into ARVI, EVI, and SAVI vegetation indices to model biomass. In addition, statistical correlation analysis was also used to determine the best vegetation index to model the biomass in the coastal area of Teluknaga District. The results showed that the ARVI vegetation index had the best correlation (R = 0,60) for modeling biomass with an RMSE value of 36,67 kg/pixel. It is known that most mangrove forests in the coastal area of Teluknaga District experienced an increase in the value of their biomass and carbon stock in 2016 – 2022. The significant rise happens in Muara and Lemo villages’s mangrove forest. The increased biomass and carbon stock are in line with the rise in the area and density of mangrove forests.

Abstrak :
The dynamic development of digital technologies, especially those dedicated to devices generating large data streams, such as all kinds of measurement equipment temperature and humidity sensors, cameras, radio telescopes and satellites Internet of Things enables more in depth analysis of the surrounding reality, including better understanding of various natural phenomenon, starting from atomic level reactions, through macroscopic processes e.g. meteorology to observation of the Earth and the outer space. On the other hand such a large quantitative improvement requires a great number of processing and storage resources, resulting in the recent rapid development of Big Data technologies. Since 2015, the European Space Agency ESA has been providing a great amount of data gathered by exploratory equipment a collection of Sentinel satellites which perform Earth observation using various measurement techniques. For example Sentinel 2 provides a stream of digital photos, including images of the Baltic Sea and the whole territory of Poland. This data is used in an experimental installation of a Big Data processing system based on the open source software at the Academic Computer Center in Gdansk. The center has one of the most powerful supercomputers in Poland the Tryton computing cluster, consisting of 1600 nodes interconnected by a fast Infiniband network 56 Gbps and over 6 PB of storage. Some of these nodes are used as a computational cloud supervised by an OpenStack platform, where the Sentinel 2 data is processed. A subsystem of the automatic, perpetual data download to object storage based on Swift is deployed, the required software libraries for the image processing are configured and the Apache Spark cluster has been set up. The above system enables gathering and analysis of the recorded satellite images and the associated metadata, benefiting from the parallel computation mechanisms. This paper describes the above solution including its technical aspects.

Abstrak :
Produktivitas primer perairan menggambarkan kondisi kesuburan perairan. Kompleksitas produktivitas primer perairan bergantung pada kondisi dan indicator penilainnya. Salah satu indicator yang dipakai adalah kedalaman eufotik dan parameter biofisik klorofil-a, TSS dan salinitas. Teluk Kalabahi adalah jenis teluk yang unik karena berupa teluk tertutup dan memiliki ekosistem mangrove, terumbu karang, pantai berpasir, pantai berlumpur dan keunikan pesisir lainnya. Karakteristik lingkungan pesisir dan pantai, serta variabilitas iklim mempengaruhi dinamika produktivitas perairan eufotik. Dalam penelitian ini, nilai Produktifitas primer perairan eufotik Teluk Kalabahi dibangun menggunakan model algoritma produktivitas primer eufotik berdasarkan analisa model algoritma kedalaman eufotik, klorofil-a eufotik, TSS eufotik dan Salinitas eufotik. Model Produktivitas primer perairan eufotik yang dihasilkan dapat menjelaskan 87 persen produktivitas primer perairan eufotik aktual Teluk Kalabahi. Nilai produktivitas primer perairan eufotik Teluk Kalabahi lebih dominan dipengaruhi oleh sebaran klorofil-a eufotik (67%) dan salinitas eufotik (87%) dari pada sebaran TSS eufotik (26%). Pesisir selatan Teluk Kalabahi memiliki nilai produktivitas primer yang cukup tinggi karena memiliki sebaran ekosistem mangrove dan terdapat beberapa muara sungai jenis perennial stream. Klasifikasi produktivitas primer perairan eufotik tinggi (150-200 mgC/m3/jam) terdistribusi dalam luasan terbesar selama periode Bulan Kering dan kondisi El Nino daripada kondisi Bulan Basah dan La Nina. Jika dibandingkan dengan parameter lainnya, suhu permukaan laut tidak secara signifikan (18-25%), mempengaruhi nilai produktivitas primer perairan eufotik, namun secara spasial dapat menjelaskan sebarannya pada wilayah perairan Teluk Kalabahi. Distribusi klasifikasi produktivitas primer sedang sampai dengan tinggi (100-200 mgC/m3/jam) berada pada perairan habitat terumbu karang dan ekosistem mangrove, jika dibandingkan dengan jenis tipologi pesisir lainnya. Perairan Teluk Kalabahi tergolong dalam perairan subur pada klasifikasi laju produktivitas primer pertahun sebesar 50-200 mgC/m3/tahun, dan memiliki luas 92 persen dari total luas wilayah perairan Teluk Kalabahi.

---

Sea Primary productivity describes the condition of sea fertility. The complexity of primary water productivity depends on the conditions and indicators of assessment. One indicator used is euphotic depth and biophysical parameters such as chlorophyll-a, TSS and salinity. Kalabahi Bay is a unique type of bay because it is a closed bay and has mangrove ecosystems, coral reefs, sandy beaches, muddy beaches, and other coastal uniqueness. Coastal and coastal environmental characteristics, as well as climate variability influence the dynamics of sea primary productivity of euphotic depth. In this study, the value of sea primary productivity in Kalabahi Bay using a euphotic depth sea primary productivity algorithm model based on an analysis of euphotic depth algorithm models, chlorophyll-a euphotic algorithm models, TSS euphotic algorithm models, and salinity euphotic algorithm models. The sea primary productivity model of euphotic depth produced can explain 87 percent of the sea primary productivity of euphotic depth actual in Kalabahi Bay. The sea primary productivity value of euphotic depth of Kalabahi Bay was more dominantly affected by the distribution of chlorophyll-a euphotic (67%) and salinity euphotic (87%) than the distribution of TSS euphotic (26%). The southern coast of Kalabahi Bay has a high value of primary productivity because it has a distribution of mangrove ecosystems and there are several types estuaries of a perennial stream. The classification of primary productivity of high euphotic depth (150-200 mgC/m3/hour) was distributed in the largest area during the Dry Moon period and El Nino conditions rather than the conditions of the Wet Month and La Nina condition. When compared with other parameters, the sea surface temperature is not significant (18-25%), affecting the primary productivity value of euphotic depth, but spatially can explain its distribution in Kalabahi Bay. The distribution of moderate to high primary productivity classifications (100-200 mgC/m3/hour) is in the coral reef habitats and mangrove ecosystems when compared to another coastal typology area. Kalabahi Bay is classified as the fertile sea in the classification of annual primary productivity rates of 50-200 mgC/m3/year, and have an area of 92 percent of the total area of Kalabahi Bay.