Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Ekosistem padang lamun mempunyai fungsi dan manfaat ekologi bagi suatu perairan dan nilai ekonomi sumber daya yang tinggi bagi masyarakat pesisir. Informasi data padang lamun di peraian teluk Toli-Toli dan pulau-pulau kecil sekitarnya seperti Pulau Latungan, Pulau Kabetan, dan Pulau Pangalisan masih jarang didiskusikan oleh para peneliti. Tujuan penelitian ini adalah memetakan informasi secara spasial sebaran padang lamun, persentase tutupan dan kondisi lamun dengan menggunakan citra satelit. Dengan menggunakan program ArcGIS 9.2 dan ENVI 4.3 dilakukan analisis tumpang tindih dan interpretasi sebaran padang lamun. "

"Kabupaten Cianjur, Provinsi Jawa Barat, merupakan kabupaten yang rawan terhadap bencana alam, terutama bencana hidrometeorologi. Faktor curah hujan seperti kejadian hujan ekstrem menjadi pemicu utama banyaknya kejadian bencana seperti longsor dan banjir. Namun, keterbatasan data curah hujan menyebabkan kesulitan dalam memprediksikan pola hujan Dibutuhkan sumber data curah hujan lain yang dapat digunakan untuk menganalisis pola hujan. Penelitian ini bertujuan menganalisis pola spasio-temporal hujan ekstrem berbasis data stasiun observasi curah hujan dan data satelit NOAA-AVHRR dan mencari korelasi antara kedua sumber data tersebut. Data curah hujan harian periode tahun 2004-2017 dihitung menggunakan metode fix threshold R50. Hasil analisis memperlihatkan bahwa terdapat nilai korelasi kuat positif antara data curah hujan berbasis data stasiun observasi dengan data curah hujan satelit NOAA-AVHRR dengan nilai korelasi yaitu 0,9 pada bulan Maret 2015 dan 0,8 pada bulan Agustus 2016. Dapat dikatakan bahwa data satelit NOAA-AVHRR dapat dijadikan acuan untuk memprediksikan curah hujan. Hasil analisis juga memperlihatkan faktor ketinggian mempengaruhi pola spasial hujan ekstrem di Kabupaten Cianjur.

---

Cianjur Regency, in West Java Province, is a regency which is prone to natural disasters, particularly hydro meteorological disasters. Rainfall related factors such as events of extreme rainfall became a primary cause for the relatively high frequency of occurrences of natural disasters such as landslides and flooding incidents. However, the limited rainfall data available caused difficulties in predicting the rainfall patterns. An alternative source of rainfall data is needed for analysing the spatial temporal pattern of extreme rainfall, based on data acquired from weather and rainfall observation stations as well as data acquired from NOAA AVHRR satellites, and also by finding correlations between the two data sources mentioned. Daily rainfall data between 2004 2017 would be counted by using the fix threshold R50 method. The results show that there are a strongly positive correlation r between the rainfall observation station data and the rainfall data from NOAA AVHRR with value 0.9 on March 2015 and 0,8 on August 2016. Because of that NOAA AVHRR satellite data can be relied upon for predicting rainfall. The results also show that elevation affects the spatial pattern of extreme rainfall in Cianjur Regency. Where, mountainous areas tend to have a higher frequency of extreme rainfall."

"Mangrove di Indonesia mempunyai luasan yang cukup besar, akan tetapi dalam 3 dekade terakhir luasannya berkurang hingga 40%. Mangrove selain mempunyai fungsi sebagai pelindung pesisir pantai juga mampu menjaga kualitas perairan di sekitarnya. Saat ini, sedang dilaksanakan pembangunan pulau reklamasi di Teluk Jakarta dimana akan memberikan dampak terhadap hutan mangrove yang ada di sekitarnya. Tujuan dari studi ini adalah untuk mengetahui dampak reklamasi pulau di Teluk Jakarta terhadap sedimentasi dan perkembangan mangrove disana. Penelitian ini dilakukan dengan studi literatur, analisis vegetasi, analisis kualitas air dan juga analisis spasial dengan citra satelit WorldView-2. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa hutan mangrove yang ada di pesisir Jakarta Utara khususnya di kawasanMuara Angke cenderung meningkat terutama di areal pulau reklamasi. Tegakan mangrove bertambah luas kira-kira 1,32ha/tahun. Hasil analisis menyimpulkan nilai kerapatan dan diameter batang yang berbeda-beda di 5 lokasi. Kadar oksigendi lokasi penelitian sangat rendah akan tetapi hutan mangrove yang ada mampu menyerap logam berat yang terlarut.Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa luas areal yang berpotensi untuk ditanami mangrove adalah 30 ha. Secarakeseluruhan, proses sedimentasi membantu perluasan hutan mangrove secara alami sedangkan kualitas air yang buruktidak terlalu berpengaruh terhadap perkembangan mangrove. Justru sebaliknya, mangrove eksisting mampu menjaga kualitas air di sekitarnya tetap stabil"

"Kebutuhan masyarakat terhadap pemahaman intensitas curah hujan serta distribusi secara spasial dan temporal penting terhadap kewaspadaan kebencanaan. Pengamatan curah hujan yang real-time yang disertai prakiraan dapat menjadi dasar yang kuat untuk membangun sistem peringatan dini, khususnya banjir bandang, di mana dapat diamati dari curah hujan yang sangat tinggi dengan rentang waktu pendek. Sistem pengamatan permukaan untuk unsur curah hujan secara otomatis sudah diterapkan di Indonesia menggunakan tipping bucket. Citra satelit Himawari 9 dapat memberikan gambaran curah hujan secara spasial. Informasi peringatan dini potensi membutuhkan sistem pengiriman dan penerimaan data yang andal menggunakan basis pengiriman data melalui internet dengan berbagai protokol MQTT. Tujuan penelitian ini adalah untuk merancang sistem akuisisi data monitoring curah hujan realtime dari penakar hujan otomatis serta merancang sisem peringatan dini cuaca dengan penimbang citra satelit dalam bentuk website. Penelitian ini mampu memonitor curah hujan secara realtime per sepuluh menit dengan ketersediaan data 94,45% dan dapat meningkat hingga 99,0% dan dapat memberikan peringatan dini dengan tingkat kepercayaan sangat tinggi sebesar 73,59% dan tingkat kepercayaan tinggi sebesar 20,77%. Terdapat peringatan dini dengan tingkat kepercayaan rendah sebesar 4,45% yang diakibatkan oleh hujan lokal dengan skala spasial kurang dari 5x5 km2. Peringatan dini yang dihasilkan ditampilkan dalam antarmuka website.

---

The community's need to understand rainfall intensity and its spatial and temporal distribution is important for disaster awareness. Real-time rainfall observations accompanied by forecasts can be a strong basis for building an early warning system, especially for flash floods, where very high rainfall can be observed over a short time span. An automatic surface observation system for rainfall elements has been implemented in Indonesia using a tipping bucket. Himawari 9 satellite imagery can provide a spatial overview of rainfall. Potential early warning information requires a reliable data sending and receiving system using a data transmission base via the internet with various MQTT protocols. The aim of this research is to design a real-time rainfall monitoring data acquisition system from an automatic rain gauge and design a weather early warning system by weighing satellite images in the form of a website. This research is able to monitor rainfall in real time every ten minutes with data availability of 94.45% and can increase to 99.0% and can provide early warning with a very high level of confidence of 73.59% and a high level of confidence of 20.77% . There is an early warning with a low confidence level of 4.45% which is caused by local rain with a spatial scale of less than 5x5 km2. The resulting early warning is displayed in the website interface."

"Penggunaan lahan di Jawa Barat khususnya di kabupaten Bandung mengalami perubahan yang signifikan yang disebabkan oleh meningkatnya jumlah pembangunan dan pemukiman. Indonesia merupakan salah satu negara yang rawan bencana, bencana alam ini mengakibatkan wilayahnya menjadi cepat berubah. Memantau penggunaan lahan dan tutupan lahan penting untuk memitigasi jika terjadi bencana alam. Untuk mendapatkan informasi klasifikasi tutupan dan penggunaan lahan dapat memanfaatkan teknologi penginderaan jauh. Penelitian ini menggunakan data satelit ALOS-2/ PALSAR-2 untuk membandingkan klasifikasi penggunaan dan tutupan lahan dengan dua metode yaitu Minimum Distance dan Maximum Likelihood. Metode Minimum Distance menggunakan teknik jarak minimal menggunakan vektor rata-rata endmember sedangkan Metode Maximum Likelihood selain rata-rata, juga memperhitungkan informasi variansi pada variable yang diukur. Hasil analisis menunjukan klasifikasi penggunaan dan tutupan lahan yang baik adalah metode Maximum Likelihood dengan hasil akurasi sebesar 68,6233% pada tahun 2014 dan 64,7608% pada tahun 2016. Sedangkan Metode Minimum Distance memiliki akurasi hanya sebesar 48,2307% pada tahun 2014 dan 43,4902% pada tahun 2016.

---

Land use in West Java, especially in Bandung regency, changes significantly caused by rapid development and sattlement. Since Indonesia is one of the country that is prone to disaster, natural disasters often occur and impact the land changes rapidly. The monitoring land use and land cover classification is important to mitigate any disasters if occured. To obtain land use and land cover classification profile, remote sensing technology can be used. In this research we use ALOS-2/PALSAR-2 satellite data to derive land use and land cover classification maps using two methods, i.e. Minimum Distance and Maximum Likehood. Minimum Distance uses minimum distance technique to measure endmember average vector while Maximum Likehood calculates variance information of measuring variable as well as the average. The analysis results showed that Maximum Likehood method is better for land use and land cover classification in Bandung regency with accuracy of 68,6233% in 2014 and 64,7608% in 2016 respectively while Minimum Distance method resulted in 48,2307% in 2014 and 43,4902% in 2016 respectively."

"ABSTRACTPenelitian untuk mengukur kedalaman Diskontinuitas Mohorovicic Moho dan zona subduksi antara Lempeng Indo-Australia yang menunjam Lempeng Eurasia telah dilakukan dengan menggunakan metode gravitasi dengan memanfaatkan data gravitasi citra satelit yang berasal dari satelit Geodetic Satellite GEOSAT dan European Remote-Sensing 1 ERS-1 . Kedua struktur ini terdapat kontras densitas sehingga penelitian dilakukan menggunakan metode gravitasi. Data satelit yang didapat berupa free air anomaly. Kemudian data dikoreksi bouguer dengan densitas rata-rata 2.64 g/cm2 dari metode parasnis sehingga didapatkan Complete Bouguer Anomaly SBA. Untuk mencari kedalaman Moho dan zona subduksi ditentukan dengan Energy Spectrum Analysis ndash; the Multi Window Test ESA-MWT dengan lintasan dari Selatan-Utara dan Timur-Barat. Dengan ESA-MWT, didapatkan 9 lapisan dan bisa mencapai kedalaman yang regional. Hasil kedalaman Moho bervariasi sebesar 28-63 km di lapisan ke-6. Juga dalam lintasan Timur-Barat, Moho didapatkan di lapisan ke-5 dengan kedalaman 34-49 km. Lempeng Indo-Australia berhasil ditemukan di kedalaman 54 km dan penunjaman dengan Lempeng Eurasia di kedalaman 106 km. Metode Multiscale Second Vertical Derivative MSSVD juga membantu mengonfirmasi keberadaan zona subduksi dengan adanya patahan reverse. Penelitian ini dikorelasikan dengan metode seismik.

---

ABSTRACTStudy to measure depth of Mohorovicic Discontinuity and subduction zone of the Indo Australia Plate that subducted beneath Eurasia Plate has been done using gravity method with satellite gravity data comes from Geodetic Satellite GEOSAT and European Remote Sensing 1 ERS 1. These structures have contrast density, so that this study using gravity method. From satellite data obtained free air anomaly. The next step processing is Bouguer correction with average density 2.64 g cm3 comes from parasnis method dto obtain Simple Bouguer Anomaly SBA. The depth of Moho and subduction zone are determined from Energy Spectrum Analysis ndash the Multi Window Test ESA MWT with lines heading South North and East West. The result from ESA MWT shows that there are 9 layers and could reach regional depth, also the depth of Moho is about 28 63 km in 6th layer in South North lines, meanwhile in East West lines the depth of Moho is found in 34 49 km in 5th layer. Slab of Indo Australia is successfully found in the depth of 54 km, and the subduction zone found in 106 km. Multiscale Second Vertical Derivative MSSVD method is used to prove existence of subduction zone within fault reverse. This study is correlated with seismic method. "

"Perkembangan fisik suatu kota merupakan hasil dari pertumbuhan penduduk dan segala aktivitas di wilayah perkotaan yang dicirikan dengan adanya perubahan penggunaan lahan dalam skala yang luas didorong oleh pembangunan infrastruktur dan perkembangan sosial ekonomi yang memiliki dampak negatif terhadap keberlanjutan lingkungan. Prediksi perkembangan fisik kota di Kecamatan Slawi dan Adiwerna Kabupaten Tegal dihasilkan melalui pemodelan dengan metode Cellular Automata-Markov Chain (CA-MC) menggunakan citra satelit resolusi tinggi . Penelitian ini menggunakan data citra satelit resolusi tinggi Worldview-2 tahun 2011 dan 2021 dan Geoeye-1 tahun 2017. Variabel pendorong yang digunakan untuk memprediksi perkembangan fisik kota diantaranya yaitu jarak dari jalan arteri, jarak dari jalan kolektor, jarak dari pintu tol, jarak dari pusat kota, dan jarak dari pusat kegiatan ekonomi.. Hasil penelitian menunjukan pada periode 2021-2032, tren alih fungsi lahan pertanian ke lahan terbangun, terutama lahan perumahan diprediksi akan terus terjadi. Perkembangan fisik kota pada kecamatan dengan dua fungsi berbeda akan berpengaruh pada perbedaan proses perembetan kenampakan fisik kota yang terjadi. Perkembangan fisik kota di Kecamatan Slawi cenderung mendekati pusat kota dengan arah perubahan penggunaan lahan perumahan dengan proses perembetan kenampakan fisik kota yang liner atau memanjang mengikuti jalan kolektor. Sedangkan perkembangan fisik kota di Kecamatan Adiwerna berupa perkembangan industri, perdagangan dan jasa dimana terjadi perembetan secara meloncat (leap frog). Hasil kesesuaian prediksi perkembangan fisik kota dengan Pola Ruang, terdapat prediksi penggunaan lahan yang tidak sesuai peruntukan kawasan. Hasil penelitian ini dapat dijadikan acuan dalam penyusunan RDTR Kecamatan Slawi dan Adiwerna yang membutuhkan peta detail skala 1 : 10.000 sebagai skala minimal dalam penyusunan RDTR.

---

The physical development of a city is the result of population growth and all activities in urban areas characterized by extensive changes in land use driven by infrastructure development and socio-economic growth, which have negative impacts on environmental sustainability. The prediction of the physical development of the cities in Slawi and Adiwerna sub-districts in Tegal Regency is achieved through modeling using the Cellular Automata-Markov Chain (CA-MC) method, utilizing high-resolution satellite imagery. This research utilizes high-resolution satellite imagery, such as Worldview-2 from 2011 and 2021, and Geoeye-1 from 2017. The driving variables used to predict the city's physical development include distance from arterial roads, distance from collector roads, distance from toll gates, distance from the city center, and distance from economic activity centers. The results of the study show that during the period 2021-2032, the trend of converting agricultural land to built-up areas, especially residential areas, is predicted to continue. The physical development of the city in sub-districts with different functions will affect the differences in the process of physical appearance propagation that occurs. The physical development of the city in Slawi sub-district tends to approach the city center, with changes in land use mainly focused on residential areas and the propagation process following collector roads. On the other hand, the physical development of the city in Adiwerna sub-district involves the development of industries, trade and services, with leap-frogging propagation.The results of the prediction of the city's physical development compared to the Spatial Pattern show instances of land use prediction that do not match the designated zones. These research findings can be used as references in the formulation of Spatial Plans for Slawi and Adiwerna sub-districts, requiring detailed maps at a minimum scale of 1:10,000 for the Urban Planning."

"Melihat inovasi penginderaan jauh dalam estimasi stok karbon kelapa sawit untuk inventarisasi stok karbon, diperlukan pembangunan model demi mengetahui distribusi stok karbon kelapa sawit melalui penginderaan jauh. Variabel yang digunakan yaitu nilai piksel dari indeks vegetasi NDVI, GNDVI, EVI, ARVI, SAVI pada citra satelit Sentinel 2-B dan Landsat 8. Data stok karbon lapangan diperoleh dengan persamaan allometrik biomassa dari tinggi dan keliling batang. Model terpilih yaitu ARVI pada Sentinel 2-B dan Landsat 8 dengan memiliki nilai korelasi dan determenansi tertinggi. Model terpilih yang dijadikan distribusi spasial estimasi stok karbon mempunyai rentang estimasi stok karbon berupa <110 kg/piksel, 110 – 150 kg/piksel, 150 – 190 kg/piksel, dan 190 – 240 kg/piksel pada Sentinel 2-B dan <900 kg/piksel, 900 – 1100 kg/piksel, 1100 – 1300 kg/piksel dan 1300 – 1500 kg/piksel pada Landsat 8 yang terdistribusi spasial di kelompok umur 17, 18, 19, dan 20 tahun dari berbagai bagian timur dan tenggara, kerapatan vegetasi, dan aspek kondisi lingkungan Kecamatan Kemang dan Ranca Bungur. Berdasarkan perbandingan, nilai piksel indeks vegetasi berbanding lurus dengan kelompok umur dimana semakin tua maka semakin tinggi, sama dengan kerapatan vegetasi di area, semakin banyak jumlah vegetasi maka semakin tinggi juga nilai piksel dari indeks vegetasi. Landsat 8 terpilih karena memiliki nilai korelasi lebih besar terhadap kerapatan vegetasi, hasil akhir yaitu estimasi stok karbon kelapa sawit umur 17 tahun dengan luas 267,56 Ha ialah 3.421,74 ton, 18 tahun 369,12 Ha ialah 5150,52 ton, 19 tahun 316,41 Ha ialah 4.271,86 ton, dan 20 tahun 55,54 Ha ialah 761,67 ton. Jumlah total estimasi stok karbon pada wilayah penelitian adalah 13.605,79 ton.

---

Seeing the innovation of remote sensing in the estimation of oil palm carbon stock for carbon stock inventory, it is necessary to develop a model to determine the distribution of oil palm carbon stock through remote sensing. The variable used is the pixel value of the vegetation index NDVI, GNDVI, EVI, ARVI, SAVI on the Sentinel 2-B and Landsat 8 satellite images. Field carbon stock data were obtained by using allometric equations of biomass from stem height and circumference. The selected model is ARVI on Sentinel 2-B and Landsat 8 with the highest correlation and determination values. The selected model which is used as a spatial distribution of carbon stock estimates has a range of carbon stock estimates in the form of <110 kg/pixel, 110 – 150 kg/pixel, 150 – 190 kg/pixel, and 190 – 240 kg/pixel on Sentinel 2-B and <900 kg/pixel, 900 – 1100 kg/pixel, 1100 – 1300 kg/pixel and 1300 – 1500 kg/pixel on Landsat 8 which are spatially distributed in the 17, 18, 19, and 20 year age groups from different parts of the east and southeast, density vegetation, and aspects of environmental conditions in the Districts of Kemang and Ranca Bungur. Based on the comparison, the pixel value of the vegetation index is directly proportional to the age group where the older it is, the higher it is, equal to the density of vegetation in the area, the more the number of vegetation, the higher the pixel value of the vegetation index. Landsat 8 was chosen because it has a greater correlation value with vegetation density, the final result is the estimated carbon stock of oil palm aged 17 years with an area of 267.56 Ha is 3,421.74 tons, 18 years 369.12 Ha is 5150.52 tons, 19 years 316.41 Ha is 4,271.86 tons, and 20 years 55.54 Ha is 761.67 tons. Total estimated carbon stock is 13,605.79 tons."