Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Salah satu kendala dalam pemanfaatan sumberdaya laut di Indonesia adalah perubahan lingkungan yang terjadi akibat fenomena ENSO. Produksi ikan Cakalang Katsuwonus pelamis di perairan Malang Selatan mengalami fluktuasi akibat fenomena tersebut. Kurangnya informasi mengenai fenomena ENSO kepada nelayan menyebabkaan kurang maksimal dalam memanfaatkan produksi ikan Cakalang Katsuwonus pelamis pada fenomena tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dampak fenomena ENSO terhadap hasil tangkapan ikan Cakalang Katsuwonus pelamis . Parameter oseanografi yang diamati yaitu data suhu permukaan laut SPL serta klorofil-a dari citra MODIS. Metode yang digunakan dengan mengumpulkan data sekunder hasil tangkapan ikan Cakalang Katsuwonus pelamis serta suhu permukaan laut dan klorofil-a dari data citra satelit AQUA-MODIS level 3 dengan resolusi 4km selama ENSO yaitu tahun 2014-2016. Hasil penelitian ini menunjukkan Suhu Permukaan Laut SPL di perairan Malang Selatan berkisar antara 24.825-32.055 C. Southern Oscillation Index SOI menunjukan El-Nino kuat terjadi pada bulan Mei-Oktober 2015, La-Nina terjadi pada bulan Januari-April 2014 dan Normal terjadi pada tahun 2016. Hasil analisis menunjukkan adanya pengaruh antara ENSO dengan SPL yang ditunjukkan dengan nilai determinasi R sebesar 0.133 dengan signifikansi sebesar 0,029 sehingga ada pengaruh variabel lain yang dapat mempengaruhi ENSO. Pada saat El-Nino tahun 2015 terjadi peningkatan hasil tangkapan ikan Cakalang Katsuwonus pelamis yang tinggi di perairan Malang Selatan pengaruh utamanya adalah akibat SPL lebih dingin, hal ini mengindikasikan bahwa perairan tersebut subur yang kaya akan nutrien. Dengan didukung kondisi perairan yang optimal pada saat El-Nino lokasi tersebut merupakan sumber pakan yang subur sehingga cocok untuk beberapa ikan pelagis besar, khususnya ikan Cakalang Katsuwonus pelamis .

---

ABSTRACT
One of the obstacles of the use of marine resources in Indonesia is the environtmental changes caused by ENSO. Skipjack tuna Katsuwonus pelamis production in South Malang waters had fluctuated because of the aforementioned phenomenon. The lack of information about ENSO phenomenon for fishermen caused the use of skipjack tuna is not quite optimum. This research aims to analyse the impact of ENSO phenomenon towards the Skipjack tuna Katsuwonus pelamis catches. The oceanographic analyzed parameters are the sea surface temperature SST and also chlorophyll a from Citra MODIS. The method used in this research is by collecting the secondary data of the Skipjack tuna Katsuwonus pelamis cathes and the sea surface temperature SST and chlorophyll a from AQUA MODIS Citra Satellite level 3 which resolution is 4 km during ENSO which was from 2014 to 2016. The result of the research shows that the sea surface temperature SST in South Malang waters was around 24.825 32.055 C. Southern Oscillation Index SOI shows that strong El Nino occurred in May October 2015, La Nina occurred in January April 2014 and normally occurred in 2016. The analysis result shows that there is an influence between ENSO and SST proven by the determination value R2 is 0,133 and the significance is 0,029 so that there is influence of other variables that could influence ENSO. When El Nino in 2015 occurred, the significant increase of Skipjack tuna Katsuwonus Pelamis catches occurred in South Malang Waters was mainly caused by Sea Surface Temperature SST was cooler, it indicates that the waters was fertile which was rich of nutrients. Being supported by this optimum waters condition in El Nino, this location was considered as the great woof so that it is beneficial for some of big pelagic fishes, especially Skipjack tuna Katsuwonus pelamis .

Abstrak :
ABSTRAK
Kebakaran hutan dan lahan telah menjadi ancaman cukup serius bagi masyarakat secara global pada dua dekade terakhir karena kontribusinya terhadap rusaknya ekosistem, peningkatan emisi karbon, penurunan keanekaragaman hayati, gangguan kesehatan, dan kerugian ekonomi. Kalimantan merupakan daerah yang rawan terhadap bencana kebakaran hutan dan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model identifikasi burned area yang paling sesuai diaplikasikan di Kalimantan dengan menggunakan citra MODIS serta mengkaji sebaran burned area secara spasial (spatial distribution). Identifikasi burned area dilakukan dengan menggunakan indeks vegetasi (NDVI), indeks kebakaran (NBR), dan nilai reflektansi dari citra MODIS. Analisis sebaran secara spasial dilakukan dengan menumpangsusunkan (overlay) antara burned area dengan variabelvariabel penutup lahan, curah hujan, elevasi, kemiringan lereng, jenis tanah, dan jarak dengan permukiman. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dari semua model, model NBR memberikan tingkat akurasi paling tinggi, yaitu sebesar 0,635 atau 63,5%. Luas total burned area di Kalimantan pada tahun 2011 sekitar 343.290 ha. Sebaran spasial burned area di Kalimantan sebagian besar berada pada suatu wilayah yang mempunyai karakteristik; (a) curah hujan bulanan kurang dari 200 mm/bulan, (b) jenis tanah Tropohemists, Tropaquepts, atau Quartzipsaments, (c) penutup lahan semak/belukar, sawah, hutan, atau ladang/tegalan, (d) elevasi di bawah 100 meter dpl, (e) datar dengan kemiringan 0 ? 3%, dan (f) relatif dekat dengan permukiman.

---

Abstract
Forest and land fire has been a serious threat for global communities since two last decades because their contribution to ecosystem damages, carbon emission increasing, biodiversity decreasing, healthy interfering, and also economic lost. Kalimantan is the prone area of the forest and land fire. Objectives of the research are to find out the appropriate identification model of burned area derived from MODIS imagery and to analyze their spatial distribution. The burned area identification was developed by using the variabels extracted from MODIS imagery such vegetation index (NDVI), burn index (NBR), and reflectance values. Then, the spatial distribution was analyzed by using overlay methods between burned area and variabels of rainfall, landcover, elevation, slope, soil type and the distances from settlements. The research concludes that among several models, the NBR model show the highest accuracy, that is 63,5 %. Total of the burned area in Kalimantan for 2011 was about 343,290 hectares. The burned area spatial distribution in Kalimantan mostly located on the regions which have characteristics; (a) rainfall less than 200 mm/month, (b) soil type of Tropohemists, Tropaquepts, or Quartzipsaments, (c) landcover of shrublands, paddy fields, forests, or croplands, (d) elevation less than 100 metres asl, (e) flat regions with slope about 0 ? 3%, and (f) relatively near from settlements.

Abstrak :
Tumpahan minyak di perairan pesisir merupakan sumber pencemaran laut karena akibatnya sangat cepat dirasakan oleh masyarakat sekitar pesisir dan sangat signifikan merusak ekosistem. Dalam hal ini dibutuhkan suatu pemantauan tumpahan yang terjadi sebelum upaya penanggulangan dilakukan guna mengetahui secara pasti jumlah minyak yang lepas ke lautan serta kondisi tumpahan. Penelitian ini mengkaji mengenai pergerakan tumpahan minyak di perairan pesisir Indramayu, Jawa Barat Tahun 2008 dan hubungannya dengan arus dan gelombang laut. Tumpahan minyak diidentifikasi melalui interpretasi citra Modis surface reflectance dengan melihat penurunan nilai spektral dan diikuti oleh kenaikan nilai indeks fluorenscence. Sebaran tumpahan minyak yang tejadi di perairan pesisir Indramayu bergerak ke arah utara pada peristiwa tumpahan pertama. Sedangkan tersebar ke arah utara, barat dan timur dari sumber lokasi tumpahan pada peristiwa kedua. Semakin lama jarak waktu dari peristiwa tumpahan maka luas area tumpahan semakin kecil. Pergerakan yang terbentuk yaitu mengikuti pola arus dan gelombang yang ada.

Abstrak :
Sejak tahun 1970 polusi di Indonesia mulai naik, karena industri mulai berkembang. Aerosol adalah salah satu pencemar yang mempunyai konsentrasi tinggi. Untuk mengetahui kondisi dak karakteristik aerosol diatas Indonesia akan dianalisa indek aerosol dari data satelit Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). MODIS hadir menyusul beberapa sistem sensor satelit yang telah lebih dahulu mengudara. MODIS adalah salah satu instrument utama yang dibawa Earth Observing System (EOS) Terra/Aqua satellite, yang merupakan bagian dari program antariksa Amerika Serikat, National Aeronautics and Space Administration (NASA). Program ini merupakan program jangka panjang untuk mengamati, meneliti dan menganalisa lahan, lautan, atmosfer bumi dan interaksi antara faktor-faktor ini.

---

Since 1970 pollution in Indonesia began to rise, as the industry began to flourish. Aerosol is one of the pollutants that have a high concentration. To know the condition of the above Indonesian no aerosol characteristics will be analyzed and the aerosol index from satellite data and the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). MODIS present following several satellite sensor system that had previously aired. MODIS is one of the main instruments which brought Earth Observing System (EOS) Terra / Aqua satellite, which is part of the United States space program, the National Aeronautics and Space Administration (NASA). This program is a long term program to observe, examine and analyze the land, oceans, atmosphere and interaction between these factors.

Abstrak :
[ABSTRAK
Kabupaten Banggai memiliki potensi unggulan daerah dari sector maritime berupa perikanan tangkap, tetapi implementasi manajeman penangkapannya belum optimal. Ikan pelagis besar merupakan salah satu potensi unggulan di kabupaten ini. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui sebaran daerah potensial keberadaan ikan pelagis besar di perairan Kabuaten Banggai dengan menggabungkan teknologi knowledge base dan teknologi Geographic Information System (GIS). Penelitian ini dilakukan dengan mengidentifikasi klorofil-a dan suhu permukaan laut yang bersumber dari data citra aqua modis selama kurun waktu 7 (tujuh) tahun. Hasil dari penelitian ini adalah sebaran potensial ikan pelagis besar di perairan Kabupaten Banggai. Umumnya sebaran potensi ikan pelagis besar di perairan Kabupetan Banggai memiliki kelas kerapatan rendah, sedang, dan tinggi pada wilayah Kecamatan Boalemo dan Kecamatan Masama pada bulan Juli dan Agustus dengan wilayah cukup luas, dan wilayah dengan kelas kerapatan rendah, sedang dan tinggi yang selalu ada sepanjang tahun pada wilayah Kabupaten Morowali dan Kabupaten Banggai Kepulauan.

---

ABSTRACT
Banggai district has excellent potential areas of fisheries maritime sectors, but the implementation is not yet optimal for fisheries management, the big pelagic fish are one of the excellent potential in this district (Banggai District). The purpose of this study was to determine the distribution of potential areas where the big pelagic fish in the ocean of the Banggai District by integrated technology knowledge base and Geographic Information System (GIS). The study was conducted by identifying chlorophyll-a and sea surface temperature derived from the fashionable aqua image data over a period of 7 (seven) years. Results from this study is the potential distribution of big pelagic fish in the ocean of the Banggai district. Generally the potential distribution of big pelagic fish in the ocean of the Banggai island have low, medium, and high density grade in the District of Boalemo and the District Masama in July and August with a fairly wide area, and areas with a low density grade, medium and high are always there along year in the area Morowali and Banggai Kepulauan, Banggai district has excellent potential areas of fisheries maritime sectors, but the implementation is not yet optimal for fisheries management, the big pelagic fish are one of the excellent potential in this district (Banggai District). The purpose of this study was to determine the distribution of potential areas where the big pelagic fish in the ocean of the Banggai District by integrated technology knowledge base and Geographic Information System (GIS). The study was conducted by identifying chlorophyll-a and sea surface temperature derived from the fashionable aqua image data over a period of 7 (seven) years. Results from this study is the potential distribution of big pelagic fish in the ocean of the Banggai district. Generally the potential distribution of big pelagic fish in the ocean of the Banggai island have low, medium, and high density grade in the District of Boalemo and the District Masama in July and August with a fairly wide area, and areas with a low density grade, medium and high are always there along year in the area Morowali and Banggai Kepulauan]

Abstrak :
Awalnya, pemetaan lahan gambut dilakukan dengan pengamatan langsung sifat-sifat tanah pada jarak tertentu. Namun saat ini sudah banyak dikembangkan pemetaan jarak jauh menggunakan citra satelit dengan data pendukung lainnya. Selain keunggulannya karena mudah diakses dan memiliki jangkauan yang luas, citra satelit juga memungkinkan interpretasi karakteristik menggunakan metode artificial intelligence (AI). Penelitian yang akan dilakukan adalah melakukan pengembangan terhadap algoritma pengkarakteristik citra satelit sehingga didapatkan hasil yang lebih optimal. Arsitektur Hybrid Residual U-Netdigunakan sebagai algoritma untuk mengklasifikasikan kedalaman lahan gambut. Data yang digunakan berupa citra satelit MODIS yang diakusisi dalam rentang waktu 5 tahun pada tahun 2015 sampai 2019 dan data kedalaman lahan gambut dari Balai Besar Sumberdaya Lahan Pertanian (BBSDLP) dengan 7 kelas kedalaman gambut pada daerah Pulang Pisau Kalimantan Tengah. Citra satelit MODIS diolah menjadi sebuah indeks vegetasi. Citra indeks vegetasi yang digunakan pada penelitian ini sejumlah 9 citra indeks vegetasi. Citra indeks vegetasi dan data kedalaman gambut kemudian dilakukan ekstraksi fitur untuk pembuatan dataset model machine learning menggunakan metode grid dan centeroids. Untuk pembuatan dataset model Hybrid Residual U-Net dilakukan pemotongan region of interest (ROI) pada citra indeks vegetasi dan kedalaman gambut. Pada tahap pelatihan model Hybrid Residual U-Net memiliki nilai akurasi sebesar 99,99% dan pada proses pengujian memiliki nilai akurasi sebesar 96,46%. ......Initially, peatland mapping was carried out by direct observation of soil properties at a certain distance. However, many remote sensing for digital mapping has been developed using satellite imagery with other supporting data. In addition to the advantages of being easily accessible and having a wide range, satellite imagery also allows the interpretation of characteristics using artificial intelligence (AI). The research that will be carried out is to develop an algorithm for characterizing satellite imagery so that more optimal results are obtained. Hybrid Residual U-Net was used as an algorithm to classify the depth of peatlands. The data used are MODIS satellite imagery which was acquired over a period of 5 years from 2015 to 2019 and peatland depth data from the Center for Agricultural Land Resources (BBSDLP) with 7 peat depth classes in Pulang Pisau, Central Borneo. MODIS satellite imagery is processed into a vegetation index. The vegetation index images and peat depth data were then performed for feature extraction to create a machine learning model dataset using the grid and centroids methods. To generate the CNN model’s dataset, the region of interest (ROI) was cut on the vegetation index and peat depth images. The model will process the dataset so that the accuracy value is obtained then a comparison is done between the accuracy values ​​so that the best model is obtained. At the training stage, the Hybrid Residual U-Net model has an accuracy value of 99.99% and in the testing process, it has an accuracy value of 96,46%.

Abstrak :
Teknologi Penginderaan Jauh sangat tepat digunakan untuk memantau potensi kelautan Indonesia yang sangat luas. Dengan menggunakan satelit, pemantauan tidak perlu dilakukan secara langsung di lapangan (In Situ), sehingga dapat dilakukan dengan cepat dan dengan biaya yang relatif tidak mahal. Salah satu satelit Bumi milik NASA yang datanya dimanfaatkan secara bebas untuk kepentingan non-komersial adalah satelit EOS (Earth Observing System) TERRA/AQUA menggunakan sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Pada skripsi ini akan dibahas metode pemanfaatan data MODIS untuk menghitung kandungan klorofil di permukaan laut. Ekstraksi informasi kandungan klorofil dilakukan terhadap data MODIS level 1b menggunakan algoritma ATBD 19 menjadi data level 2 (konsentrasi Klorofil dalam mg/m3). Analisa dilakukan pada data MODIS harian tahun 2008 di 4 sampel daerah perairan di Indonesia untuk single scene, multi scene dan analisa konsentrasi klorofil. Hasil analisa menunjukkan konsentrasi klorofil tertinggi berada di sampel di Samudra Hindia pada bulan September. Data tahunan menunjukkan kandungan klorofil berubah secara dinamis mengikuti pola musim di Indonesia.

---

Remote sensing technology is the right solution to assess the sea resource potential in Indonesia. Using satelite, monitoring could be performed without insitu measurement, therefore the analysis time will be short and inexpensive. A TERRA/AQUA, on of NASA's satellite with MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) sensor aboard could be used as resource data for free. This final project research will describe how to extract MODIS data to achieve chlorophyll concentration on the sea surface. The steps started with information extraction of chlorophyll concentration from level 1b MODIS data and converted to level 2 using ATBD 19 algorithm. The analysis was performed to derive chlorophyll concentration from single scene MODIS data in 2008, multi scene and analysis chlorophyll concentration characteristic in 4 sample area. The analysis results showed the highest concentration is located in the Indian Ocean in September. The whole year results showed the dynamic value of chlorophyll concentration related to the season changes in Indonesia.

Abstrak :
Kebakaran hutan merupakan salah satu bencana alam yang memiliki faktor kerugian yang sangat banyakdi Indonesia mulai dari segi ekonomi, politik sosial serta dari sisi lingkungan hidup sendiri. Satelit TERRA/AQUA yang membawa sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) merupakan satelit penginderaan jauh yang digunakan untuk beberapa penelitian, salah satu yang dapat digunakan adalah untuk ekstraksi data suhu permukaan yang bersifat regional. Dengan wilayah cakupan yang luas yakni 2330 km dan resolusi spasial 250 m serta resolusi spektral yang tinggi yakni 36 kanal maka diharapkan MODIS mampu untuk menampilkan citra satelit untuk wilayah yang luas dan waktu pengamatan yang maksimal. Selanjutnya data citra MODIS diekstraksi sehingga didapatkan nilai dari jumlah hot spot yang akan digunakan untuk megetahui pola persebaran ttik hot spot yang terjadi. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pola persebaran titik hot spot yang terjadi selama 5 tahun,antara tahun 2004 sampai 2008 pada pulau Sumatera dan Kalimantan sedangkan kanal yang digunakan adalah kanal 31 dan 32.Berdasarkan hasil penelitian didapatkan peta persebaran data hot spot pulau Kalimantan dan Sumatera.Selain itu data persebaran hot spot yang terjadi di daerah Kalimantan dan Sumatera ternyata berkaitan erat dengan grafik curah hujan dan grafik perkembangan el- nino. Berdasarkan hal hal tadi dapat disimpulkan bahwa satelit TERRA/AQUA yang membawa sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) merupakan contoh satelit penginderaan jauh yang datanya dapat dimanfaatkan untuk mengetahui persebaran titik hot spot yang dapat digunakan untuk memonitoring bencana kebakaran hutan.

---

Forest fire is a natural disaster that has a loss factor which is very lot in Indonesia in terms of economic, political, social and environmental side of their own. Terra satellite / sensor AQUA bring Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) is a satellite remote sensing used for some research, one that can be used is to extract surface temperature data that are regional. With a wide coverage area of 2330 km and 250 m spatial resolution and high resolution Spectral channel 36 that is then expected to be able to show the MODIS satellite imagery for the region and a broad maximum observation time. Next MODIS image data obtained so that the value extracted from a hot spot that will be used to know distribution pattern a hot spot happened. This research was conducted to know the distribution pattern of hot spot point going for 5 years, between the years 2004 until 2008 on Sumatra and Kalimantan island ,with the channel 31 is used and results obtained 32.Based on map data distribution hot spot island and Kalimantan Sumatera.Selain the hot spot data distribution that occurred in the area of Kalimantan and Sumatra was closely associated with rainfall graphs and charts the development of El Nino. Based on the case before it can be concluded that satellite Terra / AQUA bring the sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite is an example remote sensing data can be used for the distribution point hot spot that can be used for forest fire disaster monitor.

Abstrak :
Citra MODIS bersifat multispektral sehingga memiliki kapasitas data yang besar. Kesamaan antara kanal citra pada data MODIS disebut korelasi citra. Korelasi citra antar band dalam data MODIS dapat dijadikan acuan dalam melakukan kompresi secara spektral. Kompresi spektral dengan metode Linear Interband Prediction dilakukan berdasarkan korelasi citra sebagai acuan dalam menentukan citra referensi dan citra hasil prediksi. Kanal citra hasil kompresi dengan linear interband prediction memiliki kapasitas kecil dan kualitas yang hampir sama dengan aslinya. Hasil kompresi dengan Linear Interband Prediction dikompresi lagi secara spasial dengan metode Wavelet. Beberapa variasi Wavelet diterapkan, yakni Haar, Daubechies, Coiflet, Symlet dan Biorthogonal. Diharapkan rasio kompresi pada kompresi ini akan lebih besar, tetap menjaga kualitas citra yakni PSNR > 40dB, dan waktu komputasi yang cepat.

---

MODIS is a multispectral satellite data, which has ultra high data size to store these data. It has to be compressed with spectrally and spatially. Image correlation used as a reference in spectral compression using Linear Interband Prediction method. Spectral compression results are compressed again using wavelet transform. Several family of Wavelet transform applied namely Haar, Daubhecies, Coiflet, Symlet, and Biorthogonal. Experimental results show in compression ratio while maintaining the image quality (PSNR > 40dB) and fast computation time are expected.

Abstrak :
Kebakaran hutan atau lahan dapat dideteksi dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh, yaitu dengan melakukan pemantauan jumlah dan sebaran titik panas di suatu wilayah. Jumlah dan sebaran titik panas diperoleh dengan mengolah citra sensor satelit menggunakan algoritma konversi nilai digital data satelit menjadi suhu. Satelit yang dapat digunakan untuk pemantauan titik panas adalah satelit NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) melalui sensor AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) dan sensor satelit MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectro-Radiometer) yang dibawa oleh satelit Terra dan Aqua. Penentuan titik panas dihitung menggunakan metode yang dikembangkan oleh LAPAN untuk data MODIS dan Forest Fire Prevention and Control Project, Departemen Kehutanan RI, untuk data NOAA/AVHRR. Sementara suhu permukaan daratan, dihitung menggunakan metode yang dikembangkan oleh MAIA, Meteo Prancis. Sebaran titik panas dan suhu permukaan daratan disajikan dalam bentuk peta 2-dimensi yang diberi data geografis. Perbandingan antara peta sebaran titik panas dan suhu permukaan daratan juga dibahas dalam penelitian ini.

---

Forest fire or land surface temperature could be analyzed from satellite data using remote sensing technology. The number of hotspot and land surface temperature distribution could be retrieved from the data by converting the digital number into temperature. In this research, the hotspots are derived from NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)/AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) and EOS (Earth Observing System) TERRA-AQUA/MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectro-Radiometer) sensors. For MODIS data, the hotspot is calculated using an algorithm which is developed by LAPAN, and The Forest Fire Prevention and Control Project, Departemen Kehutanan RI, for NOAA/AVHRR data. The Land Surface Temperature (LST) is calculated using the MAIA algorithm which is developed by Meteo France. The hotspot and LST distribution is mapped into 2-D representation along with geographical information. The comparison of hotspot distribution and land surface temperature map is also investigated.