Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"Dekade ini, Kota Bekasi mengalami peningkatan pesat dalam urbanisasi dan pembangunan infrastruktur, yang menyebabkan perubahan signifikan dalam tutupan lahan. Perubahan tutupan lahan tersebut sangat berpotensi dalam peningkatan fenomena Urban Heat Island (UHI) yang terjadi di Kota Bekasi. Tujuan dari penelitian ini yaitu: (1) menganalisis tutupan lahan di Kota Bekasi; (2) menganalisis distribusi spasial dan temporal Land Surface Temperature (LST) di Kota Bekasi; (3) menganalisis distribusi spasial dan temporal UHI di Kota Bekasi; dan (4) mengidentifikasi pengaruh tutupan lahan terhadap UHI di Kota Bekasi. Tahun yang diteliti pada penelitian ini adalah tahun 2013, 2019, dan 2023. Metode penelitian yang digunakan adalah analisis spasial, temporal, statistik, dan deskriptif dengan menggunakan citra satelit Landsat 8 untuk mengolah data LST, UHI, peta tutupan lahan, serta indeks NDVI dan NDBI. Hasil penelitian menunjukkan perubahan signifikan pada tutupan lahan di Kota Bekasi, dengan peningkatan area terbangun dan penurunan luas lahan terbuka, vegetasi, dan badan air dengan total perubahan tutupan lahan seluas 9.308,43 Ha atau sebesar 43,7%. Kemudian, pada tahun 2013, perubahan paling jelas terlihat pada area dengan LST tinggi (>34°C) yang meningkat dari 34 Ha menjadi 4.195 Ha. Selain itu, wilayah dengan intensitas UHI sedang (1,5-3°C) meningkat paling signifikan dengan naik sebesar 214,4%. Peningkatan ini terutama terjadi di wilayah pusat Kota Bekasi. Penelitian ini menegaskan bahwa perubahan tutupan lahan, khususnya peningkatan area terbangun dan penurunan vegetasi, berkontribusi signifikan terhadap intensifikasi UHI di Kota Bekasi.

---

In this decade, Bekasi City has experienced rapid urbanization and infrastructure development, leading to significant changes in land cover. These changes in land cover have a high potential to increase the phenomenon of the Urban Heat Island (UHI) in Bekasi City. The objectives of this study are: (1) to analyze the land cover in Bekasi City; (2) to analyze the spatial and temporal distribution of Land Surface Temperature (LST) in Bekasi City; (3) to analyze the spatial and temporal distribution of UHI in Bekasi City; and (4) to identify the influence of land cover on UHI in Bekasi City. The years studied in this research are 2013, 2019, and 2023. The research methods used are spatial, temporal, statistical, and descriptive analyses using Landsat 8 satellite imagery to process LST data, UHI, land cover maps, as well as NDVI and NDBI indices. The results of the study indicate significant changes in land cover in Bekasi City, with an increase in built-up areas and a decrease in open land, vegetation, and water bodies, with a total land cover change of 9,308.43 hectares or 43.7%. In 2013, the most noticeable change was in the area with high LST (>34°C), which increased from 34 hectares to 4,195 hectares. Additionally, the area with medium UHI intensity (1.5-3°C) increased most significantly by 214.4%. This increase primarily occurred in the central area of Bekasi City. This study confirms that changes in land cover, particularly the increase in built-up areas and the decrease in vegetation, significantly contribute to the intensification of UHI in Bekasi City."

"Fenomena Urban Cool Island (UCI) merupakan fenomena di mana suatu wilayah memiliki suhu yang lebih rendah dibandingkan dengan wilayah sekitarnya. Keberadaan vegetasi dan badan air pada lokasi wisata alam dapat berperan secara signifikan dalam menciptakan efek pendinginan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola sebaran LST dan UCI serta menganalisis pengaruh lokasi wisata alam terhadap fenomena UCI di Kabupaten Bandung menggunakan penginderaan jauh. Pengolahan LST dan ketiga indeks yang digunakan dalam penelitian ini yaitu NDVI, NDBI, dan AWEI menggunakan data citra Landsat 8 OLI/TIRS. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa 7 dari 8 lokasi wisata alam termasuk ke dalam fenomena UCI. Indeks NDVI, NDBI, dan AWEI digunakan sebagai variabel untuk melihat pengaruh lokasi wisata alam terhadap fenomena UCI dengan menggunakan analisis regresi. Hasil buffer 500 meter dari lokasi wisata alam menunjukkan bahwa semakin dekat dengan lokasi wisata alam, maka semakin rendah suhunya. Berdasarkan hasil analisis statistik, variabel NDBI dan AWEI memberikan pengaruh terhadap fenomena UCI yang terjadi di Kabupaten Bandung sebesar 59.5% dan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain. Pada zona buffer 100-500 meter, NDBI dan AWEI memiliki pengaruh signifikan terhadap LST di sekitar lokasi wisata alam. NDBI memiliki koefisien positif yang menunjukkan bahwa peningkatan NDBI cenderung meningkatkan LST dan AWEI memiliki koefisien negatif yang berkontribusi dalam menurunkan LST.

---

The Urban Cool Island (UCI) phenomenon is a phenomenon in which an area has a lower temperature compared to the surrounding area. The presence of vegetation and water bodies in natural tourist locations can play a significant role in creating a cooling effect. This study aims to determine the distribution patterns of LST and UCI and to analyze the influence of natural tourist locations on the UCI phenomenon in Bandung Regency using remote sensing. The processing of LST and the three indices used in this study, namely NDVI, NDBI, and AWEI, used Landsat 8 OLI/TIRS image data. The results of this study indicate that 7 out of 8 natural tourist locations are included in the UCI phenomenon. The NDVI, NDBI, and AWEI indices are used as variables to see the influence of natural tourist locations on the UCI phenomenon using regression analysis. The results of the 500 meter buffer from the natural tourist location show that the closer to the natural tourist location, the lower the temperature. Based on the results of the statistical analysis, the NDBI and AWEI variables have an influence on the UCI phenomenon that occurs in Bandung Regency by 59.5% and the rest is influenced by other variables. In the buffer zone of 100-500 meters, NDBI and AWEI have a significant effect on LST around natural tourism sites. NDBI has a positive coefficient indicating that increasing NDBI tends to increase LST and AWEI has a negative coefficient contributing to decreasing LST."