GEOID

Pemanfaatan Sistem Informasi Geografis Untuk Pemetaan Kerawanan Bencana Banjir Kota Padang Tahun 2011-2022

2024-05-03T05:58:36+00:00

Banjir merupakan salah satu bencana yang menjadi prioritas dalam penanganan bencana di Kota Padang saat ini karena frekuensi banjir yang meningkat dan tingkat risiko yang tinggi. Pada tahun 2012 banjir bandang di DAS Kuranji menyebabkan kerusakan ratusan rumah. Beberapa pekerjaan rekayasa telah dilaksanakan di sekitar Kota Padang yang bertujuan untuk mengurangi dampak banjir. Namun, kota ini masih menghadapi masalah banjir saat musim hujan. Dalam hal ini, penting untuk mengidentifikasi kawasan yang rentan terhadap banjir guna membantu perencanaan evakuasi dan meningkatkan kesadaran masyarakat serta pemerintah daerah untuk melakukan persiapan yang efektif dan tepat. Penelitian ini bertujuan menganalisis tingkat kerawanan banjir Kota Padang pada tahun 2011 dan 2022. Lima faktor yang diperhatikan dalam analisis ini meliputi kelerengan, curah hujan, jarak wilayah terhadap sungai, tutupan lahan, dan jenis tanah. Analisis dilakukan dengan metode sistem informasi geografis melalui penilaian skoring dan tahapan overlay. Hasil Kerawanan banjir di Kota Padang terdiri dari kelas sangat rendah hingga sangat tinggi. Pada tahun 2011 kawasan rawan banjir Kota Padang pada kategori tinggi seluas 14.10,62 ha sedangkan pada tahun 2022 kawasan rawan banjir pada kategori tinggi menjadi 16.591,12 ha atau bertambah 4%. Hasil temuan studi ini menunjukkan kawasan rawan banjir di Kota Padang pada kategori sedang sampai tinggi umumnya berada pada wilayah barat perkotaan pada tahun 2011, Namun, pada tahun 2022, kawasan yang rawan terhadap banjir mulai berkembang dan meluas ke wilayah utara, selatan, dan timur Kota Padang.

Spatial Analysis of Flood Inundation From Sentinel-1 Imagery Using Google Earth Engine (Case Study: Bengawan Jero Lamongan Regency)

2024-05-03T07:08:56+00:00

Flooding is a natural disaster due to rivers that are no longer able to accommodate excessive rainwater so that water overflows and inundates the surrounding area. During the rainy season, many areas in Indonesia experience flooding, one of which is the Lamongan Regency. In early 2022, seasonal flooding occurred due to runoff from Bengawan Jero which caused many houses, agricultural land and access roads to be submerged in water. To improve disaster mitigation activities, it is necessary to identify flooding areas using remote sensing. The distribution area of flood inundation was identified using change detection and threshold methods. The change detection method is carried out by using ratio images from Sentinel-1 image data. The results of land cover in Lamongan Regency resulted in 9 land cover classes. Where is dominated by agricultural class land cover with an area of 1057.94 km²with a percentage of the total area of Lamongan Regency is 60.53%. While the smallest land cover area is the mangrove class covering an area of 101.237 km² with a percentage of the total area of 0.058%. Extraction of the inundation area was carried out with two different threshold values obtained from equations and statistical calculations. The flood inundation area generated on January 31, 2022, for the first threshold value is 54.932 km² with an overall accuracy of 97% with a kappa coefficient is 0.94. While the flood inundation area with the second threshold value is 90.330 km² with an overall accuracy of 94% and a kappa coefficient is 0.88.

Perancangan dan Implementasi Prototipe Sensor Termal Geomarine CTD 1.0 berbasis Arduino untuk Observasi In-situ Lake Surface Water Temperature (LSWT)

2024-05-07T04:38:25+00:00

Parameter suhu permukaan air danau atau Lake Water Surface Temperature (LSWT) merupakan salah satu indikator penting dalam pemantauan lingkungan perairan seperti sebagai parameter perubahan iklim dan kerusakan lingkungan akibat aktivitas manusia. Berbagai metode dalam penentuan LSWT telah diterapkan namun yang paling representatif adalah pengambilan secara in-situ menggunakan instrumen salah satunya Conductivity, Temperature, Depth (CTD). Faktor ketidakjangkauan harga dari alat tersebut secara komersil menjadi pertimbangan utama dalam penelitian ini. Prototipe yang dihasilkan terdiri atas sensor konduktivitas listrik (prinsip anoda-katoda) dan sensor temperatur dengan basis microcontroller Arduino Mega. Dengan mempertimbangkan studi kasus LSWT, maka penelitian ini dibatasi pada penggunaan sensor temperatur. Proses uji korelasi dan validasi juga telah dilakukan dengan mengacu pada instrumen CTD komersil yang telah diketaui tingkat akurasinya. Pengambilan data lapangan tersebut dilaksanakan di Waduk Selorejo, Kabupaten Malang. Nilai temperatur antara prototipe dan CTD komersil memiliki rata-rata selisih absolut sebesar 0,12°C. Hasil uji korelasi menunjukkan bahwa tingkat hubungan bacaan protipe dengan data validasi berkorelasi kuat (95,9%). Selain itu pada uji validasi menggunakan nilai Root Mean Square Error (RMSE) menunjukkan bahwa hasil bacaan sensor temperatur pada prototipe memiliki penyimpangan sebesar 0,308°C sehingga dapat dikategorikan rendah. Oleh karena itu, prototipe ini dapat digunakan untuk aplikasi in-situ LSWT. Namun demikian, pengembangan produk dari prototipe ini tetap dibutuhkan untuk memaksimalkan potensi dan mengurangi ketergantungan terhadap instrumen lainnya.

Studi Pemodelan Pola Arus dan Kedalaman Sungai Mahakam di Bawah Jembatan Mahakam Kembar Sebagai Upaya untuk Meningkatkan Keselamatan Pelayaran

2024-05-15T05:11:57+00:00

Survei Batimetri adalah kegiatan survei lapangan untuk mendapatkan kondisi topografi dasar perairan, data kedalaman, data pasang surut, maupun lokasi obyek yang membahayakan pelayaran. Survei batimetri pada penelitian ini berlokasi di Sungai Mahakam untuk mengetahui kondisi topografi dasar perairan dan data hidrografi lainnya. Kecelakaan sering terjadi di jalur lalu lintas sungai Mahakam (di bawah jembatan Mahakam Kembar). Selama tahun 2019 sampai 2021, kapal tongkang menabrak jembatan Mahakam Samarinda sebanyak 4 kali di pilar sisi jembatan Mahakam yang lama. Permasalahan tersebut melatarbelakangi penelitian ini untuk mengetahui kedalaman dan arus sungai sebagai salah satu faktor penyebab kecelakaan. Metode yang digunakan adalah metode lapangan dan permodelan arus sungai. Metode lapangan dilakukan untuk memperoleh data primer berupa data kedalaman, pasang surut serta data arus yang dibutuhkan untuk membuat permodelan pola arus sungai. Permodelan arus sungai menggunakan software HEC-RAS dengan menggabungkan data debit rata-rata, kondisi topografi dan objek jembatan yang berpengaruh. Asumsi aliran sungai Mahakam adalah aliran sungai tak tunak (unsteady flow) dengan debit hulu dan debit hilir sama. Hasil dari penelitian ini, kedalaman di sekitar bawah jembatan berkisar antara -42 sampai -10 m. Hasil pemodelan pola arus melingkar di bawah jembatan dengan kecepatan 0,330 - 0,420 m/s. Kecepatan dan debit rata-rata dari sungai Mahakam berkisar 0,339 m/s dengan debit sebesar 1070,84 m3/s. Hasil simulasi permodelan menunjukkan di pondasi tengah jembatan Mahakam lama dan jembatan Mahakam baru memiliki nilai kecepatan arus yang lebih tinggi daripada sekitarnya. Kecepatan arus ini yang dapat menyebabkan kapal hilang haluan. Pada tiang pondasi tengah jembatan Mahakam lama, daerah dekat fender pengaman jembatan, tersimulasikan arus yang memutar. Pada kasus kecelakaan kapal, pondasi jembatan yang ditabrak berada disisi pengaman fender dan pondasi tengah. Kejadian tersebut bisa disebabkan karena arus memutar tersebut.

Analisa Perubahan Tutupan Lahan Akibat Letusan Gunung Semeru Tahun 2021 dengan Algoritma Random Forest (Studi Kasus: Kecamatan Pronojiwo, Kabupaten Lumajang)

2024-05-15T05:20:37+00:00

Gunung Semeru kembali mengalami erupsi pada 4 Desember 2021 dengan dampak yang diakibatkan cukup besar. Dengan adanya letusan tersebut, terlihat perubahan tutupan lahan yang cukup signifikan pada kawasan di sekitar Gunung Semeru, salah satunya yaitu Kecamatan Pronojiwo, Kabupaten Lumajang. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan tutupan lahan pada wilayah yang terdampak letusan dari Gunung Semeru dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh. Pemantauan perubahan tutupan lahan menggunakan teknologi penginderaan jauh dengan data multi-temporal (2020 dan 2022) Sentinel-2 Level 2A dapat dilakukan dengan menggunakan metode supervised machine learning dengan algoritma Random Forest (RF). Tutupan lahan yang diamati pada penelitian ini terdiri dari enam kelas tutupan lahan yaitu sungai, lahan terbuka, area terbangun, sawah, hutan lahan kering, dan perkebunan. Berdasarkan hasil uji akurasi dengan menggunakan Confussion matrix diperoleh nilai overall accuracy sebesar 85,02%. Hasil analisis menunjukkan bahwa daerah yang terkena dampak letusan berada di arah tenggara dari puncak Gunung Semeru, dimana pada daerah tersebut terdapat sungai Besuk Kobokan yang merupakan aliran lahar dan lava. Hasil penelitian menunjukkan terjadi penambahan luas pada kelas sungai, lahan terbuka, dan hutan lahan kering yaitu sebesar 2,293 , 6,381 , 6,499. Sedangkan untuk kelas sawah, perkebunan, dan area terbangun mengalami penurunan luas sebesar 12,863, 2,495dan 0,445. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa letusan Gunung Semeru tahun 2021 memberikan dampak yang cukup signifikan terhadap tutupan lahan.

Analisis Data DEM untuk Hidroponik Presisi: Menemukan Lokasi Penyinaran Matahari yang Optimal (Studi Kasus: Rooftop di Politeknik Pertanian Negeri Samarinda)

2024-05-03T11:15:07+00:00

Pertumbuhan penduduk Kalimantan Timur yang sangat cepat dan juga pelaksanaan kegiatan pertanian di Kalimantan Timur yang relatif rendah menimbulkan permasalahan dalam pemenuhan kebutuhan pangan masyarakat di Kalimantan Timur. Dalam usaha meningkatkan pelaksanaan kegiatan pertanian di Kalimantan Timur, perlu dilakukan pertanian skala mikro, yaitu dengan melakukan pertanian hidroponik dengan memanfaatkan lahan kosong di atas gedung (rooftop). Untuk meningkatkan keberhasilan dalam pertanian mikro tersebut, perlu memperhatikan lama penyinaran matahari pada lokasi pertanian tersebut. Dengan berkembangnya teknologi GIS dan Remote Sensing, hal ini dapat memungkinkan untuk dilakukan kajian penentuan lokasi yang optimal untuk pertanian pintar (smart farming) hidroponik, khususnya pada parameter lama penyinaran matahari di lingkungan Politeknik Pertanian Negeri Samarinda. Salah satu data spasial yang dapat digunakan dalam kajian ini adalah data Digital Elevation Model (DEM) dari pesawat nirawak (Unmanned Aerial Vehicle/UAV). Berbagai metode analisis spasial dapat diterapkan untuk dapat mengekstraksi nilai lama penyinaran matahari pada suatu lokasi, salah satunya adalah penentuan area bayangan sinar matahari (Hillshade) dan teknik penjumlahan dengan pembobotan (Weighted Sum). Hasil Dari penelitian ini didapatkan bahwa ada 3 Gedung yang memiliki kriteria cocok sebagai rencana lokasi hidroponik, yaitu antara lain: a) Gedung I, dengan luas 172.5 m² dan lama penyinaran maksimal 12 jam/hari; b) antara GedungG dan H, dengan luas 130 m² dan lama penyinaran maksimal 12 jam/hari; serta Gedung E, dengan luas 737,49 m² dan lama penyinaran maksimal 12 jam/hari. Dari hasil kajian dimana didapatkan area yang sesuai dan memiliki lama penyinaran matahari yang optimal di lingkungan Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, memberikan gambaran bagi pelaku pertanian, baik dosen maupun mahasiswa, dapat mengembangkan pertanian pintar hidroponik pada lokasi rooftop tersebut. Selain itu penelitian ini dapat tingkatkan lebih lanjut untuk mengkaji lokasi yang optimal untuk produksi daya mandiri (Panel Surya) sebagai supply daya pada kebutuhan pertanian pintar hidroponik selanjutnya.

Analisis Tingkat Kerawanan COVID-19 Menggunakan Metode Random Forest (Studi Kasus: Unit Pengembangan II Kertajaya dan III Tambak Wedi Kota Surabaya)

2024-05-20T03:39:22+00:00

Pada bulan Maret 2020 pandemi COVID-19 telah melanda seluruh dunia termasuk Indonesia. Oleh karena itu, dinas kesehatan, pemerintah, dan layanan publik perlu bekerja sama secara global untuk mencegah penyebaran lebih lanjut. Analisis dan pemetaan kerawanan sangat dibutuhkan untuk mengembangkan informasi terkait pandemi COVID-19 dari beberapa faktor yang yang mempengaruhi penularan COVID-19, salah satunya adalah faktor sosial- ekonomi yang memiliki tingkat interaksi antar manusia yang cukup beresiko. Dengan Machine Learning Technique Random forest dapat membantu dalam memberikan keputusan tingkatan atau prioritas parameter dalam analisis dan pemetaan kerawanan pandemi COVID-19 dengan akurat dan mendukung keputusan serta tindakan pencegahan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis dan pemetaan kerawanan pandemi COVID-19 berdasarkan faktor sosial-ekonomi di Unit Pengembangan II Kertajaya dan III Tambak Wedi Kota Surabaya. Penelitian ini menggunakan data statistik jumlah kasus penderita COVID-19 pada bulan Maret tahun 2020 hingga Agustus tahun 2021 dan data fasilitas sosial-ekonomi berupa jumlah fasilitas kesehatan (rumah sakit, puskesmas, dan klinik), objek wisata (tempat wisata dan taman kota), perbankan (atm dan bank), pasar, mall, SPBU, dan terminal. Hasil pengolahan random forest didapatkan tingkat pengaruh dari setiap parameter terhadap penyebaran COVID-19, yaitu fasilitas kesehatan 24,135%, terminal 20,338%, objek wisata 19,916%, mall 19,574%, pasar 11,317%, perbankan 2,628%, dan SPBU 2,092%. Berdasarkan penelitian terdahulu, uji akurasi model yang dihasilkan dapat dikatakan baik dengan nilai akurasi sebesar 0,946 dan nilai kappa sebesar 0,892 serta nilai AUC sebesar 0,984. Hasil pemetaan dari model random forest tersebut, didapatkan daerah dengan tingkat kerawanan rendah pada bagian sebelah utara Kecamatan Kenjeran dan sebelah timur Kecamatan Sukolilo dan Kecamatan Mulyorejo, sedangkan tingkat kerawanan tinggi pada bagian tengah Kecamatan Mulyorejo, dan bagian tengah Kecamatan Sukolilo.

Analisis Pemodelan Tiga Dimensi Candi Tikus Menggunakan Fotogrametri Jarak Dekat

2024-05-28T04:36:46+00:00

Candi Tikus merupakan satu-satunya warisan bangunan cagar budaya berupa candi sekaligus petirtaan yang ada di situs Trowulan dan termasuk kedalam kerajaan Hindu-Budha terbesar di Indonesia yaitu Kerajaan Majapahit. Oleh karena itu, Candi Tikus ini harus dilestarikan dengan cara dirawat dan dipelihara keberadaannya. Salah satu cara untuk mempertahankan keberadaannya adalah dengan cara pendokumentasian. Kegiatan pendokumentasian yang dapat dilakukan untuk melihat secara detail bentuk bangunan adalah melakukan pemodelan 3 dimensi (3D) dengan fotogrametri jarak dekat atau biasa dikenal dengan close range photogrammetry. Akuisisi data dilakukan di lapangan menggunakan wahana UAV dengan perolehan berupa foto udara sebanyak 146 foto dan kamera DSLR dengan perolehan berupa foto terestrial sebanyak 357 foto. Hasil akuisisi data kemudian diolah untuk mendapatkan hasil berupa rekonstruksi 3D model yang kemudian dianalisis akurasi geometriknya menggunakan 15 titik Independent Check Point (ICP) yang diperoleh di lapangan menggunakan Total Station. Dari analisis yang sudah dilakukan diperoleh hasil ketelitian model 3D adalah sebesar 1,2 cm.

Analisis Pembuatan Kontur Peta Rupa Bumi Indonesia dengan Wahana LiDAR (Light Detection and Ranging) (Studi Kasus: Penajam, Kalimantan Timur)

2024-05-28T04:30:34+00:00

Data ketinggian Digital Elevation Model (DEM) terdiri atas Digital Surface Model (DSM) dan Digital Terrain Model (DTM). DSM adalah informasi yang menggambarkan model permukaan bumi beserta seluruh objek yang berada di atasnya. Sedangkan DTM menggambarkan model permukaan bumi tanpa objek yang berada di atasnya di wilayah darat. DTM dibentuk dari kelas ground dan dilakukan hydro-flattening yaitu dengan meratakan area permukaan air. dengan kata lain, DTM merupakan kumpulan titik data sampel yang terus mewakili distribusi spasial dari berbagai jenis informasi di medan. Contoh sumber data yang dapat dugunakan dalam pembuatan DTM adalah data LiDAR. DTM kemudian dapat digunakan dalam pembuatan kontur peta. Ketelitian kontur pada peta RBI diatur dalam Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial No. 6 tahun 2018 serta Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial No. 1 Tahun 2020. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data LiDAR. Pengolahan data tersebut menggunakan metode yaitu Slope Based Filtering (SBF). Setelah dilakukan proses pengolahan data pada data LiDAR kemudian didapatkan hasil berupa kontur. Dimana Kemudian setelah terbentuk kontur dari masing-masing data, dilakukan pengujian ketelitian berdasarkan PERKA BIG No. 6 Tahun 2018 dan PERKA BIG No. 1 Tahun 2020. Hasil dari penelitian ini yaitu uji LE90 pengolahan data LiDAR sebesar 0.523 m. Berdasarkan Perka BIG No. 6 Tahun 2018 dan PERKA BIG No. 1 Tahun 2020 pada ketelitian peta skala 1:5000, hasil pengolahan data LiDAR masuk kelas 1. Berdasarkan hasil kontur yang dihasilkan, Kontur hasil dari LiDAR memiliki kerapatan yang terbilang baik. Hal ini dikarenakan pada hasil dari LiDAR memiliki nilai RMS Error yang rendah.

Penggunaan Metode Analytic Network Process (ANP) dalam Penentuan Relokasi Bandar Udara Sultan Syarif Kasim II

2024-05-02T06:26:08+00:00

Pada Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) tahun 2020-2024 terdapat usulan mengenai relokasi bandar udara Sultan Syarif Kasim II yang disampaikan oleh Pemerintah Provinsi Riau. Berdasarkan PT. Angkasa Pura II bandar udara Sultan Syarif Kasim II tergolong klasifikasi bandar udara 4D dengan luas bandar udara sebesar 321,21 atau 3,21 km². Dalam penentuan lokasi bandar udara harus berada pada lokasi yang jauh dari permukiman agar tidak menyebabkan kebisingan pada masyarakat sekitar. Sehingga, Kabupaten Kampar terpilih menjadi lokasi studi. Kabupaten Kampar terletak di Provinsi Riau dan berbatasan langsung dengan Kota Pekanbaru dengan luas wilayah sebesar 11.289,28 km² dan memiliki jumlah penduduk sebesar 871.117 jiwa. Pada penelitian ini menggunakan pembobotan dengan metode Analytic Network Process. Analytic Network Process merupakan metode pengukuran relatif yang digunakan untuk menurunkan rasio prioritas gabungan dari skala rasio individu yang mencerminkan pengukuran relatif, dari pengaruh elemen-elemen yang saling berinteraksi dengan criteria control. Dari hasil pengolahan pembobotan metode ANP yang dilakukan perhitungan rata-rata geometric dan penyusuan supermatrik didapatkan nilai bobot terbesar yaitu ketinggian lahan sebesar 43 persen. Hasil overlay metode weighted overlay didapatkan Kabupaten Kampar dinilai sesuai sebagai lokasi bandar udara dengan lokasi rekomendasi relokasi bandar udara Sultan Syarif Kasim II yaitu Kelurahan Kota Garo, Kecamatan Tapung Hilir yang dilakukan analisis hasil terhadap Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Kampar Tahun 2019-2039 yang diperoleh hasil bahwa Kelurahan Kota Garo, Kecamatan Tapung Hilir sesuai sebagai relokasi bandar udara Sultan Syarif Kasim II.