GEOID

Studi Perubahan Indeks Kerapatan Vegetasi terhadap Suhu Permukaan Tanah dan Indeks Kualitas Udara dengan Pemanfaatan Citra Satelit Landsat 8 di Kabupaten Gresik

2024-10-02T09:18:00+00:00

Peningkatan kepadatan penduduk dialami Kabupaten Gresik pada tahun 2021, yang berdampak pada
lingkungan, seperti berkurangnya pasokan air bersih, menurunnya kualitas udara, serta perubahan penggunaan lahan
untuk pemukiman. Pada tahun tersebut, hanya 13% dari luas wilayah Kabupaten Gresik yang dijadikan Ruang Terbuka
Hijau (RTH). Suhu rerata permukaan tanah tahunan Kabupaten Gresik mencapai 28,17°C. Dari tahun 2018 hingga
2022, Indeks Kualitas Udara di wilayah ini menunjukkan perbaikan yang signifikan. Dengan menggunakan citra satelit
Landsat 8, perubahan kepadatan vegetasi, suhu permukaan tanah, dan kualitas udara dapat diukur dengan algoritma
pada penginderaan jauh, seperti algoritma indeks kerapatan vegetasi (Normalized Difference Vegetation Index/NDVI),
suhu permukaan tanah (Land Surface Temperature/LST), dan indeks kualitas air (Air Quality Index/AQI) yang
memanfaatkan band thermal. Penelitian memiliki tujuan untuk mengidentifikasi perubahan dan dampak kepadatan
vegetasi dan suhu permukaan tanah serta kualitas udara pada Kabupaten Gresik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa
rata-rata kepadatan vegetasi di KabupatenGresik adalah 0,31 pada tahun 2018, 0,32 pada tahun 2019, 0,37 pada tahun
2020, 0,32 pada tahun 2021, dan 0,38 pada tahun 2022. Sementara itu, nilai rerata suhu permukaan tanah tercatat pada
tahun 2018 sampai 2022 secara berurutan adalah 26,20°C, 26,24°C, 24,55°C, 26,52°C, dan 22,92°C. Nilai rerata
Indeks Kualitas Udara tercatat sebagai berikut: 45,04 pada tahun 2018, 44,52 pada tahun 2019, 61,14 pada tahun 2020,
42,11 pada tahun 2021, dan 76,86 pada tahun 2022. Dari analisis perubahan kepadatan vegetasi rata-rata dan suhu
permukaan tanah pada penelitian ini dihasilkan persamaan regresi : y = -44,89x + 40,63, dengan tingkat korelasi yang
negatif sebesar 87%. Ini menunjukkan bahwa peningkatan kepadatan vegetasi berkaitan dengan penurunan suhu
permukaan tanah. Sebaliknya, persamaan regresi antara perubahan kepadatan vegetasi rata-rata dan indeks kualitas
udara adalah: y = 435,76x - 95,04, dengan korelasi positif sebesar 87%, yang menunjukkan bahwa semakin tinggi
kepadatan vegetasi, semakin baik nilai indeks kualitas udara.

Analisis Permasalahan Risiko Bencana Cuaca Ekstrim Kota Cirebon

2024-06-13T06:32:28+00:00

Population density in urban areas has implications for the limited availability of green open space. Green open space has an important role in maintaining the quality of the environment and the health of the people living in the area. For this reason, an indicator in the form of Ground Surface Temperature is needed to determine the distribution and adequacy of green open space in a certain area. Continuous ground surface temperature data can then be used as the basis for the development and management of green open space. Ground Surface Temperature can be obtained by recording meteorological data using a weather station. However, the data obtained are limited in number and spatial distribution. So that the use of satellite imagery with thermal sensors becomes a solution to get Ground Surface Temperature with a wide area coverage. In this study, the analysis of temperature changes was carried out in the city of Surabaya using the Landsat 8 TIRS data from August 5 2018 to September 12 2018.The results of the Ground Surface Temperature estimation using the Single-Channel Algorithm (SCA) method were then validated with the temperature recorded at the Juanda Weather Station (BMKG Juanda) and ITS Automatic Weather Station (ITS PWS). In the period 5 August 2018 to 12 September 2018, the maximum, minimum and average of Ground Surface Temperature in Surabaya is 36^oC, 20^oC and 27^oC. There is a difference in temperature between LST and BMKG Juanda of ± 0.11^oC (11 August 2018) and +- 0.34^oC (12 September 2018). While the temperature difference between LST and PWS ITS is ± 0.88^oC (11 August 2018) and +- 3.22^oC (12 September 2018). The results of the correlation test between SPT data with BMKG Juanda and PWS ITS showed a very strong correlation between the two data (R = 87%).

Variasi Klorofil-a di Perairan Sekitar Laut Jawa, Laut Flores, dan Selat Makassar

2024-07-23T03:06:00+00:00

Laut Jawa, Flores, dan Selat Makassar merupakan daerah pertemuan massa air dan juga merupakan salah satu titik masuk Arus Lintas Indonesia. Massa air tawar dari Samudera Pasifik masuk ke perairan Indonesia melalui Selat Makassar. Tidak hanya itu, wilayah maritim Indonesia dipengaruhi oleh Muson Asia-Australia yang mempengaruhi produktivitas primer di perairan, ditunjukkan dengan variasi klorofil-a. Maka dari itu, perlunya pemahaman tentang dinamika klorofil-a untuk penentuan strategi pengelolaan ekosistem laut yang lebih baik. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis variasi klorofil-a di perairan sekitar Laut Jawa, Flores, dan Selat Makassar, serta hubungannya dengan suhu dan salinitas dari tahun 2016-2023. Penelitian ini menggunakan data klorofil-a yang dikumpulkan dari sensor Ocean and Land Color Instrument dari Sentinel-3. Data klorofil-a berasal dari perhitungan algoritma Ocean Color 4 for MERIS untuk jenis perairan case-1. Dari penelitian ini, didapatkan hasil bahwa konsentrasi klorofil-a cenderung tinggi saat periode muson barat bersamaan dengan datangnya musim hujan yang meningkatkan limpasan air sungai. Sebaliknya, konsentrasi klorofil-a di perairan Selatan Jawa hingga Nusa Tenggara cenderung tinggi saat muson timur diikuti dengan penurunan Suhu Permukaan Laut dan kenaikan salinitas permukaan. Pada tahun 2018 dan 2019, terjadinya fenomena El Niño bersamaan dengan fase positif Indian Ocean Dipole mendorong peningkatan klorofil-a. Rata-rata klorofil-a sepanjang tahun 2018 hingga 2019 mencapai 0,71 di Laut Flores dan Selat Makassar, serta 0,73 di Laut Jawa. Penelitian lebih lanjut dengan rentang temporal klorofil-a yang lebih panjang diperlukan agar pengaruh fenomena global dapat terlihat lebih jelas.

Analisis Kesesuaian Lokasi Stasiun Pengisian Kendaraan Listrik Umum (SPKLU) di Kota Surabaya

2024-08-08T03:26:28+00:00

Transisi penggunaan kendaraan bermotor berbahan bakar listrik menjadi salah satu solusi pengendalian polusi udara di kota-kota besar salah satunya Kota Surabaya. Untuk mewujudkan upaya tersebut, penyiapan infrastruktur pendukung kendaraan berbahan bakar listrik sangat diperlukan, salah satunya stasiun pengisian kendaraan lsitrik umum (SPKLU). Penelitian ini melakukan analisis tingkat kesesuaian lokasi SPKLU di Kota Surabaya menggunakan pendekatan spatial multi-criteria evaluation (SMCE) dengan menerapkan analytitchal hierarchy process (AHP) sebagai alat pendukung. Penelitian ini mempertimbangkan 4 kriteria yaitu faktor lingkungan, infrastruktur transportasi, ketersediaan energi, dan sosio-ekonomi. Setiap kriteria memiliki 3 sub-kriteria. Berdasarkan perbandingan berpasangan menggunakan AHP, faktor infrastruktur transportasi memiliki bobot tertinggi dengan nilai 0,679. Pada faktor tersebut, sub-kriteria dengan bobot tertinggi adalah jarak dari jalan utama dengan nilai 0,655. Oleh karena itu, parameter jarak dari jalan memiliki bobot akhir tertinggi yaitu 0,445. Nilai inkonsistensi pada semua perbandingan berpasangan yang dilakukan kurang dari 0,1. Analisis kesesuaian lokasi SPKLU Kota Surabaya menunjukkan bahwa area studi didominasi oleh tingkat kesesuaian sangat tinggi dengan luasan 141,620 km² (42,10% luasan keseluruhan). 20 titik acak dalam wilayah dengan kelas kesesuaian sangat tinggi dipilih sebagai pilihan alternatif penentuan prioritas utama pembangunan SPKLU. Dari 20 titik tersebut A20 merupakan titik dengan prioritas tertinggi yaitu 5,6%,. Berdasarkan analisis sensitivitas, alternatif tersebut merupakan alternatif yang paling stabil posisi urutannya pada simulasi penghilangan salah satu bobot. Dari model kesesuaian lokasi SPKLU, didapatkan evaluasi model dengan nilai AUC (area under curve) sebesar 0,959 yang termasuk kategori sangat baik. Penelitian ini dapat membantu pemegang kepentingan dalam penyediaan infrastruktur kendaraan berbahan bakar listrik di Kota Surabaya pada lokasi yang tepat. Dengan demikian, infrastruktur tersebut dapat dimanfaatkan sebaik-baiknya oleh masyarakat luas.

Pemanfaatan Digital Surface Model (DSM) dari UAV Fixed Wing untuk Analisis Potensi Panel Surya (Studi Kasus: Desa Banturejo, Kabupaten Malang)

2024-10-23T02:22:47+00:00

Energi surya merupakan sumber energi yang tidak akan pernah habis ketersediaannya dan energi ini juga dapat dimanfaatkan sebagai energi alternatif yang dapat diubah menjadi energi listrik dengan menggunakan sel surya. Dengan melihat letak geografis Indonesia yang terletak pada garis khatulistiwa dan memiliki iklim tropis dapat dikatakan bahwa negara ini memiliki tingkat intensitas matahari yang cukup stabil dan kaya akan potensi energi surya. Salah satu teknologi yang digunakan dalam penggunaan energi surya adalah panel surya. Dalam memaksimalkan penggunaan panel surya dibutuhkan pemilihan lokasi yang tepat salah satunya dengan menggunakan teknologi fotogrametri. Salah satu teknik Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Hasil yang didapatkan dengan wahana Unmanned Aerial Vehicle (UAV) di Desa Banturejo antara lain adalah Orthophoto dan (Digital Surface Model) DSM. Orthophoto hasil pengolahan memiliki resolusi 8,1 cm/pixel sedangkan DSM memiliki resolusi 1,8 cm/pixel. Digitasi dilakukan untuk mendapatkan luasan atap dimana pada Desa Banturejo terdapat 6467 bidang atap dan 1954 atap bangunan dengan luasan 4,43 – 887,95 . Pada penelitian ini perhitungan dilakukan menggunakan software pengolahan data spasial dengan tools Area Solar Radiation dan dengan data pendukung yaitu curah hujan yang didapatkan dari Badan Klimatologi dan Geofisika (BMKG). Perhitungan menghasilkan pola distribusi matahari dimana bangunan yang memiliki permukaan datar dan mengarah ke utara mendapatkan lebih banyak radiasi matahari pada bulan Juli. Nilai radiasi matahari dilakukan perhitungan estimasi produksi listrik, Dimana pada Desa Banturejo bulan Juli menghasilkan 106,94 - 18.785,44 Kwh. Hasil distribusi matahari dilakukan validasi dengan pola sebaran temperatur atap drone thermal. Pola sebaran radiasi matahari dengan temperatur atap memiliki pola yang sesuai.

Pemetaan Tutupan Lahan pada Area Sempadan Sungai menggunakan Teknologi Fotogrametri (Studi Kasus: Sebagian Sempadan Sungai Kelay, Kecamatan Tanjung Redeb, Kabupaten Berau)

2024-05-03T11:32:27+00:00

Tutupan lahan merupakan wujud fisik yang dapat dilihat secara visual di permukaan bumi. Beragam contoh jenis tutupan lahan seperti area terbangun, area permukiman, badan air, dan lain sebagainya dapat diidentifikasi secara langsung maupun tidak langsung. Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi dan memetakan tutupan lahan yang ada pada area Sempadan Sungai Kelay, Kabupaten Berau. Pemetaan dilakukan dengan menggunakan metode fotogrametri untuk mendapatkan gambaran tutupan lahan secara real time tanpa terhambat oleh awan. Proses pemetaan foto udara dilakukan menggunakan Drone Phantom 4 yang termasuk dalam jenis close range UAVs. Hasil dari pemotretan udara diproses menjadi peta yang melalui proses georeferencing menggunakan metode projective transformation dan pemeriksaan ketelitian GCP dan ICP yang telah disesuaikan dengan Perka BIG nomor 15 tahun 2014 untuk memastikan ketelitian dari foto udara yang dihasilkan. Hasil dari pemetaan tutupan lahan dapat digunakan sebagai bahan evaluasi rujukan untuk Pemerintah di Kabupaten Berau dalam melakukan pemeliharaan area Sempadan Sungai Kelay. Mengingat, menurut Peraturan Pemerintah RI No. 38 tahun 2011, Area Sempadan pada tiap Sungai paling sedikit berjarak 5 meter dari tepi luar kaki tanggul untuk menjaga ekosistem daratan dan Sungai yang tidak saling mengganggu. Sementara area sempadan Sungai Kelay masih didominasi oleh lahan terbangun. Dari penelitian ini, didapatkan hasil bahwa pada area penelitian, terdapat 0,366 hektar Permukiman yang seharusnya tidak diperbolehkan berdiri di atas Sempadan Sungai.

Pipeline Modeling using UAV LiDAR Technology

2024-12-02T03:13:26+00:00

Pipelines play an important role in operations in energy supply companies, whether geothermal, gas, or petroleum. Pipeline damage, such as corrosion, dents, and leaks caused by natural or human factors, must be detected. Problems with pipeline assets will indirectly impact high production prices. Pipeline asset mapping must be carried out precisely, quickly, and quietly, considering that the existence of pipelines often causes social unrest. This research analyzed the capabilities of UAV LiDAR for mapping pipelines and support in a three km-long pipeline area. The study concluded that UAV LiDAR can map the position of the pipeline, its position to the ground, the position of the support, and the height of the support on a pipeline network with a diameter of 1 m. This capability applies not only to segments in open areas but also to those covered by vegetation. When orthophoto cannot display the pipeline's existence, the LiDAR point cloud can identify it. This main pipeline, which has a 1 m diameter, 3-D mesh, and 3-D models, can also be formed well. The accuracy of the resulting map is 11.5 cm at a confidence level of 90%. The length of time required from preparation to the presentation of the pipeline longitudinal profile map is eight calendar days with ten manpower.

Analisis Perbandingan Polarisasi VV dan VH Citra SAR Sentinel-1 untuk Identifikasi Area Genangan Banjir di Kec. Masamba, Kab. Luwu Utara Dengan Metode Water-S1

2024-12-12T02:42:00+00:00

Peristiwa banjir merupakan salah satu peristiwa yang sering terjadi di berbagai wilayah Indonesia, salah satunya Kecamatan Masamba, Kabupaten Luwu Utara. Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh berupa citra satelit dapat digunakan dalam melakukan identifikasi genangan banjir sebagai upaya melakukan pemantauan kejadian banjir yang terjadi di suatu wilayah. Citra SAR merupakan salah satu citra yang dapat dimanfaatkan dikarenakan citra jenis ini dapat memperoleh data dalam kondisi cuaca apapun, dimana salah satunya adalah citra Sentinel-1. Pada penelitian ini akan dilakukan identifikasi genangan banjir menggunakan dua jenis polarisasi citra satelit Sentinel-1 yaitu VV (Vertikal-Vertikal) dan VH (Vertikal-Horizontal), dimana pada umumnya dalam identifikasi banjir hanya menggunakan salah satu diantara dua jenis polarisasi tersebut. Metode yang akan digunakan yaitu Water-S1 dimana metode ini merupakan metode identifikasi air permukaan secara otomatis. Untuk menguji akurasi hasil identifikasi banjir, dalam penelitian ini akan menggunakan peta dampak genangan banjir ICube SERTIT pada peristiwa banjir Masamba tahun 2020. Hasil akhir yang diperoleh pada penelitian ini adalah area yang teridentifikasi sebagai genangan banjir adalah 649,469 ha (VH) dan 336,567 ha (VV). Nilai akurasi keseluruhan identifikasi genangan banjir pada polarisasi VV sebesar 90 % dengan nilai koefisien kappa 0,8 dan pada polarisasi VH diperoleh sebesar 96% dan nilai koefisien kappa 0,92. Berdasarkan hasil tersebut diketahui bahwa citra SAR Sentinel-1 Polarisasi VH lebih baik untuk digunakan dalam mengidentifikasi area genangan banjir pada studi area.

Analisis Suhu Permukaan Lahan Menggunakan Data Penginderaan Jauh Seri Waktu

2024-08-19T03:53:58+00:00

The research site is Tanjung Redeb Sub-district, Berau Regency, East Kalimantan. Tanjung Redeb Sub-district is experiencing a rapid urban development process. As a result, human demand for land use, especially built-up land, is increasing and affecting the amount of vegetation. The decreasing amount of vegetation leads to an increase in land surface temperature. The aim of this study is to determine the land surface temperature in the time series from 2014 to 2022 and to determine the relationship with changes in land cover. The analysis process is carried out using a remote sensing data approach through several extractions, namely the use of guided classification with random forest algorithms, NDVI (Normalised Difference Vegetation Index) and LST (Land Surface Temperature). The results of this study show that the land surface temperature of Tanjung Redeb District is dominated by temperatures of 21.4C-24.6C. While the results of the correlation test between vegetation index and land surface temperature obtained a value of -0.57154 (has a moderate relationship) with a correlation value marked (-) which shows the relationship that occurs in the opposite direction, the higher the vegetation index value, the lower the temperature and the R square (R2) of 0.417, the R2 value can prove that vegetation density has an influence of 41.7% on land surface temperature and the rest is influenced by other factors.

Predictive Modeling of Terrestrial Water Storage Anomalies in Kalimantan Basins: Bridging the GRACE and GRACE-FO Data Gap with Extreme Gradient Boosting

2024-10-24T05:11:41+00:00

Terrestrial water storage (TWS) anomaly has been a robust indicator in predicting and monitoring hydrometeorological hazards and sustainable water resources management to comprehend the water dynamics on Earth. The Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) satellite identifies this change by heeding the Earth’s mass anomalies since 2002. However, due to an 11-month data gap before the operation of GRACE-FO, continuous investigation using GRACE has been challenging. This study employed an extreme gradient boosting (XGBoost) algorithm to reconstruct GRACE TWS anomaly by integrating the hydroclimatic variables from Noah surface models over a span of approximately 20 years, focusing on five Kalimantan basins. The testing set was evaluated using three statistical metrics, resulting in a correlation coefficient (CC) of 0.943, Nash–Sutcliffe efficiency (NSE) of 0.887, and scaled root-mean-square error (RMSE*) of 0.337. This approach effectively addresses the research gap in utilizing the GRACE product in an archipelago state such as Indonesia and offers an efficient method for reconstructing TWS anomalies for various hydrological systems at the local scale.

Analisis Pemodelan Tiga Dimensi Candi Gunung Gangsir Menggunakan Low-Cost LiDAR dan Terrestrial Laser Scanner

2024-07-21T02:27:29+00:00

Candi Gunung Gangsir, salah satu warisan bangunan cagar budaya yang memiliki nilai budaya dan ilmu pengetahuan yang penting. Candi ini perlu dilestarikan dengan cara pendokumentasian secara digital. Perkembangan teknologi memungkinkan dalam bentuk pemodelan 3D menggunakan sensor berupa LiDAR (Light Detection and Ranging). Telah ada teknologi terkini berupa smartphone Phone 12 Pro Max dengan tambahan built-in sensor LiDAR. Sensor LiDAR pada iPhone tersebut lebih terjangkau jika dibandingkan dengan alat TLS (Terrestrial Laser Scanner). Akuisisi data dengan iPhone 12 Pro Max sebagai Low-Cost LiDAR dan Leica RTC360 sebagai TLS. Low-Cost LiDAR melakukan pemindaian secara bergerak sehingga menghasilkan 8.234.112 point cloud, sementara TLS menggunakan pemindaian statik menghasilkan 1.359.463.159 point cloud. Secara visual model 3D yang dihasilkan oleh TLS menampilkan detail yang lebih baik daripada hasil dari Low-Cost LiDAR. Diperoleh RMS Error untuk Low-Cost LiDAR sebesar 19,3 cm dan TLS sebesar 0,5 cm, sehingga hanya TLS yang memenuhi batas toleransi yang telah ditetapkan. Pengujian akurasi point cloud menggunakan 3 parameter eigen value based yaitu planarity, linearity, dan sphericity menunjukkan data yang dihasilkan oleh Low-Cost LiDAR tidak memiliki perbedaan yang signifikan dengan data yang dihasilkan oleh TLS secara uji statistik.

Pemanfaatan Data Citra Satelit Sentinel-2 untuk Estimasi Kandungan Nitrogen Pada Tanaman Jagung (Studi Kasus : Desa Jadi, Kecamatan Semanding, Kabupaten Tuban)

2024-07-28T14:58:03+00:00

Jagung (Zea mays L.) adalah tanaman semusim dengan beberapa varietas, termasuk NK 6172 (Perkasa), NK 212 (Wirosableng), dan NK 7328 (Sumo). Identifikasi varietas jagung dilakukan menggunakan metode Linear Spectral Unmixing yang menghasilkan peta sebaran varietas, dimana NK 6172 (Perkasa) mendominasi dengan 80,97%, diikuti oleh NK 7328 (Sumo) dengan 15,15%, dan NK 212 (Wirosableng) dengan 3,48%. Untuk mengidentifikasi fase pertumbuhan jagung ditentukan menggunakan citra MODIS dan algoritma NDVI serta NDWI. Pada penelitian ini lahan jagung diklasifikasikan dengan metode Support Vector Machine dan menghasilkan nilai overall accuracy sebesar 89,29% dan nilai kappa sebesar 86,42%. Nitrogen (N) adalah salah satu nutrisi penting untuk pertumbuhan jagung. Salah satu metode untuk memperkirakan kandungan nitrogen dapat melalui penginderaan jauh yaitu dengan melakukan pengolahan spektrum cahaya yang dipantulkan oleh daun. Dilakukan dengan citra satelit Sentinel-2 serta menggunakan indeks vegetasi OSAVI, GNDVI, dan SRRE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga indeks ini memiliki korelasi positif dengan kandungan nitrogen pada varietas NK 6172 (Perkasa). Lalu indeks SRRE memiliki koefisien determinasi tertinggi (0,3874), diikuti oleh OSAVI (0,3751) dan GNDVI (0,3537). Model estimasi kandungan nitrogen dibuat dari regresi linier antara data kandungan nitrogen berbasis SPAD dengan indeks SRRE. Lalu dihasilkan peta yang menunjukkan kandungan nitrogen, dimana kandungan nitrogen dominan pada lahan eksisting dengan rentang 2% - 2,5%.