Jurnal Geosains dan Remote Sensing (JGRS)
Not a member yet
84 research outputs found
Sort by
Analisis Korelasi Suhu Permukaan, NDVI, Elevasi dan Pola Perubahan Suhu Daerah Panas Bumi Rendingan-Ulubelu-Waypanas, Tanggamus Menggunakan Citra Landsat 8 OLI/TIRS
Get PDFKabupaten Tanggamus merupakan daerah dengan potensi Panas Bumi yang berlimpah, beberapa daerah tersebut adalah Rendingan-Ulubelu-Waypanas. Prospek Panas Bumi pada daerah tersebut berupa fumarole dan mata air panas (hot spring). Pada penelitian ini dilakukan identifikasi mengenai sistem Panas Bumi dengan menenggunakan empat data bertujuan untuk mengetahui korelasi antara Land Surface Temperature (LST) dan elevasi, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), LST dan mengetahui pola kenaikan dan penurunan suhu pada titik manifestasi. Metode yang dilakukan adalah dengan menggunakan penginderaan jauh (Remote Sensing). Citra Landsat 8 OLI/TIRS merupakan salah satu citra satelit yang digunakan pada proses penginderaan jauh, bertujuan untuk menganalisis sebaran suhu permukaan dan mengidentifikasi titik-titik manifestasi. Dari pengolahan data didapatkan persamaan antara nilai LST dan NVDI senilai data 1 y=0,0021x + 0,4208, data 2 y=-0,0031x + 0,4891, data 3 y = -0,0092x + 0,6286, dan data 4 y = 0,0245x – 0,1801. Sedangkan persamaan antara nilai LST dan Elevasi memiliki persamaan data 1 y = -124,1x + 3630,3, data 2 y = -25,028x + 1391, data 3 y = -44,026x + 1546,9, dan data 4 y = -34,764x + 1546,9. Dari persamaan tersebut didapatkan grafik pengolahan yang menunjukkan bahwa daerah AOI didominasi oleh daerah vegetasi tidak rapat. Manifestasi mata air panas dan fumarole didapatkan pola data yang naik pada data ke-2 dan ke-3. Pada daerah Rendingan-Ulubelu-Waypanas tidak diperoleh korelasi antara nilai NDVI dan LST, akan tetapi nilai elevasi mempengaruhi nilai LST, hubungan keduanya saling berbanding terbalik. Dimana apabila semakin tinggi posisi suatu tempat dari permukaan laut maka semakin rendah suhu permukaannya (LST)
Pemetaan Tingkat Keparahan Kebakaran Hutan dan Lahan Menggunakan Algoritma Normalized Burn Ratio (NBR) Pada Citra Landsat 8 di Kabupaten Muaro Jambi
Get PDFProvinsi Jambi merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang memiliki area hutan terluas di Indonesia. Luasnya area hutan di Provinsi Jambi tidak diiringi dengan pengelolaan yang baik, hampir setiap tahunnya selalu terjadi kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Jambi. Kabupaten Muaro Jambi menjadi kabupaten dengan tingkat keparahan kebakaran hutan dan lahan tertinggi di Provinsi Jambi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi tingkat keparahan akibat kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Muaro Jambi berdasarkan nilai Difference Normalized Burn Ratio (dNBR) pada citra Landsat 8 dengan analisis multiwaktu citra sebelum terjadinya kebakaran dan sesudah terjadinya kebakaran. Nilai NBR yang sudah didapat dilakukan pengambilan sampel untuk mendapatkan nilai rerata dan standar deviasi. Berdasarkan penelitian ini menunjukkan sepanjang tahun 2021 tingkat keparahan didominasi oleh kelas keparahan rendah dengan persentase 53,84% dengan total luasan 6.700,5 Ha. Selanjutnya diikuti oleh kelas keparahan sedang dengan persentase 30,48% dengan total luasan 3.793,4 Ha. Penelitian ini dapat bermanfaat bagi pemerintah Kabupaten Muaro Jambi dalam upaya pemulihan kembali area bekas terbakar di Kabupaten Muaro Jambi
Pemanfaatan Citra Landsat 8 untuk Mengidentifikasi Keberadaan Heat Flow di Daerah Prospek Panas Bumi Suoh, Lampung Barat
Get PDFBanyaknya potensi panas bumi dan minimnya pemanfaatan menjadi penghambat perkembangan energi panas bumi di Indonesia, salah satunya di Suoh, Lampung Barat. Keberadaan potensi panas bumi di daerah Suoh mendorong perlu dilakukannya sebuah penyelidikan mengenai prospek panas bumi sebagai bentuk pengupayaan serta pemanfaatan sumber daya alam yang tersedia. Oleh karena itu, dilakukan penelitian arah heat flow pada kecamatan Suoh, Lampung Barat dengan mengidentifikasi data Citra Landsat 8 yang didukung oleh data geologi regional. Identifikasi heat flow dilakukan dengan membandingkan data citra Landsat 8 pada tahun 2017, 2018, dan 2020. Pengolahan citra satelit meliputi koreksi radiometrik, konversi radian menjadi satellite temperature dan konversi menjadi land surface temperature (LST). Kemudian, dilanjutkan dengan pemotongan (cropping), serta overlay peta LST dengan peta pemukiman penduduk. Peta LST yang didapat menunjukkan distribusi suhu permukaan yang diakibatkan oleh sistem panas bumi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa suhu permukaan daerah penelitian mencapai 35,47oC pada tahun 2017, 30,78oC pada tahun 2018 dan 29,15oC pada tahun 2020. Hal ini membuktikan bahwa suhu permukaan mengalami penurunan dari tahun ke tahun. Kemudian terlihat adanya perubahan bentuk distribusi suhu permukaan yang membentang dari barat laut-tenggara. Sehingga dapat disimpulkan bahwa aliran panas bumi (heat flow) dari manifestasi panas bumi berarah barat laut
Analisis Struktur Geologi Berdasarkan Data Gravitasi Menggunakan Metode Second Vertical Derivative (SVD) Pada Lapangan Panas Bumi ”X”
Get PDFLapangan panas bumi ”X” merupakan salah satu lapangan panas bumi yang berada pada Provinsi Sulawesi Utara yang dikelola oleh PT. Pertamina Geothermal Energy. Penelitian ini melakukan analisis struktur geologi menggunakan metode second vertical derivative (SVD) dari hasil proses derivatif atau turunan kedua terhadap sumbu z pada anomali Bouguer lengkap dengan menggunakan persamaan Laplace’s. Anomali second vertical derivative (SVD) digunakan untuk mengidentifikasi dan analisis struktur geologi pada daerah penelitian. Anomali ini menunjukkan bidang – bidang yang mengalami penurunan maupun kenaikan akibat dari kontras densitas batuannya. Peta anomali second vertical derivative (SVD) mempunyai persebaran nilai anomali -5,5 hingga 3,5 mGal/km2. Nilai anomali 0 mGal/km2 antar interface maksimum dan minimum menunjukkan adanya batas bidang struktur sehingga dilakukan interpretasi struktur geologi pada anomali second vertical derivative (SVD) sesuai dengan informasi kelurusan dan struktur geologi dari peta geologi daerah penelitian
Analisis Spasial Tingkat Kerawanan Banjir di Kecamatan Teluk Ambon Baguala, Kota Ambon
Get PDFIntensitas curah hujan yang tinggi hingga meluapnya DAS Waisalak yang mengakibatkan bencana banjir melanda Kecamatan Teluk Ambon Baguala. Analisis spasial untuk identifikasi tingkat kerawanan banjir sangat diperlukan untuk memberikan informasi sebagai langkah awal upaya mitigasi bencana banjir ke depannya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis secara spasial tingkat kerentanan banjir dan permukiman yang terdampak di Kecamatan Teluk Ambon Baguala. Metode yang digunakan yaitu pembobotan dan skoring atau weighted scoring dilakukan setelah proses klasifikasi nilai dalam tiap variabel. Penentuan bobot dan skor pada penelitian ini bersifat expertise judgment yaitu mengambil pendapat para ahli atau penelitian sebelumnya. Hasil pembobotan kemudian dilakukan dioverlay untuk mendapatkan peta kerawanan banjir. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat kerawanan banjir didominasi oleh tingkat kerawanan rendah seluas 3.667,01 ha dan hasil observasi di lapangan menunjukkan bahwa luas permukiman yang terdampak banjir yaitu 581,36 ha. Hasil penelitian diharapkan dapat dijadikan dasar dalam upaya mitigasi bencana banjir ke depannya guna meminimalisir kerugian, baik korban jiwa maupun kerusakan fisik di Kecamatan Teluk Ambon Baguala
Kondisi Tutupan Lahan di Kabupaten Tangerang Berdasarkan Indeks Vegetasi
Get PDFKabupaten Tangerang merupakan sebuah daerah kabupaten yang berada di Provinsi Banten dan berpusat di Tigaraksa. Pembangunan yang yang dilakukan terus-menerus di Kabupaten Tangerang secara tidak langsung memiliki dampak terhadap menurunnya lahan vegetasi. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis tingkat kerapatan vegetasi di Kabupaten Tanggerang menggunakan data citra satelit Landsat 8 yang nantinya untuk pemantauan dan penataan penggunaan lahan. Pada penelitian ini menggunakan metode NDVI guna menggambarkan citra Landsat 8, metode NDVI akan sangat sensitif pada kegiatan proses fotosintesis pada vegetasi sehingga nilai NDVI dapat digunakan untuk membuat klasifikasi vegetasi. Nilai NDVI Kabupaten Tangerang didapatkan pada nilai maksimum diangka 0.83543 dan nilai minimum pada angka -0,686873. Persebaran vegetasi Kabupaten Tangerang dengan sistem informasi geografis didapatkan tiga kelas tingkat kerapatan vegetasi yakni vegetasi jarang, vegetasi, dan vegetasi lebat. Kabupaten Tangerang didominasi oleh vegetasi lebat dengan daerah non vegetasi yang masih kecil menandakan vegetasi yang tersebar masih sehat. Daerah dengan kerapatan vegetasi tertinggi dengan penggunaan lahan bukan pertanian condong pada daerah selatan Kabupaten Tangerang yang berbatasan dengan Kota Bogor. Sebaliknya dengan daerah dengan kerapatan vegetasi rendah dengan lahan pemukiman menyebar pada daerah perbatasan dengan Kota Tangerang Selatan dan DKI Jakarta
Aplikasi Geospasial Untuk Analisis Potensi Bahaya Longsor Menggunakan Metode Weighted Overlay (Studi Kasus Kabupaten Kudus, Jawa Tengah)
Get PDFSIG sebagai media untuk mempermudah penyajian informasi spasial juga dapat dimanfaatkan sebagai dasar interpretasi daerah potensi bencana longsor. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui potensi bencana tanah longsor di Kabupaten Kudus dengan menggunakan metode Weighted Overlay. Metode ini merupakan analisis spasial menggunakan teknik overlay pada beberapa peta yang berkaitan dengan faktor-faktor yang dapat mempengaruhi penilaian kerentanan dengan teknik yang menerapkan sebuah skala penilaian untuk membedakan dan menidaksamakan input menjadi sebuah analisa yang terintegrasi. Penelitian ini juga menggunakan data analisis Boolean, dengan parameter yaitu data kelerengan, data curah hujan, data jenis tanah, data tutupan lahan, data infrastruktur, dan data struktur geologi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa potensi bencana tanah longsor di kabupaten kudus ini terbagi menjadi 4 kelas yaitu sangat rendah, rendah, tinggi dan sangat tinggi. Sedangkan wilayah-wilayah yang memiliki tingkat kerawanan longsor sebagai berikut: wilayah tingkat potensi longsor rendah adalah Kecamatan Bae, Kaliwungu, Kota Kudus, Jati Mejobo, dan Kecamatan Undaan. Dan wilayah tingkat longsor tinggi pada Kabupaten Kudus adalah sebagian Kecamatan Jekulo, Kecamatan Dewe dan Kecamatan Gebog
Penerapan Analisis Geospasial Berbasis Sistem Informasi Geografis Untuk Pemetaan Tingkat Ancaman Bencana di Kabupaten Padang Pariaman, Sumatera Barat
Get PDFSecara geologis Kabupaten Padang Pariaman terletak pada jalur patahan akibat pertemuan lempeng Eurasia dan Indo-Australia, serta memiliki topografi yang dilalui oleh banyak anak sungai sehingga hal tersebut yang menyebabkan Kabupaten Padang Pariaman rawan terhadap bencana. Berbagai macam bencana yang dapat terjadi pada Kabupaten Padang Pariaman yaitu banjir, longsor, gempa bumi dan tsunami. Dari berbagai jenis bencana tersebut dapat terjadi pada lokasi yang berlainan ataupun lokasi yang sama. Sehingga perlunya dilakukan pemetaan kerentanan wilayah terhadap bencana secara individual tiap bencana dan juga pemetaan tingkat ancaman terhadap bencana pada Kabupaten Padang Pariaman. Berdasarkan hal itu maka dilakukan penelitian ini untuk melakukan pemetaan tingkat ancaman bencana dan memberikan informasi mengenai wilayah-wilayah yang memiliki kerawanan terjadinya bencana yang kemudian diharapkan hasil dari penelitian ini dapat dijadikan acuan dalam melakukan upaya mitigasi serta diharapkan dapat meminimalisir dampak yang akan terjadi jika terdapat bencana di wilayah Kabupaten Padang Pariaman. Metode yang digunakan dalam melakukan penelitian ini adalah metode Boolean overlay. Dari hasil pemetaan didapatkan daerah rawan banjir sebagian besar terdapat pada pesisir barat Kabupaten Padang Pariaman, daerah yang memiliki tingkat kerawanan longsor yaitu pada area timur yang merupakan daerah perbatasan Kabupaten Solok, Tanah Datar, dan Agam. Daerah yang memiliki kerawanan terhadap gempa yaitu Sungai Limau, ke Tiku Utara berbatasan dengan Sungai Geringging bagian barat, Kec. Patamuan hingga kecamatan Lubuk Alung dan pada bagian pesisir barat yang merupakan daerah yang memiliki tingkat kerawanan tsunami. Sehingga pada peta ancaman bencana hampir seluruh bagian dari Kabupaten Padang Pariaman memiliki ancaman terhadap bencana