Geoid (E-Journal)
Not a member yet
504 research outputs found
Sort by
ANALISA PENENTUAN BATAS LAUT ANTARA PROVINSI DKI JAKARTA DAN PROVINSI BANTEN BERDASARKAN UU NOMOR 23 TAHUN 2014 (Studi Kasus : 22 Pulau di Kepulauan Seribu)
No full textBatas wilayah definitif sesuai dengan ketetapan hukum berperan penting dalam suatu pemerintahan daerah untuk tata kelola pemerintahan, pertahanan, keamanan, perijinan, pengelolaan sumberdaya alam, dan lain-lain. Dikenal ada dua batas untuk wilayah, yaitu darat dan laut. Penetapan batas laut daerah diperlukan agar tidak terjadi sengketa antar dua daerah atau lebih akibat terjadinya tumpang tindih kewenangan daerah. Terdapat beberapa perubahan dalam peraturan penentuan batas wilayah pengelolaan laut daerah yaitu mengenai penentuan garis pantai sebagai acuan dasar penentuan batas wilayah pengelolaan laut daerah. Dalam undang-undang sebelumnya yaitu Undang-Undang Nomor 32 Tahun 2004 tidak dijelaskan acuan garis pantai yang digunakan, sedangkan dalam Undang-Undang Nomor 23 Tahun 2014 dijelaskan bahwa garis pantai yang digunakan adalah garis pantai berdasarkan pasang tertinggi air laut.
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan batas wilayah pengelolaan laut daerah antara Provinsi DKI Jakarta dengan Provinsi Banten terkait klaim Provinsi Banten terhadap 22 pulau di Kepulauan Seribu. Hasil penelitian ini adalah analisis pengelolaan laut daerah antara Provinsi DKI Jakarta dan Provinsi Banten dengan berbagai alternatif penarikan batas sesuai dengan pedoman penegasan batas secara kartometrik dengan menggunakan prinsip equidistance dan median line. Hasil penelitian ini terdapat empat alternatif penarikan batas, yaitu penarikan batas laut jika 22 pulau dianggap tidak ada, penarikan batas laut jika 22 pulau dianggap masuk Provinsi DKI Jakarta, penarikan batas laut jika pulau dianggap masuk Provinsi Banten, dan penarikan batas laut jika 22 pulau dibagi menjadi dua bagian. Sehingga kejelasan kepemilikan 22 pulau di Kepulauan Seribu dan kejelasan batas administrasi laut sangat dibutuhkan karena berpengaruh terhadap pengelolaan laut daerah antara Provinsi DKI Jakarta dan Provinsi Banten.  
ANALISA PETA DESA SKALA 1:5000 BERDASARKAN PERATURAN KEPALA BIG NOMOR 3 TAHUN 2016 (Studi Kasus: Desa Beran Kabupaten Ngawi)
No full textDalam rangka mewujudkan amanat nawacita dibutuhkan Peta Desa sebagai rujukan bagi Kementrian/Lembaga serta Pemerintah Daerah dalam program pembangunan. Peta desa adalah peta tematik bersifat dasar yang berisi unsur dan informasi batas wilayah, infrastruktur transportasi, toponim, perairan, sarana prasarana, penutup lahan dan penggunaan lahan yang disajikan dalam peta citra, peta sarana dan prasarana, serta peta penutup lahan dan penggunaan lahan. Hal tersebut sesuai dengan UU Nomor 6 Tahun 2016 tentang Desa, yang menjelaskan bahwa Desa merupakan subjek dari pembangunan. Peraturan Kepala BIG Nomor 3 Tahun 2016 tentang Spesifikasi Teknis Penyajian Peta Desa merupakan peraturan yang diterbitkan oleh Badan Informasi Geospasial untuk mengatur pembuatan sebuah Peta Desa. Dengan terbitnya aturan tersebut maka dilakukan analisa terhadap Peta Desa Beran yang digunakan sebagai media peningkatan status dari desa menjadi kelurahan. Analisa dilakukan terhadap ukuran muka peta, interval grid peta, spesifikasi tata letak, pewarnaan simbol peta, spesifikasi penulisan informasi peta, dan keefektifan simbol yang digunakan pada Peta Desa Beran, Kabupaten Ngawi. Hasil penelitian ini menunjukkan nilai ukuran muka peta dan susunan/spesifikasi tata letak informasi peta desa yang digunakan oleh Peta Desa Beran masih belum sesuai dengan Peraturan Kepala BIG Nomor 3 Tahun 2016 tentang Spesifikasi Teknis Penyajian Peta Desa. Terdapat pula tiga objek di lapangan yang simbolnya tidak diatur dalam Peraturan Kepala BIG Nomor 3 Tahun 2016 tentang Spesifikasi Teknis Penyajian Peta Desa, yaitu Yayasan, Panti, dan Koperasi Simpan Pinjam (KSP). Selain itu simbol yang ditampilkan pada Peta Desa Beran sebagai pengganti objek yang ada di lapangan terlalu banyak, dikarenakan tidak semua objek pada simbol tersebut dimiliki oleh Desa Beran
VALIDASI KONDISI PERAIRAN BERDASARKAN NILAI TOTAL SUSPENDED SOLID (TSS) MENGGUNAKAN DATA CITRA SATELIT LANDSAT 8 DAN DATA INSITU (STUDI KASUS : PANTAI TIMUR SURABAYA)
No full textPerairan Pantai Timur Surabaya termasuk perairan yang tercemar berat oleh limbah domestik, limbah industri, limbah pertanian, dan limbah. Kondisi ini menyebabkan terganggunya kelangsungan hidup biota yang ada disekitarnya, seperti pada perikanan, ekosistem pesisir, dan laut, yang berdampak lebih luas terhadap penurunan pendapatan masyarakat pesisir yang menggantungkan hidupnya pada produktivitas hayati di wilayah pesisir dan pantai. TSS (Total Suspended Solid) merupakan salah satu parameter penentu kualitas air. Metode penginderaan jauh dengan citra satelit dapat menjadi solusi untuk melakukan penelitian TSS. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data primer berupa data insitu pada tanggal 17 Maret 2017 dan data sekunder berupa citra satelit Landsat-8 tahun 2013, 2014, 2015, 2016, 2017. Metode yang digunakan dalam penelitian ini didasarkan pada pengolahan citra satelit Landsat 8 menggunakan 3 algoritma yaitu, algoritma Budima, algoritma Parwati, algoritma Laili. Dilakukan korelasi linier antara data citra dan insitu. Data hasil korelasi terbaik yaitu algoritma Budiman dengan nilai koefisien determinasi sebesar 0,853. Hasil pengolahan data didapatkan nilai TSS bervariasi antara 1-192 mg/L. Status mutu air perairan Pantai Timur Surabaya berdasarkan Keputusan Menteri Lingkungan Hidup No. 115 tahun 2003 pada Pantai Timur Surabaya rata-rata berada pada nilai 0 <= indeks pencemaran <= 1 yang berarti memenuhi baku mutu (kondisi baik)
PENENTUAN LAHAN PERTANIAN PANGAN BERKELANJUTAN (LP2B) MENGGUNAKAN METODE MULTI DATA SPASIALI DI KECAMATAN NGADIROJO, KABUPATEN PACITAN
No full textIndonesia merupakan negara dengan tingkat kesuburan di atas rata-rata, karenanya banyak wilayah yang cukup potensial digunakan sebagai lahan pertanian pangan. Namun terjadi cepatnya konversi lahan pertanian menjadi lahan non-pertanian yang merupakan ancaman terhadap ketahanan dan keamanan pangan. Didasari hal tersebut perlu dilakukan penetapan Kawasan Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan yang terbagi dalam bentuk Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan (LP2B) dan Lahan Cadangan Pertanian Pangan Berkelanjutan (LCP2B).
Penentuan LP2B dan LCP2B menggunakan teknologi penginderaan jauh berupa citra satelit resolusi tinggi teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG).
Penelitian ini dilakukan di Bagian Wilayah Perkotaan (BWP) Kecamatan Ngadirojo, Kabupaten Pacitan. Dari analisa kebutuhan dan ketersediaan pangan, serta kesesuaian hasil identifikasi yang ada dalam rencana pola ruang wilayah, diperoleh areal LP2B seluas 322,159 Ha dan LCP2B seluas 204,466 H
ANALISA VARIASI HARMONIK PASANG SURUT DI PERAIRAN SURABAYA AKIBAT FENOMENA EL-NINO
No full textThe influence of the El Nino phenomenon can also be studied and analyzed using tidal fluctuation data at sea level. Ups and downs are ups and downs of sea level caused by a combination of gravitational forces from the rotation of the moon, sun and Earth. In addition, changes in atmosphere such as changes in pressure, wind and temperature will affect tidal patterns and tidal activity. The results showed that MSL decrease during El Nino in Surabaya waters followed the linear equation with y = 114.1-0.3782x (R2 = 20,69%) with MSL decrease 4,347 cm during 2014-2015
PEMETAAN ZONA TANGKAPAN IKAN (FISHING GROUND) MENGGUNAKAN CITRA SATELIT TERRA MODIS DAN PARAMETER OSEANOGRAFI DI PERAIRAN DELTA MAHAKAM
No full textAs a maritime country, Indonesia has a comparative advantage in the potential of marine and fishery resources. The parameters of the distribution of sea surface temperature and the distribution of chlorophyll-a can be used for the determination of the fish catch zone in the Mahakam Delta waters area. By knowing the fishing ground, fishermen can maximize the potentiallity of the fish capture. The purpose of this study was to determine the spatial distribution of ground and chlorophyll-a temperatures and to map potential fishing ground zones. The analysis in this study was determined from the distribution of chlorophyll-a obtained with ATBD 19 MODIS band 10 and 12 algorithms and sea surface temperature distribution on ATBD 25 MODIS bands 20, 31 and 32 using images in March, April, July, September and October 2016. Image processing results obtained, sea surface temperature in March, April, July, September and October averaged 27 ° C to 30 ° C. Only in March the average sea surface temperature has a low temperature. Distribution of chlorophyll-a in 2016 was little identified in September, April and March, whereas in October and July chlorophyll-a was many identified. Determination of high potential catchment zone was having a sea surface temperature of about 27 ° C -30 ° C with high chlorophyll-a value, so that if sea surface temperature and chlorophyll-a conditions were not suitable, it was called a low catchment zone. The low zone of fish catch is scattered to the north and center of the Mahakam delta, as well as in the middle of the makasar strait. The high zone of fish catch is scattered to the south of the Mahakam delta, as well as in the middle of the makasar strait
ANALISIS POTENSI MATA AIR MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (STUDI KASUS : WILAYAH PERBATASAN KABUPATEN LUMAJANG DAN KABUPATEN PROBOLINGGO)
No full textKetersediaan air merupakan sumberdaya utama bagi kehidupan manusia. Perkembangan Kawasan perbatasan Kabupaten Lumajang dan Kabupaten Probolinggo saat ini telah mengakibatkan perubahan berbagai aspek baik kondisi fisik, lingkungan, ekonomi, sosial, dan budaya. Pertumbuhan daerah juga diikuti dengan peningkatan ekploitasi sumber daya air yang ada. Pemanfaatan air bawah tanah terus mengalami peningkatan seiring dengan berkembangnya kegiatan pertanian, perkebunan, pengolahan ladang serta untuk pemenuhan kebutuhan pemukiman. Hal ini dapat menyebabkan kekeringan pada kawasan tersebut, hal ini dapat diantisipasi dengan salah satu cara yang dapat dilakukan yakni melakukan klasifikasi potensi mata air dengan bantuan Sistem Informasi Geografis (SIG). Klasifikasi potensi mata air merupakan hasil berdasarkan overlay dari hasil analisis dari berbagai parameter yang telah ditentukan.
Kemudian daerah yang memiliki potensi mata air hanya terdapat di Kecamatan Tiris dengan jumlah titik potensi mata air sebanyak 5 titik
ANALISIS KETINGGIAN MODEL PERMUKAAN DIGITAL PADA DATA LiDAR (LIGHT DETECTION AND RANGING) (Studi Kasus: Sei Mangkei, Sumatera Utara)
No full textModel Permukaan Digital (DTM) adalah gambaran model relief rupabumi tiga dimensi (3D) yang menyerupai keadaan sebenarnya di dunia nyata (real world). Terdapat beberapa sumber data dalam pembentukan DTM, salah satu sumber data yang digunakan untuk membuat data ini adalah menggunakan data LiDAR (Light Detection and Ranging). Salah satu metode untuk pembentukan DTM dengan data LiDAR adalah menggunakan Triangular Irregular Network (TIN). Untuk membandingkan digunakan metode fotogrametri melalui stereoplotting data foto udara. Ketinggian yang dihasilkan dari kedua data kemudian dilakukan analisis perbedaan ketinggiannya. Penelitian ini mengambil studi kasus di daerah Sei Mangkei, Sumatera Utara. Sei Mangkei merupakan salah satu desa yang ada di Kecamatan Bosar Maligas, Kabupaten Simalungun, Provinsi Sumatera Utara, Indonesia. Metodologi yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi pengolahan masing-masing data yaitu data LiDAR dan foto udara hingga mendapatkan data ketinggian dan kontur. Dari ketinggian dan kontur yang dihasilkan, kemudian dilakukan analisis perbandingan hasil yang diperoleh.
Hasil penelitian ini menunjukkan kontur data LiDAR tergantung pada model TIN yang dihasilkan. Kontur LiDAR lebih rapat dan menampilkan banyak titik hasil perekaman LiDAR yang tidak semua diperlukan. Sedangkan, kontur data foto udara sangat tergantung pada pembuatan breakline dan masspoint pada proses stereoplotting sehingga hanya kontur yang diperlukan saja yang tergambar. Hal tersebut membuat kontur dari foto udara lebih mudah polanya. Pengambilan sampel menghasilkan selisih rata-rata paling besar atau perbedaan yang signifikan antara data LiDAR dan foto udara yaitu vegetasi sebesar 0,640 m. Sedangkan, untuk jalan memiliki rata-rata paling kecil sebesar 0,218 m karena jalan termasuk area yang terbuka sehingga mudah untuk menentukan ground atau tanah
PEMANFAATAN PETA KONTUR ZONA NILAI TANAH PADA DATA NILAI JUAL OBJEK PAJAK TAHUN 2015 UNTUK IDENTIFIKASI LOKASI CENTRAL BUSSINESS DISTRICT (STUDI KASUS: UPTD 8 KOTA SURABAYA)
No full textUnit Pelaksana Teknis Dinas (UPTD) 8 di kota Surabaya merupakan salah satu wilayah UPTD Dinas Pendapatan Daerah kota Surabaya yang terletak di bagian timur kota Surabaya. Wilayah ini terdiri dari 4 kecamatan yaitu kecamatan Mulyorejo, kecamatan Sukolillo, kecamatan Rungkut, dan kecamatan Gunung Anyar. Di wilayah UPTD 8 ini merupakan daerah berkembang yang banyak tumbuh pusat perekonomian kota yaitu mall, pusat pertokoan, dan pusat kuliner. Zona nilai tanah yang merupakan kumpulan wilayah atau area yang terdiri dari nilai harga tanah yang sama. Dalam zona nilai tanah ini akan ditentukan titik tengahnya (centroid) sebagai perwakilan harga di zona tersebut yang akan digunakan untuk pembuatan peta kontur zona nilai tanah. Setelah dibuat peta kontur zona niali tanah akan ditentukan lokasi CBD dan akan disesuaikan lokasinya dengan data existing. Central Bussiness District (CBD) merupakan suatu wilayah yang menjadi pusat perekonomian suatu daerah atau kota. Dalam suatu kota dapat memiliki satu atau lebih dari lokasi CBD. Dari hasil penelitian ini didapat bahwa di wilayah UPTD 8 kota Surabaya terdapat 346 zona nilai tanah yang berasal dari data nilai jual objek pajak (NJOP) tahun 2015. Setelah dibuat peta kontur zona nilai tanah dari data NJOP diwilayah UPTD 8 kota Surabaya didapat 25 lokasi CBD. Dari 25 lokasi CBD didapat data kontur zona nilai tanah hanya 15 lokasi yang sesuai dengan lapangan. Dan dari profil harga tanah dapat dilihat bahwa harga tanah yang jaraknya semakin menjauh dari lokasi CBD mengalami penurunan harga, begitu sebaliknya dengan harga tanah yang lokasinya mendekati lokasi CBD mengalami peningkatan harga tanah
PEMODELAN SEBARAN TUMPAHAN MINYAK DI ALUR PELAYARAN BARAT SURABAYA
No full textAlur Pelayaran Barat Surabaya (APBS) didesain hanya untuk kapasitas 27 ribu pergerakan setiap tahunnya, akan tetapi kenyataannya terhitung setiap tahunnya 43 ribu pergerakan kapal. Dengan kondisi seperti ini akan mengakibatkan rawan terjadinya kecelakaan pelayaran dan juga bencana tumpahan minyak akibat bahan bakar kapal yang mengalami kecelakaan maupun dari muatan kapal yang tumpah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa titik rawan kecelakaan pelayaran dan pemodelan simulasi tumpahan minyak yang bersumber dari kapal yang mengalami kecelakaan. Hasil pemodelan tersebut menunjukkan bahwa kecepatan arus rata-rata tertinggi adalah 0,148 m/s pada tanggal 11 Januari tahun 2013 jam 20:00 yaitu pada angina muson barat. Pada musim angin barat, angina bergerak ke arah Pulau Madura. Pada angin musim timur, arus maksimal sebesar 0,136 m/s yang terjadi pada tanggal 12 Juli tahun 2014 jam 08:00. Sedangkan arah arus hasil simulasi pada musim angin timur sebagian besar mengarah ke utara Kabupate Gresik mengikuti arah arus laut jawa yang mengarah ke barat. Pemodelan pergerakan tumpahan minyak yang terjadi pada tahun 2013 pada musim angin barat menunjukkan bahwa setelah 24 jam terjadinya tumpahan minyak, area yang terdampak sebesar 2.054.548 m2 dengan konsentrasi tumpahan maksimal sebesar 78,521 kg/m3. dan pada musim angin timur terjadi pada tahun 2014 dengan luas sebesar 1.320.039 m2 dengan konsentrasi tumpahan maksimal sebesar 32,906 kg/m3