Geoid (E-Journal)
Not a member yet
504 research outputs found
Sort by
ANALISA KESEHATAN TANAMAN PADI BERDASARKAN NILAI NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX (NDVI) MENGGUNAKAN CITRA ASTER (STUDI KASUS : KABUPATEN INDRAMAYU - JAWA BARAT)
No full textPadi merupakan salah satu tanaman budidaya yang terpenting karena merupakan makanan pokok bagi 90% penduduk Indonesia. Oleh sebab itu dibutuhkan analisa yang cepat dan akurat mengenai kesehatan tanaman padi. Dalam Penelitian ini NDVI atau Normalized Difference Vegetation Index merupakan metode yang digunakan dalam membandingkan tingkat kehijauan vegetasi yang berasal dari citra ASTER. Dari nilai NDVI tersebut dapat diketahui klasifikasi kesehatan tanaman padi. Dalam penelitian ini klasifikasi kesehatan tanaman padi dibagi menjadi 4 kelas. Kesehatan sangat baik terdapat pada rentang nilai NDVI 0.721-0.92, untuk kesehatan baik rentang nilai NDVI antara 0.421-0.72, dan nilai NDVI kesehatan normal terdapat pada rentang 0.221-0.42, sedangkan kesehatan buruk nilai NDVI 0.11-0.22. Selain itu juga menggunakan data Field Spectrometer sebanyak 14 titik sebagai data lapangan yang digunakan untuk proses validasi. Validasi ini mempunyai koefisien korelasi (R) sebesar 0.829. Sehingga dapat dikatakan antara nilai hasil prediksi dan hasil pengukuran lapangan berkolerasi sebesar 82,9 %. Dengan data citra ASTER juga dihasilkan pustaka spektral dan peta kesehatan tanaman padi, dalam pustaka spektral semakin sehat tanaman nilai Digital Number pada band 2 semakin kecil. Sedangkan band 3 banyak dipantulkan atau tidak digunakan sehingga nilai Digital Number pada tanaman padi yang semakin sehat, nilainya semakin tinggi. Sedangkan dalam peta kesehatan tanaman padi klasifikasi kesehatan buruk luas areanya 3.949.560 Ha. Pada klasifikasi kesehatan normal luas areanya 14.877.315 Ha. Sedangkan pada klasifikasi kesehatan baik luas areanya 9.846.833 Ha dan pada klasifikasi kesehatan sangat baik luas areanya 8.922.892
ANALISA PERBANDINGAN TINGGI PERMUKAAN LAUT DARI DATA SGDR RETRACKING DAN GDR SATELIT ALTIMETRI JASON-2 TAHUN 2011 (STUDI KASUS : PESISIR PANTAI SELATAN JAWA)
No full textIndonesia adalah negara maritim dimana memiliki wilayah laut sekitar 70% sehingga segala aktifitas sangat dipengaruhi oleh kondisi laut. Sea surface high (SSH) merupakan tinggi permukaan air laut di atas ellipsoid. Pengkajian tentang sea surface high (SSH) sangat penting dilakukan di Indonesia untuk memperoleh informasi spasial tentang kondisi perairannya. Saat ini telah dikembangkan suatu sistem satelit yang mempunyai obyek penelitian mengamati kondisi perairan yakni satelit altimetri Jason-2.Metode analisa perbandingan tinggi permukaan laut retracking dari data SGDR dengan tinggi permukaan laut non retracking dari data GDR menggunakan metode Center of gravity. Metode ini digunakan untuk mendapatkan sea surface high retracking. Pengolahan data netcdf satelit altimetri jason-2 menggunakan software radar altimetry toolbox (BRAT) dan matrix laboratory. Pengolahan data tinggi permukaan laut dilakukan tiap pass perbulan pada tahun 2011.Hasil penelitian SSH pada 2011 didapatkan nilai SSH onboard 6,0430 m – 28,1084 m. Banyak faktor yang menyebabkan tinggi rendah SSH pada daerah pesisir yakni Ketinggian air laut , morfologi pantai , Iklim dan cuaca. Dari beberapa faktor tersebut , ketinggian air laut dapat langsung di olah dari satelit altimetri, didapatkan Ketinggian air laut onboard berkisar 5,7611 m – 28,2212 m.Hasil penelitian dari proses retracking SSH OCOG menujukan bahwa nilai SSH pada lintasan satelit dari daratan ke lautan (pass genap) lebih besar daripada lautan ke daratan (pass ganjil). Yang disebabkan oleh pantulan dan noise dari daratan yang relatif besar. Selain itu hasil ploting SSH OCOG masih sangat noise dibandingkan SSH onboard / SSH non retracking tetapi SSH memiliki keuntungan data lebih luas mencakup wilayah pesisir daripada SSH onboard
IDENTIFIKASI SEBARAN SEDIMENTASI DAN PERUBAHAN GARIS PANTAI DI PESISIR MUARA PERANCAK-BALI MENGGUNAKAN DATA CITRA SATELIT ALOS AVNIR-2 DAN SPOT-4
No full textKabupaten Jembrana merupakan salah satu daerah di Pulau Bali yang terkena dampak sedimentasi dan abrasi. Muara Perancak merupakan salah satu daerah yang terkena dampak ditribusi sedimen dari sungai-sungai kecil menuju ke laut yang bermuara di Perancak. Dimana Total Suspended Solid (TSS) merupakan salah satu dari mekanisme dalam pengangkutan sedimentasi. Selain itu, abrasi juga merupakan masalah yang ada di pesisir daerah tersebut.
Beberapa metode dapat digunakan untuk memantau perubahan persebaran TSS dan perubahan garis pantai yang terjadi di wilayah tersebut, salah satunya menggunakan teknologi penginderaan jauh. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra satelit ALOS/AVNIR-2 tahun 2008 dan 2010 serta citra satelit SPOT-4 tahun 2012. Dalam menentukan tingkat persebaran TSS di daerah penelitian, digunakanlah algoritma Hendrawan dan Asai yang didasarkan pada Digital Number (DN).
Berdasarkan hasil penelitian, tahun 2008 luasan TSS mencapai 831,22 ha dengan nilai TSS berkisar 0-243 mg/L, tahun 2010 mencapai 960,21 ha dengan nilai TSS berkisar 0-135 mg/L, dan pada tahun 2012 mencapai 1710,16 ha dengan nilai TSS berkisar 0-192 mg/L. Dari ketiga hasil TSS yang ada, didapatkan nilai TSS yang mendominasi di daerah tersebut adalah 1-10 mg/L. Sedangkan perbuahan garis pantai menunjukkan penambahan luas daratan terjadi dari tahun 2008 ke 2010 sebesar 213,05 ha, dan tahun 2010 hingga 2012 terjadi pengurangan luas daratan sebesar 377,05 ha. Peningkatan sebaran konsentrasi TSS setiap tahunnya berpengaruh terhadap perubahan garis pantai pada daerah yang terkena endapan TSS tersebut
ANALISIS INDEKS VEGETASI MENGGUNAKAN CITRA SATELIT FORMOSAT-2 DI DAERAH PERKOTAAN (STUDI KASUS: SURABAYA TIMUR)
No full textWilayah Surabaya Timur memiliki lahan konservasi, tambak, boezem, dan wilayah RTH berupa hutan mangrove yang cukup luas sehingga memiliki andil dalam kontribusi sebaran vegetasi kota Surabaya. Oleh karena itu, dibutuhkan pemantauan luasan vegetasi pada daerah tersebut.Dengan adanya teknologi penginderaan jauh, kini pengamatan wilayah perkotaan menggunakanketelitian spasial yang tinggi salah satunya adalah dengan satelit FORMOSAT-2.Indeks vegetasi adalah suatu formulasi pengolahan data inderaja secara digital yang dapat diarahkan secara khusus untuk mengkaji informasi tematik dari lahan bervegetasi.Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa citra FORMOSAT-2dapat digunakan untukmenganalisa data indeks vegetasi dengan menggunakan algoritma NDVI,EVI2, dan SAVI. Indeks vegetasi SAVI menghasilkan keakurasian hubungan yang lebih baik dibandingkan metode NDVI dan EVI2 dimana koefisien determinasi dari metode SAVI adalah 0,9469. Luasan tutupan vegetasi sebesar 1276,86 ha atau 15,87% dari luas Surabaya Timur yang berarti hanya menyumbang 3,86% dari luas kota Surabaya. Sawah merupakan alokasi tutupan lahan yang paling luas memiliki repersentasi vegetasi dari luas wilayah Surabaya timur. Luas repersentasi vegetasi di wilayah Surabaya Timur yang paling dominan ada pada kisaran 25-50%
STUDI ANALISIS VARIASI TEMPORAL KANDUNGAN UAP AIR MENGGUNAKAN DATA PENGAMATAN GPS
No full textPengamatan kandungan uap air yang teliti di atmosfer masih menjadi pekerjaan yang belum terselesaikan oleh para peneliti atmosfer. Dikarenakan pergerakan kandungan uap air yang cepat baik temporal maupun spasialnya di atmosfer, pengamatan kandungan uap air yang akurat sangat sulit dilakukan. Global Positioning System atau yang lebih dikenal dengan sebutan GPS telah menawarkan metode baru untuk kandungan uap air yang ada di atmosfer secara akurat. Dengan memanfaatan hitungan estimasi perlambatan dan pembelokan sinyal GPS di lapisan troposfer serta dilengkapi dengan data pengukuran meteorologi permukaan, kita dapat mengetahui berapa kandungan uap air yang ada di atmosfer dengan akurat. Pada penelitian ini digunakan 8 (delapan) stasiun GPS CORS Badan Informasi Geospasial (BIG) untuk mengestimasi kandungan uap air di sekitar wilayah lokasi penelitian, diantara lain: Tuban, Lamongan, Mojokerto, Surabaya, Nganjuk, Malang, Pasuruan, dan Sampang. Zenith Tropospheric Delay (ZTD) yang diestimasi dari pengamatan GPS ini diekstraksi menjadi kandungan uap air menggunkan data meteorologi permukaan. Data kandungan uap air yang didapatkan dari pengamatan GPS di Surabaya memiliki korelasi yang baik dengan hasil pengamatan meteorologi konvensial, yaitu balon radiosonde. Dengan nilai bias 0,761 mm dan korelasi 98,3%, perbandingan data tersebut dapat dikatakan baik. Dari hasil plotting grafik variasi temporal, didapatkan informasi bahwa rerata kandungan uap air bulanan pada musim kemarau (Mei – Oktober 2012) berada antara 20 – 45 mm, sedangkan pada musim hujan (November-April 2012) berada antara 45 – 65 mm. Baik dari grafik variasi temporal kandungan uap air dan hasil penggambaran variasi spasial didapatkan informasi bahwa bulan terkering pada tahun 2012 adalah bulan Agustus, dan bulan terbasah pada tahun 2012 adalah bulan Januari. Hal ini dimungkinkan karena pengaruh siklus Monsoon Asia-Australia yang mempengaruhi cuaca dan iklim di Indonesia
PEMBUATAN SISTEM INFORMASI PARIWISATA BERBASIS WEB DAN ANALISA POTENSI PARIWISATA DI KABUPATEN PACITAN
No full textPacitan mempunyai peluang yang cukup prospektif untuk dikembangkan menjadi industri pariwisata yang mampu bersaing dengan pariwisata di daerah lain. Potensi pariwisata tersebut meliputi wisata pantai, wisata goa, wisata budaya/religius, wisata rekreasi dan wisata industri. Salah satu publikasi dan promosi wisata Kabupaten Pacitan dilakukan melalui internet, namun informasi yang ada dalam web tersebut belum maksimal karena kurangnya penyajian Sistem Informasi Geografis (SIG) mengenai potensi wisata di Kabupaten Pacitan. Oleh karena itu perlu dilakukan pembuatan SIG potensi wisata di Kabupaten Pacitan berbasis web, agar pariwisata Kabupaten Pacitan dapat dikenal luas dan banyak dikunjungi oleh wisatawan Indonesia dan juga wisatawan mancanegara.
Dalam penelitian ini, data spasial yang digunakan adalah peta RBI Kabupaten Pacitan tahun 1999 skala 1:25.000 sebanyak 17 sheet, citra satelit Kabupaten Pacitan yang diperoleh dari Google Earth, dan data non spasial berupa data tabular tentang objek wisata Kabupaten Pacitan, data kunjungan wisatawan, serta data kondisi jalan Kabupaten Pacitan. Dari data terebut akan diolah menjadi SIG yang akan diintegrasikan ke web, kemudian dilakukan analisa potensi wisata di Kabupaten Pacitan menggunakan metode SWOT (Strenght, Weakness, Opportunity, Threat).
Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi SIG potensi wisata kabupaten pacitan berbasis web GIS yang sudah diintegrasikan dengan baik. Selain itu, dari hasil analisa SWOT dapat diketahui tingkat daya tarik dan potensial wisata tersebut berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhinya, sehingga diharapkan mampu menjadi model dasar bagi pemerintah Kabupaten Pacitan untuk meningkatkan sarana prasarana serta infrastruktur dalam pengembangan obyek wisata tersebut
PENGEMBANGAN WEBSIG OBYEK WISATA DAN BUDAYA DI KABUPATEN MOJOKERTO
No full textKabupaten Mojokerto terletak di daerah dataran rendah di bagian Sungai Brantas hingga dataran tinggi di lereng Pegunungan Penanggungan dan Welirang. Secara historis Kabupaten Mojokerto dipercaya merupakan wilayah Kerajaan Majapahit dan Kerajaan Kahuripan. Peninggalan sejarah dari masa Kerajaan Majapahit banyak ditemukan hampir di seluruh wilayah di Mojokerto dan peninggalan masa Airlangga (Kerajaan Kahuripan) di seputar lereng gunung Penanggungan. Penggunaan SIG dalam inventarisasi pariwisata dan kebudayan diharapkan mampu memberi petunjuk dan kemudahan bagi para wisatawan untuk memperoleh informasi mengenai pariwisata dan kebudayaan di Kabupaten Mojokerto.Pada penelitian ini dilakukan pembuatan sistem informasi geografis berbasis Web menggunakan peta Rupa Bumi Indonesia skala 1:25.000 serta data tabular dari Dinas Pariwisata maupun hasil penelitian dilapangan.Pengolahan data spasial menggunakan ArcView 3.2, dan untuk menampilkan peta di web menggunakan Mapserver.Hasil yang diperoleh dalam pembuatan sistem informasi ini adalah suatu aplikasi interaktif berbasis web yang dapat menunjukkan 59 obyek wisata, 5 kesenian, 8 budaya/ritual,dan 3 satuan kawasan wisata yang ada di Kabupaten Mojokerto
INVENTARISASI LAHAN PERTANIAN DI KABUPATEN SIDOARJO MENGGUNAKAN CITRA SATELIT MULTITEMPORAL
No full textKabupaten Sidoarjo sebagai salah satu penyangga Ibukota Propinsi Jawa Timur merupakan daerah yang mengalami perkembangan pesat. Keberhasilan ini dicapai karena berbagai potensi yang ada di wilayahnya seperti industri pertanian dan perdagangan, pariwisata, serta usaha kecil dan menengah dapat dikemas dengan baik dan terarah. Kabupaten Sidoarjo memiliki luas daerah 71,424.3 km2 dengan luas sawah 23,566 dimana sektor pertanian selalu menjadi komoditas yang diunggulkan. Penelitian dilakukan secara multitemporal dengan menggunakan kemampuan sensor pada citra untuk melakukan pengambilan data pada daerah yang sama pada tempo yang telah ditetapkan.Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah aplikasi penginderaan jauh dengan pengolahan citra untuk memperoleh luas lahan pertanian di Kabupaten Sidoarjo. Data yang digunakan adalah citra satelit Landsat ETM 7 dan ALOS AVNIR-2. Proses pengolahan citra menggunakan metode klasifikasi terbimbing dengan alghoritma Normalized Difference Vegetation Index (NDVI).Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa luas tutupan lahan pertanian tahun 2000 sebesar 15.858 ha dan tahun 2005 sebesar 15850,44 ha. Sehingga terjadi penyusutan luas tutupan lahan pertanian sebesar 7,56 ha. Sedangkan luas tutupan lahan pertanian tahun 2010 sebesar 11.337,55 ha. Dibandingkan dengan luas tutupan lahan tahun 2005, telah terjadi penyusutan luas sebesar 4512.89 ha pada tahun 2010
APLIKASI SISTEM INFORMASI PERTANAHAN BERDASARKAN JENIS-JENIS HAK ATAS TANAH DI KANTOR PERTANAHAN KOTA SURABAYA II (STUDI KASUS KELURAHAN GENTENG, KECAMATAN GENTENG, SURABAYA)
No full textDi Kantor Pertanahan Kota Surabaya II, sistem informasi pertanahan belum diterapkan, jadi untuk melaksanakan tugasnya hanya menggunakan sebatas peta digital, maka dari itu perlu adanya sistem informasi pertanahan yang terpadu dan mutakhir untuk mendukung dan mengoptimalkan pengelolaan sistem informasi pertanahan di Kota Surabaya II.Pada penelitian ini akan dilakukan pembuatan sistem informasi pertanahan berdasarkan jenis hak atas tanah dengan menggunakan peta digital Kelurahan Genteng, Kecamatan Genteng, Surabaya skala 1:1000, citra Quickbird 2010, database mengenai bidang tanah dan data hasil survey. Pengolahan data menggunakan software utama Autodesk Land Dekstop 2009, ArcGIS 9.3. Pembuatan program aplikasi menggunakan software Visual Basic 6.0 yang dilengkapi dengan software tambahan MapObject 2.2.Dari hasil pembuatan Sistem informasi pertanahan di Kelurahan Genteng, Program ini mampu mengidentifikasi informasi bidang tanah mengenai jenis hak atas tanah yang meliputi 224 bidang tanah yang terdiri dari 132 bidang tanah atas hak guna bangunan, 89 bidang tanah atas hak milik, dan 3 bidang tanah atas hak pakai, serta dilengkapi dengan buku panduan sehingga dapat digunakan untuk membantu dalam pengambilan kebijakan dalam rencana pelaksanaan program inventarisasi penguasaan, pemilikan, penggunaan, dan pemanfaatan tanah
ANALISIS PERUBAHAN SUHU PERMUKAAN TANAH DENGAN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT TERRA DAN AQUA MODIS (STUDI KASUS : DAERAH KABUPATEN MALANG DAN SURABAYA)
No full textSalah satu dampak pemanasan global adalah terjadinya perubahan iklim yang signifikan. Perubahan iklim yang terjadi mengakibatkan bencana hidro-meteorologi yaitu kekeringan dimana salah satu faktor terjadinya adalah peningkatan suhu permukaan tanah. Data suhu permukaan tanah di Indonesia diperoleh dari stasiun pengamat cuaca yang didapatkan dengan menggunakan termometer yang dipasang dalam sangkar cuaca. Data yang diperoleh dari pengamatan termometer ini hanya mewakili daerah sekitar.Dalam penelitian ini, data suhu permukaan tanah didapat dengan mengunakan metode penginderaan jauh dengan memanfaatkan data citra satelit Terra Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) dan Aqua MODIS serta menggunakan algoritma Li & Becker. Penelitian ini dilakukan di daerah Kabupaten Malang dan Surabaya.Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa selama tahun 2008-2010 terjadi perubahan suhu permukaan tanah di Kabupaten Malang dan Surabya secara dinamis. Dari perbandingan antara data hasil pengukuran lapangan dengan hasil pengolahan data citra satelit MODIS diperoleh nilai koefisien determinasi (R2) = 0,4774 dan nilai korelasi (R) = 0,6909 (69,09%) dengan nilai RMSE = 3,6 0C untuk data citra satelit Terra MODIS serta R2 = 0,6451 dan R = 0,7906 (79,06%) dengan nilai RMSE = 6,4 0C untuk data citra satelit Aqua MODIS