Geoid (E-Journal)
Not a member yet
504 research outputs found
Sort by
Analisis Kemampuan Algoritma Random Sample Consensus (RANSAC) untuk Klasifikasi Ground Pada Data Light Detection and Ranging (LiDAR)
No full textTeknologi LiDAR memiliki kemampuan yang mampu digunakan untuk membuat Digital Terrain Model (DTM). Tahapan yang penting dalam membuat DTM adalah klasifikasi ground, yang bertujuan untuk memisahkan informasi ground dengan non ground dari data point cloud. Berbagai perangkat lunak dan aplikasi untuk klasifikasi ground telah berkembang, namun hampir seluruh perangkat lunak maupun aplikasi tersebut menggunakan algoritma Random Sample Consensus (RanSaC). Algoritma ini merupakan algoritma yang digunakan untuk mengkelaskan objek ground dalam metode segmentasi yang berbasiskan model planar. Meskipun algoritma ini sudah umum untuk digunakan untuk mengkelaskan objek ground, namun masih banyak perangkat lunak maupun aplikasi dari algoritma RanSaC yang mengkombinasikan algoritma tersebut dengan algoritma lainnya untuk memperoleh hasil yang akurat. Oleh karena itu, dalam penelitian akan dikaji mengenai algoritma RanSaC dalam melakukan klasifikasi ground pada data LiDAR. Penelitian ini dilakukan dengan membuat program yang menggunakan algoritma RanSaC untuk mengolah data LiDAR. Point cloud ground yang dihasilkan dari program tersebut akan diuji akurasinya menggunakan data pembanding yang telah diuji kebenarannya. Hasil yang diuji dan analisis berupa point cloud ground hasil klasifikasi dan DTM yang dibentuk. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, diperoleh hasil bahwa algoritma RanSaC mampu digunakan untuk melakukan klasifikasi ground pada data point cloud. Namun, algoritma RanSac hanya memberikan hasil yang memadai pada area dengan medan yang relatif datar, yang ditunjukkan dengan nilai akurasi LE90 sebesar 0,123 meter. Kelemahan ini disebabkan karena prinsip pengoperasian algoritma yang lebih cocok untuk medan datar. Saat akurasi LE90 diuji dalam kondisi medan yang beragam, akurasinya menurun menjadi 3,296 meter. Temuan ini menegaskan bahwa kesimpulan bahwa algoritma RanSac secara optimal digunakan untuk mengklasifikasikan ground dan membentuk DTM di daerah dengan medan yang relatif rendah
Estimasi Sea Surface Topography Menggunakan Data Satelit Altimetri di Laut Indonesia Timur Periode 2016-2021
No full textSea surface topography adalah penyimpangan permukaan laut dari referensi geoid, yang dipengaruhi oleh berbagai parameter, termasuk undulasi, sea surface height, dan pasang surut. Pengukuran sea surface topography sangat penting dilakukan untuk memahami dinamika laut. Salah satu faktor yang mempengaruhi dinamika laut adalah arus lintas indonesia. Arus lintas Indonesia adalah aliran masa air dari Samudera Pasifik ke Samudera Hindia. Aliran tersebut disebabkan oleh perbedaan tekanan antara dua Samudra tersebut. Tujuan studi ini adalah untuk memberikan informasi tentang sea surface topography di kawasan Laut Indonesia Timur selama periode tahun 2016-2021, serta korelasinya dengan fenomena ENSO yang diperlukan untuk berbagai aplikasi kelautan. Pendekatan ini melibatkan pemrosesan dan analisis data Satelit Altimetri Sentinel-3 dan Jason-3 yang memberikan pengukuran ketinggian permukaan laut yang tepat. Nilai rata-rata sea surface topography dari tahun 2016 hingga 2021 berkisar antara 1,05m hingga 1,30m. Niali sea surface topography cenderung tinggi terjadi ketika muson barat dan lebih rendah terjadi saat muson timur. Untuk akurasi hasil pengolahan, digunakan data tahun 2016-2021 sebagai data training dan tahun 2021 sebagai data uji. Didapatkan nilai root mean square error yaitu 0,064 m. Perubahan nilai sea surface topography cenderung naik setiap tahun, kecuali tahun 2019. Penurunan yang terjadi di tahun 2019 disebabkan oleh fenomena ENSO yang memiliki pengaruh sebesar -0,807 terhadap sea surface topography dengan korelasi terbalik. Temuan penelitian ini memberikan detail penting tentang topografi permukaan laut di Perairan Indonesia Bagian Timur, yang dapat diterapkan untuk meningkatkan pemahaman kita tentang dinamika lauta
Pemodelan Quasigeoid Lokal Bali dari Data Gayaberat Teristris Menggunakan Formula Hotine
No full textQuasigeoid lokal pulau Bali di definisikan menggunakan persamaan Hotine. Data yang digunakan kombinasi data gangguan gayaberat hasil pengukuran terestris, gayaberat lautDTU17, EGM2008 derajat 360 dan SRTM15dengan berbagai variasi jarak spheris diuji untuk menghasil quasigeoid teliti. Variasi jarak spherisyangdigunakan sebesar 0.1 , 0.3 , 0.5 , 0.7 , 0.9 , 1.1 , dan 1.3 . Quasigeoid dikoreksi dengan fungsi anomali gayaberat Bouguer untuk mendapatkan model geoid. Validasi geoid dibandingkan dengan 154 titik co-site GNSS/sipat datar teliti sepanjang jalur yang menghubungkan stasiun pasang surut laut Celukan Bawang ke Tanjung Benoa. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa geoid dengan jarak spheris 0.9 paling akurat dengan nilai standar deviasi sebesar 20,9 cm. Standar deviasi menunjukkan bahwa terjadi pola penurunan nilai dari jarak spheris 0.3 ke 0.9 . Kondisi tersebut dapat disebabkan karena optimalisasi eliminasi kesalahan trunkasi gangguan gayaberat. Meskipun demikian, penelitian yang lebih komprehensif diperlukan untuk menunjukkan pengaruh hubungan antara jarak spheris dan interval data gayaberat yang tersedia
Studi Tentang Implementasi LiDAR Pada Perencanaan Jalan Tol Ruas Aceh-Sigli
No full textJalan tol merupakan salah satu infrastruktur yang berperan untuk membantu meningkatkan perekonomian masyarakat. Melalui program Nawacita, Indonesia membangun infrastruktur jalan tol yang tersebar di seluruh daerah. Pada proses pembangunan jalan tol, diperlukan perencanaan jalur tol yang baik. Teknologi LiDAR merupakan salah satu teknologi penginderaan jauh yang mampu menghasilkan data point clouds obyek-obyek yang dipindai. Kumpulan data point clouds tersebut digunakan untuk membangun Digital Terrain Model (DTM) dan peta kontur. Pada penelitian bertujuan untuk melakukan studi terhadap implementasi teknologi LiDAR pada proses perencanaan jalur tol ruas Aceh-Sigli. Dari penelitian ini dihasilkan akurasi peta kontur yaitu 0.29. Berdasarkan standar Peraturan Badan Informasi Geospasial Nomor 6 Tahun 2018 tentang Pedoman Teknik Ketelitian Peta Dasar, peta kontur dengan interval 1 meter ini termasuk pada kategori peta RBI kelas 2. DTM yang dihasilkan dari penelitian ini mampu menyajikan kondisi topografi lokasi pembangunan jalan tol secara detail. Obyek-obyek yang mampu disajikan oleh DTM pada penelitian ini antara lain, obyek rumah, vegetasi, jaringan kabel, dan infrastruktur lainnya. Informasi obyek yang disajikan oleh DTM tersebut bermanfaat untuk mendesain jalur tol. Berdasarkan hasil penelitian ini, teknologi LiDAR dapat dimanfaatkan untuk memetakan kondisi topografi kawasan pembangunan jalan tol agar jalan tol yang dihasilkan memiliki kualitas yang baik.
Toll roads are one of the infrastructures that play a role in helping improve the community's economy. Through the Nawacita program, Indonesia builds toll road infrastructure spread throughout the region. In the toll road construction process, good toll lane planning is needed. LiDAR technology is a remote sensing technology capable of generating point clouds of scanned objects. The collection of point clouds is used to build a Digital Terrain Model (DTM) and contour maps. This study aims to conduct a study on the implementation of LiDAR technology in the planning process of the Aceh-Sigli toll road section. From this research, the accuracy of the contour map is 0.29. Based on the standards of the Geospatial Information Agency Regulation Number 6 of 2018 concerning Basic Map Accuracy Technical Guidelines, this contour map with 1-meter intervals is included in the RBI class 2 map category. The objects that can be presented by DTM in this study include houses, vegetation, cable networks, and other infrastructure. The object information presented by the DTM is useful for designing toll roads. Based on the results of this study, LiDAR technology can be used to map the topographic conditions of the toll road construction area so that the resulting toll road has good quality
Kesesuaian Penggunaan Lahan di Kota Metro Terhadap Pola Ruang
No full textPerkembangan perekonomian di Kota Metro yang didominasi bidang industri, jasa dan pertanian berbanding lurus dengan peningkatan kebutuhan akan lahan. Pemenuhan kebutuhan akan lahan yang berimplikasi dengan kondisi ekonomi pada tingkat kabupaten/kota membutuhkan penggunaan lahan yang selaras dengan acuan yang ada agar mencapai tujuan pembangunan. Penelitian ini dilakukan dengan mengolah data citra landsat 8 menggunakan metode klasifikasi terbimbing dan pengujian hasil klasifikasi dengan menggunakan matriks konfusi. Proses analisis kesesuaian penggunaan lahan terhadap pola ruang dilakukan dengan menggunakan teknik overlay. Hasil penelitian menunjukkan kelas penggunaan lahan terdapat 4 kelas yaitu pemukiman, pertanian, tanah terbuka dan tubuh air. Luas penggunaan lahan yang sesuai dengan pola ruang sebesar 5416,75 Ha, sedangkan luas penggunaan lahan yang tidak sesuai sebesar 1457,25 Ha.
Kata kunci: kesesuaian lahan; penggunaan lahan; pola ruan
Studi Ketelitian Planimetris dan Luas Hasil Foto Udara Unmanned Area Vehicle (UAV) Guna Menunjang Kegiatan Pendaftran Tanah Sistematik Lengkap (PTSL) (Studi Kasus : Desa Candi Laras Selatan dan Desa Baringin B, Kabupaten Tapin, Kalimantan Selatan)
No full textProgram percepatan sertipikat Hak Atas Tanah melalui Program Pendaftaran Tanah Sistem Lengkap (PTSL), tengah digencarkan oleh Kementerian Agraria dan Tata Ruang / Badan Pertanahan Nasional (BPN) tahun 2017-2025. Program ini diharapkan akan mampu memecahkan konflik pertanahan yang ada di Indonesia serta mampu mendorong pergerakan dan kemajuan ekonomi masyarakat. Masih banyak bidang-bidang tanah yang belum terpetakan di setiap Kantor Pertanahan di seluruh Indonesia. Oleh sebab itu, dibutuhkan metode pengukuran dan pemetaan bidang tanah yang efektif dan efisien untuk menunjang program pemerintah tersebut.Salah satu metode yang dapat digunakan selain pengukuran terestris adalah metode fotogrametri menggunakan wahana pesawat tanpa awak atau biasa disebut Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Pengujian ketelitian geometri dilakukan dengan berpedoman pada peraturan BIG Nomor 6 Tahun 2018 tentang Perubahan Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 15 Tahun 2014 Tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar. Sedangkan pengujian ketelitian planimetrik dilakukan dengan membandingkan luas serta jarak dari sampel bidang tanah antara hasil pengukuran UAV dengan hasil pengukuran Pendaftaran Tanah Sistem Lengkap (PTSL) yang berpedoman pada Peraturan Menteri Agraria dan Tata Ruang / Kepala Badan Pertanahan Nasional Nomor 3 Tahun 1997. Hasil dari orthorektifikasi foto udara digunakan untuk menganalisis perbedaan luas dan jarak antara data pengukuran di lapangan dengan delineasi pada foto udara.Berdasarkan Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 6 tahun 2018 mengenai Perubahan Atas Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 15 Tahun 2014 tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar, akurasi geometrik yang dihasilkan berdasarkan ICP dengan nilai akurasi horizontal (CE90) yaitu sebesar 0,076 meter dan nilai akurasi vertikal (LE90) sebesar 0,108 meter memenuhi klasifikasi ketelitian geometri peta RBI skala 1:1000 kelas 3 dengan nilai CE90 kurang dari 0,9 meter dan nilai LE90 kurang dari 0,4 meter. Nilai RMSE berdasarkan pada Peraturan Menteri Negara Agraria / Kepala Badan Pertanahan Nasional Nomor 3 Tahun 1997 Tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar Pendaftaran sebesar 0,285 meter dan memenuhi skala 1:1000 dimana besar toleransi yang diberikan yaitu lebih besar atau sama dengan 0,3 mm pada skala peta. Hasil perbandingan luas berdasarkan pada Peraturan Menteri Negara Agraria / Kepala Badan Pertanahan Nasional Nomor 3 Tahun pada 16 bidang permukiman 13 bidang (81,25%) memenuhi toleransi, dari 12 bidang persawahan dan menunjukkan 7 bidang (58,33%) memasuki toleransi dan dari 8 bidang hanya 1 bidang (12,5%) yang memenuhi toleransi
Pengaruh Australian Summer Moonson pada Precipitable Water Vapour di Jawa Timur Tahun 2015-2020
No full textPrecipitable Water Vapor merupakan parameter iklim penting yang menunjukkan kelembaban yang tersedia di atmosfer dan memainkan peranan penting dalam siklus hidrologi karena terbentuk oleh penguapan/evapotranspirasi dari permukaan ke atmosfer, dapat mengembun menjadi awan dan dapat kembali kembali ke permukaan dalam bentuk presipitasi. Precipitable Water Vapor dapat dipengaruhi fenomena alam seperti siklus monsun. Saat ini, teknologi Sistem Satelit Navigasi Global saat ini dapat digunakan untuk mendapatkan nilai Precipitable Water Vapour. penelitian ini bertujuan menganalisa korelasi pengaruh monsun musim panas Australia dengan variasi PWV di Jawa Timur selama 5 tahun (2015 – 2020). Perbandingan Precipitable Water Vapor hasil pengukuran GPS dengan PWV alat Radiosonde dengan periode dan lokasi yang sama menunjukkan korelasi yang kuat (Corr = 0,9) dengan RSME sebesar 0,02 m. Sedangkan korelasi baik secara spasial dan temporal PWV pada stasiun CORS Jawa Timur bagian timur menunjukkan korelasi yang cukup kuat (Corr = 0.2 hingga 0,6) dengan monsun musim panas Australia dan korelasi semakin lemah pada stasiun CORS Jawa Timur bagian tengah dan barat
Analisa Sebaran Sedimentasi di Waduk Selorejo dengan menggunakan Data Single Beam Echosounder
No full textWaduk Selorejo sebagai salah satu waduk destinasi wisata dari Perum Jasa Tirta I serta salah satu sumber air bagi masyarakat Desa Pandansari, Kecamatan Ngantang, Kabupaten Malang. Dari waktu ke waktu, sungai-sungai yang berada di sekitar waduk membawa material sedimen (lumpur, pasir, kerikil, dan lainnya) yang menyebabkan pendangkalan (sedimentasi). Maka dari itu perlu dilakukan penelitian berupa pemetaan batimetri Waduk Selorejo yang diharapkan dapat menjadi acuan dan pertimbangan bagi pihak Perum Jasa Tirta I terkait untuk perlindungan dan pemeliharaan area sekitar Waduk Selorejo. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif. Data yang digunakan diambil secara langsung menggunakan SBES (Singlebeam Echosounder) HD-370 yang dihubungkan dengan GNSS Hi-Target V60. Setelah dilakukan koreksi kedalaman, diketahui bahwa Waduk Selorejo saat proses pemeruman memiliki kedalaman minimum -9 m dan kedalaman maksimum -29 m dengan luas 86,40 ha. Fitur bawah air yang ada pada Waduk Selorejo adalah gundukan pertama yang terletak pada koordinat Easting dan Northing berturut-turut 649798,65 m;9129962,53 mdengan ketinggian 6 m kemiringan 10,96º, serta gundukan kedua yang terletak pada koordinat Easting dan Northing berturut-turut 649915,00 m;9129792,61 m serta memiliki ketinggian 18,51 m, kemiringan 19,13º pada bagian atas dan kemiringan 8,28º pada bagian bawah. Selain itu juga dilakukan pengambilan sedimen menggunakan grab sampler. Berdasarkan uji lab terhadap 20 sampel sedimen yang telah diambil, diketahui Waduk Selorejo didominasi oleh tipe sedimen silt (lanau, sebuah sedimen yang diendapkan oleh air) dengan nilai rata-rata 72,90%. Jenis sedimen lain yang terdeteksi yakni sand (pasir) dengan nilai rata-rata 18,05% dan clay (tanah liat) dengan nilai rata-rata 9,04%. Diketahui juga Waduk Selorejo mampu menampung air dengan volume maksimum 13.731.709,38 m3 pada kedalaman maksimum 50 m
Analisa Kawasan Permukiman Kumuh di Kecamatan Kenjeran Surabaya Menggunakan Metode NDBI dan OBIA serta Data Citra Sentinel-2 Tahun 2022
No full textIdentifikasi kawasan permukiman kumuh merupakan proses awal untuk menentukan kawasan kumuh yang menjadi dasar penentuan kebijakan dan penanganan permasalahan kawasan pemukiman kumuh. Perkembangan teknologi penginderaan jauh dapat dimanfaatkan untuk mengidentifikasi kawasan permukiman kumuh melalui pemetaan pola sebaran spasial permukiman kumuh. Pengolahan data citra satelit untuk identifikasi kawasan permukiman kumuh dapat dilakukan dengan berbagai cara, contohnya dengan menggunakan algoritma Normalized Difference Built-Up Index (NDBI) dan Object-Based Image Analysis (OBIA). Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dua teknik tersebut dalam identifikasi kawasan permukiman kumuh menggunakan data penginderaan jauh citra Sentinel-2A di Kecamatan Kenjeran. Kawasan permukiman kumuh yang dapat diidentifikasi menggunakan metode NDBI seluas 198,474 hektar dan metode OBIA seluas 189,396 hektar dari total luas wilayah Kecamatan Kenjeran ±865,666 hektar. Sebesar 22% hingga 23% wilayah di Kecamatan Kenjeran dikategorikan ke dalam kawasan permukiman kumuh. Sebaran kawasan permukiman kumuh di Kecamatan Kenjeran didominasi oleh Kelurahan Tanah Kali Kedinding dan Kelurahan Sidotopo Wetan. Uji akurasi metode NDBI menghasilkan overall accuracy 86% dan kappa accuracy 79%, sementara metode OBIA menghasilkan overall accuracy 89% dan kappa accuracy 83%. Metode OBIA menghasilkan akurasi yang lebih baik dalam mengidentifikasi kawasan permukiman kumuh di Kecamatan Kenjeran
Pemanfaatan Citra Sentinel-2 Untuk Analisa Perubahan Tutupan Lahan Akibat Erupsi Gunung Semeru Tahun 2021
No full textErupsi Gunung Semeru yang terjadi pada tanggal 04 Desember 2021 mengakibatkan kerusakan dan kerugian yang cukup besar di Kecamatan Pronojiwo dan Kecamatan Candipuro, Kabupaten Lumajang. Kerusakan dan kerugian tersebut bisa diidentifikasi dengan melakukan analisa perubahan tutupan lahan menggunakan data citra satelit Sentinel-2 tahun 2021 (sebelum erupsi) dan 2022 (setelah erupsi) serta data survei kawasan yang terdampak erupsi Gunung Semeru yang dilakukan tahun 2022. Hasil dari proses klasifikasi adalah 7 kelas tutupan lahan yang meliputi hutan, semak belukar, sawah, sungai, lahan terbuka, pemukiman dan kebun campur. Dalam penelitian ini diperoleh hasil tutupan lahan secara keseluruhan sebelum maupun setelah erupsi adalah kelas hutan dan semak belukar mendominasi hampir sebagian besar wilayah di Kecamatan Candipuro dan Pronojiwo, sedangkan kelas sungai mempunyai luasan paling kecil namun justru mengalami perubahan yang cukup besar akibat aliran lahar dingin erupsi. Di Kecamatan Candipuro hanya tutupan lahan hutan yang mengalami penurunan luasan paling besar yaitu 1.278,340 ha dan sungai mengalami panambahan luasan cukup besar yaitu 284,364 ha, sedangkan tutupan lahan yang lainnya relatif stabil. Di Kecamatan Pronojiwo hampir seluruh tutupan lahan mengalami perubahan yang besar karena berada tepat di kaki Gunung Semeru. Namun perubahan paling besar terdapat di kelas semak belukar yang mengalami penurunan luasan 429,779 ha dan kelas sungai mengalami penambahan luasan 53,095 ha