Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Insurgent Planning Practices in Indonesia’s Development Planning Nanda Mutiara Zani; Azizah Putri Abdi; Jafar Mukhlis
BANDAR: JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING Vol. 7 No. 2 (2025): Bandar: Journal of Civil Engineering
Publisher : Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31605/bjce.v7i2.5562

Abstract

Insurgent planning represents a strand of planning theory that transcends political boundaries, challenges societal oppression, and envisions alternative urban futures. This study explores the concept and practices of insurgent planning in Indonesia through a descriptive qualitative method with a comparative approach, focusing on three major cities: Yogyakarta, Makassar, and Jakarta. The findings reveal dynamics similar to those in the Global South. In Yogyakarta, the Kalijawi Community, supported by Arkom Jogja, resisted eviction along riverbanks through social network strengthening and alternative housing initiatives. In Makassar, Kampung Pisang residents addressed tenure insecurity with Arkom Makassar via participatory mapping, negotiation, and land-sharing. In Jakarta, post-eviction residents of Kampung Akuarium reclaimed their right to the city through advocacy, litigation, and coalition-building. The study concludes that reclaiming neglected urban assets represents the most prominent form of insurgent planning, emphasising a shift from top-down approaches towards inclusive, participatory, and justice-oriented urban planning
Klasifikasi Tutupan Lahan Perkotaan Menggunakan Citra Satelit Sentinel-2 dan Pendekatan Machine Learning Algoritma Random Forest (Studi Kasus: Kota Palu): Urban Land Cover Classification Using Sentinel-2 Satellite Imagery and the Random Forest Machine Learning Algorithm (Case Study: Palu City) Yan Radhinal; Azizah Putri Abdi; Despry Nur Annisa Ahmad
Jurnal Kolaboratif Sains (Special Issue) - Jurnal Kolaboratif Sains (JKS) - Agustus 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Palu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56338/jks.v8i7.8301

Abstract

Data tutupan lahan (land cover) yang akurat dan mutakhir merupakan fondasi penting bagi perencanaan tata ruang, pemantauan lingkungan, dan pengambilan kebijakan pembangunan di wilayah perkotaan. Penelitian ini menyajikan sebuah metode yang efisien untuk mengklasifikasikan tutupan lahan di Kota Palu menggunakan citra satelit Sentinel-2 dan algoritma machine learning Random Forest. Dengan memanfaatkan platform komputasi awan Google Earth Engine (GEE), citra satelit untuk tahun 2024 diproses menjadi sebuah komposit bebas awan. Klasifikasi dilakukan dengan memanfaatkan data spektral dari citra tersebut untuk mengidentifikasi lima kelas tutupan lahan utama. Lima kelas tutupan lahan utama diidentifikasi: (1) Lahan Terbangun, (2) Vegetasi Rapat, (3) Vegetasi Jarang, (4) Badan Air, dan (5) Lahan Terbuka/Pasir. Akurasi model dievaluasi menggunakan metode validasi standar (30% dari total sampel) dan menunjukkan akurasi keseluruhan 95,27% dengan koefisien Kappa 0,819. Hasil penelitian ini berupa peta tutupan lahan digital beresolusi tinggi yang dapat menjadi data dasar krusial bagi pemerintah Kota Palu dalam merumuskan kebijakan tata ruang, memantau perubahan lingkungan, serta mendukung perencanaan mitigasi bencana yang lebih efektif.