p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik ITS
Bioresita, Filsa
Departemen Teknik Geomatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Pemantauan Land Surface Temperature (LST) dan Kaitannya dengan Tutupan Lahan (Studi Kasus: Kota Surabaya Tahun 2014-2022) Jannah, Gea Sivaul; Bioresita, Filsa
Jurnal Teknik ITS Vol 12, No 2 (2023)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v12i2.122579

Abstract

Peningkatan penduduk terjadi akibat banyaknya penduduk dari luar kota/desa berpindah menuju pusat kota atau bisa dikenal dengan fenomena urbanisasi. Fenomena ini juga terjadi pada Kota Surabaya. Peningkatan penduduk terjadi di Kota Surabaya, tercatat dalam BPS 2020, sejumlah 25723 penduduk luar kota menetap di Kota Surabaya. Selain membawa pengaruh peningkatan penduduk, proses urbanisasi juga berdampak pada alih fungsi lahan perkotaan dari lahan tidak terbangun menjadi lahan terbangun. Perubahan tutupan lahan memiliki peran penting terhadap naiknya nilai suhu permukaan, hal ini diakibatkan oleh lahan terbangun memberikan pantulan panas yang lebih tinggi dibandingkan vegetasi. Oleh karena itu pemantauan tentang suhu permukaan dan kaitannya dengan tutupan lahan penting dilakukan untuk perencanaan penggunaan lahan dalam upaya mengurangi permasalahan lingkungan maupun iklim. Dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh menggunakan citra Landsat-8 dan pengolahan menggunakan Google Earth Engine (GEE) dapat dilakukan analisis spasial fenomena tersebut. Nilai LST berada pada rentang 27,357-31,909 °C dan cenderung mengalami peningkatan. Tutupan lahan Kota Surabaya didominasi oleh lahan terbangun dengan kecenderungan mengalami peningkatan di setiap tahunnya. Kelas lahan terbangun, vegetasi dan badan air memiliki korelasi kuat terhadap Land Surface Temperature (LST) dengan nilai koefisien korelasi masing-masing 0,91; -0,81; dan -0,61. Korelasi cukup terjadi pada objek lahan terbuka dengan nilai korelasi 0,08. Hal ini membuktikan bahwa LST akan lebih tinggi pada objek lahan terbuka dan LST akan lebih rendah pada objek vegetasi.
Penerapan Algoritma Support Vector Machine dalam Analisis Perubahan Tutupan Lahan Akibat Letusan Gunung Semeru Tahun 2021 (Studi Kasus : Kecamatan Pronojiwo) Azzahra, Erika; Hidayat, Husnul; Bioresita, Filsa
Jurnal Teknik ITS Vol 12, No 2 (2023)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v12i2.126561

Abstract

Pada 4 Desember 2021 terjadi letusan Semeru yang membawa perubahan lingkungan termasuk perubahan tutupan lahan di daerah letusan, salah satunya di Kecamatan Pronojiwo, Kabupaten Lumajang. Informasi mengenai perubahan tutupan lahan diperlukan untuk para pengambil kebijakan atau pemangku kepentingan terkait untuk pengelolaan sumber daya lahan berkelanjutan. Pemantauan perubahan tutupan lahan dapat dilakukan menggunakan teknologi penginderaan jauh dengan data multi-temporal Sentinel-2 Level 2A dan menggunakan berbagai cara, salah satunya dengan metode supervised machine learning dengan algoritma Support Vector Machine (SVM). Klasifikasi tutupan lahan yang diterapkan pada penelitian ini terdiri dari lima enam tutupan lahan, yaitu sungai, lahan terbuka, area terbangun, sawah, hutan lahan kering, dan perkebunan. Berdasarkan hasil uji akurasi dengan menggunakan Confussion matrix diperoleh nilai overall accuracy sebesar 88,11%. Algoritma Support Vector Machine (SVM) cukup baik digunakan untuk mengetahui perubahan tutupan lahan akibat letusan Gunung Semeru tahun 2021. Hasil penelitian menunjukkan terjadi penambahan luas pada kelas sungai, lahan terbuka, dan hutan lahan kering yaitu sebesar 2,293 〖KM〗^2, 6,381 〖KM〗^2, 6,499 〖KM〗^2. Sedangkan untuk area terbangun mengalami penurunan luas sebesar 12,863 〖KM〗^2, 2,495〖 KM〗^2 dan 0,445 〖KM〗^2.