Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik ITS
Hidayat, Husnul
Departemen Teknik Geomatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
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.
Perbandingan Indeks NDVI Tanaman Mangrove di Muara Sungai Kalimireng, Gresik Menggunakan Kamera Multispektral dan Citra Sentinel-2 Laksmana, Miko Cahya; Hidayat, Husnul
Jurnal Teknik ITS Vol 12, No 3 (2023)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v12i3.125092

Abstract

Hutan mangrove memiliki fungsi penting sebagai penyerap karbon cukup baik di bumi, peran ini memiliki dampak positif bagi ekosistem kehidupan. Informasi hutan mangrove dapat diperoleh melalui data penginderaan jauh. Teknologi penginderaan jauh memiliki efisiensi yang tinggi untuk keperluan monitoring hutan mangrove, akan tetapi reso-lusi spasial citra yang rendah kurang efektif untuk pemantauan wilayah kurang dari 100 hektar. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan teknologi kamera multispektral pada hutan mangrove wilayah perairan Kalimireng, Gresik sebagai moni-toring hutan mangrove yang selanjutnya dibandingkan dengan citra satelit Sentinel-2A. Dengan teknologi penginderaan jauh ini, jenis dan kerapatan mangrove dapat diestimasi berdasar-kan nilai NDVI. Berdasarkan hasil pengambilan foto udara menggunakan kamera MAPIR 3 Survey nilai indeks NDVI berkisar di antara -0,140704−0,985896, sedangkan nilai NDVI pada Sentinel-2A berkisar di antara -0,196931–0,64069. rentang tersebut diklasifikasikan menjadi 5 kelas untuk MAPIR dan 4 kelas untuk Sentinel-2A. Klasifikasi dibagi menjadi lahan tidak bervegetasi, kehijauan sangat rendah, kehijauan rendah, kehi-jauan sedang, kehijauan tinggi. Hasil akurasi dari kedua citra memiliki OA 75 % untuk kamera MAPIR sedangkan 73,33% untuk Sentinel-2. Hasil korelasi dengan 50 titik menunjukkan korelasi positif antara kamera multispektral dan citra satelit Sentinel-2A. Nilai uji akurasi menentukan bahwa luas mangrove didapatkan dari kelas kehijauan tinggi untuk MAPIR dan kelas kehijauan sedang untuk Sentinel-2A, masing-masing luas mangrove adalah 41.065 ha untuk kamera MAPIR dan 36.097 ha untuk Sentinel-2A.
Co-Authors Azzahra, Erika Bioresita, Filsa Laksmana, Miko Cahya