Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.049
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MANAJEMEN HUTAN TROPIKA Journal of Tropical Forest Management Indonesian Journal of Conservation Majalah Geografi Indonesia Jurnal Penelitian Politik Journal of Forest Science Avicennia MAKILA: Jurnal Penelitian Kehutanan Repong Damar: Jurnal Pengabdian Kehutanan dan Lingkungan JOURNAL OF PEOPLE, FOREST AND ENVIRONMENT Jurnal Pengabdian Fakultas Pertanian Universitas Lampung
Rudi Hilmanto
Jurusan Kehutanan Fakultas Pertanian,Universitas Lampung Jl. Soemantri Brojonegoro No. 1 Bandar Lampung, Lampung
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Earth & Planetary Sciences Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
IDENTIFIKASI TUTUPAN LAHAN TERBUKA HIJAU DI KOTA MADYA BANDAR LAMPUNG MENGGUNAKAN ALGORITMA MACHINE LEARNING MODEL GAUSSIAN MIXTURE MODEL (GMM) Rofi, Muhammad; Santoso, Trio; Hilmanto, Rudi; Winarno, Gunardi Djoko
Journal of People, Forest and Environment Vol. 5 No. 1 (2025): Mei
Publisher : University of Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pertumbuhan kota yang pesat di Kota Madya Bandar Lampung mendorong kebutuhan akan pemantauan dan pengelolaan lahan terbuka hijau (RTH) secara efektif. RTH memiliki peran vital dalam menjaga keseimbangan ekosistem dan kualitas lingkungan perkotaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi tutupan lahan terbuka hijau menggunakan pendekatan machine learning dengan algoritma Gaussian Mixture Model (GMM). Data citra satelit resolusi menengah digunakan sebagai basis pengolahan spasial, yang kemudian diproses melalui tahapan pra-pemrosesan seperti koreksi geometrik dan peningkatan citra. GMM diterapkan untuk melakukan klasifikasi tak terawasi terhadap jenis tutupan lahan berdasarkan spektrum nilai piksel. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma GMM mampu memetakan area RTH dengan akurasi yang cukup tinggi, dan memberikan informasi spasial yang mendukung perencanaan kota berkelanjutan. Studi ini menegaskan potensi penggunaan metode machine learning dalam pemetaan tutupan lahan secara efisien dan adaptif di wilayah urban.
PENGGUNAAN BERBAGAI INDEKS VEGETASI UNTUK PENGENALAN CEPAT DAN AKURAT PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN MANGROVE DI KECAMATAN LABUHAN MARINGGAI KABUPATEN LAMPUNG TIMUR Permana, Muhammad Agung; Hilmanto, Rudi; Santoso, Trio; Indriyanto, Indriyanto
Journal of People, Forest and Environment Vol. 5 No. 1 (2025): Mei
Publisher : University of Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Ekosistem mangrove memiliki fungsi ekologis yang penting, antara lain sebagai penahan abrasi, habitat biota perairan, penyerap karbon, serta penunjang ekonomi masyarakat pesisir. Namun kawasan mangrove di Kecamatan Labuhan Maringgai mengalami degradasi serius akibat konversi lahan, abrasi pantai, dan tekanan aktivitas masyarakat pesisir yang tidak terkendali. Pemantauan kondisi mangrove dapat dilakukan dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja indeks vegetasi NDVI, GNDVI, dan SAVI dalam mendeteksi kerapatan tutupan lahan mangrove secara cepat dan akurat, serta melakukan reklasifikasi dan estimasi perubahan luas tutupan mangrove periode 2013–2025. Penelitian ini dilakukan pada bulan Februari 2025 di Kecamatan Labuhan Maringgai, Kabupaten Lampung Timur, Lampung. Metode yang digunakan meliputi analisis citra satelit Landsat 8 dengan pengolahan NDVI, GNDVI, dan SAVI, dilengkapi validasi lapangan melalui Ground Truth Point (GTP). Hasil penelitian menunjukkan bahwa NDVI dengan model regresi cubic memiliki akurasi tertinggi dalam mendeteksi kerapatan mangrove dengan nilai R² sebesar 0,978 dan F sebesar 237,969. Sementara itu, GNDVI dan SAVI lebih efisien menggunakan model linear karena sederhana namun stabil. Reklasifikasi peta indeks vegetasi menunjukkan bahwa tutupan mangrove di Kabupaten Lampung Timur mengalami dinamika yang fluktuatif, dengan peningkatan pada tahun 2015–2017 namun penurunan drastis sejak 2019 hingga mencapai titik terendah pada 2025 akibat tekanan antropogenik dan abrasi pantai.
DINAMIKA TUTUPAN HUTAN MANGROVE AKIBAT AKTIVITAS MANUSIA DI KECAMATAN LABUHAN MARINGGAI KABUPATEN LAMPUNG TIMUR Candra, Roni; Santoso, Trio; Hilmanto, Rudi; Indriyanto, Indriyanto
JOURNAL OF PEOPLE, FOREST AND ENVIRONMENT Vol. 5 No. 1 (2025): Mei
Publisher : University of Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Ekosistem mangrove Indonesia menghadapi tekanan antropogenik kompleks yang mengancam keberlanjutannya. Penelitian ini menganalisis dinamika tutupan hutan mangrove di Kecamatan Labuhan Maringgai, Lampung Timur periode 2014-2024 menggunakan citra landsat 8 dan metode Support Vector Machine dengan akurasi >88%. Hasil menunjukkan paradoks konservasi signifikan: mangrove meningkat 415,35 ha (53%) dari 783,81 ha menjadi 1.199,16 ha, namun hanya 43,98% mangrove awal yang bertahan. Regenerasi alami mendominasi pada bekas tambak dan lahan terbuka, sementara konversi terbesar terjadi menjadi tambak (11,02%) dan kebun campuran (7,45%). Aktivitas manusia menunjukkan dampak ganda: tekanan konversi dan eksploitasi berlanjut, namun penurunan aktivitas tambak akibat abrasi justru memicu pemulihan alami. Temuan kritis berupa kematian mangrove Avicennia sp. akibat genangan permanen mengindikasikan tekanan global seperti kenaikan muka air laut memperparah dampak lokal. Meskipun terjadi peningkatan kuantitatif, fragmentasi habitat dan penurunan kualitas ekosistem menunjukkan kerentanan jangka panjang. Penelitian ini berkontribusi pada pemahaman dinamika mangrove pesisir Indonesia dan merekomendasikan pendekatan pengelolaan integratif yang menggabungkan konservasi dengan pembangunan ekonomi berkelanjutan untuk menciptakan resiliensi ekosistem pesisir.
Pemantauan invasi mantangan (Merremia peltata) di Taman Nasional Bukit Barisan Selatan menggunakan Google Earth Engine Dzakiyyaa, Ruwaida; Darmawan, Arief; Santoso, Trio; Hilmanto, Rudi; Septiadi, Luhur; Surya, Rikha Aryanie
Majalah Geografi Indonesia Vol 39, No 2 (2025): Majalah Geografi Indonesia
Publisher : Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/mgi.101697

Abstract

Abstrak Mantangan merupakan spesies yang secara masif menginvasi bagian selatan Taman Nasional Bukit Barisan Selatan (TNBBS) dan diperkirakan sebarannya semakin meluas. Mantangan tumbuh dengan cara melilitkan batangnya pada inang hingga menutupi permukaan tubuh dan tajuk inangnya serta dapat merambat dari satu inang ke inang yang lain, selain itu mantangan juga dapat tumbuh secara vegetatif melalui batangnya yang terpotong kemudian menyentuh tanah sehingga menghasilkan generasi baru. Oleh karena itu, informasi sebaran spasial mantangan perlu diketahui dengan pemantauan secara berkala. Dewasa kini, pemantauan dapat dilakukan dengan penginderaan jauh, misalnya menggunakan data citra satelit. Perkembangan Google Earth Engine (GEE) menjadi salah satu pilihan untuk pemantauan invasi mantangan. GEE menyediakan data citra satelit berbasis komputasi awan dan dapat menghasilkan citra satelit multitemporal yang bebas awan, sehingga menjadi solusi permasalahan big data serta tidak memerlukan biaya untuk penggunaannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui luas invasi mantangan tahun 2019 – 2023 menggunakan GEE. Penelitian dilakukan dengan menggunakan citra satelit, citra DEM, dan transformasi indeks EVI dengan algoritma random forest. Objek penelitian difokuskan pada daerah selatan TNBBS yang secara khusus terinvasi oleh mantangan yaitu pada empat resor diantaranya Pemerihan, Way Haru, Way Nipah, dan Tampang. Objek penelitian kemudian dijadikan sebagai area of interest (AOI). Hasil penelitian menunjukkan hasil akurasi yang baik dengan nilai 93,49% (user accuracy), 95,18% (producer accuracy), 95,23% (overall accuracy), dan 90,18% (kappa accuracy) pada kelas mantangan. Perubahan sebaran mantangan mencapai 7.374,89 ha (2019), 8.237,88 ha (2021), dan 8.716,84 ha (2023). Berdasarkan hasil, diketahui bahwa mantangan menginvasi lebih masif pada Resor Tampang dan Resor Way Haru yang disebabkan oleh kejadian masa lalu seperti pembukaan lahan dan kebakaran serta habitat yang sesuai untuk pertumbuhan mantangan.Abstract Mantangan is a species that has massively invaded the southern part of Bukit Barisan Selatan National Park (BBSNP) and is expected to expand its distribution. Mantangan grows by wrapping its trunk around the host until it covers the surface of the host's body and crown and can creep from one host to another, besides that mantangan can also grow vegetatively through its trunk which is cut and then touches the ground to produce a new generation. Therefore, information on the spatial distribution of mantangan needs to be known through regular monitoring. Nowadays, monitoring can be done by remote sensing, for example using satellite image data. The development of Google Earth Engine (GEE) is one option for monitoring mantangan invasion. GEE provides cloud computing-based satellite image data and can produce cloud-free, multitemporal satellite images, so it is a solution to the big data problem and does not require fees for its use. This study aims to determine the extent of mantangan invasion in 2019 – 2023 using GEE. The research was conducted using satellite images, DEM images, and EVI index transformation with random forest algorithm. The research object focused on the southern area of BBSNP which was specifically invaded by mantangan, namely in four resorts including Pemerihan, Way Haru, Way Nipah, and Tampang. The research object is then used as an area of interest (AOI). The results showed good accuracy results with values of 93.49% (user accuracy), 95.18% (producer accuracy), 95.23% (overall accuracy), and 90.18% (kappa accuracy) in the mantangan class. Changes in the distribution of challenges reached 7,374.89 ha (2019), 8,237.88 ha (2021), and 8,716.84 ha (2023). Based on the results, it is known that mantangan invaded more massively in Tampang Resort and Way Haru Resort due to past events such as land clearing and fires as well as suitable habitat for mantangan growth.  
Co-Authors Agus Setiawan Agustiana, Laviyanti Agustiono, Ariyadi Ahmad Mujahid, Ahmad Akbar, Fawwaz Angger Kesuma, Robbi Arief Darmawan Asihing Kustanti Awandi, Hafizh Bainah Sari Dewi Candra, Roni Ceng Asmarahman Christine Wulandari Duryat, Duyat Dzakiyyaa, Ruwaida Fikri, Adhi Auliya Fitriana, Yulia Rahma Hadida, Ratu Husaina Harianto, Sugeng P. Indra Gumay Febryano Indriyanto, Indriyanto Irwan Irwan Kaskoyo, Hari Marti Sya’ban, Hendra Melya Riniarti Mustika, Iga Yulia Naviza, Fania Permana, Anom Tahta Permana, Muhammad Agung Puspita, Eka Nala Rahmat Safe’i Ristiara, Liana rofi, muhammad Salsabila, Sahda Samsul Bakri Santoso, Trio Septiadi, Luhur Suri, Intan Fajar Surya, Rikha Aryanie Susni Herwanti Tri Widyawati, Tri Wahyu Hidayat Winarno, Gunardi Djoko Wulandari, Christin Yulian, Reni