Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

1.259

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Geoplanning : Journal of Geomatics and Planning Jurnal Pengembangan Kota GEA, Jurnal Pendidikan Geografi Jurnal Penelitian Karet Journal of Applied Geospatial Information JURNAL ILMIAH GEOMATIKA Jurnal Geografi Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Warta Perkaretan Sriwijaya Bioscientia

Muhammad Kamal

Departemen Sains Informasi Geografi Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada

Author-ID : 3012580

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Education Engineering Environmental Science Immunology & microbiology Materials Science & Nanotechnology Mathematics Medicine & Pharmacology Physics Social Sciences Other

Published : 10 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

ASSESSMENT OF MANGROVE FOREST DEGRADATION THROUGH CANOPY FRACTIONAL COVER IN KARIMUNJAWA ISLAND, CENTRAL JAVA, INDONESIA Muhammad Kamal; Hartono Hartono; Pramaditya Wicaksono; Novi Susetyo Adi; Sanjiwana Arjasakusuma
Geoplanning: Journal of Geomatics and Planning Vol 3, No 2 (2016)
Publisher : Department of Urban and Regional Planning, Diponegoro University

The Karimunjawa Islands mangrove forest has been subjected to various direct and indirect human disturbances in the recent years. If not properly managed, this disturbance will lead to the degradation of mangrove habitat health. Assessing forest canopy fractional cover (fc) using remote sensing data is one way of measuring mangrove forest degradation. This study aims to (1) estimate the forest canopy fc using a semi-empirical method, (2) assess the accuracy of the fc estimation and (3) create mangrove forest degradation from the canopy fc results. A sample set of in-situ fc was collected using the hemispherical camera for model development and accuracy assessment purposes. We developed semi-empirical relationship models between pixel values of ALOS AVNIR-2 image (10 m pixel size) and field fc, using Enhanced Vegetation Index (EVI) as a proxy of the image spectral response. The results show that the EVI provides reasonable estimation accuracy of mangrove canopy fc in Karimunjawa Island with the values ranged from 0.17 to 0.96 (n = 69). The low fc values correspond to vegetation opening and gaps caused by human activities or mangrove dieback. The high fc values correspond to the healthy and dense mangrove stands, especially the Rhizophora sp formation at the seafront. The results of this research justify the use of simple canopy fractional cover model for assessing the mangrove forest degradation status in the study area. Further research is needed to test the applicability of this approach at different sites.

PENGARUH RESOLUSI SPASIAL CITRA TERHADAP HASIL PEMETAAN KANDUNGAN HARA NITROGEN PERKEBUNAN KARET Jamin Saputra; Muhammad Kamal; Pramaditya Wicaksono
Jurnal Penelitian Karet JPK : Volume 36, Nomor 1, Tahun 2018
Publisher : Pusat Penelitian Karet - PT. Riset Perkebunan Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22302/ppk.jpk.v36i1.545

Nitrogen merupakan salah satu unsur hara yang dibutuhkan dalam jumlah banyak oleh tanaman. Tanaman yang mengalami kekurangan unsur hara nitrogen akan menyebabkan terhambatnya pertumbuhan dan penurunan produktivitas tanaman. Penerapan sistem pertanian presisi pada kegiatan pemupukan di perkebunan karet dilakukan dengan cara dosis pemupukan dibuat berdasarkan kandungan hara tanah dan kandungan hara pada tanaman. Pada areal yang luas membutuhkan biaya analisa hara tanaman yang cukup mahal. Oleh karena itu sangat dibutuhkan suatu teknologi yang dapat mengestimasi kondisi hara tanaman dengan cepat dan biaya yang murah. Teknologi penginderaan jauh merupakan alternatif yang dapat digunakan untuk areal yang luas dan dengan waktu yang cepat serta biaya yang relatif murah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh resolusi spasial citra terhadap peta hasil estimasi kandungan nitrogen perkebunan karet. Citra multi resolusi yang digunakan antara lain GeoEye-1 (2 m) Sentinel-2A (10 dan 20 m) dan Landsat 8 OLI (30 m). Metode yang digunakan adalah membangun hubungan semi-empiris antara band tunggal dan indeks vegetasi citra dengan kandungan hara nitrogen perkebunan karet. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peta hasil estimasi kandungan hara nitrogen perkebunan karet menggunakan citra Sentinel-2A (SE 0,369) memiliki akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan menggunakan citra GeoEye-1 (SE 0,519) dan Landsat 8 OLI (SE 0,462).

IDENTIFIKASI KERUSAKAN BANGUNAN PASCA GEMPA BUMI MENGGUNAKAN CITRA SATELIT WORLDVIEW-2 Basmala Asliha Afida; Muhammad Kamal; Danang Sri Hadmoko
Jurnal Pengembangan Kota Vol 8, No 1: Juli 2020
Publisher : Diponegoro University

Gempa bumi yang tidak dapat diprediksi berdampak pada kerusakan fisik dan sosial yang mengakibatkan perubahan penutup/penggunaan lahan, besar kecilnya dampak dapat berbeda tergantung dari karakteristik wilayah. Pada tanggal 28 September 2018 gempa bumi dengan kekuatan 7,4 SR terletak sekitar 80 km di utara Kota Palu mengakibatkan ratusan bangunan mengalami kerusakan. Kehadiran teknologi penginderaan jauh yang terus berkembang dapat dimanfaatkan dalam mengetahui dampak dari gempa bumi dengan bantuan integrasi sistem informasi geografis. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kerusakan bangunan pasca gempa bumi di Kota Palu dengan menggunakan citra satelit WorldView-2 melalui pengenalan ciri fisik dan pola dari interpretasi Object Based Image Analysis (OBIA). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Object Based Image Analysis (OBIA) terdiri dari dua tahap segmentasi dan klasifikasi citra. Manfaat yang dihasilkan dari penelitian ini mengetahui kemampuan citra satelit WorldView-2 hasil Pan Sharpening dalam mengidentifikasi kerusakan bangunan dimana menghasilkan ketelitian sebesar 84,21%.

Spatial Distribution Analysis of Total Suspended Solid (TSS) using PlanetScope Data in Menjer Lake, Wonosobo Regency Putu Wirabumi; Pramaditya Wicaksono; Muhammad Kamal; Iwan Ridwansyah; Luki Subehi; Aan Dianto
Journal of Applied Geospatial Information Vol 4 No 1 (2020): Journal of Applied Geospatial Information (JAGI)
Publisher : Politeknik Negeri Batam

TSS (Total Suspended Solid) is one of the optical parameters that can be used for turbidity key indicator to assess water quality. The rapid development of remote sensing technology in the field of mapping has resulted in various methods for estimating TSS concentrations. The spatial, spectral, and temporal characteristics of PlanetScope data have the potential to estimate TSS concentrations. This study aims to determine the best method for estimating TSS concentrations and mapping the spatial distribution of TSS at a depth of 0 – 0.2 m using PlanetScope data. There are 4 single bands, 12 band ratio combinations, and 4 PC-bands in TSS mapping. Single bands, band ratio combinations, and PC-band which able to pass the significance limit of r value on the number of samples (n) are used in empirical modeling of PlanetScope data with field data using regression tests. The results show that: 1) 4 band ratio combinations (B1/B4, B2/B4, B3/B4, B4/B3) and one PC-band (PC-2) significantly correlated with TSS (mg/l), 2) PC-2 is the best spectral transformation in estimating TSS concentrations in Menjer Lake, indicated by the SE value of 3.47 mg/l with maximum accuracy produced at 78.62%, 3) all models that significantly correlated are over-estimated, indicated by the variations in model plots are below the 1:1 plot line, 4) high TSS concentrations are in the north, west, and south around the edge of the lake because of the inlets and the floating net cages, while the low concentration is in the middle of the lake.

PENGARUH DISTRIBUSI SAMPEL PEMODELAN TERHADAP AKURASI ESTIMASI LEAF AREA INDEX (LAI) MANGROVE Muhammad Kamal; Tito Kanekaputra; Rima Hermayani; Dian Utari
Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 16 No. 2 Desember 2019
Publisher : Indonesian National Institute of Aeronautics and Space (LAPAN)

Estimasi leaf area index (LAI) mangrove merupakan salah satu aspek penting dalam rangka upaya pemantauan dan konservasi habitat mangrove. Citra penginderaan jauh sangat bermanfaat untuk melakukan estimasi status LAI mangrove, terutama dengan menggunakan pendekatan semi-empiris. Pendekatan ini membutuhkan pemilihan lokasi dan distribusi nilai sampel baik untuk pemodelan atau uji akurasi yang sesuai. Namun demikian, seringkali penentuan sampel ini dilakukan secara random tanpa memperhatikan distribusi spasial dan distribusi nilai sampel yang dikumpulkan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis eksploratif terhadap sampel lapangan yang dikumpulkan untuk menjawab (1) apakah distribusi spasial dan (2) distribusi nilai sampel pemodelan berpengaruh terhadap akurasi estimasi LAI mangrove. Metode yang digunakan adalah dengan membangun model hubungan semi-empiris antara nilai piksel citra ALOS AVNIR-2 (10m) melalui Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI) dengan pengukuran LAI di lapangan menggunakan LICOR LAI-2200. Sampel pemodelan dan sampel uji dipilih secara random dan purposive melalui simulasi tiga skenario berdasarkan distribusi spasial dan sebaran nilainya. Kemudian uji akurasi dilakukan antara nilai estimasi LAI melalui Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI) dan data LAI lapangan menggunakan plot hubungan 1:1 dan Standar Eror of Estimate (SEE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi estimasi LAI bervariasi tergantung pada distribusi spasial dan nilai sampel pemodelan. Akurasi estimasi yang tinggi diperoleh jika distribusi spasial sampel pemodelan tersebar merata dan nilai sampel meliputi rentang nilai sampel lapangan. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai justifikasi disain lokasi sampel di lapangan dan pemilihan titik sampel untuk pemodelan dengan pendekatan semi-empiris.

PERBANDINGAN BIAYA DALAM PENDUGAAN KANDUNGAN HARA NITROGEN PERKEBUNAN KARET DENGAN MENGGUNAKAN BEBERAPA JENIS CITRA PENGINDERAAN JAUH Jamin Saputra; Muhammad Kamal; Pamaditya Wicaksono
Warta Perkaretan Vol. 39 No. 2 (2020): Volume 39, Nomor 2, Tahun 2020
Publisher : Pusat Penelitian Karet - PT. Riset Perkebunan Nusantara

Nitrogen merupakan salah satu unsur hara yang dibutuhkan dalam jumlah yang besar oleh tanaman. Kekurangan nitrogen akan menyebabkan terhambatnya pertumbuhan dan penurunan produktivitas tanaman. Teknologi penginderaan jauh merupakan alternatif yang dapat digunakan untuk areal yang luas dan dengan waktu yang cepat serta biaya yang relatif murah untuk mengestimasi kandungan nitrogen. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi biaya estimasi kandungan hara nitrogen perkebunan karet dengan menggunakan teknlogi penginderaan jauh. Komponen yang digunakan dalam evaluasi efektivitas biaya antara lain; perolehan data lapangan, perolehan data citra, pengolahan citra dan uji akurasi hasil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa estimasi kandungan hara nitrogen perkebunan karet menggunakan citra Sentinel-2A lebih efektif dibandingkan dengan menggunakan citra GeoEye-1 dan Landsat 8 OLI karena biaya yang dikeluarkan paling rendah dan akurasi yang dihasilkan paling tinggi. Biaya dan akurasi masing-masing citra antara lain Sentinel-2A biaya Rp.8.490.500 dengan akurasi 86,83%, GeoEye-1 biaya Rp.13.732.500 dengan akurasi 81,46% dan Landsat 8 OLI biaya Rp.8.490.500 dengan akurasi 83,53%. Biaya pendugaan kandungan hara nitrogen perkebunan karet menggunakan citra Sentinel-2A hanya 48,8% dari cara konvensional.

Kajian pustaka asesmen status kondisi ekosistem mangrove Gathot Winarso; Muhammad Kamal; Mohammad Syamsu Rosid; Wikanti Asriningrum; Jatna Supriatna
Sriwijaya Bioscientia Vol 1 No 2 (2020)
Publisher : Biology Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Sriwijaya University

The mangrove area of the world has been decreasing and Indonesia has lost 1.6 million ha of mangrove during the period 1980-2005. In 2015 the status of Indonesia's mangroves was 3.5 million ha with 48% in good condition and 52% in degraded conditions. Therefore, mangrove forests should be conserved properly and utilized sustainably. Assessment of the status of mangrove conditions is essential in conservation planning and management so that it can be done better. However, the method for assessing the condition of mangrove forests is still diverse and has not been standardized, so a literature review and review of how to assess the condition of mangrove ecosystems from various literature needs to be done. The results of the study of various literatures, in general there are two types of assessments. The first assessment used canopy density indicators, tree density, structure and composition of vegetation including diversity index and environmental parameters which are used singly or a combination of some or all parameters and some that be correlated with ecological integrity. For the second assessment, using a comparison between the existing mangrove forest and the potential area to be overgrown with mangroves. There is a difference when assessing the potential area, there is the opinion of the area potentially seen by the status of the area whether or not the forest area, from the landsystem, the level of abrasion, pond area and the comparison of the coastline length overgrown with mangrove with a total coastline length. Both assessments with each indicator can be used in accordance with the objectives of the assessment of the condition.

MAPPING MANGROVE SURFACE CARBON STOCKS USING MULTISENSOR IMAGERY IN CLUNGUP MANGROVE CONSERVATION (CMC) MALANG REGENCY Maulana Abdul Hakim; Muhammad Kamal; Sanjiwana Arjasakusuma
JURNAL GEOGRAFI Vol 14, No 2 (2022): JURNAL GEOGRAFI
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/jg.v14i2.33575

Mangroves can store carbon effectively with a value of about 1,023 Mg C/Ha and become one of the richest forests that store 4-20 billion tons of blue carbon globally. Remote sensing imagery can be used to map mangrove surface carbon stocks using radar and optical image sensors. Generally, forest carbon on earth is stored in two places, namely above the surface (Above Ground Carbon, AGC) and below the surface (Below Ground Carbon, BGC). This study aims to estimate the surface carbon stock of mangroves using multisensory imagery using the Random Forest method in the Clungup Mangrove Conservation (CMC) area, Malang Regency, East Java. Four vegetation indices (IRECI, NDI45, NDVI, SAVI), single band, and VV VH polarization were used as predictive variables. Estimating the carbon stock mangrove value using Sentinel-1 imagery produced 2,126 tons of C with R² 0.11. Meanwhile, Sentinel-2 produces an estimated carbon value of 2,025 tons C with an R² of 0.22. The estimation model using Sentinel-2 shows a better evaluation value with a Root Mean Squared Error (RMSE) of 0.89 and a Mean Absolute Error (MAE) of 0.75. The IRECI vegetation index is the most important variable in estimating carbon stocks. The results of the mapping accuracy of the Sentinel-1 model show a value of 34.73% and Sentinel-2 35.03%.Keywords: Mangrove, Carbon, Sentinel-1, Sentinel-2, Random Forest

Mapping of Mangrove Composition in Ratai Bay, Lampung Province using Pleiades 1 Satellite Imagery Muhammad Sufwandika Wijaya; Muhammad Kamal; Prima Widayani
Jurnal Pendidikan Geografi Gea Vol 23, No 2 (2023)
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/gea.v23i2.59612

Mangroves are vegetation with significant value in the coastal areas of Indonesia, protected through recognition as protected areas and national rehabilitation programs. In support of these efforts, information on mangrove composition distribution is crucial for biodiversity inventory in mangrove ecosystems. Remote sensing technology, such as Pleiades 1 satellite imagery, can map mangroves down to the family level. On the other hand, Teluk Ratai in Lampung has a well-established natural mangrove ecosystem within a protected area, but limited information is available regarding the composition of vegetation types within it. Therefore, this research aims to map the mangrove vegetation composition in Teluk Ratai using Pleiades 1 satellite imagery. The mapping method involves image segmentation and unsupervised classification to categorize the study area into vegetation classes for field surveys. The final vegetation composition classes are obtained through reclassification based on a key photo approach constructed from field data. The classification represents dominant lifeforms and species. The mapping results of mangrove composition in Teluk Ratai using Pleiades 1 satellite imagery reveal six mangrove composition classes with a total accuracy rate of 92%. The Forest class, dominated by Rhizophora apiculata species, is the largest, covering an area of 203.19 hectares out of the total mangrove area of 277.15 hectares in Teluk Ratai. Additionally, classes dominated by shrubs lifeforms, primarily composed of Rhizophora apiculata and Avicennia marina species, are frequently found in the mudflat areas at the mouth of the Ratai River.

ANALISIS KEMAMPUAN KLASIFIKASI CITRA BERBASIS OBJEK UNTUK PEMETAAN PENUTUP LAHAN SKALA DETIL DI SEBAGIAN KOTA BANDAR LAMPUNG: (Analysis of Object Based Image Classification Capabilities for Detailed Scale Landcover Mapping in Part of Bandar Lampung City) Iqbal Arrahman; Muhammad Kamal
Geomatika Vol. 27 No. 1 (2021): JIG Vol. 27 No. 1 Tahun 2021
Publisher : Badan Informasi Geospasial

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

Pemetaan skala detil penutup lahan penting dilakukan untuk mendukung kegiatan memantauperkembangan wilayah, perencanaan wilayah, dan evaluasi sumberdaya alam. Metode interpretasi visual sangat efektif untuk kegiatan pemetaan objek penutup lahan, terutama dari aspek akurasi tematik dan geometrik objek. Akan tetapi, metode interpretasi visual sering kali tidak menghasilkan peta yang konsisten karena bergantung pada kemampuan interpreter dan kurang efektif dari segi waktu. Metode klasifikasi berbasis objek berpotensi untuk mengatasi kelemahan tersebut, yaitu dapat dilakukan pemetaan secara digital, sistematis dan konsisten, dapat direplikasi (diulang), serta mampu mempertimbangkan aspek geometrik objek. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kemampuan klasifikasi berbasis objek untuk pemetaan penutup lahan skala detil, dilihat dari nilai uji akurasi yang dihasilkan. Penilaian akurasi pemetaanuntuk klasifikasi berbasis objek membutuhkan area-based accuracy assessment yang menilai akurasi dari segi semantik (tematik) dan geometrik objek hasil pemetaan dibandingkan dengan data referensi. Data referensi untuk uji akurasi menggunakan hasil interpretasi visual yang dikonfirmasi dengan survei lapangan. Kedua peta diperoleh dari citra WorldView-2 pan-sharpened (ukuran piksel 0,5 m), kemudian hasil pemetaan di-overlay dan dihitung akurasi berdasarkan user’s accuracy (UA), producer’s accuracy (PA), overall quality (OQ), dan overall accuracy (OA). Hasil pemetaan menunjukkan klasifikasi berbasis objek menghasilkan overall accuracysebesar 71,27 %. Angka ini menunjukkan bahwa pada penelitian ini, hasil klasifikasi berbasis objek belum mampu menyamai akurasi atau kemampuan hasil pemetaan skala detil dari interpretasi visual

Co-Authors Aan Dianto Basmala Asliha Afida Danang Sri Hadmoko Dian Utari Gathot Winarso Hartono Hartono Iqbal Arrahman Iwan Ridwansyah Jamin Saputra Jamin Saputra Jatna Supriatna Luki Subehi Maulana Abdul Hakim Muhammad Sufwandika Wijaya Novi Susetyo Adi Pamaditya Wicaksono Pramaditya Wicaksono Pramaditya Wicaksono Pramaditya Wicaksono Prima Widayani Putu Wirabumi Rima Hermayani Rosid, Mohammad Syamsu Sanjiwana Arjasakusuma Sanjiwana Arjasakusuma Tito Kanekaputra Wikanti Asriningrum

Title

Found 10 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 10 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 10 Documents
Search