Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.366
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNIK Jurnal Geodesi Undip Teosofi: Jurnal Tasawuf dan Pemikiran Islam Jurnal Al-Maqayis Jurnal Diskursus Islam ARABIYAT PUJANGGA: Jurnal Bahasa dan Sastra Jurnal Cakrawala Hukum Diwan : Jurnal Bahasa dan Sastra Arab Nady al-Adab Arabi : Journal of Arabic Studies Arabiyatuna : Jurnal Bahasa Arab Media Ilmu Kesehatan AL-TANZIM : JURNAL MANAJEMEN PENDIDIKAN ISLAM MUWAZAH: Jurnal Kajian Gender JURNAL Al-AZHAR INDONESIA SERI HUMANIORA Jurnal Onoma: Pendidikan, Bahasa, dan Sastra SCAFFOLDING: Jurnal Pendidikan Islam dan Multikulturalisme Aphorisme: Journal of Arabic Language, Literature, and Education Al-Fathin: Jurnal Bahasa dan Sastra Arab 'A Jamiy: Jurnal Bahasa dan Sastra Arab Journal of Arabic Literature (Jali) Loghat Arabi: Jurnal Bahasa Arab & Pendidikan Bahasa Arab QISTINA: Jurnal Multidisiplin Indonesia Tamaddun Aurelia: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Indonesia Journal Education And Islamic Studies Journal of Arabic Education and Linguistics
Haniah Haniah
Program Studi Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Unversitas Diponegoro
Religion Arts Humanities Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 91 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 91 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
STUDI PERBANDINGAN METODE ARVI, EVI 2 DAN NDVI UNTUK PENENTUAN KERAPATAN TAJUK DALAM IDENTIFIKASI LAHAN KRITIS DI KABUPATEN BOYOLALI (Studi Kasus: Kecamatan Ampel, Kecamatan Cepogo, Kecamatan Selo dan Kecamatan Musuk Kabupaten Boyolali) Alfi Dian Ranu Wijaya; Hani’ah Hani’ah; Nurhadi Bashit
Jurnal Geodesi UNDIP Vol 8, No 1 (2019)
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (887.67 KB)

Abstract

Pemanfaatan lahan yang tidak memperhatikan lingkungan disekitarnya dan peruntukan penggunaan lahan menjadikan lahan yang ada menjadi lahan kritis. Beberapa lahan kritis di Kabupaten Boyolali terletak di kawasan lereng Gunung Merapi dan Gunung Merbabu yang wilayahnya cukup luas dan memiliki topografi yang beragam. Lahan kritis ditentukan dengan Peraturan Direktur Jendral Bina Pengelolaan Daerah Sungai dan Perhutanan Sosial Nomor : P.4/V-SET/2013 tentang petunjuk teknis penyusunan data spasial lahan kritis. Pada peraturan tersebut terdapat 5 parameter yang menjadi acuan dalam penentuan lahan kritis dan penutupan lahan menjadi indikator terpenting dalam penentuan lahan kritis. Pemetaan penutupan lahan dapat menggunakan metode ARVI, EVI 2 dan NDVI. Penelitian ini dilakukan untuk menentukan indeks vegetasi terbaik antara metode ARVI, EVI 2 dan NDVI. Indeks vegetasi terbaik diperoleh dari perbandingan hasil pengolahan citra Sentinel-2A dengan hasil validasi lapangan menggunakan 72 titik yang tersebar diseluruh wilayah penelitian. Indeks vegetasi terbaik digunakan lebih lanjut dalam penentuan lahan kritis dengan metode scoring dan pembobotan sesuai dengan Peraturan Direktur Jendral Bina Pengelolaan Daerah Sungai dan Perhutanan Sosial Nomor : P.4/V-SET/2013. ARVI hanya menyajikan 4 kelas kerapatan tajuk yaitu tanpa kelas sangat rapat dengan didominasi kelas kerapatan buruk (77,27%). NDVI didominasi kelas kerapatan sangat rapat (59,92%). EVI 2 didominasi kelas kerapatan sedang (48,37%). NDVI menjadi metode terbaik dengan tingkat kesesuaian mencapai 59,92%, diikuti oleh EVI 2 sebesar 27,77% dan ARVI 13,8%. Hasil lahan kritis per fungsi kawasan didapatkan hasil bahwa kawasan hutan lindung didominasi oleh kelas potensial kritis dengan luas total 2447,19 ha. Lahan kritis di kawaasan budidaya pertanian didominasi kelas agak kritis dengan 9.367,80 ha. Lahan kritis di kawasan lindung diluar kawasan hutan didominasi kelas agak kritis dengan luas 13,9 ha.
ANALISIS TINGKAT PRODUKTIVITAS PADI BERDASARKAN METODE NDVI (NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX) DAN LSWI (LAND SURFACE WATER INDEX) MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT TAHUN 2007 DAN 2009 ( Studi Kasus : Kabupaten Karanganyar,Jawa Tengah ) Ariescha Eko Yuniarto; Yudo Prasetyo; Haniah Haniah
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 4, Nomor 3, Tahun 2015
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (945.032 KB)

Abstract

ABSTRAK Padi merupakan salah satu sumber bahan makanan pokok sebagian besar masyarakat Indonesia. Perkiraan hasil panen padi dilakukan dengan mempertimbangkan parameter luas dan poduktivitas tanaman padi. Luas tanah sawah diperoleh dari proses analisis citra satelit Landsat dengan memanfaatkan metode klasifikasi terbimbing. Produktivitas tanaman padi dihitung berdasarkan data survei ubinan yang dilakukan pada beberapa titik sampel yang diambil secara acak. Berdasarkan parameter luas lahan sawah hasil klasifikasi dan nilai produktivitas padi maka diketahui nilai produksi padi di kabupaten Karanganyar. Total hasil panen berdasarkan analisis citra satelit sebesar 219.839,256 ton pada tahun 2007 dan 227.088,717 ton pada tahun 2009. Pada citra Landsat dilakukan transformasi indeks vegetasi berdasarkan algoritma NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dan LSWI (Land Surface Water  Index) untuk mengetahui tingkat persebaran indeks vegetasi di kabupaten Karanganyar. Persebaran nilai indeks vegetasi hasil transformasi NDVI dan LSWI digunakan untuk mendeskripsikan nilai produktivitas. Produktivitas padi dipengaruhi oleh nilai indeks vegetasi dimana penurunan nilai NDVI atau peningkatan nilai LSWI akan meningkatkan nilai produktivitas padi. Kata kunci : Produktivitas padi; Normalized Difference Vegetation Index; Land Surface Water  Index; citra Landsat ABSTRACT Paddy is one of staple foods for the most Indonesian peoples. Crop yield  estimation is done by considering the parameters of area oand poductivity of paddy. The area of paddy filed is derived by analysis of Landsat’s satellite image using the supervised classification method. Productivity of paddy is calculated based on survey ‘ubinan’ data at some random samples point. the parameters of area and poductivity of paddy then the amount of crop yield is known in Karanganyar’s regency. The amount of crop yield based on the analysis of satellite image is 219.839,256 ton in 2007 and 227.088,717 ton in 2009. In the Landsat image is applied the transformation of vegetation index based on NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and LSWI ( Land Surface Water Index) algorithm to determine the level of vegetation index distribution in Karanganyar’s regency. The distribution of vegetation index based on NDVI and LSWI transformation use to describe the value of productivity. Productivity of paddy deppend by vegetation index value that the decrease of NDVI or the increase of LSWI value will increse the value of paddy’s productivity.  Keywords :Paddy’s productivity; Normalized Difference Vegetation Index; Land Surface Water  Index; Landsat images        *) Penulis, Penanggungjawab
KAJIAN METODE SEGMENTASI UNTUK IDENTIFIKASI TUTUPAN LAHAN DAN LUAS BIDANG TANAH MENGGUNAKAN CITRA PADA GOOGLE EARTH (Studi Kasus : Kecamatan Tembalang, Semarang) Frandi Barata Simamora; Bandi Sasmito; Haniah Haniah
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1181.534 KB)

Abstract

ABSTRAKPenginderaan jauh berkembang pesat pada saat ini, baik data, metode dalam pengolahannya dan juga diimbangi dengan pemanfaatannya. Pada penelitian ini metode pengolahan yang digunakan  yaitu object base image analysis (OBIA). Metode Obia terdiri dari dua tahapan yaitu segmentasi dengan algoritma multiresolution dan klasifikasi dengan metode Nearest Neighbor. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji metode tersebut untuk mengidentifikasi luas tutupan lahan, dengan data yang digunakan citra dari Google Earth tahun 2013 dengan resolusi 0,59 meter.Proses segmentasi dengan parameter skala 200, kekompakan 0,7 dan bentuk 0,3 pada lokasi penelitian kecamatan Tembalang mengasilkan 8.981 segmen dan pada proses klasifikasi menghasilkan 6 kelas yaitu Lahan terbangun seluas 1.258,253 ha, lahan terbuka seluas 1.146,848 ha, vegetasi hijau seluas 1.180,467 ha, badan air seluas 12,524 ha, persawahan seluas 232,614 ha, ladang seluas 314,495 ha. Besar akurasi keseluruhan 99,678%, Kappa (0,9). Dalam perhitungan validasi luas sawah dengan skala 7, bentuk 0,2 dan kekompakan 0,8, menghasilkan besar ketelitian 59,62 m2.Sebagai kesimpulan, segmentasi dan klasifikasi nearest neighbor menghasilkan tingkat akurasi dan kepercayaan tinggi, tetapi tidak dapat digunakan dalam kajian untuk menentukan luas bidang tanah. Kata Kunci: Algoritma Multiresolution, Google Earth, Klasifikasi Nearest Neighbor, Segmentasi, Tutupan Lahan. ABSTRACTRemote sensing has been developing nowdays, either the data, the methods of processing and also the utilization. The method that is used in this research is Object Base Image Analysis (OBIA). Obia method is through in two main phases, multiresolution algorithm and Nearest neighbor classification. Object of this research is to examine the method to identification the large of landcover data by using imagery from Google Earth in 2013 with resolution 0.59 meters.Parameters of process segmentation used scale 200, 0,7 compactness, 0,3 shape in Tembalang District  produced 8.981 segments and process of classified produced into 6 classes, those are 1.258,253 hectares land of manmad, 1.146,848 hectares open field, 1.180,467 hectares vegetation, 12,524 hectares  water body, 232,614 hectares farm area and 314,495 hectares estate area. The result of overall accuracy produced 99,678 %, Kappa (0,9). In calculation validation of farm area with scale by 7, 0,2 shape and 0,8 compactness, produced accuracy in 59,62 meters2.As conclusion, Segmentation and classification nearest neighbor has a high accuracy and get high level of confidence, but can’t using for to examine the large of farm area. Keywords: Google Earth, Landcover, Multiresolution Algorithm, Nearest Neighbor Classification, Segmentation. *) Penulis, Penanggung Jawab
ANALISIS KESESUAIAN LAHAN TAMBAK MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (Studi Kasus : Kecamatan Brangsong, Kabupaten Kendal, Provinsi Jawa Tengah) Diah Ratna Setianingrum; Andri Suprayogi; Hani'ah ,
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 3, Nomor 2, Tahun 2014
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (740.304 KB)

Abstract

AbstrakKesesuaian lahan merupakan salah satu aspek yang menentukan keberhasilan kegiatan budidaya tambak di wilayah pesisir. Budidaya tambak memiliki komponen keruangan serta perbedaan karakteristik biofisik dan sosial-ekonomi dari setiap lokasi. Banyak tambak intensif belum memanfaatkan kelebihan Sistem Informasi Geografis (SIG) dalam melakukan pemilihan lokasi dan pengelolaan budidaya, dimana hal tersebut penting dilakukan untuk menghindari kegagalan usaha.Penelitian ini menggunakan metode survei untuk pengambilan data parameter kualitas air (keasaman/pH, suhu, salinitas, oksigen terlarut/DO, nitrat, dan fosfat). Untuk analisis kesesuaian lahan tambak menggunakan metode skoring, parameter kualitas air masing-masing diberi bobot dan skor yang kemudian dibedakan menjadi 4 kelas kesesuaian lahan yaitu kelas S1 (Sangat Sesuai), S2 (Cukup Sesuai), S3 (Sesuai Bersyarat), dan N (Tidak Sesuai).Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa lahan tambak di Kecamatan Brangsong berada di kelas S1 (Sangat Sesuai) dan S2 (Cukup Sesuai), dengan luas S1 sebesar 85,41 ha (39,68%) dan S2 129,84 ha (60,32%). Dari perhitungan persentase jumlah produksi ikan per luas wilayah tambak menunjukkan bahwa tambak di Kecamatan Brangsong cocok untuk budidaya lele. Namun, dengan perawatan tambak yang memadai, tambak di Brangsong sangat potensial untuk budidaya bandeng dan udang yang bernilai ekonomis tinggi. Ditinjau dari data jumlah produksi ikan tahun 2009-2012 menunjukkan produksi ikan tidak mengalami kenaikan. Beberapa faktor yang mempengaruhi hal ini antara lain : kondisi area tambak yang kotor, kondisi ekonomi petani tambak yang kurang memadai, dan kondisi cuaca yang buruk.Kata kunci : SIG, kesesuaian lahan, budidaya tambak                                            Abstract                                   Land suitability is one aspect that determines the success of ponds aquaculture activities in the coastal areas. Ponds aquaculture has a spatial component and differences in the biophysical and socio-economic characteristics of each location. Many intensive ponds have not taken advantage of Geographic Information System (GIS) in site selection and management of cultivation, where it is important to avoid business failure.This study used a survey method for data retrieval of water quality parameters (acidity/pH, temperature, salinity, dissolved oxygen/DO, nitrate, and phosphate). For pond land suitability analysis using scoring method, water quality parameters were each given weights and scores then divided into 4 land suitability classes namely S1 (Highly Suitable), S2 (Moderately Suitable), S3 (Suitable Conditional), and N (Not Suitable).The results obtained showed that the ponds in coastal areas of Brangsong District are in class S1 (Highly Suitable) and S2 (Moderately Suitable), with an area of S1 85,41 ha (39,68%) and S2 129,84 ha (60,32%). From the calculation of the percentage of the total production of fish per pond area indicates that ponds in the Brangsong District suitable for catfish farming. However, with adequate treatment ponds, ponds in Brangsong are potential for aquaculture of milkfish and shrimp with high economic value. Judging from the data on the number of fish production in 2009-2012 showed no increase on  fish production. Some of the factors that influence it, among others : the conditions of the dirty ponds ares, the economic condition of farmers embankment inadequate, and adverse weather conditions.Keywords : GIS, land suitability, ponds aquaculture*)Penulis Penanggung Jawab
PENGGUNAAN PARAMETER ORIENTASI EKSTERNAL (EO) UNTUK OPTIMALISASI DIGITAL TRIANGULASI FOTOGRAMETRI UNTUK KEPERLUAN ORTOFOTO Syarifa Naula Husna; Sawitri Subiyanto; Hani'ah Hani'ah
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 5, Nomor 4, Tahun 2016
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (736.665 KB)

Abstract

ABSTRAKDalam pelaksanaan pemetaan fotogrametri udara dibutuhkan titik-titik yang diketahui dan memiliki referensi koordinat tanah lokasi dimana pengukuran dilaksanakan. Titik-titik ini disebut dengan Ground Control Point atau titik kontrol (Seker dan Duran, 2011). Namun selain hanya menggunakan GCP, pengolahan fotogrametri udara juga dapat dilakukan dengan menambahkan parameter orientasi eksternal (EO) hasil ekstraksi GNSS dan IMU yang terpasang pada kamera. EO ini berupa koordinat posisi principal point (X, Y, Z) dan rotasi (omega, phi, kappa) masing-masing foto udara. Penggunaan orientasi eksternal (EO) dalam menghasilkan ortofoto dapat meminimalisir kebutuhan tie point pada wilayah overlap foto udara (Ip dkk, 2007).Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah triangulasi udara digital dengan menambahkan parameter orientasi eksternal (EO) pada tiga sampel penelitian yang memiliki jumlah panjang basis yang berbeda untuk menghasilkan ortofoto. Sampel-sampel tersebut yakni foto udara dengan 8 basis, 4 basis, dan 2 basis. Seluruh pelaksanaan penelitian yang akan dilaksanakan menggunakan perangkat lunak Inpho Application Master.Setelah ortofoto seluruh sampel terbentuk didapatkan nilai RMSEX GCP untuk foto udara 8 basis sebesar 0,547 meter, RMSEY 0,670 meter dan RMSEZ 1,162 meter. Kemudian untuk foto udara 4 basis dihasilkan RMSEX sebesar 0,392 meter, RMSEY 0,573 meter dan RMSEZ 0,527 meter. Sedangkan untuk foto udara 2 basis dihasilkan RMSEX sebesar 0,137 meter, RMSEY 0,428 meter, dan RMSEZ 0,377 meter. Untuk nilai ketelitian horizontal yang didapatkan adalah 0,617 meter skala 1:5000 pada foto udara 8 basis, 0,605 meter skala 1:5000 pada foto udara 4 basis, serta 0,477 meter skala 1:2500 pada foto udara 2 basis. Kata Kunci : Fotogrametri, GCP, Orientasi Eksternal, Ortofoto, Triangulasi Udara. ABSTRACTAerial photogrammetry mapping needs points which are has been identified and have a ground reference coordinates of the location where the points was measured. Those points are called Ground Control Point (Seker and Duran, 2011). However, the aerial photogrammetry can be measured just by adding exterior orientation parameters which extracted from GNSS and IMU that applied on camera. EO is a data that consist six parameters in a two groups, first group named coordinates principal point (X, Y, Z), second group named camera’s rotation (omega, phi, kappa). The use of exterior orientation parameters (EO) in producing orthophoto can minimize the needs of tie points in the overlap region of aerial photos (Ip et al, 2007).This study is using digital aerial triangulation methodology by adding exterior orientation parameters (EO) on three samples which has different gap to produce orthophoto. The samples have three kinds of gaps which is 8 gaps, 4 gaps and 2 gaps. Overall implementation of the research are using Inpho Application Master software.After all of orthophotos are formed, RMSEX GCP values was obtained for 8 gaps aerial photos amounted to 0.547 meters long, RMSEY amounted to 0.670 meters long and RMSEZ amounted to 1.162 meters long. Furthermore, 4 gaps aerial photos produced RMSEX amounted to 0.392 meters, RMSEY amounted to 0.573 meters and RMSEZ amounted to 0.527 meters. Last, 2 gaps aerial photos produced RMSEX amounted to 0.137 meters, RMSEY amounted to 0.428 meters and RMSEZ amounted to 0.377 meters. The horizontal accuracy value is 0.617 meter with scale 1: 5000 for 8 gaps aerial photos, 0.605 meter with scale 1: 5000 for 4 gaps aerial photos, and 0.477 meter with scale 1: 2500 for 2 gaps aerial photos. Keywords : Photogrammetry, GCP, Exterior orientation, Orthophoto, Aerial triangulation. *)  Penulis, PenanggungJawab
KAJIAN PEMETAAN KERENTANAN BANJIR ROB DI KABUPATEN PEKALONGAN Rida Hilyati Sauda; Arief Laila Nugraha; Hani'ah Hani'ah
Jurnal Geodesi UNDIP Vol 8, No 1 (2019)
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (516.406 KB)

Abstract

Kabupaten Pekalongan sebagai salah satu wilayah di Indonesia yang berada di wilayah pesisir dengan topografi yang landai merupakan kawasan yang sangat rawan terhadap kenaikan air laut. Kondisi ini tentu saja berbeda jika dibandingkan dengan topografi di pantai selatan Jawa yang relatif lebih curam. Beberapa ahli mengatakan bahwa kondisi geografis Kabupaten Pekalongan memiliki tingkat kerentanan yang tinggi terhadap pemanasan global. Tingginya nilai kerentanan itu tidak terlepas dari kondisi geomorfologi Pekalongan yang berupa pantai berpasir dan erosi pantai. Karena kondisi tersebut menyebabkan Kabupaten Pekalongan menjadi salah satu wilayah yang terkena bencana banjir rob. Pada bulan Mei 2018, Kabupaten Pekalongan mengalami banjir rob yang tingginya mencapai 100 cm, sedangkan di jalan-jalan desa terendam banjir rob dengan ketinggian 40 cm. Kerentanan adalah suatu kondisi dari suatu komunitas atau masyarakat yang mengarah atau menyebabkan ketidakmampuan dalam menghadapi ancaman bencana. Acuan yang digunakan dalam penilaian dan pembobotannya adalah Peraturan Kepala Badan Nasional Penanggulangan Bencana Nomor 2 Tahun 2012 Tentang Pedoman Umum pengkajian Risiko. Dalam melakukan analisis kerentanan suatu wilayah, komponen kerentanan dibagi menjadi 4 aspek yaitu kerentanan sosial, kerentanan ekonomi, kerentanan fisik dan kerentanan lingkungan. Wilayah yang terancam bencana banjir rob didapatkan dari pemodelan genangan banjir rob dengan membandingkan nilai HHWL yang dihasilkan dari perhitungan data pasang surut air laut perairan Tegal pada tahun 2016 selama 1 tahun yaitu sebesar 1,015 meter dengan data ketinggian pesisir Kabupaten Pekalongan yang didapatkan dari data DEM TerraSAR. Hasil dari penelitian ini diperoleh Peta Ancaman Banjir Rob dan Peta Kerentanan Banjir Rob. Pada peta ancaman menunjukkan banyaknya desa di Kabupaten Pekalongan pada tahun 2018 yang terkena dampak banjir rob ada 10 desa yang berada di 3 kecamatan. Berdasarkan hasil dan analisis kerentanan banjir rob terdapat 3 desa berada di tingkat kerentanan rendah yaitu Desa Depok, Desa Blancanan, dan Desa Semut; dan 7 desa berada di tingkat kerentanan tinggi yaitu Desa Jeruksari, Desa Mulyorejo, Desa Tratebang, Desa Wonokerto Kulon, Desa Api-api, Desa Pecakaran, dan Desa Tegaldowo.
DETEKSI OBJEK BERBAHAYA DAN PEMODELAN 3D JARINGAN KELISTRIKAN MENGGUNAKAN TEKNOLOGI LIDAR Studi kasus: Koridor jaringan kelistrikan di Kabupaten Gowa, Sulawesi Selatan, Indonesia Alfian Adi Atmaja; Yudo Prasetyo; Haniah Haniah
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 5, Nomor 1, Tahun 2016
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1157.814 KB)

Abstract

ABSTRAKPada era modern seperti sekarang ini, energi listrik sudah menjadi kebutuhan primer dalam kehidupan sehari-hari masyarakat Indonesia. Saluran transmisi udara merupakan salah satu komponen penting dalam penyaluran energi listrik pada sistem tenaga listrik. Keamanan infrastruktur jaringan kelistrikan secara signifikan memberikan efek dalam kehidupan sehari-hari dan aktivitas industri. Ada banyak faktor dan objek yang mengancam keamanan jaringan kelistrikan yaitu vegetasi, pohon dan bangunan di sekitar jaringan kelistrikan; selain itu juga kerusakan pada infrastruktur jaringan kelistrikan itu sendiri, dan lain-lain. Pengawasan yang akurat secara terus-menerus terhadap jaringan kelistrikan tersebut dapat mencegah terjadinya situasi yang berbahaya seperti pemadaman listrik total.Sekarang ini, perusahaan milik negara yang menangani masalah kelistrikan di Indonesia yaitu PT. PLN masih sangat bergantung pada petugas lapangan dalam pengawasan jaringan kelistrikan secara manual. Hal tersebut masih kurang efektif dan sangat mahal, pada sisi lain juga masih sangat berbahaya. Akhir-akhir ini, sistem LiDAR udara mulai digunakan dalam pengawasan jaringan kelistrikan dengan pemodelan secara 3D. Sistem ini dianggap dapat membuat biaya dan waktu pengawasan jadi lebih efisien karena dapat memetakan jaringan kelistrikan secara cepat dengan akurasi 30 titik/m2. Dalam penelitian ini bertujuan untuk melakukan rekonstruksi model jaringan kelistrikan secara 3D dari data LiDAR udara pada koridor jaringan kelistrikan 150 KV (2000 m X 600 m) di Kabupaten Gowa, Provinsi Sulawesi Selatan, Indonesia.Metode yang dilakukan terdiri dari 3 komponen utama, yaitu deteksi, ekstraksi, dan pemodelan. Powerline dideteksi secara otomatis dengan bentuk geometrik yang umum menggunakan satu set algoritma, termasuk vertical spacing filtering dan density-based filtering. Powerline secara lengkap selanjutnya diekstraksi menggunakan metode Hough Transform. Terakhir, merekonstruksi model jaringan kelistrikan secara 3D agar dapat digunakan untuk mendeteksi objek berbahaya di sepanjang koridor jaringan kelistrikan sesuai dengan SNI 04-6918-2002 tentang ruang bebas dan jarak bebas minimum pada Saluran Udara Tegangan Tinggi (SUTT) dan Saluran Udara Tegangan Ekstra Tinggi (SUTET). Hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa pemodelan jaringan kelistrikan secara 3D dapat dilakukan dan efektif untuk mendeteksi objek berbahaya di sepanjang koridor jaringan kelistrikan, sehingga dapat digunakan untuk mendukung manajemen dan pengawasan jaringan kelistrikan di Indonesia.Kata kunci :  3D, Jaringan Kelistrikan, LiDAR, Powerline, Rekonstruksi ABSTRACTNowadays in modern era, electric energy has been primary needed in our daily activities.Transmission powerline is important part to transmit electricity in powerline system. The safety of powerline infrastructure significantly affects to our everyday life and industrial activities. There are many factors and objects to threaten powerline safety, which includes encroaching vegetation, surrounding trees, surrounding building, structural faults of insulator, tower and so on. A timely and accurate monitoring of those keys, powerlines features enables to prevent causing possible dangerous situation such as blackout.At present, most of utility firms such as PT.PLN heavily relies on men-centric and manual powerline monitoring methods which are time consuming and costly, moreover hazardous. Recently, airborne LiDAR system was introduced as a cost effective data acquisition tool which enables to rapidly capture 3D powerline scene with up to 30 points/m2. This study aims at 3D reconstruction workflow for powerline extracted from airborne LiDAR data of 150 kV transmission line corridors (2000 m by 600 m) in Gowa, South Sulawesi Province, Indonesia.The proposed workflow consists of three components: detection, extraction, and modelling. The powerlines are automatically detected with regular geometric shape using a set of algorithms, including Vertical Spacing Filtering and density-based filtering. The complete powerlines are then extracted using Hough Transform method. Finally, the 3D powerline are reconstructed to evaluate the proposed workflow for danger objects detection according to SNI 04-6918-2002 about the Indonesian standard rule for minimum distance in horizontal and vertical space in the powerline corridor. The results obtained demonstrate that powerlines can be reconstructed in 3D, which are useful in detection of danger objects to support powerline corridor management.Keywords : 3D, LiDAR,Powerline, Reconstruction*) Penulis penanggung jawab
ANALISIS SEBARAN JENIS VEGETASI HUTAN ALAMI MENGGUNAKAN SISTEM PENGINDERAAN JAUH (Studi Kasus : Jalur Pendakian Wekas dan Selo) Yenny Paras Dasuka; Bandi Sasmito; Haniah Haniah
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 5, Nomor 2, Tahun 2016
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (663.614 KB)

Abstract

ABSTRAKHutan merupakan salah satu pusat keanekaragaman jenis tumbuhan. Untuk lebih mengetahui keanekaragaman dan vegetasi suatu hutan, maka perlu dilakukan studi untuk mempelajari vegetasi hutan. Salah satunya adalah vegetasi hutan alami yang berada dikawasan Taman Nasional Gunung Merbabu. Luas kawasan hutan TNGMb berdasarkan hasil penataan batas kawasan hutan yang telah dilakukan oleh Balai Pemantapan Kawasan Hutan Wilayah XI sebesar ± 5.963,30 ha dengan panjang batas luar 147,49 km.Berdasarkan paparan diatas, penginderaan jauh merupakan salah satu solusi untuk pemantauan kawasan hutan yang sangat luas dan dapat digunakan untuk mengetahui informasi mengenai kehutanan, baik jenis, maupun kerapatan vegetasinya menggunakan data citra satelit.Penelitian ini menggunakan citra satelit Landsat 8 perekaman Bulan Juni Tahun 2015, diproses untuk menentukan nilai indeks vegetasi, luas dan kelas kerapatan vegetasi menggunakan metode NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) di kawasan TNGMb dan sekitarnya. Sedangkan GDEM ASTER untuk menentukan nilai ketinggian dari vegetasi hutan alami tersebut. Sehingga hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi untuk kegiatan pengelolaan kawasan TNGMb.Dari hasil penelitian, diperoleh luas kawasan TNGMb dalam batasan wilayah penelitian sebesar 16.768,83 ha yakni 3 kali lipat dari luas TNGMb berdasarkan dokumen Balai TNGMb 2014 sebesar ± 5.963,30 ha. Vegetasi yang dominan ditemukan di jalur pendakian Wekas dan Selo yaitu; Akasia, Tusam, Kesowo, Lamtoro Gunung, Sengon Gunung, Cemara Gunung, Tengsek, Cantigi dan Edelweiss. Kelas kerapatan vegetasi di kawasan TNGMb dibagi menjadi 5 kelas antara lain sangat jarang, jarang, sedang, rapat dan sangat rapat dengan nilai indeks vegetasi antara -0,005 sampai 0,85, sebaran jenis vegetasi berdasarkan nilai ketinggian berada pada rentang 1.803 – 3.109  mdpl, dan berdasarkan nilai indeks vegetasi berada pada rentang 0,535 – 0,801. Pada pengujian korelasi, hipotesis dan regresi antara nilai DEM dan nilai NDVI bersifat rendah dan berlawanan arah.Kata Kunci : GDEM ASTER, Landsat 8, NDVI, Penginderaan Jauh, Taman Nasional Gunung Merbabu, Vegetasi ABSTRACT Forests are one of the main diversity of plant species. To learn more about diversity and vegetation of  a forest, it is necessary to research  forest vegetation. Which one is the natural forest vegetation in the area of National Park of Mount Merbabu. Forest area of NPMm based on establishing forest boundaries that have been conducted by the Center for Forest Area Consolidation Region XI of ± 5963.30 ha with a length of 147.49 km outer limits. Based on the above presentation, remote sensing is one solution for monitoring forest area is very spacious and can be used to find out information about forestry, both varieties nor the vegetation density using satellite imagery. This study used a Landsat 8 satellite image recording in June 2015, are processed to determine the value of vegetation index, spacious and vegetation density classes using NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and surrounding NPMm areas. GDEM ASTER used to determine the height values of the natural forest vegetation. So the results of this study are expected to provide information for management activities NPMm area.The results were obtained in the form of extensive NPMm area within the limits of study areas is about 16.768 hectares it is 3 times size of the NPMm based on documents from the NPMm  authority  2014 is ± 5963.30 hectares. The dominant vegetation found on Wekas and Selo hiking trail are namely Acacia, Pinus, Kesowo, Lamtoro Mountain, Sengon mountain, Pine mountain, Tengsek, Cantigi and Edelweiss.The class of vegetation density in the region divided into 5  classes among others very rare, rare, medium, dense and very dense with vegetation index values between -0.005 to 0.85, distribution of vegetation by height values are in the range of 1803-3109 meters above sea level, and based on the value of vegetation index in the range 0.535 to 0.801. In testing of the correlation, hypothesis and regression between the DEM and NDVI values are  low and opposite direction.Keyword : GDEM ASTER, Landsat 8, Merbabu Mountain National Park, NDVI, Remote Sensing, Vegetation
PEMETAAN MULTI BENCANA KOTA SEMARANG Rosika Dyah Pratiwi; Arief Laila Nugraha; Hani'ah Hani'ah
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 5, Nomor 4, Tahun 2016
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1112.024 KB)

Abstract

ABSTRAKKota Semarang merupakan salah satu kota terbesar di Indonesia, yang mempunyai tingkat rawan kebencanaan yang cukup tinggi. Beberapa bencana yang sering terjadi adalah banjir, banjir rob, tanah longsor dan kekeringan. Atas dasar kondisi tersebut, maka perlu dilakukan pemetaan multi bencana Kota Semarang sebagai salah satu upaya mitigasi bencana di Kota Semarang. Pemetaan multi bencana merupakan proses pembuatan peta yang memberikan gambaran potensi ancaman dari beberapa bencana, yaitu bencana banjir, banjir rob, tanah longsor dan kekeringan.Pemetaan multibencana Kota Semarang ini disusun denganmelakukan serangkaian tahapan yaitu membuat peta ancaman dari masing-masing bencana berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG) kemudian digabungkan (overlay).Metodeyang digunakanadalahskoring danpembobotanserta overlayantarparameter penyusunnya menggunakan modifikasi rumusan penilaian risiko dari Peraturan Kepala Badan Penanggulangan Bencana Alam (PERKA BNPB) untuk mendapatkan klasifikasi ancaman multi bencana Kota Semarang.Penelitian ini menghasilkan wilayah dengan tingkat ancaman rendah seluas 18.522,061 Ha yang tersebar di 11 kecamatan, tingkat ancaman sedang seluas 16.359,561 Ha yang tersebar di seluruh kecamatan dan tingkat ancaman tinggi seluas 3.602,182 Ha, tersebar di delapan kecamatan. Tingkat kesesuaian antara hasil analisis dengan hasil validasi diperoleh nilai sebesar 52,841% untuk ancaman bencana banjir, 85,227% untuk ancaman bencana banjir rob, 86,932% untuk ancaman bencana tanah longsor dan 41,143% untuk ancaman bencana kekeringan. Kata Kunci : Kota Semarang, Multi Bencana, Pemetaan, PERKA BNPB ABSTRACTSemarang is one of the largest city in Indonesia who have high enough risk disaster level. There are several disaster  which usually occur such as flood, tidal flood,landslide and drought. Based on the condition,it  needs multi hazards mapping for Semarang city for disaster mitigation in Semarang city. Multi hazard mapping is the process of making map which give description the potential risk from disaster, such as flood, tidal flood,landslide and drought. Multi hazards map is made with series of steps which is make the hazard map from each disaster based on Geographic Information Systems (GIS), then overlay all of them. The methods of hazard map are scoring, weighting, and overlay between the compiler parameters, using the modification of risk estimation from rules of Indonesia National Disaster Management Authority Chief(PERKA BNPB) to classify the multi hazard of the Semarang city.This research obtains low hazard level area of about 18522,061 Hectare on 11 sub-districts, medium hazard level area about of 16,359.561 Hectare on all of sub-districts. And high hazard level area about 3,602.182 Hectare on eight sub-districts. Fitness level between the result analysis and validation was resulted value around 52.841% for flood hazard, 85.227% for tidal flood hazard, 86.932% for landslide hazard and 41.143% for drought hazard. Keywords: :Semarang city, Multi hazard, Mapping, Rules of Indonesia National Disaster Management Authority Chief (PERKA BNPB)*)Penulis, PenanggungJawab
APLIKASI WebGIS PARIWISATA MENGGUNAKAN GOOGLE MAP API DI KABUPATEN LOMBOK TIMUR Hasan Basyri; Andri Suprayogi; Haniah Haniah
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (963.013 KB)

Abstract

ABSTRAKPerkembangan teknologi sekarang ini sudah cukup maju terutama di bidang jaringan tanpa kabel. Mulai dari alat yang digunakan hingga kecepatan jaringan tanpa kabel yang ada. Informasi yang ada di suatu daerah dapat tersebar dengan mudah ke daerah lain hanya dalam hitungan detik. Hal ini sangat memudahkan komunikasi di era yang serba maju sekarang ini.  Akan tetapi informasi yang ada jika tidak dikelola dengan baik tentu saja akan menyulitkan komunikasi tersebut. Untuk itu diperlukan sebuah sistem yang mengatur informasi tersebut atau lebih dikenal dengan sistem informasi.Sistem informasi ada yang sebatas tulisan saja dan ada yang dilengkapi dengan gambar maupun peta.Sistem informasi yang dilengkapi dengan peta ini disebut dengan Sistem Informasi Geografis.Lombok Timur merupakan salah satu wilayah yang memiliki potensi pariwisata yang besar.Namun potensi pariwisata ini tidak dapat diketahui oleh wisatawan, dikarenakan kurangnya informasi tentang pariwisata Kabupaten Lombok Timur.Disamping itu, Informasi yang disediakan selama ini hanya bersifat statis. Mengacu pada pemahaman tersebut maka penelitian ini mengkaji Potensi Pariwisata Kabupaten Lombok Timur dengan menciptakan aplikasi WebGIS  menggunakan Google Map API.Kata kunci: WebGIS, Pariwisata dan Lombok Timur.  ABSTRACTThe developments of technology have already moved forward specially in wireless and network technology. The movement in fact is begine from hardware tools used and the speed of network. However, this movement of technology could make communication easier, an information in a place or in a village sould dissapear in only some second time. But an information has to be handled well to make it easier to be understood by many people. Because of that, the need of aspecial good system is highly needed to manage the information wich called information system. There are information system with only in words or writing and others with pictures or maps. The system with map called Geographic Information System.East Lombok has big tourism potency, however this potency is un known by tourist, because the lack of information. Currently information prouded is only in static character. And this research aims to determine this potency in East Lombok by creating WebGIS Application Using Google Maps API.Keywords: WebGIS, Tourism and East Lombok. *) Penulis, Penanggungjawab
Co-Authors Abdi Sukmono, Abdi Abdul Muthalib Abu Darda Ade Naufalita Adhelina Rinta Iswari Ahmad Dani Ahmad Mujahid, Ahmad Ainin, Mohammad Alfi Dian Ranu Wijaya Alfian Adi Atmaja Alhabsyi, Hadija Almira Delarizka Amal Fathullah, Amal Anastasia Astuti Andi Abdul Hamzah, Andi Abdul Andri Suprayogi Andri Yanto Parulian Tamba Anisa Isna Yesiana Arief Laila Nugraha Ariescha Eko Yuniarto Arsyad, Berti Arwan Putra Wijaya Auliannisa Auliannisa Bagus Yuli Arianto Bahtiar Ibnu Lonita Bandi Sasmito Bernard Ray Barus Chalik, Sitti Aisyah DANI PURBA Diah Ratna Setianingrum Dian Triandini Nurcahyo Diana Nukita Dikwan, Ivananda DITHO TANJUNG PRAKOSO Djuaeni, Muh. Napis DONY AGIL PRASETYO Dwi Uzteyqah Exacty Ekawati Ekawati Fadillah Amin, Nur Fajri, Ahmad Maulana Fida Wulan Istiaji Fikri, Alfikri Rausen Aditya Frandi Barata Simamora Gadalla, Mohamed Saad Abdelkhalk Galih Putro Pamungkas Garancang, Sabaruddin Giustia Puspa Geoda Guntur, Ahmad Hamdan Hamzah, A. Abdul Hamzah, Nur Afifah Hanif Arafah Mustofa Harjum, Mohamad Hasan Basyri Hasan Mustofa Amirudin, Hasan Mustofa Herman J Waluyo Hijab, Zainal Abidin Humaira Qanita Husen Z, Muhammad Husnul Khatimah, A. Ilham Ramadhan Ilham, Muh Ilolu, Roymanto Ilyas, Hamka Indah Risnawati Jumadil, Jumadil Kartono, Akhmad Fadhillah Kasim, Amrah Kemas Abdul Fatah Kundharu Saddhono Kurnia Darmawan Kurniawan Putra Widya Wardana Luluk Dita Shafitri Maghfirah, Tadzkiratul Mahira, Mahira Mazazatu Rosyada Miolo, Mukhtar I MIRTA INDRIASTUTI Moehammad Awaluddin Mualim, Masna Muchammad Misbachul Munir, Muchammad Misbachul Muhammad Ardhi Ahadi, Muhammad Ardhi Muhammad Danny Rahman Muhammad Hakqi Munir Munir, Munir Muzakkir Muzakkir Nasrul Arfianto Nawas, Kamaluddin Abu Nur Hamzah Nurhadi Bashit Panji Pratama Putra Rd. Pintyo Pratomo Priambodo Rendi Aulia Retno Winarni Rida Hilyati Sauda Rizky Silvandie Rosika Dyah Pratiwi Sam, Zulfiah Satrio Wicaksono Sawitri Subiyanto Setiawan, Syarif Agus Sindy Pariamanda Singgih Wahyu Nugroho Sinta, Priti Sri Purwatik Sri Rahmayanti, Sri Sulaiman Hakim Sinaga Supardi Supardi Sutomo Kahar Syahruddin Usman, Syahruddin Syamsuddin, Naidin Syarifa Naula Husna TAUFIQ FITRIANSYAH ADI PRADANA Tegar Dio Arsadya Rahadian Torkis Lubis Victor Andreas Tarigan Wahyu Adi Yuliyanto Widodo, Panggih Yenny Paras Dasuka Yesi Monika Manik Yudo Prasetyo Yunus, Abdul Qayyim Zainuddin, Ihsan Zia Ul Maksum