Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
6.581
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNIK Jurnal Geodesi Undip Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika Jurnal Geosains dan Teknologi TRIDARMA: Pengabdian Kepada Masyarakat (PkM) Geoid - Journal of Geodesy and Geomatics
Arief Laila Nugraha
Departemen Teknik Geodesi Fakultas Teknik Universitas Diponegoro
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Education Energy Engineering Environmental Science Social Sciences

Published : 158 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 158 Documents
Search

 10   11   12   13   14 
VISUALISASI PETA SEBARAN KOS DI KELURAHAN TEMBALANG MENGGUNAKAN APLIKASI CARRYMAP (Studi Kasus: Kelurahan Tembalang, Kota Semarang) HARDIAN ASTIANINGRUM; Bambang Sudarsono; Arief Laila Nugraha
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 7, Nomor 4, Tahun 2018
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (735.056 KB)

Abstract

Pendidikan tinggi adalah jejang pendidikan formal tingkat akhir. Universitas dan politeknik merupakan bentuk perguruan tinggi diantara berbagai jenis pedidikan tinggi. Di Kota Semarang terdapat Universitas Diponegoro dan Politeknik Negeri Semarang yang terletak di wilayah Kelurahan Tembalang, Kecamatan Tembalang. Banyaknya jumlah mahasiswa baru tiap tahunnya harus disertai dengan sarana yang mencukupi kebutuhan keseharian mahasiswa. Karena tidak sedikit dari mahasiswa ini yang merupakan warga pendatang, maka tempat tinggal hunian merupakan salah satu sarana yang penting. Kelurahan Tembalang yang merupakan wilayah lokasi kampus tersebut menjadikannya sebagai wilayah hunian kos yang strategis.Terdapat kendala tersendiri dalam mencari tempat kos yang aman dan sesuai dengan ketentuan yang diinginkan. Hunian kos selama ini dicari oleh mahasiswa dengan cara manual yaitu bertanya kepada beberapa orang di sekitar. Informasi yang kredibel mengenai gambaran lokasi hunian kos sangat dibutuhkan oleh para mahasiswa untuk merencanakan hunian kos yang akan ditinggali selama masa perkuliahan. Oleh karena akan dilakukan pembuatan peta sebaran kos menggunakan teknologi SIG yang menggunakan informasi dari pengolahan sejumlah data, yaitu data geografis atau data geospasial akan memudahkan para mahasiswa. Pada penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah aplikasi peta persebaran lokasi kos di Kelurahan Tembalang. Hasil aplikasi yang dibuat pada penelitian ini dapat dijalankan pada platform desktop pc dan smartphone. Terdapat 87 lokasi kos yang terbagi menjadi kelompok kos putra sebanyak 17 kos dan kos putri sebanyak 70 kos di 8 wilayah RW berbeda. Ketelitian posisi dari aplikasi adalah 3,5507 meter. Kriteria efisiensi dengan nilai 85,3 dan kriteria kepuasan dengan nilai 87,5 yang diperoleh dari hasil uji usability. Peta persebaran kos yang dapat diakses dengan smartphone ini diharapkan dapat mempermudah mahasiswa dalam memperoleh berbagai informasi hunian kos serta dapat meningkatkan pendapatan masyarakat di sekitar wilayah Universitas Diponegoro dan Politeknik Negeri Semarang yang berada di Kelurahan Tembalang.
ANALISIS PENGUKURAN BATIMETRI DAN PASANG SURUT UNTUK MENENTUKAN KEDALAMAN KOLAM PELABUHAN ( Studi Kasus: Pelabuhan Tanjung Perak, Surabaya) Yose Rinaldy N; Arief Laila Nugraha; Sawitri Subiyanto
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1041.865 KB)

Abstract

ABSTRAKPelabuhan Tanjung Perak merupakan salah satu pelabuhan pintu gerbang di Indonesia, yang menjadi pusat distributor barang ke kawasan timur Indonesia, khususnya untuk provinsi Jawa Timur. Perkembangan lalu lintas perdagangan dan bertambahnya arus transportasi maka dilakukan usaha pengembangan fasilitas-fasilitas khususnya yang berkaitan dengan keselamatan navigasi kapal. Dalam hal ini dilakukan analisis pengukuran batimetri dan pengamatan pasang surut di perairan pelabuhan Tanjung Perak untuk menentukan kedalaman kolam pelabuhan secara berkala.            Data pasang surut selama 29 piantan dianalisis dengan metode admiralty dan pengukuran kedalaman kolam pelabuhan ditentukan berdasarkan draft (sarat kapal) kapal maksimum yang direncanakan. Kedua data tersebut akan dikombinasikan terhadadap ruang kebebasan bruto sebesar 7% dari draft maksimum, dikarenakan pelabuhan Tanjung Perak didesain terlindung dari gelombang. Dengan memperhitungkan gerak osilasi kapal karena pengaruh alam seperti gelombang, angin, dan pasang surut; kedalaman kolam pelabuhan adalah 1,1 kali draft kapal pada muatan penuh di bawah elevasi muka air rencana.            Dasar perairan dari tiap kolam pelabuhan Tanjung Perak, rata-rata bermorfologi flat to almost flat (rata/hampir rata) dengan nilai kelerengan berkisar 1,278-1,547 % serta memiliki kedalaman 2,980-20,06 m. Sedangkan tipe pasang surut perairan pelabuhan Tanjung Perak adalah pasang surut harian tunggal (diurnal tide); dengan nilai datum yang didapat sebagai berikut: MSL 1,68 m, LLWL -0,22 m, HHWL 3,58 m, dan Z0 1,33 m dengan selisih muka air laut tertinggi dan terendah sebesar 2,46 m.   Perairan kolam pelabuhan dibagi atas 5 bagian sesuai dengan desain kolam pelabuhan yang dibangun condong terlindung terhadap gelombang. Tiap kedalaman kolam pelabuhan I, II, III, IV, dan V yang dibutuhkan dengan acuan bobot kapal maksimum secara berturut-turut adalah sebesar  7,5589 m; 6,5638-7,5589 m; 9,5063 m; 8,0511 m; dan 6,5638-8,5326 m. Dimana data karakteristik kapal telah ditentukan dari pihak PT. PELINDO yang diizinkan beroperasi di tiap kolam pelabuhan. Kemudian berdasarkan data batimetri yang telah dikoreksi pasang surut, kolam pelabuhan I yang berada di bawah 7,5 m; harus dilakukan pengerukan. Untuk kolam pelabuhan II yang berada di bawah  6,5 m; harus dilakukan pengerukan. Pada data kedalaman kolam pelabuhan III yang berada di bawah 9,5 m harus dilakukan pengerukan. Pada data kedalaman kolam pelabuhan III yang berada di bawah 8 m harus dilakukan pengerukan. Pada data kedalaman kolam pelabuhan yang berada di bawah 6,5 m harus dilakukan pengerukan.Kata Kunci:   batimetri, pasang surut, admiralty, kolam pelabuhan, datum, draft  ABSTRAKPort of Tanjung Perak port is one of the gates in Indonesia, which became the center of the distributor of goods to eastern Indonesia, especially to the province of East Java. The development of trade and increasing traffic flow then made efforts to develop transportation facilities, especially with regard to the safety of navigation of the ship. In this case analysis bathymetry measurements and observations in the tidal waters of the port of Tanjung Perak port to determine the depth of the pool on a regular basis.            Tidal data for 29 piantan analyzed by methods admiralty and port pool depth measurement is determined based on the draft (laden ship) ships planned maximum. These data will be combined gross weight to freedom space for 7% of maximum draft, as the port of Tanjung Perak designed sheltered from the waves. Consider the oscillatory motion with the ship because environmental influences such as waves, wind, and tides; port pool depth is 1.1 times the full load draft of the ship below the water table elevation plans.            Bottom waters of each pool Tanjung Perak harbor, have morphologies average flat to almost flat (flat / nearly flat) with values ranging from 1.278 to 1.547% slope and has a depth of 2.980 to 20.06 m. While the type of tidal waters of Tanjung Perak port is a single daily tidal (diurnal tide); with the datum value obtained as follows: 1.68 m MSL, LLWL -0.22 m, 3.58 m HHWL, and Z0 by a margin of 1.33 m lau face highs and lows of 2.46 m.            Water pools on 5 shared port with the appropriate port built design an insulated tilt against the waves. Each port pool depth I, II, III, IV, and V are required in a row is at 7.5589 m; 6.5638 to 7.5589 m; 9.5063 m; 8.0511 m; and from 6.5638 to 8.5326 m with a maximum boat weight mold was determined from the PT. PELINDO to operate in every port pool.Then based on bathymetric data has been corrected tidal for port pool I that is between 3.830 to 7.5 m; should be dredging. For the port pool II bathymetric data between 2.220 to 6.5 m; should be dredging. For the port pool III between 1.260 to 9.5 m should be dredging. In depth data for port pool IV be between 1.26 to 8 m should be dredging. The last for port pool V between 3.78 to 6.5 m should be dredging.Keywords: bathymetry, tidal, admiralty method, port pool, georeference, draft
DESAIN APLIKASI PETA DESA KATONSARI, KECAMATAN DEMAK, KABUPATEN DEMAK BERBASIS WEBGIS Muhammad Bagus Salim; Arief Laila Nugraha; Moehammad Awaluddin
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 7, Nomor 2, Tahun 2018
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1136.012 KB)

Abstract

ABSTRAKDesa dipandang sebagai titik awal pemberdayaan potensi daerah, penyelesaian masalah dalam masyarakat, dan komunitas terkecil yang harus diperhatikan kesejahteraannya. Pemetaan desa merupakan implementasi Undang-Undang Nomor 4 Tahun 2011 tentang Informasi Geospasial dan Undang-Undang Nomor 6 Tahun 2014 tentang desa. Namun pada kenyataannya, masih banyak desa di Indonesia yang belum memiliki peta desa dan/atau belum memiliki peta desa yang layak dan sesuai dengan Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial (PERKA BIG) Nomor 3 Tahun 2016 tentang spesifikasi teknis penyajian peta desa, seperti halnya Desa Katonsari di Kecamatan Demak, Kabupaten Demak yang belum memiliki peta desa yang sesuai dengan PERKA BIG Nomor 3 Tahun 2016. Data yang dibutuhkan untuk membuat peta Desa Katonsari ini adalah data citra satelit dan data survei lapangan. Peta Desa Katonsari dibuat dengan mendigit citra satelit melalui aplikasi ArcGIS, lalu menambahkan data survei lapangan yang kemudian dikonversi menjadi data spasial. Geodatabase yang didapatkan dari digitasi ini kemudian dilakukan topologi untuk mengeliminasi kesalahan pada fitur-fiturnya. Geodatabase yang sudah ditopologi kemudian diunggah ke ArcGIS Online sebagai hosted feature layer agar data peta Desa Katonsari tersebut dapat diakses secara online. Pada ArcGIS Online dibuat Web Map yang tampilan simbologinya disesuaikan dengan PERKA BIG Nomor 3 Tahun 2016. Web Map tersebut merupakan peta yang akan ditampilkan pada Web Mapping Application yang dibuat menggunakan Web App Builder pada ArcGIS Online. Web Mapping Application yang diberikan nama Peta Desa Katonsari kemudian disematkan pada website Desa Katonsari yang dibuat menggunakan platform pengembangan web berbasis cloud yaitu www.wix.com. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah website Desa Katonsari yang di dalamnya terdapat aplikasi Peta Desa Katonsari yang berbasis webGIS. Alamat website tersebut adalah www.desakatonsari.com. Setelah dilakukan pengujian efisiensi dan kebergunaanpada web tersebut, didapatkan hasil untuk komponen efisiensi sebesar 89, dan komponen kebergunaan sebesar 86 dari rentang skala 40-100 sehingga mendapatkan kriteria “Sangat Efisien” dan “Sangat Berguna”.
VISUALISASI PETA WISATA DAN FASILITAS PENUNJANG DI KABUPATEN TEMANGGUNG MENGGUNAKAN APLIKASI CARRYMAP DAN ARCGIS ONLINE (STUDI KASUS : POSONG, PIKATAN WATER PARK, TAMAN KARTINI KOWANGAN) Nurrahmawati Nurrahmawati; Arief Laila Nugraha; Hana Sugiastu Firdaus
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 (857.409 KB)

Abstract

Sektor pariwisata sebagai kegiatan perekonomian telah menjadi andalan potensi dan prioritas pengembangan bagi sejumlah negara. Terlebih bagi negara berkembang seperti Indonesia yang memiliki potensi wilayah yang luas dengan daya tarik wisata yang cukup besar. Bagi wisatawan yang akan berkunjung ke tempat wisata tersebut sangat membutuhkan informasi tempat wisata beserta sarana penunjangnya. Informasi yang kredibel mengenai gambaran lokasi wisata sangat dibutuhkan oleh wisatawan untuk merencanakan perjalanan dari tempat tinggal ke tempat tujuan, selama berada di lokasi wisata hingga pulang kembali ke tempat tinggal. Kabupaten Temanggung merupakan salah satu kabupaten di Jawa tengah yang terkenal akan keindahan alamnya, banyak tempat wisata bernuansa alam di sana. Salah satu tempat wisata bernuansa alam yang terkenal yaitu Posong, selain itu ada juga kolam renang yang memiliki sumber air dari gunung yaitu Pikatan Water Park dan Taman Kartini Kowangan. Hingga saat ini pelayanan informasi yang berkaitan dengan pariwisata di Kabupaten Temanggung masih bersifat konvensional. Berkenaan dengan hal itu dibuatlah penelitian tugas akhir ini yang bertujuan untuk membuat aplikasi peta wisata dan persebaran fasilitas penunjang menggunakan aplikasi CarryMap dan ArcGIS Online sedangkan untuk penyebarluasan aplikasi ini dibuat sebuah website dengan alamat website www.wisatakabtemanggung.wixsite.com/basemap-carrymap. Hasil aplikasi yang dibuat menggunakan aplikasi CarryMap maupun ArcGIS Online dapat dijalankan pada platform desktop pc dan smartphone. Ketelitian posisi dari aplikasi adalah 7,230 meter. Uji usability didasarkan dari hasil penyebaran kuesioner dengan jumlah responden sebanyak 30 orang. Hasil uji usability tersebut antara lain komponen efektifitas dengan prosentase 84,67%, komponen efisiensi dengan prosentase 83,33%, dan komponen kepuasan dengan prosentase 78,33%. Peta pelayanan informasi wisata yang dapat diakses dengan smartphone diharapkan dapat mempermudah wisatawan dalam memperoleh berbagai informasi pariwisata serta dapat meningkatkan pendapatan masyarakat di sekitar objek wisata.
ANALISIS OPTIMALISASI RUTE PEMADAM KEBAKARAN BERDASARKAN AREA CAKUPAN PIPA HIDRAN DI KOTA SEMARANG Dewi Shinta Septifany; Arief Laila Nugraha; Moehammad Awaluddin
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 6, Nomor 3, Tahun 2017
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (989.301 KB)

Abstract

ABSTRAKKebakaran adalah salah satu musibah yang disebabkan oleh manusia yang disengaja ataupun yang tidak sengaja. Kebakaran yang besar dapat melahap benda yang ada disekitarnya dengan cepat sehingga mengalami kerugian yang besar pula bagi yang mengalaminya. Disini akan dibutuhkan jasa pemadam kebakaran untuk mengurangi risiko kebakaran yang akan berkelanjutan jika tidak langsung ditanggapi. Untuk menuju ke lokasi kebakaran, pemadam kebakaran harus dengan cepat agar situasi tidak semakin parah. Dalam penelitian ini akan diberikan estimasi antara 5-10 menit untuk menuju ke lokasi kejadian dari pos pemadam kebakaran dan disesuaikan dengan posisi letak pipa hidran yang ada di Kota Semarang. Dalam masalah ini dibutuhkan rute optimasi untuk pemadam kebakaran menuju lokasi tersebut.Aplikasi yang digunakan untuk membuat jalur pemadam kebakaran ini menggunakan Sistem Informasi Geospasial. Yaitu dengan menggunakan sistem basis data PostgreSQL, di dalamnya terdapat sintaks SQL yang berfungsi sebagai routing (static source dan destination) yaitu pgRouting. Dalam pgRouting terdapat algoritma yang dapat mencari rute terpendek. Penelitian ini menggunakan algoritma Dijkstra dan algoritma A-star. Untuk mengaktifkan fungsi routing pada PostgreSQL, diperlukan instalasi spatial extension PostGIS. Selanjutnya mengaktifkan fields yang diperlukan dalam operasi routing diantaranya source, target, length, topology, dan index. Setelah semua berhasil diaktifkan, kemudian memasukkan fungsi SQL query dalam SQL editor untuk mengimplementasikan fungsi shortest path dengan memperhatikan node source dan node target untuk kemudian di execute.Hasil penelitian didapatkan bahwa terdapat daerah yang tidak masuk kedalam radius penanganan kantor pemadam kebakaran di Kota Semarang karena lokasi pemadam yang kurang menyebar dan jumlah yang kurang. Untuk area yang diluar jangkauan pemadam kebakaran, memerlukan waktu untuk sampai di lokasi bencana lebih dari 10 menit yang mana waktu tersebut terlalu lama untuk penanganan kebakaran. Dari hasil pencarian rute optimalisasi menggunakan PostgreSQL, rute tersebut dapat digunakan sebagai gambaran jalur yang akan dilewati nantinya.Kata Kunci : Algoritma Dijkstra, Algoritma A- star, Jalur Optimasi, Pemadam Kebakaran, pgRouting. ABSTRACTFire is one of the calamities caused by intentional or unintentional human. Large fires can devour the objects around them quickly so as to suffer huge losses for those who experience it. This situation will be required fire fighters to reduce the risk of fire that will be sustainable if not directly addressed. To get to the location of the fire, the firefighters should be quick to prevent the situation from getting worse. In this research will be given an estimation between 5-10 minutes to go to the location of the incident from the fire station and adjusted to the position of the location of hydrant pipes in Semarang City. In this case it takes an optimization route for firefighters to that location.Applications used to create this fire route using Geospatial Information Systems. That is by using PostgreSQL database system, in which there is SQL syntax that serves as routing (static source and destination) is pgRouting. In pgRouting there is an algorithm that can find the shortest route. This research using Dijkstra algorithm and A-star algorithm. To enable routing functions in PostgreSQL, requires the installation of PostGIS spatial extensions. Furthermore, enable the required fields in the routing operations such as source, target, length, topology, and index. After those required fields succesfully activated, insert the SQL query in the SQL editor to implement the function of the shortest path by taking notice into the node source and the node target to be executed later on.The result of the research shows that there is an area that does not enter into the radius of fire station handling in Semarang City because the location of fire station extinguisher is less spread and the number less. For areas that are outside the range of firefighters, it may take up to 10 minutes to reach the location where it takes too long to handle the fire. From the search results optimization route using PostgreSQL, the route can be used as an overview of the path that will be passed later.Keywords: Dijkstra Algorithm, A-star Algorithm, , Optimazion Routes, Firefighters, pgRouting.
ANALISIS TINGKAT KEKUMUHAN PADA PERMUKIMAN MENGGUNAKAN MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) (STUDI KASUS : KOTA SURAKARTA, JAWA TENGAH) Rintyas Chandra Irawan; Arief Laila Nugraha; Hana Sugiastu Firdaus
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 9, Nomor 2, Tahun 2020
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (448.148 KB)

Abstract

ABSTRAKKota Surakarta merupakan salah satu kota di Provinsi Jawa Tengah yang sedang mengalami perkembangan yang pesat dari berbagai aspek. Aktivitas perekonomian yang meningkat akan menyebabkan peningkatan arus urbanisasi Kota yang berakibat pertambahan penduduk. Meningkatnya penduduk kota menyebabkan permukiman yang semakin padat, eksploitasi sumber daya lingkungan dan kualitas permukiman yang semakin menurun sehingga menyebabkan terbentuknya permukiman kumuh. Menurut Surat Keputusan Walikota Surakarta 413.21/38.3/1/2016, Kota Surakarta memiliki 28 kawasan permukiman kumuh dengan luas total permukiman kumuh Kota Surakarata 359,55 Ha yang tersebar pada 51 Kelurahan di Kota Surakarta. Klasifikasi permukiman kumuh Kota Surakarta dapat dilakukan dengan metode scoring dengan 16 parameter permukiman kumuh yaitu Ketersesuaian terhadap tata ruang (X1), Kepadatan bangunan (X2), Kondisi bangunan temporer (X3), Ketidakteraturan bangunan (X4), Kepadatan Penduduk (X5), Cakupan pelayanan jalan lingkungan (X6), Kualitas permukaan jalan (X7), Ketikamampuan mengalirkan limpasan air (X8). Ketersediaan saluran drainase (X9), Kualitas saluran drainase (X10), Ketersediaan akses aman air minum (X11), Tidak terpenuhinya kebutuhan minimal air minum layak (X12), Sistem pengelolaan air limbah (X13), Sarana prasarana pengelolaan air limbah (X14), Sarana prasarana persampahan  (X15) dan Sistem pengelolaan persampahan (X16). Permukiman kumuh Kota Surakarta dapat di modelkan menggunakan Geographically Weighted Regression (GWR). Metode GWR menggunakan pembobotan spasial untuk menghilangkan efek heterogenitas spasial dalam analisis data geostatistik. Penelitian ini memodelkan hubungan antara permukiman kumuh Kota Surakarta sebagai variabel terikatnya dengan 16 parameter permukiman kumuh sebagai variabel bebasnya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa permukiman kumuh pada setiap Kelurahan di Kota Surakarta dapat diklasifikasikan menjadi tidak kumuh dan kumuh ringan. Kumuh ringan terdapat pada 13 Kelurahan yaitu Kelurana Kestalan, Manahan, Nusukan, Gandekan, Kepatihan Kulon, Sewu, Kerten, Baluwarti, Joyotakan, Kemlayan, Kratonan, Serengan dan Tipes. Model GWR dalam pemodelan terhadap terjadinya permukiman kumuh dapat digunakan, dimana model ini memiliki nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 0,970543 serta nilai RSS lebih rendah sebesar 22,180616 dari model global regresi. Parameter yang paling berpengaruh signifikan terhadap terjadinya permukiman kumuh adalah cakupan pelayanan jalan lingkungan (X6) dimana variabel ini selalu muncul di 26 Kelurahan dan sistem pengelolaan persampahan (X16) yang paling kurang berpengaruh dimana hanya muncul pada 4 Kelurahan saat melakukan uji parsial model dengan nilai |thitung| ≥ t0,025;34 = 2,0324.Kata kunci : GWR, Klasifikasi Tingkat Kekumuhan, Kota Surakarta, Penilaian KumuhABSTRACTSurakarta City is one of the cities in Central Java Province that is experiencing rapid development from various aspects. Increased economic activity will cause an increase in the urbanization flow of the City resulting in population growth. An increase in urban population will lead to increasingly dense settlements, exploitation of environmental resources and a declining quality of settlements, leading to the formation of slums. According to the Decree of the Mayor of Surakarta 413.21 / 38.3 / 1/2016, Surakarta City has 28 slum areas with a total area of 359.55 hectares of Surakarata slum areas spread over 51 kelurahans in the city of Surakarta. The classification of Surakarta City slums can be done using the scoring method using 16 parameters of slum areas, namely Suitability to spatial (X1), Building density (X2), Temporary building conditions (X3), Building irregularity (X4), Population Density (X5), Coverage of environmental road services (X6), road surface quality (X7), ability to drain water runoff (X8). Availability of drainage channels (X9), Quality of drainage channels (X10), Availability of safe access to drinking water (X11), Non-fulfillment of minimum requirements for proper drinking water (X12), Wastewater management system (X13), Wastewater management infrastructure (X14) , Solid waste infrastructure (X15) and Solid waste management system (X16). Surakarta City slums can be modeled using Geographically Weighted Regression (GWR). The GWR method uses spatial weighting to eliminate the effects of spatial heterogeneity in the analysis of geostatistical data. This study models the relationship between Surakarta City slums as the dependent variable with 16 slum parameters as the independent variable. The results of this study indicate that slums in each Kelurahan in Surakarta City can be classified as not slum and mild slum. Mild slums are found in 13 Subdistrict, namely Kestalan, Manahan, Nusukan, Gandekan, Kepatihan Kulon, Sewu, Kerten, Baluwarti, Joyotakan, Kemlayan, Kratonan, Serengan and Tipes. The GWR model in modeling the occurrence of slums can be used, where this model has a coefficient of determination (R2 = 0.970543) and a lower RSS (22.180616) than the global model. The parameters that have the most significant influence on the occurrence of slums are the coverage of environmental road services (X6) where this variable always appears in 26 Subdistrict and the waste management system (X16 where its just appears in 4 Subdistrict when conducting partial test models with the value | t count | ≥ t0,025; 34 = 2,0324. Keywords : Assestment Slum Level, Classification of Slum, GWR, Surakarta City
ANALISIS PENENTUAN ZONASI RISIKO BENCANA TANAH LONGSOR BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (Studi Kasus : Kabupaten Banjarnegara) Dhuha Ginanjar Bayuaji; Arief Laila Nugraha; Abdi Sukmono
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 (946.447 KB)

Abstract

ABSTRAK Kabupaten Banjarnegara merupakan salah satu daerah di wilayah provinsi Jawa Tengah yang masuk dalam kategori sangat rawan bencana tanah longsor. Sebanyak 134 kasus tanah longsor terjadi dari tahun 2012-2014. Maka dibutuhkan pemetaan risiko bencana tanah longsor sebagai upaya mitigasi bencana di Kabupaten Banjarnegara.Pemetaan risiko bencana tanah longsor berbasis Sistem Informasi Geografis dibuat dengan software GIS dengan cara skoring dan pembobotan, serta tumpang susun (overlay) antar parameter penyusunnya. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu SNI (Standar Nasional Indonesia) dan AHP (Analythical Hierarchy Process) kemudian akan diketahui metode mana yang  lebih mendekati keadaan nyata di lapangan. Dari hasil pemetaan risiko bencana tanah longsor metode SNI diperoleh daerah risiko tinggi sebesar 69,961%, sedang 25,868%, dan rendah 4,171%. Sedangkan hasil metode AHP diperoleh daerah risiko tinggi sebesar 73,244%, sedang 23,592%, dan rendah 3,165% yang tersebar di Kabupaten Banjarnegara. Dari hasil validasi lapangan didapatkan kesesuain untuk metode SNI sebesar 65% dan 45% untuk hasil metode AHP. Perangkat lunak SIG dapat digunakan sebagai media pembuatan peta dengan metode bobot dan skoring.  Kata kunci: Tanah Longsor, AHP , SNI, Peta Risiko, SIG,    Top of FormABSTRACT Banjarnegara Regency is located in the province of Central Java which has high risk to landslide. There were 134 cases of landslide occur from 2012- 2014. Therefore, mapping of the risks of landslide is required as disaster mitigation efforts in the Banjarnegara Regency. Mapping of landslide risks based on Geographic Information System created with GIS software by scoring and weighting, and overlays  between constituent parameters. In this research, using two methods namely SNI (Indonesian National Standard) and AHP (Analythical Hierarchy Process) then will be known which method is closer to the real situation on the fieldFrom the result of mapping of the risks of landslide using SNI method obtained high-risk areas by 69,961%, medium 25,868%, dan low risk level 4,171%. Whereas from AHP method result obtained high-risk areas by 73,244%, medium 23,592%, dan low risk level 3,165% that scattered in the Banjarnegara Regency. From the field validation obtained conformity to SNI by 65% and 45% for the result of AHP. GIS software can be used as media of making map by the method of weighting and scoring. Keywords : Landslide, AHP , SNI, Risk Map, GIS, *) Penulis, PenanggungJawab
PENENTUAN POTENSI LOKASI ATM BNI MENGGUNAKAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (Studi Kasus : Kecamatan Tembalang) Vinsensia Hutagaol; Bambang Sudarsono; arief Laila Nugraha
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (603.16 KB)

Abstract

ABSTRAK            Kota Semarang merupakan ibukota provinsi Jawa Tengah sekaligus menjadi kota metropolitan terbesar kelima di Indonesia. Letak Semarang yang strategis dan keramahan penduduknya menambah potensi  ekonomi dan berdampak kepada meningkatnya pertumbuhan lembaga keuangan di kota ini. Lembaga keuangan yang mempunyai peranan penting dalam perekonomian adalah Bank. Sebagai salah satu Bank pemerintah yang menjadi kepercayaan masyarakat, Bank BNI meningkatkan pelayanan dengan meningkatkan kualitas pelayanan seperti pembuatan ATM (Anjungan Tunai Mandiri). Perencanaan lokasi ATM BNI dapat dilakukan dengan metode Analytical Hierarchy Processing (AHP) dan SIG dengan daerah penelitian Kecamatan Tembalang kota Semarang.AHP merupakan proses pengambilan keputusan dengan menggunakan struktur hirarki. Melalui perhitungan dengan menggunakan AHP maka diperoleh kriteria penentuan lokasi ATM BNI yang baru yakni kantor cabang 61,2%, pusat keramaian 21,0%, ATM Non BNI 7,4%, lembaga institusi 4,2%, jarak pos keamanan 4,0%, jumlah nasabah 2,1%. Hasil dari perhitungan AHP kemudian diaplikasikan ke dalam SIG dan menghasilkan lokasi ATM BNI rencana untuk kecamatan Tembalang yakni tiga titik berada di kelurahan Tembalang, satu  titik berada di kelurahan Kedung Mundu, dua titik berada di kelurahan Sendang Mulyo dan satu titik berada di kelurahan Kramas.  Kata Kunci : Anjungan Tunai Mandiri (ATM), Analytical Hierarchy Processing (AHP), Sistem Informasi Geografis (SIG) AbstractSemarang city is the capital of Central Java province and at the same time becomes the fifth largest metropolitan city in Indonesia. The strategic location of Semarang and friendly people making economic potential to be increase and impacting on the growth of financial institutions in this city. Financial institutions having an important function in the economy is a Bank. As one of government bank which is be trusting by society, Bank BNI improve servicing by improving the quality of services such as making of ATM (Automatic Teller Machine). The planning of ATM locations can be done by Analytical Hierarchy Processing (AHP) method and GIS with the research area in Tembalang District, Semarang City. AHP is a decision making process by using a hierarchical structure. Resulting of calculation by using the AHP is be gotten criteria of the new BNI’s ATM location determining consist of branch offices 61.2%, crowded centers 21,0%,  ATM non BNI 7,4%, institutions 4,2%, distancing of  security post 4,0 %, total of customers 2,1%. The result of the AHP calculation is applied to be in the GIS at the next and produces the locations planning of BNI's ATM at Tembalang District  are three points in the Tembalang Village, one point is in the Kedung Mundu Village, two points located in the Village of Sendang Mulyo and one point is in Kramas Village. Keywords : Automatic Teller Machine (ATM), Analytical Hierarchy Processing (AHP), GIS (Geographic Information System)
EFEKTIVITAS PENENTUAN GARIS PANTAI MENGGUNAKAN CITRA RESOLUSI TINGGI DAN RESOLUSI MENENGAH (Studi Kasus : Kabupaten Pacitan) Putri Auliya; Bandi Sasmito; Arief Laila Nugraha
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 6, Nomor 1, Tahun 2017
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1352.817 KB)

Abstract

ABSTRAK   Garis pantai merupakan garis imajiner tempat air dan daratan bertemu. Garis pantai pada suatu negara bukan lagi menjadi perkara yang dapat diabaikan. Semakin berkembangnya teknologi penginderaan jauh dan berbagai kelebihan yang dimilikinya, mendorong berpaling ke teknik ini untuk berbagai studi, termasuk salah satunya untuk mendeteksi garis pantai. Metodologi inderaja dapat dilakukan dengan cepat dan dapat menjangkau daerah yang tidak dapat terjangkau oleh pengukuran secara terestris untuk mendeteksi garis pantai. Pada penelitian ini dilakukan penentuan garis pantai pada data citra satelit Landsat dan UAV kemudian dibandingkan efektivitas dari keduanya dilihat dari ketelitian horisontal dalam penyajian skala di peta.Penentuan garis pantai menggunakandata UAV dengan menggunakan software Agisoft PhotoScan sampai mendapatkan hasil orthophoto sedangkan untukdata citra satelit Landsat dilakukan dengan mengaplikasikan rumus BILKO untuk membedakan daratan dan lautan.  Penentuan garis pantai pada dua datayang sudah diolah tersebut dilakukan dengan cara mendigitasi pada batas daratan dengan lautan saat perekaman atau pemotretan data dilakukan. Garis pantai yang didapatkan dari hasil digitasi tersebut merupakan garis pantai muka laut sesaat.Hasil dari penelitian ini menunjukan langkah – langkah dalampenentuan garis pantai pada UAV menggunakan software Agisoft PhotoScan sampai mendapatkan hasil orthophotodan langkah – langkah dalam penentuan garis pantai pada citra Landsat dengan mengaplikasikan rumus BILKO. Hasil garis pantai yang sudah didapat dilakukan uji akurasi sesuai dengan PERKA BIG No 15 Tahun 2014  dengan hasil ketelitian horisontal padaUAV sebesar 0,032 meter yang memenuhi skala 1: 1.000 kelas satu dan untuk hasil ketelitian horisontal pada citra satelit Landsat sebesar 9,300 meter yang memenuhi skala 1 : 50.000 kelas satu untuk penyajian pada peta KataKunci:Algoritma BILKO, CitraLandsat, Garis Pantai, dan UAV. ABSTRACTCoastline is an imaginer line where the sea water and the land meet. Country’s coastline now is not a problem that could be ignored. Nowdays, remote sensing technology have been developing and got many benefits. One of them is determine the coastline. Remote sensing could be used quickly and easily to reach areas that not be able to be reached by terestris measure. In this research, coastline is determined by the Landsat imagery  and UAV then compare both efectivity from horizontal accuracy of scale presenment on map.Coastline determining with UAV uses Agisoft PhotoScan Sofware to get the orthophoto. Whereas, coastline determining with  Landsat imagery use the BILKO formula to show the difference of the land and the sea. The coastline determining using these datas is done by digitizating the boundary between the land and the sea while during the recorder and photography of the data. The result is temporary coastline.The goal of this research is showing the steps to determine the coastline by using UAV with Agisoft PhotoScan to get orthophoto and using Landsat imagery  with BILKO formula. After it, this researh do the accuracy test based on PERKA BIG No 15 Tahun 2014 and it generate the horizontal accuracy 0.032 meters with first class map scale 1:1,000  for UAV and horizontal accuracy 9.300 meters with first class map scale 1:50,000 for Landsat imagery  presentment on the map. Key Word :Bilko Algorithm, Coastline, Landsat Imagery, and UAV.
ANALISIS PERSEBARAN MINIMAREKET MODERN BERBASIS SIG ( SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS ) DI KABUPATEN KUDUS Tiara Toyyibatul Arofah; Moehammad Awaluddin; Arief Laila Nugraha
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 6, Nomor 4, Tahun 2017
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (667.407 KB)

Abstract

ABSTRAK       Pertumbuhan minimarket kini semkain tak terkendali, begitu banyak gerai toko minimarket baru yang dibuka pada tiap tahunnya. Walaupun Kabupaten Kudus sudah memiliki peraturan daerah yang mengatur tentang perpasaran swasta, namun pelaksanaannya masih membutuhkan pengawasasn baik dari masyarakat sendiri. Pengawasan dilakukan untuk mendukung peraturan yang dilakukan oleh pemerintah Kabupaten Kudus. Pada penelitian ini memanfaatkan data koordinat yang didapat dari survey lapangan dengan menggunakan Mobile Topografer. Langkah selanjutnya adalah membuat peta persebaran minimarket dengan menggunakan software SIG. Sedangkan metode yang digunakan pada penelitian ini adalah buffer. Penelitian tugas akhir ini menghasilkan sebuah peta persebaran minimarket yang mengacu pada peraturan pemerintah daerah Kabupaten Kudus No 6 tahun 2013, yang memperoleh hasil minimarkat dengan metode buffer jaraknya kurang dari 500m terhadap pasar tradisional sebagai berikut : Indomaret pasar jember, Alfamart KH.Asnawi, Indomaret KHR.Asnawi, Indomaret Bakti 83, Alfamart Bakti, Indomaret Bakti, Alfamart Jekulo dan Indomaret Jekulo.
Co-Authors Abdi Sukmono Abdi Sukmono, Abdi Adhelina Rinta Iswari Adi Nur Ikhsan Aditya Dharmawan Afriyanto Afriyanto Afriyanto Afriyanto Agung Setiawan Ahmad Daniyal Ahmad Shofiyul Huda Alfien Rahmenda Amalia Permata Dewi, Amalia Permata Anang Ikhwandito Andini Riski Oktaviani Andri Suprayogi Anisa Rachmawati, Anisa Annisaa Cahyaningsih Ar Rafi, Naufal Hisyam Arco Triady Ujung Arga Fondra Oksaping ARGNES DIONANDA RESZA PRADIPTA Arkham, Ivan Fandilla Aulia Arkham Arliandy Pratama Arwan Putra Wijaya Avianta Anggoro Santoso Awwaluddin, Moehammad Ayu Sulistyaningtyas, Sekar Bambang Darmo Yuwono Bambang Darmo Yuwono Bambang Sudarsono Bambang Sudarsono Bandi Sasmito Bashit, Nurhadi Bondan Arum Kusumahati Briandana Januar Aji Gunadi Brinton Patuan Sitorus Cahya Wisuda Hukama Chairunisa Afnidya Nanda Dede Handoko DEDI SETYAWAN Dewi Shinta Septifany Dhuha Ginanjar Bayuaji Dian Triandini Nurcahyo Diqja Yudho Nugroho Dyah Widyaningrum Elceria Susanti Extiana, Kiky Fadhilla Shara Denafiar Fajri Ramadhan Fanni Kurniawan Fauzi Janu Amarrohman, Fauzi Janu Fauzi Janu Ammarohman Febrian Pramana Putra Fida Wulan Istiaji Fina Faizana Frizani, Defanny Elsa Ghinaa Rahda Kurnila Habib Azka Ramadhani Hadi Winoto Hadi, Firman Hana Sugiastu Firdaus Hana Sugiastu Firdaus, Hana Sugiastu Handoko Dwi Julian Hani'ah . Haniah Haniah Hani’ah Hani’ah Hanifudin, Faiz HARDIAN ASTIANINGRUM Hartomo Haryo Kuncoro Hayuningsih, Dwi Mastuti Hilman Djalu Sadewo Hutagalung, Christovel Mangaratua Ibrohim Shiddiq Ika Rahayu Wulansari Imam Mudita Inessia Umi Putri INNEKE ASTRID PITALOKA Irfan Tri Anggoro Izzudin Al Qossam Jalu Tejo Nugroho, Jalu Tejo Johan Wisma Anggoro Kemas Abdul Fatah Kevin Dio Maldini Khofifatul Azizah Kindy Ibrahim Hari L M Sabri Laode M Sabri Latifah Rahmadany Lingga Hascarya Prabandaru Lolita, Diaz Amel LUKMAN MAULANA ABDILLAH LUTHFI RAHMANDHANI Maharani, Raden Roro Kingkin Meiska Firstiara Maudi Mia Anggorowati Karomah Mochammad Imron Awalludin Moehammad Awaluddin Moehammad Awwaluddin Mohammad Faiz Ilhami Muhammad Adnan Yusuf, Muhammad Adnan Muhammad Agam Cakra Donya Muhammad Bagus Salim Muhammad Hanif Abdurrahman Muhammad Sandhi Lazuardi Mustaqim, Alfiyan Nanda Dewi Arumsari Naryoko Naryoko Nastiti Asrining Hartri Naufal Humam Manshur Nella Wakhidatus Nella Wakhidatus Sholekhah Nisrina Niwar Hisanah NOVAYA NURUL BASYIROH Nugrahanto, Prasetyo Odi Nur Fajar Nafiah Nurhadi Bashit Nurmalasari, Cici Nurrahmawati Nurrahmawati Nyoman Winda Novitasari Olivia Sinaga Pardjono, P. Pradipta, Carlo Purba, Agantry Putri Auliya Qoaruddin Qomaruddin Rachmawati, Ekha Raditya Wahyu Utomo Rahmat Randy Valdika Ramadhan Susilo Utomo Resi Diansismita Resti Winda Ratriana Rida Hilyati Sauda Ridwan Ageng Ashari Rifqi Najib Muzaka Rintyas Chandra Irawan Rizqi Umi Rahmawati Rizqie Anarullah, Rizqie Rochim, Vianka - Rofi'i, Nur Izha Jannah Rosika Dyah Pratiwi Rr. Yossia Herlin A. Sabda Lestari Sabri, L.M Sabri, L.M. Safira Devi Kirana Sandy Yudistira Mahardika, Sandy Yudistira sari, Cici Nurmalasa Sartika Sartika Sawitri Subiyanto Sendy Brammadi Septiningdiah, Dara Jati Setiaji, Krisna Shindy Mariska Zulkarnain Siti Haeriah Stella Purnomo Sutomo Kahar Sutomo Kahar Syarifah Mayda Az Zahrotun Nisa Taufik Eka Ramadhan, Taufik Eka Tiara Toyyibatul Arofah Tistariawan, Adji Chandra Tri Adi Hermawan Tri Afiebbawa Exactanaya Tristianti, Nova Ulya Novita Sari Uman Kertanegara Vinsensia Hutagaol Viona Yashinta Viradhea Gita R. L. Wahyu Adi Yuliyanto Wakhidatus, Nella Wibisana, Alyawan Satrio Wildan Ryan Irfana Wisnu Wahyu Wijonarko Wiwik Levitasari Yanies Meiyanti Yesi Monika Manik Yoga Kencana Nugraha Yolanda Margaretha Mulder Yose Rinaldy N Yovi Adyuta Isdiantoro Yudo Prasetyo Yuliansyah Rachman Nur Rizky Zuraidha, Riza Nur