Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.307
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Planologi Sultan Agung Jurnal Geodesi Undip Jurnal Geografi : Media Informasi Pengembangan dan Profesi Kegeografian Jurnal Teknik Sipil dan Perencanaan Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika Jurnal Geografi BHUMI: Jurnal Agraria dan Pertanahan JGISE-Journal of Geospatial Information Science and Engineering Jurnal Ilmiah Geomatika Sewagati Jurnal Geografi : Media Informasi Pengembangan dan Profesi Kegeografian Geoid - Journal of Geodesy and Geomatics
Arwan Putra Wijaya
Program Studi Teknik Geodesi, Fakultas Teknik Universitas Diponegoro
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Earth & Planetary Sciences Education Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 90 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 90 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
PEMETAAN ZONA NILAI TANAH UNTUK MENENTUKAN NILAI JUAL OBJEK PAJAK (NJOP) MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS Heranda Ibnu Adhi; Sawitri Subiyanto; Arwan Putra Wijaya
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 (1030.804 KB)

Abstract

ABSTRAKZNT dimaknai sebagai area yang menggambarkan nilai tanah yang relatif sama, yang batasanya bersifat imajiner atau pun nyata sesuai penggunaan tanah. Tanah tersebut mempunyai perbedaan nilai antara yang satu dengan yang lainnya berdasarkan analisis perbandingan harga pasar dan biaya. Mengingat ZNT berbasis nilai pasar, ZNT dapat dimanfaatkan untuk penentuan tarif dalam pelayanan pertanahan, referensi masyarakat dalam transaksi, penentuan ganti rugi, inventori nilai aset publik maupun aset masyarakat, monitoring nilai tanah dan pasar tanah, dan referensi penetapan Nilai Jual Objek Pajak (NJOP) untuk PBB, agar lebih adil dan transparan. Dalam  penelitian  dibentuk  peta  ZNT  berdasarkan  nilai  tanah  dengan  penilaian  massal menggunakan pendekatan perbandingan penjualan (sales comparative) yang di overlay dengan peta administrasi kecamatan Candisari, kota Semarang dan peta blok PBB tahun 2012 dan dibandingkan dengan nilai tanah berdasarkan NJOP. Data harga tanah yang dihitung adalah data harga tanah murni dengan nilai bangunan yang sudah dikeluarkan dan penyesuaian sesuai karakteristik kondisi sosial ekonomi daerah.Hasil penelitian didapatkan 60 Zona Nilai Tanah dari data NJOP dan data berdasarkan Survey Transaksi Harga Tanah. Kata Kunci :Zona Nilai Tanah (ZNT), Nilai Jual Objek Pajak (NJOP), Pajak Bumi dan Bangunan (PBB). ABSTRACTLand value zone is defined as an area that describes the relative same value of land, The limit is either imaginary or real according to the land use. It also has a different value between one and another based on the comparison analysis of the market price and the cost.Considering land value zone based on the market value, land value zone can be utilized for the tariff determination in service land , reference for the community in  transactions, compensation, inventory for public assets or community assets value, monitoring the value and market of land, and as reference for the NJOP's determination for PBB , to make it more fair and transparent.On the research land value zone is mapped by land's value in mass assessment using salescomperative approach which is overlaid with administration map of Candisari subdistric, Semarangand map of field in 2013 which is being compared with the land's value based on tax object salesvalue (NJOP). Land price data calculated is the original land price data to the value of building that have been issued and it is also beingadjusted with the characteristic of the household economy in theresearch area.The result on the research shows that there are 60 land value zone from tax object salesvalue (NJOP) and also from the land value transaction survey. Keyword : Land Value Zone, Tax Object Sales Value, Tax on Aquistion of Land and Building     *) Penulis PenanggungJawab
PEMETAAN SEKTOR EKONOMI INFORMAL PENDUKUNG KEGIATAN CIVITAS ACADEMICA DI KAWASAN UNIVERSITAS DIPONEGORO TEMBALANG Ridho Alfirdaus; Arwan Putra Wijaya; Bambang Sudarsono
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 (735.239 KB)

Abstract

ABSTRAKSektor ekonomi adalah salah satu sektor yang mendukung kegiatan masyarakat dalam bertukar kebutuhan hidup. Sektor ekonomi dibagi menjadi sektor ekonomi formal dan sektor ekonomi informal. Kecamatan Tembalang adalah salah satu kecamatan yang berada di Kota Semarang, Provinsi Jawa Tengah, yang sejak tahun 1996 menjadi area perluasan Universitas Diponegoro (UNDIP). Pada awalnya kawasan ini berupa area kebun dan pertanian, ketika Universitas Diponegoro mulai membangun kampus pertamanya di Tembalang, kawasan ini berkembang pesat dan saat ini menjadi semakin padat sehingga perlu fasilitas penunjang untuk mendukung kegiatan civitas academica UNDIP sebagai penduduk. Salah satu sektor ekonomi pendukung kegiatan adalah sektor ekonomi informal, yang juga ikut bertambah seiring bertambahnya tahun, oleh karena itu perlu diadakan penelitian.Metode dalam penelitian ini diawali dengan survei lapangan dengan menggunakan hand phone dan bantuan software MAPPT untuk mendapatkan data koodinat dan wawancara untuk mendapatkan data atribut setiap sektor ekonomi informal tahun 2011 dan 2016. Data hasil survei lapangan selanjutnya diolah dan dianalisis dengan menggunakan ArcGIS dan metode nearest neighbourhood sehingga dapat mengetahui pola persebaran dan kondisi sektor ekonomi setiap kategori.Hasil penelitian terbagi menjadi tiga bagian utama, yaitu pada pola persebaran sektor ekonomi informal secara kesuluruhan, pola persebaran sektor ekonomi informal setiap kategori, dan pola persebaran sektor ekonomi berdasarkan jarak terhadap centroid kampus UNDIP. Semua analisis menunjukan hasil pola persebaran yang mengelompok, dan mempunyai arah pertumbuhan ke tenggara, dengan pergeseran centroid standard deviation ellips adalah 67,36015 m.Kata Kunci : Nearest neighbourhood, Pola Persebaran, Sektor ekonomi informal, Software MAPPT, Standard Deviation EllipsABSTRACT Economic sector is one of sector which supporting activities' people exchanging living needs. Being divided economic sector become formal economic sectors and informal economic sectors. District Tembalang is one sub-district in the city of Semarang, Central Java Province, since 1996 become expansion area Diponegoro University (UNDIP). Initially this region is form gardens and agricultural areas, when the Diponegoro University start building its first campus in Tembalang, this area was growing rapidly and at present becomes solid so necessary support facilities to support the activities of the academic community UNDIP as a resident. One of supporting economic sector is informal economic sector, which also increases exponentially year, therefore it is necessary to study. The method in this research begins with a field survey using hand phone and software help MAPPT to get data coodinates and interview to get the attributes of each sector of the informal economy in 2011 and 2016. The results of data collection was processed and analyzed using ArcGIS and nearest neighbourhood methode so known distribution pattern and economic sector conditions every category. The results of the analysis is divided into three main sections, they are at the pattern of spread of the informal economy as a whole, the pattern of spread of the informal economy every category, and the distribution pattern of economic sectors based on the distance to the centroid of Diponegoro University campus. All results of the analysis showed that clumped distribution pattern, and have a direction of growth to the southeast, with a standard deviation ellipse centroid shift is 67,36015 m.Keywords: Distribution Pattern, Informal Economic Sector, MAPPT Software, Nearest Neighbourhood, Standard Deviation Ellips
ANALISIS PENURUNAN MUKA TANAH KOTA SEMARANG TAHUN 2015 MENGGUNAKAN PERANGKAT LUNAK GAMIT 10.5 Risty Khoirunisa; Bambang Darmo Yuwono; Arwan Putra Wijaya
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 (649.815 KB)

Abstract

ABSTRAK Beberapa tahun terakhir ini, Kota Semarang sering mengalami banjir rob, air laut yang masuk ke daratan disebabkan turunnya muka tanah atau yang biasa dikenal dengan land subsidence. Penurunan muka tanah bukan hanya menjadi masalah di Kota Semarang, tapi juga kota-kota besar lainnya di Indonesia, seperti Jakarta dan Surabaya. Struktur geologis dan aktifitas manusia seperti pembangunan gedung-gedung baru merupakan penyebab utama terjadinya penurunan.Dalam penelitian ini, metode yang digunakan adalah pengukuran GPS statik yang kemudian diolah secara radial dengan menggunakan perangkat lunak GAMIT (GPS Analysis of MIT) 10.5. Nilai penurunan tanah didapat dengan membandingkan hasil tinggi ellipsoid pengukuran GPS sebelumnya di titik yang sama dengan hasil tinggi pada pengolahan. Kemudian dilakukan analisis spasial dengan penggunaan lahan, jenis tanah, dan kepadatan penduduk untuk mengetahui hubungannya dengan nilai penurunan muka tanah.Dari penelitan ini didapatkan rentang nilai penurunan tanah yang berkisar dari 0,83 s.d. 13,935 cm/tahun. Lokasi yang mengalami penurunan cukup tinggi berada di daerah Semarang Utara dan Semarang Timur. Dari hasil penelitian juga didapatkan adanya hubungan laju penurunan tanah dengan kepadatan penduduk, penggunaan lahan dan jenis tanahnya. Daerah dengan kepadatan penduduk tinggi, lahannya sebagian besar digunakan untuk pemukiman dan bangunan, dan jenis tanah adalah alluvial mengalami penurunan tanah yang relatif lebih besar dibandingkan daerah yang lain. Kata Kunci : Analisis Spasial, GAMIT, GPS, Penurunan Muka Tanah, SIG  ABSTRACT In the recent years, Semarang city experienced a lot of flooded sea water called rob. This phenomenon caused by land subsidence. This problem not only occurred in Semarang city, but also other big cities, such as Jakarta and Surabaya. Geological structures and human activities, such as new building construction and groundwater extraction on a large scale were the main cause of land subsidence.                In this study, data collecting methods was GPS-static measurement that later processed using GAMIT (GPS Analysis of MIT) 10.5 Software. Value of land subsidence obtained by comparing the difference between height value on previous measurement and height value on present measurement. Next process was analyzed the result with landuse, soil type and population density to obtained their spatial correlation with land subsidence value using ArcGIS 10.1 software.                The research obtained variation range of land subsidence value from 0,83 cm/year to 13,935 cm/year. The highest subsidence value was North and East Semarang Area. The research also obtained its correlation with population density, landuse and soil type. The area where population density value was high, landuse mostly used for habitation, and soil type was alluvial had higher value of land subsidence.  Keywords : GAMIT, GIS, GPS, Land Subsidence, Spatial Analysist  *) Penulis, Penanggung Jawab
ANALISIS AKURASI DTM TERHADAP PENGGUNAAN DATA POINT CLOUDS DARI FOTO UDARA DAN LAS LIDAR BERBASIS METODE PENAPISAN SLOPE BASED FILTERING DAN ALGORITMA MACRO TERRASOLID Dani Nur Martiana; Yudo Prasetyo; Arwan Putra Wijaya
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 (1117.969 KB)

Abstract

ABSTRAKKebutuhan data spasial detail dengan skala besar semakin meningkat, namun ketersediaan peta dasar belum dapat mengimbangi kebutuhan. Peta dasar skala besar diperlukan untuk percepatan pembangunan. Peta topografi sebagai peta dasar dibutuhkan untuk analisis spasial. Salah satu unsur dari peta topografi yaitu kontur dapat dibentuk dari Digital Terrain Model (DTM). Diperlukan metode pembentukan DTM yang efektif dan efisien untuk mempercepat pemenuhan kebutuhan akan peta dasar. Teknologi LiDAR dan Foto udara diterapkan dalam pembentukan DTM yang detail dan akurat serta dalam waktu yang relatif cepat.DTM dari data LiDAR dan Foto udara dihasilkan dengan melakukan klasifikasi dan filtering terhdap data point clouds LAS LiDAR serta point clouds DSM yang dihasilkan dari image matching foto udara. Metode yang digunakan untuk klasifikasi dan filtering adalah algoritma macro Terrasolid dan metode Slope Based Filtering (SBF). Hasil DTM dari kedua data dibandingkan terhadap DTM Stereoplotting yang digunakan sebagai benchmark. Perbandingan tersebut berupa perbandingan geomorfologi secara visual, serta ketelitian geometri dari kedua DTM yang dihasilkan.Secara visual, DTM LiDAR menghasilkan geomorfologi yang halus sedangkan DTM Foto menghasilkan geomorfologi yang masih kasar. Kemudian berdasarkan hasil analisis transect, diperoleh hasil bahwa ketinggian DTM LiDAR sudah mendekati DTM Stereoplotting, sedangkan DTM Foto masih menghasilkan selisih ketinggian yang cukup besar terhadap DTM Stereoplotting. DTM LiDAR yang dihasilkan dari pengolahan dengan algoritma macro Terrasolid pada sampel area di NLP 1209-1432C dan NLP 1209-1415C masuk ke dalam kelas 2 skala 1:5.000 dan kelas 3 skala 1:5.000. Sedangkan DTM LiDAR dengan metode SBF pada sampel area di NLP 1209-1432C dan NLP 1209-1415C masuk ke dalam kelas 3 skala 1:5.000. DTM Foto hasil pengolahan dengan macro Terrasolid pada sampel area di NLP 1209-1432C dan NLP 1209-1415C masuk dalam kelas 3 skala 1:10.000. Sedangkan DTM Foto dengan metode SBF pada NLP 1209-1432C dan NLP 1209-1415C masuk dalam kelas 3 skala 1:5.000 dan kelas 2 skala 1:10.000.Kata Kunci : DTM, filtering, foto udara, ketelitian geometri, LiDAR. ABSTRACTThe need for detailed spatial data with large amount of scale is increasing, but the availability of base map cannot comprehend the needs. Base map with large scales is needed for faster development. Topographic maps as a base map is needed for spatial analysis. One element of topographic maps is contour can shaped from Digital Terrain Model (DTM). An effective and effecient DTM method is hastened the fullfilment needs of topographic base map. LiDAR technology and aerial photos is implemented for creating a detailed and accurate DTM in a relatively efficient time.DTM from LIDAR data and aerial photos are produced by doing classification and filtering on LARS LIDAR point clouds data and DSM point clouds that is created from aerial image matching. The method used for classification and filtering is macro terrasolid algorithm dan slope based filtering method. DTM results from both data are compared to DTM Steroplotting to see the geomorphology that is produced and also the geometry accuracy of them both.Visually, DTM LIDAR produces smoother geomorphology and DTM photos produce rough geomorphology. Based on the transect analysis result, it is given that DTM LIDAR height has already neared DTM Steroplotting. DTM LiDAR the is produced with macro terrasolid algorthm on sample area in NLP (map sheet) 1209-1432C and NLP 1209-1415C is categoried in second class scale 1:5.000 and third class scale 1:5.000. Whereas DTM LiDAR with SBF method on sample area from NLP 1209-1432C and NLP 1209-1415C is categoried into third class scale 1:5000. DTM image result from Macro Terrasolid processing on sample area from NLP 1209-1432C and NLP 1209-1415C is categoried into third class scale 1:10.000. While DTM image with SBF method from NLP 1209-1432C and NLP 1209-1415C is categoried into third class scale 1:5.000 and second class scale 1:10.000.Keywords : DTM, filtering, aerial photo, geometry accuracy, and  LiDAR
ANALISIS PERUBAHAN LUAS DAN POLA PERSEBARAN PERMUKIMAN (Studi Kasus : Kecamatan Tembalang, Kecamatan Banyumanik, Kecamatan Gunungpati, Kecamatan Mijen Kota Semarang Jawa Tengah) Dian Ayu Saraswati; Sawitri Subiyanto; Arwan Putra Wijaya
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 (824.57 KB)

Abstract

ABSTRAKJumlah penduduk dan aktivitas pembangunan yang semakin meningkat menuntut ketersediaan lahan terutama lahan permukiman dan fasilitasnya juga meningkat pesat, sedangkan ketersediaan lahan terbatas. Ketidakseimbangan akan hal tersebut memungkinkan terjadinya pemusatan permukiman di daerah/ wilayah tertentu yang kemudian akan membentuk pola persebaran permukiman tertentu dan berbeda-beda, terjadinya kenaekaragaman pola persebaran permukiman sebagai wujud persebaran penduduk yang tidak merata. Sehingga dibutuhkan informasi mengenai perubahan penggunaan lahan dan pola persebaran permukiman dalam kaitannya dengan  tata guna lahan pada perencanaan kota.Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik penginderaan jauh dan sistem informasi geografis dengan interpretasi penggunaan lahan pada peta Rupabumi tahun 1992 dan Citra SPOT 6 tahun 2014 yang kemudian dianalisis menggunakan metode analisis tetangga terdekat untuk mengetahui pola persebaran permukiman.Berdasarkan pengolahan data dan hasil analisis didapatkan perubahan luas lahan permukiman di Kecamatan Tembalang, Banyumanik, Gunungpati dan Mijen tahun 1992 sampai tahun 2014 mengalami perubahan sebesar 1.466,837 Ha, sedangkan lahan non permukiman mengalami perubahan sebesar 2.617,194 Ha. Pola persebaran acak mengalami perubahan sebesar 167,1764 Ha, sedangkan pola persebaran mengelompok mengalami perubahan sebesar 1.326,2547 Ha. Kata Kunci : Perubahan Penggunaan Lahan, Citra SPOT 6, Pola Persebaran Permukiman, Analisis Tetangga Terdekat ABSTRACTThe increasing of population and development activities demands the availability of land, especially land settlements and facilities are also increasing rapidly whereas the availability of land are limited. The imbalance would it enable the concentrations of settlements in some areas or regions which is will form a specific and different distribution pattern settlements. The diversity of distribution patterns of settlements are happened as a form of uneven population distribution. So that required an information regarding changes in land use and the distribution pattern of settlements in relation to land use in urban planning.This study using a remote sensing technique method and geographic information system with the interpretation of land use on Topographicmap in 1992 and SPOT Image 6  year 2014 which was then analyzed using the nearest neighbor analysis to determine the distribution pattern of settlements. Based on the data processing and result analysis obtained changes in land settlement in the district of Tembalang, Banyumanik, Gunungpati, Mijen from 1992 to 2014 change in amount of 1.466,837 hectares, while non-residential land change in amount of 2.617,194 hectares. Random distribution pattern changed in amount of  167,1764 hectares, whereas the clump distribution pattern changed in amount of  1.326,2547 hectares. Keywords : Land Use Changes, SPOT 6 Imagery, The Distribution Pattern of Settlement, Nearest Neighbor Analysis *) Penulis, Penanggungjawab
ANALISIS ANCAMAN BENCANA EROSI PADA KAWASAN DAS BERINGIN KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS Avianta Anggoro Santoso; Arief Laila Nugraha; Arwan Putra Wijaya
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 (979.245 KB)

Abstract

ABSTRAK Daerah Aliran Sungai Beringin merupakan salah satu daerah aliran sungai terbesar di Kota Semarang dengan curah hujan tertinggi. Wilayah hulu adalah daerah yang berfungsi sebagai daerah konservasi, tangkapan  hujan, dan pengelolaan  lingkungan DAS. Tujuan pengelolaan DAS antara lain mengendalikan dan mencegah erosi tanah, mengoptimalkan air tanah, dan menjaga lingkungan hidup. Faktanya lahan konservasi  pada wilayah hulu telah banyak yang beralih fungsi. Hal itu akan memicu kejadian bencana salah satunya disebut erosi.Penelitian dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui tingkat bahaya erosi pada wilayah DAS Beringin pada tahun 2013 dan mengkaji parameter yang mempengaruhi besarnya tingkat erosi. Perhitungan erosi menggunakan metode RUSLE (Revised Soil Lost Equation) dan indeks topografi dihasilkan dengan menghitung faktor kemiringan dan panjang lereng. Tutupan  lahan terbaru dihasilkan dari digitasi on screen citra google earth  tahun  perekaman 2012. Perhitungan erosi dan pengolahan parameter erosi dilakukan dengan teknologi Sistem Informasi Geografis.Hasil dari penelitian ini berupa peta tingkat bahaya erosi yang dibagi menjadi 5 kelas, yaitu : sangat ringan, ringan, sedang, berat, dan sangat berat. Dari hasil perhitungan dihasilkan tingkat bahaya erosi dengan tingkat sangat ringan sebesar 20,39 km2 (68%), ringan sebesar 3,83 km2 (13%), sedang sebesar 3,77 km2 (12%), berat sebesar 1,68 km2 (6%), sangat berat sebesar 0.19 km2 (0,6%).Kata kunci : Erosi, RUSLE, DAS Beringin, SIG ABSTRACTBeringin watershed is one of the largest watersheds in the Semarang City with the highest rainfall in Semarang City. The upstream area is an area that served as conservation area, rain catchment, and watershed environmental management. The purposes of watershed management is controling and preventing soil erosion, optimizing groundwater, and  protecting  the environment. The fact is land conservation in the upstream area has switched into others function. It will trigger one of catastrophic incident which is called erosion.The purpose of this study is  to determine the danger level of erosion in Beringin watershed area in 2013 and to  review the parameters that affect the level of erosion. Erosion calculation is using RUSLE (Revised Soil Lost Equation) method and  the topography index was  generated from  the slope value and slope length factors. Latest land  cover was generated from  on-screen digitized image from 2012 google earth image. The erosion level calculation and  the erosion parameter  are using  Geographic Information System technology.The results of this study is erosion potential maps that  is divided into five classes, namely: very mild, mild, moderate, severe, and highly severe. From the calculation result of erosion hazard  potential, as a very mild level at 20,39 km2 (68%), mild at 3,83 km2 (13%), moderate at 3,77 km2 (12%), severe at 1,68 km2 (6%), very severe at 1,9 km2 (0,6%).Keywords : Erosion , RUSLE, Beringin Watershed, GIS
PEMETAAN POTENSI BENCANA ALIRAN LAVA GUNUNG SINABUNG MENGGUNAKAN CITRA ASTER GDEM Polin Mouna Togatorop; Sawitri Subiyanto; Arwan Putra Wijaya
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 (1245.49 KB)

Abstract

ABSTRAK Indonesia merupakan negara dengan jumlah penyebaran gunung api yang sangat banyak dan tersebar pada jalur ring of fire dansalah satunya adalah gunung Sinabung. Banyak gunung api di Indonesia, Gunung Sinabung ini sangat menarik karena pada sekitar tahun 1600an pasif tidak meletus.Kemudian aktif dan meletus pada tahun 2010 dan hingga sekarang tahun 2016 masih tetap erupsi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan proses mitigasi bencana gunung api dengan memetakan aliran lava serta menentukan kawasan rawan bencana erupsi gunung api. Sehingga didapat kawasan dengan tingkat kerentanan yang paling tinggi sampai rendah berdasarkan parameter kepadatan penduduk, jarak dari sumber letusan, dan tutupanlahan.                Pemetaan aliran lava ini menggunakan citra ASTER GDEM kemudian diolah menggunakan ArcGIS dengan toolsanalisis hidrologi. Aliran lava merupakan pola aliran air yang didapat sesuai dengan sifat kegunungapian gunung Sinabung.Kemudian aliran lava ini dibuffering untuk analisis potensi dan tingkat kerentanan pada kawasan Sinabung.                Hasil dari penelitian ini yaitu berupa kawasan rawan bencana disekitar kawasan gunung Sinabung yang terlanda aliran lava terdiri dari 45 Desa yang tersebar di 5 Kecamatan di Kabupaten Karo, Sumatera Utara. Kawasan tersebut terbagi dalam tiga zona bahaya , yaitu KRB III (tinggi) dengan luas wilayah 80,012 Km2, KRB II (sedang) dengan luas wilayah 73,092 Km2, KRB I (rendah) dengan luas wilayah 83,695 Km2. Dari 5 kecamatan ini juga terdapat kawasan dengan tingkat kerentanan masing – masing yaitu pada tingkat kerentanan sangat rendah 3206,934 ha, rendah 2856,671 ha, sedang 4727,821 ha, tinggi 3015,143 ha, dan sangat tinggi 1678,429 ha.Kata Kunci: Gunung Sinabung, Kawasan Rawan Bencana, Risiko, Kerentanan, dan Lava ABSTRACT                 Indonesia is a country with the deployment of volcanoes spreading in the ring of fire line and one of them is Sinabung Volcano. Though there many volcanoes exist in Indonesia, Sinabung volcano is one of the very interesting volcanoes as since early 1600’s it was passive and did not nevererupt. It has suddenly actived and erupted in 2010 and it is still erupting even now. This research aims to make a mitigation process of disasters by mapping the lava flows and determining the areas with the prone-eruption volcanoes. Thus, it can be obtained the areas with the highest to the lowest vulnerability levelbased on the parameters of population density, distance from the source of the eruption and land cover.This lava flows mapping uses ASTER GDEMimage which is then processed using the hydrologic analysis tools of ArcGIS. The lava flows are the pattern of water flows obtained by suitabling with the volcanologist of the Sinabung volcano. Then, this lava flows are buffered to know a potential analysis and the vulnerability level of Sinabung Volcano.The research shows that a prone-eruption area is around the area that was devastated by the Sinabung volcano lava  flows consist of 45 villages that are divided into 5 sub-districts in Karo, North Sumatra. The region is divided into three prone zones, that is KRB III (high), KRB II (medium), and KRB I (low) with the areas are about 80,012km2, 73,092 km2 and 83.695 km2, respectively. In 5 districts of the areas also include the vulnerability level, that is a very low, low, medium, high and very high with the areas are about 3206,934 ha, 2856,671 ha, 4727,821 ha, 3015,143 ha and 1678,429 ha, respectively.Keywords: Sinabung Volcano, Disater-Prone Areas, Risky, Vulnerability, and Lava *) Penulis Penanggung Jawab
ANALISIS PENGARUH KOREKSI ATMOSFER TERHADAP ESTIMASI KANDUNGAN KLOROFIL-A MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 8 Lilik Kristianingsih; Arwan Putra Wijaya; Abdi Sukmono
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 (850.747 KB)

Abstract

ABSTRAK Atmosfer mampu mempengaruhi perjalanan gelombang elektromagnetik dari matahari ke objek dan dari objek ke sensor yang menyebabkan adanya perbedaan pada nilai reflektan citra. Reflektan terdapat dua macam, yaitu reflektan ToA (Top of Atmosphere) dan reflektan BoA (Bottom of Atmosphere). Reflektan ToA adalah reflektan yang tertangkap oleh sensor sedangkan reflektan BoA adalah reflektan pada objek yang telah terkoreksi atmosfer. Reflektan ToA dihasilkan dari proses kalibrasi radiometrik dan reflektan BoA dihasilkan dari proses koreksi atmosfer. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kedua reflektan tersebut guna mengetahui pengaruh penggunaan koreksi atmosfer dalam studi kasus klorofil-a. Perairan Kecamatan Wedung dipilih sebagai wilayah penelitian karena merupakan salah satu kecamatan terluas di Kabupaten Demak.Penelitian ini, menggunakan metode koreksi atmosfer DOS (Dark Object Substraction), FLAASH (Fast Line of sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes) dan 6SV (Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum). Membandingkan antara reflektan ToA dan BoA dalam perhitungan klorofil-a menggunakan algoritma Wouthuyzen, Wibowo, Pentury serta Much Jisin dan Lestari Laksmi.Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa penggunaan citra reflektan BoA (terkoreksi atmosfer) memiliki hasil model yang lebih baik dari citra reflektan ToA. Hal ini diketahui dari nilai koefisien determinasi berturut-turut untuk reflektan ToA yaitu 0,2292; 0,4562; 0, 2292 dan 0,2252, reflektan BoA metode koreksi atmosfer DOS berturut-turut yaitu 0,5251; 0,5575; 0,5251 dan 0,6939, reflektan BoA metode koreksi atmosfer FLAASH berturut-turut yaitu 0,6168; 0,5041; 0,6168 dan 0,614 serta reflektan BoA metode koreksi atmosfer 6SV berturut-turut yaitu 0,6436; 0,4033; 0,6436 dan 0,6365. Hasil uji hipotesis dan validasi menunjukkan bahwa koreksi atmosfer berpengaruh signifikan terhadap perhitungan klorofil-a di perairan Kecamatan Wedung kecuali pada algoritma Wibowo. Kata Kunci : Algoritma Klorofil-a, Koefisien Determinasi, Koreksi Atmosfer, Reflektan ABSTRACTAtmosphere can influence the passage of the electromagnetical wave from the sun to the object and from the object to the sensor that makes the difference on the image reflectance. There are two kinds of reflectance; which are ToA (Top of Atmosphere) reflectance and BoA (Bottom of Atmosphere) reflectance. ToA reflectance is the reflectance captured by the sensor. BoA reflectance is the reflectance of the object corrected by the atmosphere. ToA reflectance is produced by radiometrical calibration while BoA reflectance is made of atmospheric correction process. This research studies aims to compare those to reflectances to investigate the impact of atmospheric correction usage on chlorophyll-a case study. The waters of Wedung district is chosen as the research field because it is the largest area in Demak regency.This study used DOS (Dark Object Substraction), FLAASH (Fast Line of sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes), and 6SV (Second Simullation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum) correction method. To compare between ToA and BoA reflectance in the calculation of chlorophyll-a, the writer used the algorithms of Wouthuyzen, Wibowo, Pentury, Much Jisin and also Lestari Laksmi.The result shown is that the usage of BoA image reflectance (atmospherically corrected) had a better model result than ToA image reflectance. This is indicated from the consecutive determination coefficient values of ToA reflectance which are 0,2292; 0,4562; 0,2292; 0,2252. Meanwhile the consecutive coefficient values of BoA reflectance by DOS correction method are 0,5251; 0,5575; 0,5251 and 0,6939; FLAASH correction method are 0,6168, 0,5041, 0,6168 and 0,614; 6SV method are 0,6436; 0,4033; 0,6436 and 0,6365. The result of hypothesis and validation test is that atmospheric correction significantly influences on the calculation of chlorophyll-a in Wedung district except using Wibowo algorithm.Keywords: Atmospheric Correction, Chlorophyll-a Algorithm, Determination Coefficient, Reflectance *) Penuli, PenanggungJawab   
ANALISIS POLA PERSEBARAN KLOROFIL-A, SUHU PERMUKAAN LAUT, DAN ARAH ANGIN UNTUK IDENTIFIKASI KAWASAN UPWELLING SECARA TEMPORAL TAHUN 2003-2016 (Studi Kasus : Laut Halmahera) Indah Purwanti; Yudo Prasetyo; Arwan Putra Wijaya
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 (793.506 KB)

Abstract

ABSTRAK Indonesia merupakan negara kepulauan dengan wilayah laut yang luas dan memiliki sumber daya laut yang sangat potensial salah satunya ialah sumber daya perikanan. Laut Halmahera yang berbatasan langsung dengan Samudera Pasifik memiliki kondisi perairan yang dinamis. Agar kegiatan penangkapan ikan lebih optimal diperlukan teknologi yang tepat untuk menentukan lokasi potensial tempat berkumpulnya ikan salah satunya dengan menggunakan citra satelit Aqua MODIS untuk menentukan parameter upwelling (klorofil-a, dan suhu permukaan laut (SPL)), serta citra Quickscat untuk mendapatkan data arah dan kecepatan angin.             Metode pengolahan yang digunakan pada penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman ENVI IDL untuk mengolah data angin, SPL dan klorofil-a dari tahun 2003-2016 sehingga didapatkan nilai sebaran klorofil-a, SPL, dan angin secara klimatologi. Data klimatologi tersebut dianalisis secara spasial untuk melihat pola upwelling yang terjadi pada setiap musim. Selanjutnya dilakukan perhitungan kriteria upwelling untuk mengetahui kekuatan upwelling setiap bulannya. Selanjutnya dilakukan uji korelasi untuk mengetahui kekuatan hubungan antar parameter serta uji validasi untuk mendapatkan peta tematik sebaran klorofil-a dan SPL pada saat terjadi fenomena upwelling.                Fenomena upwelling di Laut Halmahera terjadi pada musim timur yakni pada bulan Juni hingga Agustus dimana puncak upwelling terjadi pada bulan Agustus. Pada bulan tersebut kandungan klorofil-a mencapai 0,440 mg/m3, kecepatan angin sebesar 5,757 m/s dan suhu permukaan turun hingga mencapai 29,014oC. Berdasarkan hasil uji korelasi diketahui bahwa antar parameter upwelling tersebut memiliki hubungan yang kuat. Klorofil-a dengan angin memiliki nilai korelasi sebesar 0,615 dan klorofil-a dengan SPL memiliki nilai korelasi sebesar -0,734.
PEMANFAATAN SIG UNTUK MENENTUKAN LOKASI POTENSIAL PENGEMBANGAN KAWASAN PERUMAHAN DAN PERMUKIMAN (Studi Kasus Kabupaten Boyolali) Yoga Kencana Nugraha; Arief Laila Nugraha; Arwan Putra Wijaya
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 (2725.654 KB)

Abstract

ABSTRAKKabupaten Boyolali yang berada pada jalur strategis Semarang - Surakarta menyebabkan terjadinya perkembangan kota yang dapat memicu konversi lahan non-mukim menjadi permukiman. Penggunaan lahan yang tidak terencana akan menimbulkan kerusakan lahan dan lingkungan. Dalam hal tersebut SIG (Sistem Informasi Geografis) mempunyai peran yang cukup strategis, karena SIG mampu menyajikan aspek spasial (keruangan). Dalam rangka perwujudan manfaat SIG tersebut, yang kemudian dapat digunakan untuk mengetahui tingkat potensi lahan di Kabupaten Boyolali untuk pengembangan kawasan perumahan dan permukiman. Penelitian ini mempertimbangkan tujuh parameter untuk menentukan lokasi potensial pengembangan perumahan dan permukiman, yaitu parameter kemiringan lereng, ketersedian air tanah dan pdam, kerawanan bencana, Aksesbilitas, jarak terhadap pusat perdagangan dan fasilitas pelayanan umum, kemampuan tanah dan perubahan lahan.Dari analaisis dengan metode metode AHP (Analytic Hierarchy Process) menujukan bobot pengaruh untuk masing masing parameter sebesar 27,5 % untuk kerawanan bencana; 19,4 % kemiringan lereng; 17,0 % Perubahan Lahan; 15,0 % Aksesbilitas; 7,2 % Ketersediaan Air; 7,0 % daya dukung tanah; 6,9 % jarak terhadap pusat perdagangan dan fasilitas pelayanan umum. Sedangkan berdasarkan hasil perhitungan dan analisis dengan skoring, tingkat potensi untuk perumahan dan permukiman di Kabupaten Boyolali dibagi menjadi 4 kelas, yaitu Kelas Sangat berpotensi dengan luas 1944,92 Ha, cukup berpotensi dengan luas 63127,89 Ha, kurang berpotensi dengan luas 21302,52 Ha dan tidak berpotensi dengan luas 5216,20 Ha.Untuk Kecamatan yang memiliki kawasan sangat berpotensi dan menjadi prioritas daerah pengembangan kawasan perumahan dan permukiman yang sesuai RTRW Kabupaten Boyolali tahun 2010-2030 paling luas berada di Kecamatan Andong dengan luas 1645,82 Ha, Kemudian Kecamatan Boyolali dengan luas 1259,23 Ha, dan Kecamatan Nogosari seluas 1578,40  Ha.Kata Kunci :Potensi LahanPerumahan, SIG, AHP ABSTRACTBoyolali district which is strategically located at Semarang - Surakarta intercity road led to the development of the city which can trigger the conversion of non-settlements area into settlements area. Unplanned land usage will cause damages to the land and environment. In this case, GIS (Geographic Information System) have a strategic role, because GIS is able to present the spatial aspect. In order to realize the benefits of GIS, which can then be used to determine the level of land potential in Boyolali for real estate and housing development. This study considers seven parameters to determine the potential sites for housing and settlement development, that are the slope parameter, groundwater and PDAM availability, disaster vulnerability, Accessibility, distance to the center of commerce and public service facilities, land capability and land transformations.From the analysis using AHP method (Analytic Hierarchy Process) addressed the weights influence for each parameter is 27.5% for disaster vulnerability; 19.4% for slope; 17.0% for  land transformation; 15.0% for accessibility; 7.2% for water availability; 7.0% for land capability; 6.9% for the distance to the center of commerce and public service facilities. While based on the calculation and analysis by scoring, the level of potential for housing and settlements in Boyolali divided into 4 classes: Highly potential class with an area of 1944.92 hectare, enough potential with an area of 63127.89 hectare, less potential with an area of 21302.52 hectare, and no potential with an area of 5216.20 hectare.For the Districts with highly potential area and become a priority area of real estate and settlement development that appropriate to Boyolali district RTRW years 2010-2030 were most widespreaded in the Andong sub-district with an area of 1645.82 hectare, then the Boyolali sub-district with an area of 1259.23 hectare, and the Nogosari sub-district with an area of 1578,40 hectare.Keywords : Land potential forReal estate, GIS, AHP
Co-Authors Abdi Sukmono, Abdi Adito Maulana Aditya Hafidh Baktiar Adzim, Hamida Zulfi Ahadea Kautzarea Yuwono Ahmad Daniyal Aisah Hajar Akbar, Rizki Maulidi Albani, Ferel Rico Alfian Galih Utama, Alfian Galih Alfreud, Carl Dylan Aminudin, Azam Ammarohman, Fauzi Janu Andri Suprayogi Angga Sapto Aji, Angga Sapto Annaafi, Raihan Deo Ardhian Setiawan Saputra Arief Laila Nugraha Arizal Kawamuna, Arizal Arliandy Pratama Avi Yudhanto Avianta Anggoro Santoso Avini Sekha Rasina Bambang Darmo Yuwono Bambang Septiana Bambang Sudarsono Bandi Sasmito Bashit, Nurhadi Bastrianto, Regina Widya Dani Nur Martiana Denni Apriliyanto Dian Ayu Saraswati Dwi Nugroho Dwi Setyo Wicaksono, Dwi Setyo Dwi Uzteyqah Exacty Erlangga Putranindya Fahrunnisa Wulandari Adininggar Faizah, Eliya Nur Faizal Hafidz Muslim Fatimah, Bekty Nur Fauzi Janu Amarrohman, Fauzi Janu Gilang Yudistira Hilman Gita Amalia Sindhu P. Hadi, Firman Hana Sugiastu Firdaus, Hana Sugiastu Haniah Haniah Harmeydi Akbar Heranda Ibnu Adhi Ihsan Pakaya Indah Purwanti Kartiko Ardhi Widananto Lilik Kristianingsih Lukman Maulana Manik, Sarah Magdauli Maulvi Surya Gustavianto Mia Anggorowati Karomah Muh Zaki Ulil Albab Muhammad Adnan Yusuf, Muhammad Adnan Muhammad Ibnu Munadi Mutiah Nurul Handayani Nadia Anggraeni Yuristasari Nisa, Afifatun Novita Amelia Nuardi Dwi Pradipta Nur Wahidah Sudarsono, Nur Wahidah Nurfauzi, Irfan Nurhadi Bashit Paundra Ksatrio Wahyutomo Polin Mouna Togatorop Prambudhianto Putro Pamungkas Praptaningtyas, Berliana Dwi Putra, Ikhlas Ika Putri Mariasari Sukendar, Putri Mariasari Putri, Novita Resti Winda Ratriana Rezky Yudhaseno Riana Kristiani Priskila Putri Ridho Alfirdaus Risty Khoirunisa Rosyiidah, Rofi’ Ronaa Ryadi, Michael Vashni Immanuel Sabri, L M Sawitri Subiyanto Sendi Akhmad Al Mukmin Setyo Adhi Nugroho Shofiyatul Qoyimah, Shofiyatul Simamora, Enggar Stefan Sinaga, Kepin Siti Khoeriyah Sukomono, Abdi Sulistyo, Mohamad Adityo Ragil Sutomo Kahar Sutomo Kahar Syaharini, Jay She Sylvia Tri Yuliani Tengku Oki Al Akbar Togi Pardo Siagian Ummi Athiyyah Yuniarti Wahyu Satya Nugraha Wahyuddin, Yasser Wahyudin, Yaser Wahyudin, Yasser Wibisana, Alyawan Satrio widya Prajna Yoga Kencana Nugraha Yudo Prasetyo Yuliansyah Rachman Nur Rizky