Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.678
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Planologi Sultan Agung TEKNIK Jurnal Geodesi Undip TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Jurnal Kelautan Tropis Journal of Applied Geospatial Information Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika JGISE-Journal of Geospatial Information Science and Engineering Jurnal Pasopati : Pengabdian Masyarakat dan Inovasi Pengembangan Teknologi Jurnal Geosains dan Remote Sensing (JGRS) Jurnal Geografi : Media Informasi Pengembangan dan Profesi Kegeografian
Yudo Prasetyo
Departement Of Geodetic Engineering, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Sudarto, SH, Tembalang, Semarang, Indonesia 50275
Aerospace Engineering Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Physics Social Sciences Transportation Other

Published : 132 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 132 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
KAJIAN PEMETAAN KERENTANAN KOTA SEMARANG TERHADAP MULTI BENCANA BERBASIS PENGINDRAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS Dede Handoko; Arief Laila Nugraha; Yudo Prasetyo
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 (1585.397 KB)

Abstract

ABSTRAK Kota Semarang merupakan salah satu daerah di Indonesia yang termasuk ke dalam daerah yang rawan terjadi bencana. Berdasarkan hal tersebut maka diperlukan suatu kajian mitigasi terhadap multi bencana di Kota Semarang. Aspek terpenting dalam mitigasi bencana adalah penilaian terhadap kerentanan wilayah berpotensi rawan bencana. Dan metode yang dapat digunakan dalam pengkajiannya adalah kombinasi dari metode Pengindraan Jauh dan Sistem Informasi Geografis (SIG).Acuan yang digunakan dalam penilaian dan pembobotannya adalah Peraturan Kepala Badan Nasional Penanggulangan Bencana Nomor 2 Tahun 2012 Tentang Pedoman Umum Pengkajian Risiko. Terdapat empat parameter penilaian yaitu, parameter kerentanan sosial, kerentanan ekonomi, kerentanan fisik dan kerentanan lingkungan. Proses pembuatan peta, tumpang tindih, penilaian dan pembobotan serta analisis SIG diproses menggunakan perangkat lunak ArcMap.Berdasarkan hasil analisis pemetaan kerentanan sosial diketahui bahwa 92,10% dari jumlah kelurahan di Kota Semarang memiliki tingkat kerentanan sosial tinggi, 6,21% berkerentanan sosial sedang dan sisanya 1,69% berkerentanan sosial rendah. Berdasarkan hasil analisis kerentanan ekonomi diketahui sebesar 39,231% dari luas total Kota Semarang berkerentanan ekonomi tinggi, sebesar 0,012% berkerentanan sedang dan sebesar 60,758 berkerentanan ekonomi rendah. Dari hasil analisis kerentanan fisik diketahui bahwa 2,31% dari luas Kota Semarang berkerentanan fisik tinggi, sebesar 38,51% berkerentanan sedang dan sisanya 59% berkerentanan fisik rendah. Berdasarkan hasil analisis kerentanan lingkungan diketahui bahwa 53,35% dari luas parameter lingkungan adalah hutan alam, 0,28% adalah hutan lindung, 46,01% adalah hutan mangrove, 0,35% adalah rawa dan 0,01% adalah semak belukar. Berdasarkan hasil analisis pemetaan kerentanan Kota Semarang terhadap multi bencana diketahui bahwa 32,19% dari luas Kota Semarang berkerentanan tinggi, 64,54% dari luas Kota Semarang berkerentanan sedang dan sisanya 3,27% berkerentanan multi bencana rendah.Kata Kunci : Bencana, Kerentanan, Kota Semarang, Tumpang tindih ABSTRACT Semarang city is one of the most vulnerable cities to natural disaster occurence in Indonesia. Based on the data, there needs to be a mitigation study towards the multi-disaster in Semarang city. The most prominent aspect in disaster mitigation is the assessment to susceptibility of the natural disaster vulnerable region. The methods which could be used in the study are Remote Sensing method and Geographic Information System method (GIS).The reference used in the assessment and the weighting was Peraturan Kepala Badan Nasional Penanggulangan Bencana Nomor 2 Tahun 2012 Tentang Pedoman Umum Pengkajian Resiko. There are four assessment parameters, such as social vulnerability parameter, economic vulnerability, physical vulnerability, and environmental vulnerability. The mapping process, overlapping, assessment, weighting, and GIS analysis were processed using ArcMap software.By the result of mapping analysis to social vulnerability, 92.10% of the total districts in Semarang city has a high social vulnerability level, 6.21% medium social vulnerability, and the rest of 1.69% are the villages with low social vulnerability level. By the result of economic vulnerability analysis, 39.231% of Semarang city’s total area has high economic vulnerability, 0.012% has medium vulnerability, and 60.758% has low economic vulnerability. From the result of physical vulnerability, 2.31% of Semarang city’s total area is highly vulnerable, 38.51% has medium vulnerability, and the rest of 59% has low vulnerability. According to the result of environmental analysis, 53.35% of the total environmental parameter are natural forests, 0.28% are preserved forests, 46.01% are mangrove forests, 0.35% are swamps, and 0.01% are bushes. In regards to the result of Semarang city’s vulnerability mapping analysis to multi-disaster, 32.19% of Semarang city’s total area is highly vulnerable, 64.54% has medium vulnerability level, and 3.27% has low vulnerability level to multi-disaster.Keywords : Disaster, Overlay, Semarang City, Vulnerability
ESTIMASI NILAI ASET GEDUNG DAN TANAH KAMPUS UNIVERSITAS DIPONEGORO TEMBALANG DENGAN MEMANFAATKAN DATA FOTO UDARA TAHUN 2015 ADYVICTURA TINAMBUNAN; Yudo Prasetyo; Andri Suprayogi
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 (1190.911 KB)

Abstract

Sejak ditetapkan Universitas Diponegoro sebagai Universitas Negeri pada tanggal 15 Oktober 1960, Universitas Diponegoro terus mengalami perkembangan yang pesat khususnya di sektor aset gedung dan tanah. Jika dilihat saat ini pembangunan infrastruktur penunjang perkuliahan di kampus Universitas Diponegoro Tembalang terus mengalami peningkatan. Untuk itu perlu dilakukan penelitian untuk menghitung total nilai aset gedung dan tanah di kampus Universitas Diponegoro Tembalang.Penelitian ini menggunakan data foto udara UAV akuisisi tahun 2015yang sudah dilakukan proses orthorektifikasi dengan resolusi spasial 0,1 meter. Data tersebut didigitasi sehingga dapat dianalisis aset gedung dan tanah kampus Universitas Diponegoro Tembalang. Estimasi nilai aset gedung dan tanah dilakukan dengan perhitungan matematis menggunakan data harga perolehan aset kampus Universitas Diponegoro dan data harga transaksi tanah di Kecamatan Tembalang tahun 2015.Hasil penelitian ini menunjukkan jumlah aset gedung yang mempunyai data harga perolehan aset sebanyak 141 aset dari total 171 aset gedung Kampus Universitas Diponegoro Tembalang. Total harga perolehan aset yaitu sebesar Rp.876,251 Miliar. Pertumbuhan aset gedung tertinggi terjadi pada tahun 2013 sebesar 19 aset, kemudian tahun 1995 sebesar 18 aset. Dari hasil estimasi nilai aset gedung, total nilai aset gedung kampus Universitas Diponegoro Tembalang per tahun 2015 sebesar Rp.1,360 Triliun. Luas aset tanah kampus Universitas Diponegoro Tembalang sebesar 150,536 hektar. Estimasi nilai aset tanah menggunakan 7 (tujuh) sampel zona tanah yang berada di luar kampus Universitas Diponegoro Tembalang dengan Nilai Indeks Rata-rata (NIR) sebesar Rp.3.912.700,- dan standar deviasi sebesar 28%. Hasil estimasi nilai aset tanah kampus Universitas Diponegoro Tembalang per tahun 2015 sebesar Rp.5,89 Triliun.
ANALISIS DAMPAK PENURUNAN MUKA TANAH TERHADAP TINGKAT EKONOMI MENGGUNAKAN KOMBINASI METODE DINSAR DAN SIG (Studi Kasus : Kota Semarang) Tengku Oki Al Akbar; Yudo Prasetyo; 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 (925.238 KB)

Abstract

ABSTRAKKota Semarang merupakan ibukota provinsi Jawa Tengah yang secara geografis terletak pada koordinat 110o16’20”- 110o30’29” BT dan 60o55’34”-70o7’04” LS dengan luas wilayah sekitar 391,2 km2. Kota Semarang merupakan salah satu kota pesisir yang secara umum terbentuk dari endapan aluvial. Adapun karakteristik dari endapan aluvial ini adalah tanahnya masih mengalami proses konsolidasi. Proses konsolidasi ini mengakibatkan terjadinya penurunan muka tanah pada daerah tersebut. Selain itu, pengambilan air tanah dan pengaruh beban permukaan juga berkontribusi dalam terjadinya penurunan muka tanah di Semarang.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui penurunan muka tanah di Kota Semarang dengan metode DInSAR. DInSAR adalah metode pencitraan radar ke samping yang memanfaatkan informasi fasa, amplitudo, dan panjang gelombang pada pengolahannya untuk mendapatkan topografi dan deformasi. Data yang digunakan adalah citra satelit ALOS PALSAR level 1.0 dengan akuisisi data Juni 2007 (20070608),  Juli 2008 (20080726), dan September 2008 (20080910). Metode DInSAR yang digunakan adalah two-pass interferometry dengan Shuttle Radar Topography (SRTM) sebagai Digital Elevation Model (DEM) referensi untuk topografi. Proses DInSAR ini diproses dengan menggunakan software SARScape dan menggunakan kombinasi Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk analisis kerugian ekonomi.Hasil dari penelitian ini menunjukkan terjadi penurunan muka tanah di kota Semarang kecepatan penurunan muka tanah rata-rata tertinggi dari pasangan citra 20070608-20080910 adalah sebesar 9,059±1,89 cm/tahun dan 20080726-20080910 adalah sebesar 1,979±1,24 cm/tahun. Dan luas wilayah yang terkena dampak penurunan muka tanah paling tingggi adalah seluas 69,58 km2 serta menunjukkan hasil kerugian ekonomi terhadap dampak penurunan muka dari sektor infrastruktur jalan sebesar Rp. 70,983 Miliyar, fasilitas umum sebesar Rp. 16,472 Miliyar, pertanian sebesar Rp. 1,563 Miliyar, dan pemukiman sebesar Rp 57,238Miliyar. Kata Kunci : ALOS PALSAR, DInSAR, Penurunan Muka Tanah, SARScape, SIG ABSTRACTSemarang city is the capital city of Central Java Province which is geographically located in 110o16’20”- 110o30’29” E and 60o55’34”- 70o7’04” N, and it is about 391,2 km2. Semarang is a city in a coastal area which was formed alluvial sediment. It has it’s characteristic process where the land is still through the consolidation process. It causes a land subsidence in those area. Moreover, explorations of land water and the burden of the surface of the land also contribute the land subsidence in Semarang.The purpose of this research is to find out the land subsidence in Semarang by using DInSAR method. DInSAR is a side scan radar technology which uses a phase information, amplitudo, and the wave length to get topography and deformation data. The data which was used in the process is ALOS PALSAR level 1.0 images with the acquisition data in June 2007 (20070608), July 2008 (20080726), and September 2008 (20080910). DInSAR method which was used to process the data was two-pass interferometry with Shuttle Radar Topography (SRTM) as Digital Elevation Model (DEM) to give the topography reference. The DInSAR Process was processed with SARScape software and use a combination of Geographic Information Systems (GIS) for the analysis of economic losses.The result of this research showed the land subsidence in Semarang has got the maximum velocity rate is about 9.059±1.89 cm/year in 20070608-20080910 and it’s about 1.979±1.24 cm/year in 20080726-20080910. The area which got the worst impact of the land subsidence is around 69.58 km2 and showed the results in economic losses to the effects of subsidence from the infrastucture sector amounted to idr. 70.983 billion, public facilities idr.16.472 billion, agriculture idr. 1.563 billion and idr. 57.238 billion for settlement.Keywords: ALOS PALSAR, DInSAR, Land Subsidence, SARScape, GIS  *) Penulis, Penanggungjawab
PEMODELAN MODEL 3D MENGGUNAKAN METODE TLS (TERRESTRIAL LASER SCANNER) (STUDI KASUS : CANDI PLAOSAN LOR, KABUPATEN KLATEN) Nabila Rahmawati; Yudo Prasetyo; firman Hadi
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 10, Nomor 1, Tahun 2021
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

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

Abstract

ABSTRAK Candi Plaosan merupakan cagar budaya yang menjadi salah satu detinasi wisatawan untuk berkunjung saat berada di Kabupaten Klaten, Jawa Tengah. Guna mempertahankan dan melestarikan candi, dibutuhkan generasi penerus yang paham akan Candi. Kendati hal itu, untuk tetap menjaga dan melestarikan Candi tersebut diperlukan langkah rekonstruksi dan konservasi. Hal ini dapat dilakukan dengan pendokumntasikan 3D Candi secara digtal. Salah satu jalan keluar yang ditawarkan oleh teknologi kini adalah pemodelan 3D dengan wahana TLS. TLS dipilih karena perkembangannya yang lebih baik jika di bandingkan dengan pemodelan mebggunakan UAV (Bernard Ray, 2017)TLS melakukan 11 kali perekaman data mengelilingi objek Candi Plaosan. Proses perekaman data dilakukan dengan bantuan BLK seris 360. Setelah data didapatkan, kemudian melakukan registrasi dengan bantuan registrasi software Autodesk RecapPro. Tahap selanjutnya adalah pemodelan 3D pada software CloudCompare dengan metode Poisson Surface Reconstruction. Model 3D yang dihasilkan dianalisis dengan mengganakan standar kualitas Level of Detail (LoD) yang dikembangkan oleh City Geography Markup Language (CityGML) menurut Biljecki, et al. (2016).Penelitian ini menghasilkan nilai registrasi point cloud pada overlap dengan nilai rata-rata 20.2 %, balance dengan nilai rata-rata 7.6%, dan points dngean nilai rata-rata 95.3%. Model 3D yang tercipta dari proses Poisson Surface Reconstruction data TLS menghasilakn. 12.959.390 faces. Hasil uji kualitatif model menggunakan 5 sampel bagian yang dimiliki model 3D dan kenampakan pada lapangan tingkat kedetailan model 3D yang dihasilkan oleh TLS memiliki tangka kedetilan pada LoD3.1.
IDENTIFIKASI MANIFESTASI PANAS BUMI DENGAN MEMANFAATKAN KANAL THERMAL PADA CITRA LANDSAT (Studi Kasus : Kawasan Dieng) Bram Ferdinand Saragih; Yudo Prasetyo; Bandi Sasmito
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 (737.709 KB)

Abstract

ABSTRAKIndonesia merupakan salah satu negara yang masih menggunakan sumber energi fosil sebagai sumber energi utama. Namun ketersediaan sumber energi fosil tersebut pastinya akan habis bila digunakan terus menerus. Selain sumber energi fosil yang melimpah, Indonesia juga dianugrahi sumber energi baru dan terbarukan. Sumber energi tersebut seperti air, panas bumi, biomassa, surya, angin, hingga uranium. Panas bumi yang ada di Indonesia diperkirakan menjadi yang terbesar ketiga di dunia. Hal tersebut erat kaitannya dengan posisi Indonesia dalam kerangka tektonik dunia. Dataran tinggi Dieng merupakan sebuah komplek gunung berapi, berbentuk dataran luas dengan panjang kurang lebih 14 km, lebar 6 km dan memanjang dari arah Barat Daya – Tenggara. Ketersediaan energi panas bumi tidak lepas dengan penampakan manifestasi yang ada dipermukaan. Manifestasi panas bumi dipermukaan berupa solfatar, fumarol, tanah beruap panas, sinter silika dan alterasi hidrotermal. Semua manifestasi permukaan tersebut memiliki suhu yang relatif lebih tinggi dari lingkungan sekitarnya. Metode penginderaan jauh sangat efektif dalam menemukan manifestasi panas bumi mengingat daerah penelitian mencakup wilayah yang cukup luas. Hasil pengolahan citra landsat kanal termal akan menghasilkan titik – titik panas yang menunjukkan keberadaan manifestasi panas. Namun titik – titik panas yang didapat tidak semua merupakan manifestasi panas bumi. Oleh karena itu perlu dilakukan pemisahan titik panas yang berupa manifestasi panas bumi dan yang bukan merupakan manifestasi panas bumi.Hasil pengolahan citra landsat pada penelitian ini menunjukkan suhu terendah 11,180 0C pada citra landsat tahun 2006 dan suhu tertinggi 39,671 0C pada citra landsat tahun 2014. Rentang suhu manifestasi panas bumi yang terekam pada penelitian ini berada pada suhu 25,271 0C sampai dengan 39,671 0C. Ditinjau dari tingkat konsistensi penampakan panas manifestasi panas bumi pada penelitian ini maka manifestasi yang secara konstan menunjukkan produksi panas adalah Kawah Sileri dan Kawah Condrodimuko. Luas manifestasi yang terdeteksi oleh citra landsat lebih luas dari 30 m x 30 m sesuai dengan resolusi spasial kanal termal citra landsat. Kata Kunci : Manifestasi, Landsat, Penginderaan Jauh, Panas Bumi, Titik Panas.ABSTRACT          Indonesia is one country that still uses fossil energy sources as a primary energy source. However, the availability of fossil energy sources is surely will be depleted when used continuously.In addition to the abundant fossil energy sources, Indonesia is also gifted new and renewable energy sources. The energy sources such as water, geothermal, biomass, solar, wind, up to uranium. Geothermal energy in Indonesia is estimated to be the third largest in the world. It is closely related to the position of Indonesia in the tectonic framework of the world. Dieng Plateau is a complex of volcanoes, vast plains shaped with a length of approximately 14 km, 6 km wide and extends from the Southwestern - Southeast. The availability of geothermal energy is not separated by a manifestations exist on the surface. Surface geothermal manifestations such as solfatar, fumaroles, hot steamy soil, silica sinter and hydrothermal alteration. All the manifestations of the surface has a relatively higher temperature then the surrounding environment.             Remote sensing method is very effective in finding geothermal manifestations considering the research area covering a large area. Landsat image processing result of thermal band will generate hot spots that indicates the exist of geothermal manifestations. But the hot spots that gained are not all as  geothermal manifestations. Therefore it needs separation of the hot spots in the form of geothermal manifestations and not a manifestation of geothermal.             Landsat image processing results in this research showed the lowest temperature is 11,180 0C on Landsat imagery in 2006 and the highest temperature is 39,671 0C on Landsat imagery in 2014. The  temperature range of geothermal manifestation which is recorded in this research is at 25,271 0C up to 39,671 0C. According to the level of consistency hot sightings from  geothermal manifestations in this research, the manifestations of which are constantly showing the heat production is Sileri Crater and Condrodimuko Crater. Size manifestation that was detected by Landsat imagery wider than 30 m x 30 m in accordance with a spatial resolution of thermal band Landsat image.Keywords : Geothermal, Hot Spot, Manifestation, Landsat, Remote Sensing.*)Penulis, Penanggung Jawab
ANALISIS SEBARAN SUHU PERMUKAAN LAUT, KLOROFIL-A, DAN ANGIN TERHADAP FENOMENA UPWELLING DI PERAIRAN PULAU BURU DAN SERAM Theresia Niken Kurnianingsih; Bandi Sasmito; Yudo Prasetyo
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 (1314.44 KB)

Abstract

ABSTRAK                 Indonesia merupakan negara kepulauan karena wilayah lautnya lebih luas dibanding darat, sehingga berpotensi sebagai daerah penghasil sumber daya ikan laut. Kondisi permukaan laut selalu berubah setiap waktu sehingga membutuhkan data citra Aqua MODIS dan Quickscat untuk memberikan informasi secara temporal. Sensor MODIS dapat mengukur kandungan klorofil-a dan suhu permukaan laut (SPL) sebagai parameter utama upwelling. Sensor QuickScat dapat mengukur arah dan kecepatan angin sebagai parameter pendukung upwelling dan data sebaran ikan untuk membuktikan parameter upwelling mempengaruhi potensi dan tangkapan ikan. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui hasil analisis sebaran suhu permukaan laut, klorofil-a dan angin terhadap fenomena upwelling di perairan Pulau Buru dan Seram. Metode pengolahan data citra Aqua MODIS dan QuickScat menggunakan bahasa pemograman yang dibangun untuk mendapatkan nilai secara klimatologi dari tahun 2003-2015 dari parameter upwelling yaitu SPL, klorofil-a dan angin. Data hasil klimatologi selanjutnya dianalisis secara spasial dan statistika sehingga dapat mengetahui hubungan antar parameter upwelling untuk mendapatkan peta tematik sebaran SPL dan klorofil-a pada saat terjadi fenomena upwelling.          Hasil hubungan antar parameter SPL dan klorofil-a mempunyai korelasi sempurna mengikuti pola yang tidak searah artinya SPL tinggi maka klorofil-a rendah. Kecepatan angin mengikuti pola klorofil-a yang searah artinya klorofil-a tinggi maka kecepatan angin tinggi. Hubungan yang sempurna setiap parameter di perairan Pulau Buru dan Seram mendapatkan titik puncak upwelling di bulan Agustus. Bulan Agustus terjadi upwelling yang sangat kuat dengan SPL 26,703°C, kandungan klorofil-a 0,474 dan kecepatan angin 6,680 m/s.Kata Kunci : Aqua MODIS, Quickscat, suhu permukaan laut (SPL), klorofil-a, upwelling ABSTRACT Indonesia is known as an archipelago country due to it's ocean is larger than the land. So that Indonesia become a potential producer of marine fish resources. The condition of the sea surface can be changeable anytime and requires imagery data Aqua Modis and Quickscat to provide information temporally. MODIS sensor can measure the consentration of chlorophyll-a and the sea surface temperature as the main upwelling parameter. While Quickscat sensor can measure the wind speed and direction as a support upwelling parameter and fish distribution data. This can be a prove of upwelling parameters affecting the potential and catch of fish.This research is conduct to determine the analysis of the distribution sea surface temperature, chlorophyll-a and the wind towards the upwelling phenomena in the sea of Buru and Seram island. The method imagery data processing of Aqua Modis and Quickscat used programming language which is based on upwelling parameters there are sea surface temperature, chloropyll-a, and the wind, to get the value in climatology from 2003 until 2015. Then the result of climatology is being analyzed in spatial and stastistical, so that can be determine the relations from each upwelling parameters to get the thematic maps of sea surface temperature and chlorophyll-a in the moment of  upwelling phenomenon.The result from each parameters of sea surface temperature and chlorophyll-a have perfect correlations following pattern that is not unidirectional if the sea surface temperature is high then chlorophyll-a will be low. Whereas the wind speed is following unidirectional pattern of chlorophyll-a, which mean if chlorophyll-a is high, the wind speed will be high too. A perfect relations from each parameters in Buru and Seram island's sea get the highpoint of upwelling in August. Due to the strong upwelling occured in August with sea surface temperature is 26,703°C, chlorophyll-a 0,474 , and the wind speed is 6,680 m/s. Keywords:  Aqua MODIS, Chlorophyll-a, QuickScat, Sea Surface Temperature, Upwelling.
ANALISIS KORELASI PERUBAHAN POLA KAWASAN TERBANGUN TERHADAP PENURUNAN MUKA TANAH MENGGUNAKAN METODE INDEX-BASED BUILT-UP INDEX (IBI) DAN DINSAR (STUDI KASUS : KOTA JAKARTA UTARA) Emeralda Amirul Ariefa; Yudo Prasetyo; Andri Suprayogi
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 8, Nomor 4, Tahun 2019
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (859.527 KB)

Abstract

ABSTRAK Kota Jakarta Utara merupakan bagian dari propinsi DKI Jakarta memiliki permasalahan berkaitan dengan penurunan muka tanah. Permasalahan tersebut disebabkan oleh banyaknya pembangunan yang berakibat semakin padatnya jumlah bangunan menjadi beban terhadap daya dukung tanah pada lingkungan di Jakarta yang mana sebagian besar jenis tanah wilayahnya adalah alluvial. Dikutip dari BPS Kota Jakarta Utara realisasi perizinan IMB mencatatkan dari tahun 2016 hingga 2018 berjumlah 5.862 bangunan, jumlah tersebut hanya bangunan non tempat tinggal. Penelitian ini menggunakan citra Sentinel 1 pada tahun 2016 hingga 2019 dengan metode Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar (DInSAR). Kemudian, untuk mengetahui perubahan kawasan terbangun digunakan citra Sentinel 2 melalui proses klasifikasi bangunan dengan algoritma Index-based Built-up Index (IBI). Algoritma IBI merupakan kombinasi dari 3 algoritma yaitu, Normalized Difference Built-up Index (NDBI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) dan Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI).  Hasil dari penelitian ini berupa peta perubahan kawasan terbangun, peta penurunan muka tanah dan korelasi keduanya pada tahun 2016 hingga 2019. Hasil metode DInSAR didapati penurunan muka tanah yang terjadi di Kota Jakarta Utara memiliki rata-rata sebesar -11 cm/tahun, sementara penurunan muka tanah terbesar -15,6 cm/tahun dan terkecil pada nilai -4,6 cm/tahun. Kemudian, hasil dari metode IBI perubahan lahan terbangun dengan total seluas 228 hektar/tahun, sementara perubahan kelurahan terluas di Marunda seluas 57 hektar/tahun dan terkecil di Kelurahan Pekoja seluas 0,01 hektar/tahun, korelasi keduanya menunjukkan berkorelasi kuat 32%, 44% berkorelasi sedang dan 24 % diantara keduanya berkorelasi lemah. Pemanfaatan penelitian ini dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam rencana pembangunan di Kota Jakarta Utara juga sebagai mitigasi penurunan muka tanah. Kata Kunci : DInSAR, IBI, Jakarta Utara, MNDWI, NDBI, dan SAVI. ABSTRACT North Jakarta City is a part of DKI Jakarta province which has problems related to land subsidence. This problem is caused by the large number of buildings developments that results in the increasing density of buildings being a burden on the carrying capacity of land in the environment in Jakarta, where most of the area is alluvial type of soil. Quoted from BPS North Jakarta City, the realization of IMB licensing recorded from 2016 to 2018 amounted to 5.862 buildings, the number was only non-residential buildings.The research of deformation measurements in an area using Sentinel 1 imagery in 2016 to 2019 using Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar (DInSAR). Then, to find out the change in the built area,  with Sentinel 2 goes through the building classification process with the Index-based Built-up Index (IBI) algorithm. IBI algorithm is a combination of 3 algorithms such as, Normalized Difference Built-up Index (NDBI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) and Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI). The results of this study are in the form of a map of changes in the built area, a map of land subsidence and the correlation of both in 2016 to 2019. The results of the DInSAR method found that land subsidence in North Jakarta has an average of -11 cm/year, while. The largest subsidence -15,6 cm/year, smallest subsidence -4,6 cm/year. Then, the results of the IBI method of changing land were built with a total area of 228 hectares/year, while the most change in smallest district state is Marunda was changed 57 hectares/year and the smallest in Pekoja was 0,01 hectares/year, both of DInSAR and IBI result which showed a strong correlation of 32%, 44% were medium correlated and 24% between the two are weak correlated. Utilization of this research can be used as a consideration in development plans in the City of North Jakarta as well as mitigating subsidence. Keywords : DInSAR, IBI, North Jakarta, MNDWI, NDBI, and SAVI.
PEMETAAN KERENTANAN BENCANA GUNUNG BROMO DENGAN CITRA SENTINEL-1 MENGGUNAKAN METODE INTERFEROMETRIC SYNTHETIC APERTURE RADAR (InSAR) Adito Maulana; Yudo Prasetyo; Arwan Putra Wijaya
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 (1207.672 KB)

Abstract

ABSTRAK                Erupsi gunung berapi adalah bencana alam yang menghasilkan dampak luas terhadap daerah terkena dampak bencana. Kerugian yang dialami dari erupsi gunung berapi tidak sedikit. Ancaman akibat erupsi gunung berapi tersebut dapat diminimalisir dengan pembuatan peta kerentanan bencana pada daerah yang rawan terjadi  erupsi gunung berapi. Gunung Bromo merupakan gunung berapi yang masih aktif dan terkenal sebagai salah satu destinasi wisata terbaik di Indonesia. Peta kerentanan bencana Gunung Bromo sangat diperlukan untuk meminimalisir kerugian yang dapat terjadi di daerah wisata tersebut.                Pemetaan kerentanan bencana Gunung Bromo ini menggunakan teknologi pengindraan jauh dan SIG (sistem informasi geografis). Peta kerentanan dibuat dengan menggunakan parameter kerentanan sosial dan lingkungan yang mengacu pada PERKA BNPB no.2 tahun 2012. Parameter kerentanan digabung lalu dilakukan proses skor dan pembobotan untuk menghasilkan peta kerentanan bencana. Teknologi pengindraan jauh menggunakan citra Sentinel-1 untuk mendapatkan pola aliran lava dari hasil digital elevation model (DEM) yang diperoleh dari proses InSAR. Citra Landsat-8 digunakan untuk mendapatkan tutupan lahan dengan klasifikasi Supervised Maximum Likelihood. Data aliran lava dan tutupan lahan di-overlay untuk menjadi peta kawasan rawan bencana Gunung Bromo.                Penelitian ini menghasilkan peta dengan informasi tingkat kerentanan bencana Gunung Bromo. Tingkat kerentanan rendah seluas 4346,009 hektar (86,018%), tingkat sedang 694,920 hektar (13,754%) dan tingkat tinggi seluas 11,528 hektar (0,228%). Dampak erupsi Gunung Bromo dengan aliran lava dengan radius 25, 50 dan 75 meter tutupan lahan yang paling luas terkena lava erupsi adalah pasir coklat dengan presentase terkena aliran lava dibandingkan dengan tutupan lahan lain mencapai 30%. Kawasan rawan bencana yang paling luas terkena dampak pada radius 0,3 – 2,5 kilometer adalah pasir putih dan radius 2,5 – 5 kilometer adalah pasir coklat. Keandalan peta kerentanan bencana Gunung Bromo dengan acuan penelitian referensi berada pada tingkat andal karena parameter yang digunakan sudah disesuaikan dengan keadaan pada Gunung Bromo yang jarang terdapat pemukiman hingga radius 5 kilometer.                Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi kepada warga, wisatawan dan pemerintah setempat mengenai tingkat kerentanan Gunung Bromo sehingga dapat menjadi referensi untuk meningkatkan kesiapan dan kewaspadaan dalam menghadapi ancaman erupsi Gunung Bromo.Kata Kunci : Gunung Bromo, InSAR, Kerentanan Bencana, Parameter, Supervised  ABSTRACT                Volcanic eruptions is a natural disaster that produces a wide impact on disaster affected areas.The losses suffered from volcanic eruption are not small. The threat  of volcanic eruption can be minimized by making disaster vulnerability maps in areas prone to volcanic eruption. Mount Bromo is a volcano that still active and famous as one of the best tourist destinations in Indonesia. Vulnerability disaster map of Mount Bromo is needed to minimize the losses that can occur in the tourist area of Mount Bromo.                 The vulnerability disaster mapping of Mount Bromo using GIS (geographic information system). The vulnerability map is created using vulnerability parameters of social and enviromental that refers to PERKA BNPB no.2 year 2012. The vulnerability parameters are combined and weighted to produce disaster vulnerability maps. Remote sensing technology using Sentinel-1 imagery to obtain lava flow pattern form digital elevation model (DEM) that obtained from InSAR process. Landsat-8 imagery used to obtain land cover with Supervised Maximum Likelihood classification. Lava flow and land cover data overlay to become a disaster prone map area of Mount Bromo.                 This research produces maps with information of vulnerability level of Mount Bromo. Low vurnerability area of 4346,009 hectare (86,018%), medium area of 694,920 hectare (13,754%) and high level area of 11,528 hectare (0,228%). The impact of eruption of Mount Bromo with lava flows with radius of 25, 50 and 75 meters of the most exposed land cover with lava eruption is brown sand with percentage of exposed  lava flow compared with other land cover reaches 30%. The most disaster-prone areas affected by a radius of 0,3 – 2,5 kilometers are white sand and for a radius 2,5 -5 kilometers is brown sand. reliability of the vulnerability map of Mount Bromo disaster with reference research at a good reliable level because the parameters used are adjusted to the condition on Mount Bromo which is rarely settled up to a radius of 5 kilometers.                This research is expected to provide information to the citizens, tourists and local goverment regarding the vulnerability of Mount Bromo so that it can be a reference to improve the readiness and alertness in facing threat of eruption at Mount Bromo.Keywords: InSAR, Mount Bromo, Parameters, Supervised, Vulnerability Disaster
IDENTIFIKASI KESESUAIAN LAHAN UNTUK RELOKASI PERMUKIMAN MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (Studi Kasus: Kabupaten Banjarnegara) Daud Panji Permana; Andri Suprayogi; Yudo Prasetyo
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 (717.459 KB)

Abstract

ABSTRAK Kabupaten Banjarnegara terletak antara 7o12’–7 o 31’ Lintang Selatan dan 109 o 29’- 109 o 45’50” Bujur Timur. Berada pada jalur pegunungan di bagian tengah Provinsi Jawa Tengah sebelah barat yang membujur dari arah barat ke timur. Banjarnegara adalah kabupaten yang memiliki kawasan pegunungan dengan kerawanan tanah bergerak maupun longsor cukup tinggi. Salah satu bencana yang ada adalah tanah begerak. Tanah bergerak yang terjadi di Kabupaten Banjarnegara menyebabkan lumpuhnya perekonomian, kerusakan bangunan, korban jiwa serta kehilangan harta benda. Oleh karena itu, diperlukan diperlukan upaya-upaya yang  komprehensif untuk mengurangi risiko bencana alam, antara lain yaitu dengan melakukan kegiatan mitigasi berupa relokasi.Permukiman yang akan direlokasi adalah permukiman yang terletak pada daerah sangat rentan tanah bergerak dan memiliki daerah yang luas serta tingkat kepadatan yang tinggi. Sedangkan penentuan posisi relokasi yang tepat melibatkan enam parameter kesesuaian lahan permukiman yaitu kerawanan longsor, kelerengan, jenis tanah, penggunaan lahan, hidrogeologi dan aksesibilitas. Penelitian ini menggunakan metode Analitycal Hierarchy Process dalam penentuan nilai bobot tiap parameter yang kemudian dilakukan klasifikasi nilai kesesuaian lahan dengan interval 0-30 sebagai lahan tidak sesuai, 30-70 sebagai lahan kurang sesuai dan >70 adalah lahan sesuai untuk relokasi. Permukiman terdampak bencana tanah bergerak teridentifikasi sejumlah 88 titik dengan total luas sebesar 196 Ha atau 0,114 % dari total luas permukiman di Kabupaten Banjarnegara yang tersebar di bagian utara wilayah Kabupaten Banjarnegara. Sedangkan hasil pengolahan kesesuaian lahan permukiman didapatkan luas lahan dari tiap klasifikasi yaitu tidak sesuai relokasi 8,72% atau 10.019,274 Ha, kurang sesuai relokasi 59,26% atau 68.123,307 Ha dan lahan sesuai relokasi 32,03 % atau 36.816,024 Ha. Lahan pada kelas sesuai merupakan daerah yang akan dijadikan lahan relokasi.Pemilihan posisi relokasi terhadap permukiman terdampak bencana tanah bergerak yaitu dengan melakukan analisis kedekatan antar keduanya yang menghasilkan jarak rata rata perpindahan adalah 1,5 KM, dengan jarak terpendek yaitu 92 meter yang terdapat pada Kecamatan Kalibening dan jarak perpindahan terpanjang adalah titik di Kecamatan Pandanarum dengan sebesar 6,21 KM.
ANALISIS PERUBAHAN NILAI TOTAL SUSPENDED SOLID TAHUN 2016 DAN 2019 MENGGUNAKAN CITRA SENTINEL 2A (STUDI KASUS : BANJIR KANAL TIMUR, SEMARANG) Annisa Octaviana; Yudo Prasetyo; Fauzi Janu Amarrohman
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 (400.682 KB)

Abstract

ABSTRAK Banjir Kanal Timur merupakan salah satu saluran perairan di Kota Semarang dan merupakan hilir dari Kali Garang, Kali Kreo dan Sungai Kripik yang sumber airnya berasal dari Gunung Ungaran. Pada tahun 2010, pemerintah setempat telah melakukan normalisasi pada Peraian Banjir Kanal Timur. Selanjutnya, untuk mengetahui tingkat sedimen dan pencemaran perairan sungai, dilakukan uji kualitas air di periaran Banjir Kanal Timur. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat pencemaran serta perubahan kualitan periarain yang terjadi di perairan BKT, dengan menggunakan Total Suspended Solid(TSS) sebagai parameter indikator kualitas air dalam metode penginderaan.Teknologi penginderaan jauh dapat memudahkan dalam penelitian terkait perairan serta pengambilan keputusan maupun pemantauan kondisi perairan dari waktu ke waktu secara efektif. Penelitian ini menggunaan citra Sentinel-2A pada tahun 2016 dan 2019, untuk mengetahui perubahan kualitas perairan yang terjadi di Banjir Kanal Timur dengan menggunakan metode algoritma TSS C2RCC. Kemudian, untuk mengetahui tingkat pencemaran dilakukan klasifikasi berdasarkan indeks pencemaran dari Menteri Negara Lingkungan Hidup No. 115 tahun 2003.Hasil dari algoritma C2RCC didapatkan perubahan kandungan TSS yang mengalami penurunan dari tahun 2016 dan 2019 pada daerah muara sungai. Secara analisis regresi, TSS tahun 2016 dan tahun 2019 mengalami perubahan yang signifikan dengan nilai R square sebesar 0,127. Persentase pencemaran memenuhi baku mutu pada tahun 2016 sebesar 85,41% dan meningkat pada tahun 2019 sebesar 90.02% dan persentase tercemar ringan pada tahun 2016 sebesar 14.59% dan menurun pada tahun 2019 sebesar 9.98%. Kata Kunci : Banjir Kanal Timur, Sentinel-2A, Indeks Pencemaran, Total Suspended Solid  ABSTRACT Banjir Kanal Timur is one of the waterways in the city of Semarang which is downstream from the Garang River, Kreo River and the Kripik river whose source of water comes from Uungaran Mountain. In 2010, local governments normalized the Banjir Kanal Timur. Furthermore, to determine the level of sediment and river water pollution, water quality testing was conducted at Banjir Kanal Timur. This study aims to determine the level of pollution as well as changes in the quality of the fairy which occurs in BKT waters, using Total Suspended Solid (TSS) as an indicator of water quality indicators in the sensing method.Remote sensing technology can facilitate the research related to water and effective decision making and monitoring of water conditions from time to time. This study uses the image of Sentinel-2A in 2016 and 2019, to determine changes in water quality that occurred in the East Flood Canal using the TSS C2RCC algorithm. Then, to determine the level of pollution, classification is based on the pollution index from the State Minister for the Environment No. 115 of 2003.Result from the algorithm used, the results of changes in TSS content have increased from 2016 and 2019. In regression analysis, TSS in 2016 and 2019 experienced significant changes with an R square value of 0.127. The percentage of pollution meets the quality standard in 2016 amounted to 85.41% and increased in 2019 by 90.02% and the percentage of light polluted in 2016 amounted to 14.59% and decreased in 2019 by 9.98%. Keywords:Banjir Kanal Timur, Sentinel-2A, Pollution Index, Total Suspended Solid,
Co-Authors Abdi Sukmono, Abdi Adito Maulana Adrian, Faizal Ibnu ADYVICTURA TINAMBUNAN Agree Isnasatrianto Ahmad Iqbal Maulana Lubis Aji, Bernardinus Joko Prakosta Santu Alfian Adi Atmaja Alfonsus Bima Samudra Alvatara Partogi Hutagalung Alvian Danu Wicaksono An Nisa Tri Rahmawati Anang Ikhwandito Andri Suprayogi Anggoro Pratomo Adi Annisa Apriliani Annisa Octaviana ARDI SETYO PRATOMO Ari Setiani Arief Laila Nugraha Ariescha Eko Yuniarto Arif Rahman Arwan Putra Wijaya Aryasatya, Muhammad Farhan Atina Qothrunnada Salsabila Azeriansyah, Reyhan Baharudin, Irfan Bahtiar Ibnu Lonita Bambang Darmo Yuwono Bambang Sudarsono Bandi Sasmito Bashit, Nurhadi Bernard Ray Barus Bilal Fadhlurrohman Billy Silaen Bram Ferdinand Saragih chotimah, Saffira noor Dafid Januar Dani Nur Martiana Daud Panji Permana David Jefferson Baris Dede Handoko Delima Canny Valentine Simarmata Deviana Putri Sunarernanda Dicky Nur Krisnha Dinoto, Tjiong, Susilo Dita Ariani Dita Rizki Amliana Dito Seno Aji DIYANAH DIYANAH Dzulvikar, Azfa Ahmad Emeralda Amirul Ariefa Fadlila Ananingtyas, Fadlila Faisal Aldin Faiz Mahbubi Fajriah Lita Pamungkasari Farras Nabilah Fatimah Putri Utami Fauzi Janu Amarrohman, Fauzi Janu Febriyanto, Atri Firman Hadi Fitrah Trikusuma Franstein Kevin J.B Galuh Puteri Saraswati Gantra S.D Hutahaean Gusmiarti, Neni Indah Hadi, Firman Hana Sugiastu Firdaus Hana Sugiastu Firdaus, Hana Sugiastu Hani'ah, Hani'ah Haniah Haniah Hanif Arafah Mustofa Hanum Fadhil Baihaqi Hanum Fadhil Baihaqi Harintaka Harintaka Hestiningsih Hestiningsih Ikhtifari, Muh. Nurshauma Imanuel Sitepu Indah Purwanti Jamilah, Mutiara Kurnia Wisnu Aziz Lanjar Cahyo Pambudi Laode M Sabri Lukman Jundi Fakhri Islam Luluk Dita Shafitri Maliha, Arnetta Tia Nur Marissa Isabella Panggabean Marissa Isabella Panggabean Maylani Daraputri Mazazatu Rosyada Moehammad Awaluddin Muhammad Adnan Yusuf, Muhammad Adnan Muhammad Arizar Hidayat Muhammad Helmi Muhammad Nur Khafidlin Muna, Nailatul Munajat, Thoriq Zein Nabila Rahmawati Nanang Noviantoro Prasetyo Narendra Sava Hanung Naryoko Naryoko Naufal Dwiakram NIRTANTO, ILHAAM CAHYA Nizma Humaidah Noviar Afrizal Wahyuananto Nuardi Dwi Pradipta Nurhadi Bashit Panji Pratama Putra Pran Shiska, Pran Qudriyah, Riska Amirotul Rahmawati, Nabila Ramadhani, Sekar Melati Rendi Aulia Retno Kusumaningrum Rifki Purnama Aji Rina Emelyana Riska Pratiwi Riza Ashar Rizqika, Salsabilla Nurul Sabri, LM Sawitri Subiyanto Setyo Ardy Gunawan Sintauli Manullang Sukamta Sukamta Sukamta Sukmawati Nur Endah Supriadi Sanjaya Purba Syachril Warasambi Mispaki Syaharini, Jay She Tegar Dio Arsadya Rahadian Tengku Oki Al Akbar Theresia Niken Kurnianingsih Thoriq Fajar Setiawan, Thoriq Fajar Ulifatus Sa'diyah Ulinnuha, Ilham Virgus - Arisondang Wahyuddin, Yasser Widi Wicaksono WIWIT PURWANTI Yonanda Simarsoit YULIA SAVIRA RACHMA Zainab Ramadhanis Zia Ul Maksum Zuraidha, Riza Nur