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

 6   7   8   9   10 
ANALISIS POTENSI PENINGKATAN NILAI JUAL OBJEK PAJAK AKIBAT PENGARUH DARI PEMBANGUNANPLAZA ASIA SUMEDANG MENGGUNAKAN SIG (Studi Kasus : Kec. Sumedang Utara, Kab. Sumedang ) Riza Ashar; Yudo Prasetyo; Fauzi Janu Amarrohman
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 (539.481 KB)

Abstract

ABSTRAKPerkembangan pembangunan di suatu daerah dari waktu ke waktu kian meningkat. Salah satunya pembangunan pusat perbelanjaan pada daerah yang sedang berkembang. Pembangunan yang ada diharapkan memberikan dampak positif terhadap pertumbuhan perekonomian pada suatu daerah. Adanya pembangunan pusat perbelanjaan terbesar di Kabupaten Sumedang yaitu Plaza Asia Sumedang akan memberikan dampak terhadap perkembangan harga tanah dan bangunan yang berada dalam lingkup kawasan sekitarnya. Dari perkembangan harga tanah tersebut akan berdampak juga pada pendapatan asli daerah tersebut misalnya dalam segi pajak bumi. Dikarenakan alasan tersebut maka diperlukan pengelolaan informasi nilai tanah yang berkelanjutan agar dapat menjadi pertimbangan dasar pengenaan Pajak Bumi dan Bangunan yaitu NJOP. Informasi nilai tanah dapat dipresentasikan dalam bentuk peta Zona Nilai Tanah.Metode pengumpulan data dengan cara wawancara menggunakan formulir SPT. 112 –A dari Badan Pertanahan Nasional. Data yang digunakan adalah 430 sampel dan dokumen data NJOP bumi Kecamatan Sumedang Utara tahun 2014. Metode pengolahan data yang digunakan adalah regresi linier berganda, menghitung pengaruh aksesibilitas dan faktor lokasi terhadap sampel harga tanah. Serta menghitung peningkatan Pajak Bumi dan Bangunan khususnya pada sisi pajak Bumi (tanah) dengan cara membandingkan antara NIR tahun 2016 dengan NJOP dari DPPKAD tahun 2014.Hasil perhitungan perubahan harga tanah yang terjadi di Kecamatan Sumedang Utara sesudah pembangunan Plaza Asia Sumedang berkisar antara 10 % sampai 87 % dari harga sebelumnya. Hasil analisis faktor aksesibilitas dan faktor lokasi secara statistik menunjukkan bahwa dari tiga variabel yaitu jarak terhadap jalan arteri dan kolektor, jarak terhadap kantor kabupaten dan jarak terhadap CBD memiliki korelasi negatif sedangkan variabel lebar jalan memiliki korelasi positif. Hasil dari perhitungan peningkatan NJOP berkisar 83% di desa Kebonjati, 226% di Kelurahan Kotakaler dan 323% di desa Situ. Hal ini menunjukkan bahwa Kecamatan Sumedang Utara masih memiliki potensi Pajak Bumi dan Bangunan yang tinggi khususnya pada pajak Bumi (tanah).
PENENTUAN TINGKAT LAHAN KRITIS MENGGUNAKAN METODE PEMBOBOTAN DAN ALGORITMA NDVI (Studi Kasus: Sub DAS Garang Hulu) Mazazatu Rosyada; Yudo Prasetyo; Haniah Haniah
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 4, Nomor 1, Tahun 2015
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (861.925 KB)

Abstract

ABSTRAKPemanfaatan lahan yang tidak memperhatikan syarat konservasi tanah dan air berpotensi menyebabkan terjadinya degradasi lahan yang pada akhirnya akan menimbulkan lahan kritis. Dampak adanya lahan kritis ini adalah penurunan tingkat kesuburan tanah, berkurangnya ketersediaan sumber air pada musim kemarau serta mengakibatkan banjir pada musim hujan. Pemetaaan lahan kritis pada Sub DAS Garang Hulu diperlukan untuk memberikan tingkat pengelolaan yang tepat sehingga tidak mengganggu keseimbangan ekosistem yang ada.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui persebaran tingkat kekritisan lahan Sub DAS Garang Hulu dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh dan sistem informasi geografis. Metode yang digunakan dalam penelitian ini mengacu Departemen Kehutanan No. P.4/V-SET/2013 yaitu metode tumpang tindih, pemberian skor serta pembobotan tiap parameter. Parameter yang digunakan yaitu peta kelas vegetasi, peta kelas produktivitas, peta kelas lereng, peta kelas erosi dan peta kelas manajemen. Peta kelas vegetasi dibuat dari interpretasi citra landsat 8 menggunakan transformasi NDVI. Penentuan lahan kritis di lakukan dengan tumpang tindih data raster dengan pembagian 3 kawasan yaitu kawasan budidaya pertanian, kawasan hutan lindung dan kawasan lindung di luar kawasan hutan.Berdasarkan hasil pengolahan data, kriteria kelas sangat kritis pada kawasan budidaya pertanian dengan luas 339,03 Ha (4,34%), pada kawasan hutan lindung seluas 0,63 Ha (0,008%) dan pada kawasan lindung di luar kawasan hutan seluas 1,17 Ha (0,018%). Analisis tiap kecamatan menunjukkan bahwa kriteria kelas sangat kritis terluas berada di kecamatan Banyumanik dengan luas 102,51 Ha (1,32%), kriteria kelas kritis terluas berada di kecamatan Gunungpati dengan luas 231,57 Ha (2,97%), kriteria kelas agak kritis dengan luas 249,39 Ha (3,20%), kelas potensial kritis dengan luas 1.243,53 Ha (15,96%), dan kelas tidak kritis dengan luas 1.842,48 Ha (23,65%) berada di kecamatan Ungaran Barat.Salah satu usaha yang dapat dilakukan untuk meminimalkan peningkatan kekritisan lahan yang terjadi yaitu dengan memberdayakan lahan- lahan tidur (tegalan, tanah kosong) sesuai aturan konservasi tanah. Pemberdayaan lahan tidur ini nantinya mampu meningkatkan nilai lahan itu sendiri baik terutama dari segi produktivitas.Kata kunci :Lahankritis, NDVI, PenginderaanJauh, SistemInformasiGeografis(SIG), TumpangTindih. ABSTRACTLand use does not attention to the rules of soil and water conservation potentially lead to land causes of degradation that will eventually lead to critical land. The impact ofthe existence ofcritical landis thedecreaseof soilfertility, lack ofwater resourcesin dryseasonandin rain season. Critical land mapping is necessary to determine the right efforts in the management of upper course of Garang Hulu Sub Watershed until not disturb ecosystem balanced.  This researchaims to determinethe distribution ofthe critical level ofGarangHulu sub watershedtoutilizeremote sensing technologyandgeographicinformationsystems. The method based on Forestry Department P.4/V-SET/2013 by overlap method, scoring and weighting of each parameter. The parameters used are  map of vegetation class, productivity class map, class map slope, erosion class map, and class map management. Vegetation class map created from Landsat 8 imagery interpretation using NDVI transformation. Determination ofcritical landdowithraster dataoverlapwiththe distribution ofthreeregionsnamelyfarm area, protected forest areas, andprotected areasoutside theforest area.Based on the results of data processing, the class is very critical criteria in the farm area with immensityof 339.03 Ha (4.34%), the area of protected forest area with immensity of 0.63 Ha (0.008% and in protected areas outside the forest area with immensity of 1.17 H (0.018%). Analysis shows that every district is very critical criteria widest class are in Banyumanik subdistricts with immensity of 102.51 Ha (1.32%), the largest class criteria are critical in Gunungpati subdistrict with immensity of 231.57 Ha (2.97%), criteria rather critical class with immensity of 249.39 Ha (3.20%), with a critical potential class area with  immensity of 1.243.53 Ha (15.96%) and are not critical class area with immensity of 1,842.48 Ha (23.65%) located in West Ungaran subdistrict. There is one of way that can be done to minimize the increase in the occurring of critical land which is to empower idle land (wasteland) in accordance with the rules of conservation land. Empowering these idle lands will be able to increase the value of the land itself, well especially in terms of productivity.Keywords : Critical land, NDVI,Remote sensing,Geographic Information Systems (GIS),Overlay.
ANALISIS KORELASI PERUBAHAN GARIS PANTAI TERHADAP LUASAN MANGROVE DI WILAYAH PESISIR PANTAI SEMARANG Rendi Aulia; Yudo Prasetyo; Haniah Haniah
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 (567.901 KB)

Abstract

ABSTRAKIndonesia merupakan negara yang mempunyai hutan mangrove (hutan bakau) paling luas di dunia. Berdasarkan FAO (2007) bahwa Indonesia mempunyai hutan mangrove  seluas 3,062,300 juta hektar pada tahun 2005 yang merupakan 19% dari total luas hutan mangrove di seluruh dunia. Hutan mangrove seiring berjalannya waktu mengalami perubahan luasan, perubahan luasan hutan mangrove terjadi secara alami oleh mangrove dan lingkungan, maupun buatan hasil campur tangan manusia. Penyebab lain yang mungkin terjadi adalah dengan berubahnya garis pantai yang menyebabkan luas hutan mangrove semakin berkurang. Oleh karena itu, pemantauan terhadap perubahan garis pantai dan perubahan luas hutan mangrove dengan metode penginderaan jauh diperlukan untuk usaha pengendalian terhadap degradasi ekosistem sekitarnya.Pada penelitian mengenai korelasi perubahan garis pantai terhadap luasan mangrove menggunakan 2 metode, yaitu untuk perubahan garis pantai menggunakan metode BILKO yang dapat membedakan permukaan darat dan air sedangkan untuk perubahan area mangrove menggunakan metode komposit band dan klasifikasi supervised. Dari kedua metode tersebut nantinya dilakukan korelasi untuk mendapatkan hasil. Hasilnya secara kuantitatif, visual dan hitungan statistik.Hasil analisis data spasial pada daerah kota Semarang bahwa telah terjadi perubahan garis pantai pada tahun 2012-2013, abrasi 60,66 Ha dan akresi 21,99 Ha, dan tahun 2013-2014, abrasi 36,21 Ha dan akresi 23,93 Ha. Perubahan luasan mangrove mengalami pengurangan luasan pada tahun 2012-2013 sebesar 145,75 Ha dan tahun 2013-2014 sebesar 198,17 Ha.Hasil uji statistik menunjukkan bahwa nilai korelasi sebesar 0,766 > 0.05, artinya hubungan perubahan garis pantai terhadap perubahan luas mangrove memiliki hubungan yang kuat dan nilai signifikansinya sebesar 0,445 > 0,05, artinya perubahan garis pantai terhadap luas mangrove tidak berpengaruh signifikan. Kata kunci : BILKO, Garis Pantai, Komposit Band, Mangrove, Penginderaan Jauh, Supervised. ABSTRACTIndonesia is a country with the largest mangrove area in the world. According to the FAO (2007) Indonesia had a mangrove area of 3,062,300 million hectares in 2005, which represented 19% of the total area of mangrove forest in the whole world. As time passes, mangrove forests experience changes in the area. The changes occur naturally by mangrove and the environment, as well as a result of human intervention. Other cases that may occur is caused by the changing coast line, decreasing the area of the mangrove forests. Therefore, the monitoring of shore line and mangrove area changes with remote sensing method is needed to control the surrounding ecosystem degradation.In this study, the data is studied with two methods. The shore line changes are studied using BILKO method that can separate between land and water surface while the mangrove area changes are studied using composite band and supervised classification method. Both methods will be correlated to obtain results. The result is a quantitative, visual and statistical count.Spatial data analysis results obtained in the period 2012-2013 in the area of Semarang reported that there have been changes in the coast line with abrasion area of 60,66 hectares and accretion area of 21,99 hectares, in 2013-2014, the abrasion covered an area of 36,21 hectares and accretion 23,91 hectares. The mangrove area experienced a reduction in 2012-2013, reaching 145,75 hectares and in year 2013-2014 the degradation reached 198,17 hectares.Statistical analysis result showed that the correlation value is 0,766 > 0,05, meaning that the correlation between the shoreline changes to the mangrove area changes have a strong connection and the significance value is of 0,445 > 0,05, meaning that the changes to the shore line aren’t significant to the changes of the mangrove area.  Keywords:  BILKO, Coast Line, Composite Band, Mangrove, Remote Sensing, Supervised.
ANALISIS TINGKAT PRODUKTIVITAS PADI BERDASARKAN METODE NDVI (NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX) DAN LSWI (LAND SURFACE WATER INDEX) MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT TAHUN 2007 DAN 2009 ( Studi Kasus : Kabupaten Karanganyar,Jawa Tengah ) Ariescha Eko Yuniarto; Yudo Prasetyo; Haniah Haniah
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 4, Nomor 3, Tahun 2015
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

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

Abstract

ABSTRAK Padi merupakan salah satu sumber bahan makanan pokok sebagian besar masyarakat Indonesia. Perkiraan hasil panen padi dilakukan dengan mempertimbangkan parameter luas dan poduktivitas tanaman padi. Luas tanah sawah diperoleh dari proses analisis citra satelit Landsat dengan memanfaatkan metode klasifikasi terbimbing. Produktivitas tanaman padi dihitung berdasarkan data survei ubinan yang dilakukan pada beberapa titik sampel yang diambil secara acak. Berdasarkan parameter luas lahan sawah hasil klasifikasi dan nilai produktivitas padi maka diketahui nilai produksi padi di kabupaten Karanganyar. Total hasil panen berdasarkan analisis citra satelit sebesar 219.839,256 ton pada tahun 2007 dan 227.088,717 ton pada tahun 2009. Pada citra Landsat dilakukan transformasi indeks vegetasi berdasarkan algoritma NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dan LSWI (Land Surface Water  Index) untuk mengetahui tingkat persebaran indeks vegetasi di kabupaten Karanganyar. Persebaran nilai indeks vegetasi hasil transformasi NDVI dan LSWI digunakan untuk mendeskripsikan nilai produktivitas. Produktivitas padi dipengaruhi oleh nilai indeks vegetasi dimana penurunan nilai NDVI atau peningkatan nilai LSWI akan meningkatkan nilai produktivitas padi. Kata kunci : Produktivitas padi; Normalized Difference Vegetation Index; Land Surface Water  Index; citra Landsat ABSTRACT Paddy is one of staple foods for the most Indonesian peoples. Crop yield  estimation is done by considering the parameters of area oand poductivity of paddy. The area of paddy filed is derived by analysis of Landsat’s satellite image using the supervised classification method. Productivity of paddy is calculated based on survey ‘ubinan’ data at some random samples point. the parameters of area and poductivity of paddy then the amount of crop yield is known in Karanganyar’s regency. The amount of crop yield based on the analysis of satellite image is 219.839,256 ton in 2007 and 227.088,717 ton in 2009. In the Landsat image is applied the transformation of vegetation index based on NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and LSWI ( Land Surface Water Index) algorithm to determine the level of vegetation index distribution in Karanganyar’s regency. The distribution of vegetation index based on NDVI and LSWI transformation use to describe the value of productivity. Productivity of paddy deppend by vegetation index value that the decrease of NDVI or the increase of LSWI value will increse the value of paddy’s productivity.  Keywords :Paddy’s productivity; Normalized Difference Vegetation Index; Land Surface Water  Index; Landsat images        *) Penulis, Penanggungjawab
KAJIAN PENURUNAN MUKA TANAH MENGGUNAKAN DIFFERENTIAL INTERFEROMATRY SYNTHETIC APERTURE RADAR (DInSAR) DAN UNMANNED AERIAL VEHICLE (UAV) (STUDI KASUS: WILAYAH PEMBANGUNAN JALAN TOL SEMARANG-DEMAK STA 17-22) Marissa Isabella Panggabean; Fauzi Janu Amarrohman; Yudo Prasetyo
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 10, Nomor 2, Tahun 2021
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

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

Abstract

ABSTRAKKecamatan Karangtengah merupakan salah satu kecamatan yang rentan terhadap peristiwa Penurunan Muka Tanah (PMT) akibat dari endapan aluvial muda yang mendominasi di Desa Batu, Kedunguter, Dukun, Karangsari,Grogol dan Pulosari. Terkait peristiwa penurunan muka tanah, di lokasi ini juga sedang dilakukan pembangunan jalan tol Semarang-Demak yang berada pada STA 17-22. Penelitian ini menggunakan metode DInSAR (Differential Interferrometry Synthetic Aperture Radar) dalam mendapatkan nilai penurunan muka tanah dan penggunaan UAV untuk mendapatkan informasi perubahan volumetrik dengan menggunakan data Digital Elevation Model (DEM) yang terjadi selama rentang waktu penelitian pada wilayah pembangunan jalan tol. Hasil dari pengolahan DInSAR pada bulan Agustus hingga Oktober menunjukkan bahwa penurunan muka tanah tertinggi terjadi pada STA 20 sebesar 7,1±2,4 cm/tahun memiliki luas daerah penurunan 11,09 ha yang berada di Desa Karangsari serta penurunan terendah sebesar 2,7±2,0 cm/tahun pada STA 18 dengan luas area penurunan 7,41 ha yang berada di Desa Dukun. Luas area yang mengalami penurunan muka tanah adalah 42,55 ha (74,3%) dari luasan total area pembangunan jalan tol STA 17-22. Perubahan volume yang terjadi pada tanggal 30 Agustus hingga 11 Oktober tahun 2020 di sepanjang wilayah pembangunan jalan tol mengalami kenaikan volume sebesar 92.824,42 m3 akibat penimbunan selama rentang waktu akuisisi foto. Secara visual, perubahan volumetrik yang cukup signifikan terjadi pada STA 20 yang mengalami pengurangan volume (cut) dimana perubahan elevasi DEM di STA 20 mencapai 1,43±0,14m pada area akses jalan.
ANALISIS PERBANDINGAN NILAI NDVI LANDSAT 7 DAN LANDSAT 8 PADA KELAS TUTUPAN LAHAN (Studi Kasus : Kota Semarang, Jawa tengah) Dita Rizki Amliana; Yudo Prasetyo; 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 (751.642 KB)

Abstract

ABSTRAKLandsat 8 merupakan misi kelanjutan dari satelit Landsat yang telah menyediakan lebih dari 40 tahun citra untuk penelitian jangka panjang. Namun, sangat penting untuk diketahui bahwa fitur spektral dari Landsat 8 sendiri hampir sama dengan citra Landsat sebelumnya yaitu citra Landsat 7 karena citra Landsat 8 memiliki kanal-kanal yang sempit terutama kanal-kanal yang digunakan pada perhitungan NDVI (Normalized Difference Vegetation Index ) yang mana merupakan metode perhitungan indeks vegetasi yang paling sering digunakan. Pada penelitian ini Nilai NDVI  digunakan untuk mengetahui indeks vegetasi guna menghitung perbandingan spektral antara nilai NDVI Landsat 7 dan nilai NDVI Landsat 8, dan bisa juga untuk menghitung perubahan tutupan lahan berdasarkan nilai NDVI.Dalam penelitian ini nilai NDVI dari citra Landsat 8 dibandingkan dengan NDVI Landsat 7 yang berasal dari titik titik sampel 7 kelas tutupan lahan yang diambil pada saat bulan yang sama dengan perekaman citra Landsat 7 dan Landsat 8 di Kota Semarang. 7 kelas tutupan lahan yang dipakai dalam penelitian ini adalah air, pemukiman, industri, lahan kosong, kebun, tegalan, dan sawah. Untuk perubahan tutupan lahan pada tahun 2013,2014, dan 2015 di Kota Semarang sendiri menggunakan 4 kelas tutupan lahan yaitu air, lahan terbangun, vegetasi jarang dan vegetasi rapat.Hasil korelasi spektral antara Landsat 7 dan Landsat 8 dengan metode NDVI pada 7 kelas tutupan lahan di Kota Semarang tahun 2015 didapatkan persamaan y= 0,7171x + 0,0682 dengan R2=0,631 dan koefisien korelasi sebesar0,7943  yang memiliki pengertian bahwa pengaruh variabel Landsat 7 terhadap Landsat 8 adalah sebesar 63% yang menunjukan adanya korelasi positif dan kuat, jika nilai NDVI pada Landsat 7 naik maka nilai ndvi Landsat 8 pun naik. Pada hasil perubahan tutupan lahan Kota Semarang menggunakan NDVI didapatkan hasil perubahan yang signifikan dari tahun 2013-2015 pada kelas lahan terbangun yang luasnya meningkat  setiap tahunnya dan vegetasi yang luasnya semakin turun setiap tahunnya.Kata Kunci : Landsat 7, Landsat 8, NDVI, Tutupan Lahan, Vegetasi , Korelasi ABSTRACTLandsat 8, the on going mission of the Landsat satellites that have provided over 40 years of images, continues to benefit long-term research. However, it is important to know if the spectral features of Landsat 8 are the same standard as previous Landsat imagery because Landsat 8 images have narrower bands, especially because of the normalized difference vegetation index (NDVI) calculation which is the most popular vegetation index. In this study, NDVI value is used to determine the vegetation index for calculating the spectral ratio between the value of NDVI Landsat 7 and the value of NDVI Landsat value of 8 , and it could be to calculate changes in land cover based on NDVI values .In this research the value of NDVI  of Landsat 8 imagery compared with NDVI Landsat 7 derived from sample points 7 land cover classes are taken at the same month recording of Landsat 7 and Landsat 8 in Semarang. Seven (7) land cover classes used in this research are water, residential, industrial, barren land, garden, fields, and rice fields. For land cover changes in 2013, 2014 and 2015 in Semarang itself uses four classes of land cover: water, built-up land, infrequent vegetation and frequent vegetation.The results of spectral correlation between Landsat 7 and Landsat 8 with the method of NDVI in seven (7)  classes of land cover in Semarang city by 2015 are obtained by the equation y = 0, 7171x + 0.0682 with R2 = 0,631 which has the definition that the influence of variable Landsat Landsat 7 against Landsat 8 is 63% and corellation coefficient (r) is 0,7943 which shows a strong positive correlation and, if Landsat 7 NDVI values increase, Landsat 8 NDVI values will increase too. On the results of Semarang land cover changes using NDVI showed a significant change from the year 2013-2015 on the extent of built up land class increase every year and vegetation is getting down every year.Keywords: Landsat 7, Landsat 8, NDVI, Land Cover, Vegetation, correlation *) Penulis, PenanggungJawab
KAJIAN TERAPAN TEKNOLOGI UAV DAN SIG DALAM PEMBUATAN PETA DESA SKALA 1:1000 UNTUK WILAYAH RW-04 KELURAHAN TEMBALANG TAHUN 2017 Naryoko Naryoko; Yudo Prasetyo; Arief Laila Nugraha
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 (601.625 KB)

Abstract

Pemetaan desa dilakukan sebagai implementasi Undang-Undang Nomor 4 Tahun 2011 tentang Informasi Geospasial dan Undang Nomor 6 Tahun 2014 tentang Desa. Di definisikan bahwa Desa merupakan kesatuan masyarakat hukum yang memiliki batas wilayah yang berwenang untuk mengatur dan mengurus urusan pemerintahan, kepentingan masyarakat setempat berdasarkan prakarsa masyarakat, hak asal usul atau hak tradisional yang diakui dan dihormati dalam sistem pemerintahan Negara Kesatuan Republik Indonesia. Pengelolaan potensi desa yang meliputi alam, sosial dan ekonomi sangatlah penting bagi pembangunan desa. Maka dari itu menggunakan UAV dan aplikasi SIG di sini ditujukan sebagai alat untuk melaksanakan proses pembuatan, perencanaan dan validasi data peta. Pemetaan menggunakan UAV dan aplikasi SIG tergolong sebagai pengukuran secara fotogrametris dimana pengukuran ini memanfaatkan foto udara untuk pengambilan datanya. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan peta yang akurat dan mempunyai ketelitian yang tinggi (orthometrik) yang dapat digunakan acuan dalam proses pembangunan. Informasi perencanaan pembangunan, perencanaan tata ruang, perencanaan investasi dan bisnis perekonomian, sangatlah membantu untuk perkembangan desa. maka pemetaan desa menggunakan UAV sangat tepat untuk dilakukan.
PENGUJIAN AKURASI DAN KETELITIAN PLANIMETRIK PADA PEMETAAN BIDANG TANAH PEMUKIMAN SKALA BESAR MENGGUNAKAN WAHANA UNMANNED AERIAL VEHICLE (UAV) Anggoro Pratomo Adi; Yudo Prasetyo; Bambang Darmo Yuwono
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 (948.735 KB)

Abstract

ABSTRAKKebutuhan pengukuran dan pemetaan bidang tanah di Indonesia masih sangat tinggi, dimana masih banyak bidang-bidang tanah yang belum terpetakan. Untuk itu dibutuhkan metode pengukuran dan pemetaan bidang tanah yang efektif dan efisien untuk menunjang terlaksananya pemetaan bidang tanah tersebut.Salah satu metode efektif dan efisien yang dapat digunakan selain terestris adalah metode fotogrametri menggunakan wahana pesawat tanpa awak atau biasa disebut UAV (Unmanned Aerial Vehicle). Untuk mengetahui apakah pemetaan bidang tanah menggunakan wahana UAV memenuhi standar ketelitian geometri dan planimetrik dari BIG maupun BPN, maka perlu dilakukan pengujian mengenai ketelitian geometri dan planimetrik pada pemetaan bidang tanah menggunakan wahana pesawat tanpa awak atau UAV. Pengujian ketelitian geometri dilakukan dengan berpedoman pada Perka BIG Nomor 15 Tahun 2014. Sedangkan pengujian ketelitian planimetrik dilakukan dengan membandingkan luas serta jarak dari sampel bidang-bidang tanah antara hasil pengukuran menggunakan UAV (metode fotogrametri) dengan hasil pengukuran terestris yang berpedoman pada Peraturan Menteri Negara Agraria / Kepala Badan Pertanahan Nasional Nomor 3 Tahun 1997. Dari pengujian yang dilakukan, seluruh orthofoto yang dihasilkan memenuhi standar ketelitian geometri peta RBI serta ketelitian planimetrik peta dasar pendaftaran. Selain itu, berdasarkan hasil uji statistika F (Fisher) tidak terdapat perbedaan ketelitian geometri yang signifikan antara orthofoto yang dibentuk dari dua buah perangkat lunak baik pada daerah yang memiliki topografi relatif datar maupun berbukit.Kata Kunci : Bidang Tanah, Ketelitian Geometri, Ketelitian Planimetrik, UAVABSTRACTNeeds of measurements and plot mapping in Indonesia is very high, it shown by many unmapped plot. So required the effective and efficient method to support the plot mapping implementation. One of the effective and efficient method that can used besides terrestrial is photogrammetric method using an UAV (Unmanned Aerial Vehicle). To determine whether the plot mapping using UAV meets the geometric and planimetric accuracy standard of BIG and BPN, it needs the geometric and planimetric accuracy test.. Testing of geometric accuracy is based on the Perka BIG 15/2014. While testing of planimetric accuracy did by comparing the area and distance from sample plot between the measurement results using UAV (photogrammetric method) with the measurement results using a Total Station (terrestrial method) that based on PMNA 3/1997. Based on the tests, generated orthophotos meet the geometric accuracy of RBI map also the planimetric accuracy of base map registration. In addition, based on the results of F statistics test ( Fisher), there are no significant differences of geometric accuracy between orthophotos that generated by two software on flat and hilly topography.Keywords: : Geometric Accuracy, Planimetric Accuracy, Plot, UAV
DETEKSI OBJEK BERBAHAYA DAN PEMODELAN 3D JARINGAN KELISTRIKAN MENGGUNAKAN TEKNOLOGI LIDAR Studi kasus: Koridor jaringan kelistrikan di Kabupaten Gowa, Sulawesi Selatan, Indonesia Alfian Adi Atmaja; Yudo Prasetyo; Haniah Haniah
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 5, Nomor 1, Tahun 2016
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

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

Abstract

ABSTRAKPada era modern seperti sekarang ini, energi listrik sudah menjadi kebutuhan primer dalam kehidupan sehari-hari masyarakat Indonesia. Saluran transmisi udara merupakan salah satu komponen penting dalam penyaluran energi listrik pada sistem tenaga listrik. Keamanan infrastruktur jaringan kelistrikan secara signifikan memberikan efek dalam kehidupan sehari-hari dan aktivitas industri. Ada banyak faktor dan objek yang mengancam keamanan jaringan kelistrikan yaitu vegetasi, pohon dan bangunan di sekitar jaringan kelistrikan; selain itu juga kerusakan pada infrastruktur jaringan kelistrikan itu sendiri, dan lain-lain. Pengawasan yang akurat secara terus-menerus terhadap jaringan kelistrikan tersebut dapat mencegah terjadinya situasi yang berbahaya seperti pemadaman listrik total.Sekarang ini, perusahaan milik negara yang menangani masalah kelistrikan di Indonesia yaitu PT. PLN masih sangat bergantung pada petugas lapangan dalam pengawasan jaringan kelistrikan secara manual. Hal tersebut masih kurang efektif dan sangat mahal, pada sisi lain juga masih sangat berbahaya. Akhir-akhir ini, sistem LiDAR udara mulai digunakan dalam pengawasan jaringan kelistrikan dengan pemodelan secara 3D. Sistem ini dianggap dapat membuat biaya dan waktu pengawasan jadi lebih efisien karena dapat memetakan jaringan kelistrikan secara cepat dengan akurasi 30 titik/m2. Dalam penelitian ini bertujuan untuk melakukan rekonstruksi model jaringan kelistrikan secara 3D dari data LiDAR udara pada koridor jaringan kelistrikan 150 KV (2000 m X 600 m) di Kabupaten Gowa, Provinsi Sulawesi Selatan, Indonesia.Metode yang dilakukan terdiri dari 3 komponen utama, yaitu deteksi, ekstraksi, dan pemodelan. Powerline dideteksi secara otomatis dengan bentuk geometrik yang umum menggunakan satu set algoritma, termasuk vertical spacing filtering dan density-based filtering. Powerline secara lengkap selanjutnya diekstraksi menggunakan metode Hough Transform. Terakhir, merekonstruksi model jaringan kelistrikan secara 3D agar dapat digunakan untuk mendeteksi objek berbahaya di sepanjang koridor jaringan kelistrikan sesuai dengan SNI 04-6918-2002 tentang ruang bebas dan jarak bebas minimum pada Saluran Udara Tegangan Tinggi (SUTT) dan Saluran Udara Tegangan Ekstra Tinggi (SUTET). Hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa pemodelan jaringan kelistrikan secara 3D dapat dilakukan dan efektif untuk mendeteksi objek berbahaya di sepanjang koridor jaringan kelistrikan, sehingga dapat digunakan untuk mendukung manajemen dan pengawasan jaringan kelistrikan di Indonesia.Kata kunci :  3D, Jaringan Kelistrikan, LiDAR, Powerline, Rekonstruksi ABSTRACTNowadays in modern era, electric energy has been primary needed in our daily activities.Transmission powerline is important part to transmit electricity in powerline system. The safety of powerline infrastructure significantly affects to our everyday life and industrial activities. There are many factors and objects to threaten powerline safety, which includes encroaching vegetation, surrounding trees, surrounding building, structural faults of insulator, tower and so on. A timely and accurate monitoring of those keys, powerlines features enables to prevent causing possible dangerous situation such as blackout.At present, most of utility firms such as PT.PLN heavily relies on men-centric and manual powerline monitoring methods which are time consuming and costly, moreover hazardous. Recently, airborne LiDAR system was introduced as a cost effective data acquisition tool which enables to rapidly capture 3D powerline scene with up to 30 points/m2. This study aims at 3D reconstruction workflow for powerline extracted from airborne LiDAR data of 150 kV transmission line corridors (2000 m by 600 m) in Gowa, South Sulawesi Province, Indonesia.The proposed workflow consists of three components: detection, extraction, and modelling. The powerlines are automatically detected with regular geometric shape using a set of algorithms, including Vertical Spacing Filtering and density-based filtering. The complete powerlines are then extracted using Hough Transform method. Finally, the 3D powerline are reconstructed to evaluate the proposed workflow for danger objects detection according to SNI 04-6918-2002 about the Indonesian standard rule for minimum distance in horizontal and vertical space in the powerline corridor. The results obtained demonstrate that powerlines can be reconstructed in 3D, which are useful in detection of danger objects to support powerline corridor management.Keywords : 3D, LiDAR,Powerline, Reconstruction*) Penulis penanggung jawab
ANALISIS PENURUNAN MUKA TANAH (LAND SUBSIDENCE) KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN CITRA SENTINEL-1 BERDASARKAN METODE DINSAR PADA PERANGKAT LUNAK SNAP Lukman Jundi Fakhri Islam; Yudo Prasetyo; Bambang Sudarsono
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 6, Nomor 2, Tahun 2017
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1077.884 KB)

Abstract

ABSTRAKKota Semarang adalah ibu kota Provinsi Jawa Tengah yang mengalami perkembangan dan pertumbuhan kota yang pesat. Namun, jika ditinjau dari kondisi geologinya, Kota Semarang merupakan wilayah yang terbentuk dari endapan aluvial yang masih tergolong muda yang mana masih memungkinkan terjadinya kompaksi yang dapat menyebabkan fenomena penurunan muka tanah. Selain itu, pengambilan air tanah juga berkontribusi dalam proses penurunan muka tanah di Kota Semarang. Untuk mengurangi dampak negatif yang dapat ditimbulkan, maka diperlukan pemantauan terhadap fenomena tersebut sebagai bagian dari upaya mitigasi bencana. Salah satu metode pemantauannya adalah dengan memanfaatkan citra satelit Synthetic Aperture Radar (SAR) yang digunakan dalam penelitian ini.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui penurunan muka tanah di Kota Semarang dengan metode DInSAR. Metode ini dipilih dikarenakan memiliki kemampuan untuk melakukan penilaian terhadap kawasan yang luas dengan waktu yang cepat. Data yang digunakan adalah 3 citra satelit Sentinel-1a level 1 yang diakuisisi pada tahun 2015-2016. Metode DInSAR yang digunakan adalah two-pass interferometry dengan Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) 30 m sebagai referensi untuk topografi. Proses DInSAR ini diproses dengan menggunakan perangkat lunak sumber terbuka SNAP.Dari penelitian ini diperoleh nilai penurunan tanah rata-rata Kota Semarang sebesar 4,37±4 cm/tahun. Wilayah yang mengalami penurunan rata-rata tertinggi berada di Kecamatan Genuk, Pedurungan dan Semarang Utara dengan nilai masing-masing sebesar 10,35±1,02 cm/tahun, 8,31±2,36 cm/tahun dan 8,23±1,58 cm/tahun. Untuk mengetahui ketelitian hasil DInSAR, dilakukan validasi yang diukur menggunakan GPS yang kemudian diperoleh standar deviasi sebesar 1,9 cm. Dari hasil penelitian ini juga diperoleh adanya korelasi antara penurunan muka tanah dengan perluasan area banjir rob dan susunan stratigrafinya. Korelasi dengan banjir rob tersebut ditunjukkan oleh adanya perluasan area banjir rob pada wilayah yang mengalami penurunan tertinggi di Kota Semarang. Adapun korelasi terhadap susunan stratigrafi terlihat jelas pada wilayah yang terbentuk dari aluvial, dimana pola  penurunan yang terjadi cenderung mengikuti pola aluvial dengan nilai penurunan yang lebih besar dari daerah dengan susunan stratigrafi lainya.Kata Kunci : DInSAR, Kota Semarang, Penurunan Muka Tanah, Sentinel-1, SNAP ABSTRACTSemarang city is the capital of Central Java province that is experiencing growth and rapid urban growth. However, based on its geological condition, Semarang City is formed by young alluvial deposits in which still allows the compaction that can cause land subsidence. In addition, groundwater extraction also contributed in the process of land subsidence in the Semarang City. To minimize its damage, land subsidence monitoring is required as a part of natural disaster mitigation. One of methods to monitoring land subsidence is by utilize Synthetic Aperture Radar (SAR) satellite image which is used in this research.The purpose of this research is to estimate the land subsidence in Semarang city using DInSAR method. This method is selected because of the ability to assess a wide area in a short time. The data used is 3 images Sentinel-1a level 1 which acquired between years 2015-2016. DInSAR method using two-pass interferometry with the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) 30 m as a reference to the topography. DInSAR is processed using SNAP open-source software.From this study, the average value of subsidence of Semarang City is 4,37±4 cm/year. The highest average subsidence is located in Sub-district Genuk, Pedurungan and North Semarang which each subsidence value is 10,35±1,02 cm/year, 8,31±2,36 cm/year and 8,23±1,58 cm/year. To know the DInSAR result’s accuracy, GPS measurement is used to validate which resulted standard deviation of 1,9 cm. From the results of this study also found a correlation between subsidence with tidal inundation and stratigraphy composition. Correlation with the tidal inundation was shown by the expansion of tidal inundation in areas which experiencing the highest subsidence in Semarang City. The correlation of the stratigraphic composition is clearly visible on alluvial areas, where the pattern of subsidence that occurred tend to follow the alluvial pattern which has higher subsidence value than areas to the other stratigraphic composition.Keywords: DInSAR, Land Subsidence, Semarang City, Sentinel-1, SNAP
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