Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

PELATIHAN SOLUSI PEMULIHAN EKONOMI BERBASIS TEKNOLOGI GEOSPASIAL UNTUK PEMERINTAH DAERAH Handoko Dwi Julian
SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Vol 5, No 1 (2021): Desember
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jpmb.v5i1.5588

Abstract

ABSTRAKPemahaman mengenai teknologi geospasial sangatlah penting khususnya bagi OPD (Organisasi Perangkat Daerah) untuk meningkatkan kompetensi sumber daya manusia di masing-masing Instansi terkait. Pelatihan mengenai pengaplikasian data digital menggunakan web ArcGIS Online menjadi salah satu alternatif untuk meningkatkan pengetahuan mengenai teknologi geospasial. Sasaran mitra penyampaian materi ini adalah OPD (Organisasi Perangkat Daerah) di Provinsi Sumatera Selatan. Pelatihan dilaksanakan dengan metode jarak jauh menggunakan platform rapat virtual. Peserta pelatihan diberikan modul dan dipandu tahapan demi tahapan dalam selama proses pelatihan berlangsung. Luaran dari pelatihan ini menunjukkan adanya peningkatan signifikan pada para peserta mengenai pemahaman teknologi spasial baik secara teoritis dan praktis. Hal tersebut berdampak baik bagi instansi-instansi khususnya untuk menyelesaikan segala permasalahan terkait geospasial. Kata kunci: teknologi; geospasial; data; digital. ABSTRACTAn understanding of geospatial technology is very important, especially for OPD (Regional Apparatus Organizations) to improve the competence of human resources in each related institution. Training on the application of digital data using the ArcGIS Online web is an alternative to increase knowledge about geospatial technology. The target partners for this material delivery are OPD (Regional Apparatus Organizations) in South Sumatra Province. The training is conducted remotely using a virtual meeting platform. Training participants are given modules and guided step by step during the training process. The output of this training showed a significant improvement in the participants' understanding of spatial technology both theoretically and practically. This has a good impact on agencies in particular to solve all problems related to geospatial. Keywords: technology; geospatial; data. 
Analisis Parameter Segmentasi pada Perangkat Lunak Ecognition menggunakan Data citra Foto Udara Handoko Dwi Julian
JURNAL SWARNABHUMI : Jurnal Geografi dan Pembelajaran Geografi Vol 6, No 1 (2021): Jurnal Swarnabhumi
Publisher : Geography Education Study Program, Faculty of Teacher Training and Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31851/swarnabhumi.v6i1.5104

Abstract

Segmentasi Citra merupakan langkah utama untuk melakukan klasifikasi berbasis objek baik pada citra satelit ataupun foto udara. Segmentasi citra secara umum didefinisikan sebagai proses mempartisi suatu gambar menjadi kelompok yang homogen baik didaerah yang berdekatan ataupun tidak.  Penelitian bertujuan untuk mengidentifikasi hasil segmentasi dengan menggunakan nilai yang berbeda baik pada parameter skala, bentuk, maupun kekompakkan. Untuk memperoleh hasil tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa pendekatan salah satunya adalah metode segmentasi multiresolusi yang dikembangkan perangkat lunak ecognition developer 8.9. Metode algoritma multiresolusi segmentasi bekerja dengan mempertimbangkan pada beberapa parameter antara lain parameter skala, bentuk, dan kekompakkan. Proses segmentasi dilakukan pada citra foto udara pada sebagian daerah di Kota Pontianak dengan Ground Sample Distance (GSD) 15cm. Pengujian dilakukan dengan percobaan pada project 1 dan 2 dimana diberikan pembobotan berbeda-beda untuk nilai skala, bentuk, dan kekompakkan. Pada project 1 hanya dilakukan 1 level dan diberikan nilai skala, bentuk, dan kekompakkan sebesar 25;0,7;0,3. Pada project 2 dilakukan pengujian secara iterasi dengan 4 level. Level 1 diberikan nilai sebesar 5;0;1 level 2 diberikan nilai sebesar 10;0,3;0,7 level 3 diberikan nilai sebesar 20;0,5;0,5 sedangkan level 4 diberikan nilai sebesar 25;0,7;0,3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah objek yang tersegmentasi pada project 1 (level 1) adalah sebanyak 3966. Level 1,2,3, dan 4 pada project 2 berturut turu memperoleh hasil objek tersegmentasi sebanyak 63674, 26649, 7397, 3966.