Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.92
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL ITENAS REKAYASA REKA GEOMATIKA Journal of Degraded and Mining Lands Management Indonesian Journal of Geospatial Journal of Mathematical and Fundamental Sciences ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Serambi Engineering
Dewi Kania Sari
Jurusan Teknik Geodesi - FTSP, Institut Teknologi Nasional (Itenas) Bandung
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Astronomy Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Physics

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : REKA GEOMATIKA

 1 
Pemodelan Permukaan Digital Data Magnetik Survei Geofisika Udara menggunakan Metode Geostatistika untuk Ekplorasi Mineral (Daerah Studi: Wilayah Komopa, Papua) Nugroho, Hary; Sari, Dewi Kania; Hernawati, Rika
REKA GEOMATIKA Vol 2017, No 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2078.726 KB) | DOI: 10.26760/jrg.v2017i2.1767

Abstract

ABSTRAKDalam interpretasi data, data hasil survei geofisika udara umumnya perlu diubah menjadi model permukaan digital atau digital terrain model (DTM). Hal ini sebagai langkah untuk memudahkan dalam memahami kondisi data secara keseluruhan. Untuk membuat DTM banyak metode yang dapat diterapkan. Salah satu di antaranya adalah dengan metode Geostatistika Kriging. Penerapan metode Geostatistika Kriging dapat menggunakan berbagai macam teknik di antaranya adalah teknik Simple Kriging dan Disjunctive Kriging. Dalam penelitian ini dilakukan pengolahan DTM untuk data magnetik dengan menggunakan kedua teknik ini dengan aproksimasi Gaussian Kernel dan Density Skew. Wilayah studi pada penelitian ini adalah wilayah Komopa, Kabupaten Painai, Provinsi Papua yang merupakan wilayah Kontrak Karya PT. Freeport Indonesia. Adapun data yang digunakan adalah data hasil survei geofisika udara yang dilakukan pada periode 1983-1984. Hasil pemodelan yang diperoleh dari kedua teknik tersebut selanjutnya dibandingkan dan diperoleh hasil bahwa teknik Disjunctive Kriging dengan aproksimasi Density Skew lebih baik daripada teknik Simple Kriging dengan aproksimasi Gaussian Kernels maupun Density Skew.Kata kunci: survei geofisika udara, magnetik, DTM, geostatistika, krigingABSTRACTIn data interpretation, airborne geophysical survey results generally need to be transformed into a digital terrain model (DTM). This is an effort to facilitate in understanding the condition of the whole of data. To make the DTM, many methods can be applied. One of them is Kriging geostatistical method. Application of Kriging geostatistical method can use various techniques such as Simple Kriging and Disjunctive Kriging technique. In this research DTM processing for magnetic data has been performed by using both of these techniques with Gaussian Kernel and Density Skew approximation. The study area in this study is the area of Komopa, Painai District, Papua Province which is the area of Work Contract of PT. Freeport Indonesia. The data used is the data of airborne geophysical survey conducted in the period 1983-1984. The modelling results from the two techniques were then compared and the results showed that the Disjunctive Kriging technique with Density Skew approximation is better than Simple Kriging techique with Gaussian Kernels and Density Skew approximation.Keywords: airborne geophysical survey, magnetic, DTM, geostatistics, kriging
Pemetaan Pola Tanam dan Kalender Tanam Padi Sawah menggunakan Teknik Pengindraan Jauh Hernawati, Rika; Harto, Agung Budi; Sari, Dewi Kania
REKA GEOMATIKA Vol 2017, No 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1149.85 KB) | DOI: 10.26760/rg.v2017i2.1768

Abstract

ABSTRAKPemantauan dan prakiraan hasil tanam padi sawah penting untuk dilakukan antara lain dalam rangka menjaga ketahanan pangan nasional. Saat ini, pemantauan pertumbuhan tanaman padi sawah dapat dilakukan dengan mengaplikasikan teknologi pengindraan jauh, antara lain dengan mendeteksi fenologi tanaman padi sawah yang terekam pada setiap piksel citra yang selanjutnya dapat digunakan untuk pemetaan pola tanam dan kalender tanam padi sawah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritma deteksi fenologi padi sawah dengan menggunakan indeks vegetasi Enhanced Vegetation Index (EVI) dan Land Surface Water Index (LSWI) berkala yang diturunkan dari data citra MODIS, dengan menerapkan proses penapisan Gaussian. Penerapan teknik penapisan Gaussian pada data indeks vegetasi tersebut diharapkan dapat meminimalisasi derau, sehingga akan meningkatkan ketelitian hasil pendeteksian fenologi tanaman padi sawah. Wilayah studi mencakup 3 Kabupaten di Provinsi Jawa Barat bagian utara, yaitu Kabupaten Subang, Kabupaten Karawang, dan Kabupaten Bekasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan penapisan Gaussian pada metode deteksi fenologi padi sawah berbasis indeks vegetasi EVI dan LSWI berkala telah dapat meningkatkan ketelitian hasil deteksi tanggal-tanggal fenologis padi sawah. Keakuratan hasil estimasi luas tanam dan luas panen padi sawah divalidasi menggunakan data statistik dari Dinas Pertanian Kabupaten.Kata Kunci: deteksi fenologi, EVI, LSWI, penapisan GaussianABSTRACTMonitoring and forecasting yields of paddy rice are important to do, in order to maintain national food security. The current paddy crop growth monitoring can be done by applying remote sensing technology by detecting paddy phenology to produce the date of planting and harvest dates, which were recorded at each pixel of the digital image of rice field and can then be used for cropping pattern and planting calendar mapping. This research aims to develop a detection algorithm phenology paddy using vegetation indices Enhanced Vegetation Index (EVI) and Land Surface Water Index (LSWI) periodic image data derived from MODIS, by applying a Gaussian filtering process. The application of Gaussian filtering techniques to the data of vegetation indeces, EVI and LSWI, are expected to minimize the noise, thereby increasing the precision of detection of paddy rice crop phenology. The study area covers three districts in the northern part of West Java Province, i.e. Subang, Karawang and Bekasi. The results showed that the application of Gaussian filtering on the detection method of paddy rice phenology based on multitemporal vegetation indices EVI and LSWI can improve the precision of the detection of paddy phenological dates. The accuracy of the estimation results of the planting and harvested area of paddy were validated using statistical data from the District Agricultural Office.Keywords: phenology detection, EVI, LSWI, Gaussian filtering
Pemetaan Pola Tanam dan Kalender Tanam Padi Sawah menggunakan Teknik Pengindraan Jauh Rika Hernawati; Agung Budi Harto; Dewi Kania Sari
REKA GEOMATIKA Vol 2017, No 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional

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

Abstract

ABSTRAKPemantauan dan prakiraan hasil tanam padi sawah penting untuk dilakukan antara lain dalam rangka menjaga ketahanan pangan nasional. Saat ini, pemantauan pertumbuhan tanaman padi sawah dapat dilakukan dengan mengaplikasikan teknologi pengindraan jauh, antara lain dengan mendeteksi fenologi tanaman padi sawah yang terekam pada setiap piksel citra yang selanjutnya dapat digunakan untuk pemetaan pola tanam dan kalender tanam padi sawah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritma deteksi fenologi padi sawah dengan menggunakan indeks vegetasi Enhanced Vegetation Index (EVI) dan Land Surface Water Index (LSWI) berkala yang diturunkan dari data citra MODIS, dengan menerapkan proses penapisan Gaussian. Penerapan teknik penapisan Gaussian pada data indeks vegetasi tersebut diharapkan dapat meminimalisasi derau, sehingga akan meningkatkan ketelitian hasil pendeteksian fenologi tanaman padi sawah. Wilayah studi mencakup 3 Kabupaten di Provinsi Jawa Barat bagian utara, yaitu Kabupaten Subang, Kabupaten Karawang, dan Kabupaten Bekasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan penapisan Gaussian pada metode deteksi fenologi padi sawah berbasis indeks vegetasi EVI dan LSWI berkala telah dapat meningkatkan ketelitian hasil deteksi tanggal-tanggal fenologis padi sawah. Keakuratan hasil estimasi luas tanam dan luas panen padi sawah divalidasi menggunakan data statistik dari Dinas Pertanian Kabupaten.Kata Kunci: deteksi fenologi, EVI, LSWI, penapisan GaussianABSTRACTMonitoring and forecasting yields of paddy rice are important to do, in order to maintain national food security. The current paddy crop growth monitoring can be done by applying remote sensing technology by detecting paddy phenology to produce the date of planting and harvest dates, which were recorded at each pixel of the digital image of rice field and can then be used for cropping pattern and planting calendar mapping. This research aims to develop a detection algorithm phenology paddy using vegetation indices Enhanced Vegetation Index (EVI) and Land Surface Water Index (LSWI) periodic image data derived from MODIS, by applying a Gaussian filtering process. The application of Gaussian filtering techniques to the data of vegetation indeces, EVI and LSWI, are expected to minimize the noise, thereby increasing the precision of detection of paddy rice crop phenology. The study area covers three districts in the northern part of West Java Province, i.e. Subang, Karawang and Bekasi. The results showed that the application of Gaussian filtering on the detection method of paddy rice phenology based on multitemporal vegetation indices EVI and LSWI can improve the precision of the detection of paddy phenological dates. The accuracy of the estimation results of the planting and harvested area of paddy were validated using statistical data from the District Agricultural Office.Keywords: phenology detection, EVI, LSWI, Gaussian filtering
Pemodelan Permukaan Digital Data Magnetik Survei Geofisika Udara menggunakan Metode Geostatistika untuk Ekplorasi Mineral (Daerah Studi: Wilayah Komopa, Papua) Hary Nugroho; Dewi Kania Sari; Rika Hernawati
REKA GEOMATIKA Vol 2017, No 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional

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

Abstract

ABSTRAKDalam interpretasi data, data hasil survei geofisika udara umumnya perlu diubah menjadi model permukaan digital atau digital terrain model (DTM). Hal ini sebagai langkah untuk memudahkan dalam memahami kondisi data secara keseluruhan. Untuk membuat DTM banyak metode yang dapat diterapkan. Salah satu di antaranya adalah dengan metode Geostatistika Kriging. Penerapan metode Geostatistika Kriging dapat menggunakan berbagai macam teknik di antaranya adalah teknik Simple Kriging dan Disjunctive Kriging. Dalam penelitian ini dilakukan pengolahan DTM untuk data magnetik dengan menggunakan kedua teknik ini dengan aproksimasi Gaussian Kernel dan Density Skew. Wilayah studi pada penelitian ini adalah wilayah Komopa, Kabupaten Painai, Provinsi Papua yang merupakan wilayah Kontrak Karya PT. Freeport Indonesia. Adapun data yang digunakan adalah data hasil survei geofisika udara yang dilakukan pada periode 1983-1984. Hasil pemodelan yang diperoleh dari kedua teknik tersebut selanjutnya dibandingkan dan diperoleh hasil bahwa teknik Disjunctive Kriging dengan aproksimasi Density Skew lebih baik daripada teknik Simple Kriging dengan aproksimasi Gaussian Kernels maupun Density Skew.Kata kunci: survei geofisika udara, magnetik, DTM, geostatistika, krigingABSTRACTIn data interpretation, airborne geophysical survey results generally need to be transformed into a digital terrain model (DTM). This is an effort to facilitate in understanding the condition of the whole of data. To make the DTM, many methods can be applied. One of them is Kriging geostatistical method. Application of Kriging geostatistical method can use various techniques such as Simple Kriging and Disjunctive Kriging technique. In this research DTM processing for magnetic data has been performed by using both of these techniques with Gaussian Kernel and Density Skew approximation. The study area in this study is the area of Komopa, Painai District, Papua Province which is the area of Work Contract of PT. Freeport Indonesia. The data used is the data of airborne geophysical survey conducted in the period 1983-1984. The modelling results from the two techniques were then compared and the results showed that the Disjunctive Kriging technique with Density Skew approximation is better than Simple Kriging techique with Gaussian Kernels and Density Skew approximation.Keywords: airborne geophysical survey, magnetic, DTM, geostatistics, kriging
Co-Authors Agung B. Harto Agung Budi Harto Agung Budi Harto Azmi, Naufal BAIHAQI, THORIQ Ganny Indrajid Hary Nugroho Hary Nugroho Hermawanti, Lisma Hernawati, Rika Indrajid, Ganny Ishak H. Ismullah Ishak Hanafiah Ismullah Kuncoro, Henri Masyitah Ginting NOVAL, MUHAMMAD SAPUTRA Rian Nurtyawan Safitri, Sitarani Susy Hendriawaty Widyo N. Sulasdi Widyo Nugroho Sulasdi