Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNIK Jurnal Geodesi Undip Jurnal Geografi : Media Informasi Pengembangan dan Profesi Kegeografian JURNAL ILMIAH GEOMATIKA MAJALAH ILMIAH GLOBE Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika JGISE-Journal of Geospatial Information Science and Engineering
Andri Suprayogi
Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik Universitas Diponegoro
Earth & Planetary Sciences Education Engineering Mathematics

Published : 133 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 133 Documents
Search

 5   6   7   8   9 
IDENTIFIKASI PENGARUH SISTEM KEAMANAN LINGKUNGAN TERHADAP TINGKAT KEJAHATAN PENCURIAN DI KOTA SURAKARTA DENGAN METODE SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS Raihan Virgatama; Andri Suprayogi; Hana Sugiastu Firdaus
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 (1162.753 KB)

Abstract

Pencurian merupakan salah satu jenis kejahatan atau kriminalitas yang sudah menjadi permasalahan sosial karena mengakibatkan keresahan dan mengganggu keamanan masyarakat, khususnya di Kota Surakarta. Berdasarkan berbagai permasalahan tersebut, keberadaan sistem keamanan lingkungan sangat penting dalam meningkatkan keamanan, ketertiban, dan penanggulangan kriminalitas, serta menurunkan tingkat kriminalitas agar aktivitas masyarakat dapat berjalan secara wajar. Sistem Informasi Geografis (SIG) dapat digunakan untuk menganalisis pengaruh sistem keamanan lingkungan terhadap tindak kejahatan pencurian yang dikaji dalam penelitian ini. Pada penelitian ini, dilakukan identifikasi pengaruh sistem keamanan lingkungan berupa kantor/pos polisi dan kamera CCTV yang telah tersedia di Kota Surakarta terhadap tingkat kejahatan pencurian dengan menggunakan metode clustering. Metode clustering dapat menentukan tingkat kerawanan suatu daerah dengan melakukan pengelompokan berdasarkan kerapatan lokasi TKP pencurian dan keberadaan fasilitas keamanan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kernel density untuk mengestimasi kepadatan suatu titik pada suatu daerah dan overlay union untuk membangun kelas fitur baru dengan menggabungkan fitur dan atribut dari masing-masing kelas fitur. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat 228 kasus tindak pencurian yang terdiri dari 32 kasus pencurian biasa, dan 196 kasus pencurian dengan pemberatan yang terjadi di Kota Surakarta selama tahun 2016-2017. Daerah yang paling rawan berada pada Kecamatan Banjarsari di kawasan GOR Manahan, sedangkan wilayah yang memiliki tingkat keamanan paling baik berada pada Kecamatan Pasar Kliwon yang merupakan kawasan pusat kota dan perkantoran. Analisis pengaruh sistem keamanan lingkungan terhadap tingkat kejahatan pencurian menunjukkan korelasi positif dengan nilai 0,36982. Nilai tersebut dapat diartikan bahwa terdapat hubungan yang moderat antara kedua variabel, sehingga sistem keamanan lingkungan memberikan pengaruh yang tidak besar terhadap tingkat kejahatan pencurian. Hasil dari penelitian ini nantinya dapat digunakan oleh semua kalangan untuk membantu meminimalisir terjadinya tindak kejahatan pencurian.
ANALISIS PERBANDINGAN KLASIFIKASI TUTUPAN LAHAN KOMBINASI DATA POINT CLOUD LIDAR DAN FOTO UDARA BERBASIS METODE SEGMENTASI DAN SUPERVISED ATIKA MARWATI; Yudo Prasetyo; Andri Suprayogi
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 7, Nomor 1, Tahun 2018
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (555.45 KB)

Abstract

ABSTRAKIndonesia merupakan negara kepulauan yang terdiri dari pulau-pulau yang membentang dari Sabang hingga Merauke. Pemerintah saat ini merencanakan pembagunan fisik secara cepat untuk seluruh kawasan Negara Kesatuan Republik Indonesia. Strategi pembangunan fisik secara cepat tentu saja memerlukan adanya peta. Peta terdiri dari peta dasar dan peta tematik. Salah satu contoh dari peta tematik adalah peta tutupan lahan. Upaya pemerintah untuk menuntaskan kebijakan one map policy membuat kebutuhan akan sumber daya manusia geospasial semakin meningkat sedangkan masih sedikit sumber daya manusia yang tersedia. Hal ini menyebabkan diperlukannya sebuah metode yang relatif lebih cepat dan efektif untuk pengklasifikasian tutupan lahan.Saat ini telah banyak dikembangkan metode klasifikasi untuk tutupan lahan menggunakan data penginderaan jauh, diantaranya klasifikasi berbasis piksel dan klasifikasi berbasis objek. Klasifikasi berbasis piksel salah satunya dengan metode supervised dan klasifikasi berbasis objek dapat dilakukan dengan metode segmentasi. Segmentasi dalam konteks OBIA (Object-Based Image Analysis) dapat diartikan sebagai proses pengelompokan dari piksel-piksel bertetangga ke dalam area atau segmen berdasarkan kemiripan kriteria seperti digital number atau tekstur. Pada kedua metode ini dapat dibedakan antara kelas vegetasi, air dan sebagainya. Dari algoritma segmentasi multiresolusi yang telah dilakukan untuk data LiDAR didapatkan nilai parameter skala 90, bentuk 0,3, kekompakkan 0,7. Sedangkan untuk data foto udara nilai parameter skala sebesar 250, bentuk 0,3 dan kekompakkan 0,5. Pada data foto udara menghasilkan 7.930 segmen dengan nilai overall acuracy 93,907%. Kemudian untuk data LiDAR menghasilkan 7.960 segmen dengan nilai overall acuracy sebesar 92,810%. Metode supervised dilakukan dengan kelas yang sama yaitu 12 kelas untuk foto udara dan 7 kelas untuk LiDAR. Berdasarkan hasil supervised foto udara didapatkan nilai overall accuracy sebesar 83,530%. Sedangkan LiDAR hanya sebesar 64,595% untuk nilai overall accuracy.Penelitian ini diharapkan dapat menambah wawasan yang bermanfaat bagi penelitian selanjutnya serta menjadi referensi bagi pemerintah dalam melakukan klasifikasi tutupan lahan dengan data point cloud dan foto udara.Kata Kunci : Klasifikasi, LiDAR, OBIA, Segmentasi, Supervised ABSTRACTIndonesia is an archipelagic country with extending islands from Sabang to Merauke. The government is currently planning on a rapid physical development for each region of The Unitary State of Republic of Indonesia. Rapid physical development indeed needs a map. Map consists of base map and thematic map. One of the thematic maps is land cover map. Government’s effort on completing the one map policy causing the increasing needs of geospatial human resources while available human resources are limited. As a result a relatively fast and effective method is needed in land cover classification.Classifying land cover methods with remote sensing data are currently much developed, like pixel and object-based land cover classifications. Some of the pixel-based classification methods, supervised and object-based classification can be done with segmentation method. In OBIA (Object-Based Image Analysis) context, segmentation is a process of grouping neighborhood pixels into one area (or segment) based on characteristic similarities such as digital number or texture. From both of the methods it is enabled to differentiate between classes of vegetation, water, etc. Based on the completed multi-resolution segmentation algorithm, LiDAR data obtained parameter scale value of 90, shape 0.3, compactness 0.7. Whereas aerial image data obtained parameter scale value of 250, shape 0.3 and compactness 0.5. The aerial image generaed 7.930 segments wirh overall accuracy value of 93,9077%. Lidar data obtained 7.960 segments with overall accuracy value of 92,810%. Supervised method is completed with same amount of 12 classes for aerial image and 7 classes for LiDAR. Based on the supervised aerial image overall accuracy of 85.530% is generated. Meanwhile LiDAR only generated overall accuracy of 64.595%.It is hoped that this research can contribute in useful insights for the next upcoming research and also as a reference for the government in classifying land covers with point cloud data and aerial images.Keywords: Classification, LIDAR, OBIA, Segmentation, Supervised
ANALISIS KETERSEDIAAN RUANG TERBUKA HIJAU DENGAN METODE NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX DAN SOIL ADJUSTED VEGETATION INDEX MENGGUNAKAN CITRA SATELIT SENTINEL-2A (Studi Kasus : Kabupaten Demak) Sulaiman Hakim Sinaga; Andri Suprayogi; Haniah Haniah
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 7, Nomor 1, Tahun 2018
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (569.311 KB)

Abstract

ABSTRAKRuang terbuka hijau merupakan area memanjang/jalur dan/atau mengelompok yang penggunaannya lebih bersifat terbuka, tempat tumbuh tanaman, baik yang tumbuh secara alamiah maupun yang sengaja ditanam. Peraturan menteri pekerjaan umum tahun 2008 menyatakan bahwa kuantitas dan kualitas ruang terbuka publik terutama ruang terbuka hijau (RTH) saat ini mengalami penurunan yang sangat signifikan dan mengakibatkan penurunan kualitas lingkungan hidup perkotaan. Kawasan perkotaan seharusnya memiliki minimal 30% ruang terbuka hiijau dari luas keseluruhan Kota tersebut. Yakni 30% tersebut meliputi 20% untuk ruang terbuka hijau publik dan 10% ruang terbuka hijau privat. Berdasarkan hasil analisis luasan ruang terbuka hijau yang diperlukan sesuai dengan kebutuhan oksigen di Kabupaten Demak, hasilnya luasan ruang terbuka hijau yang ada saat ini masih memenuhi yaitu sebesar 61.800 Ha dan luasan ruang terbuka hijau yang dibutuhkan adalah sebesar 31.593,3Ha. kebutuhan oksigen berdasarkan jumlah hewan setiap harinya 1.188.896 (kg/hari), kebutuhan oksigen masyarakat Demak pada tahun 2017 adalah 985.468,896(kg/hari), sedangkan untuk kebutuhan ruang oksigen kendaraan bermotor setiap harinya 1.024.457,3 (kg/hari). Bisa diperhatikan bahwa kebutuhan oksigen paling banyak setiap harinya adalah kebutuhan oksigen pada golongan hewan ternak. Jika dilihat dari hasil luasan ruang terbuka hijau yang diperoleh, metode SAVI memperoleh luasan RTH sebesar 40.907 Ha, sedangkan metode NDVI memperoleh luasan RTH 61800. Selisih hasil kedua metode tersebut bisa digolongkan sangat jauh yakni 20.893 Ha. Jika dilihat dari hasil Matriks konfusinya metode NDVI merupakan metode yang lebih baik dalam penentuan luasan ruang terbuka hijau dengan nilai overall acuracy 87,2951 % sedangkan metode SAVI memiliki nilai overall acuracy 84,0164 %. Hasil ini menunjukkan bahwa metode NDVI lah yang terbaik dalam penentuan luasan ruang terbuka hijau dengan menggunakan metode indeks kehijauan. Kata Kunci : Citra Sentinel-2A, NDVI, Permen PU, Ruang Terbuka Hijau, SAVI  ABSTRACTGreen open space is an elongated / lane and / or clumped area with more open use, where plants grow, both naturally grown and intentionally planted. Minister of public works Regulation in 2008 states that the quantity and quality of open space public, especially green open space (RTH) is currently experiencing a very significant decrease and resulted in decreased urban environmental quality. Urban areas should have at least 30% green open space from the total area of the City. That is 30% of covers 20% for public green open spaces and 10% for private green open space. Based on the result of the green open space analysis  about oxygen demand are needed in Demak Regency, the result of analysis is gained that the availabel of green open space still coul fulfill the required green open space with area 61.800 and the required arei is 31.593 Ha. oxygen demand based on the number of animals per day is 1.188.896 (kg / day), Demak community oxygen demand in 2017 is 985.468,896 (kg / day), while for the daily needs of motor oxygen space is 1.024.457,3 (kg / day). It should be noted that the dayli oxygen demand that mostly neede is in the need for oxygen in the livestock class. When viewed from the results of green open space obtained, SAVI method obtain 40.907 Ha of RTH area, while the NDVI method to obtain 61.800 Ha of RTH area. Difference in the results of both methods can be classified very far ie 20.893 Ha. When viewed from the results of the Configuration Matrix NDVI method is a better in determining the extent of green open space with the value of overall acuracy 87,2951% while SAVI method has an overall value of acuracy 84,0164%. In this research these result indicates that the NDVI method is the best in determining the extent of green open space by using the greenish index method.Keywords : Sentinel-2A Image, NDVI, Permen Pu, Green Open Space, SAVI
IDENTIFIKASI BEKAS KEBAKARAN LAHAN MENGGUNAKAN DATA CITRA MODIS DI PROVINSI RIAU Muhammad Hakqi; Andri Suprayogi; Hani'ah Hani'ah
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 3, Nomor 3, Tahun 2014
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1713.497 KB)

Abstract

ABSTRAK            Pemantauan bekas kebakaran lahan dengan metode penginderaan jauh dapat menyingkat waktu pelaksanaan dan mencakup luas wilayah yang lebih luas dibandingkan dengan cara konvensional. Pemantauan kemampuan resolusi temporal cukup tinggi dan diharapkan dapat memberikan informasi bekas kebakaran lahan dalam waktu singkat.            Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui luas daerah bekas kebakaran di wilayah studi penelitian berdasarkan nilai reflektansinya dari Citra Modis. Data satelit penginderaan jauh yang dapat untuk pemantauan bekas kebakaran lahan adalah Citra Modis . Penelitian ini menggunakan data Citra Modis level 1 B dan bad yang digunakan band 1 sampai 7 dengan resolusi spasial 250 m dan 500 m. Citra Modis yang digunakan pada tahun 2011 yaitu tanggal 4 April, 8 Mei, 17 Juni.            Identifikasi bekas kebakaran lahan yang digunakan pada penelitian ini menurut metode Roy et al (2002). Hasil identifikasi burn scar berupa citra dengan jumlah band 14, yaitu 7 band dari citra tanggal 4 April 2011 dan 7 band lagi dari citra 17 Juni 2011. Didapatkan hasil luasan sebesar 2700,875 Km2. Kata Kunci : Penginderaan Jauh, bekas Kebakaran, Citra Modis, Metode Roy et al ABSTRACTLand-burn monitoring with remote sensing methods can reduce time consuming and covers a larger area than the conventional way. Monitoring temporal resolution capability is quite high and expected to provide information of land-burn in small amount of time.This study aims to determine the extent of land-burn area in the Riau Province based on the reflectance of Citra Modis. Remote sensing data that able to monitor land-burn area is Citra Modis. This study was using Citra Modis data on level 1B and using band 1 until 7 with spatial resolutions 250 m and 500 m. The Citra Modis data that was used is on 4 April, 8 Mei, and 17 June 2011. Land-burn identification that was used in this study was reference to Roy et al methods (2002). The result is an image with total band fourteen, seven band from date 4 April 2011 image and the other seven come from date 17 June 2011 image. The final calculation of the extent of land-burn is 10.803.500 meters square. Key Word : Remote sensing, land-burn, Modis, Roy et al method
PENYAJIAN INFORMASI KOMODITAS PERTANIAN BERBASIS WEBGIS DI KABUPATEN KENDAL Adinda Thana A. Pertiwi; Andri Suprayogi; Hani'ah .
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 2, Nomor 1, Tahun 2013
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (874.44 KB)

Abstract

Pertanian merupakan sektor yang memiliki peran strategis, karena merupakan sumber utama penghidupan dan pendapatan sebagian besar masyarakat, sebagai penyedia hasil dan penyedia pangan,penampung lapangan pekerjaan, sebagai sumber devisa dan sebagai salah satu unsur pelestarian lingkungan hidup terutama di Kabupaten Kendal.Penerapan aplikasi teknologi SIG dalam berbagai bidang pun terus berkembang, tidak terkecuali dalamsektor pertanian.  Informasi mengenai komoditas pertanian akan lebih mudah di akses oleh masyarakat dengan adanya sistem informasi geografis berbasis web.Dengan adanya aplikasi sistem informasi geografis yang berbasis web untuk sektor pertanian maka masyarakat bisa mendapatkan informasi non spasial dan juga informasi spasial dari komoditas pertanian yang ada di Kabupaten Kendal secara online. Hasil akhir  penelitian ini bisa diakses pada alamat web http://adindawebgis.web.id/.
APLIKASI PETA WISATA BERBASIS MOBILE GIS PADA SMARTPHONE ANDROID (STUDI KASUS DESA GUCI, KABUPATEN TEGAL) EVAN BRILLIANTO; Andri Suprayogi; Bambang Darmo Yuwono
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 (774.323 KB)

Abstract

Objek Wisata Guci merupakan ujung tombak pariwisata pada kabupaten Tegal, terletak di kaki Gunung Slamet kecamatan Bumijawa Kabupaten Tegal. Sebagai tempat wisata unggulan Objek Wisata Guci memiliki banyak wahana dan fasilitas. Banyaknya keberadaan wahana dan fasilitas wisata ini menyulitkan wisatawan yang baru pertama kali berkunjung. Maka dari itu Objek  Wisata Guci harus memiliki fasilitas pendukung berupa panduan mengenai objek wisata beserta fasilitas, sehingga dapat memudahkan para wisatawan yang berkunjung.Penelitian ini memanfaatkan data koordinat dan deskripsi dari masing – masing objek wisata yang didapat dengan cara survei langsung ke lapangan dengan menggunakan A-GPS. Langkah selanjutynya adalah membangun sebuah aplikasi menggunakan aplikasi CarryMap. Pada tahap akhir dilakukan uji validitas dengan dua tahap yaitu uji aplikasi dan uji usability.Penelitian tugas akhir ini menghasilkan sebuah aplikasi peta wisata yang dapat diakses menggunakan smartphone melalui aplikasi CarryMap Apps. Informasi yang dapat diakes pengguna adalah lokasi objek wisata dan fasilitas penunjangnya seperti penginapan, dan tempat ibadah. Ketelitian titik dari aplikasi ini didapatkan rata - rata 4,018 meterdan standar deviasi sebesar 3,913 meter, dan ketelitian jarak didapatkan rata - rata 11,850 meterdan standar deviasi sebesar 3,772 meter. Kriteria efisiensi dengan nilai 82,33 dan kriteria kepuasan dengan nilai 80,5 yang diperoleh dari uji usability. Diharapkan dengan adanya peta wisata yang dapat diakses dengan smartphone ini dapat mempermudah wisatawan dalam memperoleh berbagai informasi pariwisata serta dapat meningkatkan pendapatan masyarakat di sekitar objek wisata.
PEMBUATAN APLIKASI PETA RUTE BUS TRANS JOGJA BERBASIS MOBILE GIS MENGGUNAKAN SMARTPHONE ANDROID Danang Budi Susetyo; Andri Suprayogi; Moehammad Awaluddin
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (457.05 KB)

Abstract

Sebagai salah satu kota pariwisata, ada beberapa komponen yang harus dipenuhi oleh Yogyakarta untuk mempermudah wisatawan, sehingga mereka dapat merasa nyaman untuk menikmati suguhan wisata di Yogyakarta. Salah satu komponen itu adalah transportasi. Transportasi yang baik meningkatkan mobilitas wisatawan yang menjadikan mereka tidak perlu repot untuk mengakses seluruh tempat wisata di Yogyakarta. Sejak Maret 2008, Dinas Perhubungan, Komunikasi, dan Informatika Daerah Istimewa Yogyakarta sudah memberlakukan moda transportasi bus Trans Jogja. Trans Jogja sudah beroperasi dengan cukup baik dan memberikan kemudahan kepada masyarakat Yogyakarta sendiri maupun wisatawan. Namun ketersediaan informasi mengenai pedoman penggunaan Trans Jogja yang mudah diakses masyarakat masih sangat minim. Masih sangat sedikit informasi rute dan shelter yang tersedia baik secara manual maupun internet. Peningkatan popularitas smartphone Android merupakan opsi menarik untuk menjadikannya sebagai platform informasi bus Trans Jogja. Aplikasi berbasis mobile GIS adalah salah satu pilihan yang banyak digunakan dalam pembuatan aplikasi Android. Dengan teknologi Global Positioning System (GPS) yang dikombinasikan dengan Location Based Service (LBS) melalui visualisasi pada Google Map, kita dapat mendapatkan informasi berdasarkan letak geografis pada perangkat mobile. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan Framework Android SDK, bahasa pemrograman java dan PHP, MySQL sebagai basis data, dan Google Map. Kata Kunci : Trans Jogja, Aplikasi, GIS, Mobile GIS, GPS, LBS, Android
ANALISIS PENGARUH PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN DAERAH ALIRAN SUNGAI TAHUN 2013 DAN 2018 TERHADAP PENINGKATAN DEBIT PUNCAK SUNGAI KALIGARANG Febrina Mutiara Rosita Pane; Andri Suprayogi; LM Sabri
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 9, Nomor 1, Tahun 2020
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (564.546 KB)

Abstract

ABSTRAKDAS Kaligarang adalah Daerah Aliran Sungai yang melintasi Kota Semarang, Kabupaten Semarang dan Kabupaten Kendal. DAS tersebut memiliki peran yang penting dalam pengairan ketiga wilayah tersebut. DAS ini adalah sistem pengairan utama yang akan mengontrol kondisi pengairan baik saat hujan maupun kemarau. Sistem pengairan utama harus memiliki sistem yang baik agar pengairan di daerah tersebut lancar. Kriteria sistem pengairan yang baik yaitu wilayah DAS yang memiliki daerah resapan air yang cukup untuk mengontrol air limpasan ketika hujan. DAS Kaligarang saat ini termasuk sebagai DAS kritis diakibatkan area tutupan lahan yang banyak beralih fungsi sehingga menyebabkan berkurangnya daerah resapan air dan sedimentasi semakin tahun semakin banyak, sehingga sering terjadi banjir. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui adanya pengaruh perubahan tutupan lahan terhadap peningkatan debit maksimum Daerah Aliran Sungai Kaligarang. Klasifikasi tutupan lahan dilakukan mengacu dengan klasifikasi penutup lahan USGS dengan 8 kelas tutupan lahan. Perhitungan debit dilakukan dengan menggunakan Metode Rasionalitas yang menggunakan perbandingan antara laju masukan koefisien run off , luas dengan laju intensitas hujan. Perhitungan dilakukan per sub DAS yang dibuat dengan pendekatan digitasi trace dan mengacu dengan sistem penamaan dari BBWS Pemali Juana. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari tahun 2013 – 2018 pertambahan luas lahan terbesar terjadi pada kelas tutupan pemukiman sebesar 977,676 Ha dan kelas tutupan lahan yang mengalami penurunan luas terbesar adalah kelas semak sebesar 1177,439 Ha. Pada tahun 2013 – 2018 nilai koefisien run off 0,456. Perubahan nilai koefisien run off ini mengkibatkan naiknya debit puncak DAS Kaligarang sebesar 122,87 m3/detik.Kata Kunci :DAS, Debit Maksimum ,Koefisien run off, Tutupan Lahan ABSTRACTKaligarang watershed is a watershed that crosses Semarang City, Semarang Regency and Kendal Regency. The watershed has an important role in the irrigation of the three regions. This watershed is the main irrigation system that will control irrigation conditions both during rain and drought. The main irrigation system must have a good system so that irrigation in the area runs smoothly. Criteria for a good irrigation system is a watershed area that has enough water catchment areas to control runoff water when it rains. The Kaligarang watershed is currently classified as a critical watershed due to land cover areas that have changed functions a lot, causing more water catchment areas and sedimentation to decrease, so that floods often occur. This study was conducted to determine the effect of changes in land cover on increasing the maximum discharge of the Kaligarang Watershed. Land cover classification is carried out in accordance with the USGS land cover classification with 8 land cover classes. Discharge calculation is done by using the Rationality Method which uses a comparison between the run-off coefficient input rate, area and rainfall intensity rate. Calculations are performed in sub-watershed that made using the trace digitization approach and referring to the naming system of BBWS Pemali Juana. The results showed that from 2013 to 2018 the largest increase in land area occurred in the settlement cover class of 977,676 Ha and the land cover class that experienced the largest area decline was bush class of 1177,439 Ha. In 2013 - 2018 the run off coefficient was 0.456. This change in the run-off coefficient results in an increase in the peak discharge of the Kaligarang watershed by 122.87 m3 / sec.Keyword : Watershed, Maximum Discharge, Run off coefficient, Land Cover
ANALISIS PENGGUNAAN SALURAN VISIBEL UNTUK ESTIMASI KANDUNGAN KLOROFIL DAUN PADI DENGAN CITRA HYMAP (Studi Kasus : Kabupaten Karawang, Jawa Barat) Grivina Yuliantika; Andri Suprayogi; Abdi Sukmono
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 5, Nomor 2, Tahun 2016
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (548.72 KB)

Abstract

ABSTRAK Padi adalah tanaman pangan yang sangat penting dan bermanfaat bagi kehidupan masyarakat Indonesia. Komiditi penghasil padi terbesar adalah Kabupaten Karawang.Tanaman padi yang sehat adalah tanaman padi yang mempunyai jumlah klorofil lebih banyak dibandingkan tanaman padi yang tidak sehat. Pendeteksian kandungan klorofil secara cepat dan efisien dapat menggunakan metode penginderaan jauh. Beberapa metode dalam penginderaan jauh dapat digunakan untuk mendeteksi kandungan klorofil daun padi.Beberapa indeks vegetasi yang digunakan dalam penelitian adalah indeks vegetasi GLI (Green Leaf Index)  dan NGRDI (Normalized Green Red Difference Index). Metode indeks vegetasi GLI dan NGRDI merupakan indeks vegetasi yang sensitif terhadap kehijauan daun, sehingga baik dalam penentuan klorofil daun padi. Dimana pada penelitian ini dianalisa metode mana yang mempunyai model terbaik dalam mengestimasi kandungan klorofil daun padi. Dan diperoleh kesimpulan bahwa GLI mempunyai pemodelan lebih baik dibandingkan metode NGRDI. Nilai koefisien determinasi (R2) GLI sebesar 0,6454 dan model yang diperoleh yaitu y= -62,248x+ 41,459.Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa indeks vegetasi GLI optimal pada panjang gelombang 455,5 nm, 592,1 nm, dan 699,4 nm dan NGRDI optimal pada panjang gelombang 532,1 nm dan 623,2 nm. Saluran visibel efektif apabila dibandingkan dengan pemodelan data citra Hyperspectral dengan menggunakan 20 titik sampel yang membuktikan bahwa Green Leaf Index (GLI) mampu memberikan nilai RMSE cukup baik yaitu sebesar 0,593 SPAD (Soil Plant Analysis Development)unit dan koefisien determinasi (R2) 0,785. Resolusi spektral yang digunakan untuk mendeteksi klorofil daun padi adalah 455,5–885,3 nm. Sehingga citra HyMap mampu mendeteksi klorofil  tanaman daun padi pada skala 1:10.000 dengan resolusi spasial 4,2 meter. Kata Kunci : HyMap,, GLI, kandungan klorofil, NGRDI  ABSTRACT Rice is the most important crops that benefit the Indonesian people's lives. The commodities largest of rice prodution is Karawang regency. The healthy rice crop is rice plants that have more than the amount of chlorophyll unhealthy rive plants. Detection ofchlorophyll content quicklyand efficiently using remote sensing methods. Some methods in remote sensing can be used to detect the chlorophyll content of rice leaves.Some vegetation index used in the study are GLI vegetation index (Green Leaf Index) and NGRDI (Red Green Normalized Difference Index). GLI vegetation index and NGRDI vegetation index are sensitive to greenish leaf, so they are good to determine rice leaf chlorophyll. In this study, we analyze which method has the best model to estimate rice leaf chlorophyll content. And we conclude that GLI has a better model than the NGRDI method. The coefficient of GLI’s determination (R2) is 0,6454 and the regretion models is y= -62,248x + 41,459.The results of this study indicate that GLI is optimal at a wavelength of 455,5 nm, 592,1 nm, and 699,4 nm and NGRDI is optimal at wavelength 532,1 nm and 623,2 nm. Visible band index effective when compared with Hyperspectral modeling image data by using 20 sample points that proved that GLI is able to give a pretty good RMSE value which is equal to 0,593 SPAD (Soil Plant Analysis Development) units and the coefficient of determination (R2) of 0,785. Spectral resolution, that is used to detect the rice leaf chlorophyll, is 455,5 to 885,3 nm. So the HyMap image is able to detect rice leaf chlorophyll on a scale of 1: 10.000 with a spatial resolution of 4,2 meters.Key Words :HyMap,GLI, Chlorophyll Content, NGRDI   *) Penulis Penanggung JawabABSTRAK Padi adalah tanaman pangan yang sangat penting dan bermanfaat bagi kehidupan masyarakat Indonesia. Komiditi penghasil padi terbesar adalah Kabupaten Karawang.Tanaman padi yang sehat adalah tanaman padi yang mempunyai jumlah klorofil lebih banyak dibandingkan tanaman padi yang tidak sehat. Pendeteksian kandungan klorofil secara cepat dan efisien dapat menggunakan metode penginderaan jauh. Beberapa metode dalam penginderaan jauh dapat digunakan untuk mendeteksi kandungan klorofil daun padi.Beberapa indeks vegetasi yang digunakan dalam penelitian adalah indeks vegetasi GLI (Green Leaf Index)  dan NGRDI (Normalized Green Red Difference Index). Metode indeks vegetasi GLI dan NGRDI merupakan indeks vegetasi yang sensitif terhadap kehijauan daun, sehingga baik dalam penentuan klorofil daun padi. Dimana pada penelitian ini dianalisa metode mana yang mempunyai model terbaik dalam mengestimasi kandungan klorofil daun padi. Dan diperoleh kesimpulan bahwa GLI mempunyai pemodelan lebih baik dibandingkan metode NGRDI. Nilai koefisien determinasi (R2) GLI sebesar 0,6454 dan model yang diperoleh yaitu y= -62,248x+ 41,459.Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa indeks vegetasi GLI optimal pada panjang gelombang 455,5 nm, 592,1 nm, dan 699,4 nm dan NGRDI optimal pada panjang gelombang 532,1 nm dan 623,2 nm. Saluran visibel efektif apabila dibandingkan dengan pemodelan data citra Hyperspectral dengan menggunakan 20 titik sampel yang membuktikan bahwa Green Leaf Index (GLI) mampu memberikan nilai RMSE cukup baik yaitu sebesar 0,593 SPAD (Soil Plant Analysis Development)unit dan koefisien determinasi (R2) 0,785. Resolusi spektral yang digunakan untuk mendeteksi klorofil daun padi adalah 455,5–885,3 nm. Sehingga citra HyMap mampu mendeteksi klorofil  tanaman daun padi pada skala 1:10.000 dengan resolusi spasial 4,2 meter. Kata Kunci : HyMap,, GLI, kandungan klorofil, NGRDI  ABSTRACT Rice is the most important crops that benefit the Indonesian people's lives. The commodities largest of rice prodution is Karawang regency. The healthy rice crop is rice plants that have more than the amount of chlorophyll unhealthy rive plants. Detection ofchlorophyll content quicklyand efficiently using remote sensing methods. Some methods in remote sensing can be used to detect the chlorophyll content of rice leaves.Some vegetation index used in the study are GLI vegetation index (Green Leaf Index) and NGRDI (Red Green Normalized Difference Index). GLI vegetation index and NGRDI vegetation index are sensitive to greenish leaf, so they are good to determine rice leaf chlorophyll. In this study, we analyze which method has the best model to estimate rice leaf chlorophyll content. And we conclude that GLI has a better model than the NGRDI method. The coefficient of GLI’s determination (R2) is 0,6454 and the regretion models is y= -62,248x + 41,459.The results of this study indicate that GLI is optimal at a wavelength of 455,5 nm, 592,1 nm, and 699,4 nm and NGRDI is optimal at wavelength 532,1 nm and 623,2 nm. Visible band index effective when compared with Hyperspectral modeling image data by using 20 sample points that proved that GLI is able to give a pretty good RMSE value which is equal to 0,593 SPAD (Soil Plant Analysis Development) units and the coefficient of determination (R2) of 0,785. Spectral resolution, that is used to detect the rice leaf chlorophyll, is 455,5 to 885,3 nm. So the HyMap image is able to detect rice leaf chlorophyll on a scale of 1: 10.000 with a spatial resolution of 4,2 meters.Key Words :HyMap,GLI, Chlorophyll Content, NGRDI   *) Penulis Penanggung Jawab
ANALISIS KORELASI PERKEMBANGAN KOTA SEMARANG TERHADAP PERUBAHAN PENGGUNAAN AIR TANAH Yonanda Simarsoit; Yudo Prasetyo; Andri Suprayogi
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 (1068.034 KB)

Abstract

Data dari PDAM Kota Semarang menunjukkan total pemakaian air di Kota Semarang sebanyak 34.277.257 m3 pada tahun 2008, dimana 87% digunakan untuk kebutuhan rumah tangga. Penelitian ini mengkaji perkembangan suatu wilayah dengan data penggunaan air tanah dari tahun 2014 hingga 2018. Kota Semarang sebagai wilayah yang diteliti oleh penulis.Penelitian ini menggunakan Citra Landsat tahun 2014 hingga 2018 untuk melihat daerah permukiman dan industri di Kota Semarang yang dilihat secara multitemporal. Hasil perubahan daerah permukiman dan industri dikorelasikan dengan perubahan air tanah di Kota Semarang.Perubahan air tanah dangkal dengan perubahan kepadatan permukiman memiliki korelasi yang sangat tinggi. Penelitian peroleh korelasi pada tahun 2014 ke tahun 2015 korelasi air tanah dangkal dengan permukiman sebesar 65,92% untuk korelasi sangat tinggi dan 21,20% untuk korelasi tinggi, tahun 2015 ke 2016 sebesar 50,56% untuk korelasi sangat tinggi dan 10,96% untuk korelasi tinggi, tahun 2016 ke 2017 sebesar 36,89 % untuk korelasi sangat tinggi dan 24,89% untuk korelasi tinggi dan tahun 2017 ke 2018 sebesar 65,23% untuk korelasi sangat tinggi dan 22,11% untuk korelasi tinggi. Korelasi perubahan air tanah dalam dengan kawasan industri memiliki korelasi yang sangat tinggi dengan koefisien korelasi sebesar 0,909 dari interval 0 sampai 1.
Co-Authors ., Hani'ah Abdi Sukmono, Abdi Adinda Thana A. Pertiwi ADYVICTURA TINAMBUNAN Agung Setiawan Ahmad Syauqani Akhmad Didik Prastyo Albertus Indra Bagus Cahyadi Amran Nur Utomo Andreas Ardianto Prodjo Koesoemo Angga Sapto Aji, Angga Sapto Anggoro Wahyu Utomo Anisa Isna Yesiana Antoneta Yuanita Arief Laila Nugraha Arief Waskito Aji Arif Witoko Arizal Kawamuna, Arizal Arlina . Arwan Putra Wijaya Ary Nurhidayati Sugianto ATIKA MARWATI Aufan Niam Aulia Rizky Auliannisa Auliannisa Bagas Arif Widyagdo Bagas Setia Aji Bambang Darmo Yuwono Bambang Darmo Yuwono Bambang Septiana Bambang Sudarsono Bambang Sudarsono Bandi Sasmito Bashit, Nurhadi Bodro Sisvinta hayu Briandana Januar Aji Gunadi Bunga Roliesta Sari Dafid Januar Damar Ismoyo Danang Budi Susetyo Daud Panji Permana David Beta Putra Demi Stevany Diah Ratna Setianingrum DONY AGIL PRASETYO Dwi Arini Edi Ikhsan Emeralda Amirul Ariefa Endang Purwati EVAN BRILLIANTO Fadhlan Hamdi Fadlila Ananingtyas, Fadlila Fahrunnisa Wulandari Adininggar Fajar Dwi Hernawan Fajar Rusdyanto Fauzi Janu Amarrohman, Fauzi Janu Febrina Mutiara Rosita Pane Galuh Fitriarestu Santoso Gigih Pradana Gilang Andhika Surya J. Gilang Diva Pradana Giustia Puspa Geoda Grivina Yuliantika Gunita Mustika Hati Hana Sugiastu Firdaus Hana Sugiastu Firdaus, Hana Sugiastu Handaru Aryo Suni Hani'ah . Hani'ah . . Hani'ah Hani'ah Hani'ah, Hani'ah Haniah Haniah Hasan Basyri Henndry . Hot Parningotan Banjarnahor Ibrohim Shiddiq Ika Rahayu Wulansari Ikhlasul Amal Ahyani INNEKE ASTRID PITALOKA Johan Irawan Kemala Medika Putri Kurnia Darmawan Laode M Sabri Lea Kristi Agustina LM. Sabri Lukman Maulana Lydia Fadilla M Khoirul Baihaqi Maulvi Surya Gustavianto Mega Dwijayanti Meilina Fika Mayangsari Moehammad Awaluddin Moehammad Awwaluddin Moehammad Awwaluddin Muhamad Arif Debalano Muhamad Salahuddin Muhammad Alimsuardi Muhammad Annis Wichi Luthfina Muhammad Fitrianto Muhammad Hakqi Muhammad Iqbal Akhsin Muhammad Rifqi Andikasani Muhammad Ulya Muhammad, Rido Mutiaraning Pertiwi Narendra Sava Hanung Nasytha Nur Farah Nathania, Jessica Nia Rahmadhani Nurhadi Bashit Nurhadi Bashit Nyoman Winda Novitasari Olivia Sinaga Paundra Ksatrio Wahyutomo Pran Shiska, Pran Raden Putra Raihan Virgatama Ramadhan Susilo Utomo Randy Alihusni Wardana Ratih Kumala Dewi Rian Yudhi Prasetyo Ridwan Ageng Ashari Ridwan Aminullah Rifky Satrio Utomo Rifqi Najib Muzaka Rizal Adhi Pratama Rizki Putra Agrarian Rizqi Umi Rahmawati Rizqie Irfan Ryadi, Michael Vashni Immanuel Ryandana Adhiwuryan Bayuaji Saraswati, Galuh Febriana Sawitri Subiyanto Septian Dewi Cahyani SILALAHI, ERTHA Singgih Wahyu Nugroho Suardi Lubis Sulaiman Hakim Sinaga Sutomo Kahar Sutomo Kahar Taufik Eka Ramadhan, Taufik Eka TAUFIQ FITRIANSYAH ADI PRADANA Tri Afiebbawa Exactanaya Tsana’a Alifia Nauthika Tyas Arni Putri Ulifatus Sa'diyah Veri Pramesto Wahyu Darmawan Wahyu Nur Rohim Wicke Widyanti Santosa Wisnu Hanggoro Yonanda Simarsoit Yudo Prasetyo Yudo Prasetyo