Garuda - Garba Rujukan Digital

Accuracy of DSM By Using Unmanned Aerial Vehicles on the Downstream of Welang Riverbank, District of Pasuruan, Jawa Timur Dian Wahyu Khaulan; Entin Hidayah; Gusfan Halik
U Karst Vol 5, No 1 (2021): APRIL
Publisher : Kadiri University

The Digital Surface Model (DSM) is commonly used in studies on flood map modeling. The lack of accurate, high-resolution topography data has hindered flood modeling. The use of the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) can help data acquisition with sufficient accuracy. This research aims to provide high-resolution DSM-generated maps by Ground Control Points (GCPs) settings. Improvement of the model's accuracy was pursued by distributing 20 GCPs along the edges of the study area. Agrisoft software was used to generate the DSM. The generated DSM can be used for various planning purposes. The model's accuracy is measured in Root Mean Square Error (RMSE) based on the generated DSM. The RMSE values are 0.488 m for x-coordinates and y-coordinates (horizontal direction) and 0.161 m for z-coordinates (vertical direction).

Accuracy of DSM By Using Unmanned Aerial Vehicles on the Downstream of Welang Riverbank, District of Pasuruan, Jawa Timur Dian Wahyu Khaulan; Entin Hidayah; Gusfan Halik
U Karst Vol. 5 No. 1 (2021): APRIL
Publisher : Kadiri University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30737/ukarst.v5i1.1153

The Digital Surface Model (DSM) is commonly used in studies on flood map modeling. The lack of accurate, high-resolution topography data has hindered flood modeling. The use of the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) can help data acquisition with sufficient accuracy. This research aims to provide high-resolution DSM-generated maps by Ground Control Points (GCPs) settings. Improvement of the model's accuracy was pursued by distributing 20 GCPs along the edges of the study area. Agrisoft software was used to generate the DSM. The generated DSM can be used for various planning purposes. The model's accuracy is measured in Root Mean Square Error (RMSE) based on the generated DSM. The RMSE values are 0.488 m for x-coordinates and y-coordinates (horizontal direction) and 0.161 m for z-coordinates (vertical direction).

Pemanfaatan Teknologi Drone dalam Menganalisis Kemiringan Lereng Sebagai Upaya Mitigasi Longsor di Desa Suco Kabupaten Jember Novianto, Dian Wahyu Khaulan; Haeruddin, Haeruddin; Suparno, Fanteri Aji Dharma
Jurnal Teknologi Sumberdaya Mineral Vol. 5 No. 2 (2024)
Publisher : Program Studi Teknik Pertambangan Fakultas Teknik Universitas Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/jeneral.v5i2.53469

Salah satu pemanfaatan teknologi drone adalah dalam mitigasi bencana longsor. Foto udara yang dihasilkan oleh drone tidak hanya berupa ortofoto, tetapi juga mencakup data Digital Elevation Model (DEM). DEM sendiri merupakan representasi digital dari ketinggian permukaan suatu area dalam bentuk tiga dimensi. Untuk menghasilkan informasi tentang tingkat kemiringan lereng, diperlukan data elevasi yang berasal dari DEM atau Digital Terrain Model (DTM). Kualitas DEM ditentukan oleh presisi, reliabilitas, dan akurasi data yang dihasilkan. Presisi dapat dicapai melalui metode fotogrametri, di mana kualitas data sangat bergantung pada sumber data seperti foto drone. DEM yang detail dan akurat akan meningkatkan kemampuan dalam pemodelan yang presisi. Perbedaan utama antara DEM presisi dan DEM non-presisi terletak pada tingkat detailnya. DEM presisi mampu merepresentasikan bentuk permukaan yang menyerupai kondisi nyata dengan nilai elevasi yang konsisten. Sebaliknya, DEM non-presisi, menurut South Australian Government Data Directory, tidak memiliki standar akurasi yang jelas dan sering kali dihasilkan dari proses aerotriangulasi dengan kualitas data rendah, sehingga resolusi dan presisinya rendah. Dalam penelitian ini, data DEM yang dihasilkan dari foto drone menggunakan UAV diolah menjadi DEM presisi untuk membuat peta kemiringan lereng yang sesuai dengan kondisi sebenarnya. Pengolahan DEM dilakukan secara otomatis menggunakan algoritma penyaringan dari DSM (Digital Surface Model) ke DTM (Digital Terrain Model), serta secara manual melalui proses pengeditan DEM. Analisis kemiringan lereng dilakukan pada permukaan DEM untuk menentukan kelas-kelas kemiringan. Berdasarkan hasil penelitian, peta kemiringan lereng yang dihasilkan dari DEM presisi menggunakan foto drone telah memenuhi standar ketelitian geometri peta dasar BIG No.15 Tahun 2014. Peta ini sesuai untuk skala 1:2500 pada kelas 2, dengan perbedaan elevasi antara peta dan kondisi lapangan kurang dari 1 meter. Peta kemiringan lereng tersebut dapat digunakan sebagai parameter dalam analisis risiko longsor untuk mendukung upaya mitigasi bencana.

INOVASI DESAIN RUMAH MODULAR-TUMBUH BERBASIS SISTEM RISHA OLEH PRODI D4 TEKNOLOGI REKAYASA BANGUNAN GEDUNG UNIVERSITAS JEMBER Yanuar, Setiyo Ferdi; Dwisad, Rino; Khaulan, Dian Wahyu; Nurtanto, Dwi; Subchan, Bagas Rahmandita; Arifin, Syamsul; Junaidi, Imam; Prasetyo, Slamet Budi
CERMIN: Jurnal Penelitian Vol 9 No 2 (2025): AGUSTUS - DESEMBER
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat - Universitas Abdurachman Saleh Situbondo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36841/cermin_unars.v9i2.7651

Penelitian ini bertujuan mengembangkan desain rumah modular-tumbuh berbasis sistem Rumah Instan Sederhana Sehat (RISHA) sebagai inovasi arsitektur yang efisien, sehat, dan kontekstual bagi keluarga muda. Metode yang digunakan adalah pendekatan kualitatif-deskriptif dengan model eksperimen desain (design experiment), yang mengintegrasikan kajian literatur, eksplorasi desain, dan simulasi spasial. Lahan perancangan berukuran 12 × 11 meter, dengan empat tipe rumah yang dikembangkan secara bertahap: RISHA Start (18+3,5 m²), Grow (27+3,5 m²), Life (36+3,5 m²), dan Bloom (54+5,4 m²). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem panel modular 3×3 meter mampu menghasilkan tata ruang yang efisien dan mudah dikembangkan tanpa mengubah struktur utama. Prinsip rumah sehat diterapkan melalui ventilasi silang, pencahayaan alami, dan pemisahan zona basah. Gaya industrial minimalis memperkuat identitas visual rumah modular agar tetap estetis dan modern. Kesimpulan penelitian menegaskan bahwa sistem RISHA dapat menjadi model arsitektur adaptif dan berkelanjutan, sekaligus memperluas pemanfaatan teknologi pracetak dalam pendidikan vokasi dan pembangunan perumahan masa depan di Indonesia.

Pemanfaatan Teknologi Drone dalam Menganalisis Kemiringan Lereng Sebagai Upaya Mitigasi Longsor di Desa Suco Kabupaten Jember Novianto, Dian Wahyu Khaulan; Haeruddin, Haeruddin; Suparno, Fanteri Aji Dharma
Jurnal Teknologi Sumberdaya Mineral Vol. 5 No. 2 (2024)
Publisher : Program Studi Teknik Pertambangan Fakultas Teknik Universitas Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/jeneral.v5i2.53469

Salah satu pemanfaatan teknologi drone adalah dalam mitigasi bencana longsor. Foto udara yang dihasilkan oleh drone tidak hanya berupa ortofoto, tetapi juga mencakup data Digital Elevation Model (DEM). DEM sendiri merupakan representasi digital dari ketinggian permukaan suatu area dalam bentuk tiga dimensi. Untuk menghasilkan informasi tentang tingkat kemiringan lereng, diperlukan data elevasi yang berasal dari DEM atau Digital Terrain Model (DTM). Kualitas DEM ditentukan oleh presisi, reliabilitas, dan akurasi data yang dihasilkan. Presisi dapat dicapai melalui metode fotogrametri, di mana kualitas data sangat bergantung pada sumber data seperti foto drone. DEM yang detail dan akurat akan meningkatkan kemampuan dalam pemodelan yang presisi. Perbedaan utama antara DEM presisi dan DEM non-presisi terletak pada tingkat detailnya. DEM presisi mampu merepresentasikan bentuk permukaan yang menyerupai kondisi nyata dengan nilai elevasi yang konsisten. Sebaliknya, DEM non-presisi, menurut South Australian Government Data Directory, tidak memiliki standar akurasi yang jelas dan sering kali dihasilkan dari proses aerotriangulasi dengan kualitas data rendah, sehingga resolusi dan presisinya rendah. Dalam penelitian ini, data DEM yang dihasilkan dari foto drone menggunakan UAV diolah menjadi DEM presisi untuk membuat peta kemiringan lereng yang sesuai dengan kondisi sebenarnya. Pengolahan DEM dilakukan secara otomatis menggunakan algoritma penyaringan dari DSM (Digital Surface Model) ke DTM (Digital Terrain Model), serta secara manual melalui proses pengeditan DEM. Analisis kemiringan lereng dilakukan pada permukaan DEM untuk menentukan kelas-kelas kemiringan. Berdasarkan hasil penelitian, peta kemiringan lereng yang dihasilkan dari DEM presisi menggunakan foto drone telah memenuhi standar ketelitian geometri peta dasar BIG No.15 Tahun 2014. Peta ini sesuai untuk skala 1:2500 pada kelas 2, dengan perbedaan elevasi antara peta dan kondisi lapangan kurang dari 1 meter. Peta kemiringan lereng tersebut dapat digunakan sebagai parameter dalam analisis risiko longsor untuk mendukung upaya mitigasi bencana.

ANALISIS DATA PENGUJIAN GEOLISTRIK DI DESA KARANGREJO KABUPATEN JEMBER Kevin Nanda Pratama; M. Rifki Alfaries; Amri Gunasti; Dian Wahyu Khaulan Noviato
Jurnal Media Akademik (JMA) Vol. 4 No. 1 (2026): JURNAL MEDIA AKADEMIK Edisi Januari
Publisher : PT. Media Akademik Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62281/2t8qmb21

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara Hasil Tembakan Lapangan dan Hasil Olah Data Hasil Tembakan menggunakan pendekatan kuantitatif melalui analisis regresi linear sederhana. Data penelitian diolah menggunakan perangkat lunak SPSS untuk mengetahui arah dan tingkat pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Hasil analisis menunjukkan bahwa koefisien regresi bernilai positif sebesar 15,639 yang mengindikasikan adanya hubungan positif antara hasil tembakan lapangan dan hasil olah data tembakan. Namun, nilai signifikansi sebesar 0,136 (>0,05) menunjukkan bahwa pengaruh tersebut belum signifikan secara statistik. Temuan ini mengindikasikan bahwa meskipun terdapat kecenderungan peningkatan hasil olah data seiring dengan meningkatnya hasil tembakan lapangan, hubungan tersebut belum cukup kuat untuk digeneralisasikan. Oleh karena itu, penelitian selanjutnya disarankan untuk menambahkan jumlah sampel atau memasukkan variabel lain agar model analisis dapat memberikan hasil yang lebih komprehensif dan akurat.

Title

Found 6 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 6 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 6 Documents
Search