Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.092
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pensil : Pendidikan Teknik Sipil JGISE-Journal of Geospatial Information Science and Engineering Abdimas Galuh: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Lingkungan Binaan Indonesia Sewagati SEWAGATI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Penginderaan Jauh Indonesia Geoid - Journal of Geodesy and Geomatics
Husnul Hidayat, Husnul
Jurusan Teknik Geomatika - Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 18 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 18 Documents
Search

 1   2 
METODE KALIBRASI IN-FLIGHT KAMERA DIGITAL NON-METRIK UNTUK KEPERLUAN CLOSE-RANGE PHOTOGRAMMETRY Hidayat, Husnul; Cahyono, Agung Budi; Avicenna, Mohammad
GEOID Vol. 12 No. 2 (2017)
Publisher : Departemen Teknik Geomatika ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/geoid.v12i2.1532

Abstract

Perkembangan perangkat lunak yang tersedia dan turunnya harga kamera digital non-metrik membuat metode Close Range Photogrammetry (CRP) menjadi salah satu teknik alternatif untuk diterapkan pada pekerjaan-pekerjaan survey dan pengukuran seperti penentuan dimensi fisik maupun penyajian informasi visual objek yang cepat dan akurat. Untuk itu dilakukan sebuah uji coba dengan menggunakan metode CRP dalam aplikasi pengukuran titik kontrol. Pada penelitian ini dilakukan analisa pengukuran titik kontrol sampling dengan metode terestris serta pengukuran titik kontrol dengan metode CRP menggunakan Kamera Sony Exmor. Pengambilan data foto udara untuk CRP dilakukan dengan 9 orientasi pengambilan foto pada saat pemotretan udara dan setelah itu dilakukan kalibrasi kamera In-Flight dengan menggunakan bundle adjustment self calibration yang menghasilkan parameter IOP (Interior Orientation Parameter) dan EOP (Exterior Orientation Parameter). Dari hasil pengujian kamera memiliki nilai RMS sebesar 0.56 piksel pada tahap kalibrasi In-Flight. Titik sampling yang dihasilkan dengan metode CRP dibandingkan dengan hasil titik sampling metode terestris menghasilkan RMS sebesar 0.104 m, yang berpengaruh terhadap pergeseran pada titik sampling foto, di mana pergeseran linier terbesar terjadi pada titik sampling CRP koordinat Y sebesar 0.187 m dan koordinat X sebesar 0,173 m sehingga dapat disimpulkan bahwa metode CRP dapat digunakan untuk pemetaan skala besar dengan area yang relatif kecil.
Pembuatan Peta Foto Udara Desa Campurejo Skala 1:5000 Menggunakan Metode UAV Photogrammetry Hidayat, Husnul; Deviantari, Udiana Wahyu; Kurniawan, Akbar; Bioresita, Filsa; Nurwatik, Nurwatik
GEOID Vol. 20 No. 1 (2025)
Publisher : Departemen Teknik Geomatika ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/geoid.v20i1.1618

Abstract

Desa Campurejo adalah salah satu desa pesisir yang terletak di bagian utara Provinsi Jawa Timur. Secara sekilas, desa ini memiliki kawasan terbangun yang cukup luas meskipun kawasan tidak terbangun berupa lahan pertanian, lahan terbuka, dan vegetasi juga cukup dominan. Desa ini memiliki luas wilayah sekitar 370 hektar yang terpisah ke dalam dua wilayah. Dengan kondisi geografis dan batas administrasi yang tidak biasa tersebut keberadaan peta desa berskala besar menjadi penting bagi Desa Campurejo. Salah satu metode untuk membuat peta berskala besar dengan murah dan cepat adalah menggunakan wahana Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Penelitian ini memaparkan pembuatan peta Desa Campurejo menggunakan UAV. Proses akuisisi data dilakukan dengan wahana quadcopter dengan tinggi terbang 150 meter di atas permukaan tanah dengan pertampalan ke depan dan ke samping sebesar 80%. Untuk menjangkau seluruh area desa diperlukan 9 misi penerbangan yang menghasilkan 2163 foto. Proses pengolahan foto udara hingga menjadi citra ortofoto dilakukan dengan metode Structure from Motion (SfM). Dari hasil pengolahan tersebut diperoleh citra foto udara dengan Ground Sample Distance (GSD) sebesar 4,17 cm. Namun untuk efisiensi penyimpanan data, citra ortofoto yang digunakan memiliki resolusi spasial 10 cm. Secara geometrik citra ortofoto yang dihasilkan memiliki RMSE sekitar 5 cm, yang menurut kriteria CE90 memiliki akurasi horizontal sebesar 8 cm. Dengan akurasi tersebut citra yang dihasilkan dapat digunakan untuk membuat peta berskala 1:1000. Namun dengan pertimbangan luas, batas, dan kedudukan wilayah desa peta yang dihasilkan memiliki skala 1:5000 yang dapat memperlihatkan seluruh wilayah desa beserta eksklavenya dalam satu lembar peta. Peta tersebut juga dilengkapi dengan informasi sebaran fasilitas umum yang didapatkan dari hasil survey lapangan, dan informasi batas desa yang diperoleh dari INA Geoportal.
ANALISIS PEMODELAN 3 DIMENSI BANGUNAN BERSEJARAH MENGGUNAKAN FOTOGRAMETRI JARAK DEKAT (STUDI KASUS: MAUSOLEUM DINGER, JAWA TIMUR) Falahesa, Dean Ahmed; Cahyono, Agung Budi; Hidayat, Husnul
GEOID Vol. 15 No. 2 (2020)
Publisher : Departemen Teknik Geomatika ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/geoid.v15i2.1657

Abstract

The Dinger Mausoleum is a tomb with a Dutch architectural style that was used to store the body of a Dutch national named Jan Dinger and has been designated as a cultural heritage building by the Batu City Government. This tomb with its status as a cultural heritage must be tried to preserve and preserve its original form in accordance with Law No. 11 of 2010 concerning Cultural Heritage. In this study, conservation efforts were carried out by documenting the tomb in the form of a 3D reconstruction model. Documentation activities are carried out by acquiring data and creating 3D models from Dinger Mausoleums both from the outside (exterior) and from inside (interior) considering that the tomb is in the form of a building which means it has space inside, using close-range photogrammetric methods. The 3D model that has been formed is then analyzed for the level of accuracy of the data acquisition and tomb modeling process. An analysis of the level of suitability in the 4th order class (LoD4) is also carried out because 3D modeling includes the interior of the tomb building. The results of the data acquisition took the form of exterior photos and photos of the interior of the Dinger Mausoleum, and the results of the analysis of the RMSE values were less than 0.2 m, thus fulfilling the Level of Detail 4 criteria (LOD 4).
Ekstraksi Data Bangunan Dari Data Citra Unmanned Aerial Vehicle Menggunakan Metode Convolutional Neural Networks (CNN) (Studi Kasus: Desa Campurejo, Kabupaten Gresik) Kinasih, Citra Ayu Sekar; Hidayat, Husnul
GEOID Vol. 17 No. 1 (2021)
Publisher : Departemen Teknik Geomatika ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/geoid.v17i1.1709

Abstract

Seiring meningkatnya pembangunan akibat pertumbuhan penduduk, diperlukan suatu pengawasan dalam pemanfaatan lahan secara tepat salah satunya melalui pemetaan sebaran bangunan. Pemetaan sebaran bangunan dapat dilakukan dengan cara menganalisis citra penginderaan jauh yang diambil menggunakan berbagai wahana salah satunya menggunakan wahana Unmanned Aerial Vehicle (UAV) yang mampu menyediakan citra resolusi sangat tinggi. Namun, selama ini proses klasifikasi seringkali dilakukan dengan cara digitasi secara manual yang dianggap kurang efektif dan efisien sehingga dibutuhkan cara ekstraksi otomatis. Dalam penelitian ini metode Convolutional Neural Networks (CNN) digunakan untuk mengatasi tantangan ekstraksi bangunan menggunakan data citra foto udara resolusi tinggi pada Desa Campurejo, Kabupaten Gresik dengan menggunakan algoritma Mask R-CNN, di mana algoritma ini diharapkan mampu membantu proses klasifikasi secara otomatis dengan menggunakan data masukan (training data). Hasil klasifikasi kemudian dilakukan validasi dan uji akurasi sehingga mampu menghasilkan peta sebaran bangunan skala besar yaitu 1:5000. Akurasi hasil klasifikasi bangunan dengan metode Mask R-CNN diuji dengan menggunakan confusion matrix yang menghasilkan nilai precision 94,78%, recall 82,63%, F1 Score 88,29% dan accuracy 79,03% untuk wilayah 1 dan untuk wilayah 2 menghasilkan nilai precision 98,10%, recall 78,37%, F1 Score 87,13% dan accuracy 77,20%. Sementara jumlah bangunan yang dapat dideteksi pada wilayah 1 sebanyak 2102 bangunan dan wilayah 2 sebanyak 247 bangunan. Prosedur ini menunjukan potensi yang besar untuk memanfaatkan metode Convolutional Neural Networks (CNN) dalam melakukan ekstraksi bangunan.
Interactive Tourism Website Balai Pemuda Surabaya with Spherical Cameras Yong, Raul Javier De; Budisusanto, Yanto; Hidayat, Husnul
GEOID Vol. 19 No. 1 (2023)
Publisher : Departemen Teknik Geomatika ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/geoid.v19i1.1784

Abstract

Balai Pemuda Surabaya or now commonly called Surabaya square, is one of the historical buildings in the city of Surabaya. According to Bappeko Surabaya, this Balai Pemuda building began to be established in 1907 during the Dutch East Indies colonial period. The name of this building is De Simpangsche Societeit. In the Dutch colonial period, this building was used as a recreation centre for Dutch people to dance and exercise, such as bowling. In 2011, the Balai Pemuda Building experienced a fairly large fire incident in the west side building which is usually used for parties, exhibitions, art performances, and weddings. Regional revenues decreased after the fire incident. In 2013, the Surabaya city government carried out revitalization and was completed in 2015. To increase the number of tourists who will visit this tourist spot, the idea emerged to make Interactive Tourism Website Balai Pemuda Surabaya with Spherical Cameras. The results of this study were obtained via a virtual tour of Gedung Merah Putih and the surrounding area. Data from spherical cameras and non-spatial data are uploaded to the virtual tour Balai Pemuda website. The final step was to calculate the usage rate for a website that had already been built by roughly 88.5%.
Pemanfaatan Digital Surface Model (DSM) dari UAV Fixed Wing untuk Analisis Potensi Panel Surya (Studi Kasus: Desa Banturejo, Kabupaten Malang) Hidayat, Husnul; Kariim, Farhan Kariim Maulana
GEOID Vol. 19 No. 3 (2024)
Publisher : Departemen Teknik Geomatika ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/geoid.v19i3.1935

Abstract

Energi surya merupakan sumber energi yang tidak akan pernah habis ketersediaannya dan energi ini juga dapat dimanfaatkan sebagai energi alternatif yang dapat diubah menjadi energi listrik dengan menggunakan sel surya. Dengan melihat letak geografis Indonesia yang terletak pada garis khatulistiwa dan memiliki iklim tropis dapat dikatakan bahwa negara ini memiliki tingkat intensitas matahari yang cukup stabil dan kaya akan potensi energi surya. Salah satu teknologi yang digunakan dalam penggunaan energi surya adalah panel surya. Dalam memaksimalkan penggunaan panel surya dibutuhkan pemilihan lokasi yang tepat salah satunya dengan menggunakan teknologi fotogrametri. Salah satu teknik Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Hasil yang didapatkan dengan wahana Unmanned Aerial Vehicle (UAV) di Desa Banturejo antara lain adalah Orthophoto dan (Digital Surface Model) DSM. Orthophoto hasil pengolahan memiliki resolusi 8,1 cm/pixel sedangkan DSM memiliki resolusi 1,8 cm/pixel. Digitasi dilakukan untuk mendapatkan luasan atap dimana pada Desa Banturejo terdapat 6467 bidang atap dan 1954 atap bangunan dengan luasan 4,43 – 887,95 . Pada penelitian ini perhitungan dilakukan menggunakan software pengolahan data spasial dengan tools Area Solar Radiation dan dengan data pendukung yaitu curah hujan yang didapatkan dari Badan Klimatologi dan Geofisika (BMKG). Perhitungan menghasilkan pola distribusi matahari dimana bangunan yang memiliki permukaan datar dan mengarah ke utara mendapatkan lebih banyak radiasi matahari pada bulan Juli. Nilai radiasi matahari dilakukan perhitungan estimasi produksi listrik, Dimana pada Desa Banturejo bulan Juli menghasilkan 106,94 - 18.785,44 Kwh. Hasil distribusi matahari dilakukan validasi dengan pola sebaran temperatur atap drone thermal. Pola sebaran radiasi matahari dengan temperatur atap memiliki pola yang sesuai.
Pembuatan Peta Suhu Permukaan Tanah untuk Mitigasi Urban Heat Island dengan Visualisasi Augmented Reality (Studi Kasus: Kota Surabaya) Hanif, Muhammad; Hayati, Noorlaila; Bioresita, Filsa; Hidayat, Husnul; Hanansyah, Megivareza Putri; Jaelani, Lalu Muhamad; Sukojo, Bangun Muljo; Rahmansyah, Ferdian Zaki
SEWAGATI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol 4 No 2 (2025): SEWAGATI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Sarau Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61461/sjpm.v4i2.131

Abstract

The Urban Heat Island (UHI) phenomenon in Surabaya is becoming increasingly apparent due to the conversion of green areas into built-up areas. This community service activity aims to map land surface temperature (LST) for the period 2016–2024 using Landsat 8 level 2 imagery and present it in augmented reality (AR) visualization to support public literacy. The analysis was conducted through calculations of NDVI, emissivity, LST, NDVI–LST linear regression, and field validation usinga thermohydrometer. The results show that the distribution of LST increased in 2016–2019, decreased in 2020, then increased again in 2021–2023 before decreasing in 2024. The negative correlation between NDVI and LST indicates that vegetation plays an important role in reducing temperatures. Field validation produced a coefficient of determination (R²) of 0.7213 with a maximum difference of 5°C between satellite data and measurements. The 2024 UHI map shows high intensity in densely built-up areas (Tegalsari, Genteng, Sawahan, Tambaksari, Wonokromo, and parts of Rungkut), while outlying areas like Benowo and Pakal are relatively cooler. AR-based visualizations have proven effective in helping the public and policymakers understand the UHI phenomenon more interactively and encouraging the development of mitigation strategies through reforestation and sustainable urban planning.
KLASIFIKASI TUTUPAN LAHAN TAHUN 2021 DENGAN METODE RANDOM FOREST (RF) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) (STUDI KASUS: KOTA MATARAM) Raihan, Muhammad Anis; Hidayat, Husnul; Handayani, Hepi Hapsari
Jurnal Penginderaan Jauh Indonesia Vol 4 No 1 (2025)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/jpji.v4i1.3369

Abstract

Land cover is all types of features that exist on the earth's surface on certain land, either artificial or natural. Information related to monitoring and processing satellite image data to obtain land cover classification can be done in various ways, one of which is machine learning methods. This study aims to apply machine learning methods in monitoring land cover using Landsat-8 imagery, to obtain a technique that has high accuracy and is suitable for monitoring land cover. This study uses machine learning methods, namely Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF). The classification of land cover in this study consists of five classes, namely, built-up areas, water bodies, vacant land, agriculture, and vegetation, where the determination of this land cover class is based on the type of land cover that exists on the RTRW Map of Mataram City in 2011-2031. match the image used. This study shows that the method with the best accuracy is the Support Vector Machine (SVM) method with overall accuracy and kappa accuracy values of 0.9101 and 0.8748. However, there is a misclassification caused by several factors such as the reflectance value of each pixel which is almost the same, the cropping period, and other factors. These factors need to be considered because they affect the land cover classification results.
Co-Authors Agung Budi Cahyono Akbar Kurniawan Arief, Abdurrachman Avicenna, Mohammad Bangun Muljo Sukojo, Bangun Muljo Dessy Syarlianti Emmelia Tricia Herliana Falahesa, Dean Ahmed Filsa Bioresita, Filsa Hadjoe, Muhammad Nabil Hanansyah, Megivareza Putri Hargianti, Mita Hariyanto, Irena Hana Hepi Hapsari Handayani, Hepi Hapsari Hermawan, Raihan Daffa Indah Trisnawati Dwi Tjahjaningrum Irbah, Nafisatus Sania Iwan Muraman Ibnu Jaelani, Lalu Muhamad Jaelani, Lalu Muhammad Kariim, Farhan Kariim Maulana Kenranto, Rizky Aga Kinasih, Citra Ayu Sekar Livian Teddy Maulida, Putra Muhammad fajri romdhoni Muhammad Hanif Mukmin, Muchammad Faisal Muryono, Mukhammad Nasution Nasution Noorlaila Hayati, Noorlaila Nurwatik, Nurwatik Nusantara, Candida Aulia De Silva Rahmansyah, Ferdian Zaki Raihan, Muhammad Anis Santoso, Romario Sudarsono, Prabu Al Kautsar Syariz, Muhammad Aldila Taslyanto, Chelsea Alfarelia Putri Udiana Wahyu Deviantari, Udiana Wahyu Wienty Triyuly Yanto Budisusanto, Yanto Yong, Raul Javier De