Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Penggunaan Teknologi Geospasial dalam Upaya Konservasi Mangrove di Desa Margasari, Kabupaten Lampung Timur Farhan Ryan; Bintang Mahakarya Sembahen; Muhammad Abi Fajar; Muhammad Attorik Falensky; Supriatna
SPECTA Journal of Technology Vol. 6 No. 1 (2022): SPECTA Journal of Technology
Publisher : LPPM ITK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (661.489 KB) | DOI: 10.35718/specta.v6i1.550

Abstract

Program Sustainable Development Goals (SDGs) harus segera diwujudkan untuk kualitas kehidupan masyarakat dunia yang lebih baik. Poin ke-13 SDGs berusaha menjawab ancaman perubahan iklim dan pemanasan global, dan blue carbon merupakan bagian dari jawaban tersebut yang dapat diandalkan untuk menyerap karbon dioksida dan mengurangi jumlah gas rumah kaca. Indonesia merupakan negara terbesar dengan pulau terbanyak, 13.466 pulau, dan negara dengan garis pantai terpanjang yang terbentang lebih dari 95.180 km dimana menampung beberapa ekosistem laut tropis terkaya di dunia, dimana Lampung merupakan provinsi yang mempunyai hutan mangrove terkecil ketiga di Pulau Sumatera. Sayangnya 50% kerusakan mangrove di Lampung terjadi di pesisir timurnya, dan Desa margasari salah satu kawasan pesisir terdampak degradasi yang kian terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk (1) menganalisis perubahan luas kawasan mangrove di Desa Margasari Kabupaten Lampung Timur selama periode 2014 – 2020 yang diketahui melalui citra satelit Landsat dan (2) mengidentifikasi faktor yang menyebabkan perubahan kawasan mangrove di Desa Margasari Kabupaten Lampung Timur. Untuk memperoleh perubahan luas kawasan mangrove digunakan NDVI dengan menganalisis persentase penurunan serta luasannya di tahun yang beda. Selain itu, Klasifikasi Unsupervised juga dilakukan untuk mengidentifikasi faktor penyebab perubahan tersebut. Pada kesimpulannya luasan kawasan Mangrove menurun pada tahun 2014-2017 sebesar -10,75%; dan 2017-2020 sebesar -42,98% diikuti dengan meningkatnya tambak, merambahnya pemukiman, serta faktor alami, sehingga hal-hal tersebut dapat disimpulkan sebagai ancaman terbesar bagi pelestarian mangrove.
ILLEGAL OIL MINING DETECTION THROUGH REMOTE SENSING IN MUSI BANYUASIN REGENCY, SOUTH SUMATRA, INDONESIA Restu Setiadi; Supriatna; Muhammad Dimyati; Ibrahim Arsyad
International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences Vol. 21 No. 2 (2024)
Publisher : BRIN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30536/ijreses.v21i2.13244

Abstract

Illegal oil mining activities present significant environmental, economic, and regulatory challenges, particularly in resource-abundant regions that are difficult to monitor such as Musi Banyuasin Regency in South Sumatra. This study applied an integrated method that combines drone-based remote sensing, visual interpretation, and spatial statistical analysis to detect, map, and evaluate the spatial distribution of illegal shallow oil wells. High-resolution aerial imagery was acquired using DJI Phantom 4 Pro drones, processed into orthomosaic images, and interpreted visually to identify suspected well locations. A total of 2664 illegal oil wells were identified and georeferenced. The results of spatial autocorrelation analysis using Moran’s I indicated a clustered distribution pattern, with significant concentrations found in subdistricts such as Lawang Wetan, Batang Hari Leko, and Tungkal Jaya. The Moran’s I index value of 0.652075 confirmed a statistically significant spatial clustering. Ground validation was conducted through direct field surveys, which verified the presence of the wells and provided supporting photographic documentation and GPS coordinates. The dataset was also compared with official records of legal oil wells to ensure accuracy and distinction between legal and illegal infrastructure. The findings demonstrate that unmanned aerial vehicle-based spatial analysis offers a reliable and scalable solution for monitoring unregulated extraction activities. This approach supports data-driven enforcement, enhances environmental oversight, and informs the development of more effective regulatory policies in regions impacted by informal oil production.