Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.096
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Ecotrophic, Journal of Environmental Science Jurnal Ketahanan Nasional Astonjadro Jurnal Kridatama Sains dan Teknologi Jurnal Sains Riset SEPREN: Journal of Mathematics Education and Applied Jurnal Ilmiah Vastuwidya Jurnal Zona
Sagung Putri Chandra Astiti
Program Studi Teknik Lingkungan, Universitas Udayana, Kabupaten Badung
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
IDENTIFICATION OF SHORELINE CHANGES USING SENTINEL 2 IMAGERY DATA IN CANGGU COASTAL AREA Sagung Putri Chandra Astiti; Takahiro Osawa; I Wayan Nuarsa
ECOTROPHIC : Jurnal Ilmu Lingkungan (Journal of Environmental Science) Vol 13 No 2 (2019)
Publisher : Master Program of Environmental Science, Postgraduate Program of Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (655.628 KB) | DOI: 10.24843/EJES.2019.v13.i02.p07

Abstract

Coastal areas in the Canggu and Seminyak areas located in Badung Regency, Bali Province are very attractive tourism. The development of tourism has an impact on coastal conditions. The coastal conditions analyzed are changes in coastline that occurred during 2015-2019 using remote sensing. The satellite image data used in the analysis is Sentinel 2A image data that can be accessed for free with a spatial resolution of 10 meters. Image data processing is divided into three stages, namely preprocessing, processing, and post processing using Sentinel Application Platform (SNAP) software. The preprocessing stage includes the resampling, masking, and subset areas. The processing stage includes digitizing the coastal area, digitizing accuracy analysis using the Support Vector Machine (SVM) method, and the post processing stage including correction of shoreline changes. Bands in image data used for detection of coastal areas are band 8 (NIR), 8A (narrow NIR), 11 (SWIR), and 12 (SWIR). Based on the results of the analysis of shoreline changes carried out during 2015-2019, it was found that the average shoreline changes were 1.42 m / year with erosion conditions in which the dominant wind direction originated from the southwest towards the northeast coast of the sea of ??Bali. The results of digitizing the coastal area using the Fine Gaussian SVM method with the greatest accuracy value is 87.8%. Keywords: Shoreline Change, Remote Sensing, Sentinel 2A, SVM, Wind Direction
Studi Permasalahan Titik Banjir Pada Drainase Sekunder Di Kecamatan Blahbatuh, Kabupaten Gianyar, Provinsi Bali Sagung Putri Chandra Astiti
Jurnal Ilmiah Vastuwidya Vol 4, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Mahendradatta Denpasar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47532/jiv.v4i1.246

Abstract

Permasalahan banjir masih menjadi dilema dalam kehidupan masyarakat, karena dapat menyebabkan hal yang merugikan seperti adanya penyakit, aktifitas kegiatan yang terganggu, dan hal lainnya. Hal ini perlu mendapat perhatian dan penanganan yang serius dalam segenap komponen masyarakat yang ada agar permasalahan banjir tidak menjadi ancaman yang menakutkan untuk kelangsungan hidup kedepannya. Permasalahan banjir pada umumnya masih menjadi permasalahan serius dalam suatu wilayah, dimana dalam hal ini permasalahan banjir yang diteliti yaitu permasalahan dalam Kecamatan Blahbatuh.Tingginya tingkat aktifitas serta kepadatan penduduk di Kecamatan Blahbatuh menyebabkan pentingnya penyediaan sarana dan prasarana yang memadai. Penyediaan sarana dan prasarana untuk menunjang aktifitas tersebut, salah satunya yang sangat diperlukan adalah penyediaan saluran drainase yang tepat dan aman dalam penggunaannya. Drainase memiliki peranan yang sangat penting dalam membawa aliran air menuju saluran pembuangan, sehingga permasalahan banjir yang menghambat aktifitas kegiatan masyarakat dapat diminimalisir. Untuk memberikan penanganan yang tepat, hal yang harus dilakukan yaitu mengetahui jenis permasalahan yang ada, dimana dalam hal ini salah satu permasalahan banjir disebabkan oleh permasalahan pada drainase sekundernya.
ANALISIS KERAPATAN VEGETASI MENGGUNAKAN DATA CITRA SATELIT SENTINEL-2A DI KABUPATEN TABANAN Sagung Putri Chandra Astiti; Ni Putu Suda Nurjani
Jurnal Ilmiah Vastuwidya Vol 4, No 2 (2021)
Publisher : Universitas Mahendradatta Denpasar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47532/jiv.v4i2.315

Abstract

Tabanan adalah salah satu Kabupaten di Provinsi Bali yang memiliki potensi wilayah pertanian dan ruang terbuka hijau yang cukup besar. Peningkatan jumlah demografi penduduk diiringi dengan pesatnya perkembangan industri pariwisata di Kabupaten Tabanan, membuat ruang terbuka hijau dengan vegetasi alami semakin berkurang. Minimnya data pemetaan vegetasi yang dimiliki oleh Kabupaten Tabanan, membuat evaluasi terhadap kelestarian lingkungan semakin sulit. Tingkat alih fungsi lahan di sebuah kawasan sangat sulit untuk diidentifikasi akibat terbatasnya data, serta kondisi topografi wilayah yang relatif tinggi, memerlukan sebuah kajian data satelit untuk membantu Kabupaten Tabanan membuat pemetaan vegetasi yang akurat. Salah satu metode penginderaan jauh untuk mengetahui keberlanjutan dalam pengembangan potensi pertanian dan vegetasi adalah dengan melakukan analisis kerapatan vegetasi atau yang dikenal dengan metode Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Data yang digunakan untuk melakukan analisis NDVI adalah data citra satelit Sentinel-2A yang memiliki resolusi spasial 10 m dengan tahun analisis 2016 - 2020. Berdasarkan hasil pemetaan dan analisis luas lahan (ha) untuk kelas vegetasi yang telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa nilai kerapatan vegetasi di Kabupaten Tabanan termasuk dalam kelas vegetasi rapat, yang didominasi berada pada Kecamatan Pupuan, Kecamatan Selemadeg Barat, Kecamatan Selemadeg Timur, Kecamatan Selemadeg dan Kecamatan Penebel.
ANALISIS KUALITAS AIR PADA SUMBER AIR BAKU DI KECAMATAN SEMAU DAN SEMAU SELATAN Sagung Putri Chandra Astiti; I Made Juniastra
Jurnal Ilmiah Vastuwidya Vol 4, No 2 (2021)
Publisher : Universitas Mahendradatta Denpasar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47532/jiv.v4i2.317

Abstract

Kecamatan Semau dan Kecamatan Semau Selatan merupakan salah satu kecamatan yang terletak di Kabupaten Kupang, Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT) yang memiliki potensi sumber air baku untuk pemanfaatan penyediaan air bersih dan air minum. Potensi tersebur berupa mata air, sumur bor maupun embung. Embung dan bendung tersebut difungsikan untuk menampung air pada saat musim kemarau agar tidak terjadi kekeringan, dan dapat difungsikan juga sebagai air untuk kegiatan peternakan, pertanian dan air rumah tangga. Sampel air baku yang diteliti yaitu sumber air baku Embung Samalian di Kecamatan Semau dan Mata Air Uisiul Nahi di Kecamatan Semau Selatan. Berdasarkan hasil analisis dari pengujian kualitas air, sampel air dari Mata Air Uisiul Nahi di Kecamatan Semau Selatan memenuhi semua persyaratan yang diperlukan sebagai air baku untuk air minum, sedangkan sampel air dari Embung Samalian di Kecamatan Semau tidak memenuhi syarat dari unsur warna dan unsur yang lain telah memenuhi persyaratan. Mata Air Uisiul Nahi memenuhi persyaratan sebagai air minum, sedangkan Embung Samalian memenuhi persyaratan sebagai air bersih.
Penerapan Metode Least Square Dalam Perhitungan Proyeksi Jumlah Penduduk Sagung Chandra Astiti
Sepren Vol 4 No 02 (2023): Edisi Mei 2023
Publisher : Prodi Pendidikan Matematika FKIP Universitas HKBP Nommensen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36655/sepren.v4i02.1131

Abstract

Kecamatan Penebel memiliki potensi sumber air baku berupa air permukaan dan mata air yang dimanfaatkan dalam kebidupan bermasyarakat, seperti kebutuhan air untuk irigasi, perkebunan, air baku untuk air minum dan pemanfaatan lainnya. Banyaknya kebutuhan air yang diperlukan di Kecamatan Penebel dapat dianalisis dengan mengetahui proyeksi jumlah penduduk yang ada. Proyeksi jumlah penduduk ditentukan berdasarkan tiga metode yaitu metode aritmatika, metode geometrik dan metode least square. Metode yang terbaik dari hasil perhitungan standar deviasi terkecil berdasarkan hasil analisis metode aritmatik, metode geometrik dan metode least square akan dipergunakan untuk perhitungan proyeksi jumlah penduduk di Kecamatan Penebel pada tahun 2022 – 2031. Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan, didapatkan hasil bahwa metode least square memiliki nilai standar deviasi terkecil yaitu sebesar 2532,27 dibandingkan dengan metode aritmatik yang memiliki nilai standar deviasi sebesar 2983,47 dan metode geometrik yang memiliki nilai standar deviasi sebesar 2954,68. Hal ini menunjukkan bahwa metode least square dipergunakan dalam perhitungan proyeksi jumlah penduduk di Kecamatan Penebel pada tahun 2022 – 2031.
PEMANFAATAN CITRA SATELIT SENTINEL DALAM ANALISIS KERAPATAN VEGETASI Astiti, Sagung Putri Chandra; Arsana, I Gusti Ngurah Kerta
Jurnal Sains Riset Vol 13, No 2 (2023): September 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LPPM) Universitas Jabal Ghafur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47647/jsr.v13i2.1406

Abstract

Kabupaten Karangasem memiliki potensi dalam sektor pertanian, perkebunanmaupun hutan karena karakteristik wilayah yang bervariasi dan memiliki iklim tropis yang sesuai dengan pertumbuhan jenis vegetasi yang ada. Selain memiliki potensi, Kabupaten Karangasem juga memiliki risiko dimana wilayah tersebut termasuk kedalam wilayah rawan tanah longsor, banjir, gempa bumi dan letusan gunung berapi. Keberadaan vegetasi mempunyai peranan yang penting dalam menahan limpasan permukaan, mengendalikan laju erosi, maupun penyerapan air hujan yang maksimal ke dalam tanah sehingga potensi risiko dalam wilayah tersebut dapat diminimalisir. Kerapatan vegetasi dapat dianalisis mempergunakan nilai Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) mempergunakan metode Penginderaan Jauh. Data yang dipergunakan dalam analisis adalah data perekaman citra satelit Sentinel 2A dan Sentinel 2B Tahun 2018, 2020, dan 2022. Hasil analisis menunjukkan bahwa kelas vegetasi yang berada di Kabupaten Karangasem selama tahun analisis termasuk dalam kelas vegetasi rapat. Kata kunci: NDVI, Penginderaan Jauh, Sentinel 2 
THE FUNCTION OF NDWI AND NDTI IN DIFFERENTIATING THE CHARACTERISTICS OF WATER AREAS BASED ON SENTINEL 2 IMAGERY Astiti, Sagung Putri Chandra; Dharma, I Gusti Bagus Sila; Pariartha, I Putu Gustave Suryantara; As-Syakur, Abd. Rahman
Jurnal Sains Riset Vol 14, No 2 (2024): September 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LPPM) Universitas Jabal Ghafur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47647/jsr.v13i2.2640

Abstract

Penggunaan teknologi penginderaan jauh dengan data citra satelit sebagai media utama telah banyak digunakan dalam menganalisis data yang diperoleh menggunakan alat tanpa kontak langsung dengan objek, fenomena, atau area yang sedang dipelajari. Salah satu data citra satelit yang dapat diakses secara gratis dan resmi adalah data citra Sentinel-2 MSI (Multi-Spectral Instrument), yang merupakan data yang dikembangkan oleh Badan Antariksa Eropa (ESA). Data citra Sentinel-2A yang digunakan dalam penelitian ini terbagi menjadi 2 level data, yaitu Level 1C dan Level 2A. Perekaman data pada citra Sentinel-2A yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan berbagai data musiman yang berbeda, termasuk musim peralihan dari musim kemarau ke musim hujan pada Oktober 2018, musim hujan pada November 2020, dan musim kemarau pada April 2022. NDWI digunakan untuk menganalisis area perairan dan non-perairan, sedangkan NDTI digunakan untuk menganalisis kekeruhan air. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai NDWI pada tahun 2018 dan 2020 berkisar dari nilai terendah -0,82 hingga nilai tertinggi 0,79. Hasil analisis pada tahun 2022 menunjukkan bahwa nilai NDWI berada dalam rentang nilai terendah -0,87 dan nilai tertinggi 0,99. Hasil analisis nilai NDTI pada tahun 2018 berkisar dari rentang nilai terendah -0,51 hingga nilai tertinggi 0,45. Hasil analisis nilai NDTI pada tahun 2020 berkisar dari nilai terendah -0,62 hingga nilai tertinggi 0,43. Hasil analisis NDTI pada tahun 2022 berkisar dari nilai terendah -0,72 hingga nilai tertinggi 0,43
Analisis Proyeksi Kebutuhan Air Domestik dan Non Domestik pada Wilayah Kecamatan Penebel Kabupaten Tabanan Suari, Putu Primantari Vikana; Astiti, Sagung Putri Chandra
Jurnal Kridatama Sains dan Teknologi Vol 6 No 02 (2024): JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Publisher : Universitas Ma'arif Nahdlatul Ulama Kebumen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53863/kst.v6i02.1393

Abstract

The number of springs and river flows is an indicator of the number of raw water sources available. As in Penebel Sub-district, where the available raw water sources can be utilised to meet the needs. The amount of water needed by the people of Penebel Sub-district depends on population growth. In general, the definition of clean water demand is the amount of water needed by the population in an area as a whole to fulfil their needs. The method implemented by researchers in analysing water demand is ‘domestic and non-domestic demand projection analysis’. There are several stages in this analysis, namely the stage of analysing the domestic water needed, the non-domestic water needed, the amount of water lost, the overall clean water demand, the average water demand, the maximum day factor and the peak hour day. The sample data analysed is the data of domestic and non-domestic clean water required from 2025 to 2031. Based on the analysis conducted, it was found that the domestic and non-domestic water demand in 2025 was 46.45 litres/second and 9.29 litres/second respectively and the average amount of water required was 66.89 litres/second. While in 2031 the domestic and non-domestic water demands were 54.01 litres/second and 10.80 litres/second respectively and the average amount of water required was 77.77 litres/second. So it is found that the projected population growth is directly proportional to the projected water demand.
Deteksi Lubang Jalan Secara Otomatis dari Rekaman Drone Menggunakan Model Machine Learning Berbasis YOLOv5 Instance Segmentation di Kota Pekanbaru, Provinsi Riau, Indonesia Badrul Huda Husain; Takahiro Osawa; Sagung Putri Chandra Astiti; Dodi Frianto; Muhammad Rizki Nandika; Dewi Agustine
Jurnal Zona Vol 8, No 2 (2024)
Publisher : Pelantar Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52364/zona.v8i2.126

Abstract

This scientific journal presents an approach to automatically detect road potholes from drone footage using a machine-learning model based on YOLOv5. The primary objective of this research is to develop a reliable and efficient system for road quality inspection. The proposed model achieves promising results with an F1 confidence of 0.83, Precision confidence of 0.96, Precision-Recall of 0.716, and Recall confidence of 0.8. The study aims to serve as a preliminary development toward the future implementation of road quality inspection. By leveraging drone footage and advanced machine learning techniques, the automated detection of potholes can significantly enhance the efficiency and accuracy of road maintenance efforts. Early detection and prompt repair of potholes can lead to improve road safety and reduce vehicle damage. Using drones and machine learning models allows for efficient monitoring and assessment of road infrastructure, contributing to sustainable transportation systems and minimizing the environmental impact of inefficient road maintenance. Moreover, this research contributes to the advancement of technology application in the field of environmental science. Overall, this study highlights the potential of YOLOv5-based machine learning models in automating the detection of road potholes from drone footage. The results demonstrate its effectiveness in accurately identifying and localizing potholes, paving the way for further advancements in road quality inspection and technology applications within the field of environmental science.
Analisis Kurva Intensity Duration Frequency (IDF) pada Daerah Aliran Sungai (DAS) Yeh Sumbul Astiti, Sagung Putri Chandra; Arsana, I Gusti Ngurah Kerta
Jurnal Kridatama Sains dan Teknologi Vol 7 No 01 (2025): Jurnal Kridatama Sains dan Teknologi
Publisher : Universitas Ma'arif Nahdlatul Ulama Kebumen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53863/kst.v7i01.1580

Abstract

AbstractThe Yeh Sumbul River Basin (DAS) is a river basin that crosses Jembrana Regency and Buleleng Regency, where the watershed area in Jembrana Regency is 71.34 km2 and the watershed area in Buleleng Regency is 39.31 km2. The Yeh Sumbul Watershed has a total watershed area of 110.65 km2, has a river length of 27.4 km with a pharennial river type. Based on the large potential of the Yeh Sumbul Watershed, researchers analyzed the Intensity-Duration-Frequency (IDF) curve to determine the planned flood discharge in the analyzed area. The results of the calculation of the standard deviation of rainfall in the data are 21.89. The value of the rainfall variation coefficient is 0.247, the value of the rainfall skewness coefficient is 0.457 and the value of the rainfall skewness coefficient is 3.614. The average y value of the rainfall log is 1.94, the standard deviation value is 0.108 and the skewness coefficient value is -0.0584. In the pattern of the IDF curve depiction that has been analyzed, it is found that the greater the duration, the lower the intensity and the greater the recurrence period, the greater the intensity of the rain that occurs
Co-Authors Abd. Rahman As-syakur Badrul Huda Husain Dewi Agustine Dharma, Anak Agung Gede Ngurah Kurnia Teja Dodi Frianto I Gusti Bagus Sila Dharma I Made Juniastra I PUTU GUSTAVE SURYANTARA PARIARTHA I Wayan Nuarsa Mawiti Infantri Yekti Muhammad Rizki Nandika Ni Putu Suda Nurjani, Ni Putu Suda Suari, Putu Primantari Vikana Takahiro Osawa