Claim Missing Document
Check
Articles

Found 23 Documents
Search

Pembuatan Model 3D Jalan Raya Bayat Untuk Keperluan Existing Menggunakan Metode Foto Udara (UAV) di Klaten Priambodo, Dwiki Altito; Tjahjadi, Martinus Edwin; Suhari, Ketut Tomy
Teras Jurnal : Jurnal Teknik Sipil Vol. 12 No. 1 (2022): Volume 12 Nomor 1, Maret 2022
Publisher : UNIVERSITAS MALIKUSSALEH

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/tj.v12i1.654

Abstract

Abstrak Penggunaan teknologi pada geodesi serta geomatika, yaitu teknologi fotogrametri udara unmanned aerial vehicle (UAV) dapat berguna dalam mengetahui kondisi jalan raya terkini. Untuk mengetahui hal tersebut, dapat dilakukan pembuatan suatu model 3 dimensi jalan raya, sehingga mendapatkan informasi-informasi terkini dari jalan raya. Penggunaan teknologi tersebut digunakan agar memperoleh data yang digunakan dalam pembuatan model 3 dimensi. Pembuatan model tersebut dilakukan menggunakan metode level of detail (LoD)0-3 jalan raya dan dilakukan perhitungan uji validasi geometrik jalan raya, yaitu lebar jalan raya mencakup perhitungan nilai root mean square error (RMSE) serta standar deviasi. Penelitian ini memperoleh visualisasi model 3 dimensi jalan raya, kemampuan foto udara hanya mengidentifikasi objek jalan dalam pembuatan model 3 dimensi jalan raya, dan hasil uji validasi geometrik jalan raya dengan RMSE 0.0455141 meter (lapangan dengan foto), 0.155467038 meter (lapangan dengan model), serta standar deviasi 0.078829245 meter (lapangan dengan foto), 0.310609926 meter (lapangan dengan model). Visualisasi model 3 dimensi jalan raya dengan metode level of detail (LoD)0-3 telah dilaksanakan. Kemampuan foto udara hanya mengidentifikasi objek jalan pada pembuatan model 3 dimensi jalan raya. Hasil pemodelan 3 dimensi jalan raya dilakukan uji validasi untuk mengetahui kedekatannya dengan model sebenarnya. Kata kunci: jalan raya, 3 dimensi, level of detail, validasi,   Abstract The use of technology in geodesy and geomatics, thats aerial photogrammetry technology using an unmanned aerial vehicle (UAV) useful to realize the current roadway condition. To find out, making a roadway 3-dimensional model is done, so thats the current of roadway information. That technology is used to obtain data in the manufacturing 3-dimensional model. The modeling was performed using the level of detail (LoD)0-3 method of the roadway and performed the calculation roadway geometrics validation test, thats the width of roadway including the calculation of root mean square error (RMSE) and standard deviation. This study obtained a visualization of roadway 3-dimensional model, the ability of aerial photo to only identification of roadway object in the manufacture of a 3-dimensional model, and the results of the test with RMSE 0.0455141 meters (field with photos), 0.155467038 meters (field with model), and standard deviation 0.078829245 meters (field with photos), 0.310609926 meters (field with model). The visualization of roadway 3-dimensional model with the level of detail (LoD)0-3 method already implemented. The ability of aerial photos to only identification of roadway objects in the manufacture of roadway 3-dimensional model. The 3-dimensional models of the roadway model are validated to determine its proximity to the actual model. Keywords: roadway, 3-dimensional, level of detail, validation
Identifikasi Kekeringan Lahan Kabupaten Lamongan Berdasarkan Citra Satelit Noraini, Alifah; Tjahjadi, Martinus Edwin; Sudiasa, I Nyoman
Poltanesa Vol 23 No 1 (2022): Juni 2022
Publisher : P3KM Politeknik Pertanian Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51967/tanesa.v23i1.958

Abstract

Kekeringan lahan merupakan salah satu permasalahan masyarakat Indonesia yang terjadi pada musim kemarau. Kekeringan lahan mengakibatkan aktivitas pertanian terganggu karena pasokan air terhambat. Salah satu kabupaten yang mengalami kekeringan lahan adalah Kabupaten Lamongan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi wilayah yang mengalami kekeringan lahan di Kabupaten Lamongan agar dampak kekeringan dapat diminimalisir. Metode identifikasi kekeringan lahan yang digunakan berdasarkan pengolahan data penginderaan jauh, yaitu memanfaatkan data citra satelit Landsat 8 saluran 4 (merah), saluran 5 (Near InfraRed/ NIR), dan saluran 6 (Short Wavelength InfraRed/ SWIR). Sebelum proses pengolahan citra, dilakukan proses penggabungan antar scene (mosaicking). Citra Landsat 8 dipotong sesuai batas administrasi wilayah kabupaten dan diolah berdasarkan algoritma NDDI untuk mengidentifikasi kekeringan lahan. Algoritma yang digunakan terdiri dari parameter tingkat kebasahan air dan tingkat kehijauan vegetasi yang menutupi wilayah Kabupaten Lamongan. Tingkat kebasahan diperoleh dari pengolahan citra menggunakan algoritma NDWI, sedangkan tingkat kerapatan vegetasi diperoleh berdasarkan pengolahan citra menggunakan algoritma NDVI. Hasil pengolahan citra satelit Landsat 8 menunjukkan bahwa Kabupaten Lamongan didominasi oleh tingkat kebasahan kelas rendah sebesar 893,236 Km2 dan kerapatan vegetasi kelas sedang sebesar 691,012 Km2. Adapun hasil identifikasi kekeringan lahan di Kabupaten Lamongan didominasi oleh kelas klasifikasi kekeringan berat sebesar 62,14% atau 1.097,087 Km2 dari total luas area.
Classification of Slope for Coffee Plantation in Ngajum District, Indonesia Noraini, Alifah; Tjahjadi, Martinus Edwin; Jasmani, Jasmani
Poltanesa Vol 25 No 1 (2024): June 2024
Publisher : P3KM Politeknik Pertanian Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51967/tanesa.v25i1.2227

Abstract

Slope classification activity aims to provide information to coffee farmers about the slope, especially in Ngajum District, Malang Regency. Ngajum is one of the sub-districts located on the slopes of Mount Kawi. The people of Ngajum generally work as cattle and goat breeders as well as coffee plantations. Information on the slope (altitude) affects the classification of the quality of the coffee produced. In addition, the varieties of coffee planted also depend on the slope of the mountain slopes. Making a slope map utilizes satellite imagery which has altitude information, namely in the form of Digital Elevation Model (DEM) satellite imagery. Administrative boundary data are used according to the sub-district so that the slope classification can be focused. The method used in this activity is the analysis of spatial data from the results of slope classification. Slope class is divided into 7 (seven) slope classes, i.e. flat, wavy, wavy-bumpy, bumpy-hilly, hilly-mountainous, steep mountain, and mountainous. The results of slope classification show that 2377.171 Ha or 35.971% of the Ngajum area is undulating class. The slope of the wavy slope is a suitable class for coffee cultivation but must be accompanied by the suitability of other parameters so that the productivity of coffee plants increases. The drawback of the results of this activity is that it has not been able to determine which varieties of coffee plants are suitable for planting with the slope of the area, so further research is needed.