Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.504
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ILMU KELAUTAN: Indonesian Journal of Marine Sciences Tunas Geografi REKA GEOMATIKA Rekayasa Sipil Journal of Science and Applicative Technology Jurnal Geografi Jurnal Geografi, Edukasi dan Lingkungan Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences (IJReSES) J SIG (Jurnal Sains Informasi Geografi) Celebes Abdimas: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat JURNAL GEOGRAFI Geografi dan Pengajarannya Jurnal Geosains dan Remote Sensing (JGRS) Jurnal Geosaintek
Simarmata, nirmawana
Department Of Geomatics Engineering, Faculty Of Infrastructure And Regional, Institut Teknologi Sumatera
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Astronomy Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Education Energy Engineering Environmental Science Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : J SIG (Jurnal Sains Informasi Geografi)

 1 
PEMETAAN CADANGAN KARBON MENGGUNAKAN CITRA RESOLUSI TINGGI UNTUK PENGELOLAAN TAHURA WAN ABDUL RACHMAN LAMPUNG (Carbon Stock Mapping Using High Resolution Image For Management Of Tahura Wan Abdul Rachman Lampung) Nirmawana Simarmata; Yuni Lisafitri; Dudung Muhally Hakim
Jurnal Sains Informasi Geografi Vol 2, No 1 (2019): Edisi Mei
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (832.744 KB) | DOI: 10.31314/jsig.v2i1.227

Abstract

Konversi lahan merupakan ancaman yang serius untuk kawasan TAHURA Wan Abdul Rachman dan berdasarkan peta citra landsat tahun 2010, kerusakan TAHURA mencapai 72%. Berdasarkan hasil perhitungan biofisik yang memungkinkanuntuk melakukan penilaian jasa pelayanan ekosistem terhadap hutan di kawasan TAHURA yang akan digunakan dalam pembangunan kawasan tersebut. Jasa pelayanan ekosistem hutan dapat dihitung melalui besaran biomassa dan serapan karbon yang hilang pada hutan tersebut. Estimasi kandungan biomassa dan karbon dapat dilakukan dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh, melalui analisis regresi dari nilai NDVI Citra SPOT 6/7 yang dapat dikorelasikan dengan biomassa aktual. Distribusi biomassa di atas permukaan terdiri atas dua model yaitu peta model 1 dan model 2 yang diklasifikasikan menjadi 5 kelas kerapatan biomassa yakni kelas biomassa 1 model 1 berkisar antara -2,03 – 763,72 ton/ha, kelas 2 antara 763.72 – 1.658,09 ton/ha, kelas 3 antara 1.658,09 – 2.431,60 ton/ha, kelas 4 antara 2.431,60 – 2.963,38 ton/ha dan kelas 5 antara 2.963,38 – 3857,75. Kerapatan biomassa model 2, kelas 1 antara -1,242 - -7,71 ton/ha, kelas 2 antara -7,71 – 352,02 ton/ha, kelas 3 antara 353,02 – 663,14 ton/ha, kelas 4 antara 663,14 – 877,04 ton/ha, dan kelas 5 antara 877,04 – 1.236,77 ton/ha. Berdasarkan hasil estimasi Stok karbon model 1 memiliki nilai maksimum yaitu 616,36. Sementara stok karbon model 2 terdapat sekitar 964,435 ton/ha.
PENGEMBANGAN ALGORITMA IDENTIFIKASI SAWAH PADI BERDASARKAN SPEKTRA FASE PADI (STUDI KASUS: LAMPUNG SELATAN) (Paddy Field Identification Algorithm Development Using Spectral Value of Paddy Field (Case Study: South Lampung)) Zulfikar Adlan Nadzir; Nirmawana Simarmata; Aliffia Aliffia
Jurnal Sains Informasi Geografi Vol 3, No 1 (2020): Edisi Mei
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (815.675 KB) | DOI: 10.31314/jsig.v3i1.537

Abstract

Padi merupakan salah satu sumber makanan utama bagi masyarakat Indonesia. Padi dalam siklus hidupnya mempunyai beberapa fase yang dalam konteks penginderaan jauh memiliki karakteristik kurva hamburan yang berbeda-beda, sehingga diperlukan sebuah proses identifikasi dan pengembangan algoritma identifikasi padi yang memperhatikan kurva-kurva hamburan dari setiap fase padi yang ada. Penelitian ini menggunakan algoritma yang sudah umum dipakai oleh kalangan peneliti di bidang vegetasi penginderaan jauh yaitu NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), EVI (Enhanced Vegetation Index), SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) dan LAI (Leaf Area Index) sebagai penanda awal dari lokasi vegetasi di Lampung Selatan. Setelah itu lokasi tersebut di-verifikasi dengan survei lapangan untuk mendapatkan letak sebenarnya dari lahan sawah beserta umur/fase dari sawah tersebut. Dari informasi hasil algoritma dan fase padi di lapangan, dibangun sebuah algoritma awalan (preliminary algorithm) identifikasi lokasi sawah padi. Dengan adanya usaha proses pengembangan algoritma identifikasi padi ini, penelitian ini dapat menentukan lokasi-lokasi sawah padi berdasarkan fase-fasenya. Dari lokasi-lokasi ini didukung dan ditambah dengan proses validasi lapangan, didapatkan tingkat kebenaran dari identifikasi.
Co-Authors . Heriasnyah Adhitama, Gregorius Prasetyo Adil, Irdam Agung Pandi Nugroho Al Farishi, Bilal Aldyansyah, Muhammad Aliffia Aliffia Apriani, Mutia Rahma Ayudia Hardiyani Kiranaratri Damayanti, Elok Denny Hidayat Dudung Muhally Hakim Fathya, Annisha Bunga Fauziah, Afi Fitralia Elyza Giovani, Muhammad Harta, M Sri Hendrawan, Rezki Naufan Heriansyah Heriansyah Hidayat, Esa Fajar Irdam Adil Ketut Wikantika Lea Kristi Agustina Lea Kristi Agustina Nadzir, Zulfikar Adlan Nanda Nurisman Nugroho, Agung Pandi Nur Adliani Prima Roza Purnama, Yustika Putra Perdana, Agung Mahadi Rezalian Vatiady Santo, A Ki Asmoro Sari, Dewi Nawang Sijabat, Juniati Tohir, Rizki Kurnia Trika Agnestasia Tarigan Trika Agnestasia Tarigan Wijayanti, Goldie Melinda Yudha Rahman Yuni Lisafitri