Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Nurandi Rachim, Yusril
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
PENGEMBANGAN APLIKASI WEBGIS MENGGUNAKAN RSHINY UNTUK MEMONITOR POTENSI AREA RAWAN KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN DI KALIMANTAN BARAT Rafli Farhan, Muhamad; Hermawan, Erwin; Agustian Hudjimartsu, Sahid; Nurandi Rachim, Yusril
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 4 (2024): JATI Vol. 8 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i4.10439

Abstract

Indonesia, dengan kekayaan alamnya yang melimpah dan iklim tropisnya, sering menjadi pusat perhatian. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, negara ini menghadapi tantangan serius dengan seringnya kebakaran hutan dan lahan, yang dipicu oleh berbagai faktor. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian mendalam diperlukan untuk memberikan wawasan yang berguna bagi upaya pencegahan dan pengelolaannya. Salah satu pendekatan yang digunakan adalah metode pengindraan jauh dengan model maximum entropy (MaxEnt). Dengan model ini, peta distribusi wilayah rawan terhadap kebakaran dapat dibuat, serta faktor lingkungan yang paling berperan dapat diidentifikasi. Fokus penelitian ini adalah pengembangan aplikasi WebGIS menggunakan bahasa R dengan framework RShiny secara otomatis untuk memonitor potensi area rawan kebakaran hutan dan lahan secara efisien dan berkelanjutan. Hasil penelitian ini adalah aplikasi berbasis WebGIS yang dapat menjalankan model distribusi potensi area rawan kebakaran hutan dan lahan secara otomatis pada berbagai lokasi dengan menggunakan data kejadian berupa data titik munculnya hotspot dan data variabel lingkungan berupa raster . Aplikasi ini menghasilkan peta distribusi potensial area rawan kebakaran hutan, grafik, dan dokumen hasil proses pemodelan Maxent variabel lingkungan mana yang paling berpengaruh. Dengan demikian, platform ini memberikan alat yang kuat untuk mengelola, memonitor dan mencegah kebakaran hutan dan lahan di Indonesia.
IMPLEMENTASI MODEL MAXENT UNTUK ANALISIS DISTRIBUSI KEBAKARAN HUTAN DI KABUPATEN BENGKAYANG MENGGUNAKAN R STUDIO Nurandi Rachim, Yusril; Hermawan, Erwin; Agustian Hudjimartsu, Sahid; Rafli Farhan, Muhamad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 4 (2024): JATI Vol. 8 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i4.10456

Abstract

Kebakaran hutan dan lahan yang terus meningkat di Indonesia, terutama di Pulau Kalimantan dan Sumatra, adalah masalah besar. Pada bulan Juli 2023, luas karhutla di Provinsi Kalimantan Barat meningkat sebesar 6.682 ha, yang dipengaruhi oleh penurunan curah hujan dan peningkatan risiko kekeringan. Dalam upaya untuk mencegah kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Kalimantan Barat, penelitian ini menganalisis metode MaxEnt sebagai model distribusi wilayah yang berpotensi rawan kebakaran. Variabel lingkungan digunakan sebagai input dalam metode MaxEnt. Ini dapat digunakan dalam pemodelan berbasis pengindraan jarak jauh (remote sensing) untuk memetakan sebaran wilayah berpotensi rawan kebakaran dan menentukan parameter yang paling penting. Nilai area di bawah kurva (AUC) digunakan untuk memverifikasi validitas model. Dengan tingkat akurasi model (AUC) 0,929 dan akurasi 77,8% peta kerawanan menunjukkan dalam mencerminkan lokasi titik kebakaran di area berisiko tinggi. variabel lingkungan menunjukkan bahwa parameter suhu permukaan dan indeks KBDI berperan dalam distribusi probabilitas model kebakaran hutan dan lahan. Manfaat dari penelitian ini adalah bahwa peta kerawanan karhutla dan data yang dikumpulkan dapat digunakan sebagai referensi dalam merencanakan pengendalian kebakaran hutan dan lahan di kabupaten Bengkayang, Provinsi Kalimantan Barat.
Co-Authors Erwin Hermawan Rafli Farhan, Muhamad Sahid Agustian Hudjimartsu