Nahib, Irmadi
Badan Informasi Geospasial

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

Found 2 Documents
Search

PEMODELAN DAMPAK KEBIJAKAN REDD : STUDI KASUS HUTAN DI PULAU SUMATERA Nahib, Irmadi; Suwarno, Yatin
MAJALAH ILMIAH GLOBE Vol 19, No 2 (2017)
Publisher : Badan Informasi Geospasial

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1181.126 KB) | DOI: 10.24895/MIG.2017.19-2.696

Abstract

Emisi karbon yang terjadi akibat deforestasi dan degradasi hutan menyumbang hampir 20%  emisi global, lebih besar daripada sektor transportasi global dan yang kedua setelah industri energi. Indonesia adalah negara yang sangat penting dalam hal deforestasi dan degradasi hutan. Enam puluh persen dari luas daratan Indonesia adalah hutan, dan memiliki kawasan hutan hujan tropis terbesar ke-3 di dunia. Hutan Indonesia pada periode 2000-2009 telah mengalami deforestasi sekitar 15,15 juta ha. Distribusi spasial deforestasi terjadi di Pulau Kalimatan mencapai 5505863,93 (36,32%), Pulau Sumatera 3711797,45 (24,48%) dan Kepulauan Maluku 1,258,091,72 (8,30%). Di pulau Sumatera, Provinsi ……… Riau merupakan wilayah dengan deforestasi terbesar, mencapai 2002908,83 ha. Deforestasi akan berdampak terjadinya emisi karbon.  Salah satu metode untuk mengukur emisi dari deforestasi dan degradasi hutan adalah model Geosiris.  Model ini mengasumsikan pemanfaatan hutan menghadapi trade-off  antara pendapatan pertanian yang diperoleh dari konversi  hutan, dan pendapatan karbon yang diperoleh dengan melindungi hutan. Data yang digunakan dalam studi :  peta tutupan hutan pada tahun 2005 dan 2010, peta deforestasi 2005-2010, dan data penyebab deforestasi : ( kemiringan, elevasi, jarak logaritmik ke jalan terdekat, jarak dari  ibukota provinsi,  peta taman nasional, peta areal perkebunan), harga karbon dan harga pertanian. Sumber data adalah : https://clarklabsorg/products/.  Analisis emisi karbon dilakukan dengan oleh menggunakan modul Geosiris pada software TerrSet.   Tujuan penelitian ini adalah untuk mengukur deforestasi dan emisi dari periode 2005-2010 di pulau Sumatera dengan menggunakan model Geosiris.    Hasil analisis dengan asumsi harga karbon sebesar US $ 10 / tCO2e, menunjukkan deforestasi yang terjadi di Pulau Sumatera  dampak kebijakan REDD adalah 170,447 ha (16,70%), perubahan emisi karena REDD 17,59-22 -29% (di bawah tanpa skenario referensi REDD +), atau mengurangi emisi sebesar 245 - 265 MtCO2e / 5 tahun, akhirnya, surplus bersih pemerintah pusat dari pembayaran karbon sebesar US $ 300276736 (NPV, 5 tahun). Kata Kunci: Deforestasi, Emisi Karbon, Pendapatan Pertanian, Insentif Karbon ,  Model GeosirisABSTRACTCarbon emissions related to deforestation and forest degradation represent almost 20% of global emissions, greater than the global transportation sector and second only to the energy industry.  For several reasons, Indonesia is a very important country in regarding to deforestation and forest degradatio. Sixty percent of Indonesias land area is forested, and it has the 3rd largest area of tropical rainforest in the world.  Indonesia’s  Forest in the period 2000-2009 has been deforested about 1515 million ha. The spasial distribution of deforestation occurred on the Kalimatan island  reach 5,505,86393 (36.32%), Sumatra Island 3,711,79745 (24.48 %) and Maluku Islands 1,258,09172 (8.30%.  In the Sumtra island, it self Riua Province has the greatest deforestation, they are reaching 2,002,90883 ha. Deforestation will cause carbon emissions. One of method for  measuring emissions from deforestation and forest degradation is Geosiris model. This model assumes forest users face a trade-off between the agricultural revenue obtained from deforesting land, and the carbon revenue obtained by protecting them. A modeled GeOSIRIS policy uses a carbon payment system to incentivize emission reductions.  Data used in study : maps of forest cover in 2005 and 2010, map of deforestation,  driver variables (slope,  elevation, logarithmic distance to the nearest road or provincial capital, or the amount of area per pixel included in a national park, or a timber plantation),  carbon price and agricultural.  Data sources in  https://clarklabsorg/products/. Calculating emisi carbon was  done by the GeOSIRIS module in TerrSet. The aim of study is to measuring deforestation and emissions from tropical deforestation period 2005-2010 in Sumatera island using Geosiris model. The results show, according to Geosiris, that at an international carbon price of US $10/tCO2e,  Sumatera  Island would have  :  change in deforestation due to REDD is  170,447  ha   (1670 %), change in emissions  due to REDD is  1759  – 2229  % (below the without  REDD+ reference scenario), or reduced emissions by  245 - 265  MtCO2e/ 5 years, finally, net central government surplus from carbon payments US $  300,276,736  (NPV, 5 years)Keywords: Deforestation, Carbon Emission, Agricultural Revenue, Carbon payments , Geosiris Model,
PREDIKSI SPASIAL DINAMIKA AREAL TERBANGUN KOTA SEMARANG DENGAN MENGGUNAKAN MODEL REGRESI LOGISTIK Nahib, Irmadi
MAJALAH ILMIAH GLOBE Vol 18, No 2 (2016)
Publisher : Badan Informasi Geospasial

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1810.984 KB) | DOI: 10.24895/MIG.2016.18-2.421

Abstract

ABSTRAKSalah satu indikator perkembangan fisik wilayah kota dapat diidentifikasi melalui fenomena perubahan tutupan lahan bervegetasi menjadi lahan terbangun. Perubahan lahan tersebut dapat berdampak terhadap penurunan kualitas lingkungan, akibat berkurangnya ruang terbuka hijau. Kota Semarang dengan visi terwujudnya Semarang sebagai kota perdagangan dan jasa yang berbudaya menuju masyarakat sejahtera, merupakan  wilayah yang rentan mengalami perubahan penggunaan lahan yang cenderung kearah lahan terbangun. Penelitian ini mengintegrasikan model Cellular Automata (CA) dan regresi logistik biner untuk memprediksi dinamika lahan terbangun di Kota Semarang. Citra yang digunakan adalah Citra Ikonos 2002, Ikonos 2006 dan Quickbird 2012. Model CA pada penelitian ini digunakan untuk memprediksi sebaran penutup lahan tahun 2022 dan 2032 dengan mempertimbangkan jarak terhadap jalan, jarak terhadap sungai, jarak terhadap lahan terbangun, ketinggian, kepadatan penduduk, evidence likelihood perubahan lahan dan indeks pengembangan kelurahan yang diakomodasi dalam peta sub-model transisi hasil model regresi logistik biner. Hasil penyusunan model ini adalah peta prediksi penutup lahan dengan akurasi 78,21 % validitas model yang dihasilkan dapat dikategorikan “moderate” mengindikasikan bahwa peta yang dihasilkan dapat digunakan. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa Kota Semarang pada tahun 2022 terjadi pertambahan luas lahan terbangun rata-rata 284 ha/tahun dan pada tahun 2032 rata-rata 226 ha/tahun.Kata kunci: cellular automata, pemodelan, regresi logistik biner, lahan terbangunABSTRACTOne indicator of the physical development of the city can be identified by phenomenon of land expansion, vegetated land cover changes to be built-up area. The land use changes can impact to environmental degradation, due to reduced green open space. Semarang as a city of trade and services cultured toward a prosperous community, a region that is vulnerable to changes in land use tends toward small plots. This research integrates the model of Cellular Automata (CA) and binary logistic regression to predict the dynamics of builtup area in the city of Semarang. The image used is a Ikonos imagery (2002), Ikonos imagery (2006) and Quickbird (2012). Model CA in this research use to predict the distribution of land cover 2022 and 2032 with respect to: distance to roads, the distance to the river, the distance to the built-up area, elevation, population density, evidence likelihood of land use change and development villages index were accommodated in the map sub-model transition binary logistic regression model results. The results of this study are predictive maps of built-up area  with an accuracy of 78,21 % so that the validity of the resulting model can be categorized as "moderate", indicates that the probability map is valid. Modeling results showed that Semarang City in 2022 predicted rate of increase of  built-up area an average 284  ha / year and in 2032 rate of increase of built-up area an average 226 ha / year.Keywords: cellular automata, modelling, binary logistic regression, built-up area