Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Pengembangan Web-SIG sebagai Sarana Pendukung Pengambilan Kebijakan Pemerintah Desa dengan Pendekatan User Centered Design Ilmawan, Hanif; Mawarni, Reynalda Anindia
Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi Vol 10, No 2 (2024): Agustus
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/rmsi.v10i2.32015

Abstract

Pembangunan Sistem Informasi Geografis (SIG) di tingkat desa memiliki potensi besar dalam meningkatkan efektivitas pemerintahan dan pengelolaan sumber daya. Di Kalurahan Karangwuni, Yogyakarta, upaya ini direalisasikan melalui pengembangan SIG berbasis web bernama SAKATA (Satu Kalurahan Satu Data). Sistem ini dirancang untuk menyediakan data geospasial yang akurat dan terkini guna mendukung pengambilan keputusan berbasis data. SAKATA dikembangkan menggunakan pendekatan user centered design. Akuisisi data spasial dilakukan dengan menggunakan survei GPS. Sistem dibangun dengan model arsitektur thin client, tetapi dengan menambahkan map server untuk mendapatkan web map service. Hasil akhirnya adalah web-SIG yang mengintegrasikan data spasial dan non-spasial untuk memberikan gambaran komprehensif bagi pemerintah desa dan masyarakat. Keberhasilan sistem ini juga menyoroti pentingnya komitmen dan dukungan dari para pemimpin desa serta partisipasi aktif pegawai pemerintah desa, dalam pengembangan dan pemanfaatan teknologi informasi di tingkat desa. Beberapa kendala yang khas daerah pedesaan menjadi tantangan tersendiri untuk mengembangkan web-SIG. Contoh kasus di Kalurahan Karangwuni dapat menjadi referensi dalam pengembangan web-SIG di tingkat desa.
Shallow Water Bathymetry Mapping Using Sentinel-2 and Machine Learning in Raja Ampat Coastal Waters Ichsan, Muhammad; Prabawa, Septa Erik; Mawarni, Reynalda Anindia
Equivalent: Jurnal Ilmiah Sosial Teknik Vol. 8 No. 1 (2026): Equivalent: Jurnal Ilmiah Sosial Teknik
Publisher : Politeknik Siber Cerdika Internasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59261/jequi.v8i1.252

Abstract

This study aims to evaluate the effectiveness of Satellite-Derived Bathymetry (SDB) using Sentinel-2 imagery integrated with machine learning approaches for shallow water depth mapping in Raja Ampat, Southwest Papua a region characterized by complex seafloor topography and exceptionally clear waters. The methodology combines empirical regression models (green band power regression, blue band power regression, and Stumpf logarithmic ratio method) with Random Forest machine learning to predict bathymetry from spectral reflectance data. Field bathymetric data from fishfinder measurements were used for calibration and validation through Google Earth Engine (GEE) platform. Empirical regression results demonstrate that the green band model (B3) achieved the highest accuracy (R² = 0.7097, RMSE = 1.80–14.12 m across depth classes), followed by the blue band (R² = 0.6194) and Stumpf method (R² = 0.5693). The Random Forest model exhibited superior performance in capturing non-linear depth-reflectance relationships, particularly in complex substrate conditions. The green band model performed optimally for shallow to medium depths (0–20 m), while the Stumpf method showed greater stability at depths >20 m. These findings provide a cost-effective and scalable approach for bathymetric mapping in remote archipelagic regions, supporting marine conservation and coastal resource management in Raja Ampat and similar tropical marine ecosystems.