Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Dinamik JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Muhammad Andreanto
Universitas Semarang
Computer Science & IT Education

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Dinamika Spasio-Temporal Korelasi Pendorong Suhu Permukaan Lahan (LST) dan Polusi Nitrogen Dioksida (NO2) di Kota Semarang (2015–2024) menggunakan Google Earth Engine (GEE) Muhammad Andreanto; Agusta Praba Ristadi Pinem; Nurtriana Hidayati
Dinamik Vol 31 No 2 (2026)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v31i2.10431

Abstract

Penelitian ini mengeksplorasi dinamika spasial-temporal faktor lingkungan yang memengaruhi suhu permukaan lahan (LST) di Kota Semarang selama 2015–2024. Tujuan utama adalah mengukur peran vegetasi (NDVI) sebagai pendorong Urban Heat Island (UHI) dan keterkaitan LST dengan polutan NO₂. Metode analisis spasial berbasis Google Earth Engine (GEE) digunakan untuk mengolah data multi-sensor dari Landsat 8/9 (untuk LST dan NDVI) serta Sentinel-5P TROPOMI (untuk NO₂). Korelasi Pearson (r) dihitung dari 1500 titik sampel acak yang diekstrak di GEE, dengan visualisasi raster dan scatter plot untuk interpretasi. Hasil menunjukkan penguatan korelasi negatif antara LST dan NDVI, dari r = -0.322 (R² = 10.4%) pada 2015 menjadi r = -0.362 (R² = 13.1%) pada 2024, yang mengindikasikan sensitivitas termal kota semakin bergantung pada tutupan vegetasi akibat urbanisasi. Sebaliknya, korelasi LST-NO₂ pada 2024 sangat lemah (r = +0.177, R² = 3.1%), membuktikan bahwa polusi didorong emisi transportasi independen dari faktor termal. Studi ini berkontribusi pada pemahaman UHI di kota pesisir tropis, dengan rekomendasi kebijakan terpisah: konservasi Ruang Terbuka Hijau (RTH) untuk mitigasi UHI dan pengendalian emisi untuk NO₂, mendukung adaptasi iklim berkelanjutan.
Analisis K-Means Clustering Pada Kabupaten/Kota Di Indonesia Berdasarkan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Muhammad Andreanto; Berlian Chandra Amanullah; Nur Wakhida
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 11, No 1 (2026)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) ialah indikator komposit yang dipergunakan dalam mengukur kualitas hidup. IPM di Indonesia mengalami peningkatan setiap tahunnya. Walaupun demikian, terdapat kesenjangan signifikan antara Kabupaten/Kota di Indonesia. Oleh karena itu, diperlukan analisis pengelompokan wilayah berdasarkan IPM untuk mendukung perencanaan dan evaluasi kebijakan pemerintah secara tepat sasaran. Metode yang digunakan adalah analisis cluster dengan teknik K-Means. Hasil analisis menunjukkan terbentuknya empat cluster. Cluster 0 memiliki nilai IPM tinggi rata-rata 72,47, meliputi Kab/Kota dari Provinsi Jawa Tengah, Jawa Timur, Sulawesi Selatan, Sulawesi Utara, dan Jawa Barat. Cluster 1 menunjukkan nilai IPM sedang rata-rata 68,82, mencakup wilayah Kab/Kota dari Provinsi Nusa Tenggara Barat, Sulawesi Tenggara, Papua, Aceh, dan Sumatera Utara. Cluster 2 memiliki nilai IPM sangat tinggi, rata-rata 81,03 terdiri dari wilayah Kab/Kota dari Provinsi Jawa Timur, Jawa Tengah, Jawa Barat, dan D.I.Yogyakarta. Cluster 3, dengan nilai IPM rendah rata-rata 52,65, mencakup Provinsi Papua dan Papua Barat.
Co-Authors Agusta Praba Ristadi Pinem Berlian Chandra Amanullah Nur Wakhida Nurtriana Hidayati